Syst Me Multi Agents Appliqu La Navigation D Un Robot Mobile Dans Un Environnement Inconnu
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Système multi-agents appliqué à la navigation d'un robot mobile dans un environnement inconnu
Cette thèse présente une étude sur la navigation d'un robot mobile dans un environnement inconnu. Nous avons débuté ce travail par un état de l'art. Par l'analyse des architectures de commande, notre choix s'est porte sur l'architecture de commande réactive base sur un système multi-agents en raison de sa flexibilité et des diverses possibilités d'évolution. Nous avons place ce travail dans le projet de robot mobile Amara (architecture multi-agents pour un robot autonome), le système de commande multi-agents est lui-même un agent de navigation dans l'ensemble du système de commande Amara. Dans le système de commande multi-agents développé, chaque agent représente un des comportements élémentaires du robot. Le comportement du robot mobile est le comportement émergé de ses comportements élémentaires. Nous avons implémenté les agents de comportement élémentaire en utilisant les données sur l'environnement délivrées par un télémètre laser panoramique. L'intégration des agents au sein du système se fait par le moyen du champ potentiel dérivé. Chaque agent fournit un gradient partiel du champ potentiel. Le gradient global est la somme pondérée de tous les gradients partiels. Un logiciel de simulation smasim (système multi-agents simulateur) sous Windows a été développé pour visualiser le comportement du robot et pour valider le choix du système. Nous l'avons utilise pour étudier le comportement du système de commande multi-agents en simulation
Chapitre 7 - Approche hybride pour la navigation autonome des robots mobiles
La conception d'une architecture de contrôle est un problème central dans un projet de réalisation d'un robot mobile autonome. Nous utilisons le paradigme multi-agents et le mécanisme d'inférence basé sur la logique floue dans la conception de l'architecture de contrôle pour la navigation autonome du robot mobile. L'architecture développée doit tenir compte des contraintes imposées du système multi-agents et de l'environnement. Mots-clés : intelligence artificielle, agent cognitif, agent réactif, coopération, optimisation, mécanisme d'inférence, architecture de contrôle, communication, agent contrôleur flou. DOI : 10.51926/ISTE.9071.ch7
Optimisation et apprentissage
Les domaines de l’apprentissage automatique et de l’optimisation sont aujourd’hui étroitement liés. Les problèmes d’optimisation constituent le coeur des méthodes d’apprentissage automatique et les algorithmes d’optimisation utilisent de plus en plus ces méthodes pour améliorer leur efficacité. Trois composantes sont partagées : la représentation, l’évaluation et la recherche itérative. Alors que les méthodes d’optimisation sont généralement conçues pour être rapides et précises sur des modèles implicites, les problèmes d’apprentissage automatique posent de nouveaux défis aux chercheurs en optimisation, amenant les praticiens de l’apprentissage automatique à créer des algorithmes d’optimisation génériques plus simples. L’apprentissage automatique, ainsi que l’optimisation, trouvent leurs applications dans de nombreux domaines scientifiques. Illustré de cas concrets, Optimisation et apprentissage examine l’interaction entre ces deux domaines, mettant en évidence leurs principales similitudes et leur coopération.