305 research outputs found

    Simulateur tutoriel intelligent pour les opérations robotisées application au bras canadien sur la station spatiale internationale

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    Cette thèse a pour objectif de développer un simulateur tutoriel intelligent pour l'apprentissage de manipulations robotisées, applicable au bras robot canadien sur la station spatiale internationale. Le simulateur appelé Roman Tutor est une preuve de concept de simulateur d'apprentissage autonome et continu pour des manipulations robotisées complexes. Un tel concept est notamment pertinent pour les futures missions spatiales sur Mars ou sur la Lune, et ce en dépit de l'inadéquation du bras canadien pour de telles missions en raison de sa trop grande complexité. Le fait de démontrer la possibilité de conception d'un simulateur capable, dans une certaine mesure, de donner des rétroactions similaires à celles d'un enseignant humain, pourrait inspirer de nouvelles idées pour des concepts similaires, applicables à des robots plus simples, qui seraient utilisés dans les prochaines missions spatiales. Afin de réaliser ce prototype, il est question de développer et d'intégrer trois composantes originales : premièrement, un planificateur de trajectoires pour des environnements dynamiques présentant des contraintes dures et flexibles ; deuxièmement, un générateur automatique de démonstrations de tâches, lequel fait appel au planificateur de trajectoires pour trouver une trajectoire solution à une tâche de déplacement du bras robot et à des techniques de planification des animations pour filmer la solution obtenue ; et troisièmement, un modèle pédagogique implémentant des stratégies d'intervention pour donner de l'aide à un opérateur manipulant le SSRMS. L'assistance apportée à un opérateur sur Roman Tutor fait appel d'une part à des démonstrations de tâches générées par le générateur automatique de démonstrations, et d'autre part au planificateur de trajectoires pour suivre la progression de l'opérateur sur sa tâche, lui fournir de l'aide et le corriger au besoin

    Méthodes d'apprentissage inspirées de l'humain pour un tuteur cognitif artificiel

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    Les systèmes tuteurs intelligents sont considérés comme un remarquable concentré de technologies qui permettent un processus d'apprentissage. Ces systèmes sont capables de jouer le rôle d'assistants voire même de tuteur humain. Afin d'y arriver, ces systèmes ont besoin de maintenir et d'utiliser une représentation interne de l'environnement. Ainsi, ils peuvent tenir compte des évènements passés et présents ainsi que de certains aspects socioculturels. Parallèlement à l'évolution dynamique de l'environnement, un agent STI doit évoluer en modifiant ses structures et en ajoutant de nouveaux phénomènes. Cette importante capacité d'adaptation est observée dans le cas de tuteurs humains. Les humains sont capables de gérer toutes ces complexités à l'aide de l'attention et du mécanisme de conscience (Baars B. J., 1983, 1988), et (Sloman, A and Chrisley, R., 2003). Toutefois, reconstruire et implémenter des capacités humaines dans un agent artificiel est loin des possibilités actuelles de la connaissance de même que des machines les plus sophistiquées. Pour réaliser un comportement humanoïde dans une machine, ou simplement pour mieux comprendre l'adaptabilité et la souplesse humaine, nous avons à développer un mécanisme d'apprentissage proche de celui de l'homme. Ce présent travail décrit quelques concepts d'apprentissage fondamentaux implémentés dans un agent cognitif autonome, nommé CTS (Conscious Tutoring System) développé dans le GDAC (Dubois, D., 2007). Nous proposons un modèle qui étend un apprentissage conscient et inconscient afin d'accroître l'autonomie de l'agent dans un environnement changeant ainsi que d'améliorer sa finesse. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Apprentissage, Conscience, Agent cognitif, Codelet

    Fourth Annual Workshop on Space Operations Applications and Research (SOAR 90)

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    The proceedings of the SOAR workshop are presented. The technical areas included are as follows: Automation and Robotics; Environmental Interactions; Human Factors; Intelligent Systems; and Life Sciences. NASA and Air Force programmatic overviews and panel sessions were also held in each technical area

    NASA SBIR abstracts of 1990 phase 1 projects

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    The research objectives of the 280 projects placed under contract in the National Aeronautics and Space Administration (NASA) 1990 Small Business Innovation Research (SBIR) Phase 1 program are described. The basic document consists of edited, non-proprietary abstracts of the winning proposals submitted by small businesses in response to NASA's 1990 SBIR Phase 1 Program Solicitation. The abstracts are presented under the 15 technical topics within which Phase 1 proposals were solicited. Each project was assigned a sequential identifying number from 001 to 280, in order of its appearance in the body of the report. The document also includes Appendixes to provide additional information about the SBIR program and permit cross-reference in the 1990 Phase 1 projects by company name, location by state, principal investigator, NASA field center responsible for management of each project, and NASA contract number

    Fifth Conference on Artificial Intelligence for Space Applications

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    The Fifth Conference on Artificial Intelligence for Space Applications brings together diverse technical and scientific work in order to help those who employ AI methods in space applications to identify common goals and to address issues of general interest in the AI community. Topics include the following: automation for Space Station; intelligent control, testing, and fault diagnosis; robotics and vision; planning and scheduling; simulation, modeling, and tutoring; development tools and automatic programming; knowledge representation and acquisition; and knowledge base/data base integration

    Third International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics, and Automation for Space 1994

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    The Third International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics, and Automation for Space (i-SAIRAS 94), held October 18-20, 1994, in Pasadena, California, was jointly sponsored by NASA, ESA, and Japan's National Space Development Agency, and was hosted by the Jet Propulsion Laboratory (JPL) of the California Institute of Technology. i-SAIRAS 94 featured presentations covering a variety of technical and programmatic topics, ranging from underlying basic technology to specific applications of artificial intelligence and robotics to space missions. i-SAIRAS 94 featured a special workshop on planning and scheduling and provided scientists, engineers, and managers with the opportunity to exchange theoretical ideas, practical results, and program plans in such areas as space mission control, space vehicle processing, data analysis, autonomous spacecraft, space robots and rovers, satellite servicing, and intelligent instruments

    Space Station Freedom automation and robotics: An assessment of the potential for increased productivity

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    This report presents the results of a study performed in support of the Space Station Freedom Advanced Development Program, under the sponsorship of the Space Station Engineering (Code MT), Office of Space Flight. The study consisted of the collection, compilation, and analysis of lessons learned, crew time requirements, and other factors influencing the application of advanced automation and robotics, with emphasis on potential improvements in productivity. The lessons learned data collected were based primarily on Skylab, Spacelab, and other Space Shuttle experiences, consisting principally of interviews with current and former crew members and other NASA personnel with relevant experience. The objectives of this report are to present a summary of this data and its analysis, and to present conclusions regarding promising areas for the application of advanced automation and robotics technology to the Space Station Freedom and the potential benefits in terms of increased productivity. In this study, primary emphasis was placed on advanced automation technology because of its fairly extensive utilization within private industry including the aerospace sector. In contrast, other than the Remote Manipulator System (RMS), there has been relatively limited experience with advanced robotics technology applicable to the Space Station. This report should be used as a guide and is not intended to be used as a substitute for official Astronaut Office crew positions on specific issues

    First Annual Workshop on Space Operations Automation and Robotics (SOAR 87)

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    Several topics relative to automation and robotics technology are discussed. Automation of checkout, ground support, and logistics; automated software development; man-machine interfaces; neural networks; systems engineering and distributed/parallel processing architectures; and artificial intelligence/expert systems are among the topics covered

    The 1995 Goddard Conference on Space Applications of Artificial Intelligence and Emerging Information Technologies

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    This publication comprises the papers presented at the 1995 Goddard Conference on Space Applications of Artificial Intelligence and Emerging Information Technologies held at the NASA/Goddard Space Flight Center, Greenbelt, Maryland, on May 9-11, 1995. The purpose of this annual conference is to provide a forum in which current research and development directed at space applications of artificial intelligence can be presented and discussed

    Research and technology

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    Significant research and technology activities at the Johnson Space Center (JSC) during Fiscal Year 1990 are reviewed. Research in human factors engineering, the Space Shuttle, the Space Station Freedom, space exploration and related topics are covered
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