Mémoires déclarative et procédurale pour la navigation autonome d'un animat

Colloque avec actes et comité de lecture.Parmi les différentes stratégies de navigation autonome issues du monde animal, il semble que celles à base de carte cognitive soient les plus performantes puisqu'elles permettent de rallier à tout moment un lieu précédemment visité. Cette tâche de navigation autonome, à l'instar de la plupart des tâches cognitives, requiert l'utilisation d'une mémoire déclarative et d'une mémoire procédurale dont le fonctionnement est généralement attribué aux structures cérébrales de l'hippocampe et du cortex. A la lumière du fonctionnement et de la modélisation de chacun de ces deux systèmes, cet article propose un modèle de coopération entre ces deux structures autorisant la navigation autonome à l'aide d'une carte cognitive topologique distribuée. || Among the different autonomous navigation strategies available in the animal world, it seems that those based on cognitive maps are the most useful since they allow to reach a known place anytime. This task of autonomous navigation, like most other cogni

Problèmes de communication et de coordination dans les systèmes spatiaux

Les problèmes de communication et ceux de coordination peuvent être intimement liés dans le cas des systèmes spatiaux, à cause notamment de l'existence de défaillances arbitraires et des exigences strictes de haute sûreté de fonctionnement. On donne une caractérisation du domaine spatial, tant du point de vue « communications » que du point de vue « traitements ». Des problèmes génériques majeurs combinant le distribué, le temps réel et la tolérance aux fautes sont examinés et illustrés par des analyses de problèmes vécus lors de missions spatiales

Vers un modèle biologiquement plausible de la sélection de l'action pour un robot mobile

This thesis aims at studying the different mechanisms involved in action selection and de-cision making processes, according to animal experiments and neurobiological recordings. Forthat matter, we propose several biologically plausible models for action selection. The goal is toachieve a better understanding of the animal’s brain functions. This gives us the opportunity todevelop bioinspired control architectures for robots that are more robust and adaptative to a realenvironement. These models are based on Artificial Neural Networks, allowing us to test ourhypotheses on simulations of different brain regions and function, implemented on robots andvirtual agents.Action selection for mobile robots can be approached from different angles. This processcan be seen as the selection between two possibilities, e.g. go left or go right. Those mechanismsinvolve the ability to learn and categorize specific events, encoding contexts where a change inthe perception is perceived, a change in the behavior is noticed or the decision is made. There-fore, this thesis studies those capacities of acquisition, categorisation and coding of differentevents that can be relevant for action selection.We also, approach the action selection as a strategy selection. The different behaviors areguided consciously or through automated behavior learned as habits. We investigate differentpossibilities allowing a robot to develop those capacities. Also, we aim at studying interactionsthat can emerge between those mechanisms during navigational behaviors.The work presented in this these is based on the modelisation of the hippocampo-cotico-basal loops involved in the navigational behaviors, the action selection and the multimodal cat-egorisation of events. We base our models on a previous model of the hippocampus for thelearning of spatio-temporal associations and for multimodal conditionning of perceptive events.It is based on sensorimotor associations between place cells and actions to achieve navigationalbehaviors. The model involves also a specific type of hippocampic cells, named transition cells,for temporal prediction of future events. This capacity allows the model to learn spatio-temporalsequences, and it represents the neural substrate for the learning of a cognitive map, hypoth-esised to be localized in prefrontal and/or parietal areas. This kind of topological map allowsto plan the behavior of the robot according to its motivations, which is used in goal orientedexperiments to achieve goals and capture rewardsCette thèse étudie les mécanismes de sélection de l’action et de choix de stratégie tels qu’ilsapparaissent à travers des expériences animales et des enregistrements neurobiologiques. Nousproposons ensuite des modèles biologiquement plausibles de la sélection de l’action. L’objectifest de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau chez les êtres vivants et de pouvoir endéduire des architectures de contrôle bio-inspirées, plus robustes et adaptées à l’environnement.Les modèles étudiés sont réalisés avec des réseaux de neurones artificiels, permettant de mod-éliser des régions cérébrales et ainsi pouvoir simuler le fonctionnement du cerveau, ce qui permetde tester nos hypothèses sur des robots et des agents virtuels.L’étude de la sélection de l’action pour des robots mobiles implique plusieurs approches. Lasélection de l’action peut être étudiée du point de vue du choix entre plusieurs actions basiques,e.g. un choix binaire aller à gauche ou à droite.Ceci passe forcément par l’acquisition et la catégorisation d’instants et d’événements spéciaux,perçus ou effectués, qui représentent des contextes dans lesquels la perception change, le com-portement est modifié ou bien la sélection est réalisée. Ainsi, la thèse traite aussi de l’acquisition,la catégorisation et l’encodage de ces événements importants dans la sélection de l’action.Enfin, on s’intéressera à la sélection de l’action du point de vue de la sélection de stratégie.Les différents comportements peuvent être dirigés consciemment ou bien être des automatismesacquis avec l’habitude. Le but ici est d’explorer différentes approches pour que le robot puissedévelopper ces deux capacités, mais aussi d’étudier les interactions entre ces types de mécan-ismes dans la cadre de tâches de navigation.Les travaux de cette thèse se basent sur la modélisation du fonctionnement de différentesboucles hippocampo-cortico-basales impliquées dans des tâches de navigation, de sélection del’action et de catégorisations multimodales. En particulier, nous avons un modèle de l’hippocampepermettant d’apprendre des associations spatio-temporelles et des conditionnements multimodauxentre des événements perceptifs. Il se base sur des associations sensorimotrices entre des cellulesappelées cellules de lieu qui sont associées avec des actions pour définir des comportements co-hérents. Le modèle fait aussi intervenir des cellules de transition hippocampiques, permettant defaire des prédictions temporelles sur les événements futurs. Celles-ci permettent l’apprentissagede séquences spatio-temporelles, notamment du fait qu’elles représentent le substrat neuronal àl’apprentissage d’une carte cognitive, située elle au niveau du cortex préfrontal et/ou pariétal.Ce type de carte permet de planifier des chemins à suivre en fonction des motivations du robot,ce qui permet de rejoindre différents buts précédemment découverts dans l’environnement

Traitement de situations inattendues d'extrême urgence en vol : test d'un modèle cognitif auprès de pilotes experts

During the exercise of their profession, frequently pilots have to face sudden, unexpected, and often potentially dangerous, situations. They are trained to deal with these effectively, but the very short length of time available before the situation degenerates – in the order of a few seconds, a minute at most – means that the cognitive sequence of perception-diagnosis-decision-action can sometimes be carried out incorrectly due to stress and lead to a serious incident or even to an accident.An analysis of basic cognitive behaviour patterns during a critical situation in five cases of incidents and accidents, reveals common denominators within pilots’ reactions which make it possible to explain the failures observed and establish recommendations. The crucial role under stress played by a specific cognitive function associated with short-term memory is highlighted. In order to carry out this analysis it was necessary to create a dynamic model of the cognitive behaviour of pilots, bringing out the time factor, so as to make it possible to study very short sequences of a few seconds. This model can also be applied to cases other than those generating accidents, for instance to the studying and defining of systems requiring human-machine interface.The complexity and specificity of operational actions when combined into very rapid sequences led naturally to carrying out analyses making use of pilots’ expertise, according to a method which enabled validation of the hypotheses employed.Dans l’exercice de leur profession les pilotes doivent fréquemment faire face à des situations soudaines et inattendues, souvent potentiellement dangereuses. Ils sont formés pour les traiter efficacement mais cependant la brièveté du temps disponible avant que la situation ne dégénère, de l’ordre de quelques secondes, au plus la minute, fait que parfois la séquence cognitive perception-diagnostic-décision-action, peut être menée de façon incorrecte sous stress et aboutir à un incident grave ou même à un accident.A partir de l’analyse des comportements cognitifs élémentaires en situation critique dans cinq cas d’incidents et d’accidents, on arrive à déceler des dénominateurs communs aux réactions des pilotes, permettant l’explication des échecs constatés et l’établissement de recommandations. Le rôle primordial sous stress d’une fonction cognitive particulière associée à la mémoire à court terme est mis en lumière.Pour effectuer cette analyse il a été nécessaire de définir une modélisation dynamique du comportement cognitif des pilotes, où le facteur temps est explicité, permettant son étude dans des séquences très brèves de quelques secondes. Cette modélisation peut aussi s’appliquer à d’autres cas que ceux générant des accidents, par exemple à l’étude et à la définition des systèmes nécessitant une interface homme-système.La complexité et la particularité des actions opérationnelles dans des séquences très rapides où elles se combinent, a mené naturellement à effectuer les analyses en utilisant l’expertise de pilotes, suivant une méthode autorisant la validation des hypothèses retenues

Tolérance aux fautes dans les systèmes autonomes

Les systèmes autonomes suscitent aujourd'hui un intérêt croissant, que ce soit dans le domaine des robots d'exploration spatiale ou dans des domaines plus proches de l'homme, tels que les robots de service. Mais se pose le problème de leur sûreté de fonctionnement : peut-on avoir une confiance justifiée dans le comportement de systèmes conçus pour prendre des décisions sans intervention humaine? L'objectif de cette thèse est de proposer des concepts architecturaux capables d'améliorer la sûreté de fonctionnement des systèmes autonomes, en particulier par la conception et le développement de mécanismes de tolérance aux fautes adaptés à la fonction de planification, centrale à l'autonomie des systèmes complexes. Une évaluation des performances et de l'efficacité des mécanismes proposés est réalisée en utilisant la technique d'injection de fautes par mutation. ABSTRACT : Autonomous systems generate today a rising interest, whether in fields such as space exploration or applications nearer to man such as medical assistants, tour guides or utonomous vehicles. However, such critical applications raise the question of their dependability : can we justifiably trust systems designed to take decisions without human intervention? The objective of this thesis is to propose architectural concepts able to improve dependability in autonomous systems. In particular, it presents the design and implementation of fault tolerance mechanisms adapted to planning, an essential functionality in autonomous systems. An evaluation of the performance and the efficacy of the proposed mechanisms is realized by fault injection through source code mutatio

Une structure associative bidirectionnelle d'auto-encodage permettant l'apprentissage et la catégorisation perceptuels

Les humains sont continuellement exposés à des stimulations pour lesquelles leur système perceptivo-cognitif doit créer des représentations mnésiques. Tout en créant un code interne de composantes, ce système doit être en mesure de reconnaître, d'identifier, et de discriminer ces objets lors de prochaines occurrences. Ce processus s'effectue par la création et la mise à jour d'une mémoire épisodique d'exemplaires à dimensionnalité réduite. De plus, le système cognitif doit regrouper les objets similaires en catégories, tout en adaptant le contenu de la mémoire suite à l'ajout d'informations produit par la rencontre de nouveaux objets. Ces processus de niveau « objet » et « catégorie » s'effectuent de façon séparée, par le biais de deux mémoires.\ud Jusqu'à maintenant, aucun modèle formel satisfaisant n'était en mesure de rendre compte de cette variété de comportements humains sans sacrifier la simplicité et l'élégance du système initial pour simuler l'un d'eux. Le modèle FEBAM (pour Feature-Extracting Bidirectional Associative Memory) a été créé dans le but de répondre à cette incapacité de beaucoup de modèles existants à effectuer des tâches cognitives et perceptuelles à l'aide d'un codage interne créé de façon autonome, comme le font les humains. Basé sur une architecture neuronale associative bidirectionnelle, FEBAM peut reproduire les comportements d'autres réseaux de neurones artificiels dont les processus dynamiques sont basés sur l'extraction de composantes, la création de bassins d'attracteurs, ou encore le partitionnement de données (« clustering »), et ce, en utilisant une seule architecture, règle de transmission et procédure d'apprentissage. Dans la présente thèse, il sera montré qu'avec un nombre minimal de principes définitoires, le modèle pourra effectuer des tâches telles que la création autonome d'un code interne de composantes, le développement autonome d'une mémoire d'exemplaires parfaits, ainsi que l'identification et la catégorisation autonomes. Il sera aussi montré, grâce à la proposition d'un mécanisme itératif de croissance de l'architecture, que les catégories créées par le réseau peuvent être réorganisées suite à la présentation de nouvelles informations perceptuelles au système. On montrera également que FEBAM préserve les capacités d'une mémoire autoassociative récurrente (dont il est inspiré), tout en améliorant certains des comportements de cette dernière. Le modèle FEBAM sera également étendu au cas supervisé. Dans ce cas, le modèle FEBAM-RA (RA pour Response Association), grâce à un module supplémentaire, associera les représentations internes des stimuli à leur identité ou à leur appartenance catégorielle prédéfinies. Cette extension se fera sans avoir à ajouter des principes définitoires: ainsi, on utilisera ici la même règle d'apprentissage, la même règle de transmission, et une généralisation de l'architecture de FEBAM. Grâce à cet ajout, le modèle sera en mesure de reproduire de façon qualitative l'effet de la pré-exposition perceptuelle sur la rapidité de l'apprentissage identificatif supervisé, ainsi que l'effet de difficulté de la tâche lorsque l'on compare l'identification et la catégorisation supervisées (dans une situation de tâches simultanées). La contribution principale de cette thèse repose donc dans la parcimonie des principes utilisés. En effet, grâce à un nombre minimal de postulats définitoires, on modélisera donc des processus de traitement d'objets et de catégories, et ce, de façon autonome ou supervisée. Ce projet de recherche constituant la première étape de développement de l'approche FEBAM, quelques améliorations à l'approche de base seront proposées. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Modélisation cognitive, Réseaux de neurones artificiels, Extraction de composantes, Catégorisation, Identification

Exploration visuelle d'environnement intérieur par détection et modélisation d'objets saillants

Un robot compagnon doit comprendre le lieu de vie de l'homme pour satisfaire une requête telle que "Va chercher un verre dans la cuisine" avec un haut niveau d'autonomie. Pour cela, le robot doit acquérir un ensemble de représentations adaptées aux différentes tâches à effectuer. Dans cette thèse, nous proposons d'apprendre en ligne un modèle d'apparence de structures locales qui pourront être nommées par l'utilisateur. Cela permettra ensuite de caractériser un lieu topologique (ex: la cuisine) par un ensemble de structures locales ou d'objets s'y trouvant (réfrigérateur, cafetière, evier, ...). Pour découvrir ces structures locales, nous proposons une approche cognitive, exploitant des processus visuels pré-attentif et attentif, mis en oeuvre à partir d'un système sensoriel multi-focal. Le processus pré-attentif a pour rôle la détection de zones d'intérêt, supposées contenir des informations visuelles discriminantes: basé sur le modèle de 'saillance' de Itti et Koch, il détecte ces zones dans une carte de saillance, construite à partir d'images acquises avec une caméra large champ; une zone détectée est ensuite suivie sur quelques images afin d'estimer grossièrement la taille et la position 3D de la structure locale de l'environnement qui lui correspond. Le processus attentif se focalise sur la zone d'intérêt: le but est de caractériser chaque structure locale, par un modèle d'apparence sous la forme de mémoires associatives vues-patches-aspects. De chaque image sont extraits des points d'intérêt, caractérisés par un descripteur d'apparence local. Après cette phase d'exploration, l'homme peut annoter le modèle en segmentant les structures locales en objets, en nommant ces objets et en les regroupant dans des zones (cuisine). Ce modèle d'apparence sera ensuite exploité pour la reconnaissance et la localisation grossière des objets et des lieux perçus par le robot. ABSTRACT : A robot companion has to understand a domotic environment in order to execute requests like « Search a glass in the kitchen » with a high level of autonomy. So the robot must acquire several representations adapted to the tasks to be executed. This thesis proposes an on line learning method of an environment model expressed as a set of local structures described by appearance-based characteristics, and possibly named by a tutor. Such descriptions could be used in order to define a topological area (e.g. the kitchen) by a set of local structures or objects that could be found here (e.g. glasses, fridge, pans). For the construction of such a representation, it is proposed a cognitive mehod, based on attentive and preattentive visual processes, acquiring images from a multifocal sensor. The preattentive process aims at detect interest regions, that could contain discriminant visual information ; based on the saliency concept proposed initially bu Itti and Koch, interest regions are extracted from a saliency map, built from images acquired by a short lens or panoramic camera (large view field). Such a region is then tracked on several successive images acquired while the robot is moving, so that the size and the 3D position of the corresponding local structure could be coarsely estimated. Then the attentive process exploits attentionam mechanisms in order to be focused successively on each interest region : it aims to characterize each local structure by an appearance-based model defined by an associative memort views-patches-aspects. Salient scaled patches or SIFT features are extracted from every image. After this exploration step is over, the robot tutor could annotated the model, segmenting local structures in objects, naming objects and grouping them in areas (kitchen). Then, the robot exploits this environment model for the recognition and the coarse localization of objects and areas

Localisation et détection de fermeture de boucle basées saillance visuelle : algorithmes et architectures matérielles

In several tasks of robotics, vision is considered to be the essential element by which the perception of the environment or the interaction with other users can be realized. However, the potential artifacts in the captured images make the task of recognition and interpretation of the visual information extremely complicated. It is therefore very important to use robust, stable and high repeatability rate primitives to achieve good performance. This thesis deals with the problems of localization and loop closure detection for a mobile robot using visual saliency. The results in terms of accuracy and efficiency of localization and closure detection applications are evaluated and compared to the results obtained with the approaches provided in literature, both applied on different sequences of images acquired in outdoor environnement. The main drawback with the models proposed for the extraction of salient regions is their computational complexity, which leads to significant processing time. To obtain a real-time processing, we present in this thesis also the implementation of the salient region detector on the reconfigurable platform DreamCam.Dans plusieurs tâches de la robotique, la vision est considérée comme l’élément essentiel avec lequel la perception de l’environnement ou l’interaction avec d’autres utilisateurs peut se réaliser. Néanmoins, les artefacts potentiellement présents dans les images capturées rendent la tâche de reconnaissance et d’interprétation de l’information visuelle extrêmement compliquée. Il est de ce fait, très important d’utiliser des primitives robustes, stables et ayant un taux de répétabilité élevé afin d’obtenir de bonnes performances. Cette thèse porte sur les problèmes de localisation et de détection de fermeture de boucle d’un robot mobile en utilisant la saillance visuelle. Les résultats en termes de précision et d’efficacité des applications de localisation et de détection de fermeture sont évalués et comparés aux résultats obtenus avec des approches de l’état de l’art sur différentes séquences d’images acquises en milieu extérieur. Le principal inconvénient avec les modèles proposés pour l’extraction de zones de saillance est leur complexité de calcul, ce qui conduit à des temps de traitement important. Afin d’obtenir un traitement en temps réel, nous présentons dans ce mémoire l’implémentation du détecteur de régions saillantes sur la plate forme reconfigurable DreamCam