VERS UNE THÉORIE PROBABILISTE DES SYSTÈMES SENSORI-MOTEURS

Comment un système vivant ou artificiel peut-il percevoir, agir, raisonner, planifier et décider ? Telle est laquestion qui, depuis lors, guide mes travaux de recherche.Cette question a deux versants. Le premier, scientifique, vise à acquérir une meilleure connaissance des êtressensori-moteurs vivants. Le second, technologique, a pour but de construire des systèmes sensori-moteurs artificiels.Ces deux aspects sont en étroite synergie. Les connaissances sur les êtres sensori-moteurs vivants inspirentles réalisations technologiques. Les expériences sur les systèmes artificiels, facilement réalisables, servent à testerdes modèles et à faire progresser la connaissance. L’unité fondamentale entre ces deux aspects de la questionpasse par l’emploi de modèles mathématiques communs pour interpréter les observations du vivant et pour expérimenteravec les dispositifs artificiels

Modèles probabilistes formels pour problèmes cognitifs usuels

International audienceHow can an incomplete and uncertain model of the environment be used to perceive, infer, decide and act efficiently? This is the challenge that both living and artificial cognitive systems have to face. Symbolic logic is, by its nature, unable to deal with this question. The subjectivist approach to probability is an extension to logic that is designed specifically to face this challenge. In this paper, we review a number of frequently encountered cognitive issues and cast them into a common Bayesian formalism. The concepts we review are ambiguities, fusion, multimodality, conflicts, modularity, hierarchies and loops. First, each of these concepts is introduced briefly using some examples from the neuroscience, psychophysics or robotics literature. Then, the concept is formalized using a template Bayesian model. The assumptions and common features of these models, as well as their major differences, are outlined and discussed.Comment un modèle incomplet et incertain de l'environnement peut-il être utilisé pour décider, agir, apprendre, raisonner et percevoir efficacement ? Voici le défi central que les systèmes cognitifs tant naturels qu'artificiels doivent résoudre. La logique, de par sa nature même, faite de certitudes et ne laissant aucune place au doute, est incapable de répondre à cette question. L'approche subjectiviste des probabilités est une extension de la logique conçue pour pallier ce manque. Dans cet article, nous passons en revue un ensemble de problèmes cognitifs usuels et nous montrons comment les formuler et les résoudre avec un formalisme probabiliste unique. Les concepts abordés sont : l'ambigüité, la fusion, la multi-modalité, les conflits, la modularité, les hiérarchies et les boucles. Chacune de ces questions est tout d'abord brièvement présentée à partir d'exemples venant des neurosciences, de la psychophysique ou de la robotique. Ensuite, le concept est formalisé en utilisant un modèle générique bayésien. Enfin, les hypothèses, les points communs et les différences de chacun de ces modèles sont analysés et discutés

Probabilistic Methodology and Techniques for Artefact Conception and Development

The purpose of this paper is to make a state of the art on probabilistic methodology and techniques for artefact conception and development. It is the 8th deliverable of the BIBA (Bayesian Inspired Brain and Artefacts) project. We first present the incompletness problem as the central difficulty that both living creatures and artefacts have to face: how can they perceive, infer, decide and act efficiently with incomplete and uncertain knowledge?. We then introduce a generic probabilistic formalism called Bayesian Programming. This formalism is then used to review the main probabilistic methodology and techniques. This review is organized in 3 parts: first the probabilistic models from Bayesian networks to Kalman filters and from sensor fusion to CAD systems, second the inference techniques and finally the learning and model acquisition and comparison methodologies. We conclude with the perspectives of the BIBA project as they rise from this state of the art

Modèles bayésiens et sélection de modèles de perception pour les systèmes sensori-moteurs

voir basilic : http://emotion.inrialpes.fr/bibemotion/2006/Gil06/ school: UJFCe stage s'inscrit dans le domaine de la modlisation de la perception pour les systmes sensori-moteurs. Ce domaine est central la robotique. Dans ce cadre, la programmation baysienne des robots est un formalisme mathmatique qui a t largement appliqu en robotique. Plus gnralement, en intelligence artificielle, une question centrale consiste dterminer s'il s'agit galement d'un bon outil pour modliser le raisonnement rationnel, humain ou animal. Nous nous intressons plus spcifiquement la faon dont les informations sur l'environnement provenant de capteurs diffrents peuvent tre mlanges. Pour rpondre cette question, le modle dominant, en robotique probabiliste, est la fusion capteur. Ce modle de fusion capteur robotique permet-il l'criture d'algorithmes de fusion d'informations dcrivant convenablement le principe de fusion d'informations sensorielles chez l'humain ? De nombreux travaux ont dj abord cette question. Nous proposons de complmenter ces travaux par une application de la modlisation baysienne aux cas de fusions visuo-acoustique dans une tche de perception des voyelles. Nous proposons plusieurs modles baysiens de la perception audiovisuelle des voyelles. Les modles utilisent tous le schma de fusion capteur robotique, mais diffrent sur la nature de l'espace interne dans lequel s'opre la fusion. De plus, une fois les modles raliss, nous les comparons aux donnes exprimentales dans des cas de congruence audiovisuelle, et dans des cas de conflits audiovisuels. Grce la modlisation baysienne, nous ralisons ainsi une slection de modles, c'est dire que nous comparons les modles de faon quantitative. Cette dmarche est originale dans le domaine, o la plupart des travaux prcdents se contentent de dfinir un modle unique. Notre travail ouvre de nombreuses pistes de recherches thoriques, notamment sur les algorithmes de slection de modles portant sur des espaces diffrents

Modélisation bayésienne et robotique

This document describes my research around Bayesian modeling and robotics. My work started with the modeling of biological processes before evolving towards robotics. In both cases, I was interested in both perception and action. I first proposed a model of human perception of planar surfaces with optic flow which fuses in a single framework two concurrent hypotheses of the literature. I also proposed and compared several models of eye movement selection in a Multiple Object Tracking task. I was able to show that the model with explicit uncertainty was the closest to the subjects eye movements.In robotics, I worked on the state estimation of several robots with classical filtering techniques but also including fusion of multiple sources of information of various nature and characteristics. I also discuss the Iterative Closest Point algorithm for which we proposed a more rigorous method for evaluating the different variants. The last piece of work I present deals with online three-dimensional path planning and execution of a tracked robot with significant climbing capabilities.I conclude this document with perspectives on what I call situated robotics, that is robots not taken in isolation but embedded in a sensorized environment shared with humans.Ce document décrit mes travaux de recherche autour de la modélisation bayésienne et de la robotique. Mon travail a commencé par la modélisation de processus biologiques avant, dans un deuxième temps, d'évoluer vers la robotique. Dans les deux cas, je me suis intéressé à la fois à la perception et à l'action. J'ai donc proposé un modèle de la perception humaine de plans par le flux optique qui réunit deux hypothèses de la littérature dans un cadre unique. J'ai aussi proposé et comparé différents modèle de la sélection de mouvement oculaire dans une tâche de suivi multi-cibles, et montré que le modèle prenant en compte explicitement l'incertitude proposait des mouvements plus proches de ceux des sujets.Du côté robotique, j'ai travaillé sur l'estimation d'état de plusieurs robots avec des techniques classiques de filtrage mais en incluant la fusion de plusieurs sources d'informations de nature et caractéristiques différentes. Je discute aussi de l'algorithme d'Iterative Closest Point pour proposer une méthode plus rigoureuse d'évaluation des différentes variantes. Le dernier travail que je présente concerne la planification en ligne et l'exécution de chemin pour un robot à chenille avec des capacités de franchissement importantes.Je conclus ce document par des perspectives de travail sur ce que j'appelle la robotique située, c'est-à-dire des robots non plus isolés mais plongés dans un environnement équipé de capteurs et partagé avec des humains

Planification Optimiste dans les Processus Décisionnels de Markov avec Croyance

Cet article décrit l'algorithme BOP (de l'anglais ``Bayesian Optimistic Planning''), un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement Bayésien indirect (c'est à dire fondé sur un modèle). BOP étend l'approche de l'algorithme OP-MDP (de l'anglais ``Optimistic Planning for Markov Decision Processes'', voir [Busoniu2011,Busoniu2012]) au cas où les probabilités de transitions du MDP sous-jacent sont initialement inconnues, et doivent être apprises au travers d'interactions avec l'environnement. Les connaissances sur le MDP sous-jacent sont représentées par une distribution de probabilités sur l'ensemble de tous les modèles de transitions à l'aide de distributions de Dirichlet. L'algorithme BOP planifie dans l'espace augmenté état-croyance obtenu par concaténation du vecteur d'état avec la distribution postérieure sur les modèles de transitions. On montre que BOP atteint l'optimalité Bayésienne lorsque le paramètre de budget tend vers l'infini. Quelques expériences préliminaires montrent des résultats encourageants.Peer reviewe

Obstacle Avoidance and Proscriptive Bayesian Programming

Unexpected events and not modeled properties of the robot environment are some of the challenges presented by situated robotics research field. Collision avoidance is a basic security requirement and this paper proposes a probabilistic approach called Bayesian Programming, which aims to deal with the uncertainty, imprecision and incompleteness of the information handled to solve the obstacle avoidance problem. Some examples illustrate the process of embodying the programmer preliminary knowledge into a Bayesian program and experimental results of these examples implementation in an electrical vehicle are described and commented. A video illustration of the developed experiments can be found at http://www.inrialpes.fr/sharp/pub/laplac

Apprentissage actif de modèle de MDP

National audienceDans cet article, nous nous intéressons à un problème d'apprentissage actif consistant à déduire le modèle de transition d'un Processus de Décision Markovien (MDP) en agissant et en observant les transitions résultantes. Ceci est particulièrement utile lorsque la fonction de récompense n'est pas initialement accessible. Notre proposition consiste à formuler ce problème d'apprentissage actif en un problème de maximisation d'utilité dans le cadre de l'apprentissage par renforcement bayésien avec des récompenses dépendant de l'état de croyance. Après avoir présenté trois critères de performance possibles, nous en dérivons des récompenses dépendant de l'état de croyance que l'on pourra utiliser dans le processus de prise de décision. Comme le calcul de la fonction de valeur bayésienne optimale n'est pas envisageable pour de larges horizons, nous utilisons un algorithme simple pour résoudre de manière approchée ce problème d'optimisation. Malgré le fait que la solution est sous- optimale, nous montrons expérimentalement que notre proposition est néanmoins efficace dans un certain nombre de domaines

Survey: Probabilistic Methodology and Techniques for Artefact Conception and Development

Projet CYBERMOVEThe purpose of this paper is to make a state of the art on probabilistic methodology and techniques for artefact conception and development. It is the 8th deliverable of the BIBA (Bayesian Inspired Brain and Artefacts) project. We first present the incompletness problem as the central difficulty that both living creatures and artefacts have to face: how can they perceive, infer, decide and act efficiently with incomplete and uncertain knowledge?. We then introduce a generic probabilistic formalism Called Bayesian Programming. This formalism is then used to review the main probabilistic methodology and techniques. This review is organized in 3 parts: first the probabilistic models from Bayesian networks to Kalman filters and from sensor fusion to CAD systems, second the inference techniques and finally the learning and model acquisition and comparison methodologies. We conclude with the perspectives of the BIBA project as they rise from this state of the art

Bayesian Robot Programming

International audienceWe propose a new method to program robots based on Bayesian inference and learning. It is called BRP for Bayesian Robot Programming. The capacities of this programming method are demonstrated through a succession of increasingly complex experiments. Starting from the learning of simple reactive behaviors, we present instances of behavior combinations, sensor fusion, hierarchical behavior composition, situation recognition and temporal sequencing. This series of experiments comprises the steps in the incremental development of a complex robot program. The advantages and drawbacks of BRP are discussed along with these different experiments and summed up as a conclusion. These different robotics programs may be seen as an illustration of probabilistic programming applicable whenever one must deal with problems based on uncertain or incomplete knowledge. The scope of possible applications is obviously much broader than robotics