Fast Approximation To Gaussian Obstacle Sampling For Randomized Motion Planning

International audienc

Smart learning environment: Teacher’s role in assessing classroom attention

The main purpose of this article is to investigate the impact of teacher’s position on students’ performance in higher education. A new pedagogical approach based on collaborative learning is used due to the design of a smart learning environment (SLE). This workspace uses, respectively, information and communication technologies (ICT) and radio frequency identification (RFID)-based indoor positioning system in order to examine students’ perceptions and the involvement of groups into this smart classroom. The merge of interactive multimedia system, ubiquitous computing and several handheld devices should lead to a successful active learning process. Firstly, we provide a detailed description of the proposed collaborative environment using mainly new technologies and indoor location system serving as a platform for evaluating attention. The research provides an obvious consensus on the teacher’s role in assessing classroom attention. We discuss our preliminary results on how teacher’s position influences essentially students’ participation. Our first experiments show that the integration of novel technologies in the area of higher education is extremely promoting the traditional way of teaching. The smart classroom model has been recommended to support this evolution. As a result, the found results indicate that the teacher’s position increases the learner’s motivation, engagement and effective learning

Modélisation et programmation d'ordinateurs amorphes (de l'ordinateur amorphe à la machine Blob)

We present new methods of configurations of computers said amorphous to equip them of capabilities of duplication and developments. Inspired by their self-organizational aspects, especially during their embryonic development, we apply our methods of configurations on specialized calculations. Our research have three contributions : An amorphous computer simulator. An amorphous computer is a set of static elementary processors, spatially distributed and whose omnidirectionally communicate over short distances with their neighborhoods. All the computing elements contain the same program and their computing and storage resources are assumed low. We have build the fastest amorphous computer simulator at the moment. We simulate amorphous computers made of more than processing elements. -A low level aspect and component oriented language for amorphous programming and its compiler. We call this programming language Tical. Programming a amorphous computer is to specialize their computing elements when the program starts in order to distribute the computing power and the data. Our approach to amorphous programming is inspired by biology and cell biology development. We began by exploring a multi-agent model of P-systems (membrane computing) using the Fungus simulation platform. Learning from this experience, we develop Tical, our domain specific language. It partitions the program in a library of (reusable) components . The concerns of an amorphous program are represented by aspects : initialization, messages handling, reaction to some states, the conventional program. Tical programs compile into a equivalent C program. The low-level algorithms implemented in this language are : gradient generation, leader election, aggregation and data propagation. -Three high-level primitives of the Blob abstract machine. We propose an implementation three primitives of the Blob abstract machine in our language. An Blob abstract machine is an abstract parallel machine spatially organized to perform its calculations. A blob is a group of computing elements. The blobs are organized hierarchically and may be linked. The high-level primitives are formation of a blob from dispersed computing elements, the creation of communication channels and duplication of a blob into two blobs. All these implementations are inspired from developmental biology : symmetry breaking by gradients, chemotaxis and mitosis. The following document is organized in five parts. In the first chapter, we introduce our goals and our position in the field of amorphous computing. In Chapter 2, we present a state of the art of programming amorphous and spatial computing. Chapter 3 presents Tical, our low-level aspect and component oriented programming language and low level primitives. The first part of this chapter presents the design model of the language and the simulator that runs programs. We present the aspect oriented programming, then we detail the standard aspects of our language. The Tical component model and the process of compiling programs to Tical simulations are widely developed. We finish this chapter with examples of our language and construction of low-level primitives commonly cited in the literature. Chapter 4 presents the implementation of high-level primitives Blob. After a presentation the Blob abstract machine, we present the implementation of our three primitives : blob construction, linking of two blobs, duplication of a blob. Chapter 5 presents a conclusion of all of our contributions and proposes a synthesis of our perspectives.Nous présentons des méthodes nouvelles de configurations des ordinateurs dits amorphes qui les doteront de capacités de duplications et d évolutions. Inspirés par leurs aspects auto-organisationnels, notamment lors de leur embryogenèse, nous appliquerons nos méthodes de configurations en fonction de calculs spécialisés. Notre recherche comporte trois contributions : Un simulateur d ordinateurs amorphes. Un ordinateur amorphe est un ensemble de processeurs élémentaires statiques, spatialement distribués et communiquant sur de courtes distances de manière omnidirectionnelle avec leurs voisinages. Les éléments de calcul contiennent tous le même programme et leurs capacités de calculs et de stockages sont supposées faibles. Nous avons réalisé le simulateur d ordinateurs amorphes le plus véloce à l heure actuelle. Nous simulons ainsi des ordinateurs amorphes composés de plus de éléments de calcul. -Un langage pour la programmation amorphe bas niveau orienté aspect et composant ainsi que son compilateur. Nous appelons Tical ce langage de programmation. La programmation d un ordinateur amorphe consiste à spécialiser les éléments de calcul au début de l exécution du programme afin de distribuer les informations et la puissance de calcul. Notre approche de la programmation amorphe est inspirée de la biologie cellulaire et de la biologie du développement. Nous avons commencé par explorer un modèle multi-agents de P-systems (calcul par membranes) à l aide de la plate-forme de simulation Fungus que nous avons réalisé à cet effet. À partir des enseignements de cette expérience, nous développons Tical, notre langage dédié. Il découpe le programme en une bibliothèque de composants (réutilisables). Les différentes facettes d un programme amorphe y sont représentées par des aspects : initialisation, réaction aux messages, réaction à certains états, programme traditionnel. Le programme ainsi exprimé est compilé vers un programme C équivalent. Les algorithmes de bas niveau implémentés à l aide de ce langage sont : création de gradient, élection de leader, agrégation et propagation d informations. -Trois primitives haut niveau de la machine abstraite Blob. Nous proposons une implémentation des trois primitives de la machine abstraite Blob dans notre langage. Une machine abstraite Blob est une machine parallèle abstraite s organisant spatialement pour y effectuer ses calculs. Un blob est alors un groupe d éléments de calcul. Les blobs sont organisés hiérarchiquement et peuvent être liés entre eux. Les primitives de haut niveau que nous développons comprennent la constitution d un blob à partir d éléments de calcul dispersés, la création de canaux de communication et la duplication d un blob en deux blobs. Toutes ces implémentations sont inspirées de la biologie du développement : rupture de symétrie par des gradients, chimiotaxie et mitose. La suite du document est organisée en cinq parties. Dans le premier chapitre, nous introduisons nos objectifs ainsi que notre position dans le domaine des ordinateurs amorphes. Dans le chapitre 2, nous exposons un état de l art de la programmation amorphe et du calcul dans l espace. Le chapitre 3 présente Tical, notre langage de bas niveau orienté aspect et composant et les primitives bas niveaux. La première partie de ce chapitre présente le modèle de conception du langage ainsi que le simulateur qui exécute les programmes. Nous présentons la programmation par aspect, puis nous détaillons les aspects standards de notre langage. La présentation du modèle de composant de Tical ainsi que le processus de compilation des programmes Tical vers les simulations sont ensuite largement développés. Nous finissons ce chapitre en présentant des exemples de notre langage et la construction de primitives bas niveau couramment évoqués dans la littérature. Le chapitre 4 présente l implémentation des primitives de haut niveau Blob. Après une présentation de la machine abstraite Blob, nous présentons l implémentation de nos trois primitives : constitution d un blob, liaison de deux blobs, duplication d un blob. Le chapitre 5 présente une conclusion de l ensemble de nos contributions et propose une synthèse des perspectives faisant suite à nos travaux.ST DENIS-BU PARIS8 (930662101) / SudocSudocFranceF

Algorithmique de la planification de mouvement probabiliste pour un robot mobile

Nous étudions dans ce mémoire la planification de mouvement probabiliste incrémentale. Nos travaux se concrétisent par un nouvel algorithme de construction des arbres aléatoires d'exploration rapide et une nouvelle décomposition de l'espace des configurations en cellules irrégulières. Partant d'une synthèse des méthodes de planification incrémentale probabiliste, nos travaux présentent un algorithme de construction accélérant l'exploration de l'espace de recherche. Partant des principales approches d'échantillonnage de l'espace de recherche utilisées dans les méthodes probabilistes, l'analyse des propriétés associées à ces échantillonnages nous conduit à proposer une décomposition de l'espace en cellules irrégulières adaptée à la notion d'accessibilité. Après définition de cette décomposition, ces algorithmes de construction sont évalués comparativement à un échantillonnage uniforme de l'espace de recherche.ST DENIS-BU PARIS8 (930662101) / SudocLENS-CRIL (624982203) / SudocSudocFranceF

Algorithmique de la planification de mouvement probabiliste pour un robot mobile

Nous étudions dans ce mémoire la planification de mouvement probabiliste incrémentale. Nos travaux se concrétisent par un nouvel algorithme de construction des arbres aléatoires d'exploration rapide et une nouvelle décomposition de l'espace des configurations en cellules irrégulières. Partant d'une synthèse des méthodes de planification incrémentale probabiliste, nos travaux présentent un algorithme de construction accélérant l'exploration de l'espace de recherche. Partant des principales approches d'échantillonnage de l'espace de recherche utilisées dans les méthodes probabilistes, l'analyse des propriétés associées à ces échantillonnages nous conduit à proposer une décomposition de l'espace en cellules irrégulières adaptée à la notion d'accessibilité. Après définition de cette décomposition, ces algorithmes de construction sont évalués comparativement à un échantillonnage uniforme de l'espace de recherche.ST DENIS-BU PARIS8 (930662101) / SudocLENS-CRIL (624982203) / SudocSudocFranceF

Towards a Computational Model of Consciousness: Global Abstraction Workspace

We assume that conscious functions are implemented automatically. In other words that consciousness as well as the non-consciousness aspect of human thought, planning and perception, are produced by biologically adaptive algorithms. We propose that the mechanisms of consciousness can be produced using similar adaptive algorithms to those executed by the mechanism. In this paper, we present a computational model of consciousness, the ”Global Abstraction Workspace” which is an internal environmental modelling perceived as a multi-agent system. This system is able to evolve and generate new data and processes as well as actions in the environment