On quantifying the value of simulation for training and evaluating robotic agents

Un problème récurrent dans le domaine de la robotique est la difficulté à reproduire les résultats et valider les affirmations faites par les scientifiques. Les expériences conduites en laboratoire donnent fréquemment des résultats propres à l'environnement dans lequel elles ont été effectuées, rendant la tâche de les reproduire et de les valider ardues et coûteuses. Pour cette raison, il est difficile de comparer la performance et la robustesse de différents contrôleurs robotiques. Les environnements substituts à faibles coûts sont populaires, mais introduisent une réduction de performance lorsque l'environnement cible est enfin utilisé. Ce mémoire présente nos travaux sur l'amélioration des références et de la comparaison d'algorithmes (``Benchmarking'') en robotique, notamment dans le domaine de la conduite autonome. Nous présentons une nouvelle platforme, les Autolabs Duckietown, qui permet aux chercheurs d'évaluer des algorithmes de conduite autonome sur des tâches, du matériel et un environnement standardisé à faible coût. La plateforme offre également un environnement virtuel afin d'avoir facilement accès à une quantité illimitée de données annotées. Nous utilisons la plateforme pour analyser les différences entre la simulation et la réalité en ce qui concerne la prédictivité de la simulation ainsi que la qualité des images générées. Nous fournissons deux métriques pour quantifier l'utilité d'une simulation et nous démontrons de quelles façons elles peuvent être utilisées afin d'optimiser un environnement proxy.A common problem in robotics is reproducing results and claims made by researchers. The experiments done in robotics laboratories typically yield results that are specific to a complex setup and difficult or costly to reproduce and validate in other contexts. For this reason, it is arduous to compare the performance and robustness of various robotic controllers. Low-cost reproductions of physical environments are popular but induce a performance reduction when transferred to the target domain. This thesis present the results of our work toward improving benchmarking in robotics, specifically for autonomous driving. We build a new platform, the Duckietown Autolabs, which allow researchers to evaluate autonomous driving algorithms in a standardized framework on low-cost hardware. The platform offers a simulated environment for easy access to annotated data and parallel evaluation of driving solutions in customizable environments. We use the platform to analyze the discrepancy between simulation and reality in the case of predictivity and quality of data generated. We supply two metrics to quantify the usefulness of a simulation and demonstrate how they can be used to optimize the value of a proxy environment

Probing the local environment of two-dimensional ordered vacancy structures in Ga2SeTe2 via aberration-corrected electron microscopy

There has been considerable interest in chalcogenide alloys with high concentrations of native vacancies that lead to properties desirable for thermoelectric and phase-change materials. Recently, vacancy ordering has been identified as the mechanism for metal-insulator transitions observed in GeSb2Te4 and an unexpectedly low thermal conductivity in Ga2Te3. Here, we report the direct observation of vacancy ordering in Ga2SeTe2 utilizing aberration-corrected electron microscopy. Images reveal a cation-anion dumbbell inversion associated with the accommodation of vacancy ordering across the entire crystal. The result is a striking example of the interplay between native defects and local structure.Comment: 9 pages, 5 figure

Elucidating the magnetic and superconducting phases in the alkali metal intercalated iron chalcogenides

The complex interdigitated phases have greatly frustrated attempts to document the basic features of the superconductivity in the alkali metal intercalated iron chalcogenides. Here, using elastic neutron scattering, energy-dispersive x-ray spectroscopy, and resistivity measurements, we elucidate the relations of these phases in Rb$_{1-\delta}$Fe$_y$Se$_{2-z}$S$_z$. We find: i) the iron content is crucial in stabilizing the stripe antiferromagnetic (AF) phase with rhombic iron vacancy order ($y\approx1.5$), the block AF phase with $\sqrt{5}\times \sqrt{5}$ iron vacancy order ($y\approx1.6$), and the iron vacancy-free phase ($y\approx2$); ii) the superconducting phase ($z=0$) evolves into a metallic phase ($z>1.5$) with sulfur substitution due to the progressive decrease of the electronic correlation strength. Both the stripe AF phase and the block AF phase are Mott insulators. Our data suggest that there are miscibility gaps between these three phases. The existence of the miscibility gaps in the iron content is the key to understanding the relationship between these complicated phases.Comment: 7 pages, 6 figure