Contribution au traitement d informations visuelles complexes et à l extraction autonome des connaissances (application à la robotique autonome)

Le travail effectué lors de cette thèse concerne le développement d'un système cognitif artificiel autonome. La solution proposée repose sur l'hypothèse que la curiosité est une source de motivation d'un système cognitif dans le processus d'acquisition des nouvelles connaissances. En outre, deux types distincts de curiosité ont été identifiés conformément au système cognitif humain. Sur ce principe, une architecture cognitive à deux niveaux a été proposée. Le bas-niveau repose sur le principe de la saillance perceptive, tandis que le haut-niveau réalise l'acquisition des connaissances par l'observation et l'interaction avec l'environnement. Cette thèse apporte les contributions suivantes : A) Un état de l'art sur l'acquisition autonome de connaissance. B) L'étude, la conception et la réalisation d'un système cognitif bas-niveau basé sur le principe de la curiosité perceptive. L'approche proposée repose sur la saillance visuelle réalisée grâce au développement d'un algorithme rapide et robuste permettant la détection et l'apprentissage d'objets saillants. C) La conception d'un système cognitif haut-niveau, basé sur une approche générique, permettant l'acquisition de connaissance à partir de l'observation et de l'interaction avec son environnent (y compris avec les êtres humains). Basé sur la curiosité épistémique, le système cognitif haut-niveau développé permet à une machine (par exemple un robot) de devenir l'acteur de son propre apprentissage. Une conséquence substantielle d'un tel système est la possibilité de conférer des capacités cognitives haut-niveau multimodales à des robots pour accroître leur autonomie dans un environnement réel (environnement humain). D) La mise en œuvre de la stratégie proposée dans le cadre de la robotique autonome. Les études et les validations expérimentales réalisées ont notamment confirmé que notre approche permet d'accroître l'autonomie des robots dans un environnement réelThe work accomplished in this thesis concerns development of an autonomous machine cognition system. The proposed solution reposes on the assumption that it is the curiosity which motivates a cognitive system to acquire new knowledge. Further, two distinct kinds of curiosity are identified in conformity to human cognitive system. On this I build a two level cognitive architecture. I identify its lower level with the perceptual saliency mechanism, while the higher level performs knowledge acquisition from observation and interaction with the environment. This thesis brings the following contribution: A) Investigation of the state of the art in autonomous knowledge acquisition. B) Realization of a lower cognitive level in the ensemble of the mentioned system, which is realizing the perceptual curiosity mechanism through a novel fast, real-world robust algorithm for salient object detection and learning. C) Realization of a higher cognitive level through a general framework for knowledge acquisition from observation and interaction with the environment including humans. Based on the epistemic curiosity, the high-level cognitive system enables a machine (e.g. a robot) to be itself the actor of its learning. An important consequence of this system is the possibility to confer high level multimodal cognitive capabilities to robots to increase their autonomy in real-world environment (human environment). D) Realization of the strategy proposed in the context of autonomous robotics. The studies and experimental validations done had confirmed notably that our approach allows increasing the autonomy of robots in real-world environmentPARIS-EST-Université (770839901) / SudocSudocFranceF

Contribution à l étude et à la conception d agents virtuels intelligents (application à la simulation de stratégies de séquences de négociation)

Dans cette thèse, conjointement au développement d'un modèle de négociation bilatérale automatisée entre agents, dans un contexte à informations incomplètes, intégrant les effets de la personnalité du comportement humain sur le processus et sur les résultats de la négociation, nous proposons une architecture de tels agents ( vendeur ou acheteur ). Pour cela, une nouvelle approche de génération d'offres a été présentée en proposant notamment trois familles de tactiques adaptatives (par rapport aux intervalles de réservation et aux dates limites), à savoir : les tactiques dépendantes du temps (supposé continu), les tactiques dépendantes du comportement et les tactiques indépendantes du temps. Cette thèse s'intéresse aussi à la prise en considération des effets de la personnalité (de l'agent négociateur) sur les issues de la négociation. En fait, en recourant à modèle appelé cinq grands facteurs de la personnalité'' et en introduisant des orientations cognitives, nous avons développé une architecture d'agent négociant basé sur la personnalité. Notre architecture s'inspire principalement de la théorie des jeux. En effet, la connaissance de l'agent artificiel en termes de la négociation est considérée comme une certaine orientation mentale du négociateur favorisant les concessions de ce dernier vers l'un des trois équilibres (au sens de la théorie des jeux) suivants : Gagnant-Perdant, Perdant-Gagnant, ou Gagnant-Gagnant. Selon l'orientation privilégiée et la personnalité du négociateur, un tel agent négociateur décide de la combinaison adéquate des tactiques (modèles etc.) afin de moduler, en conséquence, les issues escomptées de la négociationIn this thesis, besides the developing a bilateral automated negotiation model between agents, in incomplete information state, integrating the personality effects of human on the negotiation process and outcomes, we proposed an architecture of such agents ( buyer or seller ). To do so, a new offer generation approach of three adaptive families of tactics has been proposed as follows : the time dependent tactics (time supposed as continuous), behavior dependent tactics, and time independent tactics.This thesis takes into consideration also the personality effects (of negotiator agent) on negotiation process and outcome. In fact, with regard to Big five personality model and introducing the cognitive orientations, we have developed a negotiator agent's architecture based on personality. This architecture is, mainly, inspired from the game theory. In fact, the artificial agent's cognition in terms of negotiation is considered as a certain negotiator's mental orientation favorising the concession of the negotiator agent towards one of following three equilibria (based on game theory) : Win-Lose, Lose-Win, and Win-Win According to the privileged orientation and the personality of negotiator, such a negotiator agent decides the adequate combination of tactics (models, etc) in order to modulate, consequently, the expected outcomes of negotiationPARIS-EST-Université (770839901) / SudocSudocFranceF

Contribution to study and implementation of intelligent adaptive control strategies (application to control of complex dynamic systems)

La principale limitation du modèle connexionniste (réseau neuronal artificiel) CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) et son applicabilité à la résolution des problèmes inhérents au systèmes automatisés complexes (robots, véhicules autonomes, etc.) est liée à la taille de mémoire requise par ce type de modèle connexionniste. Il est pertinent de rappeler que la capacité de mémoire exigée par le CMAC dépend, en premier lieu, de la précision de la quantification des signaux d'entrée, puis, de la dimension de l'espace des entrées (espace caractéristique) du système modélisé. Dans le cas des applications requérant une exécution en temps-réel, la tendance est à la réduction de l'espace caractéristique (aussi petit que possible) et la précision (de la quantification : aussi faible que possible). Cependant, souvent, les systèmes complexes impliquent plusieurs entrées. Pour résoudre le problème inhérent à cet antagonisme et la taille de la mémoire, nous nous sommes intéressés, dans la présente thèse, à l'influence des paramètres intervenant dans la précision de la quantification et dans la capacité de la généralisation sur la qualité d'approximation du modèle CMAC. L'objectif escompté était d'arriver à des structures optimales du CAMC pour le contrôle des systèmes dynamiques complexes. Les robots bipèdes (humanoïdes) et des véhicules volants hypersoniques sont deux domaines d'applications très actuelles impliquant des systèmes complexes. Nous avons appliqué des concepts étudiés aux problèmes soulevés par les deux domaines précités. Des résultats obtenus à partir de la simulation ont montré que des structures optimales ou quasi-optimales conduisant à une réduction sensible d'erreur de modélisation peuvent être obtenues. Ces résultats ont montré que les choix effectués dans l'optimisation de la structure permet une réduction de la taille de la mémoire requise (par le CMAC) et une réduction du temps d'exécution à la foisThe main limitation of the CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) network in realistic applications for complex automated systems (robots, automated vehicles, etc ) is related to the required memory size. It is pertinent to remind that the memory used by CMAC depends firstly on the input signal quantification step and secondly on the input space dimension. For real CMAC based control applications, on the one hand, in order to increase the accuracy of the control the chosen quantification step must be as small as possible; on the other hand, generally the input space dimension is greater than two. In order to overcome the problem relating the memory size, how both the generalization and step quantization parameters may influence the CMAC's approximation quality has been discussed. Our goal is to find an optimal CMAC structure for complex dynamic systems' control. Biped robots and Flight control design for airbreathing hypersonic vehicles are two actual areas of such systems. We have applied the investigated concepts on these two quite different areas. The presented simulation results show that an optimal or sub-optimal structure carrying out a minimal modeling error could be achieved. The choice of an optimal structure allows decreasing the memory size and reducing the computing time as wellPARIS-EST-Université (770839901) / SudocSudocFranceF