Résolution approchée par décomposition de processus décisionnels de Markov appliquée à l'exploration en robotique mobile

Résumé : Dans cet article, nous nous intéressons à l'exploration d'une zone par un robot mobile au-tonome. Notre approche procède à des re-calculs réguliers des politiques en utilisant des processus décisionnels de Markov, au fur et à mesure que la connaissance du robot est actualisée. Dans la mesure où, l'exploration conduit, à chaque instant, à une explosion combinatoire des possibilités sur les poli-tiques d'actions. Le problème de planification par résolution d'un MDP large décomposé est soulevé avec une contrainte forte sur la rapidité des calculs mis en oeuvre. L'approche proposée cherche à par-titionner l'espace des états du robot de façon à construire, ensuite, une hiérarchie de MDP : un MDP abstrait haut niveau et plusieurs MDPs locaux aux régions construites. L'approche est ensuite évaluée par plusieurs expérimentations statistiques. L'originalité consiste en la capacité de l'agent à hiérarchiser l'intérêt de chaque zone à explorer relativement à toutes les autres pour optimiser la politique construite à chaque modification de la carte.
Type de document :
Communication dans un congrès
8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes, JFPDA 2013, Jul 2013, Lille, France
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Contributeur : Lounis Adouane <>
Soumis le : vendredi 23 février 2018 - 00:11:09
Dernière modification le : mercredi 31 octobre 2018 - 17:42:02
Document(s) archivé(s) le : jeudi 24 mai 2018 - 12:59:23

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2013_Lozenguez_JFPDA_ACHANGER....
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Citation

Guillaume Lozenguez, Lounis Adouane, Aurélie Beynier, Philippe Martinet, Abdel-Illah Mouaddib. Résolution approchée par décomposition de processus décisionnels de Markov appliquée à l'exploration en robotique mobile. 8èmes Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes, JFPDA 2013, Jul 2013, Lille, France. 〈hal-01714848〉

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