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Conference papers

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.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01714848
Contributor : Lounis Adouane <>
Submitted on : Friday, February 23, 2018 - 12:11:09 AM
Last modification on : Wednesday, September 9, 2020 - 10:50:04 AM
Long-term archiving on: : Thursday, May 24, 2018 - 12:59:23 PM

File

2013_Lozenguez_JFPDA_ACHANGER....
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Identifiers

  • HAL Id : hal-01714848, version 1

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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