Approche neuromimétique modulaire pour la commande d'un système robot-vision

Les travaux du laboratoire se concentrent autour du contrôle neuromimétique d'une plate-forme robot- vision. Dans ce cadre, ce travail de thèse concerne l'application des réseaux de neurones artificiels à la commande d'un bras robotique par asservissement visuel. Cette étude porte plus particulièrement sur l'apprentissage modulaire, afin de réaliser des contrôleurs neuromimétiques. Nous avons utilisé des cartes auto-organisatrices pour apprendre des fonctions robotiques. Celle-ci ont été choisies pour la simplicité de leur algorithme et leur capacité de généralisation, avantages qui nous permettent d'exécuter un apprentissage en ligne, en temps réel. Cependant, ces cartes souffrent de la dimensionnalité de l'espace d'entrées, liée à la complexité de la tâche à accomplir. Face à ce problème de dimensionnalité, nous proposons de décomposer la tâche en modules, chacun des modules étant alors constitué de réseaux de neurones artificiels de dimensionnalité plus petite.