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

机译:对复杂视觉信息处理和知识自主提取的贡献(应用于自主机器人)

摘要

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 réel
机译:本论文完成的工作涉及自主的人工认知系统的发展。提出的解决方案基于以下假设:好奇心是获取新知识过程中认知系统动机的源泉。此外,根据人类的认知系统,人们发现了两种不同类型的好奇心。基于此原理,提出了两级认知架构。低层次是基于感知显着性原理,而高层次是通过观察和与环境的交互来获取知识。本论文提供以下贡献:A)关于自主知识获取的最新技术。 B)基于知觉好奇心原理的低层次认知系统的研究,设计和实现。所提出的方法基于视觉上的显着性,这要归功于快速和鲁棒算法的发展,该算法可以检测和学习显着物体。 C)基于通用方法的高级认知系统的设计,允许通过观察以及与环境(包括人类)的互动来获取知识。基于认知的好奇心,开发的高级认知系统使机器(例如机器人)成为自己学习的参与者。这种系统的主要结果是可能赋予机器人高水平的多模态认知能力,以增加他们在真实环境(人类环境)中的自主权。 D)在自主机器人技术框架内提出的策略的实施。研究和实验验证已经证实,我们的方法增加了真实环境中机器人的自主性

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