Luce-Vayrac, Pierre
[Author]
;
Sorbonne université
[Contributor];
Chatila, Raja
[Contributor]
Open-Ended Affordance Discovery in Robotics Using Pertinent Visual Features ; Découverte d'affordances en milieu ouvert par l'apprentissage de propriétés visuelles pertinentes
You can manage bookmarks using lists, please log in to your user account for this.
Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Open-Ended Affordance Discovery in Robotics Using Pertinent Visual Features ; Découverte d'affordances en milieu ouvert par l'apprentissage de propriétés visuelles pertinentes
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
L'analyse de scène est un problème difficile en vision par ordinateur et en robotique. Il s'agit généralement d'un processus d'observation seul, dans lequel le robot acquiert des données sur son environnement par le biais de ses capteurs extéroceptifs puis les traite avec des algorithmes spécifiques (par exemple les réseaux de neurones profonds dans les approches modernes), afin de produire une interprétation de la scène: 'Ceci est une chaise parce que cela ressemble à une chaise'. Pour qu'un robot opère correctement dans son environnement, il doit le comprendre. Il doit lui donner du sens en lien avec ses motivations et ses capacités d'action. Nous pensons que l'analyse de scène requiert une interaction avec l'environnement, dans lequel la perception, l'action et la proprioception sont intégrées. Le travail décrit dans cette thèse explore cette perspective, qui s’inspire des travaux en psychologie et neuroscience montrant le lien étroit qui existe entre action et perception. James J. Gibson a introduit le concept d'affordance en 1977. Il y propose que les animaux ont tendance à percevoir leur environnement en fonction de ce qu'ils peuvent accomplir avec (ce qu'il leur afforde), plutôt qu'en fonction de ses propriétés intrinsèques: 'Ceci est une chaise parce que je peux m'asseoir dessus'. Il existe une variété d'approches qui étudient les affordances en robotique, beaucoup s'accordent pour représenter une affordance comme un triplet (effet, (action, entité)), tel qu'un certain effet soit généré lorsque une certaine action est exercée sur une certaine entité. Cependant, la plupart des auteurs utilisent des descripteurs prédéfinies pour décrire l'environnement. Nous pensons que l'apprentissage d'affordance sur des descripteurs prédéfinies va à l’encontre de leur objectif, en les limitant au sous-espace perceptuel défini par ces descripteurs. De plus, nous affirmons qu'il est impossible de prédéfinir un ensemble de descripteurs suffisamment général pour des environnements ouverts. Dans cette thèse, nous proposons ...