Intégration de la navigation et de la sélection de l'action dans une architecture de contrôle inspirée des ganglions de la base - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2003

Integration of navigation and action selection in a basal-ganglia inspired control architecture.

Intégration de la navigation et de la sélection de l'action dans une architecture de contrôle inspirée des ganglions de la base

Abstract

The functions of action selection and navigation are essential for the design of adaptive robots. Action selection concerns the choice, at all time, of the most appropriate behaviour that maintains survival. This choice depends on the environmental context, and on the internal states and motivations of the robot. Navigation deals with locomotion, mapping, localization and path planning. The integration of both these abilities is crucial for an autonomous robot, for instance to retrieve hidden resources by using path planning. Up to now, few engineering models have focused on interfacing them. Recently, models of the basal ganglia --vertebrate neural structures, implicated in the integration of spatial information for action selection, have been proposed. The aim of our work has been to build from this neurobiological knowledge an architecture for action selection, which is able to integrate sensorimotor, motivational and spatial information. We have first adapted an existing biomimetic model of action selection and tested its ability to solve a survival task in a robotic implementation. The comparison with a simple «winner-takes-all» mechanism has demonstrated that the dynamical properties of the model provides adaptive capacities, e.g. limitation of behavioural dithering, maintenance of internal variables at higher levels and reduction of energy consumption Drawing inspiration from the distinct roles of the dorsal and ventral circuits of the basal ganglia --resp. action selection and navigation integration, we have then elaborated an architecture interfacing this model with two navigation strategies: object approach and topological navigation . A simulated robot, tested in a similar survival task, has been able to use both path planning and object approach to reach distant resources and exploit unknown supply, to cope with various internal states and environmental configurations, and to survive in a large environment where all the previous abilities had to be exhibited. We came to the conclusion that the basal ganglia circuits would provide a robust system interfacing action selection and navigation for autonomous robots. However, some complementary neurobiological knowledge would be necessary to refine the biological plausibility of our model. Adding reinforcement learning --processes that implicate the basal ganglia-- is necessary to enhance the adaptivity of our architecture.
La conception d'architectures de contrôle de robots adaptatifs autonomes nécessite de résoudre les problèmes de sélection de l'action et de navigation. La sélection de l'action concerne le choix, à chaque instant, du comportement le plus adapté afin d'assurer la survie. Ce choix dépend du contexte environnemental, de l'état interne du robot et de motivations pouvant être contradictoires. La navigation se rapporte à la locomotion, la cartographie, la localisation et la planification de chemin dans l'environnement. La mise en œuvre conjointe de ces deux capacités --pour, par exemple, exploiter la planification de chemin pour retrouver des ressources vitales-- n'a été que peu abordée par les nombreux systèmes ingénieurs appliqués à la robotique autonome. Les progrès récents en neurosciences permettent de proposer des modèles des structures neurales impliquées dans l'intégration d'information spatiales pour la sélection de l'action. Chez les vertébrés, ces structures correspondent aux ganglions de la base, un ensemble de noyaux subcorticaux. L'objectif de ce travail a été de s'inspirer de ces connaissances neurobiologiques pour élaborer l'architecture de sélection de l'action d'un robot autonome prenant en compte à la fois des informations sensorimotrices, motivationnelles et spatiales. Dans un premier temps, nous avons adapté un modèle biomimétique de sélection de l'action déjà existant pour tester sa capacité à résoudre une tâche de survie dans une implémentation robotique. Nous avons montré, par des comparaisons avec un système de sélection de type «winner-takes-all», que ses propriétés dynamiques lui permettent de limiter les oscillations comportementales, de maintenir ses variables internes à un niveau plus élevé et de limiter sa consommation d'énergie. Dans un deuxième temps, nous nous sommes inspirés des rôles distincts des circuits dorsaux --sélection de l'action-- et ventraux --intégration de la navigation-- des ganglions de la base pour élaborer une architecture interfaçant ce modèle de sélection de l'action avec deux stratégies de navigation : approche d'objets et planification topologique. Nous l'avons testée sur un robot simulé réalisant une tâche de survie similaire à la précédente. Le robot s'est avéré capable d'utiliser la planification pour rejoindre des ressources distantes, d'utiliser de façon complémentaire l'approche d'objets pour exploiter les ressources inconnues, d'adapter son comportement à la disparition de ressources, à son état interne et aux configurations environnementales, et enfin de survivre dans un environnement complexe réunissant l'ensemble des situations préalablement testées. Nous concluons que les circuits des ganglions de la base modélisés ont permis d'obtenir un système robuste d'interface de la sélection de l'action et de la navigation pour une architecture de contrôle de robot autonome. Cependant, des connaissances supplémentaires en neurobiologie seraient nécessaires pour affiner la plausibilité du modèle proposé. De plus, l'intégration de capacités d'apprentissage par renforcement --qui mettent également en jeu les ganglions de la base-- s'avère indispensable pour améliorer l'adaptativité de notre modèle.
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tel-00007683 , version 1 (14-12-2004)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00007683 , version 1

Cite

Benoît Girard. Intégration de la navigation et de la sélection de l'action dans une architecture de contrôle inspirée des ganglions de la base. Neurosciences [q-bio.NC]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2003. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00007683⟩
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