Generic cognitive architecture for the coordination of learning strategies in robotics - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2021

Generic cognitive architecture for the coordination of learning strategies in robotics

Architecture cognitive générique pour la coordination de stratégies d'apprentissage en robotique

(1)
1

Abstract

The main objective of this thesis is to propose a new method for online adaptation of robotic learning, allowing robots to dynamically and autonomously adapt their behavior according to variations in their own performance. The developed method is sufficiently general and task-independent that a robot using it can perform different dynamic tasks of various nature without any algorithm or parameter adjustment by the programmer. The algorithms underlying this method consist of a meta-control system that allows the robot to call upon two decision-making experts following a different behavioral strategy. The model-based expert builds a model of the effects of long-term actions and uses this model to decide; this strategy is computationally expensive, but quickly converges to the solution. The model-free expert is inexpensive in terms of computational resources, but takes time to converge to the optimal solution. In this work, we have developed a new criterion for the coordination of these two experts allowing the robot to dynamically change its strategy over time. We show in this work that our behavior coordination method allows the robot to maintain an optimal performance in terms of performance and computation time. We also show that the method can cope with abrupt changes in the environment, changes in goals or changes in the behavior of the human partner in the case of interaction tasks.
L’objectif principal de cette thèse est de proposer une nouvelle méthode d’adaptation en ligne de l’apprentissage robotique, permettant aux robots d’adapter dynamiquement et de manière autonome leur comportement en fonction des variations de leur propre performance. La méthode élaborée est suffisamment générale et tâche-indépendante pour qu’un robot l’utilisant puisse effectuer différentes tâches dynamiques de nature variée sans ajustement des algorithmes ou des paramètres par le programmeur. Les algorithmes qui sous-tendent cette méthode consistent en un système de méta-contrôle permettant au robot de faire appel à deux experts décisionnels suivant une stratégie comportementale différente. L’expert model-based construit un modèle des effets des actions à long-terme et utilise ce modèle pour décider ; cette stratégie est coûteuse en termes de ressources calculatoires, mais converge rapidement vers la solution. L’expert model-free est quant à lui peu coûteux en termes de ressources calculatoires, mais met du temps à converger vers la solution optimale. Dans ce travail, nous avons élaboré un nouveau critère de coordination de ces deux experts permettant au robot de changer dynamiquement de stratégie au cours du temps. Nous montrons dans ce travail que notre méthode de coordination de comportements permet au robot de maintenir une performance optimale en termes de performance et de temps de calcul. Nous montrons aussi que la méthode permet de faire face à des changements brusques de l’environnement, des changements d’objectifs ou de comportements du partenaire humain dans le cas des tâches d’interaction.
Fichier principal
Vignette du fichier
DROMNELLE_Remi_these_2021.pdf (32.91 Mo) Télécharger le fichier
Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-03681701 , version 1 (30-05-2022)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03681701 , version 1

Cite

Rémi Dromnelle. Architecture cognitive générique pour la coordination de stratégies d'apprentissage en robotique. Réseau de neurones [cs.NE]. Sorbonne Université, 2021. Français. ⟨NNT : 2021SORUS039⟩. ⟨tel-03681701⟩
45 View
18 Download

Share

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More