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Soutenance Mathieu LELERRE

Jeux stochastiques pour l'autonomie ajustable et interaction hétérogène entre engins autonomes et engins pilotés


17 mai 2018 à 14h00
Monsieur Mathieu LELERRE– laboratoire GREYC
Spécialité : Informatique
Directeur de thèse : Abdel-Illah MOUADDIB
Lieu : salle des thèses, UFR sciences, bâtiment sciences 3, campus 2
Titre de la thèse : Jeux stochastiques pour l'autonomie ajustable et interaction hétérogène entre engins autonomes et engins pilotés

Résumé : Les robots vont être de plus en plus utilisés dans les domaines civils, comme dans le domaine militaire. Ces robots, opérant en flottes, peuvent accompagner des soldats au combat, ou accomplir une mission en étant supervisés par un poste de contrôle. Du fait des exigences d'une opération militaire, il est difficile de laisser les robots décider de leurs actions sans accord d'un opérateur ou surveillance, en fonction de la situation. Dans cette thèse, nous nous attardons sur deux problématiques:
        D'une part, nous cherchons à exploiter l'autonomie ajustable de sorte à ce qu'un robot puisse accomplir sa mission de la manière la plus efficace possible, tout en respectant des restrictions assignées par un opérateur sur son niveau d'autonomie. Pour cela, celui-ci est en mesure de définir pour un ensemble d'états et d'actions donné un niveau de restriction. Ce niveau peut par exemple imposer au robot la télé-opération pour accéder à une zone à risque.
        D'autre part, comme nous envisageons la possibilité que plusieurs robots soient déployés en même temps, ces robots doivent se coordonner pour accomplir leurs objectifs. Seulement, comme les opérateurs peuvent prendre le contrôle de certains d'entre eux, la question de la coordination se pose. En effet, l'opérateur ayant ses propres préférences, perception de l'environnement, connaissances et étant sujet aux stress, hésitations, il est difficile de prévoir les actions que celui-ci va effectuer, et donc de s'y coordonner. Nous proposerons dans cette thèse une approche visant à estimer la politique exécutée par un robot télé-opéré à partir d'apprentissage basé sur les actions observés de ce robot.
        La notion de planification est très présente dans ces travaux. Ceux-ci se baseront sur des modèles de planifications comme les Processus Décisionnels de Markov.

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