Reseaux Neuromimetiques, Modularite Et Statistiques : estimation du mouvement pour l'asservissement visuel de robots

Les rseaux de neurones artificiels sont intressants de par leurs capacits d'apprentissage. Ils constituent des mthodes efficaces et robustes de traitement des signaux et des donnes. Intgrs dans des lois de commande, ils prolongent les techniques de l'automatique classique pour apprhender les systmes complexes, non linaires et non stationnaires. Cet ouvrage explore leur utilisation pour la commande de systmes robotiques dans le cadre de la poursuive de cibles mobiles par asservissement visuel. Les informations visuelles estimes servent contrler les dplacements du robot. Des cartes auto-organisatrices de Kohonen approximent la transformation sensori-motrice du systme robot-vision et servent constituer la commande. Une estimation du mouvement de cibles est insre pour amliorer les tches de poursuite. Elle est base sur un filtre de Kalman adaptatif qui n'utilise aucun modle ni connaissance a priori. L'espace d'tat est adapt et les modles statistiques sont estims par un apprentissage en contexte. Les mthodes prsentes sont valides en simulation et par des exprimentations. L'annexe prsente un tat de l'art des avances dans le domaine de l'apprentissage.