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Soutenance de thèse - Adrien Matricon

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Lundi 11 juin dernier, Adrien Matricon, doctorant à l'U2IS au sein de l'équipe cross-lab "Flowers" entre l'ENSTA ParisTech et l'Inria de Bordeaux, a soutenu sa thèse intitulée "Regroupement de compétences robotiques en compétences plus générales".

Composition du jury

  • M. David Filliat, directeur de l'U2IS, Encadrant de Thèse
  • M. Pierre-Yves Oudeyer de l'Inria Bordeaux, Directeur de thèse
  • Peter Ford Dominey, du CNRS, Rapporteur et Président du Jury
  • Alexandre Pitti, de l'Université de Cergy-Pontoise, Rapporteur
  • Sao Mai Nguyen, de IMT Atlantique
  • Pierrick Legrand, de l'Université de Bordeaux

 

Résumé de la thèse


La découverte de contingences sensorimotrices et leur structuration en compétences sont des enjeux importants en robotique.
En particulier, on souhaite pouvoir apprendre ainsi des compétences qui soient à la fois riches sémantiquement et aussi générales que possible.

Cette thèse s'est intéressée à la question du regroupement de compétences robotiques en compétences plus générales.
Après avoir posé formellement les notions que l'on peut trouver dans la littérature de compétence et de compétence paramétrée, nous avons relié les compétences paramétrées aux modèles inverses et nous nous sommes inspirés du dualisme entre modèles directs et inverses pour proposer un formalisme dual, les compétences paramétrées directes.

Nous avons ensuite entrepris de déterminer quand il était ou non pertinent de réunir des compétences au sein d'une même compétence paramétrée directe. Le problème est alors ramené à un problème de régression, et des algorithmes s'inspirant du principe du rasoir d'Ockham sont proposés pour y chercher une solution sous la forme d'un mélange d'experts de complexité minimale. Ces algorithmes sont ensuite appliqués à des données de manipulation d'objets en simulation.