Robotique notes de cours
Nicolas Bredèche - Université Paris-Sud - 2006-2007

Evolutionnaire

Le premier terme encourage la vitesse pure, le second la direction en ligne droite et le troisième l’éloignement des murs. La fitness de l’individu pour une évaluation est la moyenne du calcul de la fitness à chaque pas de temps. On considère que si le robot heurte un mur il reste immobilisé jusqu’à la fin de sa période d’évaluation (la pénalisation est implicite, donc). Cette fitness servira ensuite à sélectionner (ou non) le génotype de l’individu, comme c’est l’usage dans tout algorithme évolutionnaire. Ensuite, il reste à définir le formalisme de représentation du contrôleur, par exemple un perceptron multicouches tout à fait classique avec la fonction sigmoïde (rappel: le neurone de biais ne doit pas être oublié! le cas échéant, votre robot ne pourra pas se déplacer sans présence d’obstacle dans son champs perceptif, ce qui est rarement souhaité...):
(bias)

Mots clés: Evolution Artificielle, Robotique Située.
Dans le cadre de la robotique autonome, l’écriture de contrôleur étant donné une tache à réaliser peut être abordée de plusieurs façons : Approche naïve d’écriture à la main d’un programme de contrôle (p.ex. en C ou en Java) ; écriture d’un modèle du robot et du monde suffisamment précis pour qu’il soit possible de résoudre le problème de contrôle de manière optimale ; écriture sous forme d’architecture de subsomption d’un contrôleur adapté à la tache ; etc. Néanmoins, toutes ces approches partagent la nécessité d’une forte implication de la part du concepteur. La robotique évolutionnaire, à l’inverse, entend fournir des outils pour la conception automatique de tel contrôleur et se situe à la croisée de l’évolution artificielle et de la robotique autonome. Dans ce cadre, il s’agit de bien spécifier la tache (i.e. la fonction objectif) et l’espace de recherche du contrôleur (p.ex. base de règles, réseaux de neurones, programme). Ainsi, le problème de