Commande d'un robot mobile par instructions sémantiques

Lorsqu'une personne égarée nous demande son chemin, on lui indique généralement, d'une part, une description géométrique approximative du trajet jusqu'à destination et, d'autre part, des éléments de l'environnement identifiables pouvant lui servir de repères. Les futures actions de cette personne sont alors l'objet d'un dilemme : progresser lentement et identifier avec certitude tous les repères ? Ou progresser plus rapidement vers la destination au risque de se tromper de chemin ? Le travail réalisé dans le cadre de cette maîtrise a pour objectif de développer un algorithme permettant à un robot mobile de présenter un comportement similaire à celui d'une telle personne égarée. Nous définissons une version simplifiée du problème. Comme éléments identifiables, nous plaçons dans l'environnement une série d'objets que le robot est capable de détecter et d'identifier à l'aide d'une caméra et d'un algorithme de détection. Par analogie à la description géométrique du trajet, une série d'instructions donnent approximativement la distance et la direction de chaque objet par rapport au précédent. L'objectif du robot est alors d'atteindre le dernier objet. Nous formulons ce problème simplifié sous forme d'un processus décisionnel de Markov, en nous basant sur des modèles stochastiques de l'algorithme de détection et des instructions. Nous appliquons finalement la méthode de Monte Carlo Tree Search à la résolution de ce problème.