Systèmes Flous et Apprentissage par Renforcement pour la Robotique
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Le thème principal de ce livre porte essentiellement sur le problème de contrôle automatique dans le domaine de la robotique mobile par les approches floues et renforcement-floues. On présente principalement des structures de contrôle efficaces pour la navigation autonome d'un robot mobile à roues dans des environnements inconnus, en utilisant d'une part l'approche comportementale de la logique floue type-1 de Takagi-Sugeno, et d'autre part le paradigme d'apprentissage par renforcement en se basant sur l'algorithme Q-learning. Des systèmes hybrides renforcement-flous ont été introduit...
Le thème principal de ce livre porte essentiellement sur le problème de contrôle automatique dans le domaine de la robotique mobile par les approches floues et renforcement-floues. On présente principalement des structures de contrôle efficaces pour la navigation autonome d'un robot mobile à roues dans des environnements inconnus, en utilisant d'une part l'approche comportementale de la logique floue type-1 de Takagi-Sugeno, et d'autre part le paradigme d'apprentissage par renforcement en se basant sur l'algorithme Q-learning. Des systèmes hybrides renforcement-flous ont été introduits pour l'optimisation des paramètres des comportements flous destinés au contrôle du robot mobile pour différentes fonctionnalités : convergence vers un but, évitement des obstacles, suivi des murs, ...etc. Pour chaque structure proposée, des résultats de simulation sont présentés pour montrer ses performances.
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