Le robot mobile Type 1

Résumé : Au cours des dernières années, les roboticiens ont pris conscience de l’importance d’implémenter les méthodes et algorithmes proposés par la recherche sur de véritables robots afin de valider et de compléter les résultats de simulations. Le robot Type 1 (Figure 1), présenté ici, est un robot mobile de petite taille permettant de réaliser en laboratoire de nombreuses expériences. Ce papier présente et justifie dans un premier temps les choix techniques lors de la conception du robot. La seconde partie du papier présente des extensions qui ont été ajoutées au robot : une caméra, un bras manipulateur miniature et une caméra panoramique. La dernière partie décrit quelques expériences qui ont été menées à l’aide de ce robot depuis sa création.

[1]  Olivier Simonin,et al.  Le modèle satisfaction-altruisme : coopération et résolution de conflits entre agents situés réactifs, application à la robotique , 2001 .

[2]  Ulrich Rückert,et al.  Experiments with the Mini-Robot Khepera , 1999 .

[3]  D. Floreano,et al.  Evolutionary Robotics: The Biology,Intelligence,and Technology , 2000 .

[4]  F ROSENBLATT,et al.  The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. , 1958, Psychological review.

[5]  Stefan Schaal,et al.  Memory-based neural networks for robot learning , 1995, Neurocomputing.

[6]  R A Brooks,et al.  New Approaches to Robotics , 1991, Science.

[7]  Jacques Ferber,et al.  A Formal Framework to Design and Reuse Agent and Multiagent Models , 2004 .

[8]  Francesco Mondada,et al.  Automatic creation of an autonomous agent: genetic evolution of a neural-network driven robot , 1994 .

[9]  D. McFarland.  The Oxford companion to animal behavior , 1981 .

[10]  Philippe Lucidarme,et al.  An evolutionary algorithm for multi-robot unsupervised learning , 2004, Proceedings of the 2004 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.04TH8753).

[11]  Rodney A. Brooks,et al.  Integrated systems based on behaviors , 1991, SGAR.

[12]  David E. Goldberg,et al.  Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning , 1988 .

[13]  W. Pitts,et al.  A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity (1943) , 2021, Ideas That Created the Future.

[14]  Olivier Simonin,et al.  Implementation and evaluation of a satisfaction/altruism based architecture for multi-robot systems , 2002, Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.02CH37292).

[15]  Olivier Simonin,et al.  Modeling Self Satisfaction and Altruism to handle Action Selection and Reactive Cooperation , 2002 .