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Languages: French
Types: Article
Subjects: Autonomie, Représentation de l'incertain, Vraisemblance, Confiance, Décision dans l’incertain, Érosion des croyances, Stratégie de perception, Surveillance d'une scène dynamique markovienne à événements discrets, 629.8
Ce travail est une contribution aux recherches sur l'autonomie des systèmes de perception : il s'agit de produire une estimation de l'état présent et futur d'un environnement changeant et dynamique en gérant automatiquement des capteurs et en intégrant des informations incertaines. Pour qu'une telle estimation reste pertinente vis-àvis de l'état réel du monde, le recueil de l'information doit être planifié au cours du temps selon une stratégie de perception fondée sur une évaluation de la validité courante des croyances du système. Que celles-ci soient de nature numérique ou symbolique, leur évolution et leur validité au cours du temps doivent être représentées dans un cadre adéquat. Nos travaux s'appuient sur une large exploration du champ des techniques de représentation de l'incertain. Nous montrons comment la Théorie des Probabilités d'une part, et la Théorie des Possibilités d'autre part offrent une complémentarité très utile en ce qui concerne la représentation dynamique de l'incertain et nous proposons une approche originale pour en tirer parti. Nous distinguons explicitement un degré de confiance représentant une évaluation de la pertinence de l'estimation courant de l'état de l'environnement : l'imprécision de cette estimation d'état est qualifiée par une mesure de probabilité. Dans ce cadre, nous proposons une représentation formelle de l'évolution des croyances du système au cours du temps selon des principes de persistance maximale et d'érosion du degré de confiance. L'étude des règles d'érosion a permis de définir des stratégies de perception. Nous avons testé cette approche en simulation sur un problème de stratégie de surveillance d'une scène à temps et événements discrets, régie par un modèle d'évolution markovien. Les résultats obtenus en comparaison avec d'autres stratégies possibles ouvrent des perspectives intéressantes de développement de méthodes s'appuyant sur l'approche proposée et utilisant des techniques d'optimisation. This research focuses on autonomous perception systems and more precisely on how to manage sensors automatically and to take uncertainty into account in order to make an estimation of the current and future states of a changing environment. The perception strategy is designed so as to be able to collect the right information at the right time in order to keep this estimation well-grounded. Such a strategy has to be based on a dynamic evaluation of the relevance of the beliefs of the system. These beliefs may be grounded on numerical or symbolic bases and have to be represented in a framework that is adapted to deal with uncertainty both in terms of dynamic evolution and relevance as time goes by. This work is based on a wide review of the different approaches of uncertainty representation. It is shown that the Probability Theory on the one hand and the Possibility Theory on the other hand show a very useful complementarity as regards the dynamic representation of uncertainty and the approach which is proposed takes advantage of this. It involves an explicit distinction of a degree of confidence, representing an evaluation of the relevance of the current estimation of the state of the environment : the imprecision of this state estimation is assessed with a probability measure. Within this framework, a formal representation of the dynamics of beliefs is proposed according both to a principle of maximum persistence and a principle of erosion of the degree of confidence. The design of perception strategies through the definition of erosion rules is addressed. The approach was tested in a simulated problem of autonomous surveillance of a dynamic scene undergoing discrete changes ruled by a markovian model. The results compared with other possible strategies of perception, show that the proposed approach seems to be a very promising base for further developments using optimization techniques.

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