(untitled) (Sciences & Technologie. B, Sciences de l’ingénieur, 2008)
Cet article traite le problème de la navigation des robots mobiles dans des environnements d’intérieur inconnus. La plupart des travaux se basant sur les réseaux de neurones (NN) pour traiter ce problème utilise un seul réseau qui reçoit et analyse toute l’information disponible, ce qui engendre en général plusieurs inconvénients : temps d’apprentissage relativement long, exemples d’apprentissage souvent contradictoires, minimums locaux, et une pauvre capacité de généralisation finale. Le travail présenté dans cet article évite ces problèmes par l’utilisation d’une architecture de contrôle modulaire (stratégie « diviser pour régner ») combinant un module pour la classification d’environnements avec plusieurs comportements pour la navigation réactive. Les comportements sont appris par les réseaux de neurones modulaires (MNN). La coordination entre les divers comportements se fait à la fois d’une manière coopérative et concurrentielle. Pour vérifier la validité de notre approche, une interface graphique est mise au point. Elle nous a permis de tester l’architecture proposée dans plusieurs situations différentes, et qui se rapprochent de la réalité. Dans tous les cas les résultats obtenus sont très encourageants, et illustrent l’efficacité de cette architecture.