MODULAR NEURAL NETWORKS ARCHITECTURE FOR NAVIGATING MOBILE ROBOT IN CHANGING ENVIRONMENTS (Sciences & Technologie. B, Sciences de l'ingénieur, 2008)
Cet article traite le problème de la navigation des robots mobiles dans des environnementsd'intérieur inconnus. La plupart des travaux se basant sur les réseaux de neurones (NN) pourtraiter ce problème utilise un seul réseau qui reçoit et analyse toute l'information disponible, cequi engendre en général plusieurs inconvénients : temps d’apprentissage relativement long,exemples d’apprentissage souvent contradictoires, minimums locaux, et une pauvre capacitéde généralisation finale. Le travail présenté dans cet article évite ces problèmes par l'utilisationd’une architecture de contrôle modulaire (stratégie « diviser pour régner ») combinant unmodule pour la classification d'environnements avec plusieurs comportements pour lanavigation 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 manièrecoopérative et concurrentielle.Pour vérifier la validité de notre approche, une interface graphique est mise au point. Ellenous a permis de tester l’architecture proposée dans plusieurs situations différentes, et qui serapprochent de la réalité. Dans tous les cas les résultats obtenus sont très encourageants, etillustrent l'efficacité de cette architecture.