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- W2300383599 abstract "Cet article traite le probleme de la navigation des robots mobiles dans des environnements d'interieur inconnus. La plupart des travaux se basant sur les reseaux de neurones (NN) pour traiter ce probleme utilise un seul reseau qui recoit et analyse toute l'information disponible, ce qui engendre en general plusieurs inconvenients : temps d’apprentissage relativement long, exemples d’apprentissage souvent contradictoires, minimums locaux, et une pauvre capacite de generalisation finale. Le travail presente dans cet article evite ces problemes par l'utilisation d’une architecture de controle modulaire (strategie « diviser pour regner ») combinant un module pour la classification d'environnements avec plusieurs comportements pour la navigation reactive. Les comportements sont appris par les reseaux de neurones modulaires (MNN). La coordination entre les divers comportements se fait a la fois d'une maniere cooperative et concurrentielle. Pour verifier la validite de notre approche, une interface graphique est mise au point. Elle nous a permis de tester l’architecture proposee dans plusieurs situations differentes, et qui se rapprochent de la realite. Dans tous les cas les resultats obtenus sont tres encourageants, et illustrent l'efficacite de cette architecture." @default.
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