Participants : David Djian, Patrick Rives, Penny Probert
Cette action de recherche initialisée dans le cadre du projet inter-PRC VISION INTENTIONELLE ET ACTION soutenu par le MRT, s'est continuée au sein d'une collaboration avec le Groupe de Robotique de l'Université d'Oxford. Dans le cadre de cette coopération, David Djian a passé 18 mois de sa thèse à Oxford financé par une bourse CHM. Dans cet axe de recherche, nous nous intéressons aux stratégies de perception actives. Ces stratégies sont définies par :
Notre approche implémente le concept de capteur intelligent et est particulièrement adaptée au système de vision temps réel développé dans le projet et décrit dans la section 3.5. Elle est également totalement compatible avec les formalismes développées dans l'axe ATELIER DE GéNIE LOGICIEL POUR LA ROBOTIQUE 3.3 du projet. La stratégie de perception que nous avons développée s'appuie sur une approche de type prédiction/propagation/vérification d'hypothèses. Elle consiste à prédire en fonction des hypothèses courantes sur l'état de la tâche de perception l'endroit où doit être positionné l'observateur et l'observation qu'il doit réaliser à l'instant (t+1) pour confirmer ou infirmer l'hypothèse courante sur l'état de la tâche. Afin de prendre pleinement en compte les incertitudes dues aux capteurs et le maintien de la connaissance sur l'état de la tâche, nous avons utilisé une approche probabiliste implémentée au moyen de réseaux Bayésiens. L'intérêt d'un tel formalisme vient tout d'abord de sa rigueur mathématique et également du fait qu'il permet de représenter et manipuler l'information dans un modèle générique (les probabilités conditionnelles) permettant de faire abstraction du modèle physique des capteurs. De ce fait, il est possible d'utiliser plusieurs modalités sensorielles au sein d'une même stratégie de perception. Nous avons appliqué cette approche au problème de la détection et de la reconnaissance de porte et de fenêtre dans des images de scènes d'intérieur.