Le problème abordé ici concerne l'identification des paramètres de modèles de systèmes physiques divers (e.g. modèle géométrique d'un bras manipulateur ou expression d'une jacobienne reliant les mouvements d'un bras de robot aux mouvements d'indices visuels dans une image), en utilisant pour cela des mesures et des modèles mathématiques appropriés.
Le principe de l'identification structurelle que nous avons développé consiste à minimiser l'écart entre le réalité physique et une fonctionnelle. Pour ce faire, on n'utilise que de faibles connaissances à priori sur la fonction (e.g. forme générale de l'équation au lieu d'une forme paramétrique complète). Nous avons montré qu'il est possible d'inférer une telle équation de mesure dès lors que l'on choisi un protocole expérimental approprié et que l'on dispose d'un approximateur universel pour les fonctions mono-variables.
Comme l'ensemble des polynômes de fonctions trigonométriques multi-variables rentre dans ce cadre, il est possible d'appliquer cette méthode à de nombreux problèmes de robotique. Nous avons appliqué ce principe pour réaliser un asservissement visuel après avoir construit la jacobienne associée.
Toujours dans le cadre de l'expérimentation précédente, nous pouvons relâcher la contrainte sur les fonctions mono variables en incluant au protocole expérimental une phase visant à modifier légèrement les conditions d'expérimentation. Cette modification nous permet d'approximer la jacobienne de ces fonctions en tout point.