Techniques de contrôle bio-inspirées : application à la simulation réaliste des comportements de créatures artificielles

Abstract

Les robots autonomes ont toujours attiré l'attention des chercheurs dans le monde entier. Le défi principal de la robotique autonome traditionnelle est de concevoir un logiciel pour un robot physique donné de telle manière, que le robot équipé de ce logiciel est capable de réaliser, d’une manière autonome, les tâches données. Plusieurs approches ont été introduites pour la conception de systèmes de contrôle robotique. Dans le domaine de la conception manuelle des contrôleurs robotiques, les méthodes vont des techniques de planification classiques à la planification réactive. Une autre approche consiste à créer automatiquement des contrôleurs robotiques pour effectuer une tâche donnée dans un environnement simulé. Dans cette thèse, nous présentons les principales recherches en vie artificielle et en réalité virtuelle qui s’inspirent de l’évolution naturelle pour concevoir automatiquement des contrôleurs pour des créatures artificielles. De cette manière, les robots peuvent exploiter la dynamique physique de leur environnement pour générer des comportements. Nous commençons avec une série d’expérimentations d'organismes robotiques artificiels, dans lequel la morphologie de la créature est fixée, et seulement le contrôleur de la créature est optimisé utilisant l’évolution simulée. Nous proposons deux approches évolutionnaires pour l’auto-conception du contrôleur. La première fournit deux caractéristiques principales: (a) la topologie du contrôleur neuronal se développe progressivement en taille pour générer des comportements de plus en plus complexes, et (b) le processus d'évolution ne nécessite que les propriétés physiques du modèle de la créature et une fonction de fitness simple. Les expérimentations ont montré que l'approche proposée augmente significativement la performance de l'évolution sur la plupart des tâches testées. La seconde approche est présentée dans la dernière section, dans lequel un modèle de développement artificiel, basé sur les réseaux de régulation génétique, est introduit pour faire évoluer le contrôleur des créatures artificielles. Nous avons pu démontrer que le modèle basé sur les réseaux de régulation génétique peut éventuellement être une solution viable pour l'évolution des solutions de contrôle efficace pour des machines physiques.