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  • Calibrated uncertainty estimation for SLAM 

    Bansal, Dishank (2023-08-15)
    La focus de cette thèse de maîtrise est l’analyse de l’étalonnage de l’incertitude pour la lo- calisation et la cartographie simultanées (SLAM) en utilisant des modèles de mesure basés sur les réseaux de neurones. SLAM sont un problème fondamental en ...
  • Deep active localization 

    Gottipati, Vijaya Sai Krishna (2019-10-30)
    Des progrès considérables ont été réalisés en robotique mobile au cours des dernières décennies et ces robots sont maintenant capables d’effectuer des tâches qu’on croyait au- paravant impossibles. Un facteur critique qui a permis aux robots d’accomplir ...
  • Differentiable world programs 

    Jatavallabhul, Krishna Murthy (2022-06-22)
    L'intelligence artificielle (IA) moderne a ouvert de nouvelles perspectives prometteuses pour la création de robots intelligents. En particulier, les architectures d'apprentissage basées sur le gradient (réseaux neuronaux profonds) ont considérablement ...
  • Fear prediction for training robust RL agents 

    Gauthier, Charlie (2023-05-03)
    Les algorithmes d’apprentissage par renforcement conditionné par les buts apprennent à accomplir des tâches en interagissant avec leur environnement. Ce faisant, ils apprennent à propos du monde qui les entourent de façon graduelle et adaptive. Parmi ...
  • Leveraging self-supervision for visual embodied navigation with neuralized potential fields 

    Saavedra Ruiz, Miguel Angel (2023-09-13)
    Une tâche fondamentale en robotique consiste à naviguer entre deux endroits. En particulier, la navigation dans le monde réel nécessite une planification à long terme à l'aide d'images RVB (RGB) en haute dimension, ce qui constitue un défi considérable ...
  • Lifelong learning of concepts in CRAFT 

    Vasishta, Nithin Venkatesh (2020-12-16)
    La planification à des niveaux d’abstraction plus élevés est essentielle lorsqu’il s’agit de résoudre des tâches à long horizon avec des complexités hiérarchiques. Pour planifier avec succès à un niveau d’abstraction donné, un agent doit comprendre ...
  • Lifelong topological visual navigation 

    Wiyatno, Rey R. (2022-03-16)
    La possibilité pour un robot de naviguer en utilisant uniquement la vision est attrayante en raison de sa simplicité. Les approches de navigation traditionnelles basées sur la vision nécessitent une étape préalable de construction de carte qui est ardue ...
  • Look-ahead meta-learning for continual learning 

    Gupta, Gunshi (2020-12-16)
    Le problème “d’apprentissage continu” implique l’entraînement des modèles profonds avec une capacité limitée qui doivent bien fonctionner sur un nombre inconnu de tâches arrivant séquentiellement. Cette configuration peut souvent résulter en un système ...
  • On learning and generalization in unstructured taskspaces 

    Mehta, Bhairav (2020-12-16)
    L'apprentissage robotique est incroyablement prometteur pour l'intelligence artificielle incarnée, avec un apprentissage par renforcement apparemment parfait pour les robots du futur: apprendre de l'expérience, s'adapter à la volée et généraliser à des ...
  • On quantifying the value of simulation for training and evaluating robotic agents 

    Courchesne, Anthony (2021-10-21)
    Un problème récurrent dans le domaine de la robotique est la difficulté à reproduire les résultats et valider les affirmations faites par les scientifiques. Les expériences conduites en laboratoire donnent fréquemment des résultats propres à l'environnement ...
  • Programming tools for intelligent systems 

    Considine, Breandan (2020-07-22)
    Les outils de programmation sont des programmes informatiques qui aident les humains à programmer des ordinateurs. Les outils sont de toutes formes et tailles, par exemple les éditeurs, les compilateurs, les débogueurs et les profileurs. Chacun de ces ...
  • Reinforcement learning applied to the real world : uncertainty, sample efficiency, and multi-agent coordination 

    Mai, Vincent (2023-06-19)
    L'immense potentiel des approches d'apprentissage par renforcement profond (ARP) pour la conception d'agents autonomes a été démontré à plusieurs reprises au cours de la dernière décennie. Son application à des agents physiques, tels que des robots ou ...
  • Variational aleatoric uncertainty calibration in neural regression 

    Bhatt, Dhaivat (2021-10-21)
    Des mesures de confiance calibrées et fiables sont un prérequis pour la plupart des systèmes de perception robotique car elles sont nécessaires aux modules de fusion de capteurs et de planification qui interviennent plus en aval. Cela est particulièrement ...