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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 41/2 - 2007  - pp.135-157  - doi:10.3166/jesa.41.135-157
TITLE
Aided navigation for disabled people by re-use of experiments

RÉSUMÉ
L'objectif de ce travail est la reconnaissance de situations dynamiques. L'étude est principalement appliquée à la robotique mobile : le but est d'assister l'utilisateur d'un fauteuil roulant à reproduire les trajets fréquemment employés afin d'éviter de définir à chaque fois les mêmes commandes de directions. Parmi les différentes approches, nous nous intéressons au raisonnement à partir de cas. L'approche proposée repose sur deux étapes importantes. La première étape consiste à reconnaître le trajet emprunté par le fauteuil en se basant sur un calcul de similarité avec ceux qui ont été déjà effectués. Dans la deuxième étape, un algorithme d'apprentissage des nouveaux trajets est proposé pour qu'ils soient utilisés dans les futurs raisonnements. Des stratégies d'organisation et de maintenance de la base de cas sont proposées permettant l'amélioration des performances du système.


ABSTRACT
This paper deals with dynamic situations processing issue. We focus here on the CaseBased Reasoning (CBR). We present the use of this paradigm in the field of assistance to people with disabilities. The objective is to discharge the user from the constraints of a wheelchair control by assisting him in the reproduction of the routes frequently employed. The proposed approach is based on two important steps. The first one consists in recognizing a route followed by the wheelchair based on a similarity measure with each one already carried out. In the second, an algorithm of the new routes learning is proposed so that they are used in the future recognitions. A strategy of case memory maintenance is proposed allowing the improvement of the system performances.


AUTEUR(S)
Ali AICH, Sophie LORIETTE

MOTS-CLÉS
robotique, assistance, handicap, reconnaissance, prédiction, apprentissage automatique, maintenance, séquences multidimensionnelles.

KEYWORDS
robotic, aided navigation, recognition, prediction, automatic learning, maintenance, multidimensional sequences.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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