Toward a plausible model of action selection for a mobile robot

Cette thèse étudie les mécanismes de sélection de l'action et de choix de stratégie tels qu'ils apparaissent à travers des expériences animales et des enregistrements neurobiologiques. Nous proposons ensuite des modèles biologiquement plausibles de la sélection de l'action. L'objectif est de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau chez les êtres vivants et de pouvoir endéduire des architectures de contrôle bio-inspirées, plus robustes et adaptées à l'environnement. Les modèles étudiés sont réalisés avec des réseaux de neurones artificiels, permettant de modéliser des régions cérébrales et ainsi pouvoir simuler le fonctionnement du cerveau, ce qui permet de tester nos hypothèses sur des robots et des agents virtuels.L'étude de la sélection de l'action pour des robots mobiles implique plusieurs approches. La sélection de l'action peut être étudiée du point de vue du choix entre plusieurs actions basiques, e.g. un choix binaire aller à gauche ou à droite. Ceci passe forcément par l'acquisition et la catégorisation d'instants et d'événements spéciaux, perçus ou effectués, qui représentent des contextes dans lesquels la perception change, le comportement est modifié ou bien la sélection est réalisée. Ainsi, la thèse traite aussi de l'acquisition, la catégorisation et l'encodage de ces événements importants dans la sélection del'action.Enfin, on s'intéressera à la sélection de l'action du point de vue de la sélection de stratégie. Les différents comportements peuvent être dirigés consciemment ou bien être des automatismes acquis avec l'habitude. Le but ici est d'explorer différentes approches pour que le robot puisse développer ces deux capacités, mais aussi d'étudier les interactions entre ces types de mécanismes dans la cadre de tâches de navigation.Les travaux de cette thèse se basent sur la modélisation du fonctionnement de différentes boucles hippocampo-cortico-basales impliquées dans des tâches de navigation, de sélection de l'action et de catégorisations multimodales. En particulier, nous avons un modèle de l'hippocampe permettant d'apprendre des associations spatio-temporelles et des conditionnements multimodaux entre des événements perceptifs. Il se base sur des associations sensorimotrices entre des cellules appelées cellules de lieu qui sont associées avec des actions pour définir des comportements cohérents. Le modèle fait aussi intervenir des cellules de transition hippocampiques, permettant de faire des prédictions temporelles sur les événements futurs. Celles-ci permettent l'apprentissagede séquences spatio-temporelles, notamment du fait qu'elles représentent le substrat neuronal à l'apprentissage d'une carte cognitive, située elle au niveau du cortex préfrontal et/ou pariétal.Ce type de carte permet de planifier des chemins à suivre en fonction des motivations du robot, ce qui permet de rejoindre différents buts précédemment découverts dans l'environnement.This thesis aims at studying the different mechanisms involved in action selection and decision making processes, according to animal experiments and neurobiological recordings. For that matter, we propose several biologically plausible models for action selection. The goal is to achieve a better understanding of the animal's brain functions. This gives us the opportunity todevelop bioinspired control architectures for robots that are more robust and adaptative to a real environement. These models are based on Artificial Neural Networks, allowing us to test our hypotheses on simulations of different brain regions and function, implemented on robots and virtual agents.Action selection for mobile robots can be approached from different angles. This process can be seen as the selection between two possibilities, e.g. go left or go right. Those mechanisms involve the ability to learn and categorize specific events, encoding contexts where a change in the perception is perceived, a change in the behavior is noticed or the decision is made. There-fore, this thesis studies those capacities of acquisition, categorisation and coding of different events that can be relevant for action selection.We also, approach the action selection as a strategy selection. The different behaviors are guided consciously or through automated behavior learned as habits. We investigate different possibilities allowing a robot to develop those capacities. Also, we aim at studying interactions that can emerge between those mechanisms during navigational behaviors.The work presented in this these is based on the modelisation of the hippocampo-cotico-basal loops involved in the navigational behaviors, the action selection and the multimodal categorisation of events. We base our models on a previous model of the hippocampus for the learning of spatio-temporal associations and for multimodal conditionning of perceptive events. It is based on sensorimotor associations between place cells and actions to achieve navigational behaviors. The model involves also a specific type of hippocampic cells, named transition cells, for temporal prediction of future events. This capacity allows the model to learn spatio-temporal sequences, and it represents the neural substrate for the learning of a cognitive map, hypothesised to be localized in prefrontal and/or parietal areas. This kind of topological map allows to plan the behavior of the robot according to its motivations, which is used in goal orientedexperiments to achieve goals and capture rewards