Abstract FR:

La représentation des connaissances et leur expression à l'aide d'un formalisme linguistique et conceptuel capable de fournir une description symbolique très condensée de scènes visuelles demeure l'obstacle majeur au développement de robots intelligents. L’objectif de ce travail est de concevoir une méthodologie de programmation orientée objet, dédiée a la représentation et à l'interprétation des connaissances dans un système de vision par ordinateur. Cette thèse est consacrée en large partie à la tâche d'interprétation de scènes que doit effectuer le système de vision d'un robot autonome. Les connaissances nécessaires à cette tache sont formalisées. Dans un premier volet, l'étude s'attache à fournir un modèle de représentation utilisant une démarche: Descriptive des objets à manipuler. Un objet 3D est visuellement appréhendé à partir d'un nombre fini de points de vues 2D. Les connaissances associées à un point de vue forment un schéma dans la base de connaissances. Constructive des informations pertinentes pour chacune des opérations à appliquer à l'objet. Dans le second volet, nous proposons de résoudre le problème central : le contrôle et l'identification des objets grâce à l'approche dite: « prédiction-vérification d'hypothèses ». La représentation suggérée s'appuie sur le formalisme Objet. Les objets, décrits de manière redondante, sont considérés comme des processus communicants. En leur sein, est modélisée la prise de décision de leur reconnaissance. À cet effet, un système d'organisation des taches de perception et d'interprétation de scènes (actuellement à l'état de prototype) offre une représentation cohérente d'un environnement structuré et évolutif. Les concepts dégagés et le système proposé sont illustrés sous l'environnement Le-LISP empruntant la notion du langage orienté objet du système de représentation des connaissances SHIRKA.