Réponse rapide
Un réseau convolutionnel apprend des motifs locaux et leur composition dans des images ou grilles de capteurs. En robotique, il peut estimer classe, position, profondeur ou état à partir d’une scène.
Extraire des motifs
Filtres, activations et sous-échantillonnage transforment pixels ou cellules en représentations. Prétraitement, résolution et repère font partie du pipeline.
Relier la perception à la tâche
Classification, détection, segmentation et estimation produisent des sorties différentes. Chaque sortie porte qualité, fraîcheur et domaine de validité.
Encadrer l’action
Le réseau peut se tromper face à lumière, objet ou capteur inconnus. Un planificateur et un contrôleur vérifient ses conséquences avant mouvement.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST