Résumé
This work describes the knowledge extraction process for building a fuzzy system using expert and induced knowledge, applied to the detection of motion problems in ground robots. The expert knowledge was used for describing the robot behaviour in order to identify the variables that should be used with the aim of detecting a collision of the vehicle against an undetected obstacle, as well as proposing a suitable recovery action. Data collected in real trials were used for inducing knowledge so as to complete and validate the expert knowledge. Both kind of knowledge were integrated and used in a cooperative way in the final fuzzy-based system, which is interpretable and accurate at the same time
Cet article décrit le processus d'élaboration d'un système expert flou, incluant de la connaissance experte et de la connaissance induite de données expérimentales, pour la gestion de la navigation ed robots terrestres. La connaissance experte décrit le comportement du robot et permet d'identifier les variables d'intérêt pour appréhender la collision du robot avec un obstacle non détecté par les capteurs. Le système propose un diagnostic sur l'état de collision ainsi qu'une action de récupération. Des données ont été acquises pour valider et compléter les règles écrites par les experts. Les règles induites des données ont été intégrées dans la base de connaissance experte. La coopération des deux types de règles conduit à un système à la fois précis et interprétable