INPROCEEDINGS{gechter01c,
       CRINNUMBER = {A01-R-276},
       CATEGORY = {6},
       EQUIPE = {MAIA},
       AUTHOR  = {Gechter, Franck and Thomas, Vincent and Charpillet, Fran\c{c}ois},
       TITLE = {Utilisation d'un module de vision stochastique pour localiser un robot mobile},
       BOOKTITLE = {{Troisi{\`e}mes Journ{\'e}es Nationales de la Recherche en Robotique - JNRR'2001, Hy?s, France}},
       YEAR ={ 2001},
       MONTH ={ Oct},
       ORGANIZATION = {INRIA},
       KEYWORDS  = {partially observable markov d{\'e}cision processes, principal component analysis, mobile robot},
       ABSTRACT  = {Le domaine d'application des mod{\`e}les d{\'e}cisionnels de Markov est vaste et de nombreuses communaut{\'e}s de recherche se sont int{\'e}ress{\'e}es {\`a} leur application (contr{\^o}le de processus, recherche op{\'e}rationnelle, {\'e}conomie, interpr{\'e}tation de signaux, ...) Ce n'est que r{\'e}cemment, qu'ils de sont progressivement d{\'e}velopp{\'e}s dans la communaut{\'e} de recherche en IA pour la conception d'agents autonomes. Leur succ{\'e}s est li{\'e} notamment {\`a} leur capacit{\'e} {\`a} mod{\'e}liser l'incertitude dans laquelle est plong{\'e} un agent \,: incertitude li{\'e}es {\`a} l'imperfection des capteurs, incertitudes li{\'e}es {\`a} la compl{\'e}xit{\'e} des modes d'int{\'e}raction avec l'environnement, les autres agents ou l'utilisateur.},
}