AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Replanification Dynamique
Processus algorithmique qui modifie une trajectoire ou un plan d'action en cours d'exécution pour s'adapter à des imprévus, sans nécessiter une réinitialisation complète du système de planification.
Arbre de Recherche en Ligne (Online Search Tree)
Structure de données explorée de manière incrémentale où les nœuds et branches sont générés à la volée en fonction des informations perçues, permettant une prise de décision sans connaissance complète de l'environnement.
Horizon Glissant (Sliding Horizon)
Technique de planification où l'optimisation est effectuée sur une fenêtre temporelle limitée qui avance à chaque pas de temps, garantissant réactivité tout en conservant une vision à moyen terme.
Rétropropagation en Temps Réel (Real-Time Backpropagation)
Mécanisme d'ajustement des poids d'un réseau de neurones effectué de manière continue pendant l'exécution d'une tâche, permettant au modèle d'adapter ses prédictions aux flux de données entrants.
Filtre de Kalman Étendu (Extended Kalman Filter)
Algorithme d'estimation récursif qui linéarise les équations non linéaires autour de l'état courant pour estimer la position et la trajectoire d'un système mobile en présence de bruit et d'incertitudes.
Planification Basée sur les Échantillons (Sampling-Based Planning)
Famille d'algorithmes comme RRT* qui construisent un graphe de trajectoires viables en échantillonnant aléatoirement l'espace d'états, offrant des solutions rapides et probabilistiquement complètes pour des espaces de haute dimension.
Métaheuristique Réactive (Reactive Metaheuristic)
Stratégie d'optimisation qui ajuste dynamiquement ses propres paramètres (comme l'intensité de la recherche locale ou la diversification) en fonction des performances observées durant l'exécution.
Cartographie d'Occupation en Temps Réel (Real-Time Occupancy Mapping)
Processus de construction et de mise à jour continue d'une grille représentant la probabilité d'occupation de chaque cellule de l'espace par des obstacles, servant de base à la planification de trajectoire sûre.
Online Markov Decision Process
Resolution of a Markov decision process where states and transitions are discovered and evaluated as the agent interacts with the environment, requiring adaptive policies.
Model Predictive Control
Control method that, at each instant, solves an optimization problem over a future horizon to determine the best command to apply, then repeats this process by integrating new measurements.
Streaming Anomaly Detection
Algorithm that analyzes a continuous stream of data to identify patterns or points that deviate significantly from expected behavior, thereby triggering trajectory replanning.
Reactive Scheduling
Discipline consisting of adjusting a task or resource schedule in response to disruptions (breakdowns, delays, new orders) while seeking to minimize the impact on overall objectives.
Continual Reinforcement Learning
Paradigm where an agent learns a navigation or control policy without ever stopping the learning process, allowing it to adapt to environments whose dynamics evolve.
Real-Time Computational Geometry
Set of algorithms for fast calculation of geometric properties (intersections, convex hulls, Voronoi diagrams) essential for collision detection and viable path generation.
Multi-Modal Sensor Fusion
Technique that combines and correlates in real time data from multiple types of sensors (LiDAR, camera, radar) to build robust and redundant environmental perception, feeding into planning.
Online Stochastic Optimization
Branch of optimization that deals with problems where some data are unknown or uncertain and are revealed sequentially, requiring decisions that anticipate future probability distributions.
Gestion de Contraintes Dynamiques (Dynamic Constraint Handling)
Mécanisme qui permet à un solveur d'optimisation d'intégrer, de modifier ou de supprimer des contraintes pendant la recherche, assurant que les solutions restent faisables face à un environnement changeant.