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LE TRAVAIL PRESENTE S'INSCRIT DANS UNE RECHERCHE SUR LA MODELISATION DE L'ENVIRONNEMENT POUR UN ROBOT MOBILE AUTONOME. LA MODELISATION PROPOSEE FAIT APPEL AUX TECHNIQUES DE RECONNAISSANCE DE FORMES ET D'INTERPRETATION DES DOCUMENTS TECHNIQUES. NOTRE OBJECTIF EST DE REALISER UN SYSTEME DE RECONNAISSANCE DES FORMES ARCHITECTURALES QUI, A PARTIR D'UN PLAN D'ARCHITECTURE REPRESENTANT GRAPHIQUEMENT L'ENVIRONNEMENT D'UN ESPACE BATI CONSTRUIT UNE BASE DE DONNEES GEOMETRIQUES, TOPOLOGIQUES ET SEMANTIQUES DE DESCRIPTION DE CET ENVIRONNEMENT. CETTE THESE COMPREND UNE PRESENTATION DE L'INTERET D'UNE MODELISATION DE L'ENVIRONNEMENT POUR L'AUTONOMIE D'UN ROBOT. PUIS UNE INTRODUCTION AUX PROBLEMES DE L'INTERPRETATION AUTOMATIQUE D'UN PLAN. ENFIN UNE APPROCHE AU PROBLEME DE RECONNAISSANCE DES FORMES ARCHITECTURALES EST DEGAGEE. LE CHAPITRE 2 PRESENTE UNE REPRESENTATION ORIENTEE OBJET DE L'ENVIRONNEMENT CONSIDERE, A SAVOIR L'INTERIEUR D'UN BATIMENT. DANS LES CHAPITRES 3 ET 4, EST ELABOREE ET MISE EN UVRE NOTRE STRATEGIE DE RECONNAISSANCE, APRES AVOIR ANALYSE LE MODELE QUI GUIDE CETTE RECONNAISSANCE. CE MODELE EST SOUS LA FORME D'UN GRAPHE, OU A CHAQUE NUD EST ASSOCIEE UNE PROCEDURE DE RECONNAISSANCE DE CES ENTITES. IL EST STRUCTUREL ET FAIT APPARAITRE UNE CLASSIFICATION HIERARCHIQUE DES OBJETS A RECONNAITRE. CHAQUE NIVEAU RASSEMBLE LES ENTITES IDENTIFIABLES AU MEME MOMENT. L'INTERPRETATION EST DIVISEE EN QUATRE NIVEAUX HIERARCHIQUES. ELLE SE FAIT D'UNE FACON ASCENDANTE ; LE RESULTAT DE LA RECONNAISSANCE DES ENTITES DE NIVEAU N EST UTILISE DANS LE NIVEAU N+1. POUR LE PROCESSUS DE CONTROLE, LES ENTITES RECONNUES SONT UTILISEES POUR VERIFIER ET VALIDER LES ENTITES MAL INTERPRETEES OU NON COMPLETEMENT RECONNUES
LES TRAVAUX PRESENTES DANS CE MEMOIRE CONCERNENT LES ASPECTS MODELISATION DE L'ENVIRONNEMENT ET PLANIFICATION DE TRAJECTOIRE DU PROJET V.A.H.M. (VEHICULE AUTONOME POUR HANDICAPE MOTEUR). NOUS PROPOSONS D'EXPLOITER LES INFORMATIONS PROVENANT D'UNE REPRESENTATION INCERTAINE DE L'ENVIRONNEMENT. L'ORIGINALITE DE CETTE REPRESENTATION PROVIENT DU FAIT QU'ELLE EST ISSUE D'UN DESSIN A VUE EFFECTUE PAR UN OPERATEUR HUMAIN. NOUS RESOLVONS LE PROBLEME DE L'INTERPRETATION ET DE L'EVALUATION DES INCERTITUDES PAR UNE MODELISATION SIMPLE DU COMPORTEMENT HUMAIN QUI CONSISTE A UTILISER DES RELATIONS DE PROXIMITE ENTRE LES PRIMITIVES GEOMETRIQUES DU DESSIN ORIGINEL. A PARTIR DE LA MODELISATION PAR NOMBRES MULTIVALEURS DE L'ENVIRONNEMENT A PRIORI, NOUS EFFECTUONS DES PLANIFICATIONS DE TRAJECTOIRES. L'UTILISATION DES CARACTERISTIQUES INCERTAINES DU MODELE PERMET ALORS LA MISE EN EVIDENCE DES REGIONS OU LA NAVIGATION DU ROBOT PRESENTE DE HAUTS RISQUES DE COLLISION AVEC LES OBSTACLES. LE FAUTEUIL EST EQUIPE DE CAPTEURS EXTEROCEPTIFS (CAPTEURS A ULTRASONS) ET PROPRIOCEPTIFS (ODOMETRE) QUI AUTORISENT RESPECTIVEMENT L'OBSERVATION DE L'ENVIRONNEMENT ET L'ESTIMATION DE LA LOCALISATION. LORS DE LA NAVIGATION DU ROBOT DANS L'ENVIRONNEMENT, LA MISE EN CORRESPONDANCE DU MODELE ET DES DONNEES ISSUES DES MOYENS DE PERCEPTION PERMET D'EFFECTUER UNE MODIFICATION DE LA CONFIGURATION DES OBJETS MODELISES. APRES PLUSIEURS DEPLACEMENTS DANS LE MILIEU D'EVOLUTION, ON OBSERVE UNE CONVERGENCE DE LA CONFIGURATION RELATIVE DES OBJETS VERS LEUR CONFIGURATION REELLE
LE TRAVAIL PRESENTE S'INSERE DANS LE CADRE DES RECHERCHES MENEES AU SEIN DE L'EQUIPE ROBOTIQUE DU LAAS SUR LE ROBOT HILARE. IL EST CONSACRE A LA PERCEPTION ET A LA MODELISATION GEOMETRIQUE DE L'ENVIRONNEMENT. L'APPROCHE PROPOSEE EST BASEE SUR LA STEREOVISION PASSIVE. LES SEGMENTS DE CONTOUR EXTRAITS DE DEUX IMAGES STEREOSCOPIQUES SONT MIS EN CORRESPONDANCE PAR UN ALGORITHME DE PREDICTION-VERIFICATION D'HYPOTHESES. APRES CALIBRATION DES CAMERAS, CES SEGMENTS SONT LOCALISES DANS L'ESPACE 3D ET UTILISES POUR LA MODELISATION GEOMETRIQUE DE LA SCENE. LES PLANS VERTICAUX SONT TOUT D'ABORD EXTRAITS PAR UNE METHODE DE PREDICTION-VERIFICATION. LES ZONES COMPLEXES DE L'ENVIRONNEMENT SONT ENSUITE CIRCONCRITES PAR DES ENVELOPPES POLYGONALES. UNE CARTE PLANAIRE DE L'ESPACE OCCUPE, DEDIEE AU SYSTEME DE NAVIGATION, EST AINSI CONSTRUITE. L'INTEGRATION DE CES ALGORITHMES A UN SYSTEME DE PERCEPTION MULTISENSORIEL INCLUANT UN TELEMETRE LASER ET UN MODULE DE VISION DYNAMIQUE EST ENFIN PRESENTEE
CE TRAVAIL PRESENTE LA CONCEPTION ET LA REALISATION D'UN LOGICIEL DE SIMULATION D'AIDE A LA PREPARATION D'UNE MISSION EN ROBOTIQUE MOBILE. IL EST DIVISE EN TROIS PARTIES: UNE PREMIERE PARTIE TRAITE DES PROBLEMES DE MODELISATION D'UN ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL ET DE RECHERCHE D'UNE TRAJECTOIRE OPTIMALE. L'ASSEMBLAGE DES PRIMITIVES ELEMENTAIRES FACILITE LA TACHE DE MODELISATION; L'ASSOCIATION DES POINTS CARACTERISTIQUES A L'ALGORITHME DE VISIBILITE DES POINTS PERMET DE CONSTRUIRE UN GRAPHE OPTIMAL DES CHEMINS DE NAVIGATION LIBRES D'OBSTACLES. UNE DEUXIEME PARTIE TRAITE DES PROBLEMES DE MODELISATION CINEMATIQUE DE ROBOTS MOBILES. LA METHODE UTILISEE EST BASEE SUR LA DECOMPOSITION D'UNE PLATEFORME EN SOLIDES ELEMENTAIRES RELIES PAR DES LIAISONS MECANIQUES. LES CALCULS DANS L'ESPACE DUAL PERMETTENT D'UNE PART, D'ETABLIR UN SYSTEME D'EQUATIONS LIANT LES PARAMETRES INCONNUS AUX PARAMETRES DE COMMANDE ET D'AUTRE PART, DE CONSTRUIRE LES MATRICES JACOBIENNES DES DIFFERENTS SOLIDES COMPOSANT LE SYSTEME. LA TROISIEME PARTIE UTILISE LES RESULTATS DES DEUX PRECEDENTES DANS LE BUT D'OBTENIR UNE PROCEDURE DE LISSAGE DE LA TRAJECTOIRE D'UNE MISSION DONNEE ET D'ENGENDRER LES LOIS DE COMMANDE EN BOUCLE OUVERTE DE PILOTAGE DU ROBOT. DES RESULTATS DE SIMULATION SONT PRESENTES DANS CET OUVRAGE
Le robot mobile de l'INRIA est doté d'un système de vision qui fournit des segments 3D, situés sur la surface des objets de la scène. On utilise la triangulation de Delaunay pour fournir une approximation polyhédrique des scènes.
In the process of development a control strategy for mobile robots, simulation is important for testing the software components, robot behavior and control algorithms in different surrounding environments. In this paper we introduce a simulation environment for mobile robots based on ROS and Gazebo.