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CE MEMOIRE PRESENTE UNE APPROCHE ORIGINALE DANS LE DOMAINE DE LA NAVIGATION AUTONOME EN TERRAIN ACCIDENTE. IL A POUR BUT D'ABORDER CERTAINES DES DIFFICULTES RENCONTREES PAR CETTE BRANCHE DE LA ROBOTIQUE. NOS TRAVAUX REPOSENT SUR DES ALGORITHMES SIMPLE ET RAPIDES, QUI OPERENT SUR DES CARTES ROBOCENTRIQUES CONSTRUITES A PARTIR DE PERCEPTIONS DES CAPTEURS EMBARQUES. LES NIVEAUX INFERIEURS DE NOTRE ARCHITECTURE NE MODELISENT QUE TRES GROSSIEREMENT L'ENVIRONNEMENT, MAIS REPOSENT SUR UNE FREQUENCE ELEVEE DU CYCLE DE PERCEPTION-PLANIFICATION POUR OBTENIR DE REELLES CAPACITES DE NAVIGATION. CES NIVEAUX ONT ETE CONCUS POUR ETRE ROBUSTES VIS-A-VIS DES ERREURS DE PERCEPTION ET DE LA NATURE DISCONTINUE DE LA PERCEPTION DE L'ENVIRONNEMENT. ILS PRENNENT EGALEMENT EN COMPTE LE FAIT QUE LE ROBOT NE DECOUVRE SON ENVIRONNEMENT QU'AU FUR ET A MESURE DE SES DEPLACEMENTS. NOS CONCEPTS ONT ETE IMPLEMENTES DANS LE CADRE D'UNE SIMULATION DETAILLEE DU DEPLACEMENT DU ROBOT, DE SES CAPTEURS ET DE SON ENVIRONNEMENT. APRES UNE PRESENTATION DE L'ETAT DE L'ART DANS LE DOMAINE, NOUS INTRODUISONS LES PRINCIPES FONDATEURS DE NOTRE APPROCHE. PUIS, NOUS PRESENTONS UNE ANALYSE THEORIQUE DE LA NAVIGATION EN TERRAIN ACCIDENTE, SUIVIE D'UN EXPOSE DES PRINCIPES ALGORITHMIQUES DE NOTRE SYSTEME DE NAVIGATION. ENFIN, LES RESULTATS OBTENUS A L'AIDE DE L'ENVIRONNEMENT DE SIMULATION ARCANE QUE NOUS AVONS DEVELOPPE SONT PRESENTES DANS LE DERNIER CHAPITRE
CETTE THESE PORTE SUR LA PLANIFICATION DE TRAJECTOIRES POUR UN ROBOT MOBILE SUR UN TERRAIN ACCIDENTE. CELA CONSISTE A DETERMINER, SI ELLE EXISTE, UNE TRAJECTOIRE LE LONG DE LAQUELLE LE ROBOT SATISFAIT DES CONTRAINTES DE VALIDITE : STABILITE, LIMITES MECANIQUES SUR LES ARTICULATIONS ET NON-COLLISION DU CORPS DU ROBOT AVEC LE TERRAIN. NOUS AVONS ETUDIE LA PLANIFICATION DE TRAJECTOIRES DANS LE CAS DE ROBOTS MOBILES ARTICULES. DES ALGORITHMES GEOMETRIQUES EFFICACES ONT ETE DEVELOPPES POUR PRENDRE EN COMPTE LES PARTICULARITES DE CE TYPE DE CHASSIS. PAR LA SUITE, NOUS AMELIORONS LA ROBUSTESSE DES TRAJECTOIRES EN PRENANT EN COMPTE DEUX TYPES D'INCERTITUDES : - LES INCERTITUDES SUR L'ELEVATION DU TERRAIN ONT POUR RESULTAT UNE TRAJECTOIRE PLANIFIEE SUR UN TERRAIN QUI NE CORRESPOND PAS AU TERRAIN REEL. UN MODELE ENSEMBLISTE EST UTILISE POUR INTEGRER CES INCERTITUDES DANS LA PLANIFICATION. - LES ERREURS DE MESURE DES CAPTEURS UTILISES POUR RECALER LE ROBOT ENTRAINENT UNE INCERTITUDE SUR SA POSITION. CECI NOUS AMENE A DEFINIR UN COULOIR DE VALIDITE DE TAILLE FIXE AUTOUR DE LA TRAJECTOIRE QUI PERMET D'AMELIORER LA ROBUSTESSE DANS LE CAS D'UNE DERIVE LIMITEE DU ROBOT. POURSUIVANT CETTE DEMARCHE, NOUS PROPOSONS UNE APPROCHE DE PLANIFICATION DE TRAJECTOIRES AVEC RECALAGE SUR LES AMERS DE L'ENVIRONNEMENT. LA TRAJECTOIRE NE DEPEND PLUS UNIQUEMENT DE LA FORME DU TERRAIN, MAIS AUSSI DE REGIONS DANS LESQUELLES LE ROBOT PEUT DIMINUER L'INCERTITUDE SUR SA POSITION EN SE RECALANT SUR DES AMERS DE L'ENVIRONNEMENT. LA ROBUSTESSE DES TRAJECTOIRES EST LIEE AU PASSAGE DANS CES REGIONS DE VISIBILITE D'AMERS. CE TYPE DE PLANIFICATION AVEC PRISE EN COMPTE DE REGIONS DE RECALAGES PRESENTE UN REEL INTERET CAR IL PEUT GARANTIR LA ROBUSTESSE DES TRAJECTOIRES PLANIFIEES SUR DE TRES GRANDES DISTANCES.
Cette thèse présente deux méthodes de navigation permettant à un robot terrestre de se déplacer à grande vitesse dans un espace peuplé d'obstacles mobiles et connu de manière imparfaite. Elles s'appuient sur un formalisme inspiré du concept de v-obstacle et qui permet d'estimer rapidement le risque de collision future associé à chaque déplacement possible du robot. La première méthode privilégie la réactivité du robot en ne calculant que son prochain déplacement. Elle est particulièrement adaptée aux environnements très changeants, mais peut conduire le robot à des situations de blocage. La seconde méthode vise à construire une trajectoire complète jusqu'au but .Elle peut être suspendue à tout instant pour fournir un résultat intermédiaire et prendre en compte les changements dans l 'environnement .Les trajectoires calculées restent cohérentes entre deux décisions successives du robot, s'écartent des obstacles trop imprévisibles et limitent les blocages qui empêchent le robot d'atteindre le but. Notre approche est comparée avec d'autres méthodes existantes et son intérêt pour des situations courantes est montré sur simulateur. Des adaptations en vue d'une utilisation sur robot réel sont présentées. Nous proposons notamment d'améliorer l'exécution du déplacement à l'aide de réseaux de neurones artificiels. Les résultats expérimentaux sont présentés et commentés.
LE TRAVAIL DE RECHERCHE A POUR OBJECTIF DE DEFINIR ET SIMULER LE FONCTIONNEMENT D'UN NAVIGATEUR POUR ROBOTS MOBILES AUTONOMES SUR SOL IRREGULIER. UNE ANALYSE BIBLIOGRAPHIQUE MET EN EVIDENCE LES GRANDS PRINCIPES DE LA NAVIGATION. LES PROBLEMES SPECIFIQUES DES ROBOTS EVOLUANT EN EXTERIEUR SONT FORMALISES. ON PROPOSE ALORS UNE MODELISATION DU TERRAIN BASEE SUR LA POLYGONATION DES COURBES DE NIVEAUX. DANS L'ESPACE DE RECHERCHE ASSOCIE ON DEFINIT UN ALGORITHME DE RECHERCHE DES DEPLACEMENTS ELEMENTAIRES. ON PROPOSE ENSUITE UNE METHODE DE DETERMINATION DU TEMPS DE PARCOURS MINIMAL, EN FONCTION DES CARACTERISTIQUES DU VEHICULE, DE LA GEOMETRIE ET DE LA NATURE DU TERRAIN. ENFIN ON EXPOSE LES RESULTATS DES SIMULATIONS ET UNE EVALUATION DE LA COMPLEXITE DES ALGORITHMES
CETTE THESE PORTE SUR LA DETERMINATION AUTONOME DE STRATEGIES DE NAVIGATION POUR UN ROBOT MOBILE EVOLUANT DANS UN ENVIRONNEMENT EXTERIEUR INITIALEMENT INCONNU ET NON STRUCTURE. CES STRATEGIES CONCERNENT LE CHOIX DE BUTS INTERMEDIAIRES A RALLIER POUR ATTEINDRE UN BUT FINAL, D'UN MODE DE DEPLACEMENT A APPLIQUER, ET DE LA PROCHAINE TACHE DE PERCEPTION A EFFECTUER. LE MEMOIRE EST COMPOSE DE DEUX PARTIES: LA PREMIERE PRESENTE LES ALGORITHMES DEVELOPPES AFIN DE CONSTRUIRE UNE REPRESENTATION TOPOLOGIQUE DE L'ENVIRONNEMENT ADAPTEE A LA PRISE DES DIVERSES DECISIONS STRATEGIQUES, ET LA SECONDE CONCERNE LES PRISES DE DECISION PROPREMENT DITES. ETANT DONNEES LA COMPLEXITE ET LA DIVERSITE D'UN ENVIRONNEMENT EXTERIEUR NATUREL D'UNE PART, ET LES GRANDES INCERTITUDES QUE L'ON A SUR LES DONNEES FOURNIES PAR LES CAPTEURS D'AUTRE PART, NOUS AVONS FAVORISE POUR LA CONSTRUCTION DE LA REPRESENTATION TOPOLOGIQUE DE L'ENVIRONNEMENT UNE TECHNIQUE DE CLASSIFICATION PROBABILISTE. LES DONNEES TRIDIMENSIONNELLES (ISSUES D'UN TELEMETRE LASER OU D'UN SYSTEME DE STEREOVISION) SONT AINSI RAPIDEMENT ANALYSEES DE MANIERE A PRODUIRE UNE DESCRIPTION DE LA ZONE PERCUE EN TERMES DE REGIONS LIEES A LA NAVIGABILITE DU ROBOT. LES DONNEES ACQUISES DE DIFFERENTS POINTS DE VUE SONT FUSIONNEES EN UN MODELE GLOBAL, DANS LEQUEL FIGURENT LES INCERTITUDES RESULTANT DES CARACTERISTIQUES DU CAPTEUR, ET QUI EST STRUCTURE EN UN GRAPHE DE CONNEXITE DE REGIONS. C'EST SUR LA BASE DE CE MODELE GLOBAL, DES MODELES DES CAPACITES DE DEPLACEMENT ET DE PERCEPTION DU ROBOT, ET DE LA DEFINITION DE LA MISSION A REALISER (CRITERES PORTANT SUR LE TEMPS ET L'ENERGIE A MINIMISER), QUE SONT EFFECTUES LES CHOIX STRATEGIQUES. UNE ANALYSE DU PROBLEME MONTRE QUE SA DIFFICULTE PROVIENT ESSENTIELLEMENT DE SA COMPLEXITE ALGORITHMIQUE ET DU CARACTERE INCERTAIN DES MODELES DE L'ENVIRONNEMENT ET DES CAPTEURS. UNE APPROCHE REALISTE EST PRESENTEE: ELLE CONSISTE A DETERMINER LE CHEMIN AU SEIN DU GRAPHE MINIMISANT UN COUT, LEQUEL PREND EN COMPTE, OUTRE LES DIFFERENTS CRITERES A MINIMISER, LES INCERTITUDES LIEES AU MODELE DE L'ENVIRONNEMENT. DES RESULTATS OBTENUS LORS D'EXPERIMENTATIONS SUR UN ROBOT MOBILE REEL SONT PRESENTES ET ANALYSES TOUT AU LONG DU MEMOIRE
L'autonomie d'un robot mobile autonome requiert la réalisation coordonnée de tâches de commande et de perception de l'environnement. Parmi celles-ci, la navigation joue un rôle de pivot dans l'interaction du robot avec son terrain d'évolution. Elle consiste en la détermination de trajectoires réalisables par le robot pour suivre un chemin préétabli, tout en assurant la non collision avec les obstacles, mobiles ou fixes. Pour effectuer cette tâche, notre approche s'appuie sur le modèle cinématique direct du véhicule pour générer des trajectoires admissibles par le robot. En premier lieu, une trajectoire de référence est construite à partir du chemin à suivre. Le problème de navigation est alors modélisé sous la forme d'un problème d'optimisation sous contraintes dont la fonction coût quantifie l'écart entre la trajectoire prédite du robot et la trajectoire de référence. Les obstacles sont intégrés sous forme de contraintes en pénalisant le critère, et sa minimisation détermine la commande optimale à appliquer. Cette navigation par commande prédictive nous permet d'anticiper les mouvements de contournement d'obstacles sur l'horizon de prédiction choisi, tout en gardant une certaine réactivité vis-à-vis de la dynamique des obstacles et du robot. En outre, l'utilisation de familles de trajectoires paramétrées permet de maitriser le comportement du véhicule.
Le problème aborde dans cette thèse concerne la planification de mouvements d'un robot mobile articulé destiné à évoluer sur un terrain accidenté. Dans un tel contexte, le véhicule est soumis a diverses contraintes dépendant de la dynamique et la cinématique de son système mécanique, la géometrie du terrain et des obstacles, et les propriétés physiques des zones de contact et des interactions échangées entre les roues et le sol. La contribution de cette thèse porte sur la prise en compte de ces différents aspects et contraintes dans la résolution du problème de planification de mouvements. La solution proposée consiste à intégrer et combiner divers types de représentations avec un algorithme à deux niveaux de raisonnement complémentaires. Le premier niveau opère de manière discrète dans un sous-espace de l'espace des configurations du robot et traite de la détermination de sous-buts potentiels à atteindre par celui-ci en considérant les contraintes cinématiques et de non-collision aux obstacles. Le second niveau de raisonnement est appliqué localement et a pour rôle la validation de l'accessibilité effective des différents sous-buts par la recherche de trajectoires exécutables en présence des contraintes dynamiques et d'interactions. Cette étape est effectuée en considérant la formulation du problème de planification dans l'espace des états du robot et l'introduction de représentations spécifiques basées sur le concept des "modèles physiques".
Cette thèse concerne la perception de l'environnement pour le guidage automatique d'un robot mobile. Lorsque l'on souhaite réaliser un système de navigation autonome, plusieurs éléments doivent être abordés. Parmi ceux-ci nous traiterons de la franchissabilité de l'environnement sur la trajectoire du véhicule. Cette franchissabilité dépend notamment de la géométrie et du type de sol mais également de la position du robot par rapport à son environnement (dans un repère local) ainsi que l'objectif qu'il doit atteindre (dans un repère global). Les travaux de cette thèse traitent donc de la perception de l'environnement d'un robot au sens large du terme en adressant la cartographie de l'environnement et la localisation du véhicule. Pour cela un système de fusion de données est proposé afin d'estimer ces informations. Ce système de fusion est alimenté par plusieurs capteurs dont une caméra, un télémètre laser et un GPS. L'originalité de ces travaux porte sur la façon de combiner ces informations capteurs. A la base du processus de fusion, nous utilisons un algorithme d'odométrie visuelle basé sur les images de la caméra. Pour accroitre la précision et la robustesse l'initialisation de la position des points sélectionnés se fait grâce à un télémètre laser qui fournit les informations de profondeur. De plus, le positionnement dans un repère global est effectué en combinant cette odométrie visuelle avec les informations GPS. Pour cela un procédé a été mis en place pour assurer l'intégrité de localisation du véhicule avant de fusionner sa position avec les données GPS. La cartographie de l'environnement est toute aussi importante puisqu'elle va permettre de calculer le chemin qui assurera au véhicule une évolution sans risque de collision ou de renversement. Dans cette optique, le télémètre laser déjà présent dans le processus de localisation est utilisé pour compléter la liste courante de points 3D qui matérialisent le terrain à l'avant du véhicule. En combinant la localisation précise du véhicule avec les informations denses du télémètre il est possible d'obtenir une cartographie précise, dense et géo-localisée de l'environnement. Tout ces travaux ont été expérimentés sur un simulateur robotique développé pour l'occasion puis sur un véhicule tout-terrain réel évoluant dans un monde naturel. Les résultats de cette approche ont montré la pertinence de ces travaux pour le guidage autonome de robots mobiles.
Cette thèse concerne le guidage automatique de véhicule agricole en milieu ouvert. Les systèmes de navigation autonome présentés dans la littérature sont issus de la mise en commun d'un algorithme et d'un algorithme de commande. Malheureusement, la juxtaposition de ces deux modules ne permet pas de garantir la stabilité ni la justesse du guidage. Aussi, ce mémoire présente la réalisation d'un système de localisation dédié à la navigation autonome de robots. Les algorithmes développés reposent sur une approche radicalement différente des méthodes de localisation classiques. Le système intègre une statégie de perception cognitive qui pilote et sollicite les capteurs pour rechercher les informations dont il a besoin, quand il en a besoin. Les résultats, issus d'expérimentations réelles de suivi automatique de trajectoires ont montré la pertinence de notre approche pour le guidage en temps réel d'un véhicule tout-terrain évoluant à environ 12km/h
AFIN D'APPREHENDER AU MIEUX LE MONDE QUI LES ENTOURE, LES ROBOTS MOBILES DOIVENT TRANSFORMER LES DONNEES PERCEPTUELLES ACQUISES, EN REPRESENTATIONS DESCRIPTIVES INTERNES, DE NATURE NUMERIQUE, GEOMETRIQUE, OU SYMBOLIQUE. LE CHOIX DE CES REPRESENTATIONS DEPEND PRINCIPALEMENT DU CAPTEUR UTILISE, DE LA NATURE DU TERRAIN ABORDE, ET DE LA NATURE DE LA MISSION A ACCOMPLIR. NOUS AVONS FIXE NOTRE CHOIX DU CAPTEUR SUR LA TELEMETRIE LASER. NOUS CONSACRONS LE PREMIER CHAPITRE A L'ETUDE DE CES CAPTEURS, A LA MODELISATION DE LEURS PERFORMANCES, ET AU PROBLEME DU CALIBRAGE EXTRINSEQUE (RELATIONS INTER-CAPTEURS). NOUS PROPOSONS DANS NOTRE TRAVAIL DEUX APPROCHES DIFFERENTES POUR MODELISER LE TERRAIN, SELON SA NATURE, MAIS AUSSI, SELON LES CONSIGNES DE NAVIGATION REQUISES. NOUS APPELONS LE PREMIER LE MODELE NUMERIQUE DU TERRAIN, ET LE SECOND LE MODELE POLYEDRIQUE 3D. NOUS DECRIVONS DANS LE CHAPITRE 2 LES ETAPES DE CONSTRUCTION DES CARTES NUMERIQUES ET SYMBOLIQUES DU TERRAIN. CES CARTES DECRIVENT LA FORME TOPOLOGIQUE DU TERRAIN ET DEFINISSENT SA CLASSE DE NAVIGABILITE. NOUS TRAITONS LA FUSION INCREMENTALE DES CARTES DU TERRAIN ET LE RECALAGE DE LA POSITION DU ROBOT APRES SON DEPLACEMENT. CE PARADIGME DE RECALAGE-FUSION EST REPRIS AU CHAPITRE 3 LORS DE LA CONSTRUCTION DU MODELE POLYEDRIQUE DES SCENES STRUCTUREES. LES ALGORITHMES DE MODELISATION 3D SONT DECRITS, ET LE PROBLEME DU RECALAGE DU ROBOT EST PROFONDEMENT ABORDE. CELUI-CI PERMET, EN TENANT COMPTE DES CORRELATIONS SPATIO-TEMPORELLES, D'EFFECTUER LA FUSION DES MODELES INSTANTANES EN UN MODELE POLYEDRIQUE GLOBAL. LA CONSTRUCTION DU MODELE 3D EST SUIVIE D'UNE PHASE D'INTERPRETATION ET D'ANALYSE DU TERRAIN QUI PERMET D'ASSOCIER AUX PRIMITIVES PRESENTES DANS LE MODELE, DES INTERPRETATIONS SEMANTIQUES ET SYMBOLIQUES. NOUS ETUDIONS DANS LE CHAPITRE 4 LE PROCESSUS D'IDENTIFICATION D'AMERS PARTICULIERS DANS LES SCENES, ET NOUS COMPLETONS CET ASPECT PAR UNE ETUDE SUR LA COHERENCE ET LA REDONDANCE DES MODELES CONSTRUITS, MENANT A LA FUSION-COOPERATION ENTRE LE MODELE MNT, ET LE MODELE 3D POLYEDRIQUE