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Dans ce travail, nous nous intéressons à la navigation référencée vision d'un robot mobile équipé d'une caméra dans un environnement encombré d'obstacles possiblement occultants. Pour réaliser cette tâche, nous nous sommes appuyés sur l'asservissement visuel 2D. Cette technique consiste à synthétiser une loi de commande basée sur les informations visuelles renvoyées par la caméra embarquée. Le robot atteint la situation désirée lorsque les projections dans l'image de l'amer d'intérêt, appelés indices visuels, atteignent des valeurs de consigne prédéfinies. La navigation par asservissement visuel 2D nécessite de s'intéresser à trois problèmes : garantir l'intégrité du robot vis-à-vis des obstacles, gérer les occultations des amers d'intérêts et réaliser de longs déplacements. Nos contributions portent sur les deux derniers problèmes mentionnés. Dans un premier temps nous nous sommes intéressés à l'estimation des indices visuels lorsque ceux-ci ne sont plus disponibles à cause d'une occultation. La profondeur étant un paramètre déterminant dans ce processus, nous avons développé une méthode permettant de l'estimer. Celle-ci est basée sur une paire prédicteur/correcteur et permet d'obtenir des résultats exploitables malgré la présence de bruits dans les mesures. Dans un second temps, nous nous sommes attachés à la réalisation de longs déplacements par asservissement visuel. Cette technique nécessitant de percevoir l'amer d'intérêt dès le début de la tâche, la zone de navigation est limitée par la portée de la caméra. Afin de relaxer cette contrainte, nous avons élaboré un superviseur que nous avons ensuite couplé à une carte topologique intégrant un ensemble d'amers caractéristiques de l'environnement. La tâche de navigation globale peut alors être décomposée sous la forme d'une séquence d'amers à atteindre successivement, la sélection et l'enchainement des mouvements nécessaires étant effectués au sein du superviseur. Les travaux ont été validés par le biais de simulations et d'expérimentations, démontrant la pertinence et l'efficacité de l'approche retenue.
UNE PREMIERE APPROCHE DU PROBLEME DE LA COMMANDE DES ROBOTS MOBILES REPOSE SUR LA SYNTHESE DE LOIS DE COMMANDE EN BOUCLE FERMEE SUR L'ETAT DU ROBOT. LA MISE EN OEUVRE DE TELLES LOIS NECESSITE LA LOCALISATION DU ROBOT PAR RAPPORT A UN REPERE FIXE, ETAPE COUTEUSE EN TEMPS CALCUL ET SOURCE D'ERREURS. L'UTILISATION DE CAPTEURS PLUS PERFORMANTS A PERMIS L'EMERGENCE D'UNE NOUVELLE APPROCHE DANS LAQUELLE LA TACHE ROBOTIQUE EST SPECIFIEE DANS L'ESPACE CAPTEUR : LA COMMANDE REFERENCEE CAPTEUR. CELLE-CI CONSISTE A DEFINIR DES BOUCLES DE COMMANDE DIRECTEMENT A PARTIR DES DONNEES SENSORIELLES, SANS AVOIR A RELOCALISER LE ROBOT. DANS CE CONTEXTE, LA RICHESSE DU SIGNAL VIDEO A PERMIS LE DEVELOPPEMENT DE L'ASSERVISSEMENT VISUEL QUI REPOSE SUR LA REGULATION DES INDICES VISUELS DANS L'IMAGE. TOUTEFOIS, COMME DE NOMBREUSES TACHES ROBOTIQUES NE PEUVENT ETRE SPECIFIEES SEULEMENT DE CETTE MANIERE, IL APPARAIT NECESSAIRE DE CONSIDERER DANS LA COMMANDE DES INFORMATIONS PROVENANT DE CAPTEURS DE NATURE DIFFERENTE. LES TRAVAUX MENES DANS CETTE THESE S'INSCRIVENT DANS CETTE PROBLEMATIQUE ET VISENT A ETENDRE LES TECHNIQUES D'ASSERVISSEMENT VISUEL. PLUS PRECISEMENT NOUS NOUS SOMMES FOCALISES SUR LA COMMANDE D'UN ROBOT MOBILE EQUIPE D'UN TELEMETRE LASER ET D'UNE CAMERA. NOTRE CONTRIBUTION A CONSISTE A ELABORER UN ENSEMBLE DE STRATEGIES DE COMMANDE, EN BOUCLE FERMEE SUR LES INFORMATIONS VISUELLES ET TELEMETRIQUES, POUR REALISER UNE TACHE DE NAVIGATION EN MILIEU ENCOMBRE. NOUS PROPOSONS UNE ANALYSE COMPARATIVE DES DIFFERENTES METHODES, AINSI QU'UNE SIMULATION DES STRATEGIES CORRESPONDANTES. DE PLUS, NOTRE TRAVAIL NOUS A CONDUIT A DEFINIR LA NOTION CANONIQUE DE TACHE ELEMENTAIRE REFERENCEE MULTICAPTEURS SUR LAQUELLE REPOSE LA NAVIGATION REFERENCEE CAPTEURS. CES RESULTATS NOUS ONT DONC PERMIS D'ABORDER LE PROBLEME DE L'ENCHAINEMENT DE TACHES DE NATURE DIFFERENTE, SPECIFIEES EN TERMES D'INFORMATIONS SENSORIELLES, AFIN DE REALISER UNE TACHE COMPLETE DE NAVIGATION DANS UN ENVIRONNEMENT STRUCTURE.
L'amélioration des capteurs a permis l'émergence de la commande référencée capteurs qui permet la réalisation de diverses tâches de navigation de façon précises. L'intention de cette thèse est de contribuer à définir des stratégies de commande référencées multicapteurs pour un robot mobile réalisant une tâche référencée vision dans un environnement encombré d'obstacles susceptibles d'occulter le motif visuel. Nous avons ainsi proposé des lois de commandes permettant d'éviter à la fois les occultations et les collisions. Toutefois,les résultats obtenus ont montré que chercher à éviter simultanément ces deux phénomènes sur-contraignait le mouvement du robot,limitant la gamme des missions réalisables. Nous avons alors proposé une approche alternative consistant à tolérer la perte totale du signal visuel. Nous avons ainsi proposé dans un cadre général plusieurs méthodes (analytiques et numériques) de reconstruction du signal visuel lorsqu'il devient indisponible.
CETTE THESE PRESENTE UNE ETUDE SUR LA NAVIGATION A LONGUE ET A COURTE DISTANCE D'UN ROBOT MOBILE DANS UN ENVIRONNEMENT PARTIELLEMENT CONNU. CETTE APPROCHE EST ACCOMPAGNEE D'UN COUT MINIMUM. NOUS AVONS DEBUTE CE TRAVAIL PAR UN ETAT DE L'ART, QUI PAR L'ANALYSE QUE NOUS EN TIRONS SUR LES PLANS DE LA LOCOMOTION ET DE LA PERCEPTION, NOUS A CONDUIT A LA REALISATION DU ROBOT MOBILE ROME0. DANS CE CADRE, NOUS PRESENTONS LE SYSTEME DE PERCEPTION MINIMUM BASE SUR DES CAPTEURS A ULTRASONS ET LE SYSTEME ODOMETRIQUE IMPLANTES SUR LE ROBOT. NOUS DECRIVONS ROME0 EN PRECISANT LE FONCTIONNEMENT DE CERTAINS ORGANES PRINCIPAUX. NOUS PRESENTONS ENSUITE UN ALGORITHME DE GENERATION DE TRAJECTOIRES DANS UN ENVIRONNEMENT DONNE. NOUS LE COMPLETONS PAR UN ALGORITHME D'EVITEMENT D'OBSTACLES IMPREVUS UTILISANT DES INFORMATIONS ULTRASONORES. CES PROGRAMMES NE SONT UTILISABLES QUE SI LE ROBOT POSSEDE DES BOUCLES DE COMMANDE EN SON PLUS BAS NIVEAU DE CONTROLE. AUSSI, AVONS NOUS REALISE UN SUIVI DE TRAJECTOIRE ET UN SUIVI D'OBSTACLES. CES DEUX TYPES DE COMMANDE PEUVENT ETRE DEFINIS COMME DES COMMANDE REFLEXES ET PERMETTENT DE LIBERER LES HAUTS NIVEAUX DE CONTROLE. POUR FINIR, NOUS DONNONS UNE METHODE D'ACQUISITION DE L'ENVIRONNEMENT GLOBAL DU ROBOT UTILISANT UN CAPTEUR A ULTRASONS ROTATIF ET NOUS TRAITONS LE PROBLEME DE SA LOCALISATION ABSOLUE A L'AIDE DE BALISES OPTIQUES
Les travaux présentés dans ce mémoire abordent les problèmes de navigation et de localisation d’un robot mobile non-holonome lors des changements d’environnements entre l’intérieur et l’extérieur. Ces problèmes sont formulés en termes de variations des caractéristiques statistiques des bruits de mesure en localisation et de changement de capteurs mis en jeu en navigation. La démarche exposée consiste à déterminer d’abord les moyens de navigation du robot, à identifier ensuite le type environnement de travail du robot (intérieur, transition ou extérieur) à partir des informations sensorielles et enfin à reconfigurer les moyens de navigation du robot afin de l’adapter au nouvel environnement. L’identification du type d’environnement a été réalisée en vérifiant l’état de fonctionnement des différents capteurs par rapport à l’évolution du bruit. Le filtre de Kalman étendu et la méthode des moindres carrés orthogonaux ont été retenus comme algorithmes de fusion de données pour la localisation du robot. Le premier est utilisé en environnements intérieurs et extérieurs où les bruits de mesure peuvent être statistiquement bien caractérisés. Le second algorithme est utilisé en transition car dans ce milieu l’estimation du bruit est plus complexe. L’évolution du bruit dépend alors des perturbations ; d’où la nécessité d’une méthode robuste faisant peu d’hypothèses sur les bruits. Nous avons proposé enfin, une méthode de navigation basée sur le principe de sous-buts à l’intérieur. Les algorithmes proposés dans cette étude ont été validés sur le robot mobile expérimental ROMANE (Robot Mobile pour la Navigation à l’Extérieur)
L'OBJECTIF DE CE TRAVAIL CONSISTE A COMMANDER UN ROBOT MOBILE A ROUES AFIN DE SE DEPLACER DANS UN ENVIRONNEMENT CONNU MAIS AVEC DES OBSTACLES IMPREVUS. POUR CE FAIRE, UNE MISE EN UVRE DE L'INSTRUMENTATION DU ROBOT EST ETUDIEE, D'UNE PART D'UN POINT DE VUE MATERIEL, AU NIVEAU DES CAPTEURS EXTEROCEPTIFS, D'AUTRE PART D'UN POINT DE VUE LOGICIEL AU NIVEAU DES ALGORITHMES DE NAVIGATION. CETTE MISE EN UVRE EST EFFECTUEE A TRAVERS UNE ARCHITECTURE DE COMMANDE HIERARCHISEE COMPORTANT TROIS NIVEAUX, SOIT: PLANIFICATION, NAVIGATION ET PILOTAGE. POUR PLANIFIER UNE TRAJECTOIRE, NOUS UTILISONS LA METHODE DES VECTEURS DE TRAVERSABILITE EN APPORTANT DES AMELIORATIONS A L'ALGORITHME CLASSIQUE. LA NAVIGATION LOCALE EST REALISEE PAR LA METHODE DES CHAMPS DE POTENTIEL. NOTRE CONTRIBUTION RESIDE DANS L'AMELIORATION DU COMPORTEMENT DU ROBOT, EN PARTICULIER EN MODIFIANT DYNAMIQUEMENT LES FORCES REPULSIVES AU COURS DE L'EVOLUTION. PAR AILLEURS, NOUS PROPOSONS UNE METHODE PERMETTANT D'EVITER LES MINIMA LOCAUX. AFIN DE PERMETTRE UN RECALAGE EVENTUEL DE LA LOCALISATION RELATIVE FOURNIE PAR L'ODOMETRIE, NOUS UTILISONS UN SYSTEME DE LOCALISATION ABSOLUE PAR GONIOMETRIE. L'ETUDE DE QUELQUES CONFIGURATIONS NOUS A PERMIS DE TROUVER D'UNE PART LA MEILLEURE STRUCTURATION DE L'ENVIRONNEMENT, ET D'AUTRE PART LES POSITIONS DU ROBOT DANS L'ENVIRONNEMENT OFFRANT LES MEILLEURS RESULTATS
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
LES TRAVAUX PRESENTES, DANS CE MEMOIRE, CONCERNENT L'ETUDE DE LA LOCALISATION D'UN VEHICULE AUTONOME A PARTIR D'INFORMATIONS PROVENANT D'UN ODOMETRE ET D'UN MAGNETOMETRE. LE BUT EST D'OBTENIR DES INFORMATIONS DE POSITIONS ET DE CAP SUFFISAMMENT FIABLES ET PRECISES POUR ENVISAGER LA NAVIGATION DU VEHICULE SUR UNE DISTANCE LA PLUS LONGUE POSSIBLE ENTRE DEUX RECALAGES PAR RAPPORT A L'ENVIRONNEMENT. AFIN DE TIRER PARTIE AU MIEUX DES INFORMATIONS DISPONIBLES, DES TECHNIQUES DE FUSION DE DONNEES MULTICAPTEURS ONT ETE ELABOREES. ELLES PERMETTENT DE S'AFFRANCHIR DE LA PLUPART DES DEFAUTS INTRINSEQUES A CHAQUE CAPTEUR PRIS INDIVIDUELLEMENT. DEUX METHODES ONT ETE ETUDIEES ET TESTEES: UNE METHODE DE FUSION PAR DISCRIMINATION DE L'ORIENTATION OU L'ON COMPARE EN PERMANENCE L'INCERTITUDE DES DEUX CAPTEURS ET UNE METHODE DE FUSION PAR FILTRAGE DE KALMAN. LES RESULTATS OBTENUS SUR DES PARCOURS TYPES AVEC LA DEUXIEME METHODE NOTAMMENT MONTRE QUE L'ERREUR DE POSITION EN FIN DE PARCOURS EST RAMENEE A 0,5% DE LA DISTANCE PARCOURUE. L'UTILISATION DE TELLES TECHNIQUES REND POSSIBLE LA NAVIGATION SANS RECALAGE SUR DES DISTANCES DE QUELQUES DIZAINES DE METRES DE 100 METRES SUIVANT LA PRECISION REQUISE
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.
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