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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
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
LA GENERATION DES DEPLACEMENTS D'UN ROBOT MOBILE DANS UN ENVIRONNEMENT INCONNU OU IMPARFAITEMENT CONNU NECESSITE, GENERALEMENT, UN PASSAGE A TRAVERS PLUSIEURS COUCHES FONCTIONNELLES (PERCEPTION, MODELISATION, PLANIFICATION ET ACTION). LES TRAVAUX PRESENTES CONCERNENT POUR L'ESSENTIEL LA DERNIERE COUCHE, QUI, LIEE A LA PERCEPTION, SERA CHARGEE DE L'EXECUTION DU MOUVEMENT DU ROBOT EN FONCTION DES RETOURS SENSORIELS SUR L'ETAT DE L'ENVIRONNEMENT. LA PREMIERE PARTIE PRESENTE LES ACTIONS DE DEPLACEMENT DE BASE DONT LE ROBOT MOBILE DOIT DISPOSER ET PROPOSE UNE PREMIERE METHODE POUR INTEGRER PLANIFICATION ET EXECUTION PAR ACTIONS REFLEXES. NOUS PROPOSONS DEUX NOUVEAUX POTENTIELS POUR LA COMMANDE DU MOUVEMENT SANS COLLISION DES ROBOTS MOBILES NON-HOLONOMES ET DEVELOPPONS LEUR APPLICATION SUR LE SUIVI DE TRAJECTOIRE SANS COLLISION. LA DEUXIEME PARTIE PROPOSE UNE NOUVELLE ARTICULATION ENTRE PLANIFICATION ET EXECUTION QUI CONDUIT A UN SYSTEME DE NAVIGATION ROBUSTE BASE SUR DES ACTIONS PLUS ELABOREES, DITES REFERENCEES CAPTEURS, QUI SONT EGALEMENT FONDEES SUR LA METHODE DES POTENTIELS MAIS AVEC UN FORMALISME ET UNE EXPRESSIVITE PLUS RICHES APPELE POTENTIEL DE TACHE. PLUSIEURS ACTIONS FONDAMENTALES, CORRESPONDANT A DIFFERENTES INSTANCIATIONS DU POTENTIEL DE TACHE, SERONT PRESENTEES ET INTEGREES DANS UN SYSTEME QUI INCLUT CES ACTIONS ET LEUR CONNEXION A UN PLANIFICATEUR AVEC INCERTITUDES. LA DERNIERE PARTIE PROPOSE UNE APPROCHE BASEE SUR LA TECHNIQUE DES BANDES ELASTIQUES QUI PERMET LA MODIFICATION DYNAMIQUE DU CHEMIN POUR LES ROBOTS DU TYPE VOITURE EN UTILISANT LA METRIQUE DE REEDS & SHEPP. LA TRAJECTOIRE EST CONSTITUEE D'UNE SEQUENCE DE BULLES CONNEXES OU CHAQUE BULLE REPRESENTE UN SOUS-ESPACE D'ACCESSIBILITE DANS L'ESPACE LIBRE. L'EXECUTABILITE DE CETTE TRAJECTOIRE EST ASSUREE PAR UNE GENERATION DE COURBES DE BEZIER, QUI GARANTISSENT LES CONTRAINTES CINEMATIQUES DU ROBOT, ET DONT LES ENVELOPPES CONVEXES RESTENT A L'INTERIEUR DE CES BULLES
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
CETTE THESE PORTE SUR LA MODELISATION D'ENVIRONNEMENTS NATURELS ET LA LOCALISATION D'UN ROBOT MOBILE AUTONOME. L'ENVIRONNEMENT, INCONNU OU PARTIELLEMENT CONNU AU DEPART, EST PERCU INCREMENTALEMENT PAR LE ROBOT AU MOYEN D'UN CAPTEUR 3D (TELEMETRE LASER OU VISION STEREOSCOPIQUE). LES DOMAINES D'APPLICATION DE CE TRAVAIL SE SITUENT DANS LE CADRE DE LA ROBOTIQUE MOBILE D'INTERVENTION ET DE L'EXPLORATION PLANETAIRE. UNE PREMIERE PARTIE ETABLIT SOUS LA FORME D'UN CAHIER DES CHARGES LES CARACTERISTIQUES QUE DOIT PRESENTER LE MODELE DE L'ENVIRONNEMENT ET FAIT UNE ANALYSE CRITIQUE DES DIFFERENTES REPRESENTATIONS ETUDIEES DANS LA LITTERATURE. L'APPROCHE PROPOSEE EST ALORS INTRODUITE ET SE BASE SUR UNE DECOMPOSITION DE L'ENVIRONNEMENT EN DEUX ENTITES ELEMENTAIRES: LE SOL ET LES OBJETS. LA DEUXIEME PARTIE PORTE SUR LA MODELISATION D'UNE PERCEPTION. ELLE PRECISE COMMENT LE ROBOT SEGMENTE LE SOL ET LES OBJETS A PARTIR DES IMAGES 3D ET L'ILLUSTRE PAR DE NOMBREUX EXEMPLES SUR DES DONNEES ISSUES DE SCENES ET DE CAPTEURS DIFFERENTS. UN MODELE GEOMETRIQUE EST CALCULE INDEPENDAMMENT POUR CHACUN DES OBJETS ET DES RELATIONS TOPOLOGIQUES (CARACTERISANT LEURS DISPOSITIONS RELATIVES) SONT ETABLIES ENTRE EUX. DES OBJETS PARTICULIERS, APPELES AMERS, SONT SELECTIONNES SUR LA BASE DE CRITERES DE PRECISION ET DE DISTINCTION. LE ROBOT IDENTIFIE POUR CHACUN D'EUX LEUR SOMMET QUI EST UNE CARACTERISTIQUE RECONNAISSABLE ET EN CALCULE LA POSITION ET L'INCERTITUDE EN FONCTION DE LA FORME DE L'AMER ET DE LA RESOLUTION DU CAPTEUR. LA TROISIEME ET DERNIERE PARTIE TRAITE DE LA MODELISATION INCREMENTALE DE L'ENSEMBLE DE L'ENVIRONNEMENT. APRES CHAQUE PERCEPTION, LE ROBOT CHERCHE A RECONNAITRE LES AMERS OU UNE CONFIGURATION D'AMERS DANS LE MODELE. LES APPARIEMENTS TROUVES LUI PERMETTENT DE REESTIMER A LA FOIS SA POSITION ET SON INCERTITUDE AINSI QUE CELLES DES AMERS.
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