Navigation Autonome D Un Robot Mobile En Terrain Accident

Navigation autonome d'un robot mobile en terrain accidenté

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

Government Reports Annual Index

Contribution à la navigation de robots mobiles

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.