Méthodes pour le guidage coopératif.

Methods for cooperative guidance

• Auteur / Autrice : Yohan Rochefort
• Direction : Didier Dumur
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique (STIC)
• Date : Soutenance le 09/09/2013
• Etablissement(s) : Supélec
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences et Technologies de l'Information, des Télécommunications et des Systèmes (Orsay, Essonne ; 2000-2015)
• Jury : Président / Présidente : Hugues Mounier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Bertrand, Eva Crück, Mohammed M'Saad
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nicolas Langlois, Said Mammar

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commande prédictive

Mots clés libres

Commande coopérative

,Commande distribuée

Système multi-véhicules

Véhicules aérien autonomes

Evitement d'obstacle

Cooperative guidance

Distributed control

Multi-vehicles system

Autonomous aerial vehicles

Obstacle avoidance

Résumé

L'objectif de cette thèse est de définir puis d'étudier les performances de méthodes de guidage coopératif de véhicules aériens autonomes. L'intérêt du guidage coopératif est de confier une mission complexe à une flotte, plutôt qu'à un véhicule unique, afin de distribuer la charge de travail et d'améliorer les performances et la fiabilité. Les lois de guidage étudiées sont distribuées sur l'ensemble des véhicules afin d'une part, de répartir la charge de calcul et d'autre part, d'augmenter la fiabilité en éliminant la possibilité de perte de l'organe central de calcul de la commande.La première partie de la thèse porte sur les possibilités offertes par la règle des plus proches voisins. La loi de guidage développée consiste à ce que la commande de chaque véhicule soit élaborée en combinant les états des véhicules voisins. Afin de transmettre des consignes au groupe de véhicules, des objets dénommés agents virtuels sont introduits. Ceux-ci permettent de représenter des obstacles, d'indiquer une direction ou une cible au groupe de véhicules en utilisant des mécanismes déjà présent dans la loi de guidage.La seconde partie de la thèse porte sur les possibilités offertes par la commande prédictive. Ce type de commande consiste à employer un modèle du comportement du système afin de prédire les effets de la commande, et ainsi de déterminer celle qui minimise un critère de coût en respectant les contraintes du système. La loi de guidage développée emploi un critère de coût tenant compte et arbitrant entre les différents aspects de la mission (sécurité, progression de la mission, modération de la commande), et une procédure de recherche de la commande utilisant jeu prédéfinis de commandes candidates afin d'explorer l'espace de commande de manière efficace. Cette procédure, distincte des algorithmes d'optimisation habituels, génère une charge de calcul faible et constante, ne nécessite pas d'étape d'initialisation et est très peu sensible aux minima locaux.

The thesis objective is to define and study the performances of cooperative guidance methods of autonomous aerial vehicles. The interest of cooperative guidance is to entrust a complex mission to a fleet, instead of an isolated vehicle, to distribute the workload and improve performances and reliability. Studied guidance laws are distributed among all vehicles, on one hand to distribute the computation load, and on the other hand to remove the possibility to lose the centralized organ of command computation.The first part deals with the possibilities offered by the nearest neighbour rule. The developed guidance law consists in elaborating the command of each vehicle by combining the states of neighbour vehicles. To transmit instructions to the fleet of vehicles, objects denominated virtual agents are introduced. These allow figuring obstacles, indicating direction or target using existing mechanisms of the guidance law.The second part deals with the possibilities offered by model predictive control. This type of command consists in employing a behavioural model of the system to predict the control effects, and thus finding the one that minimises a cost criterion while respecting system's constraints. The developed guidance law uses a cost criterion that take into account and arbitrate between the several aspects of the mission (safety, mission evolution, control moderation), and a control search procedure based on a predefined set of candidate controls to explore the control space efficiently. This procedure, different from usual optimisation algorithms, generate a low and constant computation load, needs no initialisation step and is little sensitive to local minima.