Contribution à la Navigation Mixte Intérieur - Extérieur d'un Robot Mobile

• Auteur / Autrice : Kokou Djath
• Direction : Didier Wolf, Michel Dufaut
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et Traitment du Signal
• Date : Soutenance en 2001
• Etablissement(s) : Vandoeuvre-les-Nancy, INPL
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : René Husson, Hans-Joachim von der Hardt, Jean-Louis Bouchet
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Michèle Rombaut, Gérard Léon Gissinger

Mots clés

Mots clés contrôlés

Kalman, Filtrage de

Robots mobiles

Résumé

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)

The work presented in this thesis deals with the problems of navigation and localization of a non-holonomic robot while navigating between indoor and outdoor environments. These problems are formulated in terms of noises characteristics variation for localization, and sensors changing for navigation. The approach exposed in this work determines, at first, the robot navigation means, then identifies the working environment type (indoor, transition or outdoor) from the sensors information, and finally restructure the robot navigation means in order to adapt them to the new environment. The identification of the environment type is achieved by checking the of the sensors functioning compared to the noise changing. The extended Kalman filter and the total least squares have been used as data fusion algorithms for the robot localization. The former is used in indoor and outdoor environments, where the measures noises characteristics can be well known. The latter is used in transition because in these environments, the noise estimation is more difficult. Their evolution depends on the perturbations, justifying a need of robust method making few hypothesis on the noises. Finally, we propose a method of navigation base on the principle of sub-goals. The algorithms proposed in this study have been validated on the experimental mobile robot ROMANE (Mobile Robot for Outdoor Navigation)