Le déploiement et l'évitement d'obstacles en temps fini pour robots mobiles à roues
Auteur / Autrice : | Matteo Guerra |
Direction : | Wilfrid Perruquetti, Denis Efimov, Gang Zheng |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique, génie informatique, traitement du signal et des images |
Date : | Soutenance le 08/12/2015 |
Etablissement(s) : | Ecole centrale de Lille |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - Centre de Recherche en Informatique- Signal et Automatique de Lille / CRIStAL |
Jury : | Président / Présidente : Brigitte D’andréa-Novel |
Rapporteur / Rapporteuse : Philippe Fraisse, Antonio Loría |
Mots clés
Résumé
Ce travail traite de l'évitement d'obstacles pour les robots mobiles à roues. D’abord, deux solutions sont proposées dans le cas d’un seul robot autonome. La première est une amélioration de la technique des champs de potentiel afin de contraster l’apparition de minima locaux. Le résultat se base sur l’application de la définition de l’ «Input-to-State Stability» pour des ensembles décomposables. Chaque fois que le robot mobile approche un minimum local l’introduction d’un contrôle dédié lui permet de l’éviter et de terminer la tâche. La deuxième solution se base sur l’utilisation de la technique du «Supervisory Control» qui permet de diviser la tâche principale en deux sous tâches : un algorithme de supervision gère deux signaux de commande, le premier en charge de faire atteindre la destination, le deuxième d’éviter les obstacles. Les deux signaux de commande permettent de compléter la mission en temps fini en assurant la robustesse par rapport aux perturbations représentant certaines dynamiques négligées. Les deux solutions ont été mises en service sur un robot mobile «Turtlebot 2». Pour contrôler une formation de type leader-follower qui puisse éviter collisions et obstacles, une modification de l’algorithme de supervision précédent a été proposée ; elle divise la tâche principale en trois sous-problèmes gérés par trois lois de commande. Le rôle du leader est adapté pour être la référence du groupe avec un rôle actif : ralentir la formation en cas de manœuvre d'évitement pour certains robots. La méthode proposée permet au groupe de se déplacer et à chaque agent d’éviter les obstacles, ou les collisions, de manière décentralisée