Planification de mouvement pour les systèmes dynamiques multi-agents dans un environnement variable
Auteur / Autrice : | Ngo Quoc Huy Tran |
Direction : | Laurent Lefèvre |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique et productique |
Date : | Soutenance le 19/12/2019 |
Etablissement(s) : | Université Grenoble Alpes (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire de conception et d'intégration des systèmes (Valence ; 1996-....) |
Jury : | Président / Présidente : Jean-Paul Jamont |
Examinateurs / Examinatrices : Ionela Prodan, Esten Ingar Grøtli | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Cristina Stoica-Maniu, Florin Stoican |
Résumé
Cette thèse propose des solutions de commande basées sur la planification optimale de trajectoires pour des systèmes dynamiques multi-agents fonctionnant dans un environnement variable (avec obstacles statiques ou mobiles et des perturbations variables dans le temps).Cette planification de trajectoires repose sur l'utilisation combinée de la théorie des ensembles (en particulier des ensembles convexes bornés), de la commande prédictive non-linéaire (NMPC), du calcul de champs de potentiel et des méthodes basées sur des graphes. Elle se base sur la construction de champs de potentiel répulsifs associés à des fonctions de barrière marche-arrêt (on-off barrier functions) qui décrivent et activent ou désactivent les trajectoires libres (sans collision) calculées au préalable par une commande de type NMPC distribuée. Ces constructions sont ensuite utilisées pour maintenir la connectivité dans le groupe d'agents, tout en assurant le suivi du chemin pré-généré. En outre, un observateur pour l'estimation de perturbations non linéaires est intégré dans le schéma de commande afin de les rejeter.Les résultats théoriques obtenus sont validés en simulation, par des comparaisons avec des approches utilisant la programmation mixte en nombres entiers, à l'aide de données numériques réelles provenant d'une plateforme de navigation sécurisée pour les véhicules de surface non habités dans le fjord de Trondheim (Norvège).