Planification de trajectoire dans un environnement peu contraint et fortement dynamique

Trajectory planning in a highly dynamic environment with low constrains

• Auteur / Autrice : Pierre de Beaucorps
• Direction : Anne Verroust-Blondet, Fawzi Nashashibi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 16/07/2019
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Centre de recherche de Paris (Paris)
• Jury : Président / Présidente : David Filliat
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Faïz Ben Amar
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Thierry Fraichard, Michel Basset

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prise de décision

Algorithmes

Incertitude (théorie de l'information)

Systèmes de transport intelligent

Véhicules autonomes

Mots clés libres

Planification de trajectoire

Recherche de chemin

Prise de décision

Conduite autonome

Véhicule automatisé

Robotique

Trajectory planning

Pathfinding

Decision making

Autonomous driving

Automated vehicle

Robotics

Résumé

Cette thèse a pour objet la planification de trajectoire d’un véhicule robotisé en présence d’obstacles très dynamiques dans un environnement sans contraintes fortes (marquage au sol, voies de circulation…). Le problème est envisagé avec deux stratégies différentes : calculer le profil de vitesse du véhicule sur un chemin prédéfini, ou bien rechercher un chemin admissible à partir d’une hypothèse sur la vitesse du véhicule. Premièrement, nous proposons une approche permettant d’adapter la vitesse d’un véhicule robotisé circulant dans un environnement « semi-contraint » en présence d’autres véhicules. L’approche utilise un ensemble de profils de vitesse de référence compatibles avec les capacités du véhicule et le confort de ses passagers. Des validations quantitatives en simulation ainsi que qualitatives sur un véhicule automatisé ont été menées, démontrant l’intérêt de l’approche. En second lieu, nous introduisons les « Reachable Interaction Sets » (RIS) comme nouveau cadre de travail permettant d’effectuer la planification de chemin parmi des obstacles se déplaçant plus rapidement que le robot. L'approche supprime l’aspect temporel du problème en émettant une hypothèse a priori sur la vitesse du robot, ramenant la planification à une recherche de chemin duale. Des évaluations quantitatives comparent cette approche à l'état de l'art existant, et démontrent l’intérêt des RIS.

This thesis studies the trajectory planning of an automated vehicle surrounded by fast moving obstacles in an unconstrained environment (i.e. with no clear lane markings). Two main approaches are proposed: compute a speed profile on a given path, or find a valid path starting from a hypothesis on the speed of the vehicle. The first approach consists of a dynamic adaptation of the speed of an automated vehicle driving in a semi-constrained environment and in the presence of other vehicles. A set of speed profile references is used. They must be compatible with the dynamics of the vehicle and also comfortable for the passengers. Quantitative validations have been conducted in simulation together with qualitative validations on an automated vehicle, which demonstrate the benefits of this planning strategy. In the second approach, the « Reachable Interaction Sets » (RIS) are introduced as a new framework that allows to plan the trajectory of a vehicle surrounded by dynamic obstacles which move faster. The approach removes the temporal aspect of the problem by using a hypothesis about the speed of the vehicle. The remaining problem can be solved out by a static path finding algorithm. Quantitative validations show the advantage of planning approachs based on this framework compared to other state-of-the-art planning strategies.