Architecture robotique pour la navigation parmi les obstacles amovibles pour un robot mobile

Robotic architecture for navigation among movable obstacles for a mobile robot

• Auteur / Autrice : Halim Djerroud
• Direction : Arab Ali Chérif
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique robotique
• Date : Soutenance le 06/12/2021
• Etablissement(s) : Paris 8
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cognition, langage, interaction (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire Paragraphe (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis ; 1983-...)
• Jury : Président / Présidente : Khaldoun Zreik
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicoleta Rogovschi, Lynda Seddiki, Hanene Azzag
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Raja Chatila, Nicoleta Rogovschi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle répartie

Robots -- Mouvements

Architecture et technologie

Électronique en navigation

Robots mobiles

Mots clés libres

Robotique mobile

Navigation parmi les obstacles amovibles

Architectures cognitives

Architectures robotique

Planification de mouvement

Systemes multi-agents

NAMO : Navigation Among Movable Obstacles

Résumé

Dans cette thèse, nous abordons la navigation autonome d'un robot mobile en milieu domiciliaire congestionné. Cette problématique relève du domaine de la navigation parmi les obstacles amovibles. Nous proposons une architecture robotique permettant la navigation parmi des obstacles fixes, amovibles et interactifs. L'objectif du robot est de rejoindre une position, tout en évitant les obstacles fixes, déplacer les obstacles amovibles s'ils gênent le passage ou bien demander à des obstacles interactifs (humain, robots, etc.) de céder le passage.Dans notre première contribution, nous proposons une architecture robotique hiérarchique baptisée VICA (VIcarious Cognitive Architecture), dont le niveau décisionnel est couplé à une architecture cognitive. Nous nous sommes inspiré des travaux sur la simplixité de Alain Berthoz qui décrivent comment le vivant prépare l'action et anticipe les réactions. L'architecture robotique se compose d'un planificateur global permettant la navigation dans un environnement inconnu et d'un planificateur local dédié à la gestion des obstacles.La seconde met en œuvre un planificateur global dont le but est de rapprocher autant que possible le robot de son objectif, en utilisant l’algorithme H* que nous avons développé.La troisième propose un planificateur local pour la gestion des obstacles. La solution proposée consiste à utiliser la simulation multi-agents dans le but d'anticiper le comportement des obstacles.L'implémentation de cette solution est réalisée dans l'architecture VICA développée sous ROS (Robot Operating System). En parallèle, nous avons développé un robot expérimental pour valider nos résultats.

In this thesis, we address the autonomous navigation of a mobile robot in a congested indoor environment. This problem is related to navigation among movable obstacles (NAMO). We propose a robotic architecture allowing navigation among: fixed, removable and interactive obstacles. The objective of the robot is to reach a position, while avoiding fixed obstacles, to move removable obstacles if they obstruct the path or to ask interactive obstacles (human, robots, etc.) to give way.In our first contribution, we propose a hierarchical robotic architecture named VICA (VIcarious Cognitive Architecture), whose decisional level is coupled to a cognitive architecture. We are inspired by Alain Berthoz's work on simplexity, which describes how living organisms prepare actions and anticipate reactions. The robotic architecture is composed of a global planner allowing navigation in an unknown environment and a local planner dedicated to obstacle management.The second one implements a global planner whose goal is to bring the robot as close as possible to its goal, using the H* algorithm we have developed.The third one proposes a local planner for obstacle management. The proposed solution consists in using multi-agent simulation in order to anticipate the behavior of obstacles.The implementation of this solution is realized in the VICA architecture developed under ROS (Robot Operating System). In parallel, we have developed an experimental robot to validate our results.