Navigation coopérative d’une flotte de robots mobiles

Cooperative navigation of a fleet of mobile robots

• Auteur / Autrice : Daravuth Koung
• Direction : Isabelle Fantoni-Coichot, Olivier Kermorgant, Lamia Belouaer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Productique et Robotique
• Date : Soutenance le 19/10/2022
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
• Jury : Président / Présidente : Philippe Martinet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Isabelle Fantoni-Coichot, Olivier Kermorgant, Lamia Belouaer, Philippe Martinet, Charles Lesire, Roland Lenain, Olivier Simonin, Vincent Frémont, Sébastien Ecault
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Charles Lesire, Roland Lenain

Mots clés

Mots clés contrôlés

Allocation des ressources

Programmation quadratique

Robots -- Mouvements

Mots clés libres

Systèmes multi-robots

Contrôle de formation

Algorithme de consensus

Optimisation quadratique hiérarchique

Allocation de tâches basée sur l’optimisation et les enchères

Multi-robot system

Formation control

Consensus algorithm

Hierarchical quadratic programming

Optimation-based task allocation

Auction-based task allocation

Résumé

L’intérêt pour l’intégration des systèmes multi-robots (MRS) dans les applications du monde réel augmente de plus en plus, notamment pour l’exécution de tâches complexes. Pour les tâches de transport de charges, différentes stratégies de manutention de charges ont été proposées telles que : la poussée seule, la mise en cage et la préhension. Dans cette thèse, nous souhaitons utiliser une stratégie de manipulation simple : placer l’objet à transporter au sommet d’un groupe de robots mobiles. Ainsi, cela nécessite un contrôle de formation rigide. Nous proposons deux algorithmes de formation. L’algorithme de consensus est l’un d’entre eux. Nous adaptons un contrôleur de flocking dynamique pour qu’il soit utilisé dans le système à un seul intégrateur, et nous proposons un système d’évitement d’obstacles qui peut empêcher le fractionnement tout en évitant les obstacles. Le deuxième contrôle de formation est basé sur l’optimisation quadratique hiérarchique (HQP). Le problème est décomposé en plusieurs objectifs de tâches : formation, navigation,évitement d’obstacles et limites de vitesse. Ces tâches sont représentées par des contraintes d’égalité et d’inégalité avec différentsniveaux de priorité, qui sont résolues séquentiellement par le HQP. Enfin, une étude sur les algorithmes d’allocation des tâches(Contract Net Protocol et Tabu Search) est menée afin de déterminer une solution appropriée pour l’allocation des tâches dans l’environnementindustriel.

The interest in integrating multirobot systems (MRS) into real-world applications is increasing more and more, especially for performing complex tasks. For loadcarrying tasks, various load-handling strategies have been proposed such as: pushingonly, caging, and grasping. In this thesis, we aim to use a simple handling strategy: placing the carrying object on top of a group of wheeled mobile robots. Thus, it requires a rigid formation control. A consensus algorithm is one of the two formation controllers we apply to the system. We adapt a dynamic flocking controller to be used in the singleintegrator system, and we propose an obstacle avoidance that can prevent splitting while evading the obstacles. The second formation control is based on hierarchical quadratic programming (HQP). The problem is decomposed into multiple task objectives: formation, navigation, obstacle avoidance, velocity limits. These tasks are represented by equality and inequality constraints with different levels of priority, which are solved sequentially by the HQP. Lastly, a study on task allocation algorithms (Contract Net Protocol and Tabu Search) is carried out in order to determine an appropriate solution for allocating tasks in the industrial environment.