Localisation précise et commande d'un système multi robots collaboratif pour l'inspection d'infrastructures

Precise localization and control of a collaborative multi-robot systemfor infrastructure inspection

• Auteur / Autrice : Diego Navarro
• Direction : Ezio Malis, Raphael Antoine
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique traitement du signal et des images
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Artificial intelligenCE and efficieNT Algorithms for aUtonomous RobotIcs.

Mots clés

Mots clés libres

Localisation

Commande

Commande référencée capteur

Système Multi-robots

Localization

Control

Sensor based control

Multi-robot system

Résumé

L'objectif de cette thèse de doctorat est de concevoir un système multirobots comprenant des véhicules terrestres et des drones aériens collaborant à la collecte de données sur des ouvrages avec des capteurs embarqués. Les drones aériens semblent une solution très prometteuse pour l'acquisition de données car ils peuvent avoir des points de vue occultés par des obstacles et accéder plus facilement aux ouvrages. Cependant, l'autonomie de tels systèmes est limitée par la charge de la batterie. Pour assurer la continuité de service, nous nous intéressons à la coopération étroite des drones aériens avec un véhicule terrestre qui peut permettre aux drones d'atterrir, recharger les batteries et stocker les données acquises. Le système multirobots doit être capable de naviguer autour de l'ouvrage en suivant un chemin défini par le planificateur de mission. Afin de pouvoir prendre les mesures de façon fiable et positionner les robots précisément, des services de localisation embarqués sont nécessaires. La première problématique scientifique à résoudre dans cette thèse est donc la localisation précise des robots entre eux et par rapport à un repère fixe attaché à l'ouvrage. La localisation par GPS a été largement étudiée et utilisée. Toutefois, à proximité des ouvrages à surveiller, le signal GPS peut être fortement dégradé ou perdu, empêchant la localisation du robot. D'autres techniques de localisation relative intègrent des mesures de vitesse angulaire et accélération linéaire fournies par des capteurs inertiels (gyromètres et accéléromètres) mais qui ont une dérive dans le temps. Ces capteurs sont donc généralement complétés par des mesures cameras et/ou lidar qui empêchent la dérive si une reconstruction préalable de l'environnement a été effectuée. Pour rendre la localisation des robots plus robuste, nous envisageons des stratégies de fusion des capteurs embarqués avec un réseau à ultra-large bande (UWB) déployé sur l'infrastructure. Afin de pouvoir prendre les mesures de façon fiable et positionner les robots précisément, des services de localisation embarqués sont nécessaires. La première problématique scientifique à résoudre dans cette thèse est donc la localisation précise des robots entre eux et par rapport à un repère fixe attaché à l'ouvrage. La localisation par GPS a été largement étudiée et utilisée. Toutefois, à proximité des ouvrages à surveiller, le signal GPS peut être fortement dégradé ou perdu, empêchant la localisation du robot. D'autres techniques de localisation relative intègrent des mesures de vitesse angulaire et accélération linéaire fournies par des capteurs inertiels (gyromètres et accéléromètres) mais qui ont une dérive dans le temps. Ces capteurs sont donc généralement complétés par des mesures caméras et/ou lidar qui empêchent la dérive si une reconstruction préalable de l'environnement a été effectuée. Pour rendre la localisation des robots plus robuste, nous envisageons des stratégies de fusion des capteurs embarqués avec un réseau à ultra-large bande (UWB) déployé sur l'infrastructure. La deuxième problématique scientifique à résoudre dans cette thèse concerne la commande référencée capteurs du système multirobots pour effectuer les mesures. En effet, dans certains cas, la collecte d'informations peut nécessiter la collaboration étroite de deux drones aériens ou d'un drone et le robot au sol. Il est donc nécessaire d'automatiser certaines fonctions de pilotage (par exemple stabiliser à une distance donnée d'un ouvrage, maintenir une vitesse constante, maintenir une distance constante entre les robots) et analyser la situation pour une transition vers le pilotage manuel en cas de problèmes. Notre objectif est de concevoir des lois de commande basées sur plusieurs capteurs (embarqués et attachés à l'infrastructure). La conception de la commande doit explicitement prendre en compte non seulement les incertitudes et les imprécisions dans les modèles de l'environnement et des capteurs, mais aussi prendre en compte les contraintes des systèmes multirobots. Pour faire face aux incertitudes et aux imprécisions des modèles, deux stratégies seront étudiées. La première stratégie consiste à utiliser des techniques de contrôle stochastique qui supposent une distribution de probabilité connue sur les incertitudes. La deuxième stratégie consiste à utiliser des techniques d'identification de système et d'apprentissage par renforcement pour traiter les différences entre les modèles et les systèmes réels. Un accent particulier sera mis sur l'analyse théorique (observabilité, contrôlabilité, stabilité et robustesse) des lois de commande. Le système sera évalué sur nos robots sur un ouvrage connu des services du Cerema Méditerrannée, pour lequel le service ouvrage d'art sera sollicité. L'objectif est de réaliser des prises de mesures en utilisant un radar à sauts de fréquences (couplé a minima à une caméra visible et IR si possible) pour l'auscultation de structures verticales, inaccessibles sans échafaudages ou nacelles. Pour réaliser une cartographie du paramètre physique mesuré (i.e., la permittivité complexe, la carte de température, les niveaux RGB), il est nécessaire d'obtenir une localisation précise des capteurs par rapport à l'ouvrage. Pour l'évaluation expérimentale, le(a) candidat(e) travaillera en étroite collaboration avec un ingénieur de R&D qui sera chargé de la mise en œuvre du système multirobots.

The objective of this doctoral thesis is to design a multirobot system comprising land vehicles and aerial drones collaborating in the collection of data on structures with on-board sensors. Aerial drones seem to be a very promising solution for data acquisition because they can have points of view obscured by obstacles and have easier access to structures. However, the autonomy of such systems is limited by the battery charge. To ensure continuity of service, we are interested in the close cooperation of aerial drones with a ground vehicle which can allow drones to land, recharge the batteries and store the acquired data. The multirobot system must be able to navigate around the structure following a path defined by the mission planner. In order to be able to take measurements reliably and position the robots precisely, on-board tracking services are required. The first scientific problem to be solved in this thesis is therefore the precise location of the robots among themselves and in relation to a fixed reference point attached to the structure. GPS tracking has been widely studied and used. However, near the structures to be monitored, the GPS signal can be severely degraded or lost, preventing the robot from being located. Other relative localization techniques integrate angular velocity and linear acceleration measurements provided by inertial sensors (gyrometers and accelerometers), but they have a time drift. These sensors are therefore generally supplemented by camera and / or lidar measurements which prevent drift if a prior reconstruction of the environment has been carried out. To make robot localization more robust, we are considering strategies for merging on-board sensors with an ultra-wideband (UWB) network deployed on the infrastructure. Recent studies have shown that UWB localization for multi-UAV systems and heterogeneous multi-robot systems is a high-precision solution for collaborative missions. Combinations of UWB distance measurement with GPS can also provide greater accuracy. The complete and precise localization of the robots (position and rotation) can be obtained by observing a common part of the infrastructure with cameras or a lidar. The second scientific problem to be solved in this thesis concerns the sensor-referenced control of the multirobot system to perform the measurements. Indeed, in some cases, the collection of information may require the close collaboration of two aerial drones or a drone and the robot on the ground. It is therefore necessary to automate certain control functions (for example stabilize at a given distance from a structure, maintain a constant speed, maintain a constant distance between the robots) and analyze the situation for a transition to manual control in the event of of problems. Our objective is to design control laws based on several sensors (onboard and attached to the infrastructure). The control design must explicitly take into account not only the uncertainties and inaccuracies in environmental and sensor models, but also take into account the constraints of multirobot systems. To cope with the uncertainties and imprecisions of the models, two strategies will be studied. The first strategy is to use stochastic control techniques that assume a known probability distribution on the uncertainties. The second strategy is to use system identification and reinforcement learning techniques to address the differences between models and real systems. Particular emphasis will be placed on the theoretical analysis (observability, controllability, stability and robustness) of control laws. Le système sera évalué sur nos robots sur un ouvrage connu des services du Cerema Méditerrannée, pour lequel le service ouvrage d'art sera sollicité. L'objectif est de réaliser des prises de mesures en utilisant un radar à sauts de fréquences (couplé a minima à une caméra visible et IR si possible) pour l'auscultation de structures verticales, inaccessibles sans échafaudages ou nacelles. Pour réaliser une cartographie du paramètre physique mesuré (i.e., la permittivité complexe, la carte de température, les niveaux RGB), il est nécessaire d'obtenir une localisation précise des capteurs par rapport à l'ouvrage. Pour l'évaluation expérimentale, le(a) candidat(e) travaillera en étroite collaboration avec un ingénieur de R&D qui sera chargé de la mise en œuvre du système multirobots.