Aides a la navigation d'un robot mobile dans un environnement partiellement connu PDF Download
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Author: Mahieddine Benreguieg
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Author: Mahieddine Benreguieg
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Author: STEPHANE.. DELAPLACE
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CETTE THESE PRESENTE UNE ETUDE SUR LA NAVIGATION A LONGUE ET A COURTE DISTANCE D'UN ROBOT MOBILE DANS UN ENVIRONNEMENT PARTIELLEMENT CONNU. CETTE APPROCHE EST ACCOMPAGNEE D'UN COUT MINIMUM. NOUS AVONS DEBUTE CE TRAVAIL PAR UN ETAT DE L'ART, QUI PAR L'ANALYSE QUE NOUS EN TIRONS SUR LES PLANS DE LA LOCOMOTION ET DE LA PERCEPTION, NOUS A CONDUIT A LA REALISATION DU ROBOT MOBILE ROME0. DANS CE CADRE, NOUS PRESENTONS LE SYSTEME DE PERCEPTION MINIMUM BASE SUR DES CAPTEURS A ULTRASONS ET LE SYSTEME ODOMETRIQUE IMPLANTES SUR LE ROBOT. NOUS DECRIVONS ROME0 EN PRECISANT LE FONCTIONNEMENT DE CERTAINS ORGANES PRINCIPAUX. NOUS PRESENTONS ENSUITE UN ALGORITHME DE GENERATION DE TRAJECTOIRES DANS UN ENVIRONNEMENT DONNE. NOUS LE COMPLETONS PAR UN ALGORITHME D'EVITEMENT D'OBSTACLES IMPREVUS UTILISANT DES INFORMATIONS ULTRASONORES. CES PROGRAMMES NE SONT UTILISABLES QUE SI LE ROBOT POSSEDE DES BOUCLES DE COMMANDE EN SON PLUS BAS NIVEAU DE CONTROLE. AUSSI, AVONS NOUS REALISE UN SUIVI DE TRAJECTOIRE ET UN SUIVI D'OBSTACLES. CES DEUX TYPES DE COMMANDE PEUVENT ETRE DEFINIS COMME DES COMMANDE REFLEXES ET PERMETTENT DE LIBERER LES HAUTS NIVEAUX DE CONTROLE. POUR FINIR, NOUS DONNONS UNE METHODE D'ACQUISITION DE L'ENVIRONNEMENT GLOBAL DU ROBOT UTILISANT UN CAPTEUR A ULTRASONS ROTATIF ET NOUS TRAITONS LE PROBLEME DE SA LOCALISATION ABSOLUE A L'AIDE DE BALISES OPTIQUES
Author: Faouzi Skhiri
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Languages : fr
Pages : 344
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L'OBJECTIF DE CE TRAVAIL CONSISTE A COMMANDER UN ROBOT MOBILE A ROUES AFIN DE SE DEPLACER DANS UN ENVIRONNEMENT CONNU MAIS AVEC DES OBSTACLES IMPREVUS. POUR CE FAIRE, UNE MISE EN UVRE DE L'INSTRUMENTATION DU ROBOT EST ETUDIEE, D'UNE PART D'UN POINT DE VUE MATERIEL, AU NIVEAU DES CAPTEURS EXTEROCEPTIFS, D'AUTRE PART D'UN POINT DE VUE LOGICIEL AU NIVEAU DES ALGORITHMES DE NAVIGATION. CETTE MISE EN UVRE EST EFFECTUEE A TRAVERS UNE ARCHITECTURE DE COMMANDE HIERARCHISEE COMPORTANT TROIS NIVEAUX, SOIT: PLANIFICATION, NAVIGATION ET PILOTAGE. POUR PLANIFIER UNE TRAJECTOIRE, NOUS UTILISONS LA METHODE DES VECTEURS DE TRAVERSABILITE EN APPORTANT DES AMELIORATIONS A L'ALGORITHME CLASSIQUE. LA NAVIGATION LOCALE EST REALISEE PAR LA METHODE DES CHAMPS DE POTENTIEL. NOTRE CONTRIBUTION RESIDE DANS L'AMELIORATION DU COMPORTEMENT DU ROBOT, EN PARTICULIER EN MODIFIANT DYNAMIQUEMENT LES FORCES REPULSIVES AU COURS DE L'EVOLUTION. PAR AILLEURS, NOUS PROPOSONS UNE METHODE PERMETTANT D'EVITER LES MINIMA LOCAUX. AFIN DE PERMETTRE UN RECALAGE EVENTUEL DE LA LOCALISATION RELATIVE FOURNIE PAR L'ODOMETRIE, NOUS UTILISONS UN SYSTEME DE LOCALISATION ABSOLUE PAR GONIOMETRIE. L'ETUDE DE QUELQUES CONFIGURATIONS NOUS A PERMIS DE TROUVER D'UNE PART LA MEILLEURE STRUCTURATION DE L'ENVIRONNEMENT, ET D'AUTRE PART LES POSITIONS DU ROBOT DANS L'ENVIRONNEMENT OFFRANT LES MEILLEURS RESULTATS
Author: Faouzi Skhiri
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Languages : fr
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Author: Zhe Kun Jin
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Languages : fr
Pages : 149
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Cette thèse présente une étude sur la navigation d'un robot mobile dans un environnement inconnu. Nous avons débuté ce travail par un état de l'art. Par l'analyse des architectures de commande, notre choix s'est porte sur l'architecture de commande réactive base sur un système multi-agents en raison de sa flexibilité et des diverses possibilités d'évolution. Nous avons place ce travail dans le projet de robot mobile Amara (architecture multi-agents pour un robot autonome), le système de commande multi-agents est lui-même un agent de navigation dans l'ensemble du système de commande Amara. Dans le système de commande multi-agents développé, chaque agent représente un des comportements élémentaires du robot. Le comportement du robot mobile est le comportement émergé de ses comportements élémentaires. Nous avons implémenté les agents de comportement élémentaire en utilisant les données sur l'environnement délivrées par un télémètre laser panoramique. L'intégration des agents au sein du système se fait par le moyen du champ potentiel dérivé. Chaque agent fournit un gradient partiel du champ potentiel. Le gradient global est la somme pondérée de tous les gradients partiels. Un logiciel de simulation smasim (système multi-agents simulateur) sous Windows a été développé pour visualiser le comportement du robot et pour valider le choix du système. Nous l'avons utilise pour étudier le comportement du système de commande multi-agents en simulation
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Languages : fr
Pages : 178
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Cette thèse présente deux méthodes de navigation permettant à un robot terrestre de se déplacer à grande vitesse dans un espace peuplé d'obstacles mobiles et connu de manière imparfaite. Elles s'appuient sur un formalisme inspiré du concept de v-obstacle et qui permet d'estimer rapidement le risque de collision future associé à chaque déplacement possible du robot. La première méthode privilégie la réactivité du robot en ne calculant que son prochain déplacement. Elle est particulièrement adaptée aux environnements très changeants, mais peut conduire le robot à des situations de blocage. La seconde méthode vise à construire une trajectoire complète jusqu'au but .Elle peut être suspendue à tout instant pour fournir un résultat intermédiaire et prendre en compte les changements dans l 'environnement .Les trajectoires calculées restent cohérentes entre deux décisions successives du robot, s'écartent des obstacles trop imprévisibles et limitent les blocages qui empêchent le robot d'atteindre le but. Notre approche est comparée avec d'autres méthodes existantes et son intérêt pour des situations courantes est montré sur simulateur. Des adaptations en vue d'une utilisation sur robot réel sont présentées. Nous proposons notamment d'améliorer l'exécution du déplacement à l'aide de réseaux de neurones artificiels. Les résultats expérimentaux sont présentés et commentés.
Author: Kokou Djath
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Languages : en
Pages : 192
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Les travaux présentés dans ce mémoire abordent les problèmes de navigation et de localisation d’un robot mobile non-holonome lors des changements d’environnements entre l’intérieur et l’extérieur. Ces problèmes sont formulés en termes de variations des caractéristiques statistiques des bruits de mesure en localisation et de changement de capteurs mis en jeu en navigation. La démarche exposée consiste à déterminer d’abord les moyens de navigation du robot, à identifier ensuite le type environnement de travail du robot (intérieur, transition ou extérieur) à partir des informations sensorielles et enfin à reconfigurer les moyens de navigation du robot afin de l’adapter au nouvel environnement. L’identification du type d’environnement a été réalisée en vérifiant l’état de fonctionnement des différents capteurs par rapport à l’évolution du bruit. Le filtre de Kalman étendu et la méthode des moindres carrés orthogonaux ont été retenus comme algorithmes de fusion de données pour la localisation du robot. Le premier est utilisé en environnements intérieurs et extérieurs où les bruits de mesure peuvent être statistiquement bien caractérisés. Le second algorithme est utilisé en transition car dans ce milieu l’estimation du bruit est plus complexe. L’évolution du bruit dépend alors des perturbations ; d’où la nécessité d’une méthode robuste faisant peu d’hypothèses sur les bruits. Nous avons proposé enfin, une méthode de navigation basée sur le principe de sous-buts à l’intérieur. Les algorithmes proposés dans cette étude ont été validés sur le robot mobile expérimental ROMANE (Robot Mobile pour la Navigation à l’Extérieur)
Author: Stéphane Betgé-Brezetz
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Languages : fr
Pages : 0
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CETTE THESE PORTE SUR LA MODELISATION D'ENVIRONNEMENTS NATURELS ET LA LOCALISATION D'UN ROBOT MOBILE AUTONOME. L'ENVIRONNEMENT, INCONNU OU PARTIELLEMENT CONNU AU DEPART, EST PERCU INCREMENTALEMENT PAR LE ROBOT AU MOYEN D'UN CAPTEUR 3D (TELEMETRE LASER OU VISION STEREOSCOPIQUE). LES DOMAINES D'APPLICATION DE CE TRAVAIL SE SITUENT DANS LE CADRE DE LA ROBOTIQUE MOBILE D'INTERVENTION ET DE L'EXPLORATION PLANETAIRE. UNE PREMIERE PARTIE ETABLIT SOUS LA FORME D'UN CAHIER DES CHARGES LES CARACTERISTIQUES QUE DOIT PRESENTER LE MODELE DE L'ENVIRONNEMENT ET FAIT UNE ANALYSE CRITIQUE DES DIFFERENTES REPRESENTATIONS ETUDIEES DANS LA LITTERATURE. L'APPROCHE PROPOSEE EST ALORS INTRODUITE ET SE BASE SUR UNE DECOMPOSITION DE L'ENVIRONNEMENT EN DEUX ENTITES ELEMENTAIRES: LE SOL ET LES OBJETS. LA DEUXIEME PARTIE PORTE SUR LA MODELISATION D'UNE PERCEPTION. ELLE PRECISE COMMENT LE ROBOT SEGMENTE LE SOL ET LES OBJETS A PARTIR DES IMAGES 3D ET L'ILLUSTRE PAR DE NOMBREUX EXEMPLES SUR DES DONNEES ISSUES DE SCENES ET DE CAPTEURS DIFFERENTS. UN MODELE GEOMETRIQUE EST CALCULE INDEPENDAMMENT POUR CHACUN DES OBJETS ET DES RELATIONS TOPOLOGIQUES (CARACTERISANT LEURS DISPOSITIONS RELATIVES) SONT ETABLIES ENTRE EUX. DES OBJETS PARTICULIERS, APPELES AMERS, SONT SELECTIONNES SUR LA BASE DE CRITERES DE PRECISION ET DE DISTINCTION. LE ROBOT IDENTIFIE POUR CHACUN D'EUX LEUR SOMMET QUI EST UNE CARACTERISTIQUE RECONNAISSABLE ET EN CALCULE LA POSITION ET L'INCERTITUDE EN FONCTION DE LA FORME DE L'AMER ET DE LA RESOLUTION DU CAPTEUR. LA TROISIEME ET DERNIERE PARTIE TRAITE DE LA MODELISATION INCREMENTALE DE L'ENSEMBLE DE L'ENVIRONNEMENT. APRES CHAQUE PERCEPTION, LE ROBOT CHERCHE A RECONNAITRE LES AMERS OU UNE CONFIGURATION D'AMERS DANS LE MODELE. LES APPARIEMENTS TROUVES LUI PERMETTENT DE REESTIMER A LA FOIS SA POSITION ET SON INCERTITUDE AINSI QUE CELLES DES AMERS.
Author: Nouara Achour
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131543043
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Languages : fr
Pages : 176
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Les robots mobiles autonomes sont un sujet de recherche et de préoccupation dans de nombreux domaines comme les manufactures et l'exploration spatiale. La planification de trajectoire est l'une des problématiques essentielles de l'autonomie des robots mobiles, elle a pour but de générer une trajectoire libre de collisions entre une configuration initiale et une configuration finale d'un robot. Dans cet ouvrage nous avons traité le problème de la planification de trajectoire sous trois aspects; un environnement entièrement connu, partiellement connu et complètement inconnu. Pour les environnements statiques et entièrement connus, une alternative à la méthode de Lozano Perez est proposée pour déterminer l'espace de configuration d'un robot. La méthode proposée a le mérite d'ètre simple et permet d'optimiser l'espace libre du robot. Nous abordons également le problème de la navigation réactive dans des environnements dynamiques ainsi que la construction de cartes d'environnements. Nous proposons une approche hybride qui intègre la représentation de la logique floue d'une base de connaissance intelligente avec la capacité d'apprentissage des réseaux de neurones.
Author: Simon Lacroix
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CETTE THESE PORTE SUR LA DETERMINATION AUTONOME DE STRATEGIES DE NAVIGATION POUR UN ROBOT MOBILE EVOLUANT DANS UN ENVIRONNEMENT EXTERIEUR INITIALEMENT INCONNU ET NON STRUCTURE. CES STRATEGIES CONCERNENT LE CHOIX DE BUTS INTERMEDIAIRES A RALLIER POUR ATTEINDRE UN BUT FINAL, D'UN MODE DE DEPLACEMENT A APPLIQUER, ET DE LA PROCHAINE TACHE DE PERCEPTION A EFFECTUER. LE MEMOIRE EST COMPOSE DE DEUX PARTIES: LA PREMIERE PRESENTE LES ALGORITHMES DEVELOPPES AFIN DE CONSTRUIRE UNE REPRESENTATION TOPOLOGIQUE DE L'ENVIRONNEMENT ADAPTEE A LA PRISE DES DIVERSES DECISIONS STRATEGIQUES, ET LA SECONDE CONCERNE LES PRISES DE DECISION PROPREMENT DITES. ETANT DONNEES LA COMPLEXITE ET LA DIVERSITE D'UN ENVIRONNEMENT EXTERIEUR NATUREL D'UNE PART, ET LES GRANDES INCERTITUDES QUE L'ON A SUR LES DONNEES FOURNIES PAR LES CAPTEURS D'AUTRE PART, NOUS AVONS FAVORISE POUR LA CONSTRUCTION DE LA REPRESENTATION TOPOLOGIQUE DE L'ENVIRONNEMENT UNE TECHNIQUE DE CLASSIFICATION PROBABILISTE. LES DONNEES TRIDIMENSIONNELLES (ISSUES D'UN TELEMETRE LASER OU D'UN SYSTEME DE STEREOVISION) SONT AINSI RAPIDEMENT ANALYSEES DE MANIERE A PRODUIRE UNE DESCRIPTION DE LA ZONE PERCUE EN TERMES DE REGIONS LIEES A LA NAVIGABILITE DU ROBOT. LES DONNEES ACQUISES DE DIFFERENTS POINTS DE VUE SONT FUSIONNEES EN UN MODELE GLOBAL, DANS LEQUEL FIGURENT LES INCERTITUDES RESULTANT DES CARACTERISTIQUES DU CAPTEUR, ET QUI EST STRUCTURE EN UN GRAPHE DE CONNEXITE DE REGIONS. C'EST SUR LA BASE DE CE MODELE GLOBAL, DES MODELES DES CAPACITES DE DEPLACEMENT ET DE PERCEPTION DU ROBOT, ET DE LA DEFINITION DE LA MISSION A REALISER (CRITERES PORTANT SUR LE TEMPS ET L'ENERGIE A MINIMISER), QUE SONT EFFECTUES LES CHOIX STRATEGIQUES. UNE ANALYSE DU PROBLEME MONTRE QUE SA DIFFICULTE PROVIENT ESSENTIELLEMENT DE SA COMPLEXITE ALGORITHMIQUE ET DU CARACTERE INCERTAIN DES MODELES DE L'ENVIRONNEMENT ET DES CAPTEURS. UNE APPROCHE REALISTE EST PRESENTEE: ELLE CONSISTE A DETERMINER LE CHEMIN AU SEIN DU GRAPHE MINIMISANT UN COUT, LEQUEL PREND EN COMPTE, OUTRE LES DIFFERENTS CRITERES A MINIMISER, LES INCERTITUDES LIEES AU MODELE DE L'ENVIRONNEMENT. DES RESULTATS OBTENUS LORS D'EXPERIMENTATIONS SUR UN ROBOT MOBILE REEL SONT PRESENTES ET ANALYSES TOUT AU LONG DU MEMOIRE.
