Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download Planification Robuste Et Navigation De Robots Mobiles Tout Terrain PDF full book. Access full book title Planification Robuste Et Navigation De Robots Mobiles Tout Terrain.
| Author | : Thierry Emmanuel |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 0 |
| Release | : 1995 |
| Genre | : |
| ISBN | : |
| Author | : Nouara Achour |
| Publisher | : Omniscriptum |
| Total Pages | : 176 |
| Release | : 2011-04 |
| Genre | : |
| ISBN | : 9786131543043 |
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 | : ALAIN.. HAIT |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 126 |
| Release | : 1998 |
| Genre | : |
| ISBN | : |
CETTE THESE PORTE SUR LA PLANIFICATION DE TRAJECTOIRES POUR UN ROBOT MOBILE SUR UN TERRAIN ACCIDENTE. CELA CONSISTE A DETERMINER, SI ELLE EXISTE, UNE TRAJECTOIRE LE LONG DE LAQUELLE LE ROBOT SATISFAIT DES CONTRAINTES DE VALIDITE : STABILITE, LIMITES MECANIQUES SUR LES ARTICULATIONS ET NON-COLLISION DU CORPS DU ROBOT AVEC LE TERRAIN. NOUS AVONS ETUDIE LA PLANIFICATION DE TRAJECTOIRES DANS LE CAS DE ROBOTS MOBILES ARTICULES. DES ALGORITHMES GEOMETRIQUES EFFICACES ONT ETE DEVELOPPES POUR PRENDRE EN COMPTE LES PARTICULARITES DE CE TYPE DE CHASSIS. PAR LA SUITE, NOUS AMELIORONS LA ROBUSTESSE DES TRAJECTOIRES EN PRENANT EN COMPTE DEUX TYPES D'INCERTITUDES : - LES INCERTITUDES SUR L'ELEVATION DU TERRAIN ONT POUR RESULTAT UNE TRAJECTOIRE PLANIFIEE SUR UN TERRAIN QUI NE CORRESPOND PAS AU TERRAIN REEL. UN MODELE ENSEMBLISTE EST UTILISE POUR INTEGRER CES INCERTITUDES DANS LA PLANIFICATION. - LES ERREURS DE MESURE DES CAPTEURS UTILISES POUR RECALER LE ROBOT ENTRAINENT UNE INCERTITUDE SUR SA POSITION. CECI NOUS AMENE A DEFINIR UN COULOIR DE VALIDITE DE TAILLE FIXE AUTOUR DE LA TRAJECTOIRE QUI PERMET D'AMELIORER LA ROBUSTESSE DANS LE CAS D'UNE DERIVE LIMITEE DU ROBOT. POURSUIVANT CETTE DEMARCHE, NOUS PROPOSONS UNE APPROCHE DE PLANIFICATION DE TRAJECTOIRES AVEC RECALAGE SUR LES AMERS DE L'ENVIRONNEMENT. LA TRAJECTOIRE NE DEPEND PLUS UNIQUEMENT DE LA FORME DU TERRAIN, MAIS AUSSI DE REGIONS DANS LESQUELLES LE ROBOT PEUT DIMINUER L'INCERTITUDE SUR SA POSITION EN SE RECALANT SUR DES AMERS DE L'ENVIRONNEMENT. LA ROBUSTESSE DES TRAJECTOIRES EST LIEE AU PASSAGE DANS CES REGIONS DE VISIBILITE D'AMERS. CE TYPE DE PLANIFICATION AVEC PRISE EN COMPTE DE REGIONS DE RECALAGES PRESENTE UN REEL INTERET CAR IL PEUT GARANTIR LA ROBUSTESSE DES TRAJECTOIRES PLANIFIEES SUR DE TRES GRANDES DISTANCES.
| Author | : Moe͏̈z Cherif |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 135 |
| Release | : 1995 |
| Genre | : |
| ISBN | : 9782726109847 |
Le problème aborde dans cette thèse concerne la planification de mouvements d'un robot mobile articulé destiné à évoluer sur un terrain accidenté. Dans un tel contexte, le véhicule est soumis a diverses contraintes dépendant de la dynamique et la cinématique de son système mécanique, la géometrie du terrain et des obstacles, et les propriétés physiques des zones de contact et des interactions échangées entre les roues et le sol. La contribution de cette thèse porte sur la prise en compte de ces différents aspects et contraintes dans la résolution du problème de planification de mouvements. La solution proposée consiste à intégrer et combiner divers types de représentations avec un algorithme à deux niveaux de raisonnement complémentaires. Le premier niveau opère de manière discrète dans un sous-espace de l'espace des configurations du robot et traite de la détermination de sous-buts potentiels à atteindre par celui-ci en considérant les contraintes cinématiques et de non-collision aux obstacles. Le second niveau de raisonnement est appliqué localement et a pour rôle la validation de l'accessibilité effective des différents sous-buts par la recherche de trajectoires exécutables en présence des contraintes dynamiques et d'interactions. Cette étape est effectuée en considérant la formulation du problème de planification dans l'espace des états du robot et l'introduction de représentations spécifiques basées sur le concept des "modèles physiques".
| Author | : Thomas O. Dudzik |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 77 |
| Release | : 2020 |
| Genre | : |
| ISBN | : |
Robust path planning in non-flat and non-rigid terrain poses a significant challenge for small-scale legged robots. For a quadruped robot to reliably operate autonomously in complex environments, it must be able to continuously determine sequences of feasible body positions that lead it towards a goal while maintaining balance and avoiding obstacles. Current solutions to the problem of motion planning have several shortcoming such as not exploiting the full flexibility of legged robots and not scaling well with environment size or complexity. In this thesis, we address the problem of navigation of quadruped robots by proposing and implementing a vision-aided planning framework on top of existing motion controllers that combines terrain awareness with graph-based search techniques. In particular, the proposed approach exploits the distinctive obstacle-negotiation capabilities of legged robots while keeping the computational complexity low enough to enable planning over considerable distances in real-time. We showcase the effectiveness of our approach both in simulated environments and on actual hardware using the MIT Mini-Cheetah Vision robotic platform.
| Author | : LUIS EDUARDO.. AGUILAR MELO |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 137 |
| Release | : 1997 |
| Genre | : |
| ISBN | : |
LE TRAVAIL PRESENTE DANS CETTE THESE S'INSCRIT DANS LE CONTEXTE DE LA COMMANDE ET LA COORDINATION DE ROBOTS MOBILES DANS DES SITES INDUSTRIELS. AFIN D'ORGANISER LA NAVIGATION DE PLUSIEURS VEHICULES DE MANIERE SURE ET EFFICACE, NOUS AVONS ORGANISE NOTRE TRAVAIL AUTOUR DE DEUX SOUS-PROBLEMES. D'UNE PART NOUS AVONS CONTRIBUE A LA REALISATION D'UN SYSTEME DE NAVIGATION PERMETTANT DE COORDONNER LES MOUVEMENTS D'UNE FLOTTE DE ROBOTS MOBILES, ET D'AUTRE PART NOUS AVONS CONCU UNE STRATEGIE DE COMMANDE ROBUSTE POUR ASSURER LE SUIVI DE CHEMIN DE CHAQUE ROBOT. LA PREMIERE PARTIE PRESENTE UN SCHEMA DE COORDINATION MULTI-ROBOTS DANS UN ENVIRONNEMENT POUVANT ETRE STRUCTURE DE MANIERE SIMILAIRE A UN RESEAU ROUTIER. NOUS AVONS MIS EN UVRE UN PLANIFICATEUR DE MOUVEMENTS REPOSANT SUR UN PARADIGME GENERIQUE D'INSERTION DE PLANS. GRACE A L'UTILISATION DE CE PARADIGME, LA PLANIFICATION DE MOUVEMENTS PERMET A UN GRAND NOMBRE DE ROBOTS DE PARTAGER LE MEME ENVIRONNEMENT, EN AFFINANT LEURS INTERACTIONS, AU FUR ET A MESURE QUE LES TACHES SE REALISENT. L'AVANTAGE PRINCIPAL DE NOTRE APPROCHE EST QU'ELLE PERMET UNE COORDINATION PAR ADAPTATION INCREMENTALE, DE SORTE QUE CHAQUE ROBOT PLANIFIE ET EXECUTE SES MOUVEMENTS EN PARALLELE. LA SECONDE PARTIE DE LA THESE EST CONSACREE A L'ELABORATION DE LOIS DE COMMANDE ROBUSTES PAR RAPPORT AUX ERREURS DE LOCALISATION POUR LE SUIVI DE CHEMIN. NOUS PROPOSONS PLUSIEURS STRATEGIES DE COMMANDE BASEES SUR DEUX METHODES DIFFERENTES. DANS LA PREMIERE, NOUS DEFINISSONS UN CHANGEMENT DE COORDONNEES NON-LINEAIRE, DE SORTE QUE LA VARIABLE DE COMMANDE IMPOSEE STABILISE LES NOUVELLES VARIABLES AINSI QUE LE SYSTEME ORIGINEL. DANS LA DEUXIEME, NOUS UTILISONS LA METHODE DIRECTE DE LYAPUNOV ET LA COMMANDE A STRUCTURE VARIABLE PAR REGIME GLISSANT. LA PROPRIETE DE ROBUSTESSE EST EXPRIMEE PAR LA DETERMINATION D'UN DOMAINE ATTRACTIF BORNE AUTOUR DU POINT D'EQUILIBRE, PERMETTANT LE CALCUL D'UNE MARGE DE SECURITE POUR ASSURER QUE LE ROBOT N'ENTRE PAS EN COLLISION AVEC LES OBSTACLES DURANT LA PHASE DE SUIVI DE CHEMIN. NOS RESULTATS THEORIQUES ONT PU ETRE CORROBORES PAR DES REALISATIONS EXPERIMENTALES AINSI QUE DES SIMULATIONS.
| Author | : Nicolas Morette |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 0 |
| Release | : 2009 |
| Genre | : |
| ISBN | : |
L'autonomie d'un robot mobile autonome requiert la réalisation coordonnée de tâches de commande et de perception de l'environnement. Parmi celles-ci, la navigation joue un rôle de pivot dans l'interaction du robot avec son terrain d'évolution. Elle consiste en la détermination de trajectoires réalisables par le robot pour suivre un chemin préétabli, tout en assurant la non collision avec les obstacles, mobiles ou fixes. Pour effectuer cette tâche, notre approche s'appuie sur le modèle cinématique direct du véhicule pour générer des trajectoires admissibles par le robot. En premier lieu, une trajectoire de référence est construite à partir du chemin à suivre. Le problème de navigation est alors modélisé sous la forme d'un problème d'optimisation sous contraintes dont la fonction coût quantifie l'écart entre la trajectoire prédite du robot et la trajectoire de référence. Les obstacles sont intégrés sous forme de contraintes en pénalisant le critère, et sa minimisation détermine la commande optimale à appliquer. Cette navigation par commande prédictive nous permet d'anticiper les mouvements de contournement d'obstacles sur l'horizon de prédiction choisi, tout en gardant une certaine réactivité vis-à-vis de la dynamique des obstacles et du robot. En outre, l'utilisation de familles de trajectoires paramétrées permet de maitriser le comportement du véhicule.
| Author | : Yingchong Ma |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 168 |
| Release | : 2013 |
| Genre | : |
| ISBN | : |
Ce travail propose de nouvelles stratégies pour la planification et le contrôle des robots mobiles non-holonomes, de nouveaux algorithmes sont proposés. Tout d'abord, l'identification des différents modèles cinématiques de robot mobiles est discutée, et le problème est formulé comme l'identification en temps réel du signal de commutation d'un système singulier non-linéaire et à commutation. Deuxièmement, sur la base du modèle identifié, un algorithme de planification locale est proposé, et le contour irrégulier de l' obstacle est représenté par des segments. La trajectoire est obtenue en résolvant un problème de commande optimale avec contraintes. Troisièmement, nous appliquons un contrôleur i-PID pour contrôler le robot mobile non-holonome avec la perturbation dans les mesures. Un paramètre de commutation [alpha] est proposé en raison de la particularité du système non-holonome. En plus de notre algorithme de planification proposé, une autre approche de planification en utilisant de champs de potentiels est proposée. La nouvelle fonction de champ de potentiel est en mesure de résoudre les problèmes de minima locaux et de produire des forces lisses pour éviter les oscillations. Enfin, une approche de planification coopérative entre robots est proposée en utilisant les informations locales partagées par chaque robot. Le graphe de visibilité est utilisé pour générer une série d'objectifs intermédiaires qui assureront aux robots d'atteindre l'objectif final, et un algorithme est proposé pour étendre les obstacles et fusionner les obstacles lorsque deux obstacles s'entrecroisent.
| Author | : Michael Defoort |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 206 |
| Release | : 2007 |
| Genre | : |
| ISBN | : |
Ce travail se place dans le cadre de la navigation autonome d'une flottille de robots mobiles non holonomes. Notre objectif est de doter un système multi-robots à la fois d'une architecture de planification de trajectoire flexible et d'une architecture de poursuite de trajectoire performante et robuste.Le premier chapitre est consacré à la présentation du contexte.Le deuxième chapitre est dévolu au développement d'un algorithme de planification de trajectoire admissible pour un robot mobile suffisamment flexible pour pouvoir être étendu au cadre multi-robots.Dans le troisième chapitre, deux mécanismes de coordination sont développés. Pour le premier, les conflits sont résolus via un superviseur. Le second permet la génération en ligne des trajectoires optimales de chaque robot de manière décentralisée à partir uniquement des informations disponibles.Le quatrième chapitre concerne la commande par modes glissants d'ordre quelconque. L'efficacité de l'algorithme est mise en lumière à travers des résultats expérimentaux sur un moteur pas à pas.Dans le cinquième chapitre, deux algorithmes de commande par modes glissants avec action intégrale sont synthétisés et implémentés sur le robot Pekee. Ces techniques assurent la stabilisation et/ou le suivi de trajectoire malgré la présence de perturbations et d'incertitudes.Le dernier chapitre décrit un mécanisme décentralisé de coordination de type ``meneur/suiveur''. Il permet de s'affranchir de la connaissance de la position absolue de l'ensemble des robots et d'éviter les collisions entre robots. Enfin, nous présentons des résultats expérimentaux sur une flottille de trois robots Miabot.
| Author | : Florent Malartre |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 0 |
| Release | : 2011 |
| Genre | : |
| ISBN | : |
Cette thèse concerne la perception de l'environnement pour le guidage automatique d'un robot mobile. Lorsque l'on souhaite réaliser un système de navigation autonome, plusieurs éléments doivent être abordés. Parmi ceux-ci nous traiterons de la franchissabilité de l'environnement sur la trajectoire du véhicule. Cette franchissabilité dépend notamment de la géométrie et du type de sol mais également de la position du robot par rapport à son environnement (dans un repère local) ainsi que l'objectif qu'il doit atteindre (dans un repère global). Les travaux de cette thèse traitent donc de la perception de l'environnement d'un robot au sens large du terme en adressant la cartographie de l'environnement et la localisation du véhicule. Pour cela un système de fusion de données est proposé afin d'estimer ces informations. Ce système de fusion est alimenté par plusieurs capteurs dont une caméra, un télémètre laser et un GPS. L'originalité de ces travaux porte sur la façon de combiner ces informations capteurs. A la base du processus de fusion, nous utilisons un algorithme d'odométrie visuelle basé sur les images de la caméra. Pour accroitre la précision et la robustesse l'initialisation de la position des points sélectionnés se fait grâce à un télémètre laser qui fournit les informations de profondeur. De plus, le positionnement dans un repère global est effectué en combinant cette odométrie visuelle avec les informations GPS. Pour cela un procédé a été mis en place pour assurer l'intégrité de localisation du véhicule avant de fusionner sa position avec les données GPS. La cartographie de l'environnement est toute aussi importante puisqu'elle va permettre de calculer le chemin qui assurera au véhicule une évolution sans risque de collision ou de renversement. Dans cette optique, le télémètre laser déjà présent dans le processus de localisation est utilisé pour compléter la liste courante de points 3D qui matérialisent le terrain à l'avant du véhicule. En combinant la localisation précise du véhicule avec les informations denses du télémètre il est possible d'obtenir une cartographie précise, dense et géo-localisée de l'environnement. Tout ces travaux ont été expérimentés sur un simulateur robotique développé pour l'occasion puis sur un véhicule tout-terrain réel évoluant dans un monde naturel. Les résultats de cette approche ont montré la pertinence de ces travaux pour le guidage autonome de robots mobiles.
