La navigation d’un robot mobile dans un environnement mixte 

Navigation réactive

Par définition, les approches réactives n’utilisent que les valeurs courantes des capteurs, et non des données provenant d’un modelé interne, pour décider de l’action la effectuer.
Elles sont généralement exécutées tres rapidement et elles permettent de réaliser des taches de bas niveau, comme l’évitement d’obstacles imprévus, essentiel a la sécurité d’un système mobile.
Dans ce type d’approche, la perception est indispensable car on considéré que le système mobile évolue dans un environnement qui lui est partiellement connu. Parmi les approches locales, nous citons :

Méthodes Bug

Les méthodes Bug sont les premières méthodes de recherche de trajectoire, elles sont des méthodes basées sur deux comportements du robot (Figure 1.5) : (1) l’avancement en ligne droite vers la destination, (2) et l’évitement des obstacles. La grande différence entre ces méthodes se réside dans la condition de basculement entre ces deux comportements.
Autre caractéristique de cette famille d’algorithmes est leurs simplicités dans leurs principes et implémentations (plus ou moins) ce qui les rend plus adéquats pour être implémentées sur des robots a cartes électroniques de moyenne et faible gamme.
Dans ces algorithmes, le système mobile se déplace vers l’objectif jusqu’à ce qu’il trouve un obstacle, un point de contact appelée Hi (Hit point) est deni. Le nombre de points de contact est égale aux nombre d’obstacles. Il contourne ce dernier jusqu’à ce qu’il soit en mesure de se déplacer a nouveau directement vers l’objectif, lorsque le robot quitte la zone de l’obstacle il denie un point de départ (leave point) appeler Li. En plus, si ces algorithmes maintiennent l’historique des lieux visites, le temps d’exécution diminuera considérablement.

Avantages

Les méthodes Bugs sont intéressantes parce qu’on peut les appliquer dans un environnement inconnus (elles sont indépendantes de la géométrie de l’environnement).
La plupart d’entre elles sont convergentes qui veut dire elles trouvent un résultât.
N’utilisent pas de fonctions mathématiques complexes (racine, sinus,..), et ne demandent pas d’espace mémoire énorme, d’ailleurs certaines algorithmes de cette famille n’utilisent même pas une mémoire.
Simple la implémenter sur des robots réels.
Les résultats donnes par les tests réels prouvent efficacité de ces algorithmes.

Inconvénients

Dans la plus part des algorithmes la longueur du chemin peut être soit meilleure ou très mauvaise mais pas moyenne.
Le résultat de l’algorithme dépend de l’environnement, et la convergence de certains algorithmes ne peut pas être prouvée théoriquement.
Certains algorithmes restent théoriques car ils supposent l’utilisation d’un matériel idéal ou des capteurs la distance illimités.

La méthode Vector Field Histogram (VFH)

La methode Vector Field Histogram (ou VFH) utilise une grille d’occupation locale construite a partir des donnes issues des capteurs a ultrasons. Cette grille est construite de maniére très rapide par la methode dite Histogrammic In Motion Mapping (ou HIMM) ou chaque cellule contient le nombre de fois qu’un obstacle est percu a cet endroit.

L’approche “Elastic Bande”

L’approche EB, proposée par Quinlan [QK93], repose explicitement sur l’idée d’un chemin prédéfini, cette méthode implémente une navigation locale en se basant sur les donnes capteurs par de formation, en temps réel, de la trajectoire global déjà calculée.
Les capteurs du robot mobile assurent l’ensemble des données sur la position des obstacles qui l’entourent. La bande élastique se représente par une série de boules adjacentes (appelées bulles) dans l’espace des configurations. Chaque bulle a un diamètre variable et représente un espace libre emprunt able par le robot mobile. Elles sont soumises la deux types de forces : répulsives et attractives. Les forces répulsives sont générales par les obstacles et les forces attractives s’exercent uniquement entre les bulles consécutives.
Ceci a pour eet de maintenir la bande élastique tendue et éloignée des obstacles.
L’approche EB est inutilisable en cas d’absence d’une cartographie et d’une planification car elle est basée sur un chemin predefinie. Ainsi cette méthode propose la planification de nouvelle trajectoire an de résoudre le cas des changements imprévus.

Navigation en utilisant une carte

La principale difficulté de ces approches réside dans la modélisation de l’environnement de navigation. Une fois le model obtenu et connaissant la position du système mobile dans ce dernier, il est alors possible, après une discrétisation de l’environnement, de calculer une trajectoire (ou un chemin) reliant cette position au but qui doit être atteint.
Un des avantages de ces approches est qu’elles peuvent répondre la la question de complétude : si des solutions existent, l’algorithme en retournera une, s’il n’y a pas de solution, l’algorithme le signifiera. Ces approches tiennent compte des propriétés globales de l’espace de configuration du système mobile et peuvent intégrer des contraintes spécifiques, qui doivent être satisfaites a chaque étape de la réalisation de la t^ache.

Localisation

Le point fondamental pour un système mobile est sa capacité la réaliser de matière autonome un déplacement d’un point a un autre dans un environnement non parfaitement connu a priori, an d’atteindre sa destination[Dje10]. Le système mobile a besoin de positionner, après chaque mouvement, son emplacement pour déterminer sa direction suivante. La localisation consiste a déterminer la situation, la position et l’orientation, du système mobile par rapport a un repéré de référence. La localisation est absolue si le repéré est xe, lie a son environnement. La localisation est relative lorsque le repéré est lie a une position précédente du système mobile. Par analogie avec la classification des capteurs, nous pouvons considérer trois grands systèmes de localisation [Dje10, Dro02, Sli05] : méthodes de localisations relatives, absolues et hybrides.

Méthodes de localisations relatives

Consiste a évaluer la position, l’orientation et la vitesse du robot par l’intégration des informations fournies par des capteurs proprioceptifs. L’intégration se fait a partir du point de départ du robot. Ces données contiennent des informations sur le déplacement (odomètre), la vitesse (vélocimétrie) ou d’accélération (accelerando être).
Parmi les systèmes de localisation nous pouvons citer :
L’odométrie : La technique de l’odométrie est la plus utilisée pour la localisation des robots mobiles a roues. Elle permet de déterminer la position et le cap (x; y; ) d’un véhicule par intégration de ses déplacements élémentaires, et ce, par rapport a un repéré lie a sa configuration initiale. L’algorithme de localisation est base sur le comptage des impulsions générales par des codeurs durant une période de déplacement. Les avantages de l’odométrie résident dans sa simplicité de mise en oeuvre et dans son coût faible : ces caractéristiques en font un système de localisation couramment utilise en robotique mobile. L’inconvénient est une précision très médiocre sur des distances importantes, a cause des erreurs cumulatives.
La vélocimétrie : consiste la estimer la vitesse du robot et l’intégrer pour obtenir le déplacement. Les gyromètres fournissent la vitesse de rotation, et le radar Doppler fournit la vitesse linéaire.
Les capteurs inertiels : La localisation d’un système mobile en utilisant ce type de capteur (accéléromètres, gyroscopes, compas magnétiques) est déterminé a partir d’informations inertielles acquises au cours de son mouvement. Cette localisation plus coûteuse constitue le haut de gamme des systèmes de localisation a l’estime. Le calcul de la position est effectue par double intégration de ces informations et entra^ne une inévitable accumulation d’erreurs qui constitue une derive d’estimation dans le temps. Un recalage périodique est alors indispensable.

Méthodes de localisations absolues

La localisation absolue est une technique qui permet a un robot de se reperer directement dans son environnement on utilisant les capteurs exteroceptifs. Elle necessite une representation de l’environnement contenant l’ensemble des references externes ou carte d’environnement. Deux strategies sont utilisees an de resoudre le probleme de localisation : strategie utilisant des points de repere articiels et strategie utilisant des points de repere naturel.

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Table des matières

Liste des Figures 
Liste des tableaux 
Introduction générale 
I Etat de l’art 
1 Navigation d’un robot mobile autonome 
1.1 Navigation des robots mobiles
1.2 Les Strategies de navigation
1.2.1 Approche d’un objet
1.2.2 Guidage
1.2.3 Actions associes a un lieu
1.2.4 Navigation topologique
1.2.5 Navigation metrique
1.3 Navigation reactive
1.3.1 Methodes Bug
1.3.2 La methode Vector Field Histogram (VFH)
1.3.3 L’approche “Elastic Bande”
1.4 Navigation en utilisant une carte
1.4.1 Localisation
1.4.1.1 Methodes de localisations relatives
1.4.1.2 Methodes de localisations absolues
1.4.1.3 Methodes hybrides
1.4.2 Cartographie
1.4.2.1 Les approches metriques
1.4.2.2 Les approches topologiques
1.4.2.3 Les methodes basees sur des grilles d’occupation
1.4.3 Planication
1.4.3.1 Espace des congurations
1.4.3.2 Discretisation de l’espace de recherche
1.4.3.3 Planication d’un chemin
1.5 Methodes de navigation
1.5.1 La logique oue
1.5.1.1 Concepts de la logique oue
1.5.1.2 Les diferentes etapes du controle ou
1.5.2 Les algorithmes genetiques
1.6 Conclusion
2 Les systemes multi-robot
2.1 Definition
2.2 Les types des systemes multi-robots
2.3 Motivations pour les systemes multi-robots cooperatifs
2.4 L’interaction dans les SMR
2.5 Types d’interaction
2.6 Cooperation
2.6.1 Les taches cooperatives
2.6.2 Type de cooperation
2.6.2.1 La cooperation emergente
2.6.2.2 La cooperation intentionnelle
2.6.3 Mecanisme de cooperation
2.6.3.1 Approche des sciences vivantes
2.6.3.2 Approche informatique : systeme multi agents
2.6.3.3 Approche automatique: robotique collective
2.6.4 les criteres de performance du systeme
2.7 Communication dans un SMR
2.7.1 les reseaux mobiles ad hoc
2.7.1.1 Definitions
2.7.2 Modelisation d’un reseau mobile ad hoc
2.7.3 Modes de communication dans les reseaux ad hoc
2.7.4 Les caracteristiques des reseaux ad hoc
2.7.5 Le routage dans les reseaux mobiles ad hoc
2.8 Conclusion
II Contributions 
3 La navigation d’un robot mobile dans un environnement mixte 
3.1 L’algorithme utilise pour la navigation dans un environnement connu
3.1.1 L’architecture du reseau de neurone
3.1.2 Algorithme developpe et la propagation d’une vague
3.1.3 Simulations et resultats
3.2 Approche de navigation dans un environnement inconnue avec la LF
3.2.1 Modele mathematique du robot mobile
3.2.2 Le principe de la methode
3.2.3 Contr^oleur de navigation libre
3.2.3.1 La structure du controleur
3.2.4 Navigation avec evitement d’obstacle
3.2.4.1 La strategie d’evitement d’obstacles
3.2.5 Proposition pour le cas de blocage “les corners”
3.3 Hybridation
3.3.1 Le principe de la methode hybride
3.3.2 Simulation et discussion
3.3.2.1 Les metriques de comparaison
3.3.2.2 Evaluation et interpretation des resultats
3.4 Conclusion
4 Approche cooperative pour une couverture optimale
4.1 Les travaux anterieurs
4.2 L’approche Proposee
4.2.1 Deploiement de voisins autour d’un robot
4.2.1.1 Pourquoi la forme d’hexagone
4.2.2 Redeploiement des robots en cas de defaillances
4.2.3 Organigrammes des fonctions principales de l’approche
4.2.4 Scenario detaille
4.2.5 Simulations
4.2.5.1 Scenario 1
4.2.5.2 Scenario 2
4.3 Comparaison avec C2AP
4.3.1 L’algorithme C2AP
4.3.2 Simulation
4.3.2.1 Metriques de performance
4.3.2.2 Evaluation et interpretation des resultats
4.4 Conclusion
Conclusion generale 
Annexe A: Généralité sur la robotique mobile 
Annexe B: Les réseaux de neurones impulsionnels 
Bibliography

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