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Thèse - Navigation référencée multi-capteurs d’un robot mobile en environnement encombré

multi-capteurs d’un robot mobile
Durand Petiteville, Adrien

Directeur de thèse : Cadenat, Viviane . Courdesses, Michel
Ecole doctorale: Systèmes
laboratoire/Unité de recherche : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes (LAAS) - CNRS
Mots-clés libres : Robotique mobile - Asservissement visuel - Gestion des occultations - Estimation de la profondeur - Navigation au long court - Carte topologique
Sujets : Sciences de l'ingénieur

Résumé 

Dans ce travail, nous nous intéressons à la navigation référencée vision d'un robot mobile équipé d'une caméra dans un environnement encombré d'obstacles possiblement occultants. Pour réaliser cette tâche, nous nous sommes appuyés sur l'asservissement visuel 2D. Cette technique consiste à synthétiser une loi de commande basée sur les informations visuelles renvoyées par la caméra embarquée. Le robot atteint la situation désirée lorsque les projections dans l'image de l'amer d'intérêt, appelés indices visuels, atteignent des valeurs de consigne prédéfinies. La navigation par asservissement visuel 2D nécessite de s'intéresser à trois problèmes : garantir l'intégrité du robot vis-à-vis des obstacles, gérer les occultations des amers d'intérêts et réaliser de longs déplacements. Nos contributions portent sur les deux derniers problèmes mentionnés. Dans un premier temps nous nous sommes intéressés à l'estimation des indices visuels lorsque ceux-ci ne sont plus disponibles à cause d'une occultation. La profondeur étant un paramètre déterminant dans ce processus, nous avons développé une méthode permettant de l'estimer. Celle-ci est basée sur une paire prédicteur/correcteur et permet d'obtenir des résultats exploitables malgré la présence de bruits dans les mesures. Dans un second temps, nous nous sommes attachés à la réalisation de longs déplacements par asservissement visuel. Cette technique nécessitant de percevoir l'amer d'intérêt dès le début de la tâche, la zone de navigation est limitée par la portée de la caméra. Afin de relaxer cette contrainte, nous avons élaboré un superviseur que nous avons ensuite couplé à une carte topologique intégrant un ensemble d'amers caractéristiques de l'environnement. La tâche de navigation globale peut alors être décomposée sous la forme d'une séquence d'amers à atteindre successivement, la sélection et l'enchainement des mouvements nécessaires étant effectués au sein du superviseur. Les travaux ont été validés par le biais de simulations et d'expérimentations, démontrant la pertinence et l'efficacité de l'approche retenue.


TABLE DES MATI`ERES

1 Introduction 1

2 Commande référencée vision d’un robot mobile  

2.1 Le système robotique 

2.1.1 Présentation du robot 
2.1.2 Modélisation du robot  
2.1.2.1 Définition des repères 
2.1.2.2 Les matrices de passage homogènes  
2.1.2.3 Définition du vecteur d’état  
2.1.2.4 Définition du vecteur commande 
2.1.2.5 Le torseur cinématique de la caméra  
2.1.2.6 Le jacobien du robot  
2.1.3 Modélisation de la caméra  

2.2 Les informations visuelles  

2.2.1 Choix des primitives visuelles 
2.2.2 La matrice d’interaction  

2.3 La commande référencée vision  

2.3.1 Sélection de la loi de commande  
2.3.2 Le formalisme des fonctions de tâche  
2.3.2.1 Présentation du formalisme  
2.3.2.2 La notion de ⇢−admissibilité 
2.3.3 Synthèse de la commande pour la navigation  

2.4 Conclusion . 

3 Contribution à la gestion des occultations  

3.1 Gestion des occultations par reconstruction des indices visuels  

3.1.1 Calcul des équations d’évolution des indices visuels  
3.1.2 Utilisation des équations d’évolution des indices visuels pour la gestion des occultations  
3.2 Le prédicteur/correcteur  

3.2.1 Le prédicteur/correcteur avec deux images  

3.2.2 Première approche pour le prédicteur/correcteur avec n images 
3.2.2.1 Etude de la commandabilité de la base mobile  
3.2.2.2 Calcul des vitesses équivalentes  
3.2.2.3 Calcul du prédicteur/correcteur avec n images  
3.2.3 Seconde approche pour le prédicteur/correcteur avec n images 
3.2.3.1 Etude de la commandabilité de la caméra 
3.2.3.2 Calcul de la vitesse équivalente  
3.2.3.3 Calcul du prédicteur/correcteur avec n images  

3.3 Comparaison avec d’autres méthodes  

3.3.1 Observateur non linéaire non minimal [De Luca et al. 2008] 
3.3.2 Observateur non linéaire minimal [Morbidi & Prattichizzo 2009]  
3.3.3 Simulations de l’estimation par observateurs non linéaires  
3.3.4 Etude comparative 

3.4 Applications  

3.4.1 Gestion des occultations  
3.4.2 Calcul des indices visuels de référence s⇤  
3.4.3 Calcul de la matrice d’interaction  
3.4.4 Phase d’initialisation  
3.5 Conclusion  

4 Navigationpar asservissement visuel enenvironnement encombré  

4.1 Outils pour la navigation 

4.1.1 Evitement d’obstacle  
4.1.1.1 Commande de la base mobile  
4.1.1.2 Commande de la platine . 
4.1.2 Transition entre les correcteurs  
4.1.2.1 Enchaînement par combinaison convexe . 
4.1.2.2 Enchaînement par séquencement dynamique  
4.1.2.3 Etude comparative  
4.1.3 Simulation de navigation en environnement encombré  

4.2 La navigation au long cours  

4.2.1 La carte topologique  
4.2.1.1 Définition de notre carte topologique  
4.2.1.2 Données associées à la carte topologique  
4.2.1.3 Construction de la carte topologique  
4.2.2 Lois de commande complémentaires 
4.2.2.1 Loi de commande de réorientation 
4.2.2.2 Recherche d’une cible durant une navigation  
4.2.3 Stratégie de navigation au long cours . 
4.2.4 Simulations de navigation au long cours  
4.2.4.1 Exemple no1 
4.2.4.2 Exemple no2  
4.2.4.3 Exemple no3  
4.3 Conclusion 
5 Conclusion  
A Calcul du torseur cinématique de la caméra  
B Equations de l’estimateur pour une commandabilité en 2 coups  
C Liste des publications  

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Ditulis oleh: younes younes - samedi 1 décembre 2012

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