Contrôle d'exécution réactif

Participants : Thierry Fraichard, Christian Laugier, Philippe Garnier, Igor Paromtchik  

Le principe de planification précédent repose sur l'utilisation d'un modèle de l'environnement du véhicule et notamment d'hypothèses sur le comportement futur des obstacles mobiles (ce modèle est réactualisé périodiquement sur la base des données perceptives du véhicule). La trajectoire fournie n'a alors qu'un caractère nominal et c'est le rôle du contrôleur d'exécution d'adapter en temps réel les mouvements du véhicule afin de suivre au mieux la trajectoire planifiée, tout en réagissant aux événements imprévus.

Dans le cadre de PROMETHEUS, nous avons développé une première version du contrôleur d'exécution qui intégrait un niveau numérique de type ``champ de potentiel'' et un niveau symbolique de type ``règle de comportement. Cette approche présentait certains défauts qui nous ont amenés à préférer une solution reposant sur la ``logique floue'' et dont le principal avantage est de permettre l'expression de connaissances expertes sur des données imprécises. Ce contrôleur d'exécution ``flou'' est présenté en détail dans la thèse de doctorat de P. Garnier [3]. Son originalité réside principalement dans l'introduction de règles floues pondérées, et donc hiérarchisées, qui permettent:

• Un développement modulaire et incrémental de la base de règles floues. En effet, le comportement global du véhicule résulte de la combinaison d'un certain nombre de comportements de base (suivi de trajectoire, évitement d'obstacles fixes, etc.) qui peuvent être développés et testés de manière indépendante (Fig. 8).
• L'utilisation d'une méthode d'apprentissage pour automatiser la détermination des poids des différentes règles floues.

  
Figure 8: test du comportement de base ``suivi de trajectoire'' et comparaison avec l'approche ``automatique'' de Kanayama.