Précédent : Stabilisation de robots mobiles et Remonter : Résultats nouveaux Suivant : Programmation de systèmes hybrides
Précédent : Stabilisation de robots mobiles
et Remonter : Résultats nouveaux Suivant :
Programmation
de systèmes hybrides
Participants : Patrick Rives, Jean-Jacques Borrelly,
Laurence Pelletier, Jose-Luis Carrilho-Sequeira, Alessandro
Corrêa Victorino, François-Xavier Espiau.
Mots clés : Planification et commande référencée capteur, carte de visibilité, réactivité et navigation sûre d'un robot mobile, localisation et cartographie, capteur de vision et de télémétrie, coopération multisensorielle .
La première action concerne l'utilisation de données
télémétriques et odométriques pour la cartographie et la
localisation d'un robot mobile évoluant dans un environnement
structuré mais inconnu. Nous étudions dans cet axe de recherche
des techniques permettant à la fois la localisation et la
construction incrémentale d'une carte de l'environnement. La
difficulté du problème réside dans le fait que la localisation à
l'instant courant k va devoir être réalisée à partir des
éléments de l'environnement découverts et reconstruits dans les
N perceptions précédentes et qui restent visibles à
l'instant k. Bien entendu, la précision de la localisation
est d'autant plus grande que l'étape de reconstruction est
fiable. De façon duale, les nouveaux éléments de l'environnement
découverts à l'instant k sont recalés dans le repère
initial à k = 0 en utilisant la localisation estimée à
l'instant k. Une analyse simple de la méthode montre
qu'elle est d'autant plus précise que les éléments de
l'environnement (amers naturels) restent dans le champ de
perception longtemps. Il importe donc de trouver un équilibre
entre la fonction d'exploration (i.e. découvrir le maximum
d'éléments inconnus de l'environnement) et la fonction
localisation (i.e. garder le maximum d'amers connus au
cours du déplacement). Ce sera le rôle de la stratégie de
perception.
Dans le cas de scènes d'intérieur relativement structurées, les proximètres à ultrasons permettent, pour un faible coût, d'obtenir des mesures de distances pouvant être utilisées pour la localisation. En contrepartie, ces mesures sont souvent de mauvaise qualité et contiennent de nombreux artefacts qui doivent être filtrés. De plus, le modèle géométrique de l'environnement est souvent mal connu. Les résultats obtenus l'année dernière portaient principalement sur l'amélioration de la qualité des mesures fournies par les capteurs ultrasons. Nous avions montré qu'il était possible de remonter à des informations plus riches sur la distance et l'orientation d'une cible supposée planaire en associant plusieurs capteurs ultrasons et en utilisant un principe de triangulation géométrique. Malgré ses bonnes performances, cette approche ne permet pas d'éliminer totalement les mesures aberrantes correspondant, par exemple, à des phénomènes de réflexions multiples. Nous avons complété, cette année, ce travail sur l'amélioration de la qualité des données ultrasonores par l'adjonction d'une méthode de rejet utilisant un algorithme de vote implémenté au moyen d'une transformée de Hough. Les résultats se trouvent sensiblement améliorés au détriment, toutefois, d'un accroissement important du temps de calcul. Il semble que nous soyons parvenu à la limite de ce que l'on peut espérer obtenir en termes de performances de ce type de capteurs ultrasonores. Malgré leurs avantages (faible coût, simplicité de mise en oeuvre...), ils se révèlent peu adaptés à des tâches de localisation, principalement du fait de leur faible portée. Leur intérêt en robotique mobile reste important dans le domaine de la détection et de l'évitement d'obstacles où leur champ large de perception permet de définir un volume de protection autour du robot. Du fait des progrès technologiques récents, une alternative intéressante en terme de capteur de localisation pourrait être fournie par les télémètres laser à balayage dont un exemplaire est en cours d'intégration sur notre robot.
Cette année a également été consacrée à l'intégration des algorithmes de localisation et de cartographie basés sur la fusion entre données odométriques et données US, au sein d'un environnement logiciel nommé LocMap écrit en MATLAB. Cet outil a pour particularité de permettre à la fois la validation des algorithmes à partir de données simulées et leur exploitation sur les données réelles fournies par notre robot expérimental. Du point de vue de la simulation, il permet de décrire et de manipuler des environnements polygonaux, des modèles de capteurs et des modèles de robots. Dans le cas d'une expérimentation sur un système physique, il permet d'acquérir et de traiter les données ultrasons ou vision provenant du robot et de calculer les déplacements qui sont, par la suite, réalisés par le robot.
La figure 2 représente les résultats de la localisation et de la cartographie de notre salle d'expérimentation.
La seconde action de recherche concerne la planification de stratégies de déplacement sûres pour un véhicule évoluant dans un environnement structuré connu. Ce travail a été initialisé dans le cadre de l'action de développement PRAXITÈLE, avec comme problématique, la conduite automatique d'un véhicule dans un environnement protégé de type « Parking ». Nous supposerons, dans un premier temps, que cet environnement est structuré, statique et connu. Les méthodes développées seront applicables à tout environnement répondant à ces critères, notamment les environnements d'intérieur.
Des résultats antérieurs ont montrés qu'à travers le
formalisme de la commande référencée capteur et des fonctions de
tâches [[7]], un robot
mobile pouvait se déplacer en s'asservissant sur des éléments de
son environnement local en utilisant de capteurs extéroceptifs
tels que la vision ou la télémétrie. Ces approches, quoique
locales, garantissent de bonnes propriétés de convergence et de
robustesse difficilement atteignables dans le cas de suivi de
trajectoire utilisant des capteurs proprioceptifs tels que
l'odométrie. L'idée de base est d'exploiter ces bonnes propriétés
locales dans un algorithme de planification de déplacements en
enchaînant des tâches élémentaires référencées capteur. Cette
approche nécessite d'une part de définir des actions élémentaires
référencées capteur permettant de contrôler l'interaction entre
le robot et son environnement local, d'autre part d'être capable
de manipuler ces actions élémentaires au niveau de la
planification afin de produire une séquence permettant à partir
d'une configuration initiale d'atteindre une configuration
souhaitée.
Notre approche est basée sur le partitionnement de la carte de l'environnement en lieux caractérisés par le type d'action élémentaire que l'on peut y réaliser. Une action élémentaire étant définie par un couple constitué d'une primitive géométrique locale de l'environnement et d'un capteur, le calcul des CARTES DE VISIBILITÉ des primitives présentes dans l'environnement est indispensable au calcul du partitionnement. Il faut noter que la notion de visibilité que nous utilisons est un peu différente de celle manipulée en synthèse d'images, à savoir : l'ensemble des primitives visibles d'un certain point de vue. Dans notre cas, il s'agit de déterminer les régions de l'espace d'où une certaine primitive peut être vue, totalement ou partiellement. Les algorithmes existants ne répondant que de façon incomplète à ce problème, nous avons développé un environnement complet de calcul de cartes de visibilité, totale ou partielle, pour les sommets et arêtes de polygones dans le plan. Cet environnement s'appuie sur la bibliothèque de manipulation d'objets géométriques LEDA. Les principaux résultats obtenus cet année concernent la prise en compte de topologies particulières telles, par exemple, le cas de polygones présentant des segments ou des sommets alignés. Une illustration des ambiguïtés pouvant survenir lors de la reconstruction d'une région de visibilité est présentée à la figure 3. Dans cet exemple, la difficulté réside dans le bon ordonnancement des sommets détectés par l'algorithme de balayage utilisé dans le calcul de la visibilité. Ce type de topologie, extrêmement courant dans les environnements rencontrés en robotique mobile, n'avait pas fait l'objet, à notre connaissance, de travaux dans le cas du calcul de la visibilité partielle des arêtes.
Une fois que le partitionnement de l'espace en régions de visibilité étiquetées par l'ensemble des actions élémentaires référencées capteurs admissibles est réalisé, le problème de la planification de chemin peut être posé en terme d'optimisation d'un critère de parcours de graphe.
