Navigation autonome et commande référencée capteurs de robots d'assistance à la personne

Discipline

Electronique, microelectronique, optique et lasers, optoelectronique microondes robotique

Classification

Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres

Robots mobiles, Navigation autonome, Asservissement visuel, Diagramme de Voronoï

Mots-clés

Robots mobiles - Commande automatique,

Capteurs (technologie),

Voronoi, Polygones de,

Robots de service,

Robots autonomes,

Intelligence artificielle

L’autonomie d’un agent mobile se définit par sa capacité à naviguer dans un environnement sans intervention humaine. Cette tâche s’avère très demandée pour les robots d’assistance à la personne. C’est pour cela que notre contribution s’est portée en particulier sur l’instrumentation et l’augmentation de l’autonomie d’un fauteuil roulant pour les personnes à mobilité réduite. L’objectif de ce travail est de concevoir des lois de commande qui permettent à un robot de naviguer en temps réel et en toute autonomie dans un environnement inconnu. Un cadre de perception virtuelle unifié est introduit et permet de projeter l’espace navigable obtenu par des observations éventuellement multiples. Une approche de navigation autonome et sûre a été conçue pour se déplacer dans un environnement peu encombré dont la structure peut être assimilée à un couloir (lignes au sol, murs, délimitation herbes, routes...). La problématique a été résolue en utilisant le formalisme de l’asservissement visuel. Les caractéristiques visuelles utilisées dans la loi de commande ont été construites à partir de la représentation virtuelle (à savoir la position du point de fuite et l’orientation de la ligne médiane du couloir). Pour assurer une navigation sûre et lisse, même lorsque ces paramètres ne peuvent pas être extraits, nous avons conçu un observateur d’état pour estimer les caractéristiques visuelles dans le but de maintenir la commande fonctionnelle du robot. Cette approche permet de faire naviguer un robot mobile dans un couloir même en cas de défaillance sensorielle (données non fiables) et/ou de perte de mesure. La première contribution de cette thèse a été étendue en traitant tout type d’environnement encombré statique ou dynamique. Cela a été réalisé en utilisant le diagramme de Voronoï. Le diagramme de Voronoï généralisé, également appelé squelette, est une représentation puissante de l’environnement. Il définit un ensemble de chemins à la distance maximale des obstacles. Dans ce travail, une approche d’asservissement visuel basée sur le squelette extrait en temps réel était proposée pour une navigation autonome et sûre des robots mobiles. La commande est basée sur une approximation du DVG local en utilisant le Delta Medial axis, un algorithme de squelettisation rapide et robuste. Ce dernier produit un squelette filtré de l’espace libre entourant le robot en utilisant un paramètre qui prend en compte la taille du robot. Cette approche peut faire face aux bruits de mesure au niveau de la perception et au niveau de la commande à cause des glissement des roues. C’est pour cela que nous avons conçu une approche d’asservissement visuel sur une prédiction d’une linéarisation du DVG. Une analyse complète a été réalisée pour montrer la stabilité des lois de commandes proposées. Des simulations et des tests expérimentaux valident l’approche proposée.