ROBOTIQUE MOBILE ET METHODES DE NAVIGATION : CONTRAINTES ET SOLUTIONS

ROBOTIQUE MOBILE ET METHODES DE NAVIGATION : CONTRAINTES ET SOLUTIONS

Types de coopération des robots

Dans les systèmes multi-robots, deux types de coopérations peuvent être distinguées : la coopération émergente et la coopération intentionnelle [GERK02] [ADO05] [VAN10].

La coopération émergente

Ce type de coopération est habituellement mise en œuvre dans la robotique en essaim. Cette approche s’inspire des observations de sociétés biologiques en particulier les fourmis, les abeilles et les oiseaux pour développer des comportements similaires dans les équipes de robots. Dans de tels systèmes, la coopération n’est pas explicitement définie. Mais, elle émerge des interactions locales entre les robots eux-mêmes et entre les robots et l’environnement selon des règles simples. Une des grandes forces de cette approche est qu’elle permet aux robots d’opérer dans des situations imprévues et de s’adapter aux conditions changeantes. La coopération émergente a couramment été appliquée pour des groupes de robots homogènes. Elle s’appuie sur une redondance des compétences et des ressources à travers le groupe pour obtenir une bonne performance globale comme observé dans les sociétés biologiques. La difficulté de cette approche, c’est qu’il est difficile d’identifier les comportements individuels des robots, parce qu’ils sont très éloignés de la tâche globale à réaliser. Un autre problème est le nombre de robots qui doit être important pour que l’émergence aura lieu.

La coopération intentionnelle

Ce type de coopération est un mécanisme qui implique que les robots coopérant par le biais d’échanges d’informations et de négociations directement liées à la tâche à accomplir. Ce type de coopération nécessite donc une communication explicite. Il permet de mieux exploiter les capacités d’équipes de robots hétérogènes en l’exploitant pour accomplir des actions complémentaires directement liées à la tâche à réaliser. Ces actions sont obtenues en décomposant la tâche correspondante. Cette démarche descendante est plus simple à mettre en œuvre que la démarche ascendante de la coopération émergente.

 Mission, tâches, sous-tâches

L’idée de base dans de nombreux travaux en robotique est de décomposer une mission en un ensemble de tâches (reliées). Puis, ces tâches sont à leur tour décomposées en sous-tâches. Cette subdivision se poursuit jusqu’à ce que l’on arrive à des sous-tâches élémentaires. Une sous-tâche est dite élémentaire si elle est directement réalisable par un seul robot. Après avoir terminé la décomposition, il faut répartir les sous-tâches élémentaires sur les robots. Puis, les robots vont réaliser ces sous-tâches, et ainsi accomplir leur mission.

Mécanisme de coopération

La façon dont une mission est décomposée en tâches, l’ordre d’exécution de ces tâches et le niveau de synchronisation des actions de robots pendant l’exécution des sous-tâches élémentaires représentent ensemble la logique du mécanisme de coopération. Parmi les protocoles de communication qui existent on trouve le protocole de réseau contractuel (en anglais : Contract-Net Protocol – CNP), inventé par Smith [SMIT80] qui est le plus utilisé. Le CNP est largement mis en œuvre dans la robotique grâce au compromis entre la répartition des charges sur les robots et la décision centralisée. Presque toutes les applications robotiques qui sont déjà validées reposent sur une variante ou une autre du CNP pour l’attribution des tâches.

Performance du système et fonction d’utilité

La répartition des sous-tâches élémentaires entre des robots doit être réalisée de manière à ce que le système multi-robots soit le plus performant possible afin de réaliser une tâche et plus généralement la mission. La performance du système peut être représentée par des caractéristiques comme, par exemple, le temps d’exécution de la mission, la complexité algorithmique, la robustesse et la tolérance aux pannes. Elle peut dépendre de la structure globale du système, par exemple, de la stratégie de décomposition des tâches ou des caractéristiques de la communication, etc. Idéalement, tous ces facteurs devraient être pris en compte dans l’évaluation de la performance du système. Cependant, une telle quantité est souvent difficile à mesurer lors de l’exécution du système. Par conséquent, on emploie l’utilité comme estimation de la performance [GERK04].
L’utilité a pour origine l’économie dans laquelle le terme fait référence à la satisfaction relative reçue de la consommation d’une marchandise ou d’un service. Aujourd’hui, ce concept est couramment exploité dans la recherche opérationnelle, dans la théorie de jeux et dans la coordination robotique. L’idée sous-jacente est qu’un membre d’une société est le plus à même de mesurer son aptitude pour réaliser une action et la traduire en un nombre comparable avec les mesures des autres membres de la société. Cette mesure est nommée diversement même dans le même domaine, comme l’habilité, le coût, l’évaluation, ou bien le revenu perçu pour la réalisation d’une tâche. Cette idée est reprise dans la coopération robotique, comme le montre l’excellente synthèse sur l’allocation des tâches [GERK04].

Communication dans un SMR et réseaux ad hoc

Dans les systèmes multi-robots, les robots ont besoin de communiquer pour coopérer effectivement. Afin d’atteindre un degré élevé de flexibilité et d’autonomie, la communication entre les robots dans un système multi-robots devrait reposer sur des technologies de communication sans fil. De plus, la technologie employée doit permettre aux robots de s’organiser automatiquement en réseau, afin d’être opérationnels dès qu’ils sont mis en place sans aucune administration centralisée. En plus de l’auto-configuration du réseau, la technologie de communication doit être capable de s’adapter aux mobilités des robots pendant leur mission. Un réseau avec de telles caractéristiques est connu sous le nom réseau ad hoc mobile [PER08]. Le défi est : comment coopérer les robots dans le but d’avoir une zone de couverture optimale, de sorte que la connectivité du réseau ne soit pas compromise. Ce problème a été identifié récemment dans la communauté robotique et fait l’objet de nombreux travaux. Dans le but de résoudre ce problème, il faut proposer un algorithme qui permet aux robots : D’avoir une zone de couverture optimale par la propagation des robots mobiles. De vérifier localement si le robot est bien connecté à ces robots voisins dans le réseau. De planifier et réaliser un déplacement en gardant en même temps la connectivité. En se basant sur les caractéristiques déjà citées des réseaux mobiles ad hoc, l’utilisation de ces derniers pour la communication entre les robots mobiles dans le but de résoudre le problème de la zone de couverture, ou on ne peut raisonnablement pas exiger l’existence d’une infrastructure de communication, est extrêmement adéquate [DEF06].

Réseau sans fil
Un réseau sans fil (en anglais Wireless network) est un réseau dans lequel les machines participantes peuvent communiquer sans liaison filaire. Ils sont basé s sur des liaisons utilisant des ondes radioélectriques (radio ou infrarouge) ` a la place des câbles habituels (coaxial, paire-torsade ou fibre optique). Dans ce type de réseau, les utilisateurs ont la possibilité de se déplacer dans un certain périmètre de couverture géographique sans perdre le signal.

Table des matières

PAGE DE GARDE
DEDICACE
REMERCIEMENTS
TABLE DES FIGURES
TABLE DES ALGORITHMES ET TABLEAUX
INTRODUCTION GENERALE
1. PROBLEMATIQUE
2. MOTIVATIONS
3. CONTRIBUTIONS
4. PLAN DE LA THESE
CHAPITRE 1 : ROBOTIQUE MOBILE ET METHODES DE NAVIGATION : CONTRAINTES ET SOLUTIONS
1. INTRODUCTION
2. DEFINITIONS ET DOMAINES D’APPLICATIONS D’UN ROBOT MOBILE
a. Définitions des robots mobiles
a-1. Définition selon Antidote
a-2. Définition Selon Wikipédia
a-3. Robotique Mobile Autonome
b. Quelques domaines d’application actuels et émergeant
c. Types de systèmes de mobilité sur sol solide
3. ARCHITECTURES DES ROBOTS
a. Architecture de contrôle
a. Les composants matériels
b. Les composants logiciels
4. PERCEPTION
a. Classification des capteurs en robotique
a-1. Capteurs internes (proprioceptifs)
a-2. Capteurs d’environnement (externes, senseurs extéroceptifs)
b. Classification des senseurs
b-1. Les systèmes de vision
b-2. Les senseurs proximétriques
b-3. Les senseurs de contact
5. LOCALISATION
a. Les méthodes de localisation
a-1. Localisation absolue sur balises
a-2. Localisation statique
a-3. Télémétrie
a-4. Recalage
a-5. Localisation multi-capteurs
a-7. Localisation et cartographie simultanées (slam)
b. Caractéristiques des différentes techniques de localisation
6. NAVIGATION
a. Différentes stratégies de navigation
a-1. Navigation réactive
a-2. Navigation globale ou navigation hybride
b. Représentation de l’environnement
c. Planification de chemins
d. Différentes Architectures
d-1. Architecture délibérative
d-2. Architecture comportementale
d-3. Architecture hybride
e. Approches de navigation
e-1. Approches classiques
e-2. Approches avancées
f. Quelques méthodes connues
f-1. Navigation avec la logique floue
f-2. Les algorithmes génétiques
f-3. Les systèmes multi-agents
f-4. Espace des configurations
f-5. Décomposition en cellule
f-6. Les Feuilles de routes (Roadmaps)
f-7. Graphe de visibilité
7. NAVIGATION AUTONOME D’UN ROBOT MOBILE EN ENVIRONNEMENT NATUREL
a. Principe général
b. Fonctionnalités de navigation
8. LES DIFFICULTES DE LA ROBOTIQUE MOBILE
9. CONCLUSION
CHAPITRE 2 : COOPERATION MULTI-ROBOTS POUR LE MAINTIEN DE LA COUVERTURE
1. INTRODUCTION
2. POURQUOI LA COOPERATION ENTRE ROBOTS MOBILES ?
3. LES TYPES DES SYSTEMES MULTI-ROBOTS
a. Système multi-robots homogènes
b. Systèmes multi-robots hétérogènes
4. APPORTS DES SYSTEMES MULTI-ROBOTS
a. Avantages des systèmes multi-robots sur les mono-robots
b. Comportements collectifs
c. Problèmes intrinsèques aux multi-robots
d. Coordination entre robots
e. Communication entre les robots
f. Prise de décision
g. Communication et coopération dans les systèmes multi-robots
h. Motivations conduisant aux systèmes multi-robots coopératifs
h-1. Tolérance aux fautes
h-2. Meilleure efficacité et/ou performance
h-3. La complexité de la tâche
h-4. Réduction de coût
h-5. Flexibilité
h-6. Emergence
5. LES METHODES DE COOPERATION ENTRE ROBOTS
a. Communication de bas niveau
b. Communication de haut niveau
6. TYPES DE COOPERATION DES ROBOTS
a. La coopération émergente
b. La coopération intentionnelle
b-1. Mission, tâches, sous-tâches
b-2. Mécanisme de coopération
7. PERFORMANCE DU SYSTEME ET FONCTION D’UTILITE
8. COMMUNICATION DANS UN SMR ET RESEAUX AD HOC
a. Réseau sans fil
b. Réseau mobile
c. Réseaux ad hoc
d. Modes de communication dans les réseaux ad hoc
d-1. Le mode Unicast
d-2. Le mode Multicast (multipoint)
d-3. Le mode Broadcast (la diffusion)
e. Les caractéristiques des réseaux ad hoc
e-1. Absence d’infrastructure
e-2. Routage par relais
e-3. Topologie dynamique
e-4. Taille des réseaux ad hoc
e-5. Hétérogénéité des nœuds
e-6. Multi-sauts
f. Le maintien de la connectivité
9. CONCLUSION
CHAPITRE 3 : NAVIGATION HYBRIDE DANS UN ENVIRONNEMENT OUVERT
1. INTRODUCTION
2. NAVIGATION UTILISANT LA LOGIQUE FLOUE (LF)
a. La mise en œuvre des contrôleurs de navigation (comportements)
b. Variables d’entrée et de sortie
c. Fuzzification et fonctions d’appartenance
d. Les règles d’inférence
3. NAVIGATION UTILISANT LES RESEAUX DE NEURONES IMPULSIONNELS (SPIKING NEURAL NETWORK)
a. Comment l’onde se propage dans l’environnement
b. Architecture du réseau de neurones
c. Processus de planification de chemin
d. Pseudo-code des principales fonctions
4. PROCEDURE D’HYBRIDATION
a. Comment construire notre méthode hybride
5. CONCLUSION
CHAPITRE 4 : COUVERTURE OPTIMALE DES ROBOTS AVEC MAINTIEN DE LA CONNECTIVITE
1. INTRODUCTION
2. PROBLEMATIQUE
3. APPROCHE PROPOSEE : MONDE PARFAIT
a. Pourquoi avoir choisis la forme hexagonale
b. Le déploiement des plus proches voisins d’un robot
c. Scénario didactique explicatif
d. Les organigrammes des grandes fonctions de notre approche CCAcR
e. Le pseudocode de notre algorithme CCAcR
f. Algorithmes de la méthode C2AP
4. APPROCHE PROPOSEE : AVEC OBSTACLES
5. CONCLUSION
CHAPITRE 5 : NOS APPROCHES ET LEURS RESULTATS
1. INTRODUCTION
2. NAVIGATION HYBRIDE POUR UN ROBOT
a. Comparaison avec l’algorithme BUG2
a-1. Le principe de l’algorithme BUG2
a-2. Les résultats de simulation de la logique floue et BUG2
a-3. Discussion
b. Réseaux de neurones impulsionnels
c. Simulation et discussion de la méthode hybride
c-1. Scénario 1
c-2. Scénario 2
c-3. Partie Logique flou avec vitesse variable
3. SIMULATION POUR LE MAINTIEN DE LA CONNECTIVITE
a. Exemples de simulation en cas idéal
a-1 Scénario 1
a-2. Scénario 2
a-3. D’autres scénarios
b. Comparaison avec l’approche C2AP
b-1. Zone de couverture et le temps de stabilisation
b-2. Distance parcourue
b-3. Messages en réseau et l’énergie résiduelle
c. Simulation dans un environnement avec des obstacles
4. CONCLUSION
CONCLUSION GENERALE
1. BILAN DE NOS TRAVAUX
2. PERSPECTIVES A NOS RECHERCHES
REFERENCES
1. THESES ET LIVRES
2. PUBLICATIONS ET COMMUNICATIONS
3. WEBOGRAPHIE

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