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Soutenance de Thèse : Daji TIAN
Titre de la Thèse :
"Optimisation de la Cartographie et la Navigation des Robots Mobiles Coopératifs"
Date :
Jeudi 18 décembre 2014 - Grand Amphithéâtre - Ecole Centrale de Lille
Le Jury est composé de :
Directeur de thèse : M. Abdelkader EL KAMEL, Ecole Centrale de Lille
Rapporteurs :
M. Noureddine ELLOUZE, Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tunis, Tunisie
M. Dumitru POPESCU, Université Polytechnique de Bucarest, Roumanie
Membres :
M. Pierre BORNE, Ecole Centrale de Lille
M. Olivier COLOT, Université de Lille 1
Mme Shaoping WANG, Beihang University (BUAA), Chine
Résumé :
Cette thèse présente d’abord une méthode d’exploration mono-robot, ensuite une stratégie coopérative décentralisée d’exploration pour un groupe de robots équipés de range finders. Une carte 2-D de la zone explorée est construite sous la forme de figure en pixels et est étendue par les robots en utilisant un planner local qui décide automatiquement entre l’information gagnée et le coût d’exploration. La carte est construite en utilisant la méthode des moindres carrés pour réduire les erreurs des données des capteurs. En divisant la tâche globale en sous-tâches, un contrôleur intelligent permet de réduire la complexité. Cependant, la fusion des différents comportements ayant des objectifs différents peut entraîner des contradictions et modifier ainsi la stabilité du système. Par conséquent, la question du mécanisme de coordination de comportements est essentielle pour réaliser un mouvement sécurisé sans collisions. Une méthode intégrée par la coordination des comportements et de commande par fusion est proposée dans le présent travail. Une nouvelle approche basée sur cinq comportements de base pour la navigation de robots mobiles est discutée.
Player/Stage est un projet de logiciel open-source pour la recherche sur la robotique. Ses composants comprennent le serveur de réseau et les simulateurs de robot pour plusieurs types de plates-formes de robots. Nous utilisons principalement la simulation sous Player/Stage pour tester nos algorithmes en exploration mono-agents/multi-agents, en cartographie et en navigation. Les résultats obtenus montrent que les solutions proposées sont efficaces et peuvent être utilisées dans des robots réels.