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Soutenance de Thèse : Yingchong MA

Titre de la Thèse :

Planification de trajectoire et commande pour les robots mobiles non-holonomes

Date :

Jeudi 19 décembre 2013 - 14 h 30 - Salle du conseil - INRIA - Bât A

Le jury est composé de :

Directeur de thèse : Wilfrid Perruquetti, Professeur, Ecole Centrale de Lille, Villeneuve d’Ascq
Co-Directeur de thèse : Gang Zheng, Chargé de recherche, Inria Lille, Villeneuve d’Ascq

Rapporteur : Pascal Morin, Professeur, Université Pierre et Marie Curie, Paris
Rapporteur : Cédric Join, Maître de conferences (HDR), Université de Lorraine, Vandoeuvre

Membre : Philippe Fraisse, Professeur, Université Montpellier 2, Montpellier
Membre : Eva Crück, Ingénieure de recherche, Ecole Polytechnique, Paris
Membre : Jean-Pierre Richard, Professeur, Ecole Centrale de Lille, Villeneuve d’Ascq

Résumé :

Ce travail vise a proposer de nouvelles strategies pour la planification et la commande des robots mobiles non-holonomes.

D’abord, la problematique d’identification des differents modeles cinematiques de robot mobiles est discutee. Le modele cinematique du robot est formule comme un systeme singulier non-lineaire et a commutation, donc l’identification de modele est simplifiee a l’identification en temps reel du signal de commutation. Ensuite, sur la base du modele identifie du robot, un algorithme de planification locale est propose, dans lequel le contour irregulier de l’obstacle est represente par des segments. La trajectoire est obtenue en resolvant un probleme de commande optimale avec contraintes. Puis nous appliquons un controleur i-PID pour controler le robot mobile non-holonome avec la perturbation dans les mesures. Un parametre de commutation α est propose en raison de la particularite du systeme non-holonome. En plus de notre algorithme de planification propose, une autre approche de planification en utilisant les champs de potentiels est proposee. La nouvelle fonction de champ de potentiel est en mesure de resoudre les problemes de minima locaux et de produire des forces lisses pour eviter les oscillations. Enfin, une approche de planification cooperative entre robots est proposee en utilisant les informations locales partagees par chaque robot. Un algorithme pour etendre les obstacles et fusionner les obstacles qui s’entrecroisent est propose. Le graphe de visibilite est utilise pour chaque robot afin de generer une serie d’objectifs intermediaires qui pourront le guider vers son objectif final.