Les m´ethodes de navigation pr´esent´ees aux chapitres 2 et 3 se basent sur un
mod`ele cin´ematique diff´erentiel. Cependant, il est possible de concevoir des robots
agricoles avec des cin´ematiques moins classiques, comme par exemple le robot Dino
de Na¨ıo Technologies, visible sur l’image. Sur ce robot `a quatre roues, chacune est
orientable ind´ependamment. L’image 5.1 montre notamment le robot avec toutes
ses roues orient´ees `a 45
◦. Cela lui permet ainsi une tr`es grande flexibilit´e en terme
de d´eplacement. Ainsi, il peut dans cette orientation tourner sur lui-mˆeme sans
frottement. De plus, cela peut lui permettre, dans notre contexte, de maintenir son
orientation constante tout en ´evitant un ´eventuel obstacle. Adapter notre m´ethode `a
cette particularit´e peut offrir certaines opportunit´es `a explorer, notamment en terme
de r´eduction des frottements et de l’augmentation de la pr´ecision odom´etrique.
5.2.2 D´eveloppement de nouvelles lois de commandes
Dans la section 2.2, nous avons introduit deux lois de commandes permettant `a un
robot de rejoindre et de suivre une spirale quelconque. Cependant, chacune de ces
lois souffre de certaines limitations. La premi`ere poss`ede des zones de singularit´e
qui seront forc´ement travers´ees dans un contexte d’´evitement, tandis que la seconde
n’a pas ´et´e prouv´ee globalement asymptotiquement stable sur l’ensemble de l’espace.
Ainsi, nous avons propos´e une solution se basant sur l’usage de l’une ou l’autre de
ces lois de commande en fonction de l’erreur angulaire. Des travaux futurs pourront
se porter sur de d´eveloppement et la d´efinition de lois de commande globalement
asymptiquement stables sur tout le domaine d’´evolution du robot, sans pr´esence de
singularit´e. Des pistes de recherche, bas´ees notamment sur la th´eorie de Lyapunov,
pourront ˆetre explor´ees.
5.2.3 Int´egration dans une manipulation sur site
Dans le chapitre4, des r´esultats pr´eliminaires ont ´et´e expos´es concernant les m´ethodes
Distance-Angle Adaptatifs et les m´ethodes bas´ees sur l’Enhanced Laser Scan. Les
exp´erimentations r´ealis´ees ont permis de valider plusieurs points pratiques de ces
m´ethodes. Par cons´equent, ces solutions devront ˆetre exp´eriment´ees dans le cadre
de tˆaches de navigation typiques d’applications agricoles. De plus, comme cela a
´et´e indiqu´e dans l’introduction, cette th`ese s’est d´eroul´ee dans le cadre du projet
Desherb’eur. Ce projet a impliqu´e diverses personnes, qui ont notamment travaill´e
sur des probl´ematiques de navigation globale [Emmi et al., 2019], ainsi que des
probl´ematiques de suivie de rang´ee et de demi-tour en fin de rang´ee ([Le Flecher et al.,
2017], [Le Flecher et al., 2019]). Dans le cadre de la validation des jalons du projet
Desherb’eur, des r´esultats ont ´et´e obtenus sur le parcours d’une vigne au long-cours
sans ´evitement d’obstacles, et sur l’´evitement d’obstacles dans la vigne. Ainsi, une
d´emonstration long-cours combinant les travaux respectifs des gens ayant contribu´e
sur ce projet pourrait faire l’objet de futurs travaux. Cette d´emonstration simulerait
un cas de navigation et d’utilisation r´eel du robot :
• Le robot partirait de sa zone de stockage et devra se rendre `a l’entr´ee d’une
parcelle, dont la position sera indiqu´ee sur une carte topologique. Il utilisera pour
cela une m´ethode de navigation globale bas´ee GNSS, mais aussi les m´ethodes
d’´evitement d’obstacles pr´esent´ees dans cette th`ese afin de g´erer les ´el´ements
impr´evus qui seront pr´esents sur son chemin.
• Une fois arriv´e `a l’entr´ee de la parcelle, le robot parcourrait les rang´ees successives,
effectuant les demi-tours en fin de rang´ee selon les m´ethodes sp´ecifi´ees.
• Une fois toutes les rang´ees parcourues, le robot devra retourner `a sa zone de
stockage, ´evitant de la mˆeme fa¸con les obstacles statiques et dynamiques pr´esents
sur son chemin.
Pour conclure, l’objectif de cette th`ese a ´et´e d’apporter des solutions techniques
et scientifiques `a la probl´ematique de la navigation d’un robot autonome au sein
d’un environnement agricole. Ces solutions font aussi partie des r´eponses `a une
probl´ematique beaucoup plus globale et importante, visant `a rendre les exploitations
agricoles totalement autonomes, o`u chaque ´etape, de la semence `a la r´ecolte, serait
automatis´ee. Cependant, il est important de rappeler que de part les contributions
scientifiques expos´ees, cette th`ese s’inscrit aussi dans une probl´ematique ´economique
et sociale beaucoup plus contemporaine : relever le d´efi de nourrir une population
humaine grandissante, tout en diminuant de fa¸con urgente l’impact environnemental
et ´ecologique que peut avoir de nos jours l’industrie agricole.
[Adouane, 2009] Adouane, L. (2009). Orbital Obstacle Avoidance Algorithm for
Reliable and On-Line Mobile Robot Navigation. In9th Conference on Autonomous
Robot Systems and Competitions, Castelo-Branco, Portugal.
[Adouane et al., 2011] Adouane, L., Benzerrouk, A., and Martinet, P. (2011). Mobile
Robot Navigation in Cluttered Environment using Reactive Elliptic Trajectories.
In18th IFAC World Congress, Milano, Italy.
[Ahmad et al., 2019] Ahmad, H., Mohamad Pajeri, A. N. F., Othman, N. A., Saari,
M. M., and Ramli, M. S. (2019). Analysis of mobile robot path planning with
artificial potential fields. In Md Zain, Z., Ahmad, H., Pebrianti, D., Mustafa, M.,
Abdullah, N. R. H., Samad, R., and Mat Noh, M., editors, Proceedings of the 10th
National Technical Seminar on Underwater System Technology 2018, pages 181–196,
Dans le document
Navigation autonome d'un robot agricole
(Page 158-162)