Une navigation basée vision

Des synthèses détaillées des schémas de navigation proposées dans la littérature sont réalisées dans [Franz 00, DeSouza 02]. Nous nous limiterons ici à ceux qui utilisent un capteur de vision. Deux groupes de méthodes se dégagent : la navigation associative, et la navigation par suivi.

Comme leur nom l’indique, les méthodes associatives « associent » une action à chaque posi- tion de l’environnement. Une fois localisé, le robot cherche dans sa mémoire le mouvement associé à sa position. On retrouve un tel schéma d’exécution dans [Matsumoto 00a, Matsumoto 00b]. L’image acquise par une caméra omnidirectionnelle est localisée dans la ou les séquences préalablement apprises. Le robot effectue alors le mouvement associé à l’image de la base la plus semblable. Dans ce contexte, les informations visuelles ne sont pas utilisées pour contrôler les mouvements du robot, mais seulement pour le localiser. De ce fait, l’information de mouvement peut être considérée comme un ordre donné au robot, puisqu’il ne dispose que d’un seul mouve- ment possible tant que la même image de la base est considérée comme la plus proche.

Plutôt que des ordres, la base peut proposer au robot différents comportements comme autant de stratégies de navigation qui peuvent être employées successivement. Ces schémas donnent plus de liberté au robot, et lui permettent surtout de pouvoir réagir s’il s’éloigne de la trajectoire idéale. Les caractéristiques locales de l’environnement guident le choix de la stratégie de navigation à employer. Dans [Gaspar 00, Vassallo 00], deux stratégies sont à la disposition du système robotique : la navigation topologique et le suivi de trajectoire. La navigation topologique est utilisée lorsqu’une grande distance est à parcourir, et que la position exacte du robot n’a pas besoin d’être contrôlée. Ce cas de figure est appliqué lors de déplacements le long d’un couloir par exemple, où les mouvements cherchent seulement à garder le robot au milieu de ce corridor qui est délimité par deux lignes. Le suivi de trajectoire basé vision est quant à lui utilisé pour des déplacements critiques, comme pour traverser une porte, ou encore pour tourner. L’asser- vissement visuel 2D est alors utilisé pour que les primitives d’intérêts suivent des trajectoires

prédéfinies. Dans [Katsura 03], la définition des stratégies est effectuée automatiquement lors de la phase d’apprentissage, en étudiant les mesures de positions du système robotique obtenu par odométrie. Les mêmes schémas de navigation sont considérés (navigation topologique et suivi de trajectoire). Le suivi de trajectoire est par contre réalisé en utilisant l’odométrie et un systèmeGPS. La navigation par suivi consiste à définir une trajectoire que doit effectuer le robot durant son déplacement. Cette trajectoire est souvent définie par les trajectoires images que doivent suivre les primitives d’intérêt. En fonction du modèle du capteur et du système robotique utilisé, une matrice

d’interaction est définie et les techniques d’asservissement visuel peuvent alors être utilisées [Gaspar 00, Gracias 03]. Dans la deuxième méthode de [Gaspar 00], l’asservissement visuel 2D

permet de contrôler la position d’un ensemble d‘amers dans le cas d’un robot doté d’une caméra panoramique et qui se déplace sur un plan. Dans [Gracias 03], un schéma d’asservissement visuel permet de contrôler la position du point au centre de l’image afin qu’un robot sous-marin suive une trajectoire prédéfinie sur une mosaïque du fond marin.

Finalement, la navigation par suivi revient à changer la position désirée à chaque instant (ou quasiment) de la boucle d’asservissement. À moins d’utiliser des techniques de transfert d’images comme dans [Mezouar 02c], il est nécessaire de sauvegarder ces positions pour chaque instant. Le volume de données nécessaire devient très conséquent si l’environnement de navigation est vaste. Pour diminuer la quantité d’information nécessaire, une solution est de ne conserver qu’un sous-échantillonage des séquences d’apprentissage. Les techniques d’asservissement visuel peuvent toujours s’appliquer, et chaque image de la séquence correspond alors à une cible intermédiaire vers laquelle le robot doit se diriger. Dans [Rasmussen 96], l’erreur entre la position courante des points dans l’image et celle désirée dans l’image intermédiaire permet de définir une fonction de tâche pour un asservissement 2D. Dans [Argyros 01, Burschka 01], l’erreur d’angle

entre les positions courante et désirée de points extraits d’images panoramiques est utilisée. [Jones 97] considère quant à lui l’information de corrélation (ZNCC) calculée sur l’ensemble de l’image pour se diriger vers les images intermédiaires. Dans [Mezouar 02c], les méthodes de planification de trajectoires images pour l’asservissement visuel sont étendues pour effectuer des tâches de navigation. Lors de la planification, chaque image intermédiaire est considérée comme une position que doit atteindre le système robotique. Dans [Blanc 04], le contrôle d’un robot non holonome est effectué à l’aide d’une caméra dirigée vers le plafond qui est enrichi par des amers artificiels. La navigation est encore réalisée en considérant les images intermédiaires comme des positions cibles successives.

D’un point de vue vision, ces positions intermédiaires permettent de délimiter des portions de l’espace où un ensemble de primitives est visible et donc utilisable par le robot pour contrô- ler son mouvement. Si une technique de reprojection est utilisée (voir le chapitre 3 précédent), l’asservissement vers une image intermédiaire courante peut être stoppée si assez d’information dans l’image courante peut être mis en relation avec celles de la prochaine image intermédiaire [Rasmussen 96, Burschka 01, Jones 97]. Cependant, le robot est tout de même amené explicite- ment à se diriger vers ces différentes positions intermédiaires.

4.1.4 Positionnement

Les techniques de navigation par planification ont montré leur efficacité pour les applications où le modèle de la scène est déjà connu. La définition de trajectoires directement dans l’espace des configurations permet de considérer des tâches complexes comme la saisie d’objets tout en s’assurant d’éviter les obstacles présents dans la scène.

Mais le modèle de la scène n’est pas toujours disponible comme une information a priori. Les techniques d’asservissement visuel démontrent, dans ce cas, qu’il est possible de s’affranchir d’une phase coûteuse de reconstruction. Cependant, ces méthodes ne permettent pas à elles seules de gérer des tâches de navigation où les positions initiale et désirée sont décrites par des informations visuelles totalement différentes.