Comme nous l'avons évoqué, la simulation joue un rôle primordial dans les diérentes phases de développement d'un AUV. Son atout majeur est la possibilité de prévoir et de corriger les défauts éventuels qui pourraient mener à une mise en service longue et
Chapitre 1 : État de l'art
Fig. 1.2 Un simulateur hors-ligne n'utilise ni le logiciel ni l'ordinateur du robot réel. Un ou des algorithmes de contrôle interagissent avec un modèle dynamique sur un ordinateur. Éventuellement il est possible d'ajouter un environnement virtuel pour tester certains algorithmes faisant intervenir des capteurs extéroceptifs.
coûteuse des véhicules. Les simulateurs hors-ligne, encore appelés simulateurs o ine, cor- respondent à une classe de simulateur permettant de mettre au point les lois de commande et les algorithmes de traitement de l'information ; ils permettent notamment d'en déter- miner les performances théoriques (voir gure 1.2). Durant la phase de conception par exemple, les simulateurs hors ligne sont très utiles. L'outil MATLAB/Simulink se révèle ainsi être un excellent outil pour réaliser ce type de simulation. En eet, il existe de nom- breuses toolbox disponibles pour les robots sous-marins, incluant bien sûr les AUVs [15]. Cette toolbox par exemple, met à disposition un environnement qui propose les ressources nécessaires pour une implémentation rapide des modèles mathématiques des systèmes ma- rins et permet ainsi à l'utilisateur de se focaliser sur la conception du contrôle.
Bien que cette toolbox soit utile pour la simulation du modèle des robots et pour la concep- tion de la commande, elle ne reproduit pas tous les aspects de la réalité (notamment celle du monde extérieur). Les capteurs extéroceptifs tels que sonars et autres caméras, ne sont donc pas modélisés. Cela représente une limitation majeure, lorsque l'on souhaite tester des architectures de contrôle perfectionnées qui interagissent avec l'environnement ou avec d'autres engins leur permettant de prendre des décisions ; de telles architectures ne peuvent être testées avec ce genre de simulateur. Il est donc nécessaire de compléter ces toolboxes avec du code permettant l'utilisation de capteurs extéroceptifs. C'est par exemple le cas dans [16] qui utilise un environnement Matlab/Simulink incluant la simu- lation d'un monde virtuel pour tester en simulation diérents contrôles d'un AUV. Bien que l'environnement de simulation permette l'utilisation d'un sonar, d'autres capteurs extéroceptifs, comme un capteur de salinité ou une caméra ne peuvent être utilisés.
1.3 Les simulateurs hors-ligne
Fig. 1.3 Incorporation d'un chier netCDF dans le modèle Simulink
vision par sonar et caméra. En utilisant les capacités d'OpenGL, les auteurs parviennent à une simulation hors ligne réaliste du système de vision.
Dans [18], les auteurs ont développé un simulateur hors-ligne qui permet de tester des algorithmes adaptatifs d'échantillonnage de l'océan (mesures caractéristiques physiques permettant de produire un maillage). Ce type d'algorithme permet d'optimiser la trajec- toire des plate-formes de mesures en temps-réel et sans intervention de l'homme. Cette op- timisation basée sur le partage des données acquises fait l'objet de nombreuses recherches. Pour pouvoir tester ces algorithmes les plate-formes doivent donc pouvoir communiquer. Le simulateur supporte cette fonctionnalité en permettant aux entités de partager les données acquises en utilisant un espace de mémoire partagée (workspace de Matlab). Un aspect intéressant de ce simulateur réside dans le fait que les données environnementales (typiquement la répartition des températures et de la salinité dans l'océan) sont incorpo- rées au modèle utilisé dans la simulation à partir d'un format de données très utilisé dans la communauté des océanographes (Network Common Data Form appelé netCDF). Une toolbox de Matlab est utilisée pour extraire et manipuler les données contenues dans le chier netCDF. Une fois ces données extraites, elles sont réparties sur une grille (Arakawa C-Grids) avant d'être incorporées au modèle Simulink (voir gure 1.3).
Dans [19], les auteurs présentent un simulateur capable de reproduire les comporte- ments d'AUVs. Toutes les entités appartenant à la simulation sont décrites sous forme de classes, puis on décrit les interactions entre les objets instanciés (voir gure 1.4). Cette programmation est réalisée en langage SHIFT (langage destiné à décrire les réseaux dynamiques d'automates hybrides) qui permet de développer rapidement ce genre d'ap- plications (4000 lignes de code en SHIFT équivalent à 14000 lignes de code en C d'après les auteurs). Ce simulateur a été créé dans le cadre de l'océanographie côtière et permet de simuler plusieurs AUVs simultanément. Le but est de tester la logique des architec- tures de contrôle pour le multi-AUV. Le simulateur met en ÷uvre un modèle d'AUV à six ddl (degrés de liberté), diérents phénomènes océanographiques, les interactions entre les véhicules et l'environnement, des modèles de capteurs et d'actionneurs et en n les communications. Ce simulateur a été utilisé pour tester une mission mettant en ÷uvre
Chapitre 1 : État de l'art
Fig. 1.4 Représentation graphique des entités et de leur hiérarchie décrite en SHIFT
Fig. 1.5 Architecture du simulateur six AUVs Phoenix.
Dans [20], les auteurs exposent le fonctionnement d'un simulateur pour un ROV. Il a été pensé pour permettre de réaliser des tests comparatifs et des évaluations de performance pour plusieurs contrôles et guidages, dans des situations proches de celles de la réalité (courant, absence de GPS, présence d'un câble ombilical, ...). Ce simulateur a été développé dans l'environnement Matlab/Simulink et est divisé en plusieurs librairies facilement interchangeables pour réaliser diérents tests. L'architecture de simulateur est présentée gure 1.5.
En n dans [21], les auteurs ont développé un simulateur appelé RobSym pour leur AUV Roby. Ce simulateur comporte un modèle dynamique simple permettant de repro- duire le comportement de Roby ; il est utilisé pour tester les algorithmes de contrôle, de plani cation et de ltrage des données capteurs. Ces algorithmes peuvent ensuite être implémentés sans presque aucune modi cation sur le contrôleur du robot.
Il est à noter que :
La granularité dans le temps et l'espace d'un modèle a des conséquences sur les résultats de l'exploitation du simulateur. Il est donc nécessaire de déterminer la gra- nularité requise en fonction de ce que l'on souhaite observer : il ne sera pas forcément intéressant de modéliser les marées à la microseconde pour tester l'e cacité d'une loi de commande d'un AUV...