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Navigation de Robots Mobiles par Mémoire Sensorielle

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Academic year: 2021

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(1)

HAL Id: tel-00664837

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00664837

Submitted on 31 Jan 2012

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Jonathan Courbon

To cite this version:

Jonathan Courbon. Navigation de Robots Mobiles par Mémoire Sensorielle. Automatique /

Robo-tique. Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2009. Français. �tel-00664837�

(2)

N

o

d'ordre: 000

THÈSE

présentée

DEVANT L'UNIVERSITÉ BLAISE PASCAL - CLERMONT II

pour obtenir

legrade de : DOCTEUR DE L'UNIVERSITÉ BLAISE PASCAL

Mention: Visionet Robotique

par

JONATHAN COURBON

Équiped'a ueil :GRAVIR (LASMEA,UMR 6602 CNRS)

É oleDo torale:S ien esPour l'Ingénieur

Titre de lathèse:

Navigation de Robots Mobiles par Mémoire Sensorielle

COMPOSITION DUJURY

M. : El Mustapha Mouaddib Président

MM. : Simon La roix Rapporteurs

Patri k Rives

M. : Philippe Martinet Dire teur de thèse

MM. : Ni olas Guénard Examinateurs

(3)
(4)

Table des matières 5

1 Introdu tion 1

1.1 Navigation des robots mobiles . . . 3

1.1.1 Per eption. . . 7 1.1.2 Cartographie . . . 9 1.1.3 Lo alisation . . . 13 1.1.4 Plani ation . . . 14 1.1.5 Commande . . . 14 1.2 Appro he ognitive . . . 16

1.2.1 Carte ognitive etnavigation . . . 17

1.2.2 Organisationde lamémoire . . . 18

1.3 Cadre detravail . . . 20

1.3.1 Motivations . . . 20

1.3.2 Appro he proposée . . . 21

1.3.3 Organisationdu manus rit. . . 24

2 Navigation à l'aided'une mémoiresensorielle 27 2.1 Représentation globaledel'environnement par une mémoire sensorielle . 28 2.1.1 Quelquesdénitions . . . 29

2.1.2 Dénitionsdes artes. . . 30

2.1.3 Propriétés desarêtesdes artestopologiques. . . 31

2.2 Système omplet de navigation à l'aided'unemémoire . . . 33

2.2.1 Constru tionde lamémoire sensorielle . . . 33

2.2.2 Lo alisation initiale. . . 37

2.2.3 Navigation autonome . . . 37

2.3 Con lusion. . . 40

3 Commande de robots le long d'un hemin sensoriel 43 3.1 Commandedes robotsmobiles . . . 43

3.1.1 Commande desrobotsmobiles àroues . . . 43

3.1.2 Commande desquadrirotors . . . 46

3.2 Casdesrobots àroues non-holonomes . . . 47

(5)

3.2.2 Modélisationdesrobotsà roues . . . 50

3.2.3 Commande . . . 52

3.3 Résultats desimulation . . . 56

3.3.1 Inuen edesparamètres intervenant dansla ommande . . . 57

3.3.2 Inuen edesparamètres relatifs à l'estimationdes variables d'état 67 3.3.3 Inuen edesparamètres relatifs à laper eption . . . 75

3.4 Cas desdronesquadrirotors . . . 77

3.4.1 Notations . . . 77

3.4.2 Modélisationdesquadrirotors . . . 78

3.4.3 Obje tif de ommande . . . 80

3.4.4 Commande . . . 81

3.5 Résultats desimulation . . . 83

3.5.1 Inuen edesparamètres intervenant dansla ommande . . . 84

3.5.2 Inuen edesparamètres relatifs à l'estimationdes variables d'état 89 3.5.3 Inuen edesparamètres relatifs à laper eption . . . 94

3.5.4 Inuen edesperturbations . . . 96

3.6 Con lusion. . . 101

4 Navigation par mémoiresensorielle : as d'une améra grand-angle 103 4.1 Séle tiondes images lés . . . 105

4.1.1 Déte tion etmiseen orrespondan edansles imagesgrand-angle 105 4.1.2 Séle tion desimages lés . . . 111

4.2 Lo alisation initiale. . . 112

4.2.1 Étatde l'art. . . 112

4.2.2 Stratégie delo alisation proposée . . . 113

4.2.3 Performan es . . . 115

4.3 Estimationd'état ave une améra grand angle . . . 120

4.3.1 Modèlede proje tion uniéetre onstru tion eu lidienne . . . 122

4.3.2 Modèleuniéet améra sheye . . . 127

4.4 Con lusion. . . 135

5 Mise en ÷uvre et expérimentations 139 5.1 Environnement logi iel . . . 140

5.1.1 Présentation brève du logi ielSOVIN . . . 140

5.1.2 Gestion delamémoire sensorielle . . . 140

5.1.3 Modeopératoire . . . 143 5.2 Conditionsexpérimentales . . . 144 5.2.1 Matériel informatique . . . 144 5.2.2 Robotsmobiles . . . 144 5.2.3 Capteurs visuels . . . 148 5.3 Sites de navigation . . . 150

5.3.1 Phases d'apprentissage ave lePioneer . . . 150

5.3.2 Phases d'apprentissage ave leRobuCab . . . 150

(6)

5.4 Validation . . . 155

5.4.1 Navigation en intérieur ave une améra atadioptrique . . . 155

5.4.2 Navigation en milieu urbain . . . 155

5.4.3 Navigation du drone . . . 157

5.5 Évaluation desperforman es . . . 164

5.5.1 Gestion delamémoire . . . 164

5.5.2 Temps de al ul. . . 165

5.5.3 Robustesse . . . 166

5.5.4 Navigation dansdes environnements de grandetaille . . . 167

5.5.5 Bou lage. . . 172

5.5.6 Reprodu tibilité . . . 172

5.6 Con lusion. . . 173

6 Con lusion et perspe tives 179

A Résultats de lo alisation initiale 183

B Comportement dans l'image 191

Bibliographie 209

(7)
(8)

Introdu tion

Letermerobotestentrédepuislongtempsdanslelangage ourant.Ilest, ependant,

employépourdésignerdes hosesparfoistrèsdiérentes. Eninformatique,unrobotest une omposante d'un moteur de re her he qui par ourt internet, an d'alimenter en

donnéessonindex.Unrobotin lutplusfréquemmentunestru turemé anique.Ilpeut, par exemple, servir à mixer ou pétrir des aliments (voir Fig. 1.1 (a)) ou à nettoyer le sol tandis qued'autres robots sont dédiés au divertissement ommele grand Éléphant

de Nantes (voir Fig. 1.1 (b)). Dans les laboratoires de re her he, on peut également ren ontrerdesrobotsbio-mimétiquesàlaformede salamandre,depoissonoud'inse te (voirFig.1.1( ),(d),(e)).Letermeanimat (pourAnimalarti iel)estalorsemployé. Dans les ÷uvres littéraires et inématographiques de s ien e  tion, les robots et les

ma hines 1

sont parfois dotés d'une intelligen e hors norme. Dans Transformers et dansMatrix (Fig. 1.1(f),(g)),les ma hines sont aupouvoir. Bender, du dessinanimé Futurama, est un robot tordeur qui boit de l'al ool, fume des igares et qui peut être

égoïste, pervers et vulgaire. C-3PO de Star Wars est un robot d'apparen e humaine maîtrisant plus de six millions de formes de ommuni ation. Dans le lm I, Robot, se déroulant en 2035, les robots assistent les êtres humains avant de se rebeller. Ce

omportement est bien sûr en désa ord ave les trois élèbres lois régissant l'éthique d'unrobot

2 :

Loi I: Un robot ne peut porter atteinte à un être humain ni, restant passif, laisser etêtrehumain exposéau danger.

LoiII: Un robot doit obéir aux ordres donnéspar les êtres humains, saufsi de tels

ordressont en ontradi tion ave laPremière Loi.

LoiIII: Unrobotdoitprotégersonexisten edanslamesureoù etteprote tionn'entre pasen ontradi tion ave laPremière ou laDeuxièmeLoi.

1

Ondiéren iealorsles ma hinesdes robots:unrobotestunema hinefabriquée pourimiterde sonmieuxl'êtrehumain (Isaa Asimov).

2

Cesloisontétédé ritesparl'auteurdes ien e- tionI.AsimovdanslanouvelleMenteurpubliée enmai1941.

(9)

(a)Robotménager (b)ÉléphantdeNantes ( ) Robot Sala-mandre(EPFL)

(d) Robot Carpe (université del'Essex)

(e) Robot Mou he (université d'Harvard)

(f) Une ma hine deTransformers

(g)Unema hinedeMatrix (h) C-3PO et R2-D2 deStarWars

(i)BenderdeFuturama (j)Unrobotde I,Robot

(10)

À l'heure a tuelle, nous sommes en ore loin de la robotique de s ien e- tion ar l'autonomiedesrobotsestrelativementlimitée.Ande lariernospropos,nous utilis-eronsladénition suivantepour unrobot :

Un robot est un dispositif mé anique équipé d'a tionneurs et de apteurs,

apable d'ee tuer des tâ hes de façonautomatique.

Les premiers robotsont été développés aumilieu duXX ème

siè le an de répondre à des besoins industriels. Le rle de es robots dits manipulateurs est d'a omplir des opérations d'usinage, d'assemblage, de dépla ement ... La base de es robots est xe

parrapportàl'environnement(voirFig.1.2).Ilsee tuentdestâ hesrépétitivesetsont don réduits à l'état d'automates. De plus, ils agissent dans un environnement étudié spé iquement pour haque robot et haque appli ation. Contrairement aux robots

manipulateurs, les robots mobiles, apparus un peu plus tard, ee tuent de grands dé-pla ementsdansdesenvironnementsaprioriin onnus.Lesappli ationsprin ipalessont l'exé ution de tâ hes dans des zones di iles d'a ès (espa e, exploration planétaire),

des zones dangereuses (zones ontaminées) ou des zones à petites é helles (robotique hirurgi ale) ainsiquel'exé utiondetâ hesdi ilesà réaliser(dépla ement de harges lourdes par exemple). Jusqu'aux années 2000, les re her hes ont porté prin ipalement

surles robots à roues,robots simplesdu point de vue mé anique et se déplaçant dans un espa e limité à deux dimensions. Pour ette raison, le terme robotique mobile est souvent employé pour désigner uniquement les robots à roues. De notre té, il sera

utilisé pour désignertouslesrobotsà basemobiledontles robotsaériens,sous-marins, mar heurs ou bipèdes(voir Fig.1.3).

Ave les progrès dansle domaine de l'informatique, l'autonomie des robots a

aug-menté. Les progrès informatiques ouplés à lamaturité des re her hes sur les robots à roues ont permis d'envisager des appli ations de plus en plus omplexes. En l'absen e d'intervention humaine dans le pro essus de dé ision, es robots sont alors qualiés

d'autonomes. Trois types d'autonomie sont i i impliqués : l'autonomie de puissan e (le robot possède ses propres réserves énergétiques an de se dépla er), l'autonomie sensorielle (le robot possède ses propres apa ités de per eption) et l'autonomie

dé i-sionnelle (le robot dé ide des a tionsqu'il doit réaliser). Une grande partie deseorts dansle domaine de la robotique ont don porté etportent toujours sur l'amélioration del'autonomie etdes apa ités d'adaptation dessystèmesrobotiques.

Danslasuitede e hapitre,nousdis uteronstoutd'abord lanavigation desrobots mobiles.Nousnousintéresserons ensuiteauxmé anismes impliqués danslanavigation

hez les êtres humains (Se tion 1.2). Enn, nousprésenterons le adre de nos travaux dethèse danslaSe tion 1.3.

1.1 Navigation des robots mobiles

La navigation, terme emprunté au domaine de la marine, onsiste à diriger de manièresûrelerobotversunedestination.L'obje tifdenombreuxtravauxdere her he

(11)

(a)RX200(Staübli) (b)H4(LIRMM)

Fig. 1.2Des robotsmanipulateurs àstru ture (a)sérielle, (b) parallèle.

(a) RobuCab (Robosoft) (b) Pekee (Wany Roboti s) ( ) Pioneer 3-AT (A tivMedia) (d)Trilobit(Ele trolux)

(e) MiniQuad (Huazhong University)

(f) HRP2(AIST) (g) Ut1 Ultra Tren her (Soil Ma hineDynami s)

(h)X4-Flyer(CEA-List) (i)MER(NASA) (j)SAM(CEA-List)

(12)

en robotique est de rendre ette navigation la plus autonome possible. Plusieurs do-maines d'appli ations sont on ernés par ette problématique : systèmes de transport intelligent, servi es,assistan e, surveillan e....

Dans ledomaine destransports,des propositions de véhi ules urbains en libre ser-vi e voient le jour an, entre autres, de désengorger les entres-villes mais également andediminuerlapollutionatmosphérique.Cetypedetransport,situéentreles

trans-ports en ommun, les véhi ules lassiques et les dépla ements pédestres apporte une omplémentarité par rapport aux servi es a tuels. Un par de voitures éle triques en libre servi e, Lisele

3

, est ainsi proposé dans l'agglomération de La Ro helle depuis

unedizaine d'années.De même,lamairie de Paris envisagede mettre enpla e un sys-tème équivalent au Vélib' maisave des véhi ules éle triques (Autolib'). Une solution plusambitieuse onsiste àmunir esvéhi ules d'uneintelligen e embarquée an de les rendre totalement autonomes. On parle alors de yber ar [Frai hard 05 ℄. Le yber ar

permettrait d'optimiser les dépla ements, d'augmenter le onfort des utilisateurs mais également d'a roître le nombre de gares. Bien entendu, une telle appro he pose de nombreux problèmes du point de vue te hnologique. Parmi es problèmes, le

dépla e-ment des véhi ules doit être totalement sûret autonome etla otte desvéhi ules doit êtregérée de manièree a e.

Une appli ation des robots mobiles relativement diérente est la téléprésen e et la télésurveillan e dansles maisons ommuni antes. Ces maisons sont munies d'outils adaptésan defa iliterlaréalisation desdiérentestâ hes etde rendreles habitations

plus onviviales.Entreautres,ellessont onne téesàl'extérieur,équipéesd'objets om-muni ants et ont un omportement autonome. Elles peuvent être également équipées d'aspirateurs automatiques, de nettoyeurs de pis ines et de robots mobiles omme le robot Pekee développé par Wany Roboti s. Le projet exploratoire Wa if a onsisté à

réaliser etypededémonstrateurand'étudierlafaisabilitéetl'utilitéd'objetsmobiles ommuni antsau sein d'unetellemaison.

La navigation autonome des robotsmobiles peutégalement intervenir dansle

on-textedel'aideauxpersonnesàmobilitéréduitevialamiseaupointdefauteuilsroulants autonomesfa ilitantlesdépla ements( ommedans[Nuttin01 ℄parexemple)oulasaisie d'objets( ommelerobotSAM,développéauCEA-Listdansle adreduprojetANSO

4 ).

De nouvelles appli ations pour les robots mobiles sont apparues ave les engins aériensautonomes. Dans[Sarris 01℄, huitdomaines d'appli ation ivils sont proposés : surveillan edesfrontières, re her heetse oursen asd'a identoudedésastres,

déte -tiondesfeuxde forêts,relaisde ommuni ation, appli ationdeslois,gestiondes désas-tres et des urgen es (surveillan e), plateforme pour la re her he s ientique (étude de l'environnement,del'atmosphère)etappli ationsindustrielles(surveillan edepipelines,

surveillan e de entralesnu léaires) etagri oles (traitement de ultures). À ette liste, on peut ajouter la re onstru tion 3Dde sites ar héologiques ou de villes. Ces appli a-tionsné essitent ledéveloppement destratégies denavigationadaptées quifont l'objet

3

Lisele :http://www.lisele .fr/http://www.lisele .fr/ 4

ANSO:http://www.appro he-asso. om/page.php?pagegroup=25&page ontenu=77http ://www.appro he-asso. om/page.php?pagegroup=25&page ontenu=77

(13)

Niveau fon tionnel Niveau matériel Niveau dé isionnel A tionneurs Capteurs Superviseur Plani ation Lo alisation Commande Per eption Cartographie

Fig. 1.4 Éléments d'unsystèmede navigation.

denombreuxtravauxauxÉtats-UnisetenEurope.Ainsi,leprojeteuropéen muFly 5

a

pourambitiondedévelopperunpetithéli optèreautonomedetailleetdepoids ompa-rablesà euxd'unoiseau.Leprojeteuropéen

µ

Drones

6

apourobje tifdedévelopperde nouveaux on epts an de rendre les robots volants autonomes. Le projet AVCAAF

7

menéàl'universitédeFlorideen ollaborationave d'autresinstitutsaméri ainsétudie plusieurss énarios:ladéte tionetla artographie dezones ontaminées,lasurveillan e etlesuivi ainsiquel'évaluationde dégâts suite àun onit.

Cesappli ationsmontrent ladiversitéetla omplexitéasso iéesàunetâ hede nav-igationderobotsmobiles.Cettetâ he né essitequelerobotdisposeàlafoisdemoyens deper eptionetd'unmodèlede l'environnement an quesalo alisationpuisseêtre

ef-fe tuée etquesesdépla ementspuissent être planiésetexé utés.Le système omplet impliqué et ses éléments sont représentés Fig. 1.4. Ce système, inspiré de l'ar hite -tureLAAS [Alami98℄, omportetroisniveaux. Le premier niveau (niveau dé isionnel)

in lue un superviseur gérant les modules du niveau fon tionnel. Ces modules peuvent êtreregroupésen plusieursélémentsprin ipaux: artographie,lo alisation,per eption,

plani ation et ommande.Chaque moduleintègre unensembledefon tions reliéesau niveaumatériel. Cedernierniveau ontient les apteursainsiqueles a tionneurs.Nous détaillonsdanslasuitede ettese tionlesdiérentsélémentsduniveaufon tionnel,les

niveauxdé isionnel etmatériel n'ayant pasététraités dansnostravaux.

5

muFly:http://muy.ethz. h/http://muy.ethz. h/ 6

µ

Drones:http://www.ist-mi rodrones.orghttp://www.ist-mi rodrones.org 7

(14)

1.1.1 Per eption

An de réaliser une tâ he de navigation, le robot doit per evoir son dépla ement

ainsiquel'environnement qui l'entoure. Pour ela, ilpeutêtreéquipé dedeuxtypesde apteurs:les apteursproprio eptifs(ouidiothétiques)etles apteursextéro eptifs(ou allothétiques).Les apteursdupremier typedonnentuneinformation surl'étatinterne

du robot tandis que eux du se ond type permettent de mesurer l'état du robot par rapportà sonenvironnement.

Capteurs proprio eptifs Le dépla ement ee tué par le robot dans son

environ-nement peutêtreestiméà partirdel'intégrationdesdonnéessurl'étatinterne fournies par es apteurs(vitesse,a élérationourotationsdesrouespar exemple).Leprin ipal in onvénient des apteurs proprio eptifsprovient de l'a umulation des erreurslors de

es intégrations su essives qui se traduit par une dérive de l'estimation du dépla e-ment. Ces erreurs peuvent être lassées en deux atégories : les erreurs systématiques proviennent deserreurs de modélisation etde mesuretandis que les erreursnon systé-matiquessont aléatoires. Les erreurssystématiquespeuvent être modéliséesan d'être

prisesen ompte equiestdi ilementpossiblepourleserreursdelase onde atégorie.

Les apteurs proprio eptifs les plus utilisés dans le domaine de la navigation de robotsmobiles sont les odomètres pour les véhi ules à roues et les entrales inertielles

dansle asdesengins aériensou sous-marins.

Les odomètres mesurent les vitesses de rotationdes roues du véhi ule. Le dépla e-ment peutalorsêtre estiméàpartir de elles- i etdumodèlededépla ement durobot. Cetteestimationsubitdesdérivesimportantesenraisondesinévitableserreursde

mod-èle(erreurs surle diamètre desroues,sur leuralignement,sur lalongueur de l'entraxe ...), de mesure (résolution des en odeurs, fréquen e d'a quisition inexa te ...) etaux

hypothèses souvent simpli atri es sur la dynamique (glissement des roues sur le sol parexemple).Pour ette raison,l'odométrieestgénéralementutiliséeuniquementpour estimer lo alement ledépla ement.

Une entrale inertielle est omposée de troisa éléromètres et de troisgyromètres. Lesa éléromètres mesurent les a élérations en translation tandis que les gyromètres fournissent les vitesses en rotation. Il est né essaire de ltrer les données fournies par es apteurs arelles sonttrèsbruitées. Diérentsoutilssont utilisésà ette n omme

les ltres de Kalman, les ltres à parti ule ou le ltre omplémentaire non-linéaire [Hamel06b ℄. En pratique, l'orientation peutêtre estimée de façon orre te tandis que lavitessedetranslation divergerapidement e quirendl'estimationde laposition

inu-tilisable.

Capteurs extéro eptifs An de limiter ladérive des données a quisespar les ap-teurs proprio eptifs, une solution onsiste à re aler es informations à partir d'autres données omme elles fourniespar les apteurs extéro eptifs. En eet, les données

a -quisespar les apteursextéro eptifsouimages sont,elles, traitées sansintégrationan d'obtenirl'étatdurobotparrapportàsonenvironnement.Ces apteursfournissentdon

(15)

desobservations ave une qualité onstante dansle temps.Cependant,ils sourent du problème d'ambiguïté per eptuelle (pour deux lieux diérents de l'environnement, le ontenu des images a quisespar le apteur peutêtre similaire). Il est alors impossible

d'estimerlalo alisationdurobotsansavoirre oursàdesinformations omplémentaires. Enoutre, ommeuneimageestunereprésentationdel'environnementtelqu'ilestperçu par le apteur à uninstant donné pour une prise devue donnée,une image est sujette

à lavariabilité per eptuelle due auxvariations de l'environnement au ours du temps. Ces variations proviennent des hangements d'apparen e ( hangement d'illumination par exemple) et des hangements de ontenu (dépla ement, apparition ou disparition

d'éléments).

Les apteurs extéro eptifs les plus usités en robotique mobile sont les apteurs de positionnement par satellites(enmilieu extérieur), les télémètreslaseret les améras.

Les systèmes de positionnement par satellites ommele GPS (Global Positionning

System) ouGalileo sont très intéressants ar ils permettent d'obtenirpar un pro essus detriangulationunpositionnementgéo-référen é.Unepré isiondequelques entimètres peutêtre atteinte à l'aide d'un GPS Diérentiel inématique temps réel (RTK-DGPS

pour Real Time Kinemati Dierential GPS) tandis que desGPS àbas oûtsont une pré ision de l'ordre de 10 mètres. Il est à noter que l'utilisation des GPS requière une bonne ouverture satellitaire. Cette ondition dépend entre autres du type

d'environ-nement etn'est pasremplie danslesenvironnementsd'intérieuretdansles anyons ur-bains(routesen adréesdehautsbâtiments).Deplus,enattendantl'arrivéedeGallileo, le système GPS, propriété de l'armée améri aine, n'est pas assuré et peut être

inter-rompuà toutmoment.

Un apteur largement utilisé dans le adre de la navigation de robots mobiles à roues navigant dans des environnements stru turés est le télémètre laser. La arte de

profondeurobtenueparletélémètrepeutêtreutiliséedanslesappro hesdelo alisation et artographie simultanées ainsi que pour la déte tion d'obsta les. Les apteurs em-ployéssontgénéralementdestélémètreslaser2D,situésdansleplanhorizontalmaison

trouve également des télémètres multi- ou hes qui permettent d'a quérir des données surplusieursplans2D.Lestélémètres3Dapparaissent dansdesappli ationsspé iques tellesquelessystèmesde artographiemobilemaisné essitentdegrosmoyensde sto k-age etde traitement desdonnées.

Les améras sont également largement utilisées. Un état de l'art sur les stratégies de navigation de robotsmobiles basées surun apteurde vision jusqu'en2002 est pro-posé dans [DeSouza02℄. De nombreux ateliers ( omme, par exemple, [Wor 08 ℄) ainsi

que de nombreux numéros spé iaux dansdes revues ( omme, par exemple, [TRO08℄) traitent de e sujet. Ave l'augmentation des apa ités de al uls des ordinateurs, le traitementdesimagesestdevenususammentrapideetleurutilisationpourla

naviga-tion desrobotsa don ru. Nostravauxexploitant largement e type de apteur,nous reviendronsplus endétails sur eux- i danslasuite de e manus rit.

(16)

1.1.2 Cartographie

La arte est un support de navigation pouvant ontenir des informations de types très diérents. Les prin ipaux types de artesseretrouvent dansl'appro he de hiérar- hie sémantique spatiale

8

développée dans [Kuipers00℄ : la arte sensorielle, la arte

ommande, la arte ausale, la arte topologique etla artemétrique.

Une arte sensorielle ontient des informations pro hes des données a quises par les apteurs. Il peut s'agir, par exemple, des images visuelles ou de grilles d'o upa-tion lo ales onstruites à partir des distan es mesurées par les télémètres 2D. Étant

donné que e type de arte ontient un ensemble d'images, on parle également de mé-moire enréféren eauxappro hesbiologiques (voirSe tion1.2.1).Une arte ommande dé ritl'environnementave dessegments. Cessegmentsasso ientauxdonnées apteurs

les a tions envoyées aux a tionneurs. Une arte ausale est un modèle abstrait dis ret ontenant des s hémas d'a tion. Un s héma est un triplet

< I, A, I

>

qui dénit le passagedel'image

I

àl'image

I

vial'a tion

A

.Une artetopologiquepermetdedénir les lieux, hemins etrégions de l'environnement ainsiqueleur onne tivité. Enn, une artemétriquepermetdedénirlagéométrieglobaledel'environnementdansunrepère de référen e.

Les représentations de l'environnement utilisées dans la littérature exploitent une ou plusieurs de es artes. La plussimple onsiste àasso ier une arte sensorielle on-tenantunélément unique(unobjetvisible[Braitenberg84 ℄oula ongurationspatiale d'amers

9

[Cartwright 83 , Gouri hon 04 ℄) à une arte ommande ontenant la

om-mandeà utiliser pour atteindre et élément (voirFigure 1.5 (a)). Cettereprésentation estlo aleausensoùellenepeutêtreutiliséequesil'objetàatteindreoulesamerssont visibles.

Les artessensorielleet ommandepeuventégalementêtreexploitées onjointement anderejoindreunobje tiflointain.Pour ela,uneséquen ed'informationsextraitesde la artesensorielle asso iéesauxa tions extraitesde la arte ommande, appeléeroute

danslalittérature,peutêtreutilisée ommeproposédans[Matsumoto 96,Gaussier 97, Giovannangeli 06℄(voirFig.1.5( )).Cesstratégiespermettent uneautonomieplus im-portantemaissontlimitéesà unobje tif unique.Andedénirunnouvelobje tif,une

nouvelle route doit être apprise. An de surmonter ette di ulté, les artesmétrique et topologique ontiennent des réseaux de routes. Cette dernière appro he est très in-téressante ar les possibilités d'adaptation et d'optimisation fa e aux hangements de

l'environnement sont importantes. Ces deux types de artes permettent de modéliser des environnements de grande taille ainsi que de planier des trajets vers un obje tif lointain maisils sont,en ontrepartie,plus omplexesà mettreen ÷uvre.

8

SpatialSemanti Hierar hy (SSH) 9

Unamerestunpointdistantremarquable(xe),naturelouarti iel,permettantdeserepérer.Ce termeestempruntéaudomainemaritime.

(17)

Carte ommande Cartesensorielle (a) Carte sensorielle (noeudnal)

A

1

A

2

A

3

A

4

A

5

A

6

A

7

A

8

Carte ausale (b) Carte sensorielle Carte ommande (noeudnal) ( )

Fig.1.5Représentationsouslaforme(a)d'une artesimple,(b)d'unerouteexpli ite

et ( ) d'uneroute impli ite. Dans lepremier as, l'obje tif est de rejoindre l'image en utilisant la loi de ommande. Un autre obje tif onsiste à suivre une route, 'est-à-dire à se dépla er d'une image à une autre. Cette méthode emploie alors, en plus de

la arte sensorielle, une arte ommande ou une arte ausale. Dans le premier as, la représentation assure que l'image

I

est obtenue si on était à

I

et que l'a tion

A

est ee tuée, e quin'est pasle asde lase ondereprésentation.

Bureau4008 Grand ouloir Couloir 2 Couloir 3 Couloir 1 Rez-de- haussée Bureau4009

(a)Environnementréeld'intérieur

Y

X

(b)Cartemétrique2D B B C C C C C ( )Cartetopologique

Fig. 1.6  Représentation de l'environnement réel sous la forme d'un modèle

géométrique (b) en 2D ave des points et ( ) sous la forme d'une arte topologique ave deslieux ara téristiques.

(18)

Dansles artesmétriques,lastru turedel'environnementestdé ritedansunrepère absolu [Chatila85℄. Une première appro he onsiste à représenter l'environnement par un ensemble de primitives géométriques auxquelles sont asso iées une position et une

orientation déniesdans e repère(voirFig.1.6(b)).Uneappro healternative onsiste à représenterl'espa e libreetnon les primitives géométriques. L'appro he la plus util-isée dans e ontexte est basée sur la notion de grille d'o upation. L'environnement

est alors dis rétisé en ellules auxquelles sont asso iées une probabilité d'o upation [Elfes89℄.En pratique, ettedernièrereprésentation seheurteauxvolumesimportants de donnéesà mémoriser, e qui rendsonutilisation plus adaptée en 2Dettrès di ile

dansdesenvironnementsde grandetaille.

Les artes topologiquespermettent une représentation dis rète de l'environnement sous la forme d'un graphe [Kuipers 91, Choset01, Thrun 02 ℄ (voir Fig. 1.6 ( )). Les

noeuds de e graphe représentent généralement les positions atteignables par le robot tandisque lesarêtestraduisent lanavigabilité d'un lieu àunautre. Une autre possibil-ité onsisteàdénirunnoeud ommeune transitionentredeuxlieux[Kortenkamp94℄.

Dans e ontexte,lesnoeudsd'unenvironnementd'intérieur orrespondentàdesportes ou à des interse tions de ouloirs par exemple. De façon générique, un noeud peut être étiqueté parmi un ensemble de possibilités. Un noeud peut également ontenir

desinformationspro hesdesdonnées apteursbrutes ( arte sensorielle) ommeles sig-natures télémétriques [Kuipers 91 , Matari¢ 92 ℄, les images visuelles [Kortenkamp 94, Santos-Vi tor 99 ℄ ou les grilles d'o upation lo ales [Yamau hi97℄. Quant aux arêtes,

ellespeuvent aussi ontenir desinformationsmétriques ommela longueur àpar ourir entre deuxlieux.

Diversesfon tionnalitéssontné essairesandemeneràbienunetâ hedenavigation (lo alisation, plani ation, ommandepour ne iterque ellesquenousdé rivonsdans edo ument).Ilestdenotrepointdevuesouhaitabled'utiliser onjointement plusieurs typesde artes ande supporter l'ensemble de es fon tionnalités. Ces artespeuvent

être hétérogènes. Un exemple typique est la ombinaison des artes topologiques et métriques [Tomatis01℄. Une telle représentation orrespond,par exemple, à une arte topologique dont les noeudssont des artes métriques lo ales [Simhon98,Bus hka 04℄

(voirFig.1.7).Depuisquelquesannées,lesSystèmesd'InformationGéographique(SIG) fontleurapparition.Ils'agitd'outilsinformatiquespermettantd'organiseretde représen-terdesdonnéesréféren ées spatialement ( artesmétriques). UnSIGpeut êtreemployé

pour la navigation en milieu urbain omme il est proposé dans [Bonnifait08℄. Il peut être omposé de artes ontenant les supports denavigation, les amers, desimages, la traversabilité et un modèle numérique de terrain (représentation proposée au LAAS).

Il est également envisageable de dé omposer une arte hiérar hiquement en plusieurs niveaux de détails.

Comme on le voit ave l'étiquetage des noeuds des artes topologiques, il est

in-téressant d'ajouter aux artes spatiales des on epts abstraits permettant de donner un sens aux éléments onstituant la arte. Dans [Galindo 05℄, une hiérar hie spatiale

(19)

B B C C C C C

X

Y

X

Y

X

Y

X

Y

X

Y

Cartetopologique Cartemétrique Cartemétrique Cartemétrique Cartemétrique Cartemétrique

Fig. 1.7  Représentation de l'environnement réel sous la forme d'une arte hybride métrique-topologique où des artes métriques lo ales sont asso iées aux noeuds d'une arte topologique.

est dénie ave une arte sensorielle et une arte topologique à deux niveaux. À ette représentation spatiale estajoutée une se onde représentation hiérar hique modélisant les onnaissan es sémantiques sur l'environnement et utilisant une ontologie

'est-à-dire un modèle de données représentatif d'un ensemble de on epts et des relations lesliant(voirFig.1.8).Lesélémentsdeshiérar hiesspatialeetsémantiquesont ensuite reliéspardesan ragesentreles omposantesde haquehiérar hie.Lahiérar hie

séman-tique permet d'avoir une représentation de haut niveau etde réaliser l'interfa e entre lerobot etles utilisateurs.Elle peutégalement être utiliséeande déte terdeserreurs de lo alisation en raisonnant à partir de la re onnaissan e de lieux ou d'objets. Dans

[Rottmann05 ℄, une appro hesuperviséepermet,par exemple,de lasser lesdiérentes piè esd'unenvironnement d'intérieur (laboratoire, ouloir,porte, uisineou bureau)à partirde donnéesvisuellesettélémétriques.

Constru tion de la arte La onstru tion des artes métriques se base sur l'ap-pariement desdonnées ourantes aux données déjà présentes dansla arte. Cette

on-stru tion dépend don fortement de lapré ision des apteursutilisés. Dans le ontexte des apteurs visuels, late hnique de re onstru tion 3D àpartir d'une améra en mou-vement (désignée en anglaispar Sfm pour Stru ture frommotion) onsiste à estimer

la stru ture 3D en analysant le mouvement de l'objet. Il est ensuite possible de min-imiser l'erreur de reproje tion des points sur les images en faisant varier la stru ture de la s ène 'est-à-dire les poses des améras depuis lesquelles les images ont été

a -quises.Cette phase, appelée ajustement de fais eaux,a étéexploitée entre autres dans [Nistér06 ,Royer07 ,Tardif 08℄.Danslesappro hesparltrageoulesappro hes

(20)

bayési-Chose B B C C C C C Tableau Chaise Table Cafetière Bibliothèque Se rétariat Objet Cafetière-1 Bibliothèque-1 An rage"Est" An rage"Contient" Chaise-1 Bureau-4008 Bureau-4009 Tableau-1 Tableau-2 Piè e Bar Bureau Cartesémantique,niveau0

Cartesémantique,niveau2

Cartesémantique,niveau3

Cartetopologique Cartesémantique,niveau1

Fig. 1.8Carte sémantiqueet arte spatialetopologique.

ennes(dont leSLAM 10

),lastru ture etlalo alisationsont estimées simultanément en tenant ompte d'unmodèlede dépla ement. Le le teurpourra seréférerauxtutoriaux deBailey etDurrant-Whyte [Durrant-Whyte 06 ,Bailey 06℄ pour les méthodes lesplus

lassiquesde SLAM. La plupart des travaux surle SLAM utilisent un télémètre laser tandis que les premiers résultats dans le domaine du SLAM visuel ont été présentés dans [Davison03 ℄. Dans e ontexte, les travaux exploitent une améra unique et des

primitives de type points d'intérêts ([Davison 03, Solà iOrtega 05 ℄), des systèmes de stéréovision ([Lemaire07℄) oudesappro hesd'appariement dense([Silveira 08℄).

Lorsque la artographie porte sur des environnements de grande é helle, il est souhaitable d'intégrer à elle- i des informations on ernant les éventuels retours du

robot à une situation déjà ren ontrée. La déte tion et l'intégration de es événements au pro essusde artographie est un problème important etest largement abordé dans lalittérature sous leterme de fermeture de bou le. Celle- i peut permettre de orriger les erreurs d'estimation a umulées omme dans [Vi torino 05 ℄. Le le teur pourra se

référerentre autres à [Beevers 05,Angeli08a ℄pour plusd'informations sur ette prob-lématique.

1.1.3 Lo alisation

L'étapedelo alisation onsisteàdéterminerlasituationdurobotdanssa arte.Les

appro hesdelo alisationpeuventêtrediviséesendeux atégories[Filliat01 ,Filliat 03 ℄:

 l'inféren e dire te deposition :seules les données proprio eptives ourantes sont

dans e asutilisées pour lo aliser le robot. Dans ette appro he, on fait les hy-pothèses que l'environnement n'est pas onfronté à des problèmes d'ambiguïté per eptuelleetque lesalgorithmes utilisés sont robustesaux bruitsdemesure et aux hangements de ontenu.

10

(21)

 lesuivideplusieurshypothèsesdeposition:lesdonnéesproprio eptiveset extéro- eptivesprésentesetpasséessontdans e asutiliséespouralimenterlepro essus delo alisation. Plusieursalternativespeuvent être onservéesen mémoireet

on-frontéesen utilisant :

 deshypothèsesexpli ites[Arleo 00℄,

 une distributionde probabilités de présen esurl'ensembledespositions.

Cette distribution permet de prendre en ompte les informations proprio ep-tives (dépla ement des probabilités) ainsi que les informations extéro eptives (modulation des probabilités). A. Angeli utilise e pro édé dans [Angeli 08a ℄

an detraiter du problèmede fermeturede bou le.

1.1.4 Plani ation

Dans le as d'une arte topologique, la phase de plani ation onsiste à dénir une séquen e de noeuds amenant le système robotique dansune situation souhaitée à

partirde lasituation initiale tandis que dansle asd'une arte métrique, elle onsiste à dénirune séquen edis rète ou ontinue desituations dénies danslerepèreabsolu. Onpourraseréféreràl'ouvrage[Latombe 91℄pour leste hniquesdeplani ation dans une artemétrique.Dans e ontexte,l'appro helaplus lassique onsistetoutd'abord

à dis rétiser l'espa e libre : l'environnement est dé omposé en ellules ou en hemins simples.Parmi lesméthodesde onstru tion de hemins,onpeut iterlediagrammede Voronoï[Choset 95 ℄,l'extra tiondesilhouettes,legraphedevisibilité[Latombe 91℄.La

plani ations'apparentealors, ommedansle asdes artestopologiques,àlare her he dansungraphe. Lesalgorithmes utiliséspeuvent êtreles algorithmes deBellmanFord

ou deDijkstra(voir, par exemple,[Cherkassky96℄).

1.1.5 Commande

Les obje tifs de la ommande peuvent être divers : suivre un hemin, éviter les

obsta les,garder un objetdansle hamp de vuedu apteur ...Plusieurs ar hite tures de ommandesont possibles pour réaliser es obje tifs.

Parmi elles- i, on peut iter les ar hite tures délibératives qui onsistent en un dé oupage modulaire des fon tionnalités né essaires à la navigation. Les modules sont

agen ésverti alement etreliésensérie(voirFigure1.9(a)).Onparlealorségalementde s hémaper eption-plani ation-a tion

11

.Dans es héma,la ou heave lahiérar hiela

plushauteesten onta tdire tave les apteursetmetenformelesgrandeursphysiques mesuréespourlesrendreutilisablesparla ou hedemodélisation.Cesinformationssont transformées et permettent de mettre à jour une arte interne de l'environnement. À

partir de ette arte, la ou he de plani ation met en pla e les a tions et la dernière ou he est responsable de leur exé ution. Une telleappro he est notamment proposée

11

(22)

Per eption Modélisation Plani ation Exé ution Commande CAPTEURS ACTIONNEURS (a) Niveau0 Inhibition Inhibition Inhibition ACTIONNEURS CAPTEURS Niveau1 Niveau2 (b)

Fig.1.9 Ar hite ture de ommande(a)délibérative, (b)à subsomption.

dans[Novales 94 ℄.

Un in onvénient des ar hite tures délibératives est qu'elles ne prennent pas en ompteles hangementsdynamiquesdel'environnement dansla arte.Anderésoudre e problème, des ar hite tures dites réa tives emploient dire tement les informations

a quisesparles apteurssanspasserparuneutilisationoumiseàjourdela arte.Dans l'ar hite ture réa tive àsubsomption,proposéedans[Brooks 86℄,lesfon tionssont dis-tribuéessur plusieurs niveaux travaillant en parallèle (voir Fig.1.9 (b)). Cedé oupage

horizontal detypeper eption-a tion s'opposeainsiaudé oupageverti alvu pré édem-ment.Chaqueniveauutilise lesdonnéesissuesdes apteurs,eta tionne dire tementles ee teurs. Ces niveaux sont gérés automatiquement par priorité, un module inférieur

prenant lapriorité surun modulesupérieurs'ilest a tivé.

D'un té, les ar hite tures délibératives permettent de onstruire une

représenta-tion de l'environnement mais elles débou hent souvent sur une imbri ation forte entre lesdiérentesfon tionnalités.De efait,l'identi ationdesinter onnexionsàmettreen pla epeuts'avérerproblématique.D'unautre té,lesdiérentsniveauxd'une

ar hite -tureréa tivesontsimplesàdéniretsontrelativement indépendantsmaisellesrendent di ile l'utilisation des modèles dénis dans un niveau diérent. Il est de plus né es-sairededénirlesprioritésentrelesniveaux. D'autresar hite turesontétédéveloppées

ommelemé anismede oordinationd'a tions[Pirjanian 99℄,laséle tion d'a tionspar réseau d'a tivation [Maes90℄ oul'ar hite ture orientées héma [Arbib81 ℄.

Lesloisde ommandeimplémentéesdans esar hite turespeuventutiliserdiérents

on epts. Les lois de ommande peuvent lassiquement être dénies dans l'espa e des ongurations. L'état du robot est alors estimé à partir de sa lo alisation dans un modèleglobalde l'environnement (voirFig.1.10(a)).An d'éliminerlaphasede

lo al-isationglobale,ilestpossibled'exploiter les on epts relatifsà la ommanderéféren ée apteur.Dans e as,lestâ hesàréalisersontexpriméesnonplusdansl'espa edes

(23)

on-Extra tion desdonnées Cal ul état Cal ul ommande ACTIONNEURS CAPTEURS Etat ongurations Lo alisation dansespa edes Situation ourante

r

Consigne

r

Données ourantes

s

(a)Commande lassique

Extra tion desdonnées Cal ul état Cal ul ommande ACTIONNEURS CAPTEURS Etat Données ourantes

s

Consigne

s

(b)Commanderéféren ée apteurs

Fig. 1.10 Commande lassique et ommande référen ée apteurs.

r

représentela sit-uation dansl'espa edes ongurations et

s

leve teur de données apteurs.

gurations mais dire tement dans l'espa e du apteur (voir Fig. 1.10 (b)). De e fait, ette atégorie de ommande est réputée plus robuste vis-à-vis des bruits de mesure et des erreurs de modélisation que les ommandes appartenant à la atégorie

pré é-dente. Lorsque le apteur estune améra, on parle alors d'asservissement visuel (voir, parexemple,lestutoriaux[Hut hinson 96,Cervera 04 ,Chaumette 06 ,Chaumette 07 ℄). Depuisdenombreusesannées, etteappro heestappliquée ave su èsnotamment sur

les robotsmanipulateurs.

1.2 Appro he ognitive

Dans la majorité des as, l'homme a façonné l'environnement dans lequel navigue

unrobot.Il selo alise, planie sesdépla ementsetsedépla edans esenvironnements en mettant en orrespondan e sa per eption ourante de las ène réelle observée ave un modèle interne onstitué au furet à mesurede ses expérien es de navigation.Pour ela, il dispose d'un système omplet de traitement et de mémorisation des données.

Dans etteSe tion,nousnousintéressonsà esystèmesouvent sour ed'inspiration des développements enrobotique.

Nous présentons tout d'abord la représentation de l'espa e employée par l'homme

ainsiqueses omportementslors desdépla ements(voirSe tion 1.2.1).Cette représen-tation est ontenue dansla mémoire (terme déni en psy hologie ommela fa ulté de l'esprit de sto ker, onserver et rappeler des informations et des expérien es passées)

qui peutêtredé omposéeen fon tion dutype d'informationmémorisé etdeleur durée de rétention (voir Se tion 1.2.2).

(24)

1.2.1 Carte ognitive et navigation

D'après [Tolman 48 ℄, un individu possède une représentation mentale de l'espa e

danslequelilsetrouve appelée arte ognitive. Cette artereprésentediérentsespa es dé ritsrelativementàsoi[Tversky 01℄:l'espa edu orps,l'espa eautourdu orps, l'es-pa edenavigationetl'espa eabstrait.L'espa edu orps ontientlesdonnéesrelativesà

l'étatinterne(données idiothétiques)obtenuesviaunmodèle orporel.L'espa eautour du orps ontientlesélémentsdel'environnementquipeuventêtrevusetrejointsdepuis la position ourante. L'espa e de navigation est l'espa e dans lequel l'homme peut se

dépla er.Ilenpossèdeune onstru tionmentale représentéesouslaforme d'uns héma simplié.Enn, l'espa e abstraitou espa edesgraphiques ontient desreprésentations graphiques tellesque des artes,dess hémas,desdessins etdesdiagrammes.

L'organisation de l'espa e de navigation nous intéresse i i plus parti ulièrement.

D'après [Golledge01 ℄, etespa e est organisé sous laforme d'une base de données in-dexée.Iln'estpassûrque ettereprésentationsoitenregistrée ommeune artespatiale maisl'analysedes ellulesde lieuxsuggère queleslieux diérentssont mémorisés dans

diérentespartiesdu erveau[O'Keefe 78℄.Desexpérimentationssurdesratsont mon-tré qu'un système d'intégration du mouvement n'est pas né essaire pour se lo aliser dansl'espa e de navigation [Redish99℄. En outre, l'estimation de lapositionmétrique

etdel'orientation n'aqu'un rle desupport dans epro essus d'après[Kuipers91 ℄.

Cette représentation de l'espa e de navigation est employée pour réaliser des dé-pla ements. Chezles hommes,trois omportementsspatiauxressortent desétudes:les

personnes peuvent avoir une onnaissan e des amers, desroutes ou des ongurations [Golledge01℄. Dans le premier as, elles sont apables de re onnaître un lieu mais ne peuventplanierun heminentredeuxnoeuds.Ellesdoiventalorsfaireappelàd'autres sour esd'informations pourlaplani ation(demanderàd'autrespersonnes,re her her

surune arte extérieure ...). Dansle deuxième as, lespersonnesmémorisent leslieux maiségalement les heminspour allerd'unlieuau suivant.Ellessont don apablesde suivreunerouteapprise.Par ontre, ellesnesontpas apablesde hangerderouteune

fois que elle- i a étéplaniée, ni de prendre desra our is. Enn, les personnes de la dernière atégorie peuvent développer de nouvelles routes à partir de la onnaissan e de lanature du réseau de routes. Cette dernièreappro he est ertainement laplus

in-téressante ar les possibilités d'adaptation et d'optimisation fa e aux hangements de l'environnement sont trèsimportantes.

Ons'aperçoitque l'homme n'utilise pasuniquement une représentation spatiale de l'environnement pour se dépla er. Il emploie également des s hémas généraux et des

gabaritsde lieuxa quislorsd'expérien espassées.Mêmedansunlieuoùiln'est jamais venu,unhommeest apablederetrouverdesrepères.Ilpeutainsiserepérerfa ilement dans un magasin ou dans un réseau de transport ar il a déjà fait fa e à e genre de

situation auparavant. D'autre part, le omportement de l'homme est également inu-en épar les habitudes. Deux personnes peuvent ainsi prendre des hemins totalement

(25)

Bou le phonologique Buer épisodique Calepin visuo-spatial Administrateur entral Mémoiredetravail Emotions Transfert In ons iente Sémantique Pro édurale Mémoireà Ré upération Impli ites Expli ites Mémoires Carte ognitive longterme Episodique Répétition Attention sensoriel Registre CAPTEURS Transfert ourante Image ACTIONNEURS global Controlleur Commandes

Fig. 1.11 Représentation s hématique du modèlede lamémoire.

diérents pour sedépla erentredeux mêmeslieux.

1.2.2 Organisation de la mémoire

La représentation de l'espa e de navigation est obtenue à partir de phases d'ap-prentissage où les éléments utiles sont mémorisés. D'après le modèle formulé dans [Atkinson 68℄,lamémoire peutêtredé omposée enfon tiondu typed'information

mé-morisé et de la durée de rétention. Dans e modèle qui a émergé dans la psy hologie ognitive de la n des années 1960, le système de mémorisation peut être dé omposé en troismodules :le registre sensoriel, lamémoire à ourt terme(MCT) - mémoire de

travail etlamémoire à longterme(voir Figure1.11).Con ernant lanavigation,la mé-moire à longterme (MLT) ontiendrait entre autres la arte ognitive, les expérien es passéesainsique leshabitudes.

Registre sensoriel Le registre sensoriel réalise un pré-traitement des informations reçues par les apteurs (ou stimuli) et les ode. L'information du stimulus sensoriel est onservée pendant une durée dépassant sa durée de présentation. Les stimuli les

plus importants on ernent les informations visuelles ( onservées durant environ 300 millise ondes) et les informationsauditives( onservées pendant une àdeux se ondes). Lorsquel'êtrehumainexé uteunea tion,ilfo alisesonattentionsur ertainséléments, e qui inuen eles pré-traitementsréalisés parle registre sensoriel.

Mémoire à ourt terme et mémoire de travail La mémoire à ourt terme est

(26)

-Gestionattention -Coordination -Com.MLT Bou le phonologique Buer épisodique Calepin visuo-spatial Administrateur entral -Sto kage phono-logique -Ré apitulation arti ulatoire -Sto kagevisuel -Ré apitulation spatiale

Fig. 1.12Composantes de lamémoire detravail.

retenues dans l'empan mnésique) [Miller 56 ℄ et par une durée de onservation de es

informations relativement ourte (de l'ordre d'une dizaine de se ondes). C'est dans la mémoiredetravailquelesinformationssto kéesdanslaMCTenprévisiond'unea tion sont manipulées.Dans lasuite,nousin lurons lamémoire de travail danslaMCT.

Plusieurs représentationsde lamémoirede travailontétéproposées dansla littéra-ture omme, par exemple, lemodèledes pro essusemboîtés[Cowan 99℄etlemodèleà

omposantes multiples [Baddeley74℄. Nous nous fo aliserons i i sur le modèle à om-posantesmultiples, ommunémentemployé.Dans ettereprésentation,laMCTest om-poséed'unadministrateur entraletdedeuxsystèmeses laves:labou lephonologique

etle alepinvisuo-spatial[Baddeley74℄(voirFig.1.12).Labou lephonologiqueest des-tinée au sto kage temporairede l'information verbale.Le mé anisme de ré apitulation arti ulatoire permet de rafraî hir ette information et de transférer l'information

ver-baleprésentéevisuellement.Lesystèmeresponsabledesinformationsvisuo-spatialesest impliquédanslagénérationetlamanipulationdesimagesmentales.Enn, l'administra-teur entral ou entreexé utifestresponsabledumaintientemporaire desinformations

etutilise pour ela les deuxsystèmes es laves. Dans lemodèle de Luria [Luria 85 ℄, les fon tionsd'exé utionprin ipalesde l'administrateursont l'identi ation etlemaintien d'unobje tif,laplani ation,l'exé utionduprogrammeplaniéetlavéri ationdu

ré-sultat.Lebuerépisodiquepeutêtreasso iéà estroismodules.Ilestdédiéausto kage temporaire d'informations multimodales et à l'intégration des informations provenant desautres systèmeses laves etdelamémoire à longterme.

Mémoire à long terme Le pro essus de transfert des données de la mémoire de travail vers la MLT passe par une phase de odage des informations. Seules les infor-mationsles plus pertinentes etles plussigni ativessont onservéesetorganisées. Ces

informations peuvent ensuite être restituées lorsqu'il est né essaire. Cette mémoire a une apa ité a priori innie etson ontenu varie peuave letemps.

(27)

Mémoires

ւ ց

EXPLICITE IMPLICITE

Expérien es person-nelles

Épisodique In ons iente Mesures indire tes d'expérien es passées

Faits et

onnais-san es générales

Sémantique Pro édurale Habiletés motri es et

savoir-faire

Tab.1.1 Dé ompositionde lamémoire à longterme.

La MLT peut être dé omposée en quatre atégories : les mémoires épisodique, sé-mantique, in ons iente etpro édurale [Tulving85℄ (voir Tab.1.1). Lesdeux premières

atégories sont expli ites et permettent de garder les événements liés à l'apprentis-sage (savoir que) tandis que les deux autres atégories sont impli ites et permettent d'apprendresansretenirlesouvenirdel'apprentissage (savoir omment).Lamémoire épisodique ontient les souvenirs d'événements vé us (expérien es personnelles). Elle

dépenddon du ontextedanslequel lesinformationsont étémémorisées. La représen-tation mentaledel'espa e (la arte ognitive)est ontenue dans ettemémoire.La mé-moiresémantique porte surles faits etles onnaissan esgénérales. Elle fon tionne par

des on eptsobje tifs, equilarendplusableetplussûrequelamémoire épisodique. La mémoire in ons iente ontient des mesures indire tes de la rétention d'expérien es passées. Enn, la mémoire pro éduraleportesur les habiletés motri es, les savoir-faire

et les gestes habituels. Elle permet ainsi de mémoriser l'exé ution d'une séquen e de gestesan de réaliserunetâ he donnée.

1.3 Cadre de travail

Dans le adre de ette thèse,nousnous sommes intéressésà l'amélioration de l'au-tonomieetdes apa ités d'adaptationdessystèmesrobotiques etplusparti ulièrement

aux stratégies de navigation référen ée apteurs de robots mobiles dans des environ-nements a priori in onnus. La navigation adresse des problématiques omplexes qu'il est di ile dedé oupler pour bâtir un systèmeautonome omplet. Nousnoussommes don fo aliséssurladénitiond'uneappro he omplèteallantdel'apprentissagedesite

àla ommandeautomatique durobot.

1.3.1 Motivations

Cettethèseaétéproposée onjointementparleLAboratoiredesS ien eset Matéri-auxpourl'Éle troniqueetd'Automatique(LASMEA)etparleLaboratoirede Téléopéra-tion et Cobotique (LTC) du Commissariat à l'Énergie Atomique, Laboratoire d'

Inté-grationdesSystèmesetdesTe hnologies(CEA-LIST)etaétéréaliséepourmoitiédans haque laboratoire. Elle a été onan ée par laRégion Auvergne etle CEA. Les deux

(28)

laboratoires travaillent depuis de nombreuses années sur la problématique de la navi-gation autonome desrobots, l'obje tif étant d'augmenter l'autonomie du robot. Leurs iblesappli atives peuvent être lasséesen trois atégories :

 les robotsà rouesdans lesmaisons ommuni antes.

Lesdeuxlaboratoires ont,parexemple,parti ipéauprojetexploratoire Wa ifoù ils ont étudié et développé un assistant robotiqueà roues réalisant des tâ hesde téléprésen e etde surveillan e dansunenvironnement d'intérieur.

 les véhi ules urbains autonomes.

Dans e ontexte, le LASMEA a parti ipé à de nombreux projets dont Mo-biVIP

12

.LeLASMEA travaillea tuellementsurlamiseàdispositiond'uneotte de véhi ules totalement autonomes dans le adre duprojetVIPA (Véhi ules

In-telligents Publi sAutomatiques).  les robotsaériens.

LorsduprojetfrançaisRobVolInt(RobotVolantd'Intérieur)[Hamel 06a ℄,leCEA

adéveloppéundronequadrirotor.Anderendrela ommanded'unteldroneplus abordable aux personnes novi es, N.Guénard a réalisé lors de sa thèse des algo-rithmes de ommandepermettant une téléopération simple de e type d'appareil

[Guénard 06 ℄. Les travaux a tuels, dont eux ee tués dans le projet européen

µ

Drones, portent surlanavigation autonome de es engins.

1.3.2 Appro he proposée

Notreobje tifestdebâtiruneappro hedenavigation omplètemaiségalement

su-isamment souple etlégère d'un point de vue algorithmique pour être intégrée sur une éle troniquedédiée destinéeàéquiperunrobotautonome.La omplexitédestâ hesde navigation résulte en parti ulier de l'étendue spatiale de l'environnement detravail du

robotetdelanaturedynamiquede etenvironnement. Cependant, etespa e ontient généralement desélémentsxespermettantdele ara tériseretdontl'observationpeut s'avérer très utileàla lo alisation.

Danslesappli ationsenvisagées,lesrobotssedépla ent dansdesespa esurbainsou domestiques façonnés par l'homme. Comme nous l'avons vudans le paragraphe 1.2.1, l'hommeen onnaîtunmodèleinterne issudepro essus omplexesdemémorisationde donnéesallothétiquesetidiothétiques a quisesaufur etàmesurede esexpérien esde

navigation. Il selo alise etplanie ses dépla ements en mettant en orrespondan eles modèlesissusdesesexpérien espasséesetsaper eptionde las èneréelleobservée.De lamême manière, le développement d'une stratégie de navigation pour les robots

mo-bilesné essitel'utilisationd'unereprésentation del'environnement. Assezlogiquement, ette représentation peut s'inspirer de la représentation de l'espa e de navigation que l'onretrouve hezl'homme.Cettereprésentationdoit,bienentendu,permettreaurobot

d'alimenter tous les pro essus né essaires à sanavigation (voir Se tion 1.1) maispeut également être vue omme un moyen de ommuni ation entre l'utilisateur et lerobot.

12

(29)

L'utilisateur peut notamment spé ier un obje tif de navigation au robot en désig-nant dire tement une situation à atteindre dans la représentation. Le robot est alors àmêmedeproposerunevisualisationdesalo alisationdans ettemêmereprésentation.

Le su èsdes appro hes référen ées apteurs pour le ontrle des mouvements des robotsmanipulateurs,s'aran hissant d'unelo alisationgéométriqueabsolue durobot, en ourage latrans ription des méthodesformalisées dans e adre à la navigation des robotsmobiles.Commenousl'avonsvudanslaSe tion 1.1.5,lesappro hesréféren ées

apteurs onsistent à spé ier la tâ he robotique dans l'espa e d'observation du sys-tème deper eption. Lesinformationssensoriellesa quises ontinuellement par lerobot alimentent dire tement uneloi de ommandedestinéeà stabiliser esinformations

sen-sorielles sur une onsignede même nature. Les appro hes référen ées apteursdoivent leurpopularitéàleurrobustesseintrinsèque.Spé iéeàl'aided'informationssensorielles,

la tâ he robotique ne né essite pas de modèle omplexe de la s ène ni de pro essus d'estimation d'une poseabsolue du robot, oûteuse etin ertaine, pour êtrea omplie. Cependant,l'utilisation d'appro hesréféren ées apteursenrobotiquemobileseheurte àdeux problèmes majeurs :

 D'une part, le robot est sujet à de grands dépla ements, e qui induit que les

informationssensoriellesde onsignenepeuvent pasfor ément être misesen or-respondan eave les informationssensorielles ourantes.

 D'autrepart, les robotsmobiles se ara térisent engrande majorité par des

on-traintesdedépla ementfortes(non-holonomie,sousa tionnement,

. . .

).Lanature nonlinéairede es ontraintesimposealorsuneremise en ausedesappro hesde ommande ommunément utilisées en robotiquemanipulatri e.

Lessolutionsaupremierde esdeuxproblèmesreposentsurla on eptiond'une

représen-tation de l'environnement adéquate pour la navigation, de manière à e que le robot puissedisposerd'unedes riptiondelatâ heàa omplirsousformed'unensemble d'ob-je tifsàatteindre onsé utivement,spé iésdansl'espa ed'observationdesonsystème

de per eptionextéro eptif.Le deuxième problème est biensouvent ontourné. Par ex-emple, en dotant le apteur extéro eptif embarqué de degrés de liberté par rapport à une base mobile non-holonome,la inématique non-holonome de elle- i est intégrée

dans une modélisation onférant au apteur une inématique holonome. La tâ he de ontrle des dépla ements du robot onsistant à réguler les informations apteurs sur une référen e, la non-holonomie de la base mobile n'ae te alors pas la tâ he. En

re-van he,laposedelabasemobilen'estpasexpli itement ontrléedans etteappro he. Il est à noter que ette solution se traduitsouvent par une augmentation du poids du apteur ainsiquede sonen ombrement, e qui peutêtre problématique dans ertaines

appli ations (pour les robotsaériens parexemple).

L'appro he denavigation quenoussuggérons apourobje tif de proposerune solu-tionviableenréponseauxproblématiquesénuméréespré édemment.Ellereposesurune représentation topologique originale de l'environnement appelée mémoire sensorielle.

Cette arte ontient les informationsextéro eptives issues des apteurs embarqués sur le robot mobile et a quises lors d'une phase de mémorisation téléopérée. La mémoire

(30)

Image

courante

Objectif

courante

Situation

de chemin

Recherche

Carte topologique

niveau 1

Carte topologique

niveau 0

Modele

du capteur

Image

courante

Commande

Modele

du robot

Modele

du capteur

sensoriel

Chemin

Image cible

intermediaire

Phase hors−ligne

CARTOGRAPHIE

Phase en−ligne

LOCALISATION

Memoire sensorielle

Carte sensorielle

Sequences acquises

lors de l’apprentissage

COMMANDE

(31)

sensorielle permet alors de dénir une stratégie globale de navigation basée surles in-formationsdes apteurs.Cettestratégie,représentéeFig.1.13,peutêtrediviséeentrois étapes:

1) Constru tiondelamémoiresensorielle(horsligne):lorsd'undépla ementtéléopéré,

uneséquen ed'images esta quiseparle apteurextéro eptifembarqué surlerobot. An de réduire la omplexité de ette séquen e, des images lés sont séle tionnées, organisées et ajoutées à la arte. L'ensemble de es images forme alors la mémoire

sensorielle durobot.

2) Lo alisationinitiale(enligne):avantledépla ementautonome,lesystèmerobotique est lo alisé. Cette étape onsiste à déterminer l'image de la mémoire sensorielle la plusressemblante à l'image ourantea quise par le apteur extéro eptif.

3) Navigation autonome (en ligne,en temps réel): étant donnée une image ible on-tenue dans lamémoire sensorielle, la mission de navigation est dénie omme une

su essiond'imagesintermédiairesappelée heminsensoriel, amenant lerobotde sa situation ouranteà lasituation ible.Le robot estensuite ommandélelongde e hemin en utilisant les on epts de la ommande référen ée apteur.

Tout omme lareprésentation spatialedel'environnement s'intègredansuns héma global detraitement desstimulietde mémorisation hez lesêtres humains,lamémoire

sensorielle doit s'insérer dans un s héma de traitement des informations apteurs. Ce s héma peut, par exemple,s'inspirer dumodèle dela mémoire dé ritSe tion 1.2.1.

1.3.3 Organisation du manus rit

Outre etteintrodu tion, e mémoire de thèse omporte inq hapitresqui portent respe tivement surles pointssuivants :

 LeChapitre2apourobje tifdeprésenterle on eptdemémoiresensorielle.Nous

exposons tout d'abord la représentation de l'environnement (appelée mémoire sensorielle) exploitée dans notre stratégie de navigation. Le système global de navigationbasésur emodèleetinspirédesappro hes ognitivesestensuitedé rit.

 Dans le Chapitre 3, nous présentons des stratégies de ommande pour le suivi d'un hemin sensorielpourdeuxtypesderobots:lesrobotsmobiles àroues non-holonomes de type har ou bi y lette et les robots aériens de type quadrirotor. Pour ha un d'entre eux, nous pré isons tout d'abord l'obje tif de ommande

puisnousproposons dess hémas de ommande permettant deles atteindre. Des simulations permettent nalement de valider les appro hes proposées ainsi que d'analyserleurs limites.

 Dans le Chapitre 4, nous étudions le asdes apteurs visuels grand-angle. Nous dé rivonsalors leséléments misen pla epour haque étape denotrestratégie de navigation ave e typede apteur.

 LeChapitre5estdédiéàlamiseen÷uvre omplètedenotresystèmedenavigation etàsavalidationexpérimentale.À etten,troisrobotsserontutilisés:unrobot

(32)

(a) (b) ( )

Fig. 1.14  Trois types de robots utilisés lors de nosexpérimentations :(a) un robot Pioneer,(b)unvéhi uleurbainéle triquedetypeRobuCabet( )undronequadrirotor.

Pioneer 3-AT, un RobuCab et un X4-yer (voir Fig. 1.14). Nous analysons les résultats obtenus dansdiérents ontextes.

 Finalement, le sixième hapitre dresseun bilan de nos ontributions et présente

(33)
(34)

Navigation à l'aide d'une mémoire

sensorielle

La navigation onsiste à dépla er le robot de manière sûre vers une destination donnée. Noussupposons que lerobot disposepour ela d'unereprésentation de

l'envi-ronnement. Lesbesoinsauxquelsdoitrépondre ette représentation sont divers omme nousl'avonsévoquédansl'introdu tion.Toutd'abord,la artedoitpermettrela spé i- ationdel'obje tifdenavigationdurobot.Elledoitégalementsupportersalo alisation

etlaplani ation de sesdépla ements. Enoutre, anqueses dépla ementssoient réal-isésdemanière sûre, la artepeutintégrer les notions denavigabilité (lerobot peutse dépla er sans entrer en ollision ave des obsta les) mais également de

ommandabil-ité (il existe une ommande, appliquée sur un intervalle de temps ni, qui permet de rejoindre la situation ible en partant de la situation initiale). Le robot étant sujet à de grands dépla ements, ette représentation peut fournir une des ription de la tâ he

à a omplir sous forme d'un ensemble d'obje tifs à atteindre onsé utivement. Enn, pour améliorer les possibilités d'adaptation etd'optimisation fa eaux hangements de l'environnement, la arte doit ontenir desréseaux deroutes.

La représentation par arte sensorielle permetde répondreà esbesoins. En eet, une telle arte est dire tement dénie dans l'espa e d'observation du système de

per- eption. De e fait, e type de représentation est aisément interprétable etpermet de désigner un obje tif dire tement dans et espa e. De plus, les dépla ements du robot peuvent être dire tement générés en utilisant les on epts de la ommande référen ée

apteurs qui est réputée plus robuste vis-à-vis des bruits de mesure et des erreurs de modélisationqueles ommandes lassiques.Danslebutderépondreauxautresbesoins quenousavonsdénis,ilestné essaired'asso ierà ettereprésentationd'autres artes.

Comme nous l'avons évoqué dans l'introdu tion, plusieurs solutions sont possibles pour rejoindre un obje tif lointain. La première solution onsiste à exploiter

onjoin-tement les artessensorielle et ommande. Une image sensorielle est alors asso iée ex-pli itement à une a tion omme proposé dans [Matsumoto 96℄ ou impli itement via

(35)

Lieu1 Lieu2 Lieu3 Lieu4 Lieu5 Lieu6 Lieu7 Lieu8 Lieu9 E helletopologique E hellesensorielle (a) E hellesensorielle E helletopologique (b)

Fig.2.1Cartes sensorielleettopologique:représentation (a)parlieu,(b)parimage.

un réseau de neurones omme dans [Gaussier 97, Giovannangeli 06 ℄. Une se onde so-lution onsiste à asso ier une arte topologique à la arte sensorielle. Un noeud de la arte topologique peut alors représenter un lieu ( 'est-à-dire un ensemble d'images,

omme dans [Ulri h00 ℄) (Fig. 2.1 (a)) ou une image unique (Fig. 2.1 (b)). Une arête de la arte topologique dénit généralement la navigabilité entre deux noeuds. Dans [Valgren 06,Zivkovi 06,Briggs06℄,lesarêtesrelientlesimages ontenantsusamment

d'amers ommuns.Dans[Booij07,Remazeilles 04 ℄,le oûtentredeuxnoeudsestdéni ommelapossibilitéderéaliserlatâ hedenavigationentre esnoeuds.Dans[Booij07℄, il dépend de lapossibilitéde re onstruire la géométrie lo ale entre lesdeux noeudsde

façonrobustetandisquedans[Remazeilles 04℄,ilestdénidefaçonempiriqueàpartirde onsidérations surles dépla ements du robot.Dans[Gaspar 00, Argyros05,Blan 05℄, ladénitionde l'arêteprenden omptelanavigabilité etla ommandabilitéentredeux

noeuds. Dans [Santos-Vi tor 99 , Vassallo00 ℄, les arêtes de la arte topologique onti-ennent également une notion omportementale (suivi de mur, entrage au milieu du ouloir, suivide laséquen e d'images ...).

Pour obtenir une représentation de plus haut niveau, plusieurs appro hes ont été proposées dans la littérature. Une première appro he onsiste à regrouper les noeuds par lieux(voirFig. 2.2(a))manuellement omme dans[Zhou03 ℄ou automatiquement omme dans [Zivkovi 06, Booij07 ℄. Les noeuds peuvent également être regroupés en

hemins simples (voir Fig. 2.2 (b)) omme proposé dans [Gaspar00, Blan 05℄ . Ces hemins peuvent, par exemple, représenter une route (en environnement extérieur) ou un ouloir(enenvironnement d'intérieur).

Nousdétaillons lareprésentation quenousavonsadoptéedanslaSe tion 2.1.Dans laSe tion2.2,nousdé rivonslesystème ompletdenavigation,inspirédel'organisation

de lamémoire hez l'homme, danslequel s'intègrelamémoire sensorielle.

2.1 Représentation globaledel'environnement parune

mé-moire sensorielle

Anderépondreauxbesoinsénon éspré édemment,nousproposonsdereprésenter l'environnement par un modèle appelé mémoire sensorielle (

M S

) omposé de trois

(36)

Cartesensorielle

Cartetopologique,niveau1 Cartetopologique,niveau0

(a)

Γ

1

Γ

3

Γ

4

Γ

5

Γ

7

Γ

2

Γ

6

Γ

8

E hellesensorielle

E helletopologique,niveau1 E helletopologique,niveau0

(b)

Fig. 2.2  Regroupement des éléments de la arte topologique (a) par lieux, (b) en hemins simples.

artes(

M S = {CS , CT 1 , CT 0}

) :une arte sensorielle (

CS

) etune arte topologique à deux niveaux (

CT 1

et

CT 0

). Ces trois artes

CS

,

CT 1

et

CT 0

sont formalisées en utilisantlathéoriedesgraphesetserontdé ritesendétaildanslasuitede ettese tion.

2.1.1 Quelques dénitions

Nousrappelons tout d'abord quelquesdénitions de basede lathéorie desgraphes

permettant deformaliser lanotion demémoire sensorielle.

Un graphe

G = (N, A)

est un ensemble ni non vide de n÷uds (ou sommets)

N

= {N

1

, N

2

, . . . , N

n

n

}

asso ié à un ensemble (possiblement vide) d'arêtes (ou ar s)

A

= {a

1

, a

2

, . . . , a

n

a

}

où haque arête peutêtre dénie par deux sommets

a

r

= a

s,t

=

{N

s

, N

t

}

.

La taille d'ungrapheest lenombre

n

a

de sesarêtes.

G

estun graphe orienté ou digraphe si touslesélémentsde

A

sont desarêtes orien-tées(

a

s,t

6= a

t,s

).

Un pseudo-graphe est ungraphe danslequel aumoins deuxn÷uds sont liéspar au moinsdeuxarêtes.Ungraphesimple estungraphesansbou ledanslequeldeuxn÷uds

sont liéspar auplus une arête.

Une haîne

Γ

d'un graphe

G

est une suite de sommets adja ents. Un hemin d'un graphe orienté

G

est une suite ordonnée de sommets reliés par desarêtes (identique à une haîne dansungraphe orienté).

Un graphe onnexe est un graphe dans lequel toute paire de sommets distin tsest reliéepar une haîne.

Ungraphe pondéré estungraphe

G

supplééd'unefon tion quiasso ieunpoidsaux arêtes(

γ : A → ℜ

+

) ouaux noeuds(

γ : N → ℜ

+

Figure

Fig. 2.6  Étape 1 de la onstrution de la mémoire : séletion des images lés dans la
Fig. 2.8  Étape 3 de la onstrution de la mémoire : mise à jour de CT 0 .
Fig. 3.6  Environnement de simulation utilisé pour la navigation des robots à roues.
Fig. 3.10  Critère 2 ave une position initiale éloignée du hemin appris. (a) hemin
+7

Références

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