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Submitted on 15 May 2020

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Génération active des déplacements d’un véhicule agricole dans son environnement

Philippe Delmas

To cite this version:

Philippe Delmas. Génération active des déplacements d’un véhicule agricole dans son environnement.

Sciences de l’environnement. Doctorat Electronique et systèmes, Université Blaise Pascal, Ecole doc-

torale SPI Clermont-Ferrand, 2011. Français. �tel-02595945�

EDSPIC : 515

UNIVERSITÉ BLAISE PASCAL - CLERMONT II

ÉCOLE DOCTORALE

SCIENCES POUR L'INGENIEUR DE CLERMONT-FERRAND

Thèse

Présentée par

Pierre DELMAS

pour obtenir le grade de

Doteur d'Université

Spéialité : Eletronique et Systèmes

Génération ative des déplaements

d'un véhiule agriole dans son environnement

Soutenue publiquement le 24 février 2011 devant le jury :

M. Abderrafìâa KOUKAM Président

Mme. Véronique CHERFAOUI Rapporteur

M. Simon LACROIX Rapporteur

M. Christophe DEBAIN Examinateur

M. Roland LENAIN Examinateur

M. Roland CHAPUIS Direteur de thèse

CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

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Dans es travaux, nous proposons un système de guidage automatique

pour lanavigationsûre d'unrobotmobiledans un mondeouvert. Leprinipe

est de ontrler la diretion et la vitesse du véhiule an de préserver

son intégrité physique et elle de son environnement. Cela se traduit par

la généralisation du onept d'obstale permettant d'estimer l'espae de

vitesses admissibles par le véhiule en fontion de la surfae de navigation

des apaités du véhiule et de son état. An d'atteindre et objetif, le

système doit pour haque itération : 1) fournir à la tâhe de pereption une

zone sur laquelle elle devra foaliser son attention pour la reonstrution de

l'environnement; 2) générer des trajetoires admissibles par le véhiule; 3)

estimer le prol de vitesse admissible pour haune d'entre elles; 4) pour

nir, séletionner la plus optimale par rapport à un ritère prédéni. Des

résultatssimulés etréels permettent d'analyserlesperformanesobtenues du

système fae àdes sénarios divers.

Mots lefs : guidage automatique, robot non-holonome, préserva-

tion de l'intégrité physique, génération de trajetoire, système ognitif,

transfert de harge, stabilité.

Abstrat

In this work, we propose an automati guidane system for safe navi-

gation oga mobile robotin anopen environment. The prinipleis toontrol

the diretion and speed of the vehile to preserve its physial integrity and

that of its environment. That results in the generalization of obstale's

onept to estimate the admissible speed spae of the vehile based, on the

surfae navigation the apabilities of the vehile and its state. To aomplish

this objetive, the system has to : 1) provide to the pereption task an area

on whih it an fous its attention to build the environment, 2) generate

trajetories eligible by the vehiles; 3) estimate the admissible speed prole

for eah of them, 4) nally, selet the most optimal with respet to a

predened riterion. Simulated and real results show the performane of the

system obtained against various senarios.

Keywords : automati guidane system, non holonomi robot, physial

integritypreservation, trajetorygeneration, ognitivesystem, load transfert,

stability.

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Remeriements

Bien queette partie soiten début de mon manusrit, elleonlut epen-

dant un peu plus de trois années de travail réalisées au sein du Cemagref

de Clermont-Ferrand (dirigé par Anne Rizand) ave l'étroite ollaboration

du LASMEA (dirigé par Mihel Dhome). Ces deux établissements me

proposèrent un adre de reherhe onfortable et des moyens tehniques de

qualités, je leurs adresse mes sinères remeriements. Je souhaite remerier

Simon Laroix, Veronique Cherfaoui pour avoir rapporté mes travaux ainsi

que AbderrafìâaKoukam(présidentdu jury) ettout lejury présentlorsde la

soutenane. Leurintérêt pour mestravauxainsi queleséhangessientiques

lors de ma soutenane fut très enrihissantes. De plus, je tiens à remerier

le onseil Régional d'Auvergne ainsi que le Cemagrefpour le nanement de

ette thèse.

La première personne que je voudrais évoquer est sans nulle doute

Christophe Debain. Bien que j'ai souvent disuté es diretives, il m'aurait

été impossible de réaliser un travail de ette qualité sans son sens de l'appli-

atif etson expériene. En eet, il fut toujours prêt àretrousser ses manhes

et sortir sa boite à outils lorsque la situation l'exigeait et pour le remerier

omme il se doit, je tenais à passer une annone. Ayant eu l'oasion de

partager son bureau, je lui reommande d'embauher une serétaire vu le

nombre de oups de lsreçus dans une journée.

Je souhaite remerier profondément Roland Chapuis mon direteur de

thèse. Je me souviens des débuts diiles, où à haque fois que l'on se

renontrait je nissais par lui devoir plusieurs bountys. Malgré un emploi

du temps digne d'un ministre, il fut toujours disponible lors des moments

ruiaux de ma thèse. Ses onseils avisées et son idéologie ont été pour moi

une soured'inspiration etun exempleà suivre. Enore une fois, Meri.

Je souhaite remerier tout le personnel du Cemagref pour leur aueil

haleureux dans et établissement. Notamment, Emmanuel Hugo hef de

l'unité TSCF qui a eu onane en moi pour la réalisation de mes travaux.

Maisaussi,lesmembresdel'équipeTEAM(aniennementMOBITECH)ave

Roland et Niolas que je n'ai pas réussi à battre à la pétanque; Christophe

ave qui j'ai partagé pas mal de galère sur Aroo; Eliane mon indi dans

le monde obsur de l'administration; Mihel, animateur de l'équipe, qui fut

toujours présent dans les nombreuses manifestations réalisées; ainsi que les

autres : Philippe,Thierry, Bernard, Oliver, Mathieu, et Pierre.

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Jeremerie aussitout lepersonneldu LASMEAave quij'aieu l'oasion

de travailler. Mais plus partiulièrement Damien, Thomas, Guillaume et

Maxime qui font tous partie du même bureau. Durant ma thèse, on aurait

pu l'appeler le bureau des pleurs où l'on va pour vider son sa et faire un

break.Jeleurssouhaiteprofondémentlaréussitepourlasuitedeleurstravaux.

Il me serait impossible de ne pas remerier Florent mon partenaire de

galère. Florent est le seul type que je onnaisse apable de lire une image

diretement par la matrie sans la déoder. Je qualierai Florent omme

un modeleur de vide, un destrutureur d'intemporalité tant sa reherhe de

la perfetion d'un point de vue sientique et tehnique est aboutie. Nos

disussions sientiques et humaines ont été très enrihissantes et ont révélé

un atout indéniable pour la réalisation de es travaux. Ce fut pour moi un

véritable plaisir de travailler ave lui. Pour nir Florent, je reprendrais la

élèbre réplique de Clint Eastwood : "Florent, tu vois le monde se divise en

deux atégories e qui ont ni leur thèse et eux qui érivent leur manusrit

toitu éris".Courage, tuas bientt ni.

Pour nir, je remerie mes amis qui m'ont permis de souer un peu lors

ette thèse etm'ontsoutenulorsdes momentsépineux. Je remerie aussi ma

familleaquijen'ai pas purendrebeauoupde visitesdurantes annéesmais

qui m'ont toujours suivi dans les hoix que j'ai réalisés. Je tenais à leur dire

que : "Promis maintenant que je suis à Ba + 8, j'arrête les études". Lors

de ette période, j'ai eu le malheur de perdre un onle et une tante. Pour

François etFrançoise, je n'oublierais pas les moments passésave vous.

Mesremeriementsétanttroplongetlavieétanttropourte,jeonlurais

don en dédiant es travaux à tout les moments heureux que j'ai passé ave

haun et espère en passer enore beauoup d'autres.

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1 Introdution Générale 1

1.1 Présentation des systèmes de guidage automatique en monde

ouvert . . . 2

1.2 Contexte . . . 5

1.2.1 Objetifs à atteindre pour le système . . . 5

1.2.2 Contraintes du système . . . 6

1.3 Contributions . . . 7

1.4 Organisationdu mémoire. . . 7

2 Problématique - Comment assurer l'intégrité physique d'un véhiule? 9 2.1 Les diérentes méthodes de préservation d'intégrité physique du véhiule . . . 9

2.1.1 Lesméthodes d'évitement réatif d'obstales . . . 9

2.1.2 Méthodes de prévention du renversement d'un véhiule 15 2.1.3 Méthodes basées sur la traversabilitédu terrain . . . . 17

2.1.4 Bilan . . . 19

2.2 Méthodologie proposée . . . 19

2.2.1 Introdution . . . 19

2.2.2 Vers une approhe globale . . . 20

2.3 Objetif des travaux . . . 22

3 Méthode proposée pour préserver l'intégrité physique d'un véhiule évoluant dans un monde ouvert 23 3.1 Espae des vitesses admissibles . . . 23

3.2 Zone d'intérêt . . . 26

3.2.1 Notion d'intégritéde navigation . . . 27

3.2.2 Capaités de mobilité du véhiule . . . 30

3.2.3 Zone d'intérêt nale . . . 32

3.3 Génération de trajetoires . . . 33

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3.3.2 Modélisationinématique du véhiule . . . 34

3.3.3 Commande quadratiqueoptimale nie d'ordre

N

^{. . . 36}

3.3.4 Générateur de trajetoires parallèles . . . 40

3.3.5 Conlusions sur la génération de trajetoires . . . 42

3.4 Prol de vitesse admissible . . . 43

3.4.1 Grilled'élévation . . . 44

3.4.2 Posé de robot . . . 47

3.4.3 Filtrage des évolutions du tangage et du roulis grâe à la prise en ompte des suspensions . . . 47

3.4.4 Conditions de stabilité : Transfert de Charge . . . 51

3.4.5 Détermination du prol de vitesse . . . 52

3.4.6 Admissibilité du prol par rapport aux apaités du véhiule . . . 53

3.4.7 Conlusion. . . 55

3.5 Séletion de lastratégiede ommande optimale . . . 55

3.5.1 L'éart latéral :

A Ec _LAT

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . 56}

3.5.2 L'éart vitesse :

A Ec V IT

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . 56}

3.5.3 Dépense Energétique :

J ef f ort

^{. . . . . . . . . . . . . . 56}

3.6 Conlusion . . . 58

4 Analyse du omportement du véhiule dans un environ- nement simulé 59 4.1 Présentation de notre simulateur . . . 59

4.1.1 Motivations . . . 59

4.1.2 Modélisationdu véhiule . . . 60

4.1.3 Limites du simulateur . . . 63

4.2 Résultats ave une loalisation du véhiule et une reonstru- tion du mondeparfaites . . . 63

4.2.1 Sénario n1 : déplaement du véhiule sur un sol plat . 63 4.2.2 Sénarion2:Solplatavedesobstalesinfranhissables le long de la trajetoire de référene. . . 67

4.2.3 Sénario n3 :Sol plat ave des obstales franhissables à vitesse faiblele long de latrajetoire de référene. . . 70

4.2.4 Bilan des sénarios présentés . . . 72

4.3 Résultatsaveune loalisationetune reonstrutiondumonde réelles . . . 74

4.3.1 Présentation du système de pereption . . . 74

4.3.2 Sénario 1: solplat . . . 76

4.3.3 Sénario 2: Un solplat ave un obstaleinfranhissable 79

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5 Expérimentations ave un véhiule réel 83

5.1 Dispositif expérimental . . . 83

5.1.1 Levéhiule AROCO . . . 83

5.1.2 Lesapteurs . . . 83

5.1.3 Identiationdesparamètresutilespourl'expérimenta- tion . . . 85

5.1.4 Protooles d'expérimentation . . . 89

5.2 Résultatsobtenus . . . 90

5.3 Conlusion . . . 97

6 Travaux en ours - Perpetives 99 6.1 Représentation ontinue de l'environnement . . . 99

6.2 Uneloi de ommande hainée exate . . . 101

6.3 Unegénération de trajetoires basée sur un tirage aléatoirede laommande . . . 104

6.4 Utilisationd'un véhiulevirtuel . . . 105

Conlusion 107 A Etude Dynamique Véhiule 111 A.1 Transfert de hargeLatéral. . . 111

A.1.1 Présentation du modèle etdes repères assoiés . . . 111

A.1.2 Etude dynamique pour le as latéral . . . 112

A.2 Transfert de hargeLongitudinal . . . 118

A.2.1 Présentation du modèle etdes repères assoiés . . . 118

A.2.2 Etude dynamique pour le as longitudinal . . . 119

Bibliographie 127

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1.1 Vue d'artisted'un rover MERà lasurfae de Mars . . . 3

1.2 Les deux véhiules vainqueurs du onours organisé par DARPA en 2005 et2007. . . 4

1.3 Undes véhiules Overland quia réalisé 13000

km

^{en totaleau-} tonomie . . . 4

1.4 Levéhiule expérimental RobuFAST . . . 5

1.5 Contexte de e mémoire . . . 6

2.1 Prinipe de la méthode de Champs de Potentiel . . . 10

2.2 Prinipe de la méthode du Vetor Field Histogram(VFH) . . 11

2.3 Prinipe de la méthode Curvature-Veloity . . . 12

2.4 Prinipe de la méthode des diagrammesde proximité . . . 13

2.5 Véhiule léger tout-terrain du Cemagref utilisé pour l'évalu- ation des risques de renversement (Quad Massey Fergusson MF400H) . . . 16

2.6 Lesdeux approhes . . . 20

2.7 Gestiondes ressoures du système . . . 21

3.1 Illustrationde laaratérisation de l'environnement en vitesse admissible . . . 24

3.2 Présentation des diérentes étapesde notre système . . . 25

3.3 Passaged'unontexte globalversunontexte loal(aveleap préis)selon trois hypothèses de loalisation(H1,H2 etH3) . 28 3.4 Passage d'un ontexte global vers un ontexte loal (position préise)selon trois hypothèses de loalisation(H1, H2 etH3) . 29 3.5 Zoned'attentionenfontiondesapaitésdemobilitéduvéhiule 32 3.6 Zone d'attention nale du système. . . 33

3.7 Modèle Cinématique du véhiule. . . 34

3.8 Déterminationde laommande du véhiule. . . 36

3.9 Diérentes préditions de la trajetoire parallèle à elle de référene d'éart latéral

Γ = 2m

^{en fontion des valeurs de} minimisationde l'éart angulaire

S θ

^{. . . . . . . . . . . . . . . 41}

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3.10 Diérentes préditionsdelatrajetoirepour unéhelonde

Γ = 2m

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43}

3.11 Evolutionde l'anglede braquage

δ

^{pour diérentes valeursde}

R _c

⁴⁴

3.12 Résultatobtenupour lagénérationde 21trajetoiresparallèles

à elle de référene . . . 45

3.13 Illustrationdultragedu MNTparrapportà laroue duvéhiule 46

3.14 Shémaduvéhiuleetdesessuspensionspourétablirlemodèle

du ltre en tangage . . . 48

3.15 Résultatsdultrepourdiérentesvitessesd'évolutionduvéhiule 52

3.16 Prol de vitesse pour franhir une marhe et le alul de la

vitesse instantanée pour deux hypothèses de

V 0

^{. . . . . . . . 54}

3.17 Illustrationdu terme

A Ec LAT

^{pour trois} trajetoires générées . 57 3.18 Illustrationdu terme

A Ec vit

^{pour quatre} trajetoires générées . 57 4.1 Détermination des angles des diérentes roues . . . 61

4.2 Réponse àun éhelon de laonsigne

V ^c

^{de lafontion d'évolu-}

tion de V . . . 62

4.3 Détermination des vitesses des diérentes roues . . . 62

4.4 Vue de dessus du iruit . . . 64

4.5 Latrajetoirederéféreneainsiquelesdiérentespartiesétudiées 64

4.6 Résultats obtenues sur lapartie B du iruit . . . 65

4.7 Choix de la trajetoire optimale pour le système sur la partie

A du iruit . . . 66

4.8 Capture d'image du simulateur auours du sénario n2 . . . 67

4.9 Situationetrésultatsparrapportàlanavigationentre des élé-

mentsinfranhissables . . . 68

4.10 Evolution des états des trajetoires générées et le hoix séle-

tionné pour l'évitement du premier élément infranhissable . . 69

4.11 Evolution des états des trajetoires générées et le hoix séle-

tionné pour l'évitement du inquième élément infranhissable . 70

4.12 Evolution des états des trajetoires générées et le hoix séle-

tionné pour l'évitement du dernier élément infranhissable . . 71

4.13 Situationetrésultatsparrapportàlanavigationentre des élé-

mentsfranhissables à faiblevitesse . . . 72

4.14 Espaedevitesseadmissibleonstruitesàpartirdestrajetoires

générées pour l'itération125 . . . 73

4.15 Taux des ritères des diérentes trajetoirespour l'itération125 73

4.16 Présentation algorithme de pereption utilisé . . . 74

4.17 Comparaison entre les prols de vitesse obtenus pour le fran-

hissement d'une marhe de

15cm

^{. . . . . . . . . . . . . . . . 75}

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4.18 Conséquene du bruit de la grille d'élévation sur le prol de

vitesse sans les suspensions . . . 77

4.19 Variation du tangage ave la prise en ompte des suspensions

pour diérentes vitesse d'évolutions . . . 78

4.20 Espaedes vitesses admissibles obtenu ave laprise en ompte

des suspensions . . . 79

4.21 Eet de la ontrainte de la pereption sur le laet pour les

prols de vitesse admissible . . . 80

4.22 Vue loale du MNT fourni par la tâhe de pereption lors du

ontournement de l'obstale . . . 81

4.23 Trajetoire réalisée lorsdu ontournement d'unobstale. . . . 81

5.1 Levéhiule AROCO lorsdu symposium ROBOTICS 2010 . . 84

5.2 Leapteur améra- télémètre . . . 85

5.3 Réponse de l'angle de braquage ayant un éhelon ommeentrée 86

5.4 Réponse de la vitesse du véhiule par un éhelon omme entrée 87

5.5 Calul de l'admissibilité d'un prol de vitesse ave un retard

pur de la ommande en vitesse de 400ms . . . 88

5.6 Comparaison des trajetoires générées entre notre logiiel de

simulationet leas réel . . . 89

5.7 Présentationdel'expérimentationréellesurlesiteduCemagref

(Aubière) . . . 90

5.8 Grille d'élévation brute provenant de la tâhe de pereption

avant leralentisseur . . . 92

5.9 Grille d'élévation ltrée provenant de la tâhe de pereption

avant la bosse . . . 92

5.10 Prols de vitesse pour lagrilled'élévationde lagure 5.9 . . . 93

5.11 Taux des ritèresde lasituation présentée . . . 93

5.12 Trajetoire etvitesse réaliséeslorsdu franhissement du ralen-

tisseur . . . 94

5.13 Grilled'élévation ltrée après le franhissement de le ralentis-

seur (morphologie+ lissagepar ltre moyenneur) . . . 95

5.14 Espae de vitesse admissibleobtenue pour la grilled'élévation

de la gure5.13 . . . 95

5.15 Grille d'élévation ltrée avant le ontournement de l'élément

infranhissable. . . 96

5.16 Espae des vitesses admissibles par le véhiule avant le on-

tournement de l'élément infranhissable . . . 97

5.17 Trajetoire et vitesse réalisées lors du ontournement de l'élé-

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6.1 Exemple de la déterminationde la fontion par moreaux . . . 100

6.2 Comparaison de la grilled'élévation et de la fontion paramé-

trable par moreaux . . . 101

6.3 Modèle biylette . . . 102

6.4 Exemple de génération de 15 trajetoires ave une ommande

aléatoiresimple . . . 104

A.1 Modèle utilisépour lealul de transfert de harge latéral. . . 112

A.2 Modèle utilisépour lealul de transfert de harge longitudinal 119

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Introdution Générale

Depuis de nombreuses années, on onstate d'importantes avanées teh-

nologiques et sientiques pour la réalisationde véhiules terrestres entière-

ment autonomes. Cei passe par la reherhe de solutions à un ensemble

de hallenges non enore tous résolus. En eet, la omplexité est liée à la

néessité de onsidérer diérents domaines dont les prinipaux axes peuvent

s'exposer de la forme suivante. Le premier est diretement lié au omporte-

ment du véhiule. En eet, quelle que soit la tâhe à réaliser, il doit être en

mesure de ontrler sa diretion et sa vitesse pour réaliser en toute séurité

une tâhe bien préise, omme par exemple suivre au mieux une trajetoire

prédénie par un opérateur. Le deuxième grand axe onsiste à loaliser le

véhiulepar rapportà un référentielpréis. Ce référentielpeutêtre loal,par

rapport àson environnement prohe, ommeilpeut être absoluen étant liéà

unréférentielterrestre.Ilpermettraparexempled'évaluerl'erreurduvéhiule

lorsd'un suivi d'une trajetoire préalablement dénie.

Cesdeuxgrandsaxesformentunebasepourledéveloppementdesystèmes

de guidage automatique. Cependant, ils sont le plus souvent dénis pour un

ontexteenvironnementalpréalablementhoisi(typesdesols,environnements

intérieurs, extérieurs, ...). Ils ne susent don pas à prévenir de la totalité

des situations que l'on peut renontrer dans des milieux ouverts. C'est

pourquoi l'interation entre la nature de l'environnement et le véhiule est

devenue un troisième axe important à onsidérer. Citons diérents exemples

omme la prise en ompte du phénomène de glissement [Lenain 2003℄ ou

l'étude d'éventuelles pertes de stabilité liée aux variations du type et de la

géométrie du sol sur lequel évolue le véhiule [Bouton 2009℄. Cela se traduit

inévitablement par l'observation de es perturbations et la modélisation des

eets qu'ellesentraînent and'établirune stratégiedenavigation permettant

de prévenir et/oud'éviter des situationsdangereuses.

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Les travaux présentés dans e mémoire s'insrivent dans e

troisième axe et ont pour objetif la réalisation d'un système de

guidage automatique intégrantles interations du véhiule ave son

environnement.Parmievastehamp de reherhe,nous onsidère-

rons lemaintiende l'intégrité physique d'un véhiule liéà l'absene

de ollisions et auxéventuellespertes de stabilité an de permettre

une navigation rapide et sûre.

1.1 Présentation des systèmes de guidage au-

tomatique en monde ouvert

Les systèmes de guidage automatique en monde ouvert ont été majori-

tairement onçus à des ns militaires ou d'exploration. Prenons quelques

exemples an d'analyser brièvement leurs fontionnalités.

Grâe aux avanées tehnologiques réalisées depuis es dernières déen-

nies, l'exploration d'autres planètes du système solaire est à portée de main.

La fasination des déouvertes que nous apporterait l'étude de es planètes

augmente l'intérêt du développement de véhiules autonomes. Les premiers

véhiules d'explorationsenvoyés sur Mars étaient télé-opérés.

Cependant, la grande distane séparant le robotde l'opérateurentraînait

des temps de latene importants (plus de vingt minutes) limitant ainsi la

réativitédesvéhiules.Deplus,ladépenseénergétiqueliéeàlatélé-opération

entraîne des oûtsnon négligeablespour es opérationsd'exploration.

C'est pourquoi des reherhes sont menées an d'aroître leur apaité

déisionnelle lors de leur déplaement. En eet, la réalisation d'un véhiule

autonome permettrait d'améliorer laréativitéfae àun potentieldanger,de

foaliser les informationsenvoyées par le robot sur l'objet de leur expédition

et ainsi d'augmenter laquantité de données utilesjournalière.

Une des dernières missions que l'on peut iter à e jour est Mars Explo-

ration Rover(MER)de la NASAqui futlanée en 2003 etomposéede deux

robotsmobilesSpirit [Leger 2005℄ etOpportunity [Biesiadeki 2005℄(voirg-

ure 1.1) ayant pour objetif d'étudier la géologie de la planète Mars et en

partiulier le rle joué par l'eau dans l'histoire de la planète. Ces véhiules

sont toujours télé-opérés depuis la Terre mais sont munis de fontionnalités

leur permettant de sedéplaer de manièreautonome vers leur objetif. Pour

lanavigation,ilssont équipésde amerasstéréosopiques quileur permettent

d'avoirlareonstrution3Ddeleurenvironnementetainsiévaluerlaprésene

CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

ouvert 3

Dans e projet, du fait de la faible vitesse des véhiules, la perte de

stabilitéengendré par des phénomènes dynamiquesn'est pas adressée.

Figure1.1 Vue d'artisted'un rover MER àla surfae de Mars

Dans le domaine militaire, des véhiules autonomes sont également

développés. Aux Etats-Unis, l'agene DARPA organisait en 2004 et en 2005

une ompétition rassemblant de nombreuses équipes ave leur véhiule au-

tonome (voir gure 1.2). Cette ompétition onsistait à parourir un iruit

d'environ220 kilomètresàtravers ledésertdeMojave aveun véhiuleévolu-

antsans intervention humaine.En2007,ette ageneorganisaaussi leUrban

GrandChallenge oùdes véhiulesautomatiques devaient évoluer dansun mi-

lieuurbainen s'arrêtant àdes stops, eneetuant des man÷uvres deparking

ouen irulantau milieud'un tra routier important.

En Europe, on peut iter le hallenge lané par le laboratoire VisLab de

l'universitéde Parme (Italie)oùil étaitquestionde réaliser

13000km

^{en trois}

mois entre la ville de Parme et de Shanghai (Chine) ave une intervention

humaine minimale. Les véhiules (gure 1.3) équipés de télémètres lasers

et de améras devaient notamment évoluer dans la irulation des villes

traversées, éviter d'éventuels piétons et ei à une vitesse maximale allant

de 50 à 60

km.h ^{− 1}

^{. Pour ela, un véhiule de tête quasi} automatique (piloté par une personne uniquement lors de hangement de route et des situations

ritiques) servait de guide à un véhiule autonome ayant à son bord une

personne en asde défaillanedusystème.L'objetifde ettemissionétaitde

déterminer les situationsde mise en défaut du véhiule (par exemple "queue

de poisson") ainsi que les améliorations possibles à apporter pour aboutir à

un système totalement autonome etable.

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(a)Levéhiule Stanley (Université de

Stanford): vainqueurdu DARPA

Grand Challenge en 2005.

(b) Le véhiuleBoss (Université

Carnegie Mellon) :vainqueurdu

DARPA Urban Challenge en 2007.

Figure1.2Lesdeux véhiulesvainqueursduonoursorganiséparDARPA

en 2005 et2007.

Figure 1.3 Un des véhiules Overland qui a réalisé 13000

km

^{en totale}

autonomie

Le dernier exemple est le projet de reherhe fondamental ANR FAST 1

(2007-2011). Il est question de onevoir un robot mobileterrestre autonome

tout terrain (gure 1.4), apable de se mouvoir à haute vitesse (

10m.s ^{− 1}

⁾

tout enassurantson intégritéphysique.Pour ela,e projetproposeplusieurs

développementsayant trait àdiérentsaxes de reherhe. Lepremier axeest

entré sur la oneption méatronique qui onsisteà proposer des dispositifs

innovants permettantde modieren ligne lesaratéristiquesdynamiquesdu

robot an de ompenser les fortes perturbations auxquelles il est soumis. Le

seond axeonerne lasynthèse de loisde ommandedu véhiulepermettant

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d'asservirles déplaementsdu robotdans leouloir de navigationen prenant

en omptedes onditionsextérieures (adhérenes, irrégularitésdu terrain,...)

toutenmaintenantsastabilitéparlapréditiondesituationsderenversement.

Ledernier axeest entré sur ledéveloppement des algorithmes de pereption

de l'environnement dans les onditions de déplaements à haute vitesse. Cet

dernière partiea pour objetif de fournirlesinformationspermettantlaom-

mande du robot : la posture dynamique, le transfert de harge, la détetion

et laaratérisationdes obstales àéviter, ainsi quela loalisation.

Figure1.4 Levéhiule expérimental RobuFAST

Atraversesexemples,onremarquequelaproblématiquedelanavigation

sûre en milieu ouvert regroupe de nombreux domaines, et il est évident que

tous les pointsités auparavantne peuvent pas être traités dans e mémoire.

C'estpourquoiilonvientd'établirleontexteetleslimitesdestravauxdérits

dans e mémoire.

1.2 Contexte

Le ontexte de es travaux onerne une partie des problématiques du

projet FAST. Il s'agit de l'étudeet de laoneption d'un système de guidage

automatique pour un véhiule terrestre évoluant dans un environnement ou-

vert statique en garantissant son intégritéphysique (voir gure 1.5).

1.2.1 Objetifs à atteindre pour le système

Comme pour le projet FAST, il s'agit pour le véhiule de rejoindre un

objetif le plus rapidement possible en suivant au mieux une trajetoire de

référene tout en assurant son intégrité physique (absene de ollision et de

perte de stabilité). Pour ela, le véhiule a la possibilité de ontourner les

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Figure1.5 Contexte de e mémoire

irrégularités du terrain ou de s'arrêter totalement en l'absene de solutions.

An de limiter l'éart entre le véhiule etla trajetoire,l'utilisateur délimite

un ouloirdenavigation.Ceouloirreprésentelazoned'évolutionpossibledu

robot.Un exemplede notre viede tous lesjoursquiillustre bien ettenotion

esteluidelairulationroutière.Eneet,unautomobilistedoitnormalement

iruler sur la voie de droite mais il a la possibilité de dépasser un autre

véhiuleplus lenten sedéplaçantsurlavoiede gauhe pour rejoindreensuite

sa voieprinipale de navigation (voie de droite). Leouloir de navigationest

limité dans ette situationpar leslignes blanhes de la haussée.

1.2.2 Contraintes du système

Lesystèmedoit établirlameilleurestratégiede ommandeluipermettant

d'atteindre son objetif. Pour ela, il faudra onsidérer à la fois le véhiule

ave l'ensemble de ses apaités et de ses limites mais aussi l'environnement

dans lequel il évolue. Cet environnement aura une inuene qu'il faut dans

la mesure du possible antiiper. Nous aurons don à établir une solution qui

aura pour ontraintes lesaratéristiquesméaniques du véhiule (enombre-

ment,diamètredesroues,entraxe,...),lesaratéristiquesdynamiquesomme

la hauteur du entre de roulis, les suspensions et son inertie mais aussi ses

moyens de loalisation et de pereption. Le véhiule sera équipé de apteurs

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tion absolue (réepteur GPS). Grâe à ses apteurs, lesystème devra être en

mesurede reonstruireson environnementprohe etde se loaliserassez pré-

isément pour atteindre son objetif. Cette dernière partie n'est pas traitée

dans ette thèse mais la prise en ompte des apaités de pereption et de

loalisationsera un élément importantde e manusrit.

1.3 Contributions

Les ontributions peuvent s'énumérerde lamanière suivante:

•

^{Une dénition de la notion d'obstale sera proposée. En eet, avant de}

pouvoirdéterminerommentéviterunobstale,ilfautpouvoirledénir.

Contrairement à des approhes lassiques de ontournement d'obstale

où un obstale est généralement un élément totalement infranhissable

pourlevéhiule,nousallonsdénirunenotiondetraversabilité:lefran-

hissementdelazonedenavigationestpossibleen fontionde lavitesse

etde laposedu véhiule.Parexemple,un élémentfranhissableàfaible

vitesse peut devenir un obstale àhaute vitesse. Il s'agit de déterminer

à quelle vitesse un élément de l'environnement devient dangereux pour

levéhiule.

•

^Nous proposerons une méthode de génération de trajetoire basée sur des lois de ommande déjà existantes. L'idée dans ette partie sera de

prévoir la suite des ommandes que devrait générer le système pour

atteindrel'objetif.Ainsi,lestrajetoiresgénéréesserontadmissiblespar

levéhiule etpermettront d'avoir diretement laommande assoiée.

•

^{Nousétudierons plus en détails la partie ognitive du système ave no-}

tamment les problèmes liés à la abilité du système de pereption et

de loalisation. Il s'agira de déterminer le ouplage existant entre la

pereption et leguidage en lui-même.

1.4 Organisation du mémoire

An de répondre à la problématique onernant la navigation sûre dans

un milieu ouvert, nous proposons tout d'abord d'étudier les méthodes déjà

existantesenanalysantleursavantagesetinonvénients.Puisnousdétaillerons

laméthodologieadoptée dans e manusrit.

Dans lehapitre 3, nous présenterons lanotiond'espae de vitesse admis-

sible puis la struture de notre système de guidageautomatique.

Le hapitre 4 sera porté sur l'analyse du omportement du système dans

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du véhiule fae àdivers sénarios simples onsidérés omme anoniques.

Dans le hapitre suivant, nous réaliserons l'étude du système à travers

une expérimentation réelle ave notre véhiule AROCO. Nous étudierons les

performanes obtenues du système ainsi que ses limites.

Puis, nousonsarerons un hapitre sur lesperpetivesde e travailetles

améliorations possibles quel'on pourraitapporter.

Finalement,nousonluronssurl'ensembledestravauxréaliséesdurantla

durée de lathèse.

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Problématique - Comment assurer

l'intégrité physique d'un véhiule ?

Dans la littérature, de nombreuses méthodes sont proposées an de

préserver l'intégrité physique d'un véhiule. La plupart de es méthodes ne

sont pas adaptées à la navigation en milieu naturel. Généralement, elles ont

omme hypothèse un sol plat qui est parsemé d'éléments totalement infran-

hissables ommunément appelés obstales. D'autres méthodes herhent à

estimer un ritère dénissant la perte de stabilité du véhiule. Ces méthodes

sont baséessur une étudeplus ou moinsdétaillée du omportement physique

du véhiule. Aussi, dans e hapitre, nous étudierons plus en détails es dif-

férentes approhes. Nousdéterminerons leuraptitudesàêtreutiliséesdansun

système de guidage automatique. Puis, nous proposerons notre approhe et

la méthodologie assoiée pour aboutir à un système de guidageautomatique

plus optimal dans un environnementouvert statique partiellement onnu.

2.1 Les diérentes méthodes de préservation

d'intégrité physique du véhiule

2.1.1 Les méthodes d'évitement réatif d'obstales

D'unpointde vuehronologique,lespremièresméthodesàvoirlejouront

étélesméthodesd'évitementréatifd'obstales.Ellesonsistentauontourne-

mentd'élémentsinfranhissablespour levéhiuleen agissantdiretementsur

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10 physique d'un véhiule?

Champs de Potentiel

Introduite dans lesannées 80(voir[Khatib 1980℄,[Khatib1986℄)pour un

bras manipulateur, ette méthode onsiste à onstruire une fontion de po-

tentiel qui résume les objetifs de la navigation. Un obstale représente un

hamp répulsif et le but à atteindre un hamp attratif. Cela entraîne que

pour haque position du robot, il existe une fore résultante des hamps

de potentiels qui orrespond à la diretionà suivre par le robot (gure 2.1).

Bienqueetteméthode soitpurementréativedonpeuoûteuse entempsde

alul,elleest soumiseauproblème desminimaloaux quipeuvent néessiter

une replaniation globale. Un exemple du problème des minima loaux est

donnépar un obstaleen formede U,une ommandedépourvued'unhorizon

global vasedirigervers leminimum loal'est-à-direvers lereuxde l'obsta-

le e qui provoque l'arrêt inévitable du véhiule. Par ailleurs, elles peuvent

entraîner un mouvement osillatoire du robot dans ertaines situations (des

passages étroits par exemple).

Figure 2.1 Prinipe de la méthode de Champs de Potentiel

Vetor Field Histogram (VFH)

Introduite dans [Koren 1991℄, il s'agit d'une méthode dérivée des hamps

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du véhiule 11

grille pondérée. Chaque ellule est aetée d'une valeur orrespondant à la

probabilité de renontrer un obstale. Cette valeur est appelée "ertitude".

Ensuite, la grille est traduite en un histogramme ayant omme absisse la

diretiondu robotet ommeordonnée laprobabilité de peruter un obstale

en suivant ette diretion. Par seuillage, il est ainsi possible d'identier les

diretions libresdu robotappelées passages. Unefontion de oût prenanten

ompte ladiretion du but, la diretion préédemment suivie etl'orientation

ourante des roues permet de séletionner un des passages et la diretion

orrespondante (gure 2.2).

Figure 2.2 Prinipede la méthode du Vetor Field Histogram(VFH) : la

grilled'oupationest onstruite dans leréférentieldu robot; un ompteur est

inrémenté pour haque ellule appartenant au seteur angulaire dans lequel

un obstale a été déteté et les valeurs sont déplaées d'une ellule à l'autre

en fontiondes déplaements du robot. Ensuite, un histogrammedes obstales

est utilisé pour déterminerla diretion de déplaement du robot.

Une version plus réente notée VFH+ [Ulrih1998℄ prend en ompte la

largeurdurobotetsesontraintesinématiques.Undesinonvénientsmajeurs

de l'approhe est ladiulté àrégler leseuil déterminant les passages et

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12 physique d'un véhiule?

ela, unedernièreversionVFH*[Ulrih2000℄aétéproposée.Elleapoureet

de limiter les situationsde bloage et d'améliorer la onvergene vers le but.

Son prinipe est de aluler la trajetoire idéale en projetant la position et

l'orientationdu véhiulepour haque trajetoire possible. Enleur appliquant

la méthode VFH+, on rée un "arbre" puis on hoisit la meilleure branhe

grâe à une fontion de oût.

Curvature Veloity

Introduit par [Simmons1996℄, laméthode de Curvature-Veloity onsiste

àprojeterlesobstalesdansl'espaede ommandeduvéhiule'est-à-diredu

ouple vitesse urviligneet vitesse de rotation du véhiule

(V, ω)

^{. Ensuite, le}

ouple de ommandequi n'entraîne pas laollisiondu robotave un obstale

est reherhé. Pour ela, les rayons tangents aux obstales sont alulés an

de déterminer la zone libre de ommande permettant d'éviter l'obstale à la

prohaineitération (gure2.3).

Figure 2.3 Prinipe de laméthode Curvature-Veloity : la première phase

est la détermination des ourbures qui englobent les diérents obstales; en-

suite, es ourbures sonttraduitespar lesouples (

V, ω

⁾ déterminant ainsiles zones libres.

Fenêtre Dynamique (Dynami Window Approah, DWA)

La méthode de la Fenêtre Dynamique [Fox 1997℄ permet, à partir de la

pereption loale de l'environnement, de séletionner un ouple (

V, ω

^{) qui}

orrespond àlavitesse de translationetde rotationdu robot.Lesontraintes

inématiquesetdynamiquesdurobotsontintégréesdanslareherhe du ou-

ple(

V, ω

^{)quipermetd'éviterlesobstales. Unteloupledevitesses, lorsqu'il}

est appliqué au robot, produit une trajetoire irulaire, pour laquelle la sa-

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du véhiule 13

expriméespar unefontionde oût

G(V, ω)

^.Al'issuedel'évaluationde toutes les ontraintes pour tous les ouples de vitesses possibles, la méthode de la

Fenêtre Dynamique permet de séletionner le ouple le plus pertinent. La

taillede lafenêtre des vitesses àanalyserdépend des apaités d'aélération

etde déélérationdu véhiule.Ainsi,ette méthode sera d'autantplus rapide

ave un véhiule de faibles apaités. On peut remarquer que le hoix de la

disrétisationdel'espaedesvitessesest unparamètreimportant.Ilfautqu'il

respete lesontraintes liéesau temps-réeltout en étantassez n pour déter-

minerun nombre susant de ouples représentant lesdiverses possibilitésdu

véhiule.

Diagrammes de Proximité (Nearness Diagram, ND)

Cetteméthodeintroduitedans [Minguez2000℄onsisteàétablirdeuxdia-

grammes de proximité sous forme d'histogrammes (gure 2.4). Le premier

appeléPND(PointNearnessDiagram)représenteladistributiondesobstales

autourdurobot.LeseondappeléRND(RobotNearnessDiagram)représente

lamême distribution mais par rapportà lazone de séuritédu robot.

Figure2.4 Prinipede laméthode des diagrammes de proximité. Parties

supérieures :onstrution des diagrammes PND et RND selon un environ-

nement donné. Parties inférieures : types d'ations menées dans les inq

diérentes situations.

Grâe auxonstrutionsde RND et de PND, laméthode peut analyser la

situationdans laquelleilse trouveetlareonnaître parmi5prédénies. Pour

haque situation, il est déni une déision assoiée (illustration gure 2.4).

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14 physique d'un véhiule?

•

^{LS1 (Low Safety 1) : au moins un obstale est présent dans la zone}

de séurité mais d'un seul oté de la région libre la plus orientée vers

le but. Déision : éloigner le robot de l'obstale mais dans la diretion

la plus orientée vers une région libre prohe du but ave une vitesse

proportionnellementinverse à laproximitéde l'obstale.

•

^{LS2 (Low Safety 2) : plusieurs obstales sont présents dans la zone de}

séurité mais des deux otés de la zone de passage. Déision : éloigner

le robot des obstales mais dans la diretion la plus orientée vers une

région libre prohe du but ave la même gestion de la vitesse que dans

LS1.

•

^{HSGR(HighSafety GoalinRegion):auunobstalen'estprésent dans}

la zone de séurité du robot et le but à atteindre est dans une zone

de passage. Déision : diriger le robot en diretion du but à la vitesse

maximale.

•

^{HSWR (HightSafety WideRegion): auunobstalen'est présent dans}

la zone de séurité du robot mais le but n'est pas diretement at-

teignable.Cependant,lazonedepassagelibreestlarge'est-à-direquelle

représenteplusd'unquartdesseteursdudiagramme(<90).Déision:

hoisir la diretionde la zone libre appropriée qui longel'obstale.

•

^{HSNR (HightSafetyNarrowRegion):Même situationqueHSWRsauf}

que la zone de passage libre représente moins d'un quart des seteurs

du diagramme(> 90). Déision : sediriger auentre de larégion libre

adéquate.

L'inonvénient majeur de ette méthode réside dans le fait qu'il s'agit

d'une méthode d'analyse de situation.Elle néessite plus de temps de alul,

la rendant moins réative que lespréédentes.

Conlusionsurlesméthodesde ontournementréativesd'obstales

Dans ette première partie de l'état de l'art, nous avons hoisi de présen-

ter seulementlesgrandesméthodesexistantesdansedomaine.Cesméthodes

sont la base de nombreuses autres méthodes tel que [Ye 2004℄, [Gong 2007℄

par exemple. A travers es exemples, nous avons pu appréhender la diver-

sité existante dans le domaine des méthodes d'évitement réatif d'obstales.

Cependant,detellestehniquesintègrentuniquementlesaspetsinématiques

desrobotsmobilesetonsidèrentbiensouventleterrainommeplatenfaisant

abstration de toutes ontraintes dynamiques. De plus, toutes es méthodes

dérivent les éléments détetés omme des éléments totalement infranhiss-

ables (nommésobstales).Ellesneprennentpas enomptedesélémentsfran-

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du véhiule 15

voiture. A e stade de l'analyse, nous pouvons armer que l'inonvénient

majeur de es méthodes est leur aratère très heuristique. En eet, toutes

es méthodes reherhent àsegmenter leomportementdurobotpour répon-

dre aux perturbations renontrées. Bien que e type de fontionnement soit

de e fait plus rapide, il est inapable de traiter un as en dehors du adre

rigide de la méthode. Il faut alors établir une nouvelle heuristique permet-

tantd'y répondre. Horspour de lanavigationen milieu ouvert, ilnous paraît

presque inévitable d'avoir un grand nombre de as à traiter reétant la di-

versitédessituationsrenontrées. L'aumulationdes heuristiquesnéessaires

rendrait es approhes vite très omplexes et non optimales. Il nous semble

donnéessairede proposerunesolutionquisoitplusgénéraleandeprévenir

latotalitédessituationsliéesànotreproblématique.Nousnous sommesdon

naturellement intéressé auxméthodes onsistant à prédirel'inuene de l'en-

vironnement sur le omportement du véhiule, en partiulier sur sa stabilité.

Diérents travaux existent dans e domaineet nous proposons d'en détailler

lesprinipales aratéristiques.

2.1.2 Méthodes de prévention du renversement d'un

véhiule

Lesméthodesdepréventionderenversementdevéhiulessontdevenuesdes

enjeux importantsdans l'industrie de l'automobile (BMW, Renault Truks).

Ainsi,beauoupdesystèmespermettantlemaintiende lastabilitédevoitures

ou de poids lourds ont réemment vu le jour. Ceux-i sont en général basés

surunemesurepermettantdedéteter unesituationpropieaurenversement.

Cette détetion peut s'appuyersur diverses mesures.

La position du entre de gravité

Lapositiondu entre de gravitéest une mesurefréquemmentutilisée(par

exemple [Diaz-Calderon 2006℄). Il s'agit de vérier si la projetion du entre

de gravité du véhiule sur le sol est omprisedans la zone délimitée par ses

points de ontats appelée polygone de sustentation. Si 'est le as alors le

véhiule est onsidéré omme stable. Cette méthode est ouramment utilisée

pour les robots de type humanoïdes (voir par exemple Zero Moment Point

(ZMP) [Sardain2004℄).

Le transfert de harge

Une mesure du risque renversement peut être donnée par le transfert de

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16 physique d'un véhiule?

et le sol puis de déterminer leur variation. Le transfert de harge s'eetue

durant les diérentes man÷uvres (freinage, virage, et.) et est dû à des

fores appliquées à la surfae du pneu parallèlement au sol. On pourra iter

[Odenthal 1999℄, [Peters 2006℄ pour les véhiules urbains, [Imine2008℄ pour

lespoidslourds,ouenore[Bouton 2010℄pourlesvéhiuleslégerstout-terrains

(gure 2.5).

Figure2.5Véhiulelégertout-terrainduCemagrefutilisépourl'évaluation

des risques de renversement (QuadMassey Fergusson MF400H)

Les variations d'énergie

Il existe des méthodes basées sur les variations d'énergie omme dans

[Johansson 2004℄. L'idée onsiste à remarquer que lorsque le véhiule se rap-

prohed'une situationde renversement son énergiepotentielleaugmente. Par

onséquent, le prinipe de ette méthode onsiste à réaliser un bilan énergé-

tique du véhiule (la somme de l'énergie potentielle et de l'énergie inéma-

tique) et de la omparer ave l'énergie potentielle ritique de renversement.

Si le bilan énergétique est plus grand que l'énergie potentielle ritique alors

le véhiule se renverse. Cependant, bien que son prinipe soit relativement

simple, l'évaluationdu bilanénergétique dans lapratique est diile.

L'aélération latérale

Un dernier exemple est l'utilisation de l'aélération latérale omme par

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du véhiule 17

le phénomène de renversement latéralest étroitement lié à l'évolutionet à la

valeurdel'aélérationlatéraleauentredegravitédurobot.Cependant,ilest

diiledebiendéterminerleseuilritiquederenversementarilestfortement

dépendant des paramètres des suspensions etde l'anglede braquage.

Conlusion sur les méthodes de prévention du renversement

La majoritéde es travaux exploite l'hypothèse de roulement sans glisse-

ment[Ha 2004℄ouonsidèreuniquementledomainelinéairedu pneumatique

[Ryu 2004℄.

L'inlinaison du sol est parfois onsidérée en négligeant l'impat des ir-

régularités sur la dynamiquedu véhiule. Des mesures aratérisantle risque

de renversement sont ensuite utilisées pour onevoir des systèmes atifs de

séurité agissant sur la stratégie de ommande du véhiule. Cela se traduit

par une modiation de la ommande que ela soit sur l'angle de braquage

[Odenthal 1999℄oularépartitiondesouplesdefreinagedans[Shoeld 2006℄.

Cependant, es ritères sont généralement alulés grâe à des données

provenant de apteurs proprioeptifs (aéléromètres, apteurs de fores, ...).

De e fait, elles ne permettent pas d'antiiperlesperturbationsprovenant de

l'environnementommepar exempleunmur(ollisionpossible).And'éviter

les ollisions mais aussi de ralentir aux endroits dangereux, il faut que le

système soit équipé de apteurs permettant de reonstruire l'environnement

autourde lui 'est-à-direque levéhiule soitéquipéde apteurs extéroeptifs

telsquedesaméras,des télémètresvoiredes radars.Grâeàdetelsapteurs,

lesystèmepourraévaluerlatraversabilitéde l'environnement.Cette notion

de traversabilitésetraduitparlaapaitéphysique etdynamiquedu véhiule

àévoluerdanssonenvironnement.Ilonvientdeprésenterdes travauxrelatifs

à ette notion.

2.1.3 Méthodes basées sur la traversabilité du terrain

Lanotiondetraversabilitéduterrainimpliqueunereprésentationdel'envi-

ronnementetuneévaluationde lavitesse limitepour letraverser.Unexemple

simple est lefranhissement d'une marhe. Il nous parait évident quele fran-

hissement d'une marhe doit se faire à une vitesse plus faible que pour un

sol plat. Les travaux dans [Berkemeier 2008℄ reherhent ette vitesse limite

pourunvéhiuleàtroisroues.Lesauteursmontrentlarelationentrelavitesse

maximum de franhissement et la hauteur de la marhe. Cependant, l'étude

dufranhissementdelamarhenepeutpasêtreutiliséedansunmondeouvert

oùla géométrie du sol est variée.

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18 physique d'un véhiule?

amélioreune des méthodes d'évitement réatif d'obstales(VFH). Contraire-

ment à la méthode du VFH qui onsiste à réer un histogramme représen-

tant les zones libres autour du robot, ette nouvelle méthode nommée TFH

(TraversabilityFieldHistogram)réeunhistogrammereprésentantlesvitesses

de franhissementadmissible par levéhiule.

Nous pouvons aussi iter des méthodologiesplus évoluées dans la littéra-

ture oùla formegéométrique de l'environnementest prise en ompteomme

par exemple [Shiller 1999℄.L'auteurreprésentel'environnementpar unefon-

tion (B-Spline)sur laquelleil vaappliquer latrajetoire du robotpour déter-

minerunproldevitesse.Leprinipeesttrèsintéressantarillaisseentrevoir

la possibilité de prédire le omportement du véhiule le long d'une traje-

toire et de déterminer omment doit évoluer le véhiule en terme de vitesse

pourrespeterdesonditionstellesquel'adhéreneoulenon-renversementdu

véhiule.Cependant, l'étuden'est réaliséeque sur latrajetoire de référene;

de plus l'environnement doit être onnu et modélisé par une B-Spline. Cei

laisse des doutes pour une implémentationtemps-réel sur un véhiule.

Ce sont les travaux dans [Kelly1997a℄ et [Kelly 1997b℄ qui ont été les

premiers à envisager la forme géométrique de l'environnement pour évaluer

la traversabilité dans un monde ouvert. De façon plus générique, les auteurs

proposentd'étudier un système de guidageautomatiqueen énuméranttoutes

les ontraintes que le système doit respeter. Cela se traduit par la prise en

ompte des temps de retard des ationneurs, la géométrie du véhiule ainsi

que les limites du système de pereption. Cependant bien qu'ils dérivent

préisémentlesontraintes etproposentdes oneptsthéoriques pour aboutir

à un système able, auun système réel n'est présenté. La représentation de

l'environnement ou les problèmes liés aux ressoures disponibles ne sont pas

traités.

Il faudra attendre quelques années supplémentaires et les onours orga-

nisés par le DARPA [Cremean 2006℄ ou [Howard 2008℄ pour arriver à une

présentation de systèmes de guidage automatique entier prenant en ompte

la traversabilité du terrain et intégrés dans un véhiule. Généralement, l'ar-

hiteture du système se ompose d'un générateur de trajetoires ou de la

déformation de la trajetoire nominale, d'une évaluation de prol de vitesse

puis de la séletionde la meilleurestratégie de ommande à adopter. Cepen-

dant, pour arriverà de tels systèmes de navigation, il faut avoir des moyens

de pereption et de ommande importants e qui onstitue un véritable dé

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2.1.4 Bilan

Les diérents travaux présentés préédemment montrent qu'il est possi-

ble de préserver l'intégrité physique d'un robot mobile soit par une stratégie

d'évitement d'élémentsdangereux (méthode d'évitement réatif d'obstales),

soit par une stratégie de franhissement à vitesse restreinte (ritère de ren-

versement du véhiule). Pour fusionner es deux méthodes, il nous semble

néessaire de remplaer la notion d'obstale qui est naturellement dérite

ommeunenotionbinaire(élémentinfranhissable)paruneplusrihe omme

elle de la traversabilité (élément franhissable à une ertaine vitesse). La

notion de traversabilité vaêtre dépendante de l'environnement,et des apa-

ités du véhiule. Nos travaux s'inspireront don des remarques établies dans

[Kelly1997a℄et[Kelly1997b℄.Cependant,bienqu'ellessoientunebonnebase

pour établir notre système, la méthodologie employée dans es travaux d'un

point de vue gestion des données peut laisser perplexe. En eet, la quantité

d'information néessaire (dépend du nombre de apteurs utilisés et de leur

ot de données) ainsi que les temps de aluls des diérents algorithmes et

leurabiliténe sontpaspréisés. Pourtant,es informationssontdes données

vitalesdans l'élaborationd'un système temps-réel eae.

2.2 Méthodologie proposée

2.2.1 Introdution

Les travaux présentés dans e mémoireutilisent leprinipede traversabi-

lité. Il s'agit de réaliser un système de guidage automatique performant fae

auxproblématiquesliéesàdesappliationsréelles.Cependant,nosdéveloppe-

ments seront motivés par la reherhe d'une stratégie en adéquation ave les

besoinsde l'appliation(préision,abilité,...).Contrairementauxapprohes

onsistant à identier les informations utiles parmi toutes les données issues

d'unsystèmedepereption,nousproposonsauontrairede foalisersonfon-

tionnementsur les zonesutiles aubondéroulementde l'appliation.On peut

iter omme exemple les travaux [Tessier 2007℄ qui onsistent à réaliser un

système de loalisationable etsusamment préis pour les besoins de l'ap-

pliation. Il se ompose d'un organe de loalisation du véhiule et d'un esti-

mateur du niveau de onane de l'hypothèse de positionnement.Ce dernier

est alulé au moyen d'un réseau bayésien et la stratégie qui en déoule est

gérée par un modèle de déisionmarkovien.L'idée originaledéveloppée dans

es travaux réside dans la solliitation des apteurs en fontion des besoins

de l'appliation. Autrement dit, il ne s'agit plus d'un système piloté par des

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20 physique d'un véhiule?

ontraired'unsystèmedontlefontionnements'optimiseavel'augmentation

du nombre desapteurs etdes algorithmesde traitementde l'information.Le

système de loalisationdevientintelligentar d'aprèssaonnaissaneapriori

de laapaité destripletsapteurs-algorithmes-amers,ilestapabled'estimer

quel triplet sera le meilleur pour améliorer signiativement sa loalisation.

Plus préisément,il s'agit de laoneption d'un système de pereption piloté

par lesbesoins et lesontraintes de l'appliation.

2.2.2 Vers une approhe globale

Comme nous l'avons évoqué préédemment, nous proposons un système

de guidageautomatique ayant une stratégie diérente de elle que nous pou-

vons voirdans les approhes lassiques. Eetivement, lesapprohes que l'on

nomme "lassiques" proposent laoneption de mahines autonomesen trois

grandesparties.Unepartie estdédiée àlapereption del'environnementetà

laloalisationdu véhiule.Ensuite,ilvientun organededéisionquionsiste

à analyser les données de la partie pereption pour déterminer la stratégie

à adopter an d'atteindre l'objetif. Au nal, la partie ation alule et en-

voie lesommandes auxationneurs. Dans ette logique, haune des parties

dépend uniquementde lapréédente. Deplus, lapartie déisionest la seuleà

prendre enomptel'objetifàatteindre.Bienqueetteorganisationpermette

de réaliser des systèmes de guidage automatique, elle est insusante et non

optimale dans le adre de notre objetif. Généralement, les algorithmes les

plus performants pour haune de es parties sont omplexes et oûteux en

tempsdealul.Siparexemple,latâhede pereptionpermetdereonstruire

tout l'environnement autour du véhiuleave une très grande préision mais

utilise toutes les ressoures disponibles, il est possible que les autres tâhes

n'aientplus susamment de ressoures pour s'exéuter orretement.

Figure 2.6 Lesdeux approhes

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Figure2.7 Gestion des ressoures du système

C'estpourquoinousproposonsuneméthodologieonernantlaoneption

de système de guidage automatiquequi s'insritdans leadre des travaux de

notre équipe. Il s'agit d'optimiser les tâhes de pereption et de ommande

en intégrant leurs dépendanes et leurs ontraintes au regard des besoins de

l'appliation. Considérant la forte et naturelleinteration entre lestâhes de

pereption et de ommande, elles sont diilement séparables.

Par exemple, la tâhe ation ne devra pas autoriser le déplaement du

véhiule sila tâhe de pereption ne donne auune informationsur son envi-

ronnement.Demême,latâhedepereptionnedevrapasretournerd'informa-

tionsinutilesauxdéplaementsduvéhiule.Notresystèmedoitonverger

vers une stratégie de navigation intégrant les relations pereption

ation.

La gure 2.7 dérit e vers quoi notre système devrait aboutir. Les

ressoures du systèmesontlimitéesetdoiventêtre partagéesentre lesbesoins

de la tâhe de pereption et elle de guidage. Dans un système "lassique",

ladistributiondes ressoures est réaliséelorsde laoneption du système,du

oupsonpointde fontionnementestxe.Nousvoulonsaboutiràunsystème

quipuissenaturellementmodierson pointdefontionnementenfontiondes

besoinsde l'appliation.Pluspréisément,silevéhiuleestàl'arrêt,iln'apas

besoin de perevoir l'environnement nide ommander levéhiule,lepointde

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22 physique d'un véhiule?

est de rouler à des hautes vitesses le point de fontionnementse rapprohera

de lalimite physiquedu système etsi lesbesoins deviennent plus importants

que les ressoures disponibles,alors le système sera naturellement limité.

2.3 Objetif des travaux

L'objetif de la thèse est de proposer des solutions permettant d'aboutir

à unsystème globalde guidageautomatiquede véhiulemobileintégrantles

moyens de pereption et de ontrle. La tâhe de pereption qui se ompose

de la reonstrution 3D de l'environnement et de la loalisation du véhiule

ne sera pas traitée dans e mémoire mais est en ours de développement par

un autreétudiant.Ellesera dononsidérée ommeaquise.Cettetâhe aura

pourmission de fournirun ModèleNumérique de Terrain(MNT) permettant

d'évaluerlafranhissabilitédel'environnementproheduvéhiule.Lapriseen

omptede l'inertitudede laloalisationfournie etdesbesoinsde ettetâhe

notammententermesdevitessesmaximalesadmissiblesserabientraitéedans

e manusrit.

Notre système sera omposé d'un module de génération de trajetoires

dont le prinipe sera d'établir uniquement des trajetoires réalisables par le

véhiule.C'est-à-direqu'ilprendraenomptelesaratéristiquesinématiques

du robot. Ensuite, le système alulera les poses suessives du robot sur le

Modèle Numérique de Terrain pour déterminer l'évolution de son tangageet

de son roulis.Ces données servirontàl'évaluationdelavitesse admissibledes

trajetoires.

Lorsque le système aura toutes es informations, il devra hoisir la

meilleure trajetoire parmi elles qu'il aura générées. Pour ela, il faudra

dénir un ritère lié au omportement du véhiule souhaité par l'opérateur.

Ce ritère intègrera l'éart entre la position du véhiule et la trajetoire de

référene mais également des ontraintes de l'appliation tels que la vitesse

moyenne etla onsommationd'énergie.

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Méthode proposée pour préserver

l'intégrité physique d'un véhiule

évoluant dans un monde ouvert

Comme déjà évoqué préédemment, es travaux ont pour but d'établirla

meilleurestratégiede navigationpour aller leplus vite possible d'un pointA

à B tout en préservant l'intégrité physique du véhiule. Ce hapitre a pour

objetifde présenterlesystèmedanssonintégralitéd'unpointdevueguidage

(latâhe de pereption étantsupposée aquise). Maisavantde dérire en dé-

tailslesystème deguidage,ilparaîtnéessaire deparlerde l'idéegénérale sur

laquellelesystèmeestbasé:lanotiondel'espaedesvitesses admissibles.

3.1 Espae des vitesses admissibles

Commevupréédemment,pourgarantirl'intégritéphysiqued'unvéhiule,

nous avons deux solutions qui onsistent à éviter les éléments dangereux ou

dans la mesure du possible à les franhirà vitesse restreinte. Une idée serait

de fusionneres deux stratégies an d'avoirun système totalementautonome

quelquesoitl'environnementà traverser. Grâeà lafusionde es deux types

de méthodes, nous parviendrons àavoir une nouvelleméthode plus générale.

Cependant, le onept d'obstale est souvent ompris omme un onept

binaire. De plus, dans un environnement ouvert, à part les éléments omme

des arbres ou un mur, il est diile de aratériser les éléments qui soient

totalementinfranhissables. Parexemple,un trottoirest franhissableàfaible

vitesse etdevient un obstale à haute vitesse pour un véhiule urbain. Mais,

e même trottoir peut être franhissable à toutes les vitesses pour un har

d'assaut. Alorspeut-on onsidérerletrottoir ommeun obstalepuisqueela

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24 d'un véhiule évoluant dans un monde ouvert

Nous allons par la suite de e manusrit remplaer la notion d'obstale par

la aratérisation de la surfae de navigation en terme de vitesse admissible

de franhissement en fontion des aratéristiques intrinsèques du véhiule

étudié (voir gure 3.1). Ainsi par exemple un trottoir a une vitesse de

franhissement faible, un sol plat a une vitesse de franhissement très élevé,

un arbre etun muront une vitesse de franhissement nulle pour le véhiule.

Figure 3.1 Illustration de laaratérisation de l'environnement en vitesse

admissible

Cettearatérisationde lasurfaedenavigationpeutêtrenomméeomme

l'espae des vitesses admissibles par le véhiule. Cependant, l'analysede

la surfae de navigation est omplexe. En eet, le but de ette analyse étant

de déterminer lavitesseadmissibledu véhiule pour franhirl'environnement

sans risque de renversement oude ollision,ilest néessaire de prédireletan-

gage, le roulis etle laet sur toute lasurfae potentiellement parourue. Sile

roulis et le tangage sont une ause évidente d'instabilité, l'inuene du laet

est moins laire. Une illustrationpeut être donnée ave le as d'un véhiule

franhissant un trottoir. Le véhiule franhit le trottoir presque perpendiu-

lairement à elui-i, il aura du tangage mais pas de roulis. Par ontre, si

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de roulis et peu de tangage. Par onséquent, pour déterminer un espae de

vitesse admissiblesur une surfae,nous avons besoin detrois paramètresren-

dant l'analyse omplexe et le temps de alul diilement ompatible ave

une appliation temps-réel.

Nous proposons de simplier la problématique en étudiant "seulement" un

sous-ensemble de trajetoires possibles ayant omme support la surfae on-

sidérée([Debain 2010a℄,[Delmas2009℄).Celapermetl'estimationdelavitesse

admissible le long d'une trajetoire dérite en fontion de son absisse

urviligne.La gestion de toutes les trajetoires utiles dans la surfae

de navigation est réalisée en évaluant le prol de vitesse admissible

de haque trajetoire et nalement en hoisissant la meilleure.

Plus préisément, notresystème de guidageest dérit par leshéma de la

gure3.2quimontrelesdiérentes étapesnéessaires auhoixde lameilleure

trajetoire.

Figure3.2 Présentation des diérentes étapes de notresystème

A haque itérationdu système, elui-i doit :

•

^{Foaliser sur la zone de navigation : en eet pour être ompati-}

ble ave une appliation temps-réel une première idée est de ne traiter

queles informationsutiles aubonfontionnementde haque tâhe. Par

onséquent, le système devient plus optimal d'un point de vue de la

gestion des ressoures. Le système doit solliiter la partie responsable

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