Maintien de l'intégrité de robots mobiles en milieux naturels

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naturels

Jean-Baptiste Braconnier

To cite this version:

Jean-Baptiste Braconnier. Maintien de l’intégrité de robots mobiles en milieux naturels. Autre. Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2016. Français. �NNT : 2016CLF22667�. �tel-01469696�

Université Blaise Pascal-Clermont II

École Doctorale

Sciences pour l’Ingénieur de Clermont-Ferrand

Thèse

Présentée par

Jean-Baptiste Braconnier

Ingénieur IFMA

pour obtenir le grade de :

Docteur D’université

Spécialité Vision et robotique

Maintien de l’Intégrité de Robots

Mobiles en Milieux Naturels

Soutenue publiquement le 22 janvier 2016 devant le Jury : M. Dominique MEIZEL Président

M. Cédric PRADALIER Rapporteur M. Faiz BEN AMAR Rapporteur M. Éric LUCET Examinateur M. Benoît THUILOT Examinateur M. Roland LENAIN Directeur de thèse M. Michel BERDUCAT Invité

Université Blaise Pascal-Clermont II

École Doctorale

Sciences pour l’Ingénieur de Clermont-Ferrand

Thèse

Présentée par

Jean-Baptiste Braconnier

Ingénieur IFMA

pour obtenir le grade de :

Docteur D’université

Spécialité Vision et robotique

Maintien de l’Intégrité de Robots

Mobiles en Milieux Naturels

Soutenue publiquement le 22 janvier 2016 devant le Jury : M. Dominique MEIZEL Président

M. Cédric PRADALIER Rapporteur M. Faiz BEN AMAR Rapporteur M. Éric LUCET Examinateur M. Benoît THUILOT Examinateur M. Roland LENAIN Directeur de thèse M. Michel BERDUCAT Invité

La problématique étudiée dans cette thèse concerne le maintien de l’intégrité de robots mobiles en milieux naturels. L’objectif est de fournir des lois de commande permettant de garantir l’intégrité d’un véhicule lors de déplacements autonomes en milieux naturels à vitesse élevée (5 à 7 m.s-1_{) et plus particulièrement dans le cadre de l’agriculture de précision.}

L’intégrité s’entend ici au sens large. En effet, l’asservissement des déplacements d’un robot mobile peut générer des consignes nuisant à son intégrité physique, ou à la réalisation de sa tâche (renversement, tête-à-queue, stabilité des commandes, maintien de la précision, etc.). De plus, le déplacement en milieux naturels amène des problématiques liées notamment à des conditions d’adhérence variables et relativement faibles (d’autant plus que la vitesse du véhicule est élevée), ce qui se traduit par de forts glissements des roues sur le sol, ou encore à des géométries de terrains non traversables par le robot. Aussi, cette thèse vise à déterminer en temps réel l’espace de stabilité en terme de commandes admissibles permettant de modérer les actions du robot.

Après une présentation des modélisations existantes, et des observateurs permettant l’ex-ploitation de ces modélisations pour la mise en place de loi de commande prédictive en bra-quage pour le suivi de trajectoire, une nouvelle méthode d’estimation des glissements basé sur une observation cinématique est proposée. Celle-ci permet de répondre aux probléma-tiques de vitesse variable (et notamment du passage de la vitesse par des valeurs nulles) du véhicule et d’observation lors d’un déplacement sans trajectoire de référence. Ce nouvel observateur est primordial pour la suite des développements de cette thèse, puisque la suite des travaux s’intéresse à la modulation de la vitesse du véhicule.

Ainsi, dans la suite des travaux, deux lois de commande prédictives agissant sur la vitesse du véhicule ont été mises en place. La première apporte une solution à la problématique de la saturation des actionneurs en braquage, lorsque la vitesse ou les glissements rendent la trajectoire à suivre inadmissible vis-à-vis des capacités physiques du véhicule. La deuxième répond à la problématique de la garantie de la précision du suivi de trajectoire (maintien du véhicule dans un couloir de déplacement). Dans les deux cas la stratégie de commande est similaire : on prédit l’état futur du véhicule en fonction de ses conditions d’évolution actuelle et de conditions d’évolutions futures simulées (obtenues grâce à la simulation de l’évolution d’un modèle dynamique du véhicule) afin de déterminer la valeur de la vitesse optimale pour que les variables cibles (dans un cas la valeur du braquage et dans l’autre l’écart à la trajectoire) respectent les conditions imposées (non-dépassement d’une valeur cible).

Les résultats présentés dans ce mémoire ont été réalisés soit en simulations, soit en condi-tions réelles sur des plateformes robotiques. Il en découle que les algorithmes proposés per-mettent dans un cas de réduire la vitesse du véhicule pour éviter la saturation du braquage et donc les phénomènes de sur et sous virage qui en découlerait et donc permet de conserver la commandabilité du véhicule. Et dans l’autre cas de garantir que l’écart à la trajectoire reste sous une valeur cible.

Mots-clefs : Robots mobiles à roues, systèmes non-holonomes, asservissement de la

vitesse, modélisation cinématique étendue, commande adaptative, commande prédictive, en-vironnement naturel, agriculture de précision, observateurs

Preserving the Integrity of Mobile Robots in off-road conditions

This thesis focused on the issue of the preseving of the integrity of mobile robots in off-road conditions. The objective is to provide control laws to guarantee the integrity of a vehicle during autonomous displacements in natural environments at high speed (5 to 7 m.s-1_{) and more particularly in The framework of precision farming.}

Integrity is here understood in the broad sense. Indeed, control of the movements of a mobile robot can generate orders that affect its physical integrity, or restrains the achieve-ment of its task (rollover, spin, control stability, maintaining accuracy , etc.). Moreover, displacement in natural environments leads to problems linked in particular to relatively variable and relatively low adhesion conditions (especially since the speed of the vehicle is high), which results in strong sliding of wheels on the ground, or to ground geometries that can not be crossed by the robot. This thesis aims to determine in real time the stability space in terms of permissible controls allowing to moderate the actions of the robot.

After a presentation of the existing modelings and observers that allow the use of these modelizations for the implementation of predictive control law for trajectory tracking, a new method of estimation of side-slip angles based on a kinematic observation is proposed. It permit to address the problem of variable speed of the vehicle (and in particular the case of zero values) and also to allow the observation during a displacement without reference trajectory. This new observer is essential for the further development of this thesis, since the rest of the work is concerned with the modulation of the speed of the vehicle.

So, in the further work, two predictive control laws acting on the speed of the vehicle have been set up. The first one provides a solution to the problem of the saturation of steering actuators, when the speed or side-slip angles make the trajectory inadmissible to follow with respect to the physical capacities of the vehicle. The second one adress the problem of guaranteeing the accuracy of trajectory tracking (keeping the vehicle in a corridor of displacement). In both cases, the control strategy is similar: the future state of the vehicle is predicted according to the current conditions of evolution and the simulated one for the future evolution (obtained by simulating the evolution of dynamics models of the vehicle) in order to determine the value of the optimum speed so that the target variables (in one case the value of the steering and in the other the lateral deviation from the trajectory) comply with the imposed conditions (not exceeding a target value).

The results presented in this thesis were realized either in simulations or in real conditions on robotic platforms. It follows that the proposed algorithms make it possible : in one case to reduce the speed of the vehicle in order to avoid the saturation of the steering actuator and therefore the resulting over and under steering phenomena and thus make it possible to preserve the vehicle’s controllability. And in the other case, to ensure that the lateral deviation from the trajectory remains below a target value.

Key-words : Wheeled mobile robots, non-holonomic systems, speed control, extended

kinematic model, adaptive control, predictive control, off-road context, precision farming, observers

Voilà, après trois années de travail et l’écriture de ce mémoire, l’heure est maintenant au remerciement de toutes les personnes qui m’ont permis d’en arriver là.

Je tiens tout d’abord à remercier les instituts de recherche porteur de ce projet qui m’ont permis, grâce au moyens financiers et humains, de réaliser ces travaux, à savoir l’Irstea (dirigé par Emmanuel HUGO) qui a accueilli et financé cette thèse, l’Institut Pascal (dirigé par Michel DHOME) et le laboratoire d’excellence IMOBS3 _{qui ont également porté et financé}

le projet, et enfin à la région Auvergne pour son soutien financier.

Je veux également remercier les membres de mon jury de thèse, en commençant par Dominique MEIZEL, Professeur des universités, pour avoir accepté de présider le jury, ainsi qu’à Faiz BEN AMAR, Professeur à l’université Pierre et Marie Curie de Paris, Cédric Pradalier, Professeur à GeorgiaTech Lorraine, et Éric LUCET, chargé de recherche au CEA, pour avoir accepté d’être rapporteurs et pour leur relecture de ce mémoire. Enfin, je remercie également Nicolas BOUTON, Professeur à l’IFMA, qui aura été présent au commencement de cette aventure ainsi qu’à sa conclusion, et Michel BERDUCAT, Ingénieur recherche à l’IRSTEA, pour sa vision pratique et ses questions pertinentes, ainsi que pour sa bonne humeur quotidienne.

Je veux dire un grand MERCI à Roland LENAIN, qui a été mon directeur de thèse, mais qui au-delà de ça, m’a conforté dans mon désir de travailler dans la robotique mobile en me faisant partager sa passion pour ce domaine tout au long de ces trois années. Je le remercie pour la confiance qu’il m’a accordé, son encadrement, son aide, sa patience, et pour tout ce qu’il m’a appris. Enfin, encore merci pour le soutien lors des périodes un peu plus compliquées et lors des nombreux essais terrains qui nous auront permis de tester à peu près toutes les défaillances possibles (Murphy était avec nous).

J’adresse aussi de chaleureux remerciements à Benoît THUILOT. Je tiens en particulier à le remercier pour son souci du détail (qui me fait quelquefois défaut) et la qualité de ces remarques qui ont souvent permis de débloquer mes recherches. Mais également, pour les échanges (souvent tardifs) ayant permis d’améliorer fortement la qualité des publications et pour l’énorme travail de relecture de cette thèse.

Ces trois années ont aussi été grandement facilitées par tous les échanges et la bonne ambiance au quotidien, pour laquelle je suis reconnaissant à tout le personnel de l’Irstea , et en particulier à mes collègues de l’équipe Romea (Myriam, Christophe C., Vincent, Thierry, Christophe D., Bernard... pour ne citer qu’eux), ainsi qu’aux collègues de la pause-café (Marion, Sandro, Jean-Pierre, Gilles...), qui ont tous contribué chacun à leur manière à cette thèse et à mon enrichissement tant professionnel que personnel.

Je veux adresser également un remerciement spécial à Audrey, mon binôme durant ces trois années, avec qui j’ai pu partager, aussi bien, sur nos recherches respectives, nos impasses et nos réussites, que sur des sujets plus divers comme les pistes d’atterrissage pour Alien et la domination du monde (mais chut !). J’ai également une pensé pour Pierre, Adrian et Riadh qui ont successivement été témoins de notre folie respective et qui ont très bien feint de ne pas s’en rendre compte (voir y ont participé).

Enfin, je terminerai en remerciant ma famille et mes amis qui ont été d’un soutien indé-fectible durant ces trois années, et plus particulièrement ma femme qui m’a supporté dans les bons comme dans les mauvais moments, dans les nuits blanches et les sautes d’humeur et qui a toujours cru en moi.

Résumé ii

Abstract iv

Remerciements vi

1 Introduction 1

1.1 Enjeux de la thèse et postulats . . . 2

1.2 Contexte sociétal et scientifique . . . 5

1.2.1 Environnement de recherche . . . 5

1.2.2 Positionnement scientifique et applicatif . . . 6

1.3 Organisation du mémoire et contribution de la thèse. . . 16

1.3.1 Organisation du mémoire. . . 16 1.3.2 Contribution de la thèse . . . 17 2 Modélisation du véhicule 19 2.1 Introduction . . . 19 2.2 Modélisation Cinématique . . . 20 2.2.1 Repère cartésien . . . 20

2.2.2 Repère de Frenet, modélisation spécifique au suivi de trajectoire . . . 21

2.2.3 Conclusion sur la modélisation cinématique . . . 23

2.3 Modélisation du contact pneu/sol . . . 23

2.3.1 Généralités et notations du contact pneu/sol . . . 23

2.3.2 Modèles de contact . . . 26

2.4 Modèle cinématique étendu . . . 32

2.4.1 Repère cartésien . . . 32

2.4.2 Repère de Frenet, modélisation spécifique au suivi de trajectoire . . . 33

2.4.3 Conclusion sur les représentations cinématiques . . . 34

2.5 Modélisation Dynamique . . . 35

2.5.1 Généralités sur les modélisations dynamiques. . . 35

2.5.2 Modélisation dynamique multi-plan . . . 36

2.5.3 Modélisation dans le plan de lacet . . . 37

2.5.4 Modélisation dans le plan de roulis . . . 39

2.6 Conclusion . . . 42

3 Observation et commande des déplacements 43 3.1 Introduction . . . 43

3.2 Lois de commande pour les suivis de trajectoire . . . 44

3.2.1 Commande adaptative . . . 44

3.3.2 L’observation en automatique/robotique . . . 50

3.3.3 Observabilité d’un système . . . 51

3.3.4 Formalisme d’un observateur. . . 53

3.4 Observation des glissements latéraux . . . 54

3.4.1 Observateur cinématique par retour d’état . . . 54

3.4.2 Observateur cinématique global . . . 61

3.4.3 Observateur multimodèle . . . 73

3.5 Conclusion . . . 82

4 Intégrité de l’application de suivi de trajectoire du point de vue de la commandabilité du robot 85 4.1 Introduction . . . 85

4.2 Prédiction de l’évolution des variables dynamiques . . . 86

4.2.1 Intérêt et rappels sur la commande prédictive . . . 86

4.2.2 Principe de la commande prédictive à modèle (MPC) . . . 87

4.3 Saturation des actionneurs : facteurs et incidence sur la commandabilité. . . 88

4.3.1 Sous-virage . . . 89

4.3.2 Sur-virage . . . 90

4.3.3 Trajectoire non admissible . . . 92

4.4 Actions possibles sur les variables de commande . . . 92

4.4.1 Variable de contrôle : la vitesse de lacet. . . 93

4.5 Algorithme de prédiction et calcul de la vitesse max . . . 94

4.5.1 Prédiction de la vitesse de lacet admissible . . . 94

4.5.2 Vitesse maximale . . . 96

4.6 Résultats. . . 97

4.6.1 Résultats de simulations . . . 97

4.6.2 Résultats d’essais réels . . . 103

4.7 Conclusion . . . 108

5 Intégrité de l’application de suivi de trajectoire du point de vue de sa précision 109 5.1 Introduction . . . 109

5.2 Détail de l’algorithme de limitation de la vitesse pour garantir la précision du suivi . . . 110

5.2.1 Étape 1 : Prédiction de l’écart futur . . . 113

5.2.2 Étape 2 : Calcul de la vitesse maximale pour limiter l’écart latéral . . 115

5.2.3 Étape 3 : Calcul de l’état du robot à l’issu de l’itération. . . 116

5.2.4 Étape 4 : Calcul des braquage et vitesse réels à l’issu de l’itération . . 117

5.2.5 Étape 5 : Actualisation des consignes de braquage et de vitesse. . . . 117

5.2.6 Étape finale : Calcul de la consigne de vitesse appliquée au robot . . 117

5.3 Résultats. . . 118

5.3.1 Résultats de simulation . . . 118

5.3.2 Résultats d’essais réels . . . 123

5.4 Conclusion . . . 132

6 Conclusion générale et perspectives 133 6.1 Bilan des travaux . . . 133

A.1.1 Arroco . . . 139

A.1.2 RobuFAST . . . 140

A.2 Instrumentation . . . 141

A.2.1 GPS cinématique temps réel - GPS-RTK . . . 141

A.2.2 Centrale inertielle XSens MTi . . . 141

A.2.3 Module de communication sans fil . . . 142

A.2.4 VeloDyne . . . 142

Introduction

« La nature a voulu que l’homme tire entièrement de lui-même tout ce qui dépasse l’agen-cement mécanique de son existence animale et qu’il ne participe à aucun autre bonheur ou à aucune autre perfection que ceux qu’il s’est créés lui-même, libre de l’instinct, par sa propre raison. [...] La découverte d’aliments, l’invention des moyens de se couvrir et de pourvoir à sa sécurité et à sa défense (pour cela la nature ne lui a donné ni les cornes du taureau, ni les griffes du lion, ni les crocs du chien, mais seulement les mains), tous les divertissements qui peuvent rendre la vie agréable, même son intelligence et sa prudence et aussi bien la bonté de son vouloir, doivent être entièrement son œuvre. »

E.Kant, Idée d’une histoire universelle d’un point de vue cosmopolitique Au travers de cette citation de Kant, ce dernier exprime la nature de l’homme qui est, du fait de son travail, de s’émanciper de sa condition d’animal et ainsi de se créer sa propre nature et d’effectuer la transition de nature à culture. Ainsi, de tout temps, l’homme a œuvré à se construire des outils aussi bien matériels qu’intellectuels pour améliorer sa condition et satisfaire ses besoins primaires afin de se consacrer à des tâches plus évoluées.

Dès lors, la robotique peut apparaître comme un nouveau paradigme scientifique per-mettant à l’homme d’accomplir sa quête perpétuelle d’élévation de sa condition primaire comme nous la dépeint Kant. En effet, le terme de robot provient du tchèque « robota1 _»

qui signifie corvée, travail obligatoire. L’utilisation et l’amélioration des techniques de robo-tique permettent donc à l’homme de se soustraire à certaines tâches obligatoires, répétitives, ennuyeuses ou dangereuses, en les faisant réaliser par des robots. Ainsi, l’essor de la robo-tique (terme apparu en 1941 dans les écrits d’Isaac ASIMOV) a permis d’une part de faire accomplir des travaux préalablement dévolus à l’homme par des machines, et d’autre part d’accomplir des tâches au préalable impossibles à réaliser (trop complexes, précises ou dan-gereuses). La fiction qui a initié la robotique, la présente tantôt comme libératrice (le travail étant entièrement assuré par les robots) tantôt dangereuse, celle-ci asservissant ou bien même se substituant à l’humanité. La réalité actuelle nous amène à considérer la robotique comme une nouvelle génération d’outils dotés de facultés d’adaptation aux situations et ayant une autonomie de plus en plus développée.

Plusieurs secteurs peuvent bénéficier des apports de la robotique en termes de produc-tivité, de réduction de la pénibilité et de la diminution des risques pour les hommes. His-toriquement, les secteurs industriels ont été pionniers dans ce domaine [MVM11]. En effet, la structuration de l’environnement et sa maîtrise, ainsi que la simplicité et la répétabilité

1. le terme robot est apparu pour la première fois vers 1920 dans une pièce de théâtre du tchèque K. Tschapek où il désignait de petits êtres artificiels anthropomorphes répondant parfaitement aux ordres de leur maître

des tâches mises en œuvre, ont permis un essor de la robotique de production. Ces dernières années par exemple, les chaînes de montage se sont progressivement dotées de robots, tout d’abord dédiés à des tâches particulières, pour devenir de plus en plus adaptables. En effet, les bras robotiques autorisent aujourd’hui à moduler l’outil de production à plusieurs types de biens ou de modèles [Eng12]. L’industrie automobile a été motrice dans le cadre de la pro-duction, et aujourd’hui l’avènement de la robotique mobile par l’intermédiaire de la voiture autonome semble être une étape en voie d’être franchie [BF14].

Si l’évolution dans un cadre routier ou urbain permet de définir un certain nombre d’hypo-thèses simplificatrices et de disposer de structures et d’équipements améliorant les capacités de perception, l’évolution de véhicules en milieux naturels nécessite la prise en compte de plusieurs phénomènes physiques, qui peuvent devenir prépondérants en dehors des routes. Le relief, la variabilité des conditions d’évolution (adhérence, boue, poussière, éclairement), l’incertitude sur les capacités de franchissement sont autant de spécificités impactant les fonc-tions menant à l’autonomie que sont la perception et la commande. Néanmoins, les secteurs d’activités nécessitant l’utilisation de véhicules tout-terrain sont nombreux et la robotisa-tion peut amener des réponses efficaces à des besoins sociétaux de plus en plus prégnants. La défense, la surveillance, l’exploration et l’agriculture ne sont que quelques exemples de domaines pour lesquels des travaux pénibles, longs, difficiles et dangereux sont nécessaires. L’ utilisation de robots mobiles pour réaliser ces tâches fastidieuses peut constituer non seule-ment un progrès pour l’homme, mais égaleseule-ment pour l’environneseule-ment, puisque la précision, la répétabilité et l’autonomie des robots peuvent apporter une réponse à la réduction de l’im-pact environnemental des activités humaines tout en maintenant des niveaux de production suffisants. Comme nous le mettrons en évidence dans la suite, ce dernier est particulièrement important pour l’agriculture qui, sans être exclusif, est un domaine d’application privilégié dans le cadre de cette thèse.

Si plusieurs thématiques scientifiques sont nécessaires dans le cadre de la navigation autonome [Lau01], et particulièrement en milieux naturels, la thématique de la commande est particulièrement adressée dans cette thèse. La commande des déplacements d’un robot mobile a fait l’objet d’avancées importantes [MS08], et il est aujourd’hui possible de garantir un certain niveau de précision malgré les perturbations importantes liées aux conditions variables du contact roue sol [LTGB14]. Que ce soit dans le cadre d’un asservissement de posture ou de suivi de trajectoire (comme envisagé dans cette thèse), le contrôle de la mobilité ne se limite pas au seul positionnement et la seule commande des déplacements ne suffit pas pour garantir l’intégrité du robot. Outre le risque de collision, qui est une thématique commune avec le milieu routier [VE03], la simple considération d’une poursuite de trajectoire peut engendrer un risque pour le robot (renversement) ou pour l’accomplissement de la tâche en elle-même (admissibilité de la tâche). Aussi, cette thèse a pour objet de considérer les capacités physiques du robot pour garantir, au sein de la commande, l’intégrité de celui-ci et de la tâche qu’il doit accomplir.

1.1

Enjeux de la thèse et postulats

Les travaux qui sont présentés dans ce mémoire s’intéressent à la commande de robot mobile en milieux naturels et plus particulièrement au maintien d’intégrité d’un robot mobile lors de ses déplacements en milieux naturels. Les objectifs des recherches présentées ci-après peuvent alors être résumés comme suit :

« Développer ou concevoir des algorithmes de commande des déplacements permettant de préserver l’intégrité d’une application robotique visant à faire suivre au véhicule robotisé une trajectoire en milieu naturel. »

Ainsi, ces travaux ont pour objet de permettre la mise en place d’une application de suivi de trajectoire capable d’elle-même de se réguler afin d’assurer la sûreté de son propre fonctionnement. Il est alors nécessaire de définir la notion d’intégrité au sens large de l’ap-plication robotique. De premier abord, la notion d’intégrité représente la partie physique du robot, mais il faut considérer également la partie algorithmique de l’application. Ainsi, quatre grandes catégories de risques peuvent être associées au suivi de trajectoire en milieux naturels :

• Le risque d’instabilité physique du robot. L’évolution sur des terrains en pente à des vitesses importantes, compte tenu des propriétés du robot, peut amener celui-ci à ne plus avoir ses roues en contact avec le sol (ce qui constitue une définition de la stabilité physique).

• Le risque de destruction du robot. On envisage ici le passage sur une zone risquant de détruire des éléments mécaniques du robot, soit à cause de chocs, soit à cause d’une collision ou d’une chute. La notion d’obstacle est par cette définition étendue à la notion de traversabilité.

• La perte de contrôlabilité. Compte tenu de la nature variable des conditions de contact et des phénomènes dynamiques considérés dans cette thèse, les actions de commande peuvent amener à des modes non-contrôlables, que sont par exemple le tête-à-queue, le dévalement, ou encore l’enlisement. Les consignes de vitesse linéaire et de vitesse de rotation, générées seulement par l’asservissement de position, peuvent en effet amener à de telles situations en fonction des interactions.

• L’admissibilité de la trajectoire. Plusieurs alternatives permettent de définir une tra-jectoire de référence pour un robot. Celle-ci peut être générée par une planification pré-liminaire, basée classiquement sur des considérations géométriques et/ou cinématiques d’une part, ou apprise préalablement d’autre part. Dans ces deux cas, son suivi dans des configurations différentes de l’apprentissage (en terme de vitesse ou d’évolution des conditions de sols), peut amener à ce qu’elle ne soit pas réalisable physiquement. Cela amène inévitablement à des erreurs relatives de positionnement.

Le risque de renversement d’un robot mobile n’est pas considéré dans cette thèse car ayant fait l’objet de développements précédents [Ric13]. Les principes mis en œuvre dans le cadre de la présente thèse sont compatibles avec les avancées obtenues précédemment, permettant de les intégrer utilement aux présentes contributions. Le risque de collision peut être considéré comme une perspective des travaux dans le sens où la modération des actions de commande envisagée ici, peut s’appliquer dans le cadre de l’évitement de zones non traversables [Del11] (soit des obstacles) dans une démarche similaire à celle proposée ici. Le chapitre perspective détaillera ce point de vue, en explorant les possibilités offertes par la connaissance de la géométrie du terrain sur la trajectoire planifiée du robot.

Aussi, cette thèse se focalise sur les deux derniers points que sont le maintien de contrô-labilité et l’admissibilité de trajectoire. Comme mis en évidence dans la suite du document, ces deux aspects sont considérés comme des hypothèses satisfaites dans la plupart des tra-vaux en robotique mobile. Ces conditions sont généralement considérées comme acquises par l’intermédiaire de la planification. Néanmoins, compte tenu de la variabilité des conditions d’évolution et la difficulté à les prévoir, cette thèse considère que les problèmes de contrôla-bilité et d’admissicontrôla-bilité de trajectoire ne peuvent se résumer à un problème de planification préliminaire comme envisagé dans [ISS08] ou [AKI12] qui considèrent connus les paramètres d’interaction. En effet, lorsque les phénomènes dynamiques ne sont pas négligeables et sont de plus incertains, les interactions ne peuvent se définir complètement hors ligne puisque la connaissance fine de ces paramètres est par nature impossible.

l’hypothèse de roulement sans glissement, classiquement utilisée dans le cadre des robots mobiles [CBA96], n’est pas considérée comme satisfaite. De même, dans le cadre de cette thèse, les actionneurs ne sont pas vus comme des éléments idéaux. Ainsi, ils ne sont pas nécessairement capables de fournir instantanément les valeurs de consignes qui leur sont envoyées, et peuvent éventuellement être dans l’incapacité de les atteindre (phénomènes de saturation). En cela, cette thèse s’écarte des travaux habituellement menés dans le cadre de la robotique mobile. Néanmoins, les travaux présentés ici sont basés sur plusieurs hypothèses de référence énumérées ci-après, permettant de fonder les développements théoriques qui suivent.

Hypothèse 1 : Les robots considérés par la suite sont symétriques par rapport au plan sagittal. Entre autres, cette hypothèse place le centre de gravité sur un axe de symétrie entre les deux côtés d’un véhicule, ce qui autorise à considérer dans la suite des développements un modèle bicycle en ce qui concerne la dynamique latérale. En outre, l’as-servissement précis de la vitesse n’est pas étudié dans ces travaux et l’envoi d’une consigne de vitesse est réputé atteignable par le robot.

Hypothèse 2 : L’accélération longitudinale est négligée. Si l’influence de la vi-tesse sur la dynamique est étudiée dans cette thèse, l’asservissement longitudinal dans son ensemble est négligé. Il est supposé que la consigne en vitesse est atteignable, et que sa variation réelle est lente par rapport aux autres phénomènes.

Hypothèse 3 : Les dynamiques latérales et longitudinales sont découplées. Dans le cadre de cette thèse, on ne considérera pas une dépendance explicite de l’interaction entre le comportement longitudinal et latéral du point de vue dynamique. Cette hypothèse est renforcée par la construction de la loi de commande (explicitée dans le chapitre 3) qui permet d’obtenir un comportement théorique indépendant de la vitesse (i.e quelle que soit la vitesse, la même distance de convergence peut être théoriquement réalisée). Si l’influence de l’accélération est négligée (hypothèse 2) dans les équations, l’influence de la vitesse sur les capacités de braquage est prise en compte. En outre, l’influence de la vitesse sur l’adhérence est implicitement considérée par les algorithmes d’observation discutés au chapitre 3.

Hypothèse 4 : Toutes les roues du robot touchent le sol en permanence et sont contenues dans un plan unique. Si le risque de renversement est pris en compte, la modération des commandes du robot comme envisagé permettra de garantir que cette hypothèse est vérifiée. L’objectif étant de rester dans un domaine de stabilité, on s’intéressera aux limites de celui-ci sans les dépasser. En d’autres termes, les commandes stabilisant le système dans une phase critique ne sont pas prises en compte dans cette thèse. Par ailleurs, on considérera que les points de contact se situent dans un même plan, ce qui amènera à simplifier la modélisation en termes d’inclinaison du véhicule (roulis et tangage).

Ces quatre hypothèses fondent les travaux de cette thèse et leur satisfaction ne limite pas l’applicabilité des travaux menés ici. En outre, les actions sur le robot, issues des algorithmes proposés, permettent de renforcer la validité de celles-ci. En effet, ces algorithmes visent à maintenir le robot dans des conditions où ces hypothèses s’appliquent. L’influence de ces hy-pothèses sur les limitations possibles sera mise en évidence dans les résultats expérimentaux qui jalonnent cette thèse.

1.2

Contexte sociétal et scientifique

1.2.1

Environnement de recherche

a) Irstea

Les recherches présentées dans cette thèse ont été effectuées au sein de l’Institut de recherche en science et technologie pour l’environnement et l’agriculture (Irstea) et plus pré-cisément de l’unité TSCF (Technologies et systèmes d’information pour les agrosystèmes) dont les axes de recherche traitent de l’informatique et des systèmes physiques au service d’une agriculture de précision et d’une meilleure prise en compte de ses effets sur l’environne-ment.2 _{Une des composantes de l’unité TSCF, l’équipe Romea (Robotique et mobilités pour}

l’environnement et l’agriculture) au sein de laquelle j’ai effectué cette thèse, s’intéresse par-ticulièrement à la robotique mobile pour la conception de machines agricoles intelligentes et adaptatives. Cela dans le but de permettre une meilleure productivité de l’outil agricole tout en améliorant le respect des biens, des acteurs du domaine agricole et de l’environnement.

b) Laboratoire d’Excellence IMOBS3

Cette thèse s’inscrit également dans le cadre du laboratoire d’excellence IMOBS3 (Inno-vative Mobility : Smart and Sustainable Solutions)3 _{qui a pour vocation de proposer des}

solutions innovantes dans le cadre de la mobilité des personnes, des biens et des machines. Cette structure est coordonnée par l’Université Blaise Pascal de Clermont-Ferrand et re-groupe 7 laboratoires (240 personnes) et se rere-groupe autour de 3 grands défis.

• Défi 1 : Véhicules et Machines Intelligentes

• Défi 2 : Services et Systèmes de Mobilité Intelligente • Défi 3 : Procédés de production pour la mobilité

Plus particulièrement, les travaux présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le défi 1 du LabEx. Les objectifs principaux de ce défi sont de développer des travaux scientifiques permettant de lever des verrous liés à la mobilité au sens large. Les ambitions de ce défi sont de permettre le développement de systèmes physiques dont la perception, les moyens d’action et de décision seront optimisés, afin de se mouvoir dans un environnement dynamique tout en assurant l’intégrité et la capacité de chacun des éléments de cet environnement à accomplir sa tâche en toute sécurité. Ainsi, concrètement ce défi a pour objectif de mettre en place la mobilité de demain en se focalisant sur les sujets de recherche permettant d’aboutir à des machines et des véhicules intelligents et sachant rester sûrs dans leurs fonctionnalités quelles que soient les conditions rencontrées.

Ainsi, ce travail a bénéficié d’une aide de l’État gérée par l’Agence Nationale de la Re-cherche au titre du programme « Investissements d’avenir » dans le cadre du projet EquipEx Robotex (ANR-10-EQPX-44), d’une aide de l’Union Européenne au titre du Programme Compétitivité Régionale et Emploi 2007-2013 (FEDER – Région Auvergne), d’une aide de la Région Auvergne, et d’une aide de l’Irstea.

2. Les missions de l’Irstea : http://www.irstea.fr/linstitut/nos-recherches 3. Actions du Labexhttp://www.imobs3.univ-bpclermont.fr/

1.2.2

Positionnement scientifique et applicatif

a) Robotique et société

La science-fiction représente souvent la robotique par l’intermédiaire de son volet huma-noïde, comme des êtres matériels doués de raison (donc comparables à l’Homme), tout en ayant des capacités physiques plus importantes et non soumises à une horloge biologique. Ce fantasme prend probablement racine dans le désir d’immortalité. Aussi, la robotique est parfois perçue dans l’inconscient collectif comme une menace. Sans aller jusqu’à la peur que celle-ci échappe à tout contrôle, beaucoup considèrent négativement la robotique en ce qu’elle peut priver les personnes d’emploi et de sa rémunération afférente. Certains économistes montrent néanmoins que la destruction d’emplois dans le cadre de révolution industrielle reste très transitoire et tend plutôt à en créer [Aut15, All15, Roz15]. Ce débat reste ouvert et il appartient bien à la société et aux pouvoirs publics de le trancher.

D’un point de vue historique, la robotique apparaît cependant comme une évolution des outils à disposition de l’homme dans sa quête de sécurité, de confort et de bien-être. En effet, les progrès techniques de l’humanité tendent à inscrire la robotique comme une continuité de ces évolutions qui elles-mêmes s’inscrivent dans la recherche perpétuelle de l’homme d’évo-lution de sa condition et de sa quête de satisfaction. En effet, si l’on considère la théorie des besoins proposée par Maslow, l’évolution technologique et donc la robotique permet à l’homme d’assurer ses besoins primaires (physiologiques et de sécurité) pour se consacrer à ses besoins supérieurs. On retrouve à nouveau la vision de Kant exprimant le fait que l’homme doit se soustraire à son animalité.

Aussi, plusieurs travaux visent à créer des robots capables de se substituer à l’homme pour des tâches fastidieuses ou dangereuses. En ce sens, la robotique humanoïde vise précisé-ment à imiter l’homme, tout en augprécisé-mentant ses capacités physiques. Ainsi, à l’instar du célèbre Nao [SYI+12], petit humanoïde social, nombre de démonstrateurs tentent de re-produire la posture humaine. Ainsi, ASIMO (Mitsubishi [Fal13]) ou plus récemment Aiko Chihira (Toshiba) ont montré les capacités à reproduire certains comportements humains, ou plus généralement à concevoir des machines capables de s’insérer dans des environnements conçus pour des êtres humains. Le dernier Darpa Challenge [IO15] est un exemple frappant de cette tendance qui, pour les raisons citées précédemment, rencontre autant de succès que de défiance. Si la production en grande série de robots humanoïdes, dotés d’un degré d’au-tonomie tel qu’envisagé dans nombre d’ouvrages de science-fiction, demeure du domaine de l’imaginaire, une déclinaison par le biais d’exosquelettes [Dev12] est à même de constituer une réponse à court terme aux limitations de l’Homme, non seulement pour compenser ses handicaps ou aider à sa rééducation [CB14], mais également pour accroître ses capacités physiques en termes de manutention [SBCF14] ou de défense [LKHH12].

Au-delà de la reproduction des actions réalisées par l’Homme, qui développe historique-ment des technologies pour pallier son inadaptation ou ses limitations, une part prépondé-rante de la robotique s’investit dans la conception de machines dont les degrés de mobilité s’adaptent plus aisément aux tâches qu’elles doivent remplir. Cela s’applique à l’évolution dans des milieux restreints, comme des ateliers, ou à la réalisation de tâches nécessitant un plus grand espace de travail. En effet, les mouvements à réaliser varient beaucoup en fonction des applications, et de nombreux travaux s’attachent à définir des cinématiques nouvelles. Celles-ci sont parfois inspirées par la nature (robotique bio-inspirée comme dans [GPSP11]), sont issues de processus de création totalement innovant, ou consistent à automatiser des machines déjà existantes mais contrôlées manuellement. De toute évidence, la robotique mo-bile pour réaliser des opérations à haute vitesse en milieux peu structurés, qui fait l’objet de cette thèse, ne s’inscrit pas dans une démarche de reproduction des capacités humaines.

Figure 1.1 – Exemples de robots humanoïdes et évolution des technologies chez Honda

b) Robotique mobile en milieux extérieurs

La thématique de la robotique mobile regroupe de nombreux types de robots dépendant du type de locomotion, que ce soit dans les airs, en mer ou sur terre. En ne considérant que les robots mobiles terrestres, de nombreux moyens de locomotion ont pu voir le jour afin de s’adapter à l’usage, mais également à la nature de l’application. La reptation [WBB+12] est bien souvent mise en œuvre pour des déplacements sur des sols peu cohésifs (sol meuble) et reste limitée par rapport à la charge et à la vitesse. Sans revenir aux robots humanoïdes, la marche bipède ou quadrupède [LB11] est souvent développée pour des vitesses et charges moyennes, et trouve un grand intérêt pour les zones nécessitant de hautes capacités de fran-chissement. Enfin, lorsque des vitesses importantes sont nécessaires et que le sol possède une certaine régularité, l’utilisation de robots mobiles à roues ou par extension à chenilles (dont les modèles sont semblables du point de vue de la commande, comme mis en évidence dans [CBA96]) est plus indiquée. En effet, les capacités de mobilité par rapport à la consom-mation énergétique sont les meilleures. Ces modes de locomotion peuvent être panachés, afin de permettre au robot de s’adapter en fonction de son état et de celui du sol, ce qui est particulièrement intéressant pour les robots d’exploration (voir par exemple [BGBB08]). Une expertise importante dans différents secteurs vis-à-vis de la conception de véhicule est disponible. En effet, de nombreux types de châssis sont disponibles pour les véhicules, et dans différents milieux, ce qui constitue des plateformes de choix pour la conception de robots mobiles.

Ainsi, dans le domaine routier [ILYT12], l’émergence de la robotique mobile vers le marché devient aujourd’hui une réalité. Plusieurs applications de moyens de transports ur-bains [Léb12] sont en cours de démonstration pour apporter de nouvelles solutions pour une mobilité intelligente, moins polluante et évitant la congestion des axes routiers. Ces nou-veaux moyens de mobilité investissent également les routes, et de nombreux exemples parmi les constructeurs montrent aujourd’hui la faisabilité d’une conduite autonome, capable d’ap-préhender la complexité du trafic. Ces démonstrateurs ont pu voir le jour par l’intermédiaire de nombreuses avancées du point de vue de la perception [MS11], de la commande, mais éga-lement grâce à un effort important en terme d’intégration. La figure 1.3montre quelques-uns de ces démonstrateurs, partant des premiers challenges (notamment les Darpas challenge de

Figure1.2 – Illustrations de différents modes de locomotion

2005 et 2008), vers des solutions dont se sont emparés plusieurs constructeurs comme Delphi, Toyota ou encore Renault et PSA sur le territoire national.

Figure 1.3 – Exemples de véhicules autonomes

Les exemples sont nombreux en milieux routiers, car l’intérêt pour l’automobile et le transport est considérable. L’émergence de robots mobiles dans un cadre tout-terrain revêt également un intérêt majeur. En effet, que ce soit pour réduire les risques ou la pénibilité, augmenter la précision ou explorer des zones peu accessibles, l’utilisation de robots peut avoir un enjeu capital. Aussi, de nombreux travaux proposent le développement de plateformes mobiles œuvrant en milieux incertains, voire dangereux. En particulier, dans le cadre de robots évoluant en milieux naturels, plusieurs exemples de plateformes à roues dotées de ca-pacités d’autonomie de plus en plus grandes ont pu voir le jour, mais celles-ci demeurent plus lointaines du marché et possèdent des domaines d’application spécifiques. C’est en premier lieu le domaine de la défense [Spr13] qui constitue une source importante de financement pour de tels robots. En effet, les risques pour les personnes dans ces secteurs sont évidents et l’aide des robots peut y être déterminante. Tout d’abord pour la reconnaissance de zones ou l’exploration, plusieurs types d’architecture robotique sont proposés (voir à ce sujet le défi « carotte » sur le site de l’ANR). Dans cet aspect, les problématiques principales se situent sur le franchissement, la cartographie et la fermeture de boucle. Néanmoins, du point de vue de l’autonomie, les besoins demeurent restreints, compte tenu de la volonté de téléopération de ce type de véhicule. L’autre aspect important dans le domaine de la défense reste le trans-port de charges lourdes, pour lequel plusieurs exemples de robots types « mules » ont été développés et font encore l’objet d’une recherche intensive [LTGB14] ou [AJ13]. Dans cette tâche, il s’agit de suivre une personne ou un groupe de personnes avec une certaine distance afin de les accompagner en les soulageant du portage de charges lourdes. Dans ce cadre, principalement axé sur le suivi de cible, les verrous se situent principalement sur la recon-naissance de la personne référente et l’éventuel évitement d’un obstacle binaire. L’autonomie y est de fait limitée.

C’est principalement dans les tâches d’exploration et de surveillance, qui sont communes à de nombreuses autres applications (applications spatiales [Vol14], surveillance de zone, ou encore de monitoring de l’environnement [HGP+14]), que l’effort de recherche se situe actuel-lement. Dans ce cadre, de nombreuses problématiques doivent être adressées pour permettre la navigation autonome en milieux partiellement connus voire complètement inconnus. On retrouve ici les thématiques classiques liées à la robotique que sont la perception, la décision et l’action. Néanmoins, les spécificités de l’évolution en milieux naturels rendent ces tâches plus complexes que dans des environnements structurés, notamment à cause des conditions changeantes de l’environnement et des interactions avec le robot. Sur la perception tout d’abord, il est nécessaire de localiser le robot et d’obtenir des informations sur la géométrie de l’environnement (obstacle). Si la localisation par GPS facilite grandement le travail de localisation en milieux ouverts, la disponibilité des satellites, ainsi que les phénomènes de masquage ou de multi-trajets rendent son utilisation exclusive impossible. Aussi, plusieurs travaux ont pour objet de proposer des approches de navigations inertielles [BRG06], ou utilisent des capteurs extéroceptifs optiques [KSA+06], cependant ils demeurent imparfaits. Du point de vue de la perception de l’environnement et de la détection d’obstacle, là aussi de nombreuses limitations apparaissent en milieux naturels. En effet, en fonction des vitesses envisagées et des vibrations liées au contact roue sol, l’utilisation d’algorithmes de recons-truction 3D par capteurs optiques reste difficile [KWZ12], [EHY12]. Aussi, l’utilisation de capteurs de type lidar (Velodyne, [LT11]) demeure la solution la plus appropriée, mais néan-moins la plus onéreuse. Si la décision est primordiale en robotique mobile, notamment sur les aspects de planification de trajectoire, cette thèse est focalisée sur la tâche de suivi de trajectoire, avec des aspects décisionnels focalisés sur des modifications locales d’un régime nominal, que nous aborderons plus tard.

Les avancées dans le domaine de la supervision peuvent largement être partagées avec le monde de l’environnement structuré. Néanmoins, un des points plus complexes dans le do-maine de la robotique mobile en milieux naturels se situe indéniablement du point de vue de l’action, c’est-à-dire de la commande des déplacements. En particulier, la variabilité des conditions de sol nécessite la prise en compte de l’influence des conditions d’adhérence dans la commande des déplacements. Souvent traitée comme une perturbation à rejeter ([AB97] ou [FDC+11]) par rapport au régime nominal qui est considéré comme le roulement sans glis-sement, cette dynamique est par nature incertaine car dépendant de l’évolution du sol, des caractéristiques des pneumatiques ou encore du chargement [IKSD04]. Plusieurs approches robustes sont envisagées dans ce cadre pour la tâche de suivi de trajectoire, comme les ap-proches dynamiques [ACEP01], [Kri12], robustes [LW05], ou par modes glissants [FBP03]. Néanmoins, ces points de vue demandent une connaissance fine des paramètres dynamiques (difficiles à obtenir en temps réel) ou se révèlent conservateurs. Aussi, les approches adap-tatives et prédictives, s’inspirant des travaux précédents [LT12], sont considérées dans cette thèse. Elles permettent, au-delà de la génération d’une commande des déplacements précise, d’alimenter un modèle dynamique capable de renseigner sur l’état global du robot. En effet, la commande seule, permettant de suivre une trajectoire, ne permet pas de garantir l’inté-grité du robot au sens de la définition donnée précédemment (section 1.1), ni du point de vue de sa stabilité, ni du point de vue de l’admissibilité et de l’accomplissement de la tâche. En conséquence, cette thèse, bien que contribuant à l’enrichissement d’algorithmes d’obser-vation, propose de nouvelles approches de commande pour garantir le maintien d’intégrité dans le cadre du suivi de trajectoire.

c) Vers la commande intègre de robots mobiles

Comme mis en évidence précédemment, la notion d’intégrité d’un robot mobile prend en compte plusieurs facteurs et situations pouvant nuire à l’accomplissement de la tâche ou conduire à son échec. Dans les perspectives d’exploration, c’est souvent le franchissement qui se révèle prégnant et de nombreux travaux sont focalisés sur la capacité d’un robot à traverser des zones difficiles, sans se renverser ou en optimisant ses capacités de traction [YNNY14]. Ces travaux sont essentiellement basés sur l’hypothèse d’une vitesse d’avance très faible et ne prennent pas en compte les phénomènes dynamiques qui sont un enjeu considérable pour la réalisation de tâches en milieux naturels. Ces travaux se fondent principalement sur le contrôle de robots à haute mobilité ou sur l’alimentation de modèle de cohésion roue/sol (modèle terra-mécanique principalement [LGGB09]) et sont focalisés sur la dynamique lon-gitudinale, négligeant tout concept de suivi de trajectoire. Par conséquent, ils considèrent comme connus les paramètres et caractéristiques du robot dans une représentation quasi-statique des phénomènes.

À plus haute vitesse, deux risques sont principalement pris en compte dans la littérature. Le risque de renversement tout d’abord est pris en compte avec une vision première pour la sécurité des véhicules conduits manuellement [SHR06]. Ces développements considèrent principalement l’estimation de métriques à des fins d’avertissement [CYHS12] et/ou de rétro-action (voir notamment [YJY12] et [Yim12]), mais sont souvent basés sur une connaissance a priori des paramètres du véhicule et des conditions d’adhérence. Dans un contexte d’évolution en milieux naturels, de telles hypothèses ne sont pas tenables. Aussi, des travaux proposés pour les véhicules en milieux tout-terrain [Ric13] ont permis de mettre en œuvre des ap-proches dédiées aux dynamiques incertaines, mais complètement focalisées sur des véhicules conduits manuellement. Le corollaire du risque de renversement est le risque de tête-à-queue. Celui-ci est abordé abondamment dans la littérature dans le cadre des dispositifs d’aide au maintien de la trajectoire, popularisés avec l’ESP [LMSN04]. Le but est ici de maintenir un comportement apparent proche du comportement théorique en roulement sans glissement. Si ce type de dispositif est dédié aux véhicules routiers, des avancées significatives ont été ap-portées dans le cadre des robots tout-terrain en agissant également sur la vitesse de rotation des roues [Luc10]. Néanmoins, compte tenu du temps de réponse des actionneurs, de telles avancées nécessitent le couplage avec des approches prédictives [LLG15] et ne garantissent pas la stabilité du suivi. En effet, l’adhérence à une certaine vitesse peut être simplement insuffisante pour conserver le robot dans un domaine contrôlable.

Au-delà de la dynamique, le risque le plus abondamment adressé dans la littérature de-meure celui de la collision avec un obstacle. En effet, pour des raisons de sécurité évidentes, il est primordial qu’un robot ne puisse entrer en contact avec un corps rigide, que ce soit pour sa propre sécurité ou pour celle de l’environnement (piéton, élément de la scène, etc.). Aussi de nombreuses approches, dépendant essentiellement du type de capteurs, ont pu être mises à jour. Que ce soit par le biais des champs de potentiel [BAM12] ou de la mise en place d’une trajectoire locale d’évitement, ces approches supposent la connaissance d’une cartographie souvent binaire (présence/absence) d’obstacles. Ce point de vue demeure ré-ducteur car une zone peut se révéler franchissable en fonction du robot et de sa vitesse. Aussi, le concept de traversabilité a été introduit [Pap13]. Ce concept consiste à déterminer, connaissant les caractéristiques du robot et la géométrie du terrain devant celui-ci, la vitesse maximale atteignable le long de la trajectoire, sans remettre en cause l’intégrité physique du robot (souvent reliée à l’accélération maximale, qui correspond aux chocs admissibles). Le passage par une vitesse nulle le long d’une trajectoire correspond aux cas d’un obstacle. On revient alors aux considérations précédentes sur l’évitement d’obstacles binaires. De telles approches permettent d’accroître les capacités de passage d’un robot, en étendant la notion

d’obstacle pour laisser la possibilité de passer dans une zone difficile, mais qui ne présente pas en quasi statique de danger pour le robot, et peuvent utilement discriminer les cas de déplacements simples de ceux nécessitant des algorithmes de franchissement. Ces types d’approches demeurent néanmoins limités à la géométrie de l’environnement [BDD+13] et ne considèrent que rarement les phénomènes dynamiques qui peuvent également se révéler déterminants pour l’intégrité du robot et de la tâche.

Cette thématique, visant à anticiper la traversabilité au regard des capacités dynamiques du robot reste peu étudiée, compte tenu des faibles vitesses mises en jeu dans les applications actuelles. Néanmoins, l’accroissement des domaines d’application de la robotique mobile en milieux naturels requiert une augmentation des vitesses de travail. De ce point de vue, la recherche est majoritairement orientée vers la planification préalable [PI09]. Ce point de vue reste limitant car il requiert des a priori sur la connaissance du sol et les conditions d’inter-action pourtant déterminantes, comme le contact roue/sol [RWR14]. En outre, il s’agit ici de déterminer une trajectoire à suivre réputée admissible, sans vérifier cette propriété en temps réel. Étant donné qu’une trajectoire peut ne plus être admissible en fonction des conditions d’adhérence, cette thèse considère le problème inverse : étant donnée une trajectoire sur un terrain quelconque, quel est l’espace de commande la rendant admissible en fonction de la dynamique observable en temps réel du robot.

Le maintien de cette intégrité dans les différents sens envisagés précédemment est abso-lument fondamental pour la navigation autonome à des vitesses importantes (i.e. rendant non négligeables les phénomènes dynamiques). Cette notion conditionne l’applicabilité de la robotique en milieux extérieurs, et plus particulièrement la robotique dans l’agriculture, qui est le domaine privilégié par cette thèse. Dans ce domaine, de nombreuses plateformes voient le jour, y compris d’un point de vue industriel, mais demeurent limitées en termes de vitesses applicables (comme mis en évidence ci-après). Aussi la levée de verrous scientifiques liés à la vélocité des robots tout-terrain est de nature à accroître l’efficience de ce type de robots.

d) De l’intérêt de la robotique mobile en agriculture

Dans le domaine de l’agriculture, l’essor de la robotique mobile a des potentialités indé-niables, compte tenu de la répétitivité, de la pénibilité et de la dangerosité des tâches agri-coles. En outre, les défis à relever du point de vue de la réduction de l’impact environnemental tout en maintenant des niveaux de production élevés nécessitent l’émergence de nouveaux outils pour lesquels la robotique peut apporter une réponse pertinente [Bog13], [Bla14]. Les potentialités en termes de marché sont importantes, et de nombreux démonstrateurs sont par conséquent en cours de développement, voire déjà commercialisés. Du point de vue des constructeurs historiques, la robotisation des tâches agricoles est prioritairement envisagée par l’intermédiaire de l’automatisation de certaines tâches liées à la conduite des engins. L’idée première est de soulager ou d’assister le conducteur en prenant en charge une par-tie des actions à réaliser durant le travail au champ. Partant de la répétition de certaines tâches, comme l’automatisation des actions à mener sur l’outil lors d’un demi-tour (par exemple le relevage lors des phases de demi-tour proposé par John Deere avec l’ItecPro), cette assistance se concentre à présent sur la conduite. Initialement proposée sous forme de barres de guidage, avec une précision approximative, les constructeurs étendent aujourd’hui l’assistance à la tâche de guidage elle-même. Plusieurs approches sont mises en œuvre en fonction de la précision requise et des possibilités de référencement par rapport aux repères du sol. Concernant des dispositifs à base de référencement absolu, la grande majorité des constructeurs proposent aujourd’hui des solutions à base de GPS. Au-delà de l’assistance, les constructeurs anticipent l’évolution des agroéquipements vers des machines dont le

ni-veau d’autonomie sera plus élevé. À ce titre, plusieurs concepts de machines pour lesquelles le contrôle manuel n’est envisagé que de façon déportée sont de plus en plus étudiés. La figure 1.4 présente quelques-uns de ces concepts vus par des grands groupes de construc-teurs. Plusieurs échelles de véhicules sont ici considérées sans toutefois prendre en compte à ce stade des machines de grande taille (plusieurs tonnes). Comme l’Etrion de Claas ou le concept de John Deere, les robots sont capables de couvrir quelques rangs. Pour le groupe Agco (et en particulier Massey Ferguson) ou Amazone, des essaims de robots, dont la taille correspond à celle de la plante, sont également envisagés. Pour ce dernier concept, seules des ébauches sont mises en avant et n’ont pas de réelle existences physiques.

Figure 1.4 – Concepts de véhicules agricoles proposés par les constructeurs

Les tests réels concernant de telles machines sont aujourd’hui plutôt réalisés dans le cadre de la recherche académique comme évoqué à la section suivante. En règle générale, les dé-monstrateurs présentés par les grands groupes demeurent des vitrines technologiques dont les capacités restent à éprouver pour rentrer sur le marché. Les rares plateformes autonomes commercialisées ou en cours de commercialisation à l’heure actuelle dans des champs ouverts sont plutôt le fait d’entreprises émergentes. Elles demeurent au stade de quelques unités et ont un degré de maturité encore faible. Elles exploitent également des domaines d’applica-tion restreints, permettant d’exploiter des structures « facilement » détectables. Ainsi, dans le domaine de la vigne, dont la valeur ajoutée est particulièrement importante, plusieurs prototypes ont abouti à des produits réels (voir illustrations sur la figure 1.5), comme le robot Cäsar de la société Rassendorf (Allemagne), le robot Wall-Ye (France), ou le robot VitiRover. D’autres applications de suivi de rang sont également adressées, notamment par les robots de binage Oz de Naïo, les robots Anatis et Rowbot (USA), ou encore le prototype Phénomobile développé par Effidence pour des applications spécifiques à l’INRA, ainsi que les robots outdoor proposés par RoboSoft (Bidart, France), mais principalement consacrés à des fins de recherches. Ces technologies demeurent émergentes et encore restreintes dans leur champ d’application. Une des plateformes les plus avancées, du point de vue de la généricité des tâches agricoles et des algorithmes, est BoniRob (Allemagne) conçue par Amazone en partenariat avec plusieurs Universités allemandes [RBD+09].

Afin d’exploiter le potentiel offert par la robotique agricole, plusieurs avancées demeurent nécessaires d’un point de vue théorique (tant au niveau de la perception, de la commande, de la sécurité que de l’interaction entre l’homme et la machine). Ainsi, de nombreux labora-toires de recherches développent des démonstrateurs afin de tester de nouvelles approches, permettant de généraliser les capacités d’évolution. Si elles peuvent avoir des retombées pour l’application agricole, ces recherches ne sont pas nécessairement exclusives à ce domaine et partagent des connexions sur les applications ayant trait à la mobilité en milieux naturels : exploration, défense, sécurité civile, environnement. Au niveau mondial, les recherches en

Figure1.5 – Concepts de véhicules agricoles proposés par les constructeurs

robotique ayant spécifiquement une application agricole s’organisent autour de plusieurs sociétés savantes. La plus importante demeure le groupe de travail créé relativement récem-ment Robotics and Agriculture de l’association IEEE – Robotics and Automation Society, qui émane elle même du groupe de travail « Autonomous Ground Vehicles and Intelligent Transportation Systems », plus ancienne. Une synthèse des travaux portés dans ce groupe sera disponible durant 2016 dans la seconde édition du Handbook of robotics (à paraître). Cette structuration met en avant les différents points de vue adoptés sur les différents conti-nents dont quelques exemples sont représentés sur la figure 1.6.

Sur le continent américain, les recherches se focalisent autour de l’exploration à très basse vitesse d’une part (avec en particulier le JPL (Jet Propulsion Lab), et le MIT (Mas-sachusetts Institute of technology) qui proposent de nombreux robots à haute mobilité pour l’exploration et la surveillance), et la modification de machines agricoles pour l’application considérée d’autre part. Carnegie Mellon University (CMU) et l’Université de l’Illinois sont des leaders en la matière et proposent des algorithmes d’automatisation de machines exis-tantes en partenariat industriel (principalement John Deere). Le CMU travaille notamment sur la perception de lignes de travail dans les vergers, permettant le positionnement relatif tout en estimant la surface foliaire. Sa contribution se situe également dans la perception d’obstacles, la commande de traction et de demi-tour [BBKK15]. L’université de l’Illinois quant à elle se focalise sur la recherche de lois de commande à partir de systèmes de géoréfé-rencement par satellite. Les travaux sont particulièrement focalisés sur la coopération entre plusieurs machines, y compris conduites manuellement [ZYZN13]. En Asie, les recherches sur les véhicules autonomes sont essentiellement tournées vers les applications routières ou urbaines. C’est principalement le Japon qui propose des développements sur les véhicules agricoles. Au-delà des bras automatisés, utilisés dans le cadre de cultures sous serres, c’est le National Agricultural Research Center (Tsukuba) qui principalement travaille sur les robots pour évoluer sur des terrains naturels ouverts. Cette université est focalisée sur la culture autonome du riz, et donc sur les problèmes de motricité [NTN+13]. Du point de vue de la recherche, l’Australie est organisée en centres d’excellence. Aussi, un centre important sur la robotique tout-terrain est constitué par le centre For Field Robotics. Celui-ci fédère les recherches Australiennes en matière de perception, de fusion de capteur, de modélisation

et de contrôle. Ces développements servent des applications dans différents domaines, l’un des thèmes majeurs étant la robotique d’exploitation minière. Néanmoins, quelques robots pour l’agriculture sont proposés (Mantis and Shrimp, Ladybird). De plus, quelques initiatives menées en dehors de l’ACFR (Australian Centre for Field Robotics) sont effectuées à l’Uni-versity of New South Wales (UNSW) et à la Queensland Unil’Uni-versity of Technology (QUT), avec l’automatisation d’un tracteur existant. Ces travaux sont principalement centrés sur la commande robuste pour le suivi d’une trajectoire en supposant connu un référencement absolu (voir notamment [Huy11]).

Figure1.6 – Exemples de plateformes de recherches à travers le monde

Sur le continent européen plusieurs dispositifs et structures permettent de fédérer les travaux de recherche en robotique. L’association euRobotics a notamment pour objectif de faciliter les échanges entre les différentes composantes (laboratoires et entreprises), en particulier en facilitant les appels d’offres aux projets européens (FP7 puis H2020). Dans le domaine de la robotique en milieux tout-terrain ouverts, et en particulier par rapport à l’application agricole, plusieurs projets ont permis de mettre en place des robots dans le cadre de ces collaborations. Dans les avancées récentes, il est possible de citer les projets suivants : CROPS – Clever Robots for Crops, Vinerobot dans le domaine de la viticulture de précision, RHEA (2011-2014) sur la robotique pour la lutte contre les adventices pour l’agriculture et la forêt ; ILEED (2014-2016) relatif au développement d’un robot d’intervention pour la gestion innovante de pâturages rationnés et dont la coordination est assurée par l’institut technique allemand LFL.

Outre l’automatisation de machines existantes, les recherches européennes concernées par la robotique agricole se focalisent beaucoup sur la mise en place de nouvelles plateformes pour la mobilité en milieux naturels, dont quelques-unes sont représentées sur la figure 1.7. En particulier, les pays du nord sont très impliqués dans le développement de robots à des échelles réduites pour l’agriculture de précision [ZLC13]. Ces robots académiques ont voca-tion à tester les possibilités offertes par de petites entités et mettent en lumière un aspect spécifique de l’autonomie. Par exemple, le robot de l’Université d’Umea, Suède, permet de valider certains concepts mécaniques, tandis que les robots présentés par les Universités de Hohenheim (Allemagne) et Wageningen (Pays bas), participent aux développements portant

sur la navigation. Comme pour la robotique en général, l’Allemagne est très dynamique dans ce domaine, proposant plusieurs initiatives de robots mobiles de recherche dédiés à l’appli-cation agricole : Volksbot (IAIS), Neobotix ou encore Ravon (Université de Kaiserslautern).

Figure1.7 – Exemples de plateformes de recherches en Europe

En ce qui concerne la robotique mobile d’extérieur, les pays du sud de l’Europe sont plus tournés vers la recherche de dispositifs d’assistance à la conduite (voir radiocommandés) ou d’algorithmes de perception et de contrôle/commande testés sur des plateformes dont la conduite était préalablement manuelle. Quelques exemples peuvent être cités sur les robots U-Go, de l’université de Catania (Italie), Institute for Agricultural and Earth Moving Machines (IMAMOTER), Robot Tarim et AS-PCNR-2 (AkinSoft), tous deux de Turquie.

En France, la recherche demeure très structurée d’un point de vue thématique et les laboratoires de recherche, hormis dans le secteur des transports routiers, ne sont que peu tournés vers des applications particulières. En conséquence, les plateformes mises en avant sont génériques pour tester la navigation en milieux naturels au travers de multiples applica-tions. Les laboratoires principaux, revendiquant de possibles applications agricoles, sont peu nombreux. L’Isir à Paris qui est centré sur le développement d’architectures mécaniques et de leurs commandes, propose des tests sur les plateformes Hylos et RobuFAST. Le Laas, à Toulouse, travaille principalement sur la localisation et la perception 3D en milieux naturels avec des résultats probants, notamment sur le robot Mana. Les potentialités agricoles ont été mises en avant avec la participation au développement de naïo. Enfin, Irstea investigue l’intérêt des nouvelles technologies pour l’environnement et l’agriculture. À ce titre, il a contribué significativement aux développements d’algorithmes pour la navigation autonome en milieux peu structurés, que ce soit du point de vue théorique ou de l’application, avec quelques collaborations industrielles.

Beaucoup d’autres laboratoires travaillent sur la robotique mobile, mais restent encore restreints aux domaines routiers. L’Inria (sur tous les aspects de la navigation), l’UTC (sur la reconstruction 3D), les mines de Paris (sur la perception de scène et la dynamique du

véhicule), l’Irccyn (sur le véhicule intelligent), le CEA (sur la commande) sont principalement dans des champs d’applications routiers, même si cela n’est pas exclusif. Récemment, les avancées significatives dans la mobilité en milieux naturels ont notamment pu être obtenues dans le cadre des programmes de l’ANR : FAST, FastNav, SafePlatoon, ou encore Baudet-Rob.

Pour la plupart des acteurs académiques, les liens avec les possibles applications agricoles et partenaires privés sont relativement récents et sont portés par le succès des coupes ro-botiques et l’essor de jeunes entreprises. Cette coopération public/privé, du moins du point de vue des start-up, est en partie liée à l’émergence des pôles de compétitivité (ID4Car, Viaméca, Capdigital, ...) et structures de valorisation autour de la mobilité. Compte tenu des récentes études de marché, l’application agricole présente un certain nombre d’avantages pour la robotisation (domaines privés, peu de piétons, structuration possible, répétitivités des tâches). Aussi, ces structures prennent aujourd’hui en compte le volet agriculture. Ainsi, le plan Nouvelle France Industrielle inclut un volet véhicule agricole, dans les cas d’usage du volet « Véhicule autonome ». Ces différentes structures doivent permettre d’accélérer l’inno-vation et de mutualiser les potentiels de recherches entre les problématiques des entreprises et des développements théoriques des laboratoires.

La cohérence entre les solutions et les besoins concrets est facilitée par ce type d’initia-tives. Si des travaux génériques sur la navigation autonome dans tous types de milieux sont menés, les dispositifs à mettre en œuvre concrètement dépendent bien des besoins de chaque application. Néanmoins, la mise en place de robots mobiles en milieux naturels doit remplir un certain nombre de fonctions, détaillées ci-après. L’accomplissement de ces fonctions peut lui se faire de nombreuses façons dont un tour d’horizon des possibles est proposé dans un second temps.

1.3

Organisation du mémoire et contribution de la thèse

1.3.1

Organisation du mémoire

Afin de répondre à la problématique du maintien de l’intégrité d’un robot mobile dans le cadre d’un suivi de trajectoire en milieu naturel, ce mémoire est organisé en trois parties :

– En premier lieu, le chapitre2rappelle certaines généralités sur les robots et leurs modé-lisations et permet de présenter les modèles qui seront utilisés dans la suite du mémoire pour la mise en place des lois de commande et observateurs. Ainsi, une modélisation cinématique, puis des représentations dynamiques du véhicule seront présentées. La question de la modélisation du contact pneu/sol sera également traitée dans ce cha-pitre.

– Dans un deuxième temps, les lois de commande permettant le suivi de trajectoires en milieux naturels, mises en place préalablement et qui seront utilisées au cours des travaux présentés dans la suite de cette thèse, seront rappelées brièvement dans le chapitre 3. De même, les observateurs nécessaires au bon fonctionnement de ces lois de commande seront également présentés. De plus dans cette partie, un nouvel obser-vateur, fondé sur une approche dynamique et permettant de s’affranchir de certaines limitations de l’observateur cinématique jusqu’alors utilisé, sera explicité.

– Pour finir, le maintien de l’intégrité du véhicule est traité dans les chapitres 4 et 5. Dans ces deux chapitres, qui traitent de différentes notions de l’intégrité du véhicule, l’approche employée sera sensiblement identique. Ainsi, après avoir présenté les phéno-mènes mettant en péril l’intégrité du véhicule et/ou de sa tâche et dégagé les variables à réguler pour répondre à ces problématiques, cette régulation sera effectuée par le biais