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Résumé

Un robot agit sur son environnement par le mouvement, sa capacité à planifier ses mouvements est donc une composante essentielle de son autonomie. La planification de mouvement est un domaine de recherche qui a largement été étudié durant ces dernières décennies. L'objectif de cette thèse est de concevoir des méthodes algorithmiques performantes permettant le calcul automatique de trajectoires pour des systèmes robotiques complexes dans le cadre de la robotique d'assistance. Ce champ applicatif émergeant de la robotique autonome apporte de nouvelles contraintes et de nouveaux défis. Les systèmes considérés qui ont pour vocation de servir l'homme et de l'accompagner dans des tâches du quotidien doivent tenir compte de la sécurité et du bien-être de l'homme. Pour cela, les mouvements du robot doivent être générés en considérant explicitement le partenaire humain raisonant sur un modèle du comportement social de l'homme, de ses capacités et de ses limites afin de produire un comportement synergique optimal. Dans cette thèse nous étendons les travaux pionniers menés au LAAS dans ce domaine afin de produire des mouvements considérant l’homme de manière explicite dans des environnements encombrés. Des algorithmes d’exploration de l’espace des configurations par échantillonnage aléatoire sont combinés à des algorithmes d’optimisation de trajectoire afin de produire des mouvements sûrs et agréables. Nous proposons dans un deuxième temps un planificateur de tâche d’échange d’objet prenant en compte la mobilité du receveur humain permettant ainsi de partager l’effort lors du transfert. La pertinence de cette approche a été étudiée dans une étude utilisateur. Finalement, nous présentons une architecture logicielle qui permet de prendre en compte l’homme de manière dynamique lors de la réalisation de tâches de manipulation interactive. Cette architecture, développée en collaboration avec un partenaire du projet européen Dexmart a également été évaluée dans une étude utilisateur.

Abstract

A robot acts upon its environment through motion, the ability to plan its movements is therefore an essential component of its autonomy. Motion planning is an area of research that has been widely studied in recent decades. The objective of this thesis is to design algorithmic methods to perform automatic trajectory computation for complex robotic systems in the context of assistive robotics. This emerging field of autonomous robotics applications brings new constraints and new challenges. Such systems that are designed to serve humans and to help in daily tasks must consider the safety and well-being of the surrounding humans. To do this, the robot's motions must be generated by considering the human partner explicitly. For comfort and efficiency, the robot must take into account a model of human social behavior, capabilities and limitations to produce an optimal synergistic behavior. In this thesis we extend to cluttered environments the pioneering work that has been conducted at LAAS in this field. Algorithms that explore the configuration space by random sampling are combined with trajectory optimization algorithms to produce safe and human aware motions. Secondly we propose a planner for object handover taking into account the mobility of the human recipient allowing to share the effort during the transfer. The relevance of this approach has been studied in a user study. Finally, we present a software architecture that allows to take dynamically into account humans during the execution of interactive manipulation tasks. This architecture, developed in collaboration with a partner of the European project Dexmart was also evaluated in a user study.

Mots-Clés / Keywords

Interaction homme-robot; Manipulation mobile; Motion planning; Human-robot interaction; Mobile manipulation; Planification de mouvement;

Résumé

Pour des tâches simples ou dans un environnement contrôlé, la coordination des diérents processus internes d’un robot est un problème relativement trivial, souvent implémenté de manière ad-hoc. Toutefois, avec le développement de robots plus complexes travaillant dans des environnements non contrôlés et dynamiques, le robot doit en permanence se reconfigurer afin de s’adapter aux conditions extérieures et à ses objectifs. La définition d’une architecture de contrôle ecace permettant de gérer ces reconfigurations devient alors primordiale pour l’autonomie de tels robots. Dans ces travaux, nous avons d’abord étudié les diérentes architectures proposées dans la littérature, dont l’analyse a permis d’identifier les grandes problématiques qu’une architecture de contrôle doit résoudre. Cette analyse nous a mené à proposer une nouvelle architecture de contrôle décentralisée, générique et réutilisable, selon une démarche qui intègre une approche "intelligence artificielle" (utilisation de raisonneur logique, propagation dynamique de contraintes) et une approche "génie logiciel" (programmation par contrats, agents). Après une présentation des concepts qui sous-tendent cette architecture et une description approfondie de son fonctionnement, nous en décrivons une implémentation, qui est exploitée pour assurer le contrôle d’un robot terrestre d’extérieur dans le cadre de tâches de navigation, d’exploration ou de suivi. Des résultats sont présentés et analysés. Dans une seconde partie, nous nous sommes penchés sur la modélisation et la vérifiabilité d’une telle architecture de contrôle. Après avoir analysé diérentes solutions, nous décrivons un modèle complet de l’architecture qui utilise la logique linéaire. Nous discutons ensuite des diérentes approches possibles pour montrer des propriétés d’atteignabilité et de sûreté de fonctionnement en exploitant ce modèle. Enfin nous abordons diérentes voies d’enrichissement de ces travaux. En particulier, nous discutons des extensions possibles pour le contrôle d’un ensemble de robots coopérants entre eux, mais aussi de la nécessité d’avoir des liens plus forts entre cette couche de contrôle, et les approches de modélisation des fonctionnalités sous-jacentes.

Abstract

For simple tasks in a controlled environment, the coordination of the internal processes of a robot is a relatively trivial task, often implemented in an ad-hoc basis. However, with the development of more complex robots that must operate in uncontrolled and dynamic environments, the robot must constantly reconfigure itself to adapt to the external conditions and its own goals. The definition of a control architecture to manage these reconfigurations becomes of paramount importance for the autonomy of such robots. In this work, we first study the dierent architectures proposed in the literature, and analyse the major issues that a control architecture must address. This analysis led us to propose a new architecture, decentralized, generic and reusable, integrating an artificial intelligence approach (use of logical reasoning, dynamic propagation of constraints) and a software engineering approach (programming by contract, agents). After a presentation of the concepts underlying this architecture and an in-depth description of its operation, we describe an implementation which is used to control of a ground robot for navigation, exploration and monitoring tasks. Results are presented and analyzed. In a second part, we focus on the modeling and verifiability of such a control architecture. After analyzing dierent solutions, we present a comprehensive model of the proposed architecture that uses linear logic. We then discuss the dierent possible approaches to assess the properties of reachability and safety within this model. Finally we discuss dierent ways to enrich this work. In particular, we discuss possible extensions to the control of a multiple cooperating robots, but also the need for stronger links between the control layer and the modeling.

Résumé

Cette thèse présente une approche de modélisation inspirée par la robotique pour l'étude des changements conformationnels des protéines. Cette approche est basée sur une représentation mécanistique des protéines permettant l'application de méthodes efficaces provenant du domaine de la robotique. Elle fournit également une méthode appropriée pour le traitement " gros-grains " des protéines sans perte de détail au niveau atomique. L'approche présentée dans cette thèse est appliquée à deux types de problèmes de simulation moléculaire. Dans le premier, cette approche est utilisée pour améliorer l'échantillonnage de l'espace conformationnel des protéines. Plus précisément, cette approche de modélisation est utilisée pour implémenter des classes de mouvements pour l'échantillonnage, aussi bien connues que nouvelles, ainsi qu'une stratégie d'échantillonnage mixte, dans le contexte de la méthode de Monte Carlo. Les résultats des simulations effectuées sur des protéines ayant des topologies différentes montrent que cette stratégie améliore l'échantillonnage, sans toutefois nécessiter de ressources de calcul supplémentaires. Dans le deuxième type de problèmes abordés ici, l'approche de modélisation mécanistique est utilisée pour implémenter une méthode inspirée par la robotique et appliquée à la simulation de mouvements de grande amplitude dans les protéines. Cette méthode est basée sur la combinaison de l'algorithme RRT (Rapidly-exploring Random Tree) avec l'analyse en modes normaux, qui permet une exploration efficace des espaces de dimension élevée tels les espaces conformationnels des protéines. Les résultats de simulations effectuées sur un ensemble de protéines montrent l'efficacité de la méthode proposée pour l'étude des transitions conformationnelles.

Abstract

Proteins are biological macromolecules that play essential roles in living organisms. Un- derstanding the relationship between protein structure, dynamics and function is indis- pensable for advances in fields such as biology, pharmacology and biotechnology. Study- ing this relationship requires a combination of experimental and computational methods, whose development is the object of very active interdisciplinary research. In such a context, this thesis presents a robotics-inspired modeling approach for studying confor- mational changes in proteins. This approach is based on a mechanistic representation of proteins that enables the application of efficient methods originating from the field of robotics. It also provides an accurate method for coarse-grained treatment of proteins without loosing full-atom details.The presented approach is applied in this thesis to two different molecular simulation problems. First, the approach is used to enhance sampling of the conformational space of proteins using the Monte Carlo method. The modeling approach is used to implement new and known Monte Carlo trial move classes as well as a mixed sampling strategy. Results of simulations performed on proteins with different topologies show that this strategy enhances sampling without demanding higher computational resources. In the second problem tackled in this thesis, the mechanistic modeling approach is used to implement a robotics-inspired method for simulating large amplitude motions in proteins. This method is based on the combination of the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm with Normal Mode Analysis (NMA), which allows efficient exploration of the high dimensional conformational spaces of proteins. Results of simulations performed on ten different proteins of different sizes and topologies show the effectiveness of the proposed method for studying conformational transitions.

Mots-Clés / Keywords

Motion planning; Molecular simulations; Kinematics; Robotics; Planification de mouvement; simulations moléculaires; Robotique; Cinématique;

Résumé

Ancrer l'interaction: Gestion des connaissances pour la robotique interactive Avec le développement de la robotique cognitive, le besoin d'outils avancés pour représenter, manipuler, raisonner sur les connaissances acquises par un robot a clairement été mis en avant. Mais stocker et manipuler des connaissances requiert tout d'abord d'éclaircir ce que l'on nomme connaissance pour un robot, et comment celle-ci peut-elle être représentée de manière intelligible pour une machine. Ce travail s'efforce dans un premier temps d'identifier de manière systématique les besoins en terme de représentation de connaissance des applications robotiques modernes, dans le contexte spécifique de la robotique de service et des interactions homme-robot. Nous proposons une typologie originale des caractéristiques souhaitables des systèmes de représentation des connaissances, appuyée sur un état de l'art détaillé des outils existants dans notre communauté. Dans un second temps, nous présentons en profondeur ORO, une instanciation particulière d'un système de représentation et manipulation des connaissances, conçu et implémenté durant la préparation de cette thèse. Nous détaillons le fonctionnement interne du système, ainsi que son intégration dans plusieurs architectures robotiques complètes. Un éclairage particulier est donné sur la modélisation de la prise de perspective dans le contexte de l'interaction, et de son interprétation en terme de théorie de l'esprit. La troisième partie de l'étude porte sur une application importante des systèmes de représentation des connaissances dans ce contexte de l'interaction homme-robot : le traitement du dialogue situé. Notre approche et les algorithmes qui amènent à l'ancrage interactif de la communication verbale non contrainte sont présentés, suivis de plusieurs expériences menées au Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes au CNRS à Toulouse, et au groupe Intelligent Autonomous System de l'université technique de Munich. Nous concluons cette thèse sur un certain nombre de considérations sur la viabilité et l'importance d'une gestion explicite des connaissances des agents, ainsi que par une réflexion sur les éléments encore manquant pour réaliser le programme d'une robotique "de niveau humain".

Abstract

With the rise of the so-called cognitive robotics, the need of advanced tools to store, manipulate, reason about the knowledge acquired by the robot has been made clear. But storing and manipulating knowledge requires first to understand what the knowledge itself means to the robot and how to represent it in a machine-processable way. This work strives first at providing a systematic study of the knowledge requirements of modern robotic applications in the context of service robotics and human-robot interaction. What are the expressiveness requirement for a robot? What are its needs in term of reasoning techniques? What are the requirement on the robot's knowledge processing structure induced by other cognitive functions like perception or decision making? We propose a novel typology of desirable features for knowledge representation systems supported by an extensive review of existing tools in our community. In a second part, the thesis presents in depth a particular instantiation of a knowledge representation and manipulation system called ORO, that has been designed and implemented during the preparation of the thesis. We elaborate on the inner working of this system, as well as its integration into several complete robot control stacks. A particular focus is given to the modelling of agent-dependent symbolic perspectives and their relations to theories of mind. The third part of the study is focused on the presentation of one important application of knowledge representation systems in the humanrobot interaction context: situated dialogue. Our approach and associated algorithms leading to the interactive grounding of unconstrained verbal communication are presented, followed by several experiments that have taken place both at the Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes at CNRS, Toulouse and at the Intelligent Autonomous System group at Munich Technical University. The thesis concludes on considerations regarding the viability and importance of an explicit management of the agent's knowledge, along with a reflection on the missing bricks in our research community on the way towards "human level robots".

Mots-Clés / Keywords

Cognitive robotics; Knowledge representation and reasoning; Human-robot interaction; Ontologies; Natural language processing;

Abstract

Human Robot Interaction is entering into the interesting phase where the relationship with a robot is envisioned more as one of companionship with the human partner than a mere master-slave relationship. For this to become a reality, the robot needs to understand human behavior and not only react appropriately but also be socially proactive. A Companion Robot will also need to collaborate with the human in his daily life and will require a reasoning mechanism to manage the collaboration and also handle the uncertainty in the human intention to engage and collaborate. In this work, we will identify key elements of such interaction in the context of a collaborative activity, with special focus on how humans successfully collaborate to achieve a joint action. We will show application of these elements in a robotic system to enrich its social human robot interaction aspect of decision making. In this respect, we provide a contribution to managing robot high-level goals and proactive behavior and a description of a coactivity decision model for collaborative human robot task. Also, a HRI user study demonstrates the importance of timing a verbal communication in a proactive human robot joint action.

Résumé

L'interaction homme-robot arrive dans une phase intéressante ou la relation entre un homme et un robot est envisage comme 'un partenariat plutôt que comme une simple relation maitre-esclave. Pour que cela devienne une réalité, le robot a besoin de comprendre le comportement humain. Il ne lui suffit pas de réagir de manière appropriée, il lui faut également être socialement proactif. Pour que ce comportement puis être mise en pratique le roboticien doit s'inspirer de la littérature déjà riche en sciences sociocognitives chez l'homme. Dans ce travail, nous allons identifier les éléments clés d'une telle interaction dans le contexte d'une tâche commune, avec un accent particulier sur la façon dont l'homme doit collaborer pour réaliser avec succès une action commune. Nous allons montrer l'application de ces éléments au cas un système robotique afin d'enrichir les interactions sociales homme-robot pour la prise de décision. A cet égard, une contribution a la gestion du but de haut niveau de robot et le comportement proactif est montre. La description d'un modèle décisionnel d'collaboration pour une tâche collaboratif avec l'humain est donnée. Ainsi, l'étude de l'interaction homme robot montre l'intéret de bien choisir le moment d'une action de communication lors des activités conjointes avec l'humain.

Mots-Clés / Keywords

Coactivity; Goal management; Human-robot collaboration; Human-robot interaction; Joint action; Proactive behavior; Communication act placement; Coactivité; Collaboration homme-robot; Gestion des buts; Interaction homme-robot; Action jointe; Comportement proactif;

Abstract

In order to autonomously navigate in an environment, a robot has to perceive its environment correctly. Rich perception information from the environment enables the robot to perform tasks like avoiding obstacles, building terrain maps, and localizing itself. Classically, outdoor robots have perceived their environment using vision or 2D lidar sensors. The introduction of novel 3D lidar sensors such as the Velodyne device has enabled the robots to rapidly acquire rich 3D data about their surroundings. These novel sensors call for the development of techniques that efficiently exploit their capabilities for autonomous navigation. The first part of this thesis presents a technique for the calibration of 3D lidar devices. The calibration technique is based on the comparison of acquired 3D lidar data to a ground truth model in order to estimate the optimal values of the calibration parameters. The second part of the thesis presents a technique for qualitative localization and loop closure detection for autonomous mobile robots, by extracting and indexing small-sized signatures from 3D lidar data. The signatures are based on histograms of local surface normal information that is efficiently extracted from the lidar data. Experimental results illustrate the developments throughout the manuscript.

Résumé

Afin de permettre une navigation autonome d'un robot dans un environnement, le robot doit être capable de percevoir son environnement. Dans la littérature, d'une manière générale, les robots perçoivent leur environnement en utilisant des capteurs de type sonars, cameras et lidar 2D. L'introduction de nouveaux capteurs, nommés lidar 3D, tels que le Velodyne HDL-64E S2, a permis aux robots d'acquérir plus rapidement des données 3D à partir de leur environnement. La première partie de cette thèse présente une technique pour la calibrage des capteurs lidar 3D. La technique est basée sur la comparaison des données lidar à un modèle de vérité de terrain afin d'estimer les valeurs optimales des paramètres de calibrage. La deuxième partie de la thèse présente une technique pour la localisation et la détection de fermeture de boucles pour les robots autonomes. La technique est basée sur l'extraction et l'indexation des signatures de petite-taille à partir de données lidar 3D. Les signatures sont basées sur les histogrammes de l'information de normales de surfaces locale extraite à partir des données lidar en exploitant la disposition des faisceaux laser dans le dispositif lidar.

Mots-Clés / Keywords

Lidar; Autonomous navigation; Autonomous mobile robot; Navigation autonome; Robot mobile autonome;

Résumé

Le contexte de la robotique de service est caractérisé par la présence de l'homme dans l'espace de travail du robot. Les mouvements de ces robots ne doivent perturber ni la sécurité de l'homme ni son confort. D'un point de vu planification de mouvement, le planificateur doit d'une part éviter de heurter l'homme ou l'environnement et d'autre part adapter les limites cinématiques du robot en fonction de la proximité de l'homme. A chaque niveau du système (planification et exécution/contrôle), le robot doit garantir la sécurité et le confort de l'homme. Nous proposons une approche de la planification et du contrôle de mouvement basée sur des trajectoires polynomiales. Dans une première partie, nous présentons un générateur de trajectoires qui limite la vitesse, l'accélération et le jerk. Il génère des trajectoires composées de suites de segments de courbes cubiques. Le cas mono-dimensionnel est d'abord présenté puis étendu au cas multi-dimensionnel. Dans une deuxième partie, nous proposons d'approximer les trajectoires par des suites de triplets de segments de courbes cubiques. Cette méthode permet de calculer des trajectoires respectant une erreur maximale donnée. Ces générateurs de trajectoire sont intégrés au planificateur de chemin et produisent des trajectoires directement exécutables. Une application originale de l'approximation permet d'approximer une trajectoire définie dans l'espace cartésien par une trajectoire définie dans l'espace articulaire. Cette approche simplifie la structure du contrôleur du robot. La présence de l'homme dans l'espace de travail du robot nécessite une adaptation des trajectoires pendant l'exécution. Nous proposons une méthode pour adapter la loi de mouvement de la trajectoire multidimensionnelle pendant l'exécution. Ces travaux, menés dans le cadre du projet européen DEXMART et du projet ANR ASSIST, ont été intégrés et validés sur les plateformes Jido et PR2 du LAAS-CNRS.

Abstract

The context of service robotics is characterized by the presence of humans in the vicinity of the robot. The movements of these robots should not disturb the safety of humans or their comfort. From the motion planning point of view, the planner must both avoid hitting humans or colliding with the environment and also adapt the robot's kinematic limits depending on the proximity of humans. At each level of the system (Planning and execution / Control), the robot must ensure the safety and the comfort of humans. We propose an approach of motion planning and motion control based on polynomial trajectories. In the first part, we present a trajectory generator which limits the speed, the acceleration and the jerk (derivative of the acceleration). The motion planner generates trajectories consisting of series of segments of cubic polynomial curves. The mono-dimensional case is first introduced and then extended to the multi-dimensional one. In the second part, we propose to approximate the trajectories by sequences of triplets of segments of cubic curves. This method allows to find trajectories that respect a given maximum error. These trajectory generators are integrated into the path planner and produce directly executable motion. An original application of the trajectory approximation is the approximation of a trajectory defined in Cartesian space by a trajectory defined in the joint space. This approach simplifies the structure of the robot controller. The presence of humans in the workspace of the robot requires also an adaptation of the trajectories during the execution. We propose a method to adapt the motion law of the multidimensional path at runtime. This work, conducted as part of the European project DEXMART and the ANR project ASSIST, has been integrated and validated on the Jido and PR2 platforms of LAAS-CNRS.

Mots-Clés / Keywords

Robotique; Planification de trajectoires; Interaction homme-robot; Manipulation; Robotics; Trajectory planning; Human-robot interaction;

Résumé

Cette thèse propose une nouvelle approche pour l'analyse des prises. En se basant sur la théorie de l'axe central du torseur des forces de contact, nous avons développé une nouvelle condition nécessaire et suffisante pour qu'une prise soit en fermeture de force (force-closure). Pour le cas des prises planes à n points de contact, nous avons proposé une nouvelle méthode géométrique pour le test de la force-closure. Cet algorithme graphique est basé sur des calculs géométriques simples qui permettent de réduire d'une manière significative le coût de calcul par rapport aux schémas linéaires. En outre, une nouvelle formulation linéaire est proposée pour le test et la caractérisation d'une prise à n points de contact. Cet algorithme présente l'avantage d'être très simple du point de vue implémentation et rapide du point de vue temps de calcul. Afin de valider l'approche proposée, nous l'avons comparée avec les algorithmes basés sur le calcul de l'enveloppe convexe des torseurs primitifs de contact. Des implémentations de cet algorithme sont effectuées dans le démonstrateur " Move3d " du LAAS ainsi que dans le simulateur " GraspIt ". Nous abordons ensuite la synthèse de prises qui définissent une force-closure. En premier lieu, nous avons proposé la formulation du problème de recherche de la configuration des points de contact assurant un maximum de stabilité de l'objet comme étant un problème d'optimisation sous contraintes. En second lieu, pour les prises robotisées, nous avons présenté une approche pour la recherche des prises stables d'objets 3D. Le planificateur de prises proposé permet de générer des prises faisables sans passer par le calcul de la cinématique inverse de la main mécanique. Cette approche exploite, sans aucune transformation géométrique, les modèles CAO des objets à saisir pour minimiser le temps de recherche des prises. Ce planificateur de prises utilise un algorithme de résolution basé sur la techniques d'optimisation stochastique du recuit simulé. Cette méthode nous a permis de synthétiser des prises de bonne qualité d'objets complexes même dans des environnements encombrés d'obstacles. Pour illustrer l'efficacité de la démarche proposée, nous avons présenté des implémentations dans l'environnement de simulation "GraspIt".

Abstract

This thesis proposes a new approach for grasp analysis. Based on the theory of central axes of grasp wrench, we developed a new necessary and sufficient condition for n-finger grasps to achieve force-closure property. For n-finger planar grasps, we proposed a new graphical method for testing force-closure of arbitrary planar objects. The proposed geometric algorithm is very simple and requires low computational complexity. Thus, it can be used in real-time implementations and reduce significantly the computational cost compared to linear programming schemes. Further, based on friction-cone linearization, we formalized quantitative test of planar and spatial n-fingered force-closure grasps as a new linear programming problem. The proposed quantitative force-closure test offers a good metric of quality measurement without need to compute the convex hull of the primitive contact wrenches in $\Bbb{R}^{6}$, which efficiently reduces the amount of computational time. Implementations were performed on ``Move3D'' and ``GraspIt'' simulation environments. For grasp synthesis, we formulated the computation of fingertips locations problem as an optimization problem under constraints. Furthermore, we presented an approach for finding appropriate stable grasps for a robotic hand on arbitrary objects. We used simulated annealing technique to synthesize suboptimal grasps of 3D objects. Through numerical simulations on arbitrary shaped objects, we showed that the proposed approach is able to compute good grasps for multifingered hands within reasonable computational time. The proposed grasp planner was implemented on "GraspIt'' simulator.

Résumé

Nous nous intéressons à l'architecture de robots marins et sous-marins autonomes dans le cadre de missions nécessitant leur coopération. Cette coopération s'avère difficile du fait que la communication (acoustique) est de faible qualité et de faible portée. Afin d'illustrer notre travail, nous nous intéressons à un scénario de localisation d'une source d'eau chaude sous-marine. Pour cela, le véhicule sous marin parcourt des segments de droite et rejoint des points de rendez-vous (points de communication). Ces derniers sont importants car ils permettent la mise en oeuvre d'une coopération entre les véhicules sous-marins. Au fur et à mesure du déplacement d'un véhicule, celui ci détecte (grâce à ses capteurs) sa distance à une zone pouvant contenir une source d'eau chaude. Afin de localiser une source, on doit permettre au véhicule de modifier sa trajectoire initiale, tout en s'assurant d'atteindre le point de rendez-vous. D'autre part, les rendez-vous permettent à chaque véhicule d'échanger ses données pour une coopération. Vu que le débit de communication acoustique est réduit, chaque véhicule doit extraire les informations utiles pour les communiquer. Nous présentons nos travaux effectués dans ce contexte, et une proposition d'architecture qui permet de trouver un compromis entre la modification de la trajectoire et l'atteinte de points de rendez-vous.

Abstract

There is a growing research interest in Autonomous Underwater Vehicles (AUV), due to the need for increasing our knowledge about the deep sea and understanding the effects the human way of life has on it. This need has pushed the development of new technologies to design more efficient and more autonomous underwater vehicles. Autonomy refers, in the context of this thesis, to the ``decisional autonomy'', i.e. the capability of taking decisions, in uncertain, varying and unknown environments. A more recent concern in AUV area is to consider a fleet of vehicles (AUV, ASV, etc). Indeed, multiple vehicles with heterogeneous capabilities have several advantages over a single vehicle system, and in particular the potential to accomplish tasks faster and better than a single vehicle. Underwater target localization using several AUVs (Autonomous Underwater Vehicles) is a challenging issue. A systematic and exhaustive coverage strategy is not efficient in term of exploration time: it can be improved by making the AUVs share their information and cooperate to optimize their motions. The contribution of this thesis is the definition of an architecture that integrates such a strategy that adapts each vehicle motions according to its and others' sensory information. Communication points are required to make underwater vehicles exchange information: for that purpose the system involves one ASV (Autonomous Surface Vehicle), that helps the AUVs re-localize and exchange data, and two AUVs that adapt their strategy according to gathered information, while satisfying the associated communication constraints. Each AUV is endowed with a sensor that estimates its distance with respect to targets, and cooperates with others to explore an area with the help of an ASV. To provide the required autonomy to these vehicles, we build upon an existing system (\texttt{T-REX}) with additional components, which provides an embedded planning and execution control framework. Simulation results are carried out to evaluate the proposed architecture and adaptive exploration strategy.

Mots-Clés / Keywords

Architecture coopérative; Planification de tâches; Véhicules sous marins; Stratégie d'exploration; Coopération multi-véhicules sous marins;

Abstract

Future space exploration missions aim at landing and returning samples from moon, planets and asteroids. Autonomous precision landing capabilities will have to reach pre-selected landing sites which may lie near hazardous terrain features such as craters, rocks. However, past and current robotic landers are still far from this ability. For example, the rover Mars Science Laboratory, to be launched in 2011, is programmed to land on a position with an error of several kilometers. The first goal of thesis is to propose a vision-based absolute navigation system, named "Landstel", for interplanetary landers, especially for missions on Mars or on Moon. Contrary to current absolute navigation systems proposed in the literature which rely either on the usage of image intensity or on specific surface landmarks like craters, Landstel employs the topological property of generic surface landmarks. As a result, Landstel is not restricted to any particular terrain. Landstel also exhibits a high robustness with respect to illumination variations and sensor noise. In addition, the use of surface landmarks allows Landstel to drastically reduce the required onboard memory. Besides Landstel, the second goal of the thesis is to propose a framework to integrate Landstel inside a complete navigation system called VIBAN, including absolute localization, inertial navigation and/or visual odometry. The absolute position estimate returned by Landstel is firstly verified using the visual odometry tracked points. Then, the verified position estimate is fused with the velocity estimate of the visual odometry in a Kalman filter to improve the estimated position. The updated position is later returned back to Landstel which increases the speed of Landstel by focusing the search for matches and reduces the probability of false estimations. Finally, the points tracked by visual odometry are fed to Landstel to augment the number of matches returned by Landstel. Besides these interests, the integration scheme does not impose any constraints on the spacecraft velocity or angular rate. Extensive experiments with PANGU, a surface simulator, and with Earth images validate the proposed system.

Résumé

Les missions d'exploration planétaires dans l'avenir demandent une grande précision sur la position de l'atterrissage à la surface de Mars, de la Lune ou d'astéroïdes. Les technologies utilisées dans les sondes interplanétaires récentes ou dans le futur proche sont encore loin de cette capacité: par exemple, le robot Mars Science Laboratory, qui sera lancé en 2011, se posera en un endroit qui n'est connu qu'avec une précision de l'ordre de 10 km. Le premier objectif de cette thèse est de proposer un système de navigation absolue pour les sondes interplanétaires lunaires ou martiennes qui se base sur la vision, nommé "Landstel". Contrairement aux systèmes de navigation absolue qui se basent sur la détection et l'appariement des cratères ou directement sur l'intensité des images perçues, Landstel exploite la topologie des amers détectés dans les images. Par conséquent, il n'est pas restreint à aucune surface particulière. Landstel montre aussi une grande robustesse par rapport aux variations de condition d'illumination et au bruit des capteurs embarqués, et ne requiert que très peu de mémoire. Le deuxième objectif de la thèse est de proposer un cadre pour intégrer Landstel dans un système de navigation complète, appelé VIBAN, qui comprend des capteurs inertiels et/ou un système d'odométrie visuelle. La position absolue estimée par Landstel est d'abord validée avec les appariements de l'odomètre visuel, puis elle est combinée avec l'estimation de l'odomètre visuel avec un filtre de Kalman pour améliorer sa précision. La position mise à jour est ensuite retournée à Landstel pour accélérer le système de navigation en réduisant la zone de recherche des appariements et aussi le taux de fausses estimations. Finalement, les amers suivis par l'odomètre visuel sont fournis à Landstel pour augmenter le nombre des appariements. De très nombreuses expériences avec PANGU, un simulateur de terrain, et avec des images réelles, valident le système proposé.

Mots-Clés / Keywords

Landstel; Absolute navigation; Vision; Camera; Pin-point landing; Lander; Moon; Mars; Navigation absolue; Caméra; Attérisseur; Lune;