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2013 REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE Ministère de l’Enseignement et de la Recherche Scientifique Ministère de l’Enseignement et de la Recherche Scientifique Université d'Oran Université d'Oran Réalisé par: Réalisé par: LAOUICI Zineb LAOUICI Zineb

La robotique mobile et les différentes méthodes de navigation pour robot mobile

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Généralité sur la robotique mobile et les différentes méthodes de navigation pour robot mobile.

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  • 2013REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE Ministre de lEnseignement et de la Recherche Scientifique Universit d'Oran Ralis par:

    LAOUICI Zineb

  • Plan:

  • Introduction:Le pouvoir de ltre humain de faciliter son vie ,ainsi son incapacit de raliser diffrentes missions cause de leurs difficults ou leurs influence sur sa sant les poussent dcouvrir et dvelopper des techniques compense tous a . La robotique cest lun de ces domaines.

  • Dfinition de la robotique :La robotique cest l'ensemble des techniques permettant la conception et la ralisation des robots. Cest un domaine pluridisciplinaire qui implique l'intgration de :Robotique

  • Lvolution de la robotique : La robotique ne sest pas faite subitement. Elle est pass par des tapes pour arriver ltat actuelle. Les premires machines navaient aucune intelligence et se caractrisent par leurs norme taille . Elles sont conu pour rponde au besoin de lindustrie . Et quant elles sont bases sur des lois de la mcanique simples , ni programme ni autre machine sont ncessaire pour les contrler ,cest lhomme qui se charge de le faire. Et comme tous les autres domaines le dveloppement du cot matriel force et stimule lvolution du cot logiciel, lapparition des premiers circuits lectroniques offrent la possibilit de programmer les composants des machines, ce qui a contribu faire apparaitre les premiers robots.

  • Lvolution de la robotique : Les nouveaux besoins de ltre humain ont fait voluer la robotique. Et par consquence, la robotique avance est apparaitre, cest la o on introduit la notion de la mobilit du robot. La robotique mobile trouve des domaines dapplications plus vastes et plus varis. Aprs, la robotique de service il apparaitre afin de faciliter la vie de ltre humain. La forme la plus volue des robots concerne les robots personnels qui sont appels aussi humanode . Leur principe consiste simuler le comportement de ltre humain et sa faon de penser ,en dautre terme simuler lintelligence de ltre humain

  • Dfinition d'un robot :Un robot est une machine quipe de capacits de perception, de dcision et daction qui le permettent dagir de manire autonome dans son environnement en fonction de la perception assur par leurs capteurs. PerceptionDcisionActionEn robotique, on distingue deux principaux types : les robots manipulateurs et les robots mobiles.

  • Les robots manipulateurs:Des robots ont une base fixe afin de raliser une tche prcise ou rptitive. Par exemple : les robots industriels et les robots pour l'assistance mdicale.2. Les robots mobiles:Sont des robots capables de se dplacer dans son environnement, les robots mobiles roues constituent le gros des robots mobiles car ils sont plus simples raliser que les autres types. . Par exemple : les robots explorateurs, robots de Service, robots ludiques.

  • 1- Capteurs: Les capteurs ont pour fonction dacqurir des donnes provenant de lenvironnement.

    Un robot mobile est constitu de composantes matrielles et logicielles. Parmi ces composantes on retrouve les capteurs, les actionneurs et une source d'nergie.Les composants d'un robot :2- Actionneurs: Un robot mobile est quip dactionneurs afin quil puisse bouger lintrieur de son environnement et interagir avec celui-ci (moteurs, roue, bras, jambes, pinces).3- Modules logiciels: Afin de faire fonctionner un robot mobile, plusieurs modules logiciels sont mis contribution. Ces modules interprtent les donnes perues par les capteurs afin dy extraire des informations, traitent des commandes de haut niveau et gnrer dautres commandes un niveau infrieur. Les modules les plus frquemment utiliss sont les modules de localisation, de navigation, de vision, daudio et de squence ment dactivits du robot.

  • fournissent des informations sur ltat du robot lui-mme (capteur de position (GPS), capteur de vitesse des roues,,,)Cap de dplacementCap dattitudeTlmtriqueSystmes de visionOdomtrieRadar DopplerGyroscopeCapt ultrasonsCapt laserStrovisionCapt Triangula-Tion activeFournissent des informations sur l'tat de l'environnement (capteur de temprature, tlmtre (RADAR, LIDAR), boussole, dtecteur de chaleur/lumire, ).

  • une plateforme est holonome si le nombre de degr de libert contrlable est gal au nombre total de degr de libert c.--d. les actions imaginables sont ralisables.Plateforme Holonome.

    Plateforme diffrentielle.

    Plateforme omnidirectionnelle

    Plateforme non holonome.

    Plateforme patte.

    Elles possdent 2 roues commandes indpendamment avec une ou plusieurs roues qui sont ajoutes pour assurer la stabilit de robot. Il suffit de spcifier les vitesses des deux roues. , le robot peut tourner sur place par une joue avec les vitesses des roues, ce qui le rend comme un robot holonome.permettent de dcoupler de manire plus nette le contrle de la rotation et de la translation dun robot et sont donc quasiment holonomes. Il existe diffrents types de plateformes omnidirectionnelles.Parmi lesquelles on peut citer orientable, sudoises

    Ces plates-formes sont toutefois plus difficile commander car elles ne peuvent pas tourner sur place et doivent manuvrer, ce qui peut tre difficile dans des environnements encombrs. ces plates-formes peuvent avoir deux, quatre ou six pattes. Ces derniers sont relativement pratiques car le robot peut tre en quilibre permanent sur au moins 3 pattes, ce qui facilite le contrle. Les plates-formes deux ou quatre pattes sont plus complexes commander, ce qui les rend en gnral relativement lentes.

  • Les robots mobiles sont dvelopps essentiellement dans le but deffectuer des tches diffrentes , la navigation est considre comme tche de base car la russite de nimporte quelle mission exige le bon droulement de la navigation.La navigation :Problmatique: Quelles sont les actions ou les mouvements gnrer par le robot pour atteindre son but en vitant lensemble des obstacles ? Comment on peut rendre le robot mobile autonome et intelligent?

  • La navigation des robots mobile trouver un mouvement dans lespace des configurations sans collisions, Ce mouvement amne le robot dune configuration initiale q0 = q(t0) a une configuration finale qf = q(tf ).

    Il existe nanmoins une trs grande varit de mthodes permettant daborder ce problme difficile.La navigation d'un robot mobile:

  • Les Stratgies de navigation:Les Stratgies de navigation Permettent un robot mobile de se dplacer pour rejoindre un but, raliser une mission ou une tche. Approche dun objet: cette capacit de base permet de se diriger vers un objet visible depuis la position courante du robot. Cette stratgie est locale o elle tait applique uniquement quand le but est visible. Elle utilise des actions rflexes dans lesquelles chaque perception est directement associe une action.

  • Les Stratgies de navigation:Guidage: Cette stratgie permet datteindre un but qui nest pas directement visible, mais qui est caractris par un ensemble dobjets remarquables, ou amers, qui lentourent. Elle utilise galement des actions rflexes et ralise une navigation locale qui requiert que les amers caractrisant le but soient visibles.

  • Les Stratgies de navigation:Actions associ un lieu: cest la premire stratgie ralisant une navigation globale, atteindre un but qui nest pas visible et mme les amers qui caractrisent son emplacement sont invisibles.Elle requiert une reprsentation interne de lenvironnement qui consiste dfinir des lieux comme des zones de lespace dans lesquelles les perceptions restent similaires, et associer une action effectuer chacun de ces lieux. Lenchanement de ces actions associes dfinit une route vert le but.

  • Les Stratgies de navigation:Navigation topologique: Cette capacit est une extension de la prcdente qui mmorise dans le modle interne les relations spatiales entre les diffrents lieux. Ces relations indiquent la possibilit de se dplacer dun lieu un autre, mais ne sont plus associes un but particulier.Le modle interne est un graphe qui permet de calculer diffrents chemins entre deux lieux arbitraires. Ce modle ne permet toutefois que la planification de dplacements parmi les lieux connus et suivant les chemins connus.

  • Les Stratgies de navigation:Navigation mtrique: Cette stratgie est une extension de la prcdente car elle permet au robot de planifier des chemins au sein de zones inexplores. Elle mmorise pour cela les positions mtriques relatives des diffrents lieux, en plus de la possibilit de passer de lun lautre.Ces positions relatives permettent, par simple composition de vecteurs, de calculer une trajectoire allant dun lieu un autre, mme si la possibilit de ce dplacement na pas t mmorise sous forme dun lien.

  • Les mthodes de navigation:Afin de rsoudre le problme de navigation des multitudes des mthodes sont dveloppes, elles sont regroupes en deux ensembles: Mthodes classiques: sont des mthodes de planification: Roadmap, champ de potentiel,,,

    Mthodes soft Computing : sont des mthodes qui se caractrisent par l'utilisation de solutions de calcul inexact , pas prvisible et incertain. Les composants principale de S.C sont: La logique floue, les rseaux de neurone, les algorithmes gntiques ...

  • Espace de configuration : Pour effectuer une planification russite, il est ncessaire de trouver une bonne reprsentation du robot et de son environnement. Cette reprsentation doit reflter lenvironnement du robot sans aucune perte dinformation. lespace des configurations est diffrent de lespace de travaille, ce dernier correspond lespace de dplacement du robot mobile, par contre lespace des configurations prend en compte tous les degrs de libert du robot, donc sa dimension est plus grand celle du lespace de travaille.

  • Espace de configuration : en plus lespace des configurations est lespace de travaille sans positions qui conduisent une percussion avec un obstacle, c.--d. les obstacles plus une marge de scurit correspond au rayon du robot mobile.La reconstruction dun espace de configuration

  • Roadmaps: Le principe du roadmap est de construire lensemble des chemin reliant le point de dpart au point darriv(but). Aprs une slection de meilleur chemin est fait. gnral il y a deux mthodes pour construire les roadmaps sont: le graph de visibilit et le diagramme de vorono .Graph de visibilit:Cest un graph qui inclut des lignes droites qui relient les sommets des obstacles visibles entre eux.

  • Diagramme de vorono:

    Cest une autre mthode pour calculer un roadmap, qui maximise le dgagement avec des obstacles. Dans ce cas, les points de passage du roadmap sont des points quidistants entre les obstacles.Lobjectif de ces mthodes est de construire un rseau routier qui rend le robot capable visiter tous les points possible de lenvironnement libre de navigation.

  • 2.Mthode du potentiel: Cette approche considre lenvironnement du robot comme tant un champ artificiel qui applique des forces diffrentes sur le robot. Elle traite le robot comme tant un point sous influence dun champ potentiel artificiel. Le point darriv est une force dattraction pour le robot, les diffrents obstacles sont des forces rpulsives. Le chemin de navigation est calculer en faisant sommer les diffrentes forces .

  • Conclusion: La planification concerne la recherche dune solution faisable un problme, suivant un ensemble dtapes et en excutant une squence dactions. Elle est lie fortement lanalyse correcte de la situation . Le problme de ces approches de planification est que les actions sont prdfinies selon des scnarios gnriques, avec larrive dune situation non tudie, lefficacit de ces algorithmes sera en question, et par consquent, un risque de ne pas avoir une solution faisable. Le concept de la navigation dans la robotique mobileutilise ces mthodes classiques si lenvironnement est statique, mais leurs limitations se rvlent quand la complexit de lenvironnement augmente .

  • Conclusion: Pour la mthode de roadmap elle consiste trac les chemins reliant de point de dpart avec le point darriv :mais si lenvironnement est dynamique (larriv dun nouveau obstacle ou si lun de ces obstacle change son emplacement) cette mthode nest pas faisable ,et ce nest pas applicable de dplanifier aprs chaque dplacement. Concernant la mthode de potentiel ,elle est simple mais son majeur problme est le risque davoir des cas dinter blocage cause des minima locaux, car le potentiel total est la somme des 2 potentiel attractif et rpulsif .

  • Conclusion: Le problme majeur avec ces approches est quelles nimplmentent aucun comportement intelligent de haut niveau, qui rduise leur capacit de traiter des situations complexes. Avec le dveloppement de la robotique mobile ,et la diversit des domaines qui lutilisent ainsi le pouvoir davoir des robot totalement autonome(simuler ltre humain) et la ncessit de trouver des solutions globales capable de traiter de problmes plus difficiles ont diminu les recherches dans les mthodes classiques et a introduis les approches heuristiques(intelligent).

  • Les mthodes intelligent s: Contrairement aux anciennes mthodes, les nouvelles mthodes sont bases sur lintelligence. Elles sont capables de modliser un savoir-faire , gnralement ces approches sont issues des recherches dveloppes dans le domaine dintelligence artificielle.Intelligence Artificielle:Une mthode est intelligent si elle donne au robot : La capacit de raisonner. La capacit dacqurir et dappliquer des connaissances La capacit de manipuler des objets en temps rel Parmi les mthodes intelligents existent on cite celles l:

  • La logique floue:La logique floue est une extension de la logique classique (binaire), elle permet la modlisation des imperfections des donnes .leur variables pouvant prendre des valeurs outre vrai ou faux , ce que la rend plus proche au raisonnement humain.Les lment indispensable pour la comprhension de la logique floue sont:

    Les variables flou. les rgles dinfrence. Les fonctions dappartenance.

  • Les variables flou: Contrairement au variable binaire qui prennent 2 valeurs Vrai ou faux, ces variables reprsentent une graduation entre ces 2 valeurs , ils prennent des valeurs telles que: grand ,petit, assez grand, moyen.Dans un systme on trouve les variables dentr et de sortie.Les rgles dinfrence: ce sont lensembles des rgles reliant les variables flous dentrs avec les variables de sortie dun systme. Ces rgles prennent la forme suivante:

    Si (condi1/variable dentr) et si (cond2/variable dentr) alors (action sur les sortie)

  • Les fonctions dappartenance: permet de dfinir le degr de vrit de la variable flou en fonction la grandeur dentre. ce niveau quon doit dtermine les intervalle flou, et par consquence le nombre des variables flous. Ici on parle de fuzzyfication .Les fonctions dappartenance peuvent avoir diffrents formes selon leur dfinition:P:PrsM:Moyen G: LoinTriangulaireGaussienne

  • La structure dun contrleur flou: Donc les tapes de construction dun c.f sont:La dtermination des entres et des sorties. La fuzzyfication.La dfinition des bases de rgles.La slection de la mthode dinfrence.La slection de la mthode de dfuzzyfication.

  • Les problmes ou les limites de la logique floue: le chemin de navigation nest pas optimal cause de la mthode de raisonnement approximatif. Ncessite la disponibilit dun expert humain. Le fonctionnement de robot est limit par ces rgles l , c.--d. le robot ne peut pas ragir avec un nouvelle situation. Les points forts de la logique floue: Permet de traduire lexprience humaine en un ensemble de rgles. La plus proche au raisonnement humaine. Nest pas lourd en terme de calcule , gain du temps ainsi lespace mmoire.

  • Dautre cot on trouve la mthode des rseaux de neurones , leur avantage par rapport la logique flou est quelle peut construire une solution dune faon simple, c'est--dire, cet mthode est capable de contrler un robot, construire une mmoire, et elle a aussi laptitude de calculer un chemin exact de navigation et de loptimiser avec un minimum de temps, de ressources et de simplicit, ou en dautre terme la capacit dapprentissage .

  • Les rseaux de neurones:Les neurones artificiels sont une abstraction formelle du comportement du neurone biologique. Ils forment une solution idale pour certains problmes qui ncessitent un raisonnement, ou qui sont de complexit leve. Cela est d leur capacit dapprentissage.Fonctionnement des RNs:Tans que ces rseaux sont inspirs des neurones biologiques donc il est ncessaire de prsenter le fonctionnement des neurones naturels.

  • Synapse : Il sagit dune zone de stockage de lexprience (base de connaissances). Il procure la mmoire long terme . Il reoit les informations partir des capteurs et des autres neurones et il fournit la sortie via laxone.Un neurone tire en transmettant des signaux lectriques le long de son axone. Quand les signaux atteignent la fin de l'axone, ils librent les neurotransmetteurs qui sont conservs dans des poches appeles vsicules. Les neurotransmetteurs se lient aux molcules de rcepteur sur les surfaces de neurones adjacents. Le point de contact virtuel est connu comme la synapse .

  • Recevoir un signal. Transmettre ce signal un autre neurone Recevoir un signal en entre Effectuer une fonction mathmatique et les calculs Envoyer les rsultats au prochain neurone.Fonctionnement des rseaux de neurones:

  • Dfinition : Un neurone est une fonction non linaire, paramtre, valeur borne . Un neurone contient 2 lments principaux: Les poids associs aux connexions du neurone. Une fonction d'activation. Les valeurs d'entres sont multiplies par leur poids correspondant et additionnes pour obtenir une somme Ui .

  • Lapprentissage des RN : lapprentissage peut tre compris comme un changement dans les capacits ou le comportement dun organisme provoqu par lexprience.

    lalgorithme dapprentissage va formuler les rgles explicites qui lui permettent la gnralisation , la formulation des rgles est effectue par le changement des poids synaptiques qui mne au changement du comportement du rseau , le changement est effectu par un ensemble ditration ce qui figure lexprience.Ce qui rend ces rseaux capable ragir avec des nouvelles situation en se basant sur lexprience passe.

  • Lapprentissage des RN :La comprhension neuronale des connaissances est diffrente , une telle connaissance peut tre sous la forme suivante :

    le chemin optimal est retrouv par le vecteur des poids synaptique W, do un codage diffrent des connaissances. Cette reprsentation des connaissances est plus proche au langage machine ce qui rend linterprtation difficile pour ltre humain en comparaison avec les autres mthodes de reprsentation de connaissance. Pour cette raison, les rseaux des neurones sont appels boite noire.

  • Un des objectifs des travaux de recherches est de comprendre comment les connaissances sont distribues lintrieur de rseau de neurones et comment extraire ces connaissances dune manire comprhensive par un tre humain.

  • Quelques algorithmes dapprentissage : Apprentissage par correction derreur: Dans ce type lerreur est calcul en utilisant deux valeurs : la sortie rel de rseau de neurones note yk(n), et de la sortie dsire note dk(n) ,comme suit : ek(n) = dk(n)-yk(n). k: cest le neurone.Lobjectif du calcul derreur est dappliquer une squence dajustements de poids synaptiques afin de minimiser lerreur en appliquant des rgles.Apprentissage bas sur la mmorisation: Ce type consiste mmoriser toutes ou la majorit des expriences passes. Les expriences enregistres sont juges justes et sont formes de couple entre-sortie (Xi , Di). Si un nouveau vecteur dentre Xtest est prsent au rseau de neurones, lalgorithme recherche et analyse les donnes aux voisinages de Xtest.

  • Problme des rseaux de neurones:

    Lapproche des rseaux de neurones est une mthode pour modliser lintelligence. Ces rseaux sont capables de rsoudre des problmes dans diffrents domaines. Leur point de fort rside dans leur capacit dapprentissage. Mes elle soufre dun problme qui est :la mthode de reprsentation des connaissances.

  • Les algorithmes de colonie de fourmis sont inspirs du comportement des fourmis quand elles cherchent un chemin entre les sources de la nourriture et leurs colonies. Lorsquune fourmi parcours un chemin elle laisse une trace dans ce chemin en produisant une matire appele phromones . Cette matire est attirante pour les autres fourmis, donc elles suivent les traces des phromones. Colonie de fourmis :

  • Lexistence de cette matire est lie la distance , plus la distance est longue, plus la concentration de la matire devient faible. Si le chemin est court on remarque des traces fortes de cette matire, en consquence, les fourmis suivent la trace la plus forte ce qui indique un chemin plus court ou .

    Les algorithmes de colonies de fourmis ont pour objectif doptimiser un chemin pour les robots mobiles. Ces algorithmes ncessitent un groupe pour quils soient raliss, ils sont utiliss pour une tche qui exige un travail collaboratif de plusieurs robots mobiles.Colonie de fourmis :

  • Conclusion:

    Afin de bnficier des avantages de diffrentes mthodes et viter les problmes li chacune , on essaye de faire une hybridation entre ces mthodes .

    *@Zineb *