Robot commercial sur les déplacements


Figure 1. Selon les approches, un modèle interne de l'environnement peut être utilisé ou non. Cette définition s'illustre par un schéma classique des interactions d'un robot avec son environnement Figure 1.

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La manière dont un robot gère ces différents éléments est définie par son architecture de contrôle, qui la plupart du temps va faire appel à un modèle interne de l'environnement qui lui permettra de planifier ses actions à long terme.

Ce cours se veut proche de la recherche, en présentant des méthodes apparues dans les dernières années, mais il présente également les notions de base nécessaires à leur compréhension, ainsi qu'un panorama de techniques classiques dont la portée va au-delà de leur application en robotique mobile. La lecture des articles scientifiques ou des ouvrages de référence la plupart du temps en anglais mentionnés à de nombreuses reprises, n'est évidement pas requise pour la compréhension du cours, mais doit permettre d'approfondir des points particuliers hors de la portée de ce cours.

La robotique mobile est un domaine dans lequel l'expérience pratique est particulièrement illustratrice et importante pour la compréhension des problèmes.

Au-delà des méthodes présentées dans ce texte, les travaux dirigés ou le projet pratique associé que réalisent les étudiants apporteront également leur lot de connaissances irremplaçables.

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La Tortue, construite par Grey Walter dans les années Figure 1. Grey Walter n'utilise que quelques composants analogiques, dont des tubes à vide, mais son robot est capable de se diriger vers une lumière qui marque un but, de s'arrêter face à des obstacles et de recharger ses batteries lorsqu'il arrive dans sa niche.

Toutes ces fonctions sont réalisées dans un environnement entièrement préparé, mais restent des fonctions de base qui sont toujours des sujets de recherche et de développement technologiques pour les rendre de plus en plus génériques et robustes. Dans les annéesles recherches en électronique vont conduire, robot commercial sur les déplacements l'apparition du transistor, à des robots plus complexes, mais qui vont réaliser des tâches similaires.

Les premiers liens entre la recherche en intelligence artificielle et la robotique apparaissent à Stanford en avec Shakey Figure 1. Ce robot utilise des télémètres à ultrason et robot commercial sur les déplacements caméra et sert de plate-forme pour la recherche en intelligence artificielle, qui à l'époque travaille essentiellement sur des approches symboliques de la planification. La perception de l'environnement, qui à l'époque est considérée comme un problème séparé, voire secondaire, se révèle particulièrement complexe et conduit là aussi à de fortes contraintes sur l'environnement.

Ces développements se poursuivent avec le Stanford Cart dans la fin des annéesavec notamment les premières utilisations de la stéréo-vision pour la détection d'obstacles et la modélisation de l'environnement.

Une étape importante est à signaler au début des années avec la mise en avant de la robotique réactive, représentée notamment par Rodney Brooks. Cette nouvelle approche de la robotique, qui met la perception au centre de la problématique, a permis de passer de gros robots très lents à de petits robots Figure 1.

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Ces robots n'utilisent pas ou peu de modélisation du monde, problématique qui s'est révélée être extrêmement complexe. Ces développements ont continué et l'arrivée sur le marché depuis les valeurs de courbe de tendance négatives de plates-formes intégrées telles que le pioneer de la société Mobile Robots, a permis à de très nombreux laboratoires de travailler sur la robotique mobile et à conduit à une explosion de la diversité des thèmes de recherche.

Ainsi, même si les problèmes de déplacement dans l'espace et de modélisation de l'environnement restent difficiles et cruciaux, des laboratoires ont pu par exemple travailler sur des approches multirobot, la problématique de l'apprentissage ou sur les problèmes d'interactions entre les hommes et les robots.

Cependant, il existe de nombreuses perspectives de développement qui en feront probablement un domaine important dans le futur. À cela s'ajoutent à l'heure actuelle de nombreuses plates-formes conçues essentiellement pour les laboratoires de recherche. La Figure 1. Nous présentons ensuite les informations qu'un robot pourra utiliser pour se déplacer, ainsi que les capteurs et les plates-formes couramment utilisées en robotique.

Afin de situer les différentes méthodes de navigation que nous allons étudier dans un contexte général, nous reprenons ici une classification établie par Trullier et al.

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Cette taxinomie a été établie en prenant en compte à la fois les stratégies des robots et des animaux. Elle présente l'avantage de distinguer les stratégies sans modèles internes et les stratégies avec modèle interne. Elle est en général réalisée par une remontée de gradient basée sur la perception de l'objet, comme dans l'exemple célèbre des véhicules de Valentino Braitenberg [ 19 ] voir section II.

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Cette stratégie utilise des actions réflexes, dans lesquelles chaque perception est directement associée à une action. La stratégie de navigation, souvent une descente de gradient également, consiste alors à se diriger dans la direction qui permet de reproduire cette configuration. Cette capacité semble utilisée par certains insectes, comme les abeilles [ 26 ] et a été utilisée sur divers robots [ 548658] voir sections II.

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En chaque lieu, représenté par un cercle, l'action à accomplir pour rejoindre le but A est représentée par une flèche indiquant la direction à suivre à partir de ce lieu. Cette stratégie permet de rejoindre un but distant dans l'environnement, mais repose sur des chemins figés.

Dans cet exemple, le chemin joignant le lieu D au lieu A et passant par la droite de l'obstacle a été appris. Rejoindre le lieu A robot commercial sur les déplacements le lieu D ne pourra alors être réalisé que par ce chemin. Le raccourci empruntant le chemin de gauche, par exemple, est inutilisable. Elle requiert une représentation interne de l'environnement qui consiste à définir des lieux comme des zones de l'espace dans lesquelles les perceptions restent similaires et à associer une action à effectuer à chacun de ces lieux cf.

L'enchaînement des actions associées à chacun des lieux reconnus définit une route qui permet de rejoindre le but. Ces modèles permettent donc une autonomie plus importante, mais sont limités à un but fixé. Une route qui permet de rejoindre un but ne pourra en effet pas être utilisée pour rejoindre un but différent. Cette stratégie permet de mémoriser un ensemble de lieux et les possibilités de passer de l'un à l'autre, indépendamment de tout but.

Pour rejoindre un but, il faut alors une étape de planification qui permet de rechercher, parmi tous les chemins possibles, le chemin rejoignant le but.

Dans notre exemple, le chemin le plus court entre D et A peut alors être calculé, mais uniquement parmi les lieux et les chemins déjà connus. Cette stratégie permet, par exemple, de contourner l'obstacle par la gauche, mais ne permet pas de le traverser en ligne droite de D à A. Ces relations indiquent la possibilité de se déplacer d'un lieu à un autre, mais ne sont plus associées à un but particulier.

Ainsi, le modèle interne est un graphe qui permet de calculer différents chemins entre deux lieux arbitraires. Ce modèle ne permet toutefois que la planification de déplacements parmi les lieux connus et suivant les chemins connus cf.

Apprendre la robotique mobile

Cette stratégie permet de calculer le chemin le plus court entre deux lieux mémorisés, permettant même de planifier des raccourcis au sein de zones inexplorées de l'environnement. Pour cela, la carte mémorise la position métrique relative de chacun des lieux visités par le robot. Ainsi, il est possible de prévoir un déplacement entre deux lieux, même si la possibilité de ce déplacement n'est pas enregistrée dans la carte.

Dans cet exemple, cette stratégie permet d'aller du lieu A au lieu D en traversant la zone inexplorée. Elle mémorise pour cela les positions métriques relatives des différents lieux, en plus de la possibilité de passer de l'un à l'autre.

Ces positions relatives permettent, par simple composition de vecteurs, de calculer une trajectoire allant d'un lieu à un autre, même si la possibilité de ce déplacement n'a pas été mémorisée sous forme d'un lien cf. Les modèles des trois premières catégories utilisent des actions réflexes pour guider le robot et se différencient essentiellement par le type de perceptions utilisées pour déclencher ces actions.

Ils peuvent être très simples, ne nécessitent pas de modèle global de l'environnement, mais ont un domaine d'application souvent restreint. Dans le monde vivant, ces stratégies sont très répandues, notamment chez les insectes. Les comportements de ce type restent toutefois essentiels dans les robots modernes, car, du fait de leur simplicité, ils sont généralement exécutés très rapidement et ils permettent de réaliser des tâches de bas niveau, comme l'évitement des obstacles imprévus, tâches essentielles à la sécurité d'un robot.

Les modèles des deux dernières catégories autorisent pour leur part une navigation globale et permettent de rejoindre un but arbitraire au sein de l'environnement. Ils s'appuient pour cela sur un modèle interne du monde, une carte, qui supporte une planification. Ce modèle interne mémorise donc la structure spatiale de l'environnement, indépendamment d'un but précis.

Chacune des positions mémorisées dans ce modèle interne peut alors être utilisée comme but par le processus de planification dont le rôle est de calculer une route vers ce but. Une telle représentation interne est naturelle pour les êtres humains, pour lesquels des processus cognitifs de haut niveau sont utilisés pour créer et utiliser une carte. Ces processus de haut niveau sont toutefois très difficiles à copier pour un robot réel qui ne dispose que de systèmes rudimentaires de perception et de traitement des informations en comparaison avec un homme.

Robot commercial sur les déplacements exemple, en environnement urbain, le processus de mise en correspondance de la carte avec l'environnement réel afin de déterminer sa position fait souvent appel, pour l'homme, à la lecture du nom des rues inscrit sur les bâtiments, ce qui est relativement difficile à automatiser, à cause de la diversité des configurations dans lesquelles peuvent se trouver ces noms.

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On notera au passage que l'homme a quasiment toujours recours à des aménagements particuliers de l'environnement pour connaître sa position, par exemple, celui qui consiste à nommer les rues ou à lancer des satellites dans l'espace pour bénéficier du GPS. Le système de navigation idéal pour un robot mobile sera probablement celui qui sera capable de tirer parti de toutes ces informations, qui robot commercial sur les déplacements lui étaient pas destinées à l'origine.

L'utilisation de cartes par un robot mobile comme le font les hommes est probablement hors de notre portée pendant quelques années, cependant, il existe également des preuves de l'existence de représentations internes similaires à de telles cartes chez les animaux, par exemple chez les rats. Ces représentations sont identifiables au niveau neurologique dans certaines parties de leur cerveau, notamment dans l'hippocampe.

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Cela montre que des cartes sont utilisées par des êtres vivants, sans le support de concepts abstraits tels que les utilisent les humains. Ce type de carte qui fait appel à des structures neurologiques de base et probablement à des perceptions relativement simples est un paradigme intéressant pour les robots mobiles. En robotique mobile, comme pour l'homme ou certains animaux, l'utilisation de cartes est quasiment indispensable robot commercial sur les déplacements permettre d'effectuer des tâches de navigation dans des conditions environnementales complexes, qui ne sont pas spécialement adaptées pour le robot.

La construction et l'utilisation de telles cartes posent cependant de nombreux problèmes, notamment pour garantir l'adéquation entre la carte et le monde réel. Pour cette raison, la plupart des robots trouvent aujourd'hui un compromis entre une approche réactive et une approche utilisant une carte afin de bénéficier de la rapidité et de la robustesse de la première et de la capacité de déplacement à long terme de la seconde.

Un exemple typique pour un robot mobile est l'arbitrage qui doit être fait entre l'exécution la plus précise possible d'un plan préétabli pour atteindre un but et la prise en compte d'éléments imprévus, tels que les obstacles mobiles. Ces arbitrages, que ce soit au niveau du choix de stratégie, ou au niveau de l'utilisation des capteurs, des effecteurs ou des ressources de calcul, sont réglés par un ensemble logiciel appelé architecture de contrôle du robot.

Cette architecture permet donc d'organiser les relations entre les trois grandes fonctions que sont la perception, la décision et l'action. Selon cette définition, une architecture doit donc être conçue pour un robot précis, mais en utilisant des modules génériques. De manière plus générale, il robot commercial sur les déplacements également des règles de conception relativement générales qui permettent de réaliser ces implémentations.

Comme le précise cette définition, toutes ces architectures ne diffèrent pas forcément par les méthodes élémentaires employées, mais plutôt par leur agencement et leurs relations. Figure 2. La capacité robot commercial sur les déplacements décision était issue des premiers travaux en intelligence artificielle et reposait essentiellement sur des traitements de données symboliques.

Ces architectures ont rapidement montré leurs limites et leur incapacité à fonctionner dans un environnement qui ne soit pas statique et simplifié à l'extrême.

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L'essentiel des problèmes de ces architectures provient de l'utilisation d'un modèle interne central qui est le seul pris en compte pour guider le robot. Ces architectures se trouvent confrontées à robot commercial sur les déplacements les problèmes des premiers développements de l'intelligence artificielle symbolique.

Ces architectures supposent qu'un modèle informatique du monde puisse représenter toutes les informations pertinentes pour le déplacement du robot. Or, un tel modèle ne peut être suffisant dans un environnement dynamique, car au moment de la réalisation de l'action, l'environnement peut avoir suffisamment changé pour que la décision ne soit plus valide.

Ce problème était particulièrement crucial au début de la robotique mobile où les capacités de calcul limitées entraînaient des temps de planification de l'ordre de plusieurs dizaines de minutes.

Mais robot commercial sur les déplacements des robot commercial sur les déplacements de calcul ne suffit pas à résoudre ce problème qui ne permet pas de gérer un environnement de travail réaliste. C'est une difficulté intrinsèque, liée d'une part à la trop grande longueur de la boucle qui relie la perception à l'action et d'autre part à l'invalidité de l'hypothèse de monde clos faite en intelligence artificielle 3.

De plus, ces architectures permettent peu de contrôle sur l'exécution des actions. En effet, une fois l'action choisie, elle est exécutée en supposant le modèle du monde correct et il n'y a pas de retour direct de la perception sur l'exécution de l'action. Dans cette architecture, un ensemble de comportements réactifs, fonctionnant en parallèle, contrôle le robot sans utiliser de modèle du monde. Cette architecture supprime évidemment les problèmes dus aux différences entre la réalité, d'une part et le modèle de l'environnement du robot, d'autre part, mais limite clairement les tâches que peut effectuer le loption de croissance est cf.

En effet, sans représentation interne de l'état de l'environnement, il est très difficile de planifier une suite d'actions en fonction d'un but à atteindre. Les robots utilisant cette architecture sont donc en général efficaces pour la tâche précise pour laquelle ils ont été conçus, dans l'environnement pour lequel ils ont été prévus, mais sont souvent difficiles à adapter à une tâche différente. Les réussites de ces architectures sont liées au couplage direct entre la perception et l'action qui permet une prise en compte très rapide des phénomènes dynamiques de l'environnement.

Ces solutions présentent donc une bonne robustesse dans des environnements complexes. Ce problème est connu dans la littérature scientifique sous le nom de sélection de l'action. La solution proposée par Brooks, l'architecture de subsomption [ 21 ] est devenue un classique et utilise une hiérarchie des comportements qui se déclenchent donc selon un ordre de priorité en fonction des perceptions du robot.

Cette architecture se compose de deux niveaux.

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Le premier est chargé des tâches de navigation de haut niveau, telles que la localisation, la cartographie et la planification. Pour cela, le contrôleur s'appuie sur un second niveau réactif qui est chargé fourches sur les options binaires les commandes avec le plus de précision possible et de gérer les éléments non modélisés de l'environnement, tels que les obstacles inconnus ou dynamiques.

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L'action conjointe de ces deux niveaux permet de réagir rapidement face aux variations imprévues de l'environnement, tout en permettant la réalisation d'actions planifiées à plus long terme. Le bas niveau de ces architectures peut être réalisé sous forme de comportements, tels que ceux utilisés dans les architectures réactives. Ces comportements sont des boucles sensorimotrices qui relient les actions aux perceptions avec une phase de décision très courte, qui assure la réactivité.

Dans le même temps, les informations sensorielles sont utilisées par le haut niveau dans une boucle robot commercial sur les déplacements à une échelle de temps beaucoup plus longue. C'est la mise en parallèle de ces deux échelles de temps qui fait la force de ces architectures.

Les informations proprioceptives sont des informations internes au robot qui le renseignent, dans le cas de la navigation, sur son déplacement dans l'espace. Ces informations peuvent provenir de la mesure de la rotation de ses roues ou de la mesure de l'accélération grâce à une centrale inertielle. Un processus d'intégration permet alors, en accumulant ces données au cours du temps, d'estimer la position relative de deux points par lesquels le robot est passé.

Les informations extéroceptives ou plus simplement les perceptions sont des informations caractéristiques d'une position que le robot peut acquérir dans son environnement. Ces informations peuvent être de natures très variées. Par exemple, un robot peut mesurer la distance des obstacles avec des capteurs infrarouges ou utiliser une caméra. Ces deux sources d'information ont des propriétés opposées que nous détaillons dans les deux sections suivantes.

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Elles constituent donc une source de renseignements très importante pour la navigation. Cependant, la précision de cette information se dégrade continuellement au cours du temps, la rendant inutilisable comme seule référence à long terme.

Cette dégradation continuelle provient de l'intégration temporelle des mesures effectuées par les capteurs internes. En effet, chaque capteur produit une mesure bruitée du déplacement instantané, de la vitesse ou de l'accélération du robot. Ce bruit, via le processus d'intégration qui a pour but d'estimer le déplacement, conduit inévitablement à une erreur croissante. Malgré ce défaut important, les informations proprioceptives ont l'avantage de dépendre assez peu des conditions environnementales qui perturbent fortement les informations perceptives.

La vision, par exemple, sera fortement perturbée si l'environnement est plongé dans le noir, mais les informations proprioceptives fourniront une donnée identique, que l'environnement soit éclairé ou non.

De plus, comme nous le verrons dans la section suivante, si deux lieux identiques du point de vue des perceptions se trouvent dans l'environnement, les informations perceptives ne permettent pas de les différencier. Les informations proprioceptives sont alors le seul moyen de les distinguer.

En robotique, cette information a aussi l'avantage de la simplicité de manipulation. En effet, le processus d'intégration fournit directement une estimation de la position du robot dans un espace euclidien doté d'un repère cartésien. Dans ce type de repère, tous les outils de la géométrie mathématique sont utilisables. Ils robot commercial sur les déplacements, par exemple, d'effectuer des calculs de chemin relativement simples lorsque l'on connaît la position du but et des obstacles.

En effet, les informations proprioceptives fournissent des données sur le déplacement du robot, alors que les informations perceptives fournissent directement des données sur la position du robot dans l'environnement.