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Detailed view Habilitation à diriger des recherches
Université Paul Sabatier - Toulouse III (09/07/1999), G.GIRALT (Pr.)
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Algorithmique du mouvement et planification de tâches en robotique
Thierry Simeon1

Un système robotique agit par le mouvement dans un monde physique. La capacité de planification de mouvement est une composante essentielle de son autonomie. C'est le thème des travaux présentés dans ce mémoire. Ils s'articulent selon quatre axes.Le premier concerne l'algorithmique géométrique du mouvement. La ligne forte qui se retrouve dans nos travaux est de privilégier des méthodes effectives de planification. En effet, la plupart des problèmes réels résistent aux approches algorithmiques exactes; nous présentons des approches de nature différente, qui en satisfaisant une forme plus faible de complétude (e.g. complétude probabiliste) sont capables de mieux répondre aux besoins des applications en termes d'efficacité et de robustesse algorithmique. Nous considérons ensuite des problèmes plus riches que la seule planification de mouvement, et plus directement liés à la notion de tâches en robotique. La seconde partie porte sur la planification de tâches de manipulation d'objets. La formulation géométrique que nous présentons permet d'étendre le concept d'espace des configurations à la planification automatique de ces tâches. D'autre part, les mouvements d'un robot s'effectuant dans un monde réel, la robustesse algorithmique doit être étendue à la robustesse de la boucle planification/contrôle des mouvements vis à vis des incertitudes dans les modèles manipulés par le raisonnement ou des imprécisions liées à l'exécution. C'est le thème de la troisième partie qui présente une approche combinant planification avec incertitude et modes réactifs: les algorithmes de planification utilisent la connaissance a priori sur la tâche pour produire des primitives référencées capteurs adaptées à la robotique mobile. Enfin, la dernière partie porte sur la planification de mouvements pour des robots mobiles évoluant dans des environnements naturels non structurés. Les techniques prése ntées permettent de traiter des systèmes de locomotion complexes et des terrains fortement accidentés.
1:  LAAS - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse]
Robots autonomes – Algorithmique du mouvement – Planification de trajectoires – Planification de tâches robotiques – Planification avec incertitudes – Terrain accidenté

A robot system basically acts by moving in a physical world. Motion planning is therefore a key component of its autonomy. This is the main topic adressed by our work. The presentation is organized along four axis. The first axis concerns algorithmic motion planning. Our objective has been to favour effective planning methods. Hence, most of the real problems resist to exact algorithms; we present alternative methods, satisfying a weaker form of completeness (eg. probabilistic), but more adapted to the needs of the applications in terms of algorithmic efficiency and robustness.Then we consider extended problems more directly related to the notion of robot task planning. The second part addresses manipulation planning in presence of movable objects. We propose a geometric formulation allowing to extend the configuration space concept to the automatic planning of such tasks.Also, robot motions are executed in real world settings. The robustness of the algorithms has to be extended to the whole motion planning and control loop, in order to face uncertainties of the models and the inaccuracy of the execution. The approach proposed in the third part combines planning with uncertainty and reactive modes: the planning algorithms use the a priori knowledge about the task to produce sensor based motion primitives adapted to mobile robots.Finally, the last work concerns motion planning for outdoor wheeled vehicles moving onto natural and unstructured terrains. The proposed techniques allow to deal with complex locomotion systems and highly irregular terrains.
Autonomous robots – Algorithmic motion planning – Path planning – Robot task planning – Planning with uncertainty – Rough terrain

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