Autonomous navigation in dynamic uncertain environment using probabilistic models of perception and collision risk prediction.

Chiara Fulgenzi 1
1 E-MOTION - Geometry and Probability for Motion and Action
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Résumé : La navigation autonome en environnement dynamique représente encore un défi important pour la robotique moderne. Dans cette thèse nous abordons le problème de la prise en compte explicite des incertitudes liées à la perception et à la prédiction de l'état d'un environnement dynamique inconnu pour la decision sur les mouvements futures du robot. Nous proposons d'abord un algorithme réactif basé sur l'intégration de l'extension probabiliste de la méthode Velocity Obstacle et d'une grille d'occupation dynamique. Nous presentons ensuite une nouvelle extension probabiliste de l'algorithme RRT et nous l'utilisons pour une approche de navigation ”anytime” : les décisions du robot sont mises a jour avec les observations les plus récentes. Nous considérons d'abord le cas de prédiction à court terme et ensuite le cas de prédiction a moyen terme, basée sur les trajectoires typiques des obstacles, apprises a priori.
Type de document :
Thèse
Automatic. Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, 2009. English
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Contributeur : Chiara Fulgenzi <>
Soumis le : mercredi 24 juin 2009 - 10:50:50
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 08:48:02
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 juin 2010 - 18:33:29

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  • HAL Id : tel-00398055, version 1

Citation

Chiara Fulgenzi. Autonomous navigation in dynamic uncertain environment using probabilistic models of perception and collision risk prediction.. Automatic. Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, 2009. English. 〈tel-00398055〉

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