Localisation coopérative robuste de robots mobiles par mesure d’inter-distance - Thèses Université Clermont Auvergne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2020

Robust cooperative localization based on range measurements for mobile robots

Localisation coopérative robuste de robots mobiles par mesure d’inter-distance

Cyrille Pierre
  • Fonction : Auteur

Résumé

There is an increasing number of applications in mobile robotics involving several robots able tocommunicate with each other to navigate cooperatively.The aim of this work is to exploit the communication and the detection of robots in order to achievecooperative localization.The perception tool used here rely on ultra-wideband technology, which allows to perfomprecise range measurements between two sensors.The approach we have developed focuses on the robustness and consistency of robot state estimation.It enables to take into account scenarios where the localization task is difficult to handle due tolimited data available.In that respect, our solution of cooperative localization by range measurements addresses twoimportant problematics: the correlation of data exchanged between robots and the non-linearity ofthe observation model.To solve these issues, we have choosed to develop a decentralized approach in which the cooperativeaspect is taken into account by a specific robot observation model.In this context, an observation corresponds to a range measurement with a beacon (that is, a robotor a static object) where the position is reprensented by a normal distribution. After several observations of the same beacon, the correlation between the robot state and thebeacon position increases.Our approach is based on the fusion method of the Split Covariance Intersection Filter in order toavoid the problem of over-convergence induced by data correlation.In addition, the robot state estimates are modeled by Gaussian mixtures allowing best representationof the distributions obtained after merging a range measurement.Our localization algorithm is also able to dynamically adjust the number of Gaussians of mixturemodels and can be reduced to a simple Gaussian filter when conditions are favorable.Our cooperative localization approach is studied using basic situations, highlighting importantcharacteristics of the algorithm.The manuscript ends with the presentation of three scenarios of cooperative localization implyingseveral robots and static objects.The first two take advantage of a realistic simulator able to simulate the physics of robots.The third is a real world experimentation using a platform for urban experimentation with vehicles.The aim of these scenarios is to show that our approach stay consistent in difficult situations.
Il existe de plus en plus d'applications en robotique mobile faisant intervenir plusieurs robots capables de communiquer entre eux et naviguer en coopération. L'objectif de ces travaux est d'exploiter la communication et la détection des robots avoisinants afin de réaliser de la localisation coopérative. Le moyen de détection des robots utilisé ici se base sur la technologie ultra-wideband,permettant d'effectuer des mesures précises de distance entre deux capteurs. L'approche que nous avons développée privilégie la robustesse et l'intégrité des estimations. Elle permet de prendre en compte des scénarios dans lesquels le peu d'information disponible rend la tâche de localisation difficile à gérer pour les robots. Ainsi, notre solution gère deux problématiques importantes de la localisation coopérative par mesure de distance : la corrélation des données échangées entre les robots et la non-linéarité du modèle d'observation des mesures. Pour résoudre ces problématiques, nous avons fait le choix de développer une approche décentralisée dans laquelle l'aspect coopératif est pris en compte par une modélisation particulière des observations de robots. Une observation correspond ici à une mesure de distance avec une balise (représentant un robot ou un objet statique) dont la position est représentée par une distribution normale. Après plusieurs observations successives d'une même balise, la corrélation devient forte entre l'état du robot et la position de la balise observée. Notre approche s'appuie alors sur la méthode de fusion d'un filtre à intersection de covariance partitionné afin d'éviter les problèmes de sur-convergence dus à la corrélation. De plus, les estimations des états des robots sont modélisées par des mixtures de gaussiennes permettant ainsi de représenter au mieux les formes réelles des distributions obtenues après la fusion d'une mesure de distance. Notre algorithme de localisation coopérative a également la particularité de faire évoluer le nombre de particules des mixtures de gaussiennes afin de se ramener à une modélisation équivalente à un filtre gaussien lorsque les conditions le permettent. Le fonctionnement de notre approche de localisation coopérative est présenté grâce à l'étude de quelques situations basiques mettant en évidences différentes caractéristiques de l'algorithme. Le manuscrit se termine par la présentation de trois scénarios de localisation coopérative faisant intervenir plusieurs robots et objets statiques. Les deux premiers exploitent un simulateur réaliste capable de simuler la physique des robots. Le troisième est une expérimentation réelle utilisant une plateforme urbaine dont dispose le laboratoire. L'objectif de ces expérimentations est de montrer que notre approche reste intègre dans les situations les plus difficiles.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03158978 , version 1 (04-03-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03158978 , version 1

Citer

Cyrille Pierre. Localisation coopérative robuste de robots mobiles par mesure d’inter-distance. Automatique / Robotique. Université Clermont Auvergne [2017-2020], 2020. Français. ⟨NNT : 2020CLFAC045⟩. ⟨tel-03158978⟩
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