Un robot mobile autonome doit réaliser des tâches non répétitives dans un environnement imparfaitement connu et non-coopératif, voire hostile. Dans ce contexte les missions attribuées au robot ne peuvent être définies que de façon abstraite et peu détaillée, et le robot doit être doté de moyens pour les interpréter, appréhender l'environnement, décider des actions adéquates et réagir aux événements asynchrones. Afin de concilier décision et réaction, l'architecture de contrôle proposée, c'est-à-dire la manière dont sont organisées les composantes logicielles du robot, comporte deux niveaux hiérarchiques : les niveaux décisionnel et fonctionnel. Ce second niveau, objet principal de la thèse, fournit l'ensemble des capacités opératoires du système (perception, modélisation, mouvements et actions). La première partie du mémoire présente l'architecture globale et fournit un état de l'art et une analyse critique focalisée sur l'organisation des systèmes réactifs. La seconde partie explicite les conditions requises au niveau de la couche fonctionnelle pour satisfaire l'autonomie, la réactivité et la programmabilité du robot. Ces caractéristiques, associées à la grande diversité et aux contraintes temporelles des fonctions opératoires, ont conduit à une structuration en modules. La formalisation structurelle, comportementale et fonctionnelle des modules a permis en particulier de concevoir des méthodes générales d'intégration de fonctions. Les fonctions ainsi encapsulées dans les modules composent un ensemble de services homogènes, réactifs et observables à la disposition du niveau décisionnel qui accomplit les tâches du robot en les combinant dynamiquement en un arbre d'activités. Les modules sont décrits et produits au moyen d'un langage de spécification associé à un générateur automatique nommé GenoM. La dernière partie présente trois intégrations complètes. La première concerne Hilare, un robot expérimental d'intérieur é quipé de nombreux capteurs et fonctionnalités. Des méthodes originales de localisation et de contrôle de déplacement pour véhicule non-holonome sont détaillées. La seconde porte sur la navigation en milieu naturel du robot tout terrain ADAM. La dernière, relative à la coopération multi-robots, a conduit à une simulation réaliste d'une quinzaine de robots (sous UNIX) et à une expérimentation réelle avec trois robots Hilare (sous VxWorks).

Le travail présenté procède de l'ambition de doter le robot d'un haut niveau de flexibilité et d'adaptation à la tâche en présence d'imprécisions et d'incertitudes liées à celle-ci et à son état interne. Ceci se traduit par le développement de concepts et d'outils visant à permettre au robot de planifier sa tâche et d'en contrôler l'exécution. Une première partie porte sur l'élaboration d'architectures permettant d'intégrer les composantes décisionnelle et fonctionnelle et de mettre en \oe uvre des processus bouclés sur la tâche et sur l'environnement à différents niveaux d'abstraction. Elle présente notamment une architecture de contrôle générique permettant à la fois l'élaboration d'un plan d'actions (processus généralement coûteux en temps calcul et non borné dans le temps), et la disponibilité permanente dans un environnement évolutif (réactivité). Un deuxième aspect concerne le développement de représentations et d'algorithmiques pour la planification et l'interprétation de plans: planification logique et temporelle (au niveau de la mission) mais aussi planification géométrique (plus proche de la tâche). Les contributions portent sur la planification de mission avec prise en compte de contraintes temporelles et du non-déterminisme, la coopération multi-robot, la planification des tâches de manipulation, ainsi que la planification de stratégies de déplacement pour un robot mobile en présence d'incertitudes. La dernière partie présente la réalisation effective de systèmes robotiques complets démontrant les capacités développées et servant de support de validation et d'aiguillons exigeants à l'extension de ces mêmes capacités.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-01-08T11:00:22Z No. of bitstreams: 1 marinaborgesarantesdesouza.pdf: 4073445 bytes, checksum: 18982e159219bb019d11c3f3604e9f38 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-01-22T15:25:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 marinaborgesarantesdesouza.pdf: 4073445 bytes, checksum: 18982e159219bb019d11c3f3604e9f38 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-22T15:25:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 marinaborgesarantesdesouza.pdf: 4073445 bytes, checksum: 18982e159219bb019d11c3f3604e9f38 (MD5) Previous issue date: 2017-08-28 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Levando em conta a crescente utilização de sistemas robóticos em várias situações da atualidade, métodos que coordenam as atividades dos robôs são essenciais para se obter movimentos sincronizados e livres de possibilidades de colisão. Uma forma de coordená-los é através de métodos de otimização. O presente trabalho enfoca uma abordagem baseada em Programação Não Linear para encontrar perfis de velocidade ótimos para robôs com caminhos previamente especificados. A metodologia é aplicada em modelos de robôs móveis e manipuladores robóticos. Apesar das diferenças construtivas, de forma geral e para fins de coordenação, é permitido compartilhar, para os dois casos, a mesma formulação de otimização, fundamentada na maximização do quadrado da diferença de tempo em que os robôs atingem um mesmo ponto de colisão. Não obstante o grande número de trabalhos encontrados na literatura que envolvem o assunto, abordagens relacionadas a uma modelagem não linear do problema são escassas. A vantagem do método encontra-se na facilidade de representar não linearidades do sistema, como limitações de velocidade, aceleração e torque dos robôs. Além disso, a complexidade de formulação e resolução é reduzida em comparação com outros métodos que envolvem o tratamento de variáveis inteiras. O método também engloba situações em que os robôs podem se colidir na forma de segmentos. Para tanto, determina-se uma abordagem baseada na inclusão de pontos fictícios para representar tais trechos. Os testes foram realizados em diferentes sistemas de robôs móveis e manipuladores e os resultados comprovaram a eficiência da metodologia proposta, encontrando perfis de velocidade ótimos que determinam trajetórias sem acidentes. Comparações com Programação Linear Inteira Mista, amplamente utilizada para esse fim, comprovaram a superioridade da técnica apresentada, com relação à complexidade e modelagem de não linearidades, aproximando o modelo a sistemas reais. / The use of robotic systems in various industrial and logistics situations is increasing. Methods that coordinate the activities of the robots are essential to obtain synchronized and free of collision possibilities movements. One manner to coordinate them is through optimization methods. This work focuses on an approach based on Nonlinear Programming to determine optimal velocity profiles of robots with previously specified paths. The methodology is applied to mobile robots and manipulators models. Despite the constructive differences, in general, the same optimization formulation can be shared for both cases. The arrangement is based on the maximization of the square of the time difference in which the robots reach the same point of collision. Notwithstanding a large number of papers found in the literature involving the subject, approaches related to a nonlinear modeling of the problem are scarce. The advantage of the method lies in the easiness of representing nonlinearities of the system, such as speed, acceleration and torque limitations of robots. In addition, the formulation and resolution complexity is reduced compared to other methods encompassing the processing of integer variables. The method also encompasses situations where robots may collide in the form of segments. In this sense, an approach based on the inclusion of fictitious points to represent such stretches is determined. The tests were realized in different mobile robot and manipulators systems. The results proved the efficiency of the proposed methodology, finding optimal speed profiles that determine trajectories without accidents. Comparisons with Mixed Integer Linear Programming, widely used for this purpose, proved the superiority of the proposed technique with respect to the complexity and modeling of nonlinearities, bringing the model closer to real systems.

How do robots learn to perform motor tasks in a specific condition and apply what they have learned in a new condition? This paper proposes a framework for motor coordination acquisition of a robot drawing straight lines within a part of the workspace. Then, it addresses transferring the acquired coordination into another area of the workspace while performing the same task. Motor patterns are generated by a Central Pattern Generator (CPG) model. The motor coordination for a given task is acquired by using a multi-objective optimization method that adjusts the CPGs' parameters involved in the coordination. To transfer the acquired motor coordination to the whole workspace we employed (1) a Self-Organizing Map that represents the end-effector coordination in the Cartesian space, and (2) an estimation method based on Inverse Distance Weighting that estimates the motor program parameters for each SOM neuron. After learning, the robot generalizes the acquired motor program along the SOM network. It is able therefore to draw lines from any point in the 2D workspace and with different orientations. Aside from the obvious distinctiveness of the proposed framework from those based on inverse kinematics typically leading to a point-to-point drawing, our approach also permits of transferring the motor program throughout the workspace.