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Le fil d'ariane : une méthode de planification générale. Application à la planification automatique de trajectoiresAhuactzin-Larios, Juan Manuel 29 September 1994 (has links) (PDF)
Nous presentons une methode generale de planification : L'algorithme Fil d'Ariane. Cette methode est appliquee au probleme de la planification automatique de trajectoires. L'originalite de la methode reside dans son adaptation automatique a la complexite du probleme pose. La planification automatique de trajectoires est transformee en un probleme d'optimisation d'une fonctionnelle de<br />l'espace des plans dans $R^+$. Cette optimisation permet d'explorer<br />les positions accessibles a partir d'une configuration initiale. La<br />methode ne construit pas l'espace des configurations; par contre, a<br />mesure que le temps passe, une approximation de plus en plus fine de<br />l'espace accessible est construite. Cette approximation est faite par<br />un premier algorithme appele l'algorithme $EXPLORE$ qui garantit la<br />completude pour une resolution donnee de la methode. D'autre part,<br />un deuxieme algorithme, l'algorithme $SEARCH$, permet d'accelerer<br />la recherche d'un chemin et d'atteindre la configuration finale. En<br />resume, la methode proposee permet de construire un planificateur<br />complet pour une resolution donnee qui exploite d'une maniere<br />efficace l'espace des plans pour explorer l'espace des configurations.<br />Nous avons implante deux planificateurs bases sur l'algorithme Fil<br />d'Ariane : le premier est un planificateur de trajectoires pour un<br />robot mobile holonome, et le deuxieme, notre experimentation<br />principale, un planificateur de trajectoires pour un bras manipulateur<br />a six degres de liberte. Pour ce dernier, nous avons realise une<br />implantation de notre algorithme sur une machine massivement<br />parallele et planifie les mouvements d'un bras a 6 degres de<br />liberte.<br />Pour optimiser les fonctions des algorithmes EXPLORE et SEARCH nous<br />avons utilise les algorithmes genetiques. Ces algorithmes<br />sont des methodes d'optimisation stochastiques facilement<br />parallelisables.
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