Je présente une approche cognitive pour la planification de trajectoire sous contraintes. Elle repose en premier lieu sur DKP: un planificateur de trajectoires par échantillonnage. DKP construit un arbre d'exploration dans les parties atteignables de l'environnement à la manière d'un A*. Les solutions sont des trajectoires splines quadratiques adaptées au contrôle de robots à deux roues indépendantes. La couche de propagation construit un espace des paramètres, contenant toutes les valeurs des paramètres laissés libres dans les solutions. Il est représenté sous la forme d'une surface contenant toutes les solutions locales qui respectent les contraintes du problème: vitesse, accélération, évitement d'obstacle... Ensuite, une recherche de solutions est effectuée sur l'espace des paramètres selon un critère d'optimisation. DKP a la propriété d'être entièrement déterministe: les résultats sont reproductibles et son comportement est complètement contrôlable. Ce contrôle me sert à définir des comportements de pilotage. Ils sont exprimés sous la forme d'un arbre de comportements: chaque comportement agit sur la manière dont l'arbre d'exploration produit par DKP progresse dans l'environnement. De plus, les comportements sont appliqués en fonction de la partie explorée. Ainsi, seuls les comportements faisables sont développés. TÆMS permet de décrire ces comportements de pilotage puis d'évaluer les solutions ainsi construites. Pour résumer, mon approche cognitive repose sur l'évolution conjointe d'un arbre de comportements de pilotage et d'un arbre d'exploration: elle fait ainsi le lien entre planification classique et planification de trajectoire sous contraintes.

Je présente une approche cognitive pour la planification de trajectoire sous contraintes. Elle repose en premier lieu sur DKP : un planificateur de trajectoires par échantillonnage. DKP construit un arbre d'exploration dans les parties atteignables de l'environnement à la manière d'un A∗ . Les solutions sont des trajectoires splines quadratiques adaptées au contrôle de robots à deux roues indépendantes. La couche de propagation construit un espace des paramètres, contenant toutes les valeurs des paramètres laissés libres dans les solutions. Il est représenté sous la forme d'une surface contenant toutes les solutions locales qui respectent les contraintes du problème : vitesse, accélération, évitement d'obstacle. . . Ensuite, une recherche de solutions est effectuée sur l'espace des paramètres selon un critère d'optimisation. DKP a la propriété d'être entièrement déterministe : les résultats sont reproductibles et son comportement est complètement contrôlable. Ce contrôle me sert à définir des comportements de pilotage. Ils sont exprimés sous la forme d'un arbre de comportements : chaque comportement agit sur la manière dont l'arbre d'exploration produit par DKP progresse dans l'environnement. De plus, les comportements sont appliqués en fonction de la partie explorée. Ainsi, seuls les comportements faisables sont développés. TÆMS permet de décrire ces comportements de pilotage puis d'évaluer les solutions ainsi construites. Pour résumer, mon approche cognitive repose sur l'évolution conjointe d'un arbre de comportements de pilotage et d'un arbre d'exploration : elle fait ainsi le lien entre planification classique et planification de trajectoire sous contraintes.