Cooperative Mobile Robots Optimal Mapping and Navigation

Cette thèse présente tout d'abord un méthode d’exploration mono-robot, ensuite une stratégie coopérative décentralisée d'exploration pour un groupe de robots équipés de range finders. Une carte 2-D de la zone explorée est construite sous la forme de figure en pixels et est étendue par les robots en utilisant un planner local qui décide automatiquement entre l'information gagnée et le coût d'exploration. La carte est construite en utilisant la méthode des moindres carrés pour réduire les erreurs des données des capteurs. En divisant la tâche globale en sous-tâches, un contrôleur intelligent permet de réduire la complexité. Cependant, la fusion de différents comportements avec des objectifs différents peut entraîner des contradictions et modifier ainsi la stabilité du système. Par conséquent, la question de mécanisme de coordination de comportements est essentielle pour réaliser un mouvement sécurisé sans collisions. Une méthode intégrée par la coordination des comportements et de commande par fusion est proposée dans le présent travail. Une nouvelle approche basée sur cinq comportements de base pour la navigation de robots mobiles est discutée. Player/Stage est un projet de logiciel open-source pour la recherche sur la robotique. Ses composants comprennent le serveur de réseau et les simulateurs de robot pour plusieurs types de plates-formes de robots. Nous utilisons principalement simulation sous Player/Stage pour tester nos algorithmes en mono-agents/multi-agents , en cartographie et en navigation. Les résultats obtenus montrent que les solutions proposées sont efficaces et peuvent être utilisées dans des robots réels.In this Ph. D., we will present firstly a single robot exploration method, then a decentralized cooperative exploration strategy for a team of mobile robots equipped with a range finders. A two dimensional map of the explored area is built in the form of a pixel figure. This is expanded by the robots by using a randomized local planner that authomatically realizes a decision between information gain and navigation cost. In our work, the map is reconstructed using a least-mean square method to reduce the errors of the sensor data. In dividing the overall task into subtasks, the intelligent controller allows reducing the robots task complexity. But the fusion of different behaviors with different objectives may cause contradiction in the procedure and alter the stability of the system. Therefore, the issue of behavior coordination mechanisms is crucial in order to realize the non-collision safety-ensured movements. A method integrated by behavior coordination and command fusion is proposed. A new approach with five basic behaviors for mobile robot navigation is discussed.Player/ Stage is an open-source software project for research in robotics and sensor systems. Its components include the Player network server and the Stage robot platform simulators providing a hardware abstraction layer to several popular robot platforms. Player is one of the most popular robot interfaces in research. We mainly use Player/Stage simulation to test our algorithms in mono-agent/multi-agent exploration, map reconstruction and robot navigation. Obtained results show that the proposed approaches are effective and can be applied in real robots