Localisation markovienne de systèmes mono-robot et multi-robots utilisant des échantillons auto-adaptatifs

par Lei Zhang

Thèse de doctorat en Génie informatique, automatique et traitement du signal

Sous la direction de René Zapata.

Le président du jury était Bruno Jouvencel.

Le jury était composé de Bruno Jouvencel, René Zapata, Lionel Lapierre, Nacim Ramdani, Erwann Lavarec.

Les rapporteurs étaient Michel Devy, Luc Jaulin.


  • Résumé

    Afin de parvenir à l'autonomie des robots mobiles, la localisation efficace est une condition préalable nécessaire. Le suivi de position, la localisation globale et le problème du robot kidnappé sont les trois sous-problèmes que nous étudions. Dans cette thèse, nous comparons en simulation trois algorithmes de localisation Markovienne. Nous proposons ensuite une amélioration de l'algorithme de localisation de Monte Carlo par filtre particulaire. Cet algorithme (nommé SAMCL) utilise des particules auto-adaptatives. En employant une technique de pré-mise en cache pour réduire le temps de calcul en ligne, l'algorithme SAMCL est plus efficace que la méthode de Monte Carlo usuelle. En outre, nous définissons la notion de région d'énergie similaire (SER), qui est un ensemble de poses (cellules de la grille) dont l'énergie-capteur est similaire avec celle du robot dans l'espace réel. En distribuant les échantillons globaux dans SER lieu de les distribuer au hasard dans la carte, SAMCL obtient une meilleure performance dans la localisation et résout ces trois sous-problèmes. La localisation coopérative de plusieurs robots est également étudiée. Nous avons développé un algorithme (nommé PM) pour intégrer l'information de localisation échangée par les robots lors d'une rencontre au cours d'une mission commune. Cet algorithme apparaît comme une extension à l'algorithme de SAMCL et a été validé en simulation. La validité et l'efficacité de notre approche sont démontrées par des expériences sur un robot réel évoluant dans un environnement connu et préalablement cartographié.

  • Titre traduit

    Self-adaptive Markov localization for single-robot and multi-robot systems


  • Résumé

    In order to achieve the autonomy of mobile robots, effective localization is a necessary prerequisite. In this thesis, we study and compare three regular Markov localization algorithms by simulations. Then we propose an improved Monte Carlo localization algorithm using self-adaptive samples, abbreviated as SAMCL. By employing a pre-caching technique to reduce the on-line computational burden, SAMCL is more efficient than regular MCL. Further, we define the concept of similar energy region (SER), which is a set of poses (grid cells) having similar energy with the robot in the robot space. By distributing global samples in SER instead of distributing randomly in the map, SAMCL obtains a better performance in localization. Position tracking, global localization and the kidnapped robot problem are the three sub-problems of the localization problem. Most localization approaches focus on solving one of these sub-problems. However, SAMCL solves all the three sub-problems together thanks to self-adaptive samples that can automatically separate themselves into a global sample set and a local sample set according to needs. Cooperative localization among multiple robots is carried out by exchanging localization information derived from cooperation. We devise the Position Mapping (PM) algorithm to integrate this information, which can merge into the SAMCL algorithm as an extension. The validity and the efficiency of our algorithms are demonstrated by experiments carried out with a real robot in a structured and known environment.


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