Optimisation stochastique et adaptative pour surveillance coopérative par une équipe de micro-véhicules aériens

par Alessandro Renzaglia

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Thierry Fraichard et de Agostino Martinelli.

Soutenue le 27-04-2012

à Grenoble , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Grenoble (équipe de recherche) .

Le président du jury était Elias Kosmatopoulos.

Le jury était composé de Thierry Fraichard, Agostino Martinelli.

Les rapporteurs étaient Simon Lacroix, Xiaoming Hu.


  • Résumé

    L'utilisation d'équipes de robots a pris de l'ampleur ces dernières années. Cela est dû aux avantages que peut offrir une équipe de robot par rapport à un robot seul pour la réalisation d'une même tâche. Cela s'explique aussi par le fait que ce type de plates-formes deviennent de plus en plus abordables et fiables. Ainsi, l'utilisation d'une équipe de véhicules aériens devient une alternative viable. Cette thèse se concentre sur le problème du déploiement d'une équipe de Micro-Véhicules Aériens (MAV) pour effectuer des missions de surveillance sur un terrain inconnu de morphologie arbitraire. Puisque la morphologie du terrain est inconnue et peut être complexe et non-convexe, les algorithmes standards ne sont pas applicables au problème particulier traité dans cette thèse. Pour y remédier, une nouvelle approche basée sur un algorithme d'optimisation cognitive et adaptatif (CAO) est proposée et évaluée. Une propriété fondamentale de cette approche est qu'elle partage les mêmes caractéristiques de convergence que les algorithmes de descente de gradient avec contraintes qui exigent une connaissance parfaite de la morphologie du terrain pour optimiser la couverture. Il est également proposé une formulation différente du problème afin d'obtenir une solution distribuée, ce qui nous permet de surmonter les inconvénients d'une approche centralisée et d'envisager également des capacités de communication limitées. De rigoureux arguments mathématiques et des simulations étendues établissent que l'approche proposée fournit une méthodologie évolutive et efficace qui intègre toutes les contraintes physiques particulières et est capable de guider les robots vers un arrangement qui optimise localement la surveillance. Finalement, la méthode proposée est mise en œuvre sur une équipe de MAV réels pour réaliser la surveillance d'un environnement extérieur complexe.

  • Titre traduit

    Adaptive stochastic optimization for cooperative coverage with a swarm of Micro Air Vehicles


  • Résumé

    The use of multi-robot teams has gained a lot of attention in recent years. This is due to the extended capabilities that the teams offer compared to the use of a single robot for the same task. Moreover, as these platforms become more and more affordable and robust, the use of teams of aerial vehicles is becoming a viable alternative. This thesis focuses on the problem of deploying a swarm of Micro Aerial Vehicles (MAV) to perform surveillance coverage missions over an unknown terrain of arbitrary morphology. Since the terrain's morphology is unknown and it can be quite complex and non-convex, standard algorithms are not applicable to the particular problem treated in this thesis. To overcome this, a new approach based on the Cognitive-based Adaptive Optimization (CAO) algorithm is proposed and evaluated. A fundamental property of this approach is that it shares the same convergence characteristics as those of constrained gradient-descent algorithms, which require perfect knowledge of the terrain's morphology to optimize coverage. In addition, it is also proposed a different formulation of the problem in order to obtain a distributed solution, which allows us to overcome the drawbacks of a centralized approach and to consider also limited communication capabilities. Rigorous mathematical arguments and extensive simulations establish that the proposed approach provides a scalable and efficient methodology that incorporates any particular physical constraints and limitations able to navigate the robots to an arrangement that (locally) optimizes the surveillance coverage. The proposed method is finally implemented in a real swarm of MAVs to carry out surveillance coverage in an outdoor complex area.


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