Une architecture de contrôle distribuée pour l'autonomie des robots

par Arnaud Degroote

Thèse de doctorat en Systèmes embarqués

Sous la direction de Simon Lacroix.

Soutenue le 05-10-2012

à Toulouse, INPT .


  • Résumé

    Pour des tâches simples ou dans un environnement contrôlé, la coordination des différents processus internes d’un robot est un problème relativement trivial, souvent implémenté de manière ad-hoc. Toutefois, avec le développement de robots plus complexes travaillant dans des environnements non contrôlés et dynamiques, le robot doit en permanence se reconfigurer afin de s’adapter aux conditions extérieures et à ses objectifs. La définition d’une architecture de contrôle efficace permettant de gérer ces reconfigurations devient alors primordiale pour l’autonomie de tels robots. Dans ces travaux, nous avons d’abord étudié les différentes architectures proposées dans la littérature, dont l’analyse a permis d’identifier les grandes problématiques qu’une architecture de contrôle doit résoudre. Cette analyse nous a mené à proposer une nouvelle architecture de contrôle décentralisée, générique et réutilisable, selon une démarche qui intègre une approche "intelligence artificielle" (utilisation de raisonneur logique, propagation dynamique de contraintes) et une approche "génie logiciel" (programmation par contrats, agents). Après une présentation des concepts qui sous-tendent cette architecture et une description approfondie de son fonctionnement, nous en décrivons une implémentation, qui est exploitée pour assurer le contrôle d’un robot terrestre d’extérieur dans le cadre de tâches de navigation, d’exploration ou de suivi. Des résultats sont présentés et analysés. Dans une seconde partie, nous nous sommes penchés sur la modélisation et la vérifiabilité d’une telle architecture de contrôle. Après avoir analysé différentes solutions, nous décrivons un modèle complet de l’architecture qui utilise la logique linéaire. Nous discutons ensuite des différentes approches possibles pour montrer des propriétés d’atteignabilité et de sûreté de fonctionnement en exploitant ce modèle. Enfin nous abordons différentes voies d’enrichissement de ces travaux. En particulier, nous discutons des extensions possibles pour le contrôle d’un ensemble de robots coopérants entre eux, mais aussi de la nécessité d’avoir des liens plus forts entre cette couche de contrôle, et les approches de modélisation des fonctionnalités sous-jacentes.

  • Titre traduit

    A distributed control architecture for the autonomy of robots


  • Résumé

    For simple tasks in a controlled environment, the coordination of the internal processes of a robot is a relatively trivial task, often implemented in an ad-hoc basis. However, with the development of more complex robots that must operate in uncontrolled and dynamic environments, the robot must constantly reconfigure itself to adapt to the external conditions and its own goals. The definition of a control architecture to manage these reconfigurations becomes of paramount importance for the autonomy of such robots. In this work, we first study the different architectures proposed in the literature, and analyse the major issues that a control architecture must address. This analysis led us to propose a new architecture, decentralized, generic and reusable, integrating an artificial intelligence approach (use of logical reasoning, dynamic propagation of constraints) and a software engineering approach (programming by contract, agents). After a presentation of the concepts underlying this architecture and an in-depth description of its operation, we describe an implementation which is used to control of a ground robot for navigation, exploration and monitoring tasks. Results are presented and analyzed. In a second part, we focus on the modeling and verifiability of such a control architecture. After analyzing different solutions, we present a comprehensive model of the proposed architecture that uses linear logic. We then discuss the different possible approaches to assess the properties of reachability and safety within this model. Finally we discuss different ways to enrich this work. In particular, we discuss possible extensions to the control of a multiple cooperating robots, but also the need for stronger links between the control layer and the modeling.


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