Planification de trajectoire et commande pour les robots mobiles non-holonomes

par Yingchong Ma

Thèse de doctorat en Automatique, génie informatique, traitement du signal et images

Sous la direction de Wilfrid Perruquetti et de Gang Zheng.

Soutenue le 19-12-2013

à l'Ecole centrale de Lille , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Laboratoire d'automatique, génie informatique et signal (LAGIS) (laboratoire) , Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal (laboratoire) et de NON-A / INRIA Lille - Nord Europe (laboratoire) .

Le président du jury était Philippe Fraisse.

Le jury était composé de Eva Crück, Jean-Pierre Richard.

Les rapporteurs étaient Pascal Morin, Cédric Join.


  • Résumé

    Ce travail propose de nouvelles stratégies pour la planification et le contrôle des robots mobiles non-holonomes, de nouveaux algorithmes sont proposés. Tout d'abord, l'identification des différents modèles cinématiques de robot mobiles est discutée, et le problème est formulé comme l'identification en temps réel du signal de commutation d'un système singulier non-linéaire et à commutation. Deuxièmement, sur la base du modèle identifié, un algorithme de planification locale est proposé, et le contour irrégulier de l' obstacle est représenté par des segments. La trajectoire est obtenue en résolvant un problème de commande optimale avec contraintes. Troisièmement, nous appliquons un contrôleur i-PID pour contrôler le robot mobile non-holonome avec la perturbation dans les mesures. Un paramètre de commutation α est proposé en raison de la particularité du système non-holonome. En plus de notre algorithme de planification proposé, une autre approche de planification en utilisant de champs de potentiels est proposée. La nouvelle fonction de champ de potentiel est en mesure de résoudre les problèmes de minima locaux et de produire des forces lisses pour éviter les oscillations. Enfin, une approche de planification coopérative entre robots est proposée en utilisant les informations locales partagées par chaque robot. Le graphe de visibilité est utilisé pour générer une série d'objectifs intermédiaires qui assureront aux robots d’atteindre l'objectif final, et un algorithme est proposé pour étendre les obstacles et fusionner les obstacles lorsque deux obstacles s'entrecroisent

  • Titre traduit

    Path planning and control of non-holonomic mobile robots


  • Résumé

    This PhD thesis is dedicated to the path planning and control strategy for non-holonomic mobile robots. After a review of the recent researches and their features, new path planning algorithms and control strategies are proposed. Firstly, the identification of different mobile robot kinematic models is discussed, robot kinematic models are formulated as a switched singular nonlinear system, and the problem becomes the real-time identification of the switching signal. Secondly, based on the identified model, a local path planning algorithm is proposed, in which the irregular contour of obstacles is represented by segments. The path planning problem is formulated as a constrained receding horizon planning problem and the trajectory is obtained by solving an optimal control problem with constraints. Thirdly, we apply an i-PID controller to control the non-holonomic mobile robot with measurement disturbance. A switching parameter α is proposed because of the particularity of the non-holonomic system. In addition to our proposed path planning algorithm, another path planning approach using potential field is proposed. The modified potential field function, which takes into account the robot orientation and angular velocity, is able to solve local minima problems and produce smooth forces to avoid oscillations. Finally, a cooperative path planning approach between robots is proposed by using the shared local information of each robot. The visibility graph is used to generate a series of intermediate objectives which will guarantee the robots reaching the final objective, and an algorithm is proposed to expand obstacles and merge obstacles when two obstacles intercross


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