Étude et développement de solutions de relocalisation d'objets sous-marins par des véhicules sous-marins hétérogènes

par Thibaut Nico

Thèse de doctorat en Automatique, Productique, Robotique

Sous la direction de Benoît Zerr et de Luc Jaulin.

Soutenue le 13-06-2019

à Brest, École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne , dans le cadre de École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) , en partenariat avec Laboratoire en Sciences et Techniques de l'Information- de la Communication et de la Connaissance / LabSTICC (laboratoire) .

Le président du jury était Isabelle Queinnec.

Le jury était composé de Magali Barbier, Gilles Trombettoni, Hervé Ott, Benoît Desrochers.

Les rapporteurs étaient Vincent Hugel, Lionel Lapierre.


  • Résumé

    Dans le contexte de guerre des mines (MCM), il est important de revisiter les objets potentiellement dangereux afin de les identifier et les neutraliser s’il s’agit effectivement de mines. Cette dangereuse tâche était habituellement réalisée par des plongeurs démineurs qui sont petit à petit remplacés par des drones sous-marins. Le design « low cost » des robots de revisite/destruction de mines ne permet en général pas de garantir la revisite d’une cible géolocalisée en allant droit dessus. De plus, le robot pourrait commencer sa mission sous-marine à une distance éloignée et l’absence de positionnement GPS en environnement sous-marin imposent l’élaboration d’une stratégie afin de garantir la revisite de la cible. En se basant sur des informations a priori de l’environnement et notamment la présence de points de repère (amers), le problème est résolu par la planification d’une stratégie à suivre en prenant en compte les incertitudes de déplacement inhérentes en milieu sous-marin. Dans un contexte d’erreurs bornées, une approche ensembliste est proposée. Premièrement, en se basant sur la position et la forme des amers, ainsi que la zone visible du capteur embarqué, les cartes de recalages sont construites afin de définir les poses du robot qui permettent de détecter les différents amers afin de réduire l’incertitude de position du robot.Deuxièmement, en se basant sur un modèle paramétrique de déplacement avec des paramètres incertains, une stratégie haut-niveau est proposée à travers l’optimisation d’un graphe. La stratégie consiste à naviguer entre les cartes de recalage afin de réduire l’incertitude de position du robot et finalement garantir la revisite de la cible souhaitée.

  • Titre traduit

    Study and development of relocation solutions of underwater objects by underwater heterogeneous vehicles


  • Résumé

    In the Mine Counter Measure (MCM) context in the underwater environment, it is vital to revisit some potentially dangerous objects to identify and neutralize them if they are actually mines. This dangerous task was usually performed by humandivers but more and more it is conducted by unmanned underwater robots. Due to the low cost design of the revisit/mine-killer robot, going straightforward to the geolocalized suspicious object does not guarantee that the robot will redetect it.Moreover the robot may dive at a far position from the target and the lack of absolute positioning system in underwater environment demands a strategy to follow to guarantee the revisit of this target. Based on a priori information in the working area and especially the presence of geolocalized landmarks, the problem is solved as a motion planning problem considering uncertainties due to the increasing error when navigating underwater. In the context of bounded errors, the problem is solved in a set-membership manner. Firstly, based on the location and the shape of the landmarks, and on the visibility area of the sensor embedded, the registration maps are computed indicating the sets of robot poses to detect the different landmarks considered in order to reduce the uncertainty on the robot position. Secondly, based on a parametric motion model with uncertain parameters, an high level strategy is provided through a raph optimization. The strategy consists in navigating between the registration maps toreduce each times the uncertainty in position of therobot and finally to guarantee the reachability of agoal area corresponding to the redetection of the target.


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