Les stratégies de planification de mouvement fiables pour les dynamiques non linéaires sous incertitudes

par Ngoc thinh Nguyen

Projet de thèse en Automatique - productique

Sous la direction de Laurent Lefevre et de Ionela Prodan.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble) , en partenariat avec Laboratoire de conception et d'intégration des systèmes (laboratoire) depuis le 01-10-2016 .


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse est de développer un cadre méthodologique, basée sur la théorie de la commande pour faire face à quatre défis principaux: 1) l'analyse et la mise en œuvre pour la génération de trajectoire et le suivi de chemin pour les systèmes non linéaires; 2) la reconfiguration sur la volée qui est déclenchée par des événements internes ou externes (incertitudes des modèles, des rafales de vent ou des vagues, actionneur ou défauts de capteurs qui dégradent la dynamique et / ou la contrôlabilité du système) 3) la coordination de multi-systèmes (génération de trajectoires optimales, la répartition des tâches avec évitement de collision, etc.) pour les tâches qui doivent être accomplies en collaboration 4) la validation des résultats théoriques sur de systèmes réels (mini-drones Quadcopter). Au meilleur de notre connaissance, des applications dans ces directions sont réelles et ont besoin de (majeur) amélioration. Par conséquent, nous pensons que les résultats théoriques et pratiques importants peuvent être atteints grâce à cette thèse. Nous prévoyons d'apporter un contrôle non linéaire, contrôle distribué basée sur l'optimisation en pratique standard sur les systèmes de ressources limitées trouvés dans la vie réelle et des applications critiques comme les véhicules autonomes où les garanties de stabilité et les performances sont primordiales.

  • Titre traduit

    Reliable motion planning strategies for nonlinear dynamics under uncertainties


  • Résumé

    The aim of this PhD is to develop a methodological framework, based on control engineering to address four main challenges: 1) analysis and implementation for trajectory generation and path following for nonlinear systems; 2) on-the-fly reconfiguration triggered by internal or external events (model uncertainties, gusts of wind or waves, actuator or sensor faults which degrade the dynamics and/or the controllability of the system) 3) multi-systems coordination (optimal trajectories generation, task assignment with collision avoidance, etc)for tasks which have to be accomplished cooperatively 4) validation of the theoretical results on real benchmarks (mini quadcopter systems). To the best of our knowledge, applications in these directions are actual and in need of (major) improvement. Therefore, we believe that significant theoretical as well as practical results can be achieved through this thesis. We expect to bring nonlinear control, distributed optimization-based control into standard practice on the resource-constrained systems found in real-life and critical applications like autonomous vehicles where guarantees of stability and performance are paramount.