Des cartes combinatoires pour la construction automatique de modèles d'environnement par un robot mobile

Combinatorial maps for simultaneous localization and map-building (SLAM) with a mobile robot

• Auteur / Autrice : Delphine Dufourd
• Direction : Raja Chatila, Dominique Luzeaux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Robotique
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT

Mots clés

Mots clés contrôlés

Topologie

Cartographie

Robotique

Mots clés libres

Slam

Résumé

Ce travail s'inscrit dans la problématique classique de localisation et de cartographie simultanées pour un robot mobile évoluant en milieu intérieur supposé inconnu. Son originalité réside dans la définition d'un mode de carte très structuré fondé sur un outil algébrique appelé "carte combinatoire", qui combine plusieurs types de représentations géométriques (modèles surfaciques et cartes basées sur des primitives géométriques) et fournit des informations topologiques telles que les liens d'adjacence. Nous détaillons la chaîne algorithmique permettant de construire des cartes en ligne suivant ce modèle, avec un robot équipé d'un télémètre laser : il s'agit d'adapter les techniques habituelles basées sur le filtrage de Kalman afin de gérer les relations d'adjacence (appariement des chaînes polygonales, définition de points de cassure virtuels, mises à jour géométrique et topologique spécifiques). Des résultats expérimentaux illustrent et valident les divers mécanismes mis en oeuvre.

This thesis focuses on the well-known Simultaneous Localization and Map-Building (SLAM) problem for indoor mobile robots. The novelty of this work lies in the definition of a well-structured map model based on an algebraic tool called "combinatorial map" which combines different kinds of geometric representations (space-based, grid-based as well as feature-based formats) and provides topological information such as adjacency links between map elements. We describe the whole algorithm designed to build maps on line according to this model, using a robot equiped with a laser scanner. Classical techniques relying on Kalman filtering are adapted in order to deal with adjacency relationships (via polyline matching, the use of virtual break-points and specific geometric and topological update operations). Experimental results are presented to illustrate and validate the various mecanisms involved in this process.