Optimisation de la surveillance des sites industriels à risque par des robots mobiles

Optimization of the monitoring for industrial sites by means of mobile robots

• Auteur / Autrice : Marwa Gam
• Direction : Dimitri Lefebvre
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, signal, productique, robotique
• Date : Soutenance le 28/11/2022
• Etablissement(s) : Normandie en cotutelle avec Ecole Nationale d'Ingénieurs de Sousse (Tunisie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique, sciences de l’ingénieur, matériaux, énergie (Saint-Etienne du Rouvray, Seine Maritime)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de Recherche en Electrotechnique et Automatique du Havre (Le Havre, Seine-Maritime ; 1999-....)
• Jury : Président / Présidente : Isabel Demongodin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Hassane Abouaissa, Saïd Amari, Abdelkhalak El Hami, Achraf Jabeur Telmoudi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hassane Abouaissa, Saïd Amari

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots mobiles

Théorie des graphes

Petri, Réseaux de

Mots clés libres

Sécurité

Mission de surveillance

Réseau de Petri

Théorie des graphes

Recherche en faisceau

Safety

Surveillance patrol

Mobile robots

Résumé

Les accidents industriels ont de nombreuses conséquences sur le plan économique mais aussi humain et environnemental. Pour cette raison, la surveillance et les systèmes de contrôle automatisés, sont devenus nécessaires pour limiter les risques, améliorer la sécurité et éviter l'apparition des pannes les plus graves. Cette thèse vise à proposer une approche de surveillance systématique pour la configuration et la planification des missions de surveillance réalisées par des agents automatisés (AGV ou UAV) dans des applications variées. Elle étudie particulièrement le problème d'allocation des tâches de levée de doute en différents points de mesure, dans un contexte centralisé et hors-ligne. Différents types de robots mobiles, équipés de capteurs, sont utilisés comme des outils de collecte des mesures. L’optimisation de la mission doit être réalisée en respectant les contraintes opérationnelles liées à l’autonomie des agents mais aussi fonctionnelles, par exemple, dans certains cas, l’ordre des points de mesures à visiter. Pour résoudre ces problèmes, nous proposons une modélisation du problème et une méthodologie de résolution issues des systèmes à événements discrets (SED). Cette approche permet de coupler les problèmes de configuration et de planification des trajectoires en faisant apparaître la complexité exponentielle du problème. Pour réduire cette complexité et étudier des situations réelles, nous proposons une méthode d’optimisation combinatoire basée sur la recherche en faisceau filtrée hybride et sur l’algorithme de Dijkstra qui minimise le coût global de la mission. Le résultat de cette recherche permet d’optimiser le nombre de robots de chaque type, l’ensemble des mesures affectées à chaque agent et les trajectoires des robots.

Industrial accidents have many economic, human and environmental consequences. For this reason, monitoring and automated control systems have become necessary to limit risks, improve safety and avoid the occurrence of the most serious events. This thesis aims to propose a systematic monitoring approach for the configuration and planning of surveillance patrols carried out by automated agents (AGV or UAV) in various applications. Our research particularly focuses on the problem of allocating tasks at different measurement points in a centralized and off-line context. Different types of mobile robots, equipped with sensors, are used to collect measurement. The optimization of the mission must be carried out while respecting the operational constraints mainly due to the autonomy of the agents but also functional constraints, for example in certain cases, the order of the measurement points to be visited. To solve these problems, we propose to model and solve the problem in the perspective of discrete event systems. This approach makes it possible to couple the problems of configuration and planning of trajectories by revealing the exponential complexity of the problem. To reduce this complexity and study real situations, we propose a combinatorial optimization method based on hybrid filtered beam search and Dijkstra's algorithm which minimizes the overall cost of the patrol. The result of this research makes it possible to optimize the number of robots of each type, the set of measurements assigned to each agent and the trajectories of the robots.