Navigation des robots mobiles non-holonomes sous contrôle flou

Abstract

Dans cette thèse, une nouvelle approche est développée pour contribuer à la résolution du problème de la navigation autonome d’un robot mobile dans des environnements inconnus. Cette approche est établie en combinant le raisonnement flou et l'algorithme des obstacles virtuels pour surmonter le problème des minima locaux crée par les obstacles concaves en coordonnant efficacement les priorités entre de multiples comportements réactifs tels que : la navigation vers la cible, évitement des obstacles, le suivi des murs et la prévention des situations d'urgence. Pour atteindre cet objectif, une rangée de capteurs ultrasoniques est montée sur le robot mobile fournissant les distances entre le robot et les obstacles. Ces distances sont employées par l'algorithme des obstacles virtuels pour calculer des cibles intermédiaires aidant à déterminer la bonne direction de mouvement pour éviter que le robot soit emprisonné dans un minimum local (situation d'urgence). Tandis que, le raisonnement flou est employé pour le contrôle comportemental du robot mobile. Tous les comportements réactifs sont intégrés dans un seul univers de discours pour garantir une transition douce entre les différents comportements particulièrement quand le robot se déplace à travers des obstacles étroitement alignés. De cette manière, les oscillations du robot sont significativement réduites. Pour montrer l'efficacité de l'approche proposée, une série de simulations a été conduite en employant des environnements arbitrairement construits comprenant des obstacles concaves.