Navigation de robots avec incertitude exogène

Mots clés

Robotique mobile, Planification sous incertitude, Navigation, Interaction homme-robot

Détail de l'offre

L'objectif de cette thèse est de prendre en compte l'incertitude des obstacles mobiles dans la planification de mouvement d'un robot mobile.

Les premiers travaux d'évitement d'obstacles mobiles se contentaient de les traiter comme des obstacles statiques et employaient des méthodes réactives à base de champ de potentiel répulsif. D'autres travaux font l'hypothèse soit que
le mouvement est connu [2], soit qu'on peut l'extrapoler à partir d'observations précédentes [5]. Tous ces travaux méconnaissent l'incertitude sur le mouvement des obstacles mobiles.
Lorsque des travaux prennent en compte l'incertitude pour planifier des mouvements, il s'agit plutôt de l'incertitude dans la localisation du robot [6, 7, 3]. La question est alors d'atteindre un endroit avec le moins d'incertitude possible,
en s'aidant des caractéristiques de l'environnement qui permettent de mieux se repérer.
Enfin, récemment des travaux en robotique sociale s'intéressent à modéliser le mouvement des humains pour permettre aux robots d'anticiper leur position [4], par exemple en retrouvant des intentions [1]. La limite de ces travaux, lorsqu'ils prennent en compte l'incertitude, est de définir a priori les intentions possibles sous la forme de lieux bien définis vers lequel les humains se dirigent.

La question centrale de cette thèse est celle de la modélisation de l'incertitude sur le mouvement des obstacles mobiles. Cette question regroupe deux aspects : la construction de modèles génériques ne dépendant pas d'une
connaissance a priori de l'environnement et leur utilisation dans la planification en ligne du mouvement du robot. Nous envisageons des modèles expressifs mais compacts permettant des approximations efficaces de l'inférence probabiliste. En particulier, nous porterons une attention particulière à la prédiction à de multiples horizons temporels pour réduire l'incertitude estimée. Il faudra alors adapter l'inférence à ces modèles en s'appuyant à la fois sur des ex-
pressions analytiques et des approximations pour pouvoir prendre une décision en temps réel.

Un élément important de cette thèse sera l'évaluation expérimentale de nos développements. Il faudra mettre en place un banc d'essai permettant de comparer notre approche avec différentes méthodes de l'état de l'art. Cela passera en particulier par une simulation permettant de répéter exactement des conditions expérimentales en tenant compte de la rétroaction du mouvement du robot sur celui des autres agents. En complément, une expérimentation sur robot réel dans une zone peuplée d'humain permettra de valider ces résultats en condition réelle à la fois sur le plan de l'efficacité du comportement pour atteindre le but mais aussi sur celui de l'acceptabilité par les humains.