Approche informationnelle pour la navigation autonome tolérante aux défauts : Application aux systèmes robotiques mobiles

Abstract

La navigation autonome des systèmes robotiques mobiles a suscité un grandintérêt dans la communauté scientifique ces dernières années. Cela est principalementdû à la diversité de ses secteurs d’applications et les différents challengesqu’elle représente. En raison de l’absence d’une intervention humaine, la navigationautonome se doit être sûre, fiable et précise. Néanmoins, elle peut êtresujet à différentes dégradations qui peuvent compromettre son objectif. En effet,les perturbations externes, tout comme les défauts capteurs et actionneurs,affectent les différents aspects de la navigation autonome qui sont la localisation,la planification et le suivi de trajectoire. C’est pourquoi nous consacronscette thèse à l’étude et à la conception de nouveaux algorithmes qui contribuentà rendre le système de navigation robuste et tolérant aux défauts. Nousavons fait le choix d’utiliser des algorithmes de diagnostic de défauts capteurset actionneurs à base de résidus, et une commande robuste par modes glissantspermettant d’assurer une tolérance passive contre une classe plus largede perturbations externes, qui ne sont pas forcément bornées d’une manièreuniforme.La couche de diagnostic proposée est purement informationnelle. Elle sebase sur l’utilisation de deux filtres informationnels avec différents modèlesd’évolution, et les divergences de Bhattacharyya et de Kullback-Leibler pour laconception des résidus. Ces résidus sont évalués via des méthodes statistiquespour permettre la détection, l’isolation et l’exclusion de défauts capteurs etactionneurs.L’approche proposée est appliquée sur des systèmes robotiques mobiles àroues avec entraînement différentiel. Les résultats expérimentaux obtenus surla plate-forme robotique PRETIL de CRIStAL sont présentés et discutés.