Commande prédictive d’un robot mobile: Application à la navigation dans un milieu contraint
Loading...
Date
2024-03-07
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
FGEI.UMMTO
Abstract
L'intérêt pour la conception, la fabrication et l'utilisation de robots mobiles autonomes s'est rapidement accru au cours de la dernière décennie. La principale motivation de cet intérêt est le large éventail d'applications potentielles dans lesquelles ces systèmes autonomes peuvent servir. Ces applications incluent mais ne sont pas limitées à, la couverture de zone, les missions de patrouille, la surveillance de périmètre, les missions de recherche et de sauvetage, et la conscience situationnelle. Notre travail a pour objectif principal de réaliser la synthèse de lois de commande non linéaires et de navigation adaptées au contrôle dynamique et la navigation d'un robot mobile non holonomique à entrainement différentiel est abordé. Une solution basée sur l'optimisation pour la commande et la navigation est conçue, analysée et appliquée à un robot mobile non holonomique. L'une des principales motivations pour considérer de telle solution est sa capacité à gérer des systèmes contraints et non linéaires tels que les robots mobiles non holanomiques. De plus, les développements récents des algorithmes d'optimisation dynamique ainsi que du traitement informatique ont facilité l'application des méthodes basées sur l'optimisation.
Pour commencer, nous entreprenons une analyse approfondie de l'état actuel de la robotique mobile ainsi que la définition de certains concepts clés qui sont très importants dans notre travail (Robot mobile, contraintes de mouvement, modélisation, évitement d'obstacles, matériel utilisé,... etc). Cette étude vise à explorer les différents phénomènes impliqués dans la description de la robotique mobile. Par la suite, Nous avons exposé la modélisation cinématique et dynamique d'un robot mobile à entraînement différentiel en utilisant la méthode d'Euler Lagrange avec un teste du modèle en boucle ouverte. Ensuite, Nous avons démontré l'application de la télé opération unilatérale sur un robot mobile à entraînement différentiel en utilisant le robot mobile Qbot2e. Puis, deux problèmes de contrôle d'un robot mobile non holonomiques sont considérés Tout d'abord, ces problèmes de contrôle sont la stabilisation (régulation) du point et le suivi de la trajectoire. Cependant, de nombreux contrôleurs ont été fournis, au début, nous avons commencé par le contrôleur le plus simple de stabilisation de point, à savoir le contrôle PID d'orientation et de translation, après cela, nous avons étendu le contrôleur de stabilisation de point à un contrôleur de stabilisation de séquence de points, qui utilise des segments reliant des points successifs, et ensuite un algorithme pour forcer le robot à rester sur le segment est utilisé pour garantir la stabilité et l'ordre des points de cheminement.
Ensuite, nous avons étiré ce contrôleur pour obtenir un contrôleur de suivi de trajectoire. Dans ce dernier, nous avons utilisé un contrôle de linéarisation de la rétroaction pour guider le robot sur une trajectoire prédéfinie. Par ailleurs, nous avons proposé un schéma de contrôle prédictif de modèle (MPC) non linéaire pour remplir les deux tâches de contrôle. Il utilise le modèle de dynamique des erreurs pour piloter le robot, les coûts et les contraintes utilisés sont ceux traditionnellement utilisés dans la littérature pour garantir la stabilité asymptotique du système en boucle fermée. En revanche, nous utilisons un critère de stabilité dans lequel la stabilité asymptotique en boucle fermée peut être garantie en choisissant de manière appropriée la longueur de l'horizon de prédiction du contrôleur MPC. Cette méthode est basée sur la contrôlabilité en temps fini ainsi que sur les limites de la fonction de valeur du MPC. Ensuite, dans le cadre des simulations uniquement, nous avons utilisé une commande prédictive basée sur un modèle de la tension d'alimentation des deux moteurs d'entraînement pour contrôler le robot mobile. Nous avons pris en compte les contraintes sur les variables contrôlées et manipulées, ainsi que la dynamique de l'actionneur du moteur, afin de dériver un modèle dynamique linéaire de l'espace d'état. Les équations cinématiques non linéaires de base ont été linéarisées successivement pour obtenir un modèle espace d’état linéaire. Les modèles dynamiques et cinématiques ont été augmentés pour obtenir un seul modèle linéaire de l'espace d'état. Les résultats ont démontré un suivi très précis et une grande robustesse face aux variations de charge. Afin de simplifier la programmation, nous avons utilisé une boîte à outils appelée CasADi pour implémenter l'algorithme dans l'environnement MATLAB/SIMULINK. Pour permettre l'expérimentation en temps réel, nous avons ajouté un logiciel appelé QUARC à SIMULINK, qui assure la communication avec le robot. De plus, cette thèse construit une base pour l'utilisation du NMPC dans le domaine des robots mobiles non- holonomes pour naviguer (éviter des obstacles) à travers les obstacles avec une stabilité asymptotique.
Description
138 p. : ill. ; 30 cm. ( CD-Rom)
Keywords
Robot mobile, Commande prédictive, Régulateur neuro-floue ANFIS, lYAPUNOV stability, Modélisation mathématique, Navigation, Optimisation
Citation
COMMANDE DES SYSTÈMES