Localisation et optimisation de trajectoires pour des robots autonomes
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Jusqu'à nos jours, la plupart des techniques de localisation, qui ont été validées, ciblent uniquement le cas d'un seul robot évoluant dans un environnement faisant intervenir des références extérieures. A travers ce mémoire, nous explorons une situation plus délicate, située dans le cadre d'un système multi-robot sans recourir à l'usage de balises : nous avons eu recourt à un sonar binaural pour effectuer des mesures relatives entre différents agents afin d'obtenir l'information permettant l'exécution du filtre de Kalman de manière collaborative. L'approche utilisée dans ce ...
Jusqu'à nos jours, la plupart des techniques de localisation, qui ont été validées, ciblent uniquement le cas d'un seul robot évoluant dans un environnement faisant intervenir des références extérieures. A travers ce mémoire, nous explorons une situation plus délicate, située dans le cadre d'un système multi-robot sans recourir à l'usage de balises : nous avons eu recourt à un sonar binaural pour effectuer des mesures relatives entre différents agents afin d'obtenir l'information permettant l'exécution du filtre de Kalman de manière collaborative. L'approche utilisée dans ce travail a été testée par simulation sur des robots mobiles non-holonomes, suivent la cinématique du modèle bicyclette. Les résultats satisfaisants nous ouvrent, par la suite, la voie pour explorer le problème de la navigation dans le cadre des réseaux d'agents mobiles. Seront alors traités, certains problèmes primordiaux tels que le maintien de la formation, l'évitement des obstacles et celui du maintien de la connectivité.
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