Secured force guidance of an omnidirectional non-holonomic platform

For robots to operate in real life settings, they must be able to physically interact with the environment, and for instance be able to react to force-guidance interactions. However, only a few research projects have addressed such capabilities, developing prototypes that have to be pushed from their handle bars. AZIMUT-3 is a novel omnidirectional non-holonomic mobile robot developed at IntRoLab (Intelligent, Interactive and Interdisciplinary Robot Lab, Université de Sherbrooke) with force-controlled active steering. This results in a horizontal suspension effect for which the mechanical impedance of the steering actuators can be controlled. This makes the platform ideal for developing physical guidance algorithms. One such algorithm is secured shared-control, making the platform go in the direction of the user pushing the robot while still making it move safely by avoiding obstacles. Such capability is somewhat novel in the field, and the objective is to provide safe navigation with maximum control to the user. This Master's thesis has two important contributions: an algorithm to estimate the applied efforts on AZIMUT-3 from torque measurements on its wheels; an algorithm to use these efforts with obstacle detection using laser range finder data to implement a safe, shared-control approach. Experimental results using the real platform demonstrate feasibility and safe control of the system, with performances similar to using a six degrees of freedom force sensor but at lower cost and with a broader area for shared control. Our implementation also resulted in coupling the simulation environment Webots with the ROS (Robot Operating System) library from Willow Garage, to help develop our approach in simulation before using AZIMUT-3. Overall, our work is the first in demonstrating how it is possible to naturally interact by physically moving or positioning a mobile platform in real life settings, a capability which could be useful for instance in the design of powered shopping carts or active walkers

Dynamic obstacles avoidance algorithms for unmanned ground vehicles

En las últimas décadas, los vehículos terrestres no tripulados (UGVs) están siendo cada vez más empleados como robots de servicios. A diferencia de los robots industriales, situados en posiciones fijas y controladas, estos han de trabajar en entornos dinámicos, compartiendo su espacio con otros vehículos y personas. Los UGVs han de ser capaces de desplazarse sin colisionar con ningún obstáculo, de tal manera que puedan asegurar tanto su integridad como la del entorno. En el estado del arte encontramos algoritmos de navegación autónoma diseñados para UGVs que son capaces de planificar rutas de forma segura con objetos estáticos y trabajando en entornos parcialmente controlados. Sin embargo, cuando estos entornos son dinámicos, se planifican rutas más peligrosas y que a menudo requieren de un mayor consumo de energía y recursos, e incluso pueden llegar a bloquear el UGV en un mínimo local. En esta tesis, la adaptación de algunos algoritmos disponibles en el estado del arte para trabajar en entornos dinámicos han sido planteados. Estos algoritmos incluyen información temporal tales como los basados en arcos de curvatura (PCVM y DCVM) y los basados en ventanas dinámicas (DW4DO y DW4DOT). Además, se ha propuesto un planificador global basado en Lattice State Planner (DLP) que puede resolver situaciones donde los evitadores de obstáculos reactivos no funcionan. Estos algoritmos han sido validados tanto en simulación como en entornos reales, utilizando distintas plataformas robóticas, entre las que se incluye un robot asistente (RoboShop) diseñado y construido en el marco de esta tesis

Reconnaissance et stabilité d'une mémoire épisodique influencée par les émotions artificielles pour un robot autonome

Les robots de service devront répondre aux besoins d'humains au quotidien. Nos milieux de vie diffèrent par leur configuration, les conditions environnementales, les objets qui s'y trouvent, les personnes présentes et les événements pouvant y survenir. Un grand défi de la robotique autonome est de permettre aux robots de s'adapter à n'importe quelle situation tout en étant efficace et sécuritaire dans l'exécution de tâches. À cette fin, une mémoire épisodique a le rôle d'emmagasiner et de classer les expériences d'un agent intelligent en lien avec les éléments du contexte spatio-temporel d'apprentissage. Ainsi, une mémoire épisodique s'avère un élément essentiel pour permettre au robot de mémoriser ses expériences dans le but de les réutiliser lors de situations similaires. Toutefois, pour qu'une mémoire épisodique puisse être utilisée par un robot autonome, elle doit pouvoir exploiter l'information provenant de capteurs asynchrones et bruités. De plus, elle doit pouvoir être influencée différemment selon l'importance des expériences vécues. Le but de ce projet de recherche est de concevoir et d'intégrer à un robot mobile une mémoire épisodique construite à partir d'un apprentissage non supervisé et qui favorise la mémorisation des expériences les plus pertinentes afin d'améliorer l'efficacité du robot dans l'exécution de sa tâche. À la base, l'approche repose sur des réseaux de neurones utilisant la Théorie de résonance adaptative (ART, pour Adaptive Resonance Theory). Deux réseaux ART sont placés en cascade afin de catégoriser, respectivement, les contextes spatiaux, appelés événements, et les séquences d'événements, appelées épisodes. Le modèle résultant, EM-ART (Episodic Memory-ART), utilise un module d'émotions artificielles afin d'influencer la dynamique d'apprentissage et d'utilisation des réseaux ART en favorisant la mémorisation et le rappel des expériences associées à de fortes intensités émotionnelles. Le rappel d'épisodes permet de prédire et d'anticiper les événements futurs, contribuant à améliorer l'adaptabilité du robot pour effectuer sa tâche. EM-ART est validé sur le robot IRL-1/TR dans un scénario de livraison d'objets. Les expérimentations réalisées en milieu réel permettent d'isoler les caractéristiques du modèle telles que la prédiction d'événements, la création d'épisodes et l'influence des émotions. Des simulations construites à partir de données réelles permettent aussi d'observer l'évolution de la structure du modèle sur une plus grande période de temps et dans des séquences différentes. Les résultats démontrent que le modèle EM-ART permet une récupération d'épisodes plus hâtive lorsque ceux-ci sont associés à une intensité émotionnelle élevée, permettant à IRL-1/TR d'utiliser la destination de sa dernière livraison pour accomplir la livraison en cours. Selon la séquence des expériences soumis au modèle, un plus grand nombre d'épisodes est créé si les premières expériences ne sont pas associées à des émotions élevées, puisqu'ils sont négligées en mémoire au détriment de la création de nouveaux épisodes plus distinctifs. Il en résulte une capacité faisant évoluer l'intelligence du robot à celle d'une entité capable d'apprendre de ses expériences évaluées selon sa propre perspective

Ein Beitrag zur Steuerung von mobilen Systemen auf Grundlage der Bioorientierten Adaptiven Autonomie

Zusammenfassung: Die Forschung im Bereich mobiler Systeme hat in den letzten Jahren ständig an Bedeutung gewonnen. Als Ziel steht häufig das Erlangen von Autonomie im Vordergrund. Unterschiedliche Vorstellungen von „Autonomie“ erschweren dabei eine notwendige interdisziplinäre Zusammenarbeit von Spezialisten unterschiedlicher Fachrichtungen. Die vorliegende Dissertation schlägt mit der Bioorientierten Adaptiven Autonomie ein neuartiges Autonomie-Konzept vor. Indem Autonomie als variabler Zustand in einem Spektrum zwischen vollautonom und teleoperiert betrachtet wird, lassen sich alle vorhandenen Vorstellungen von Autonomie einordnen. Auch beschreibt das Konzept die Möglichkeit, den Autonomiegrad von Systemen durch einen Softwareadapter ständig den aktuellen Gegebenheiten anzupassen. Damit kann ein autonomes System auf Daten oder Rechenkapazitäten von außerhalb zugreifen. Auch kann ein Mensch in die Missionsausführung autonomer Systeme eingebunden werden, da die juristische Verantwortung immer bei einem Menschen liegen muss. Es wird herausgearbeitet, dass nicht das Erlangen eines möglichst hohen Autonomiegrades das Ziel sein sollte, sondern eines optimal angepassten. Besonders effizient ist das neuartige Autonomiekonzept bei der Realisierung von Teams aus unbemannten Systemen. Hier stehen die Zielstellungen ‚Autonomie’ und ‚Kooperation’ im klaren Widerspruch zueinander. Durch das Senken der einzelnen Autonomiegrade kann auf verschiedene Weisen Teamverhalten erzeugt werden. Im Rahmen dieser Arbeit werden unterschiedliche Umsetzungen von Teams aus mobilen Systemen beschrieben. Es werden verschiedene wissenschaftliche Methoden angewandt und verglichen. Als neuartig wird ein hybrider Ansatz mit analytischen, regel- und zustandsbasierten Umsetzungen angegeben und mit stochastikorientierten Verfahren sowie einem aus der Literatur entnommenen analytischen Ansatz verglichen. Ein wertender Vergleich der unterschiedlichen Realisierungsmöglichkeiten wird besonders im Hinblick auf praxistaugliche Anwendungen vorgenommen. Die vorgestellten Aussagen werden durch verschiedene Simulationen veranschaulicht, welche auch zur Verdeutlichung des Vergleichs der unterschiedlichen Teamstrategien herangezogen werden. Als Ausblick wird auf verschiedene Anwendungsmöglichkeiten hingewiesen, bei welchen gegenwärtig unter Mitarbeit des Autors das beschriebene Autonomiekonzept in die Praxis übertragen wird

Localización y seguimiento de trayectorias con robots caminantes en entornos naturales

Esta tesis doctoral se fundamenta en el diseño y experimentación de algoritmos para la detección y localización de minas antipersonas con robots caminantes. Esta tarea debe realizarse sobre terrenos naturales (suelos irregulares, con diferente dureza y en presencia de obstáculos) y en los que se pueden encontrar zonas prohibidas donde los pies no deben apoyarse (alarmas o minas antipersonas potenciales previamente detectadas por un sistema ajeno a este trabajo). La consecución de este complejo objetivo aconseja dividirlo en diferentes sub-objtetivos que se estudian independientemente: (a) modos de caminar: planificación de los movimientos de las patas del robot para que se produzca el avance en la dirección deseada manteniendo la estabilidad y adaptación al terreno, y teniendo en cuenta la existencia de zonas prohibidas; (b) localización: cálculo de la posición del robot en el entorno de trabajo durante toda la tarea; y por último, (c) seguimiento de trayectorias: definición de la trayectoria del robot para garantizar la exploración completa del terreno y generación de algoritmos de control para corregir los desvíos de la trayectoria. La solución independiente de estos tres sub-objetivos constituye el cuerpo principal de esta tesis doctoral. En primer lugar, se ha definido un modo de caminar libre de deriva y dos modos giratorios para robots hexápodos que desplazan el robot evitando que los pies pisen las zonas prohibidas sobre el terreno. En segundo lugar, se ha desarrollado un sistema de localización basado en diferentes métodos (odometría, dead-reckoning, DGPS y un filtro de Kalman extendido) que permiten conocer en todo instante la posición y orientación del robot con la precisión requerida para esta tarea, estimada en ±0.02m. Por último, se ha generado un algoritmo de control de seguimiento de trayectorias para desplazar el robot a lo largo de una trayectoria predefinida y, poder así, realizar una exploración completa del terreno. Los algoritmos presentados se han validado experimentalmente utilizando el robot hexápodo SILO6. This thesis is based on the design and experimentation of algorithms for the efficient detection and localization of antipersonnel landmines with legged robots. This task must be made on natural environment (irregular terrain, with different hardness and in the presence of obstacles) and in which forbidden areas can exist. The feet of the robot must avoid these forbidden areas (potential alarms or antipersonnel landmines previously detected by other system). The development of this objective requires to divide it into different independent sub-objectives: (a) gait: planning of the movements of the legs of the robot to move the robot in the desired direction maintaining the stability and adaptation to the terrain takes place, and considering the existence of forbidden areas; (b) location: estimation of the robot’s position in the environment during the task; and finally, (c) path tracking: definition of the robot’s trajectory to guarantee the complete exploration of the terrain and generation of algorithms to control the crab angle.The independent solution of these three sub-objectives constitutes the main body of this thesis. Firstly, a free crab gait and two turning gaits have been developed for hexapod robots to avoid forbidden areas. Secondly, a system of location based on different methods has been developed (odometry, dead-reckoning, DGPS and an extended Kalman filter). This system allows knowing, at any time, the position and orientation of the robot with the required precision for this task, considered in ±0.02 m. Finally, an algorithm for path tracking has been generated to move the robot along a predefined trajectory. Thus, the robot can make a complete exploration of the terrain.The presented algorithms have been validated experimentally using the SILO6 hexapod robot

Towards a Formal Reactive Autonomic Systems Framework using Category Theory

Software complexity is the main obstacle to further progress in IT industry, as the difficulty of managing complex and massive computing systems goes well beyond IT administrators’ capabilities. One of the remaining options is autonomic computing, which helps to address complexity by using technology to manage technology in terms of hiding and removing low level complexities from end users. Real-time reactive systems are some of the most complex systems that have become increasingly heterogeneous and intelligent. Thus, we want to add autonomic features to real-time reactive systems by building a formal framework, Reactive Autonomic Systems Framework (RASF), which can leverage specification, modeling and development of Reactive Autonomic Systems (RAS). With autonomic behavior, the real-time reactive systems are more self-managed to themselves and more adaptive to their environment. Formal methods are proven approaches to ensure the correct operation of complex interacting systems. However, many current formal approaches do not have appropriate mechanisms to specify RAS and have not addressed well on verifying self-management behavior, which is one of the most important features of the RAS. The management of evolving specifications and analysis of changes require a specification structure, which can isolate those changes in a small number of components and analyze the impacts of a change on interconnected components. Category theory has been proposed as a framework to offer that structure; it has a rich body of theory to reason about objects and their relations. Furthermore, category theory adopts a correct by construction approach by which components can be specified, proved and composed in the way of preserving their properties. In the multi-agent community, agent-based approach is considered as a natural way to model and implement autonomic systems, as the ability of an autonomous agent can be easily mapped to the self-management behaviors in autonomic systems. Thus, many ideas from the Multi-Agent Systems (MAS) community can be adapted to implement the autonomic systems, such as the self-management behavior, automatic group formation, interfacing and evolution. Therefore, in terms of achieving our research goal, we need to i) build an architecture and corresponding communication mechanism for modeling both reactive and autonomic behavior of the RAS, ii) formally specify the architecture, communication and behavior above using category theory, iii) design and implement the architecture, communication as well as behavior of the RAS model by the MAS approach with its implementation and iv) illustrate our RASF methodology and approach with case studies

Contributions to Localization, Mapping and Navigation in Mobile Robotics

This thesis focuses on the problem of enabling mobile robots to autonomously build world models of their environments and to employ them as a reference to self–localization and navigation. For mobile robots to become truly autonomous and useful, they must be able of reliably moving towards the locations required by their tasks. This simple requirement gives raise to countless problems that have populated research in the mobile robotics community for the last two decades. Among these issues, two of the most relevant are: (i) secure autonomous navigation, that is, moving to a target avoiding collisions and (ii) the employment of an adequate world model for robot self-referencing within the environment and also for locating places of interest. The present thesis introduces several contributions to both research fields. Among the contributions of this thesis we find a novel approach to extend SLAM to large-scale scenarios by means of a seamless integration of geometric and topological map building in a probabilistic framework that estimates the hybrid metric-topological (HMT) state space of the robot path. The proposed framework unifies the research areas of topological mapping, reasoning on topological maps and metric SLAM, providing also a natural integration of SLAM and the “robot awakening” problem. Other contributions of this thesis cover a wide variety of topics, such as optimal estimation in particle filters, a new probabilistic observation model for laser scanners based on consensus theory, a novel measure of the uncertainty in grid mapping, an efficient method for range-only SLAM, a grounded method for partitioning large maps into submaps, a multi-hypotheses approach to grid map matching, and a mathematical framework for extending simple obstacle avoidance methods to realistic robots