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    Commande collaborative d'un fauteuil roulant dans un environnement partiellement connu

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    RÉSUMÉ Depuis des années, des chercheurs et des étudiants aux cycles supérieurs de trois universités au Québec ont travaillé au projet de réalisation d’un prototype d’un Fauteuil Roulant Motorisé Intelligent (FRMI). C’est un robot mobile équipé de capteurs, de caméras et de modules de contrôle permettant à la chaise roulante d’accomplir de nombreuses tâches autonomes avec assistance aux utilisateurs. Malgré le bon état d’avancement de ces travaux de recherche, il nous reste plusieurs aspects à améliorer et perfectionner. En effet, le fauteuil possède des modules de cartographie et localisation simultanées (Simultaneous Localization And Mapping (SLAM)), de navigation complètement autonome, et de contrôle collaboratif qui assiste les usagers en combinant les commandes de téléopération et autonomes. Pour utiliser le contrôle collaboratif, il faut déterminer une ou plusieurs destinations potentielles dans la carte de l’environnement. Avec les commandes données par l’utilisateur, le système estime son intention et l’aide à atteindre la destination. Pour les personnes âgées, les utilisateurs principaux des fauteuils roulants, il n’est pas concevable de naviguer pour créer la carte de l’environnement, de la lire et d’y placer des destinations potentielles. Pour simplifier la tâche de l’utilisateur, nous devons localiser le véhicule dans une carte connue a priori et utiliser cette carte dans un algorithme de SLAM et inférer automatiquement l’intention de l’utilisateur au cours de la navigation. Le but de ce projet est alors de compléter l’environnement de travail autour du module de contrôle collaboratif en améliorant le module de cartographie et de créer un module qui détermine des destinations potentielles dans la carte afin de les placer automatiquement dans l’environnement de navigation de la chaise. La réalisation de ces objectifs est accomplie par une étude du module de contrôle collaboratif, l’insertion de la carte connue a priori dans un algorithme de SLAM et la détection automatique de points d’intérêt dans cette carte. La première partie consiste à comparer des algorithmes de SLAM existants pour choisir le plus approprié à notre application. D’un autre côté, une technique de construction des données de SLAM à partir d’une carte de l’environnement est implémentée et testée grâce à un algorithme qui crée une carte de type SLAM à partir d’une génération de trajectoires virtuelles.----------ABSTRACT Researchers and students in three universities of Quebec, École Polytechnique de Montréal, University de Montréal and McGill University have been working on the Intelligent Powered Wheelchair (IPW) for many years. A wheelchair which has the ability to do some daily tasks with the help of sensors and computers was developed. It can navigate autonomously or create a map of the environment by itself. Therefore, it can be considered as a mobile robot. Despite the fact that the IPW is in a very advanced state and was developed for years, improvements can still be made. Indeed, the chair possessed a SLAM module to create a map and localize the chair in the environment, a navigation module which can navigate autonomously inside the map or assists the user to control the chair without ignoring their command by combining the autonomous navigation with the manual navigation. It is called shared autonomy. In order to use the shared autonomy, first of all, we need to determine the possible destination on the map. Then, the controller will analyse the manoeuver of the user and after that, it will guess the user’s intention before leading the robot to the destination. For the main user of the wheelchair, the elderly, the utilization of such function is not obvious. In order to simplify the user’s works, we need to locate the robot in the map and then define all the destinations automatically. The project completes the workflow of the shared autonomy control by improving the SLAM algorithm of the IPW and by creating a module which analyses the map and determines all the destinations. In this thesis, we analyse many methods of SLAM available before deciding to implement one in our chair. Second, we will modify the design of the algorithm so we can load a map before navigating by creating a virtual trajectory which navigate the existing map. Finally, we create a module that can find all the destinations in the map and manage to put it in the SLAM all automatically. We want to improve the user experience by simplifying its tasks. Our works can support the shared autonomy algorithm to reach as many patients as possible, even the one who are not used to modern technology

    Exploitation de données tridimensionnelles pour la cartographie et l'exploration autonome d'environnements urbains

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    Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-200

    Atlas multi-couches pour robot mobile

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    En cherchant à connaitre les origines de la vie sur Terre, on se demande également si elle peut se trouver ailleurs. Malgré le fait que Mars nous est voisine et qu'elle ne semble pas en démontrer la présence, on désire toutefois l'étudier et la comparer avec la Terre. Pour y arriver, l'Homme a recours à la technologie : les télescopes, satellites, sondes et robots servent à observer Mars. À chacune des expéditions d'observation de Mars, nous cherchons à en connaître davantage et améliorons en conséquence la technologie utilisée. C'est pour cela que la prochaine génération de véhicules d'exploration planétaire nécessitera une plus grande autonomie de navigation. De tels requis impliquent une gestion adéquate de données géoréférencées potentiellement volumineuses et denses, représentées sous la forme de cartes. Ce mémoire présente l'état des recherches faites sur un système de gestion de données utilisable dans un contexte d'exploration planétaire autonome. Pour valider un tel système, il a fallu utiliser, mais ,également constituer, un répertoire de cartes en trois dimensions ayant été géoréférencées. Afin d'obtenir un répertoire représentatif du contexte d'utilisation, il a également été nécessaire de développer un comportement d'exploration et de navigation sur une plateforme robotisée, capable d'acquérir les cartes requises. À l'aide de ce répertoire, il a été possible de vérifier les capacités, les performances ainsi que l'exactitude des opérations effectuées à l'aide du système de gestion proposé. Un article intégré au mémoire présente la conception d'un tel système de gestion de données, ainsi qu'une solution permettant de gérer dynamiquement une variété de données, l'incertitude des relations spatiales entre deux cartes, de procurer un mécanisme de planification de chemins au travers des cartes, ainsi que la corrélation des cartes pour les opérations de localisation. Cet article présente également les résultats expérimentaux sur l'utilisation du système de gestion atlas par un véhicule d'exploration autonome. En plus de démontrer la faisabilité et l'utilité d'un tel gestionnaire de données en navigation autonome, le système pourrait également être utilisé comme plateforme d'analyse afin de comparer les performances de différents algorithmes de recalage de surfaces

    Navigation globale d'un fauteuil roulant motorisé dans de grands espaces intérieurs

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    Résumé Dans ce mémoire nous présentons un nouveau module de navigation conçu pour un fauteuil roulant motorisé. Ce module a pour objectif de fournir des fonctionnalités essentielles à l'ensemble des personnes à mobilité réduite utilisant ces fauteuils. Différents services ont été prévus lors de la conception de ce module, tels que l'assistance à l'évitement d'obstacle, l'exécution de manœuvres automatiques (mouvements rectilignes, suivi de personnes, traversée de passages étroits et stationnement) et la génération de carte de l'environnement, le tout en respectant les modalités de sécurité et convivialité. De plus, il a été conçu et développé sous une plateforme collaborative de développement se distinguant par sa facilité d'intégration et sa modularité. Même si nous nous limitons sur un fauteuil roulant, ce travail contribue au domaine de la robotique mobile avec l'architecture de contrôle proposée, cette architecture englobant : un superviseur, un mode manuel, un mode semi-manuel et un mode automne. Ainsi, il propose des solutions au problème de navigation globale en fournissant une méthode de construction de carte basée sur différents capteurs, et une méthode de localisation globale permettant de se retrouver sur une carte. Le prototype développé se caractérise par la multitude de capteurs utilisés : télémètre laser, télémètre ultrason et caméra Kinect. Nous allons présenter un travail de synthèse permettant d'identifier parmi ces capteurs, ceux nécessaires pour assurer les performances recherchées dans un tel module de navigation. Enfin, l'ensemble des expérimentations que nous avons effectuées, incluant des cartographies de grands espaces, démontre les performances de notre module de navigation, ainsi que ses limites.---------- Abstract In this thesis we present a new navigation system designed for powered wheelchairs. This system aims at providing essential functionalities to disabled people using wheelchairs. Different services were planned during the design of the navigation module, such as collision avoidance, execution of automatic maneuvers (straight movements, following a person, passing through narrow passage and parking) but also generating maps of the environment. All these actions must comply with the terms of safety and security. In addition, it has been designed and developed in a collaborative operating system characterized by its ease of integration and modularity. Even if we do limit our investigation to motorized wheelchairs, our new control architecture is a contribution to the field of mobile robotics with the proposed control architecture. This architecture includes: a supervisor, a manual mode, a semi-manual mode and an automatic mode. Thus, it offers solutions to the global navigation problem by providing a mapping method based on various sensors, and a global localisation method to localise on a map. The prototype developed is characterized by a multitude of sensors: laser rangefinder, ultrasound rangefinder and Kinect camera. We will perform a synthesis to identify among these sensors, those necessary to ensure the desired performance in such a navigation module. Finally, the set of experiments we carried out, including mapping of large interior spaces, demonstrates the performance of our navigation module and its limits

    Commande collaborative pour un fauteuil roulant intelligent

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    RÉSUMÉ Le contrôle partagé est l’une des plus importantes problématiques à laquelle les chercheurs font face dans le domaine de l’interaction entre l’Homme et la machine. Il est souvent appliqué pour les véhicules motorisés avec contrôle assisté tels que les fauteuils roulants électriques, les marcheurs médicaux, les véhicules d’exploration spatiale et l’exploration sous-marine... Il est aussi utilisé pour la robotique manipulatrice avec les modules de téléopération des bras manipulateurs et des instruments chirurgicaux. Le but de ce mémoire est le développement d’un système de contrôle collaboratif entre un opérateur humain et un Fauteuil Roulant Motorisé Intelligent (FRMI) afin de faciliter les tâches de navigation pour les personnes à mobilité réduite dont la maladie affecte leur aptitude pour contrôler la machine d’une manière précise. Nous proposons donc un module de navigation qui se base théoriquement sur les processus de décision de Markov afin d’estimer d’une part l’intention du pilote et corriger d’autre part ses commandes dans le cas de danger. Ce module donne une importance majeure aux signaux de contrôle de l’humain qui est considéré dans tout le travail comme étant la source primaire de décision. Par conséquent, le module se contente uniquement de l’assister. Deux modes de fonctionnement de notre contrôleur collaboratif ont été créés afin de satisfaire divers styles de conduite et fournir des degrés d’assistances différents. Pour le premier mode, l’utilisateur fixe une ou plusieurs destinations sur la carte de l’environnement créée par le fauteuil en temps réel et ainsi pendant qu’il navigue librement, la machine estime son intention en observant ses commandes pour l’aider à atteindre la destination la plus probable en évitant tous les dangers. Par contre, pour le deuxième mode de fonctionnement, nous présentons un degré d’assistance plus élevé, autrement dit les rôles sont inversés et c’est le FRMI qui se chargera de toutes les tâches de navigation (planification de trajectoire, détermination de commandes de vitesse, évitement d’obstacle...). Le rôle du pilote se résume initialement dans l’expression d’une destination finale mais il peut reprendre le contrôle à tout instant si par exemple il change d’avis pendant la navigation et il veut atteindre un point intermédiaire sur la carte. Notre travail contribue à l’amélioration de l’interaction entre l’humain et la machine en partageant le contrôle pendant la navigation. Il assure aussi une sécurité supplémentaire en prévoyant les risques d’accrochage pour réduire la vitesse en cas de danger non détecté par l’usager.----------ABSTRACT Shared autonomy or shared control is one of the most important challenge that pushes researchers to focus more and more on the application of this kind of concept in the assistive technology. It adequately accommodates the living standards of the elderly and disabled communities. It helps them to accomplish the daily tasks with comfort and no assistance. To this end, we have chosen the Partially Observable Markov Decision Process in order to formulate our shared control of the semi-autonomous module added to our SmartWheeler in order to facilitate navigation tasks and to control the machine in a precise manner. Our decision process estimates firstly the intention of the driver and then corrects all his commands in case of danger. This gives the operator a lot of freedom in controlling the machine. As we consider human mind as a very good item to resolve quickly complex problem, it represents the primary source of decision in our work. Moreover, two modes of operation in our collaborative controller have been created to suit the driving style and provide different degrees of assistance. The user has to set one or more goals in the map. Then, with the first mode, he/she can navigate freely between all those goals. The SmartWheeler estimates his/her intention in order to help him/her to reach the intended destination. For the second mode of operation, we set a higher degree of assistance. The two controlling agents (human and machine) swap roles, so that the collaborative module takes in charge all navigation tasks (path planning, speed controls, obstacle avoidance...) and the pilot after choosing the final destination has to let the machine do the job. However, he/she also can take control at any time he/she wants. For example, if he/she changes his/her mind during the navigation and wants to reach an other goal, he/she has to give some velocity commands with the joystick and the module switches automatically to the first mode. Our work contributes to the improvement of human-machine interaction. It provides additional security by detecting collisions and dangerous scenarios. It reduces the speed and corrects orientations. We performed a user study to test our shared autonomy in several scenarios. The results show that our system did not cause any conflict between the two controlling agents. The subjects were not able to perceive the intervention of the module and they felt safer using our algorithm

    Des cartes combinatoires pour la construction automatique de modèles d'environnement par un robot mobile

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    Ce travail s'inscrit dans la problématique classique de localisation et de cartographie simultanées pour un robot mobile évoluant en milieu intérieur supposé inconnu. Son originalité réside dans la définition d'un modèle de carte très structuré fondé sur un outil algébrique appelé « carte combinatoire », qui combine plusieurs types de représentations géométriques (modèles surfaciques et cartes basées sur des primitives géométriques) et fournit des informations topologiques telles que les liens d'adjacence. Nous détaillons la chaîne algorithmique permettant de construire des cartes en ligne suivant ce modèle, avec un robot équipé d'un télémètre laser à balayage : il s'agit d'adapter les techniques habituelles basées sur le filtrage de Kalman afin de gérer les relations d'adjacence (appariement de chaînes polygonales, définition de points de cassure virtuels, mises à jour géométrique et topologique spécifiques). Des résultats expérimentaux illustrent et valident les divers mécanismes mis en oeuvre. ABSTRACT : This thesis focuses on the well-known Simultaneous Localization And Map-building (SLAM) problem for indoor mobile robots. The novelty of this work lies in the definition of a well-structured map model based on an algebraic tool called « combinatorial map » which combines different kinds of geometric representations (space-based, grid-based as well as feature-based formats) and provides topological information such as adjacency links between map elements. We describe the whole algorithm designed to build maps on line according to this model, using a robot equipped with a laser scanner. Classical techniques relying on Kalman filtering are adapted in order to deal with adjacency relationships (via polyline matching, the use of virtual break-points and specific geometric and topological update operations). Exeprimental results are presented to illustrate and validate the various mecanisms involved in this process

    PJE - Robotique mobile

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    Este proyecto consiste en tomar la plataforma Turtlebot3 y estudiar los modelos que le permiten desplazarse mediante el mapeo del entorno, para acabar generalizando las estrategias de navegación a las plataformas móviles industriales. Para ello, se estudiará la plataforma, se pondrán en marcha las herramientas de simulación asociadas y se probarán los algoritmos disponibles en la plataforma para adaptar y optimizar su funcionamiento. Esta plataforma está equipada con una interfaz principal que acepta comandos en lenguaje ROS (Robot Operating System).This project consists of taking the Turtlebot3 platform and studying the models that allow it to move by mapping the environment, in order to generalise the navigation strategies to industrial mobile platforms. To do this, the platform will be studied, the associated simulation tools will be implemented and the algorithms available on the platform will be tested in order to adapt and optimise its operation. This platform is equipped with a main interface that accepts commands in ROS (Robot Operating System) languageDepartamento de Ciencias de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica, Expresión Gráfica en la Ingeniería, Ingeniería Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría, Ingeniería Mecánica e Ingeniería de los Procesos de FabricaciónGrado en Ingeniería en Organización Industria

    Fusion de données multi-capteurs pour la construction incrémentale du modèle tridimensionnel texturé d'un environnement intérieur par un robot mobile

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    Ce travail traite la Modélisation 3D d'un environnement intérieur par un robot mobile. La principale contribution concerne la construction d'un modèle géométrique hétérogène combinant des amers plans texturés, des lignes 3D et des points d'intérêt. Pour cela, nous devons fusionner des données géométriques et photométriques. Ainsi, nous avons d'abord amélioré la stéréovision, en proposant une approche de la mise en correspondance stéréoscopique par coupure de graphe. Notre contribution réside dans la construction d'un graphe réduit qui a permis d'accélérer la méthode globale et d'obtenir de meilleurs résultats que les méthodes locales. Aussi, pour percevoir l'environnement, le robot est équipé d'un télémètre laser 3D et d'une caméra. Nous proposons une chaîne algorithmique permettant de construire une carte hétérogène, par l'algorithme de Cartographie et Localisation Simultanées (EKF-SLAM). Le placage de la texture sur les facettes planes a permis de solidifier l'association de données.This thesis examines the problem of 3D Modelling of indoor environment by a mobile robot. Our main contribution consists in constructing a heterogeneous geometrical model containing textured planar landmarks, 3D lines and interest points. For that, we must fuse geometrical and photometrical data. Hence, we began by improving the stereo vision algorithm, and proposed a new approach of stereo matching by graph cuts. The most significant contribution is the construction of a reduced graph that allows to accelerate the global method and to provide better results than the local methods. Also, to perceive the environment, the robot is equipped by a 3D laser scanner and by a camera. We proposed an algorithmic chain allowing to incrementally constructing a heterogeneous map, using the algorithm of Simultaneous Localization and Mapping based (EKF-SLAM). Mapping the texture on the planar landmarks makes more robust the phase of data association

    Des cartes combinatoires pour la construction automatique de modèles d'environnement par un robot mobile

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    Ce travail s'inscrit dans la problématique classique de localisation et de cartographie simultanées pour un robot mobile évoluant en milieu intérieur supposé inconnu. Son originalité réside dans la définition d'un modèle de carte très structuré fondé sur un outil algébrique appelé « carte combinatoire », qui combine plusieurs types de représentations géométriques (modèles surfaciques et cartes basées sur des primitives géométriques) et fournit des informations topologiques telles que les liens d'adjacence. Nous détaillons la chaîne algorithmique permettant de construire des cartes en ligne suivant ce modèle, avec un robot équipé d'un télémètre laser à balayage : il s'agit d'adapter les techniques habituelles basées sur le filtrage de Kalman afin de gérer les relations d'adjacence (appariement de chaînes polygonales, définition de points de cassure virtuels, mises à jour géométrique et topologique spécifiques). Des résultats expérimentaux illustrent et valident les divers mécanismes mis en oeuvre

    Gestion de mémoire pour la détection de fermeture de boucle pour la cartographie temps réel par un robot mobile

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    Pour permettre à un robot autonome de faire des tâches complexes, il est important qu'il puisse cartographier son environnement pour s'y localiser. À long terme, pour corriger sa carte globale, il est nécessaire qu'il détecte les endroits déjà visités. C'est une des caractéristiques les plus importantes en localisation et cartographie simultanée (SLAM), mais aussi sa principale limitation. La charge de calcul augmente en fonction de la taille de l'environnement, et alors les algorithmes n'arrivent plus à s'exécuter en temps réel. Pour résoudre cette problématique, l'objectif est de développer un nouvel algorithme de détection en temps réel d'endroits déjà visités, et qui fonctionne peu importe la taille de l'environnement. La détection de fermetures de boucle, c'est-à-dire la reconnaissance des endroits déjà visités, est réalisée par un algorithme probabiliste robuste d'évaluation de la similitude entre les images acquises par une caméra à intervalles réguliers. Pour gérer efficacement la charge de calcul de cet algorithme, la mémoire du robot est divisée en mémoires à long terme (base de données), à court terme et de travail (mémoires vives). La mémoire de travail garde les images les plus caractéristiques de l'environnement afin de respecter la contrainte d'exécution temps réel. Lorsque la contrainte de temps réel est atteinte, les images des endroits vus les moins souvent depuis longtemps sont transférées de la mémoire de travail à la mémoire à long terme. Ces images transférées peuvent être récupérées de la mémoire à long terme à la mémoire de travail lorsqu'une image voisine dans la mémoire de travail reçoit une haute probabilité que le robot soit déjà passé par cet endroit, augmentant ainsi la capacité de détecter des endroits déjà visités avec les prochaines images acquises. Le système a été testé avec des données préalablement prises sur le campus de l'Université de Sherbrooke afin d'évaluer sa performance sur de longues distances, ainsi qu'avec quatre autres ensembles de données standards afin d'évaluer sa capacité d'adaptation avec différents environnements. Les résultats suggèrent que l'algorithme atteint les objectifs fixés et permet d'obtenir des performances supérieures que les approches existantes. Ce nouvel algorithme de détection de fermeture de boucle peut être utilisé directement comme une technique de SLAM topologique ou en parallèle avec une technique de SLAM existante afin de détecter les endroits déjà visités par un robot autonome. Lors d'une détection de boucle, la carte globale peut alors être corrigée en utilisant la nouvelle contrainte créée entre le nouveau et l'ancien endroit semblable
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