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Cartographie, localisation et planification simultaneĢes āen ligneā, aĢ long terme et aĢ grande eĢchelle pour robot mobile
Pour eĢtre en mesure de naviguer dans des endroits inconnus et non structureĢs, un robot doit pouvoir cartographier lāenvironnement afin de sāy localiser. Ce probleĢme est connu sous le nom de cartographie et localisation simultaneĢes (ou SLAM pour Simultaneous Localization and Mapping). Une fois la carte de lāenvironnement creĢeĢe, des taĢches requeĢrant un deĢplacement dāun endroit connu aĢ un autre peuvent ainsi eĢtre planifieĢes. La charge de calcul du SLAM est deĢpendante de la grandeur de la carte. Un robot a une puissance de calcul embarqueĢe limiteĢe pour arriver aĢ traiter lāinformation āen ligneā, cāest-aĢ-dire aĢ bord du robot avec un temps de traitement des donneĢes moins long que le temps dāacquisition des donneĢes ou le temps maximal permis de mise aĢ jour de la carte. La navigation du robot tout en faisant le SLAM est donc limiteĢe par la taille de lāenvironnement aĢ cartographier.
Pour reĢsoudre cette probleĢmatique, lāobjectif est de deĢvelopper un algorithme de SPLAM (Simultaneous Planning Localization and Mapping) permettant la navigation peu importe la taille de lāenvironment. Pour geĢrer efficacement la charge de calcul de cet algorithme, la meĢmoire du robot est diviseĢe en une meĢmoire de travail et une meĢmoire aĢ long terme. Lorsque la contrainte de traitement āen ligneā est atteinte, les endroits vus les moins souvent et qui ne sont pas utiles pour la navigation sont transfeĢreĢes de la meĢmoire de travail aĢ la meĢmoire aĢ long terme. Les endroits transfeĢreĢs dans la meĢmoire aĢ long terme ne sont plus utiliseĢs pour la navigation. Cependant, ces endroits transfeĢreĢs peuvent eĢtre reĢcupeĢreĢes de la meĢmoire aĢ long terme aĢ la meĢmoire de travail lorsque le le robot sāapproche dāun endroit voisin encore dans la meĢmoire de travail. Le robot peut ainsi se rappeler increĢmentalement dāune partie de lāenvironment a priori oublieĢe afin de pouvoir sāy localiser pour le suivi de trajectoire.
Lāalgorithme, nommeĢ RTAB-Map, a eĢteĢ testeĢ sur le robot AZIMUT-3 dans une premieĢre expeĢrience de cartographie sur cinq sessions indeĢpendantes, afin dāeĢvaluer la capaciteĢ du systeĢme aĢ fusionner plusieurs cartes āen ligneā. La seconde expeĢrience, avec le meĢme robot utiliseĢ lors de onze sessions totalisant 8 heures de deĢplacement, a permis dāeĢvaluer la capaciteĢ du robot de naviguer de facĢ§on autonome tout en faisant du SLAM et planifier des trajectoires continuellement sur une longue peĢriode en respectant la contrainte de traitement āen ligneā . Enfin, RTAB-Map est compareĢ aĢ dāautres systeĢmes de SLAM sur quatre ensembles de donneĢes populaires pour des applications de voiture autonome (KITTI), balayage aĢ la main avec une cameĢra RGB-D (TUM RGB-D), de drone (EuRoC) et de navigation inteĢrieur avec un robot PR2 (MIT Stata Center).
Les reĢsultats montrent que RTAB-Map peut eĢtre utiliseĢ sur de longue peĢriode de temps en navigation autonome tout en respectant la contrainte de traitement āen ligneā et avec une qualiteĢ de carte comparable aux approches de lāeĢtat de lāart en SLAM visuel et avec teĢleĢmeĢtre laser. ll en reĢsulte dāun logiciel libre deĢployeĢ dans une multitude dāapplications allant des robots mobiles inteĢrieurs peu couĢteux aux voitures autonomes, en passant par les drones et la modeĢlisation 3D de lāinteĢrieur dāune maison