Conception et implémentation d'un algorithme de planification de chemin dans un jeu vidéo comportant un environnement triangularisé

La planification de chemin est un domaine de l'intelligence artificielle permettant à un personnage, un objet, une unité de se déplacer automatiquement, dans un environnement, en évitant les obstacles et sans intervention humaine. Ce déplacement s'effectue entre une configuration de départ et une configuration d'arrivée. Lors de ce déplacement, à aucun moment le personnage ne doit se retrouver dans une configuration invalide. Dans le contexte des jeux vidéo commerciaux actuels, cette technique est malheureusement encore peu utilisée correctement. De plus, peu de publications concernent la planification de chemin lorsqu'effectuée dans un environnement triangularisé. Lorsqu'utilisé dans un jeu vidéo, il est nécessaire que le calcul du chemin soit effectué très rapidement afin de fournir un temps de réaction presque immédiat au joueur. La solution calculée n'est alors pas forcément optimale mais propose un bon compromis si l'on souhaite mettre l'accent sur la vitesse de réponse. Nous expliquons d'abord le principe de la planification de chemin en détail et ensuite certaines des techniques les plus connues tels que Dijkstra, A*, Breadth First Search, Depth First Search, etc. Nous détaillons les avantages et inconvénients des environnements triangularisés par rapport aux autres techniques de maillage. Nous exposons aussi dans ce mémoire le fruit de nos recherches et expérimentations sur l'environnement de recherche Mammoth en comparant l'évolution de la planification de chemin dans ce contexte précis. Nous utilisons également les techniques existantes pour parcourir les cartes du jeu et discutons des problèmes rencontrés et des évolutions possibles. De nos jours, lorsque la planification de chemin est effectuée dans un environnement triangularisé, on parle souvent de A* pour la sélection des triangles et ensuite de parcours par les milieux des côtés des triangles ou bien par leur centre. Or, cela est loin d'être optimal et bien que rapide, propose un déplacement nettement plus long dans ce cas. Pour répondre à cette problématique, nous utilisons en particulier trois algorithmes spécifiques : Triangulation A* et Triangulation Reduction A* afin de sélectionner les triangles par lesquels le personnage va passer et l'algorithme funnel modifié pour le déplacement à l'intérieur de ces triangles. Pour conclure, nous comparons ces différentes techniques de planification de chemin dans ce contexte en comparant la vitesse d' exécution, le nombre de nœuds explorés et la distance parcourue notamment afin d'en déduire la technique la plus appropriée pour Mammoth.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Planification de chemin, pathfinding, triangulation, algorithmes, A*, funnel, TA*, TRA

Extraction et exploitation de l'information spatiale dans les modèles de sélection d'action

De nombreux domaines font intervenir des humanoïdes autonomes évoluant au sein d'environnements virtuels. Dans un but de réalisme ou de simulation, de nombreux travaux visent à doter ces humanoïdes de comportements de navigation crédibles. Les environnements virtuels purement géométriques sont insuffisants pour permettre le raisonnement spatial, et il existe donc un besoin d'extraire automatiquement une représentation plus adaptée de ces environnements. De plus, la navigation humaine dépend d'un compromis entre un grand nombre de critères pour ce qui est de la détermination d'objectifs et de la planification de chemin. Nous proposons une méthode originale permettant d'extraire une représentation structurée porteuse d'information d'un environnement à partir de sa géométrie, ainsi qu'un modèle de raisonnement spatial se basant sur cette représentation

Planification de chemins pour robot mobile explorateur de planète

L'intelligence artificielle implantée sur les robots mobiles explorateurs de planète (rovers) a une incidence directe sur la distance que peuvent parcourir ces robots. Dans un futur proche, les rovers devront parcourir de plus longues distances qu'ils ne le font actuellement. Pour cela, une partie de la solution consiste à changer les systèmes de vision stéréo passifs actuels par un système laser (LIDAR) permettant ainsi aux robots de voir plus loin et plus précisément. Cette modification amène en contrepartie une quantité énorme de données topographiques à traiter. Comme les ordinateurs embarqués sur les robots spatiaux sont généralement limités en capacité de calcul et en mémoire, les données obtenues du capteur doivent être compressées. Cette compression peut conduire à une représentation irrégulière de l'environnement qui implique à son tour de nombreuses complications au niveau des algorithmes de génération de chemin. Comme les robots auront une façon différente de comprendre leur environnement, ils devront utiliser une nouvelle approche pour naviguer et planifier des chemins. Ce projet de recherche vise [à] développer une méthode de planification de chemin capable d'opérer dans une représentation irrégulière de l'environnement. L'algorithme développé doit générer des chemins qui atteignent les destinations fixées par un algorithme de navigation de plus haut niveau. Ce chemin doit être : sécuritaire, continu, lisse, court, prendre en compte les contraintes mécaniques du robot et engendrer une faible consommation énergétique. L'algorithme quant à lui doit être rapide, robuste et ne doit pas surcontraindre ce problème d'optimisation. Pour atteindre ces objectifs, le candidat propose l'utilisation d'une approche élégante basée sur une analogie à la mécanique des fluides. L'idée générale est d'utiliser l'environnement du robot comme un bassin de fluide sans viscosité. Dans ce bassin, il entre une quantité constante de fluide à la position initiale du robot et ce même débit ressort à la destination à atteindre. La résolution de l'écoulement stabilisé permet de tracer des lignes de courant qui s'avèrent de bons chemins candidats. Enfin, c'est au moyen de certains critères d'optimisation que le meilleur chemin parmi l'ensemble des lignes de courant est sélectionné. Afin de confronter cette méthode à l'état de l'art, une rigoureuse comparaison a été effectuée avec l'approche de recherche de graphe A*. Cette dernière est largement utilisée depuis des décennies par l'industrie et certaines agences spatiales. Cette comparaison a permis de mettre en lumière les avantages et inconvénients des deux méthodes et a conduit à la fusion des deux afin d'obtenir une approche hybride. Celle-ci permet de faire ressortir les avantages des deux méthodes individuelles et d'atténuer les inconvénients. Afin de valider la performance des méthodes et de confirmer l'atteinte des objectifs, les algorithmes ont été mis à l'épreuve sur une vaste banque de données de terrains réels mesurés. Sur ces centaines de terrains, les algorithmes ont planifié des chemins générant ainsi de nombreux résultats expérimentaux. Une analyse des résultats a permis de conclure à l'atteinte de l'ensemble des objectifs du projet. Les méthodes proposées ont de plus été implantées avec succès sur un banc d'essai robotisé de l'Agence spatiale canadienne. Le résultat ultime du projet est une démonstration d'envergure de l'autonomie du robot et donc par le fait même de la fonctionnalité de l'algorithme de génération de chemin. Dans cette démonstration appelée Avatar Explore, les positions à atteindre par le robot proviennent d'un signal de la Station spatiale internationale. L'expérience a eu lieu au courant de l'été et de l'automne 2009 avec aux commandes l'astronaute canadien Robert Thirsk. Celui-ci a envoyé de nombreuses consignes à un robot qui utilisait le fruit de ce projet de recherche

Extensions of sampling-based approaches to path planning in complex cost spaces: applications to robotics and structural biology

Planifier le chemin d’un robot dans un environnement complexe est un problème crucial en robotique. Les méthodes de planification probabilistes peuvent résoudre des problèmes complexes aussi bien en robotique, qu’en animation graphique, ou en biologie structurale. En général, ces méthodes produisent un chemin évitant les collisions, sans considérer sa qualité. Récemment, de nouvelles approches ont été créées pour générer des chemins de bonne qualité : en robotique, cela peut être le chemin le plus court ou qui maximise la sécurité ; en biologie, il s’agit du mouvement minimisant la variation énergétique moléculaire. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs extensions de ces méthodes, pour améliorer leurs performances et leur permettre de résoudre des problèmes toujours plus difficiles. Les applications que nous présentons viennent de la robotique (inspection industrielle et manipulation aérienne) et de la biologie structurale (mouvement moléculaire et conformations stables). ABSTRACT : Planning a path for a robot in a complex environment is a crucial issue in robotics. So-called probabilistic algorithms for path planning are very successful at solving difficult problems and are applied in various domains, such as aerospace, computer animation, and structural biology. However, these methods have traditionally focused on finding paths avoiding collisions, without considering the quality of these paths. In recent years, new approaches have been developed to generate high-quality paths: in robotics, this can mean finding paths maximizing safety or control; in biology, this means finding motions minimizing the energy variation of a molecule. In this thesis, we propose several extensions of these methods to improve their performance and allow them to solve ever more difficult problems. The applications we present stem from robotics (industrial inspection and aerial manipulation) and structural biology (simulation of molecular motions and exploration of energy landscapes)

Interactions entre robots : aspects dynamiques et sensoriels

La vision pour les robots mobiles -- Planification de chemin pour les robots mobiles -- Les régions atteignalbles d'un système dynamique -- La coopération et l'interaction de robots mobiles -- Concept de carte dynamique -- Utilisation des cartes dynamiques pour la planification -- Apprentissage des cartes dynamiques -- Banc d'essai expérimental -- Système d'odométrie simulée -- Protocole de communication entre les stations de travail -- Système de vision active -- Implantation du système de planification basée sur les cartes dynamiques sur le banc d'essai expérimental

Extensions of sampling-based approaches to path planning in complex cost spaces: applications to robotics and structural biology

Planning a path for a robot in a complex environment is a crucial issue in robotics. So-called probabilistic algorithms for path planning are very successful at solving difficult problems and are applied in various domains, such as aerospace, computer animation, and structural biology. However, these methods have traditionally focused on finding paths avoiding collisions, without considering the quality of these paths. In recent years, new approaches have been developed to generate high-quality paths: in robotics, this can mean finding paths maximizing safety or control; in biology, this means finding motions minimizing the energy variation of a molecule. In this thesis, we propose several extensions of these methods to improve their performance and allow them to solve ever more difficult problems. The applications we present stem from robotics (industrial inspection and aerial manipulation) and structural biology (simulation of molecular motions and exploration of energy landscapes)

Automated generation of geometrically-precise and semantically-informed virtual geographic environnements populated with spatially-reasoning agents

La Géo-Simulation Multi-Agent (GSMA) est un paradigme de modélisation et de simulation de phénomènes dynamiques dans une variété de domaines d'applications tels que le domaine du transport, le domaine des télécommunications, le domaine environnemental, etc. La GSMA est utilisée pour étudier et analyser des phénomènes qui mettent en jeu un grand nombre d'acteurs simulés (implémentés par des agents) qui évoluent et interagissent avec une représentation explicite de l'espace qu'on appelle Environnement Géographique Virtuel (EGV). Afin de pouvoir interagir avec son environnement géographique qui peut être dynamique, complexe et étendu (à grande échelle), un agent doit d'abord disposer d'une représentation détaillée de ce dernier. Les EGV classiques se limitent généralement à une représentation géométrique du monde réel laissant de côté les informations topologiques et sémantiques qui le caractérisent. Ceci a pour conséquence d'une part de produire des simulations multi-agents non plausibles, et, d'autre part, de réduire les capacités de raisonnement spatial des agents situés. La planification de chemin est un exemple typique de raisonnement spatial dont un agent pourrait avoir besoin dans une GSMA. Les approches classiques de planification de chemin se limitent à calculer un chemin qui lie deux positions situées dans l'espace et qui soit sans obstacle. Ces approches ne prennent pas en compte les caractéristiques de l'environnement (topologiques et sémantiques), ni celles des agents (types et capacités). Les agents situés ne possèdent donc pas de moyens leur permettant d'acquérir les connaissances nécessaires sur l'environnement virtuel pour pouvoir prendre une décision spatiale informée. Pour répondre à ces limites, nous proposons une nouvelle approche pour générer automatiquement des Environnements Géographiques Virtuels Informés (EGVI) en utilisant les données fournies par les Systèmes d'Information Géographique (SIG) enrichies par des informations sémantiques pour produire des GSMA précises et plus réalistes. De plus, nous présentons un algorithme de planification hiérarchique de chemin qui tire avantage de la description enrichie et optimisée de l'EGVI pour fournir aux agents un chemin qui tient compte à la fois des caractéristiques de leur environnement virtuel et de leurs types et capacités. Finalement, nous proposons une approche pour la gestion des connaissances sur l'environnement virtuel qui vise à supporter la prise de décision informée et le raisonnement spatial des agents situés

Architecture et implantation en temps réel d'un système autonome de stationnement d'un véhicule automobile

Conception du véhicule -- Odométrie -- Modèle dynamique du véhicule -- Problème de suivi de chemin -- Contrôle de mouvement -- Filtrage des données odométriques -- Contrôleur de position et de vitesse pour le système en translation -- Correction d'erreur de suivi de chemin -- Suivi de chemin -- Planification de chemin -- Méthode de Barraquant et Latombe -- Méthode de Laumond et Taix -- Chemin holonome -- Chemin canonique -- Chemin non-holonome -- Description du système de vision -- Calibration des paramètres de la caméra -- Appariement -- Estimation de la structure -- Identification de l'espace de stationnement -- Construction de la carte globale -- Identification de l'espace de stationnement -- Rétro action visuelle

Densité de trafic émergente pour des véhicules intelligents communiquants guidés par heuristique

International audienceDans cet article, nous étudions la densité et le comportement émergent du trafic, composé de plu-sieurs centaines de véhicules intelligents, en fonction de la communication véhicule-à-véhicule (V2V) (pour qu'un véhicule perçoive le trafic) et d'heuristiques de planification de chemin dynamique (pourqu'un véhicule atteigne sa destination) en environnement urbain. Les modes de communication idéale / réaliste / aucune sont croisés avec les heuristiques boussole / vers-plus-peuplé / vers-moins-peuplé pour mesurer la vitesse moyenne de trajet de chaque véhicule, modélisé par un automate à états finis. Le modèle de communication V2V, basé sur des modèles de propagation de signal et sur MAC (medium access control), est présenté. Nos expériences, des simulations comprenant jusqu'à 400 véhicules en environnement urbain réaliste, montrent que la communication et les heuristiques conduisent à une meilleur vitesse moyenne globale qu'une absence de communication ; et que, à chaque fois qu'il y a un chemin secondaire, fuir le trafic conduit à des performances globales meilleures que suivre le trafic