3 pagesNational audienceLa deuxième édition du défi CAROTTE, organisé par l'ANR et la DGA, aura lieu fin juin à Bourges. Son objectif : vérifier la capacité de petits robots terrestres pour des missions de reconnaissance en environnement intérieur. Après avoir remporté l'édition 2010, la Team CoreBots présente son nouveau robot dédié à l'édition 2011. Sans en révéler tous les secrets, ce papier expose les grandes lignes de notre architecture et de notre stratégie

Benazet, Louis

Bouraoui, Laurent

Steux, Bruno

Thorel, Sylvain

HAL-MINES ParisTech

CoreBot M : Le robot de la Team CoreBots pre´pare´pour l’e´dition 2011 du de´fi CarotteBruno Steux, Laurent Bouraoui, Sylvain Thorel, Louis BenazetTo cite this version:Bruno Steux, Laurent Bouraoui, Sylvain Thorel, Louis Benazet. CoreBot M : Le robot dela Team CoreBots pre´pare´ pour l’e´dition 2011 du de´fi Carotte. 6th National Conference onControl Architectures of Robots, May 2011, Grenoble, France. 2011. <inria-00599610>HAL Id: inria-00599610https://hal.inria.fr/inria-00599610Submitted on 10 Jun 2011HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestine´e au de´poˆt et a` la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publie´s ou non,e´manant des e´tablissements d’enseignement et derecherche franc¸ais ou e´trangers, des laboratoirespublics ou prive´s.1CoreBot M : Le robot de la Team CoreBots préparépour l’édition 2011 du défi CarotteBruno STEUX, Laurent BOURAOUI, Sylvain THOREL, Mines ParisTechLouis BENAZET, Intempora SAAbstract—La deuxième édition du défi CAROTTE, organisépar l’ANR et la DGA, aura lieu fin juin à Bourges. Son objectif :vérifier la capacité de petits robots terrestres pour des missions dereconnaissance en environnement intérieur. Après avoir remportél’édition 2010, la Team CoreBots présente son nouveau robotdédié à l’édition 2011. Sans en révéler tous les secrets, ce papierexpose les grandes lignes de notre architecture et de notrestratégie.INTRODUCTIONAfin de répondre aux exigences du nouveau règlementet aux évolutions technologiques - notamment l’apparitionde la Kinect -, la Team CoreBots présentera en 2011 unrobot profondément modifié, appelé CoreBot M. En voici lesprincipaux points marquants :• L’adoption d’une toute nouvelle plateforme mobile à6 roues (cf. figure 1). Comme l’année dernière, nousn’avons pas retenu une plateforme dédiée à une utilisationen intérieur, mais une plateforme très générique. Capablede franchir des marches ou de rouler dans le gravier oul’herbe haute, ce robot 6 roues se rapproche d’un produitfini. Le CoreBot M, architecturé autour d’une carte mère àbase de Core i7 faisant tourner Ubuntu 10.04LTS, intègreun capteur laser Hokuyo UTM30LX, une Kinect, unecentrale inertielle 6 axes VectorNav (utilisée pour détecterles pentes), et un capteur ultrasons très directif permettantd’éviter vitres et autres miroirs...• L’adoption d’un nouveau capteur : la Kinect, utilisé pourla reconnaissance des objets comme pour l’évitementdes obstacles proches. Il permet aussi de reconstruire encouleur l’environnement 3D du robot. Contrairement àl’édition 2010 où le robot devait s’arrêter pour effectuerun Scan 3d, les scans sont cette année obtenus à la voléesans arrêter le robot, tout en étant texturés. Par ailleurs,la Kinect nous permet aussi de détecter tous les objetsproches à éviter, y compris les tables que nous avionsbien du mal à éviter l’année passée (nous tentions depasser dessous, entrainant le renversement du robot...).Le SLAM continue à s’appuyer sur le laser HokuyoUTM30LX, qui offre une précision et une portée trèssupérieure à la Kinect et surtout une converture de 270°,très adaptée à un robot à la vitesse de rotation importante.• Un logiciel embarqué présentant de grosses évolutions :une nouvelle version du middleware Cables, un nouvel al-gorithme de SLAM : CoreSLAM2, un nouvel algorithmede path planning : CoreControl2, et un nouvel algorithmeFigure 1. Le robot CoreBot M de la Team CoreBotsde reconnaissance d’objets 3D basé sur AdaBoost :Core3DLearner et Core3DAnalyzer.• Et une toute nouvelle stratégie d’exploration optimiséepour le défi et cherchant à examiner chacun des recoinsde l’arène : CoreCarotte2.Comme l’année dernière, la spécificité de notre solution résidedans l’utilisation exclusive d’éléments développés en internede l’équipe : de la plateforme aux algorithmes, en passantpar le middleware Cables, Corebot M s’appuie des solutionsmaîtrisées intégralement. Seuls les capteurs, la carte mère etle système d’exploitation sont des apports externes.DE L’INTÉGRATION DE LA KINECTL’intégration de la Kinect a fait l’objet d’un soin particulier.Elle s’appuie sur la réalisation de 3 composants Cables dédiés:• Le kinect_server, qui délivre les images de profondeur etles images RGB ou YUV422 acquises par la Kinect.• Le kinect_3d_server, qui associe l’image couleurs avecl’image de prondeur et produit un nuage de points texturé(cf. figure 2). Ce composant s’appuie sur les techniques2Figure 2. Un nuage de points acquis avec la Kinect embarquée sur CoreBotMde calibration développées par Nicola Burus et Konoligepour ROS. Ce composant est configurable en terme devitesse d’acquisition et de résolution. Il permet aussi àtravers le service “kinect.save” d’enregistrer des nuagesde points.• Le kinect_voxel_server, qui effectue la voxelisation dunuage de points. Il repositionne ce nuage de points dansun repère global, utilisant à la fois la position extrinsèquede la kinect sur le robot, et la position du robot fourniepar le SLAM. Le nuage de points trié et indexé fournien sortie est prêt à être exploité pour la segmentationdes objets, du sol et des murs. Il est également directe-ment utilisé pour la reconstruction 3d de l’ensemble del’environnement, par simple accumulation. Une sommeverticale des voxels est également produite. C’est cettesomme, identifiant les objets proches du robot, qui estenvoyée à CoreControl2 pour leur prise en compte dansle calcul de trajectoire et donc l’évitement d’obstacles.Ces différents composants communiquent ensemble grâce à lafonctionnalité de mémoire partagée de Cables 0.8, c’est à direà coût quasi nul bien que chaque composant tourne dans sonpropre processus.Le positionnement précis des données de la Kinect parrapport aux données issues du SLAM est assurée par unesynchronisation offline entre les capteurs laser Hokuyo (utilisépour le SLAM) et la Kinect. Toutes les données sont datéeset synchronisées au sein du système par Cables (nouvellefonction cables_sync).CORESLAM2 ET CORECONTROL2CoreSLAM2 et CoreControl2 ont été intégralement réécritcette année. CoreSLAM2 a été conçu de manière beaucoupplus évolutive que CoreSLAM1, notamment du fait de sonarchitecture client / serveur. Elle permet de réaliser des clientsdistants récupérant la carte en temps-réel, par transmission dedifférences de cartes. Par ailleurs, CoreSLAM2 est beaucoupplus précis et performant que son prédécesseur, exploitant no-tamment lieux les différents coeurs d’un processeur. Le filtraged’obstacles temporel permet en particulier de faire disparaîtrede la carte des obstacles n’ont été vus que brièvement. Parexemple, une personne qui se trouve brièvement dans le champdu laser sera effacée de la carte même si elle se trouve endehors du champ du laser.Par ailleurs, CoreSLAM2 fait maintenant du SLAM 2D1/2: il exploite les données de la centrale inertielle du robot pourévoluer correctement sur sol non plat, ceci afin de prendreen compte l’évolution du règlement (présence de pentes etde zones surélevées). A noter que les données de la centraleinertielle sont synchronisées par notre laser, toujours grâce ànotre middléware Cables et une synchronisation off-line.CoreSLAM2 conserve son principal avantage : il peut êtreexploité sans odométrie, ce qui élimine le problème de ladérive lié à la désynchonisation entre données odométriques etdonnées laser. Comme l’année dernière, une carte de distancehexagonale est produite en temps réel et est exploitée par legénérateur de trajectoire.Le générateur de trajectoire et contrôleur de robots Core-Control2 a été entièrement revu. La version de l’année dernièreétait conçue pour un robot de forme ronde, alors que cetteannée notre robot a une forme allongée : il ne passe paslatéralement dans une ouverture de porte, et ce point doit êtrepris en compte par le contrôleur. Nous avons donc réalisé untout nouveau générateur de trajectoire, qui calcule la trajectoired’un point A à un point B, en considérant l’angle d’arrivée.La génération de trajectoire exploite un algorithme A* quiexplore l’espace (x, y, θ), cherchant la trajectoire qui minimisela distance parcourue, tout en assurant le miminum de rotationset conservant une bonne distance aux obstacles. Un tel algo-rithme est très coûteux, notamment en mémoire, car l’espacede recherche est immense. Afin de la faire tourner en temps-réel sur le robot, nous avons appliqué quatre optimisations :• L’espace des angles est discrétisé suivant 12 directions.Les trajectoires sont donc des segments de droite connec-tés par des angles de 30°. Ceci nous permet d’exploiterdirectement et efficacement notre carte de distance hexag-onale.• Le test de validité d’une position (x, y, θ) est très rapide.Le robot est modélisé par deux cercles, et donc le testde seulement deux points dans la carte de distance estnécessaire pour estimer la distance du robot aux obsta-cles.• En opération normale et pour l’évitement d’obstaclesproches, le robot recalcule toutes les secondes les 2mètres devant lui et recolle cette trajectoire à la trajectoireglobale (local path planning).• L’heuristique A* appliquée limite enfin très sévèrementles branches du graphe explorées.Par ailleurs, la carte de distance aux obstacles, fournie par leSLAM, est enrichie des osbtacles proches issus de la Kinect, etdes informations en provenance du télémètre à ultrasons, trèsdirectif, qui nous fournit un point unique 10 fois par secondes(ce point nous évitant de générer des trajectoires passant parune vitre).Le contrôle du robot lui-même est assuré par un simplecontrôleur proportionnel, s’appuyant sur les différences entrela direction actuelle du robot, la direction à suivre sur latrajectoire, et la direction à prendre pour rejoindre la trajectoireavec un look-ahead de 20 centimètres. La vitesse longitudinaledu robot est directement proportionnelle à la distance auxobstacles, ce qui permet d’assurer la stabilité de l’ensemble.3Figure 3. Segmentation du nuage de points de la Kinect en vue de la détectiond’objetsCORE3DLEARNER ET CORE3DANALYZERNotre système de reconnaissance d’objets s’appuie sur lesnuages de points fournis par la Kinect. Les nuages de pointscolorés sont segmentés pour isoler les différents objets détectés(cf. figure 3). Ces objets sont ensuite alignés suivant leurvecteur propre principal pour constituer des modèles (tem-plates) qui vont être par la suite êtres comparés à des modèlesprécédemment acquis. Un modèle d’objet est une image encouleur (y, u, v) et en profondeur de 100 x 100 avec unerésolution de 1cm.Les modèles à comparer sont sélectionnés pour chaqueclasse d’objets par un algorithme d’apprentissage off-line typeAdaBoost (Core3DLearner). AdaBoost, à l’issue de la phased’apprentissage, fournit pour chaque classe un ensemble demodèles de références associé chacun à un seuil de compara-ison. Ces modèles de référence sont comparés aux modèlesobservés en temps réel sur le robot (Core3DAnalyzer), à unefréquence de 5Hz. Nous chercherons à adapter le seuil de nondétection / fausse alarme pour maximiser notre score au défiCAROTTE.CORECAROTTE2La machine à états contrôlant la stratégie du robot s’appelleCoreCarotte2. Cette année, nous avons conçu une machine àétats cherchant à explorer au mieux l’ensemble des élémentsà identifier pour le concours : les objets à trouver, maisaussi cette année les types de sol et de mur. La stratégieconsiste essentiellement à trouver un point d’observation àfort potentiel d’observation (suivant un compromis potentield’observation - proximité), de se diriger vers ce point, etd’opérer une rotation autour de ce point pour observer lemaximum d’éléments inconnus à partir de ce point.Un plan topologique de cellules 1m x 1m est reconstruit,permettant une identification de haut-niveau des pièces. Anoter que le problème des miroirs est résolu par un “locking” :le robot, une fois sorti d’une pièce, verrouille le plan intérieurde cette dernière de manière à ce que cette partie du plan nepuisse être détruite par un mauvais mapping lié à un miroirdans une pièce adjacente. Le robot est ainsi certain de retrouverson chemin vers l’entrée.Evidemment, CoreCarotte2 traite spécifiquement le cas dela boule rouge : une fois identifiée, le robot va chercher à latoucher. C’est un de nos objectifs pour cette nouvelle année.CONCLUSIONNous avons brièvement présenté dans ce papier notre nou-veau robot CoreBot M qui sera présenté au défi CAROTTE finjuin 2011. Ce robot, toujours en cours de développement, de-vrait présenter des performances substantiellement amélioréespar rapport au robot de l’édition 2010 : il va déjà plus vite, soncontrôle est beaucoup plus précis. Si ses capacités de détectionsont à l’avenant, associé à une stratégie d’exploration plusadaptée, nous devrions être en mesure de réaliser de bonnesperformances. Mais comme toujours en robotique, il s’agitavant tout de soigner la fiabilité de l’ensemble qui reste trèscomplexe. Encore donc beaucoup de travail en perspectiveavant d’être capable de trouver et toucher la fameuse boulerouge à coup sûr...

CoreBot M : Le robot de la Team CoreBots préparé pour l'édition 2011 du défi Carotte

INRIA a CCSD electronic archive server

HAL Id: inria-00599610https://hal.inria.fr/inria-00599610Submitted on 10 Jun 2011HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.CoreBot M : Le robot de la Team CoreBots préparépour l’édition 2011 du défi CarotteBruno Steux, Laurent Bouraoui, Sylvain Thorel, Louis BenazetTo cite this version:Bruno Steux, Laurent Bouraoui, Sylvain Thorel, Louis Benazet. CoreBot M : Le robot de la TeamCoreBots préparé pour l’édition 2011 du défi Carotte. 6th National Conference on Control Architec-tures of Robots, INRIA Grenoble Rhône-Alpes, May 2011, Grenoble, France. ￿inria-00599610￿1CoreBot M : Le robot de la Team CoreBots préparépour l’édition 2011 du défi CarotteBruno STEUX, Laurent BOURAOUI, Sylvain THOREL, Mines ParisTechLouis BENAZET, Intempora SAAbstract—La deuxième édition du défi CAROTTE, organisépar l’ANR et la DGA, aura lieu fin juin à Bourges. Son objectif :vérifier la capacité de petits robots terrestres pour des missions dereconnaissance en environnement intérieur. Après avoir remportél’édition 2010, la Team CoreBots présente son nouveau robotdédié à l’édition 2011. Sans en révéler tous les secrets, ce papierexpose les grandes lignes de notre architecture et de notrestratégie.INTRODUCTIONAfin de répondre aux exigences du nouveau règlementet aux évolutions technologiques - notamment l’apparitionde la Kinect -, la Team CoreBots présentera en 2011 unrobot profondément modifié, appelé CoreBot M. En voici lesprincipaux points marquants :• L’adoption d’une toute nouvelle plateforme mobile à6 roues (cf. figure 1). Comme l’année dernière, nousn’avons pas retenu une plateforme dédiée à une utilisationen intérieur, mais une plateforme très générique. Capablede franchir des marches ou de rouler dans le gravier oul’herbe haute, ce robot 6 roues se rapproche d’un produitfini. Le CoreBot M, architecturé autour d’une carte mère àbase de Core i7 faisant tourner Ubuntu 10.04LTS, intègreun capteur laser Hokuyo UTM30LX, une Kinect, unecentrale inertielle 6 axes VectorNav (utilisée pour détecterles pentes), et un capteur ultrasons très directif permettantd’éviter vitres et autres miroirs...• L’adoption d’un nouveau capteur : la Kinect, utilisé pourla reconnaissance des objets comme pour l’évitementdes obstacles proches. Il permet aussi de reconstruire encouleur l’environnement 3D du robot. Contrairement àl’édition 2010 où le robot devait s’arrêter pour effectuerun Scan 3d, les scans sont cette année obtenus à la voléesans arrêter le robot, tout en étant texturés. Par ailleurs,la Kinect nous permet aussi de détecter tous les objetsproches à éviter, y compris les tables que nous avionsbien du mal à éviter l’année passée (nous tentions depasser dessous, entrainant le renversement du robot...).Le SLAM continue à s’appuyer sur le laser HokuyoUTM30LX, qui offre une précision et une portée trèssupérieure à la Kinect et surtout une converture de 270°,très adaptée à un robot à la vitesse de rotation importante.• Un logiciel embarqué présentant de grosses évolutions :une nouvelle version du middleware Cables, un nouvel al-gorithme de SLAM : CoreSLAM2, un nouvel algorithmede path planning : CoreControl2, et un nouvel algorithmeFigure 1. Le robot CoreBot M de la Team CoreBotsde reconnaissance d’objets 3D basé sur AdaBoost :Core3DLearner et Core3DAnalyzer.• Et une toute nouvelle stratégie d’exploration optimiséepour le défi et cherchant à examiner chacun des recoinsde l’arène : CoreCarotte2.Comme l’année dernière, la spécificité de notre solution résidedans l’utilisation exclusive d’éléments développés en internede l’équipe : de la plateforme aux algorithmes, en passantpar le middleware Cables, Corebot M s’appuie des solutionsmaîtrisées intégralement. Seuls les capteurs, la carte mère etle système d’exploitation sont des apports externes.DE L’INTÉGRATION DE LA KINECTL’intégration de la Kinect a fait l’objet d’un soin particulier.Elle s’appuie sur la réalisation de 3 composants Cables dédiés:• Le kinect_server, qui délivre les images de profondeur etles images RGB ou YUV422 acquises par la Kinect.• Le kinect_3d_server, qui associe l’image couleurs avecl’image de prondeur et produit un nuage de points texturé(cf. figure 2). Ce composant s’appuie sur les techniques2Figure 2. Un nuage de points acquis avec la Kinect embarquée sur CoreBotMde calibration développées par Nicola Burus et Konoligepour ROS. Ce composant est configurable en terme devitesse d’acquisition et de résolution. Il permet aussi àtravers le service “kinect.save” d’enregistrer des nuagesde points.• Le kinect_voxel_server, qui effectue la voxelisation dunuage de points. Il repositionne ce nuage de points dansun repère global, utilisant à la fois la position extrinsèquede la kinect sur le robot, et la position du robot fourniepar le SLAM. Le nuage de points trié et indexé fournien sortie est prêt à être exploité pour la segmentationdes objets, du sol et des murs. Il est également directe-ment utilisé pour la reconstruction 3d de l’ensemble del’environnement, par simple accumulation. Une sommeverticale des voxels est également produite. C’est cettesomme, identifiant les objets proches du robot, qui estenvoyée à CoreControl2 pour leur prise en compte dansle calcul de trajectoire et donc l’évitement d’obstacles.Ces différents composants communiquent ensemble grâce à lafonctionnalité de mémoire partagée de Cables 0.8, c’est à direà coût quasi nul bien que chaque composant tourne dans sonpropre processus.Le positionnement précis des données de la Kinect parrapport aux données issues du SLAM est assurée par unesynchronisation offline entre les capteurs laser Hokuyo (utilisépour le SLAM) et la Kinect. Toutes les données sont datéeset synchronisées au sein du système par Cables (nouvellefonction cables_sync).CORESLAM2 ET CORECONTROL2CoreSLAM2 et CoreControl2 ont été intégralement réécritcette année. CoreSLAM2 a été conçu de manière beaucoupplus évolutive que CoreSLAM1, notamment du fait de sonarchitecture client / serveur. Elle permet de réaliser des clientsdistants récupérant la carte en temps-réel, par transmission dedifférences de cartes. Par ailleurs, CoreSLAM2 est beaucoupplus précis et performant que son prédécesseur, exploitant no-tamment lieux les différents coeurs d’un processeur. Le filtraged’obstacles temporel permet en particulier de faire disparaîtrede la carte des obstacles n’ont été vus que brièvement. Parexemple, une personne qui se trouve brièvement dans le champdu laser sera effacée de la carte même si elle se trouve endehors du champ du laser.Par ailleurs, CoreSLAM2 fait maintenant du SLAM 2D1/2: il exploite les données de la centrale inertielle du robot pourévoluer correctement sur sol non plat, ceci afin de prendreen compte l’évolution du règlement (présence de pentes etde zones surélevées). A noter que les données de la centraleinertielle sont synchronisées par notre laser, toujours grâce ànotre middléware Cables et une synchronisation off-line.CoreSLAM2 conserve son principal avantage : il peut êtreexploité sans odométrie, ce qui élimine le problème de ladérive lié à la désynchonisation entre données odométriques etdonnées laser. Comme l’année dernière, une carte de distancehexagonale est produite en temps réel et est exploitée par legénérateur de trajectoire.Le générateur de trajectoire et contrôleur de robots Core-Control2 a été entièrement revu. La version de l’année dernièreétait conçue pour un robot de forme ronde, alors que cetteannée notre robot a une forme allongée : il ne passe paslatéralement dans une ouverture de porte, et ce point doit êtrepris en compte par le contrôleur. Nous avons donc réalisé untout nouveau générateur de trajectoire, qui calcule la trajectoired’un point A à un point B, en considérant l’angle d’arrivée.La génération de trajectoire exploite un algorithme A* quiexplore l’espace (x, y, θ), cherchant la trajectoire qui minimisela distance parcourue, tout en assurant le miminum de rotationset conservant une bonne distance aux obstacles. Un tel algo-rithme est très coûteux, notamment en mémoire, car l’espacede recherche est immense. Afin de la faire tourner en temps-réel sur le robot, nous avons appliqué quatre optimisations :• L’espace des angles est discrétisé suivant 12 directions.Les trajectoires sont donc des segments de droite connec-tés par des angles de 30°. Ceci nous permet d’exploiterdirectement et efficacement notre carte de distance hexag-onale.• Le test de validité d’une position (x, y, θ) est très rapide.Le robot est modélisé par deux cercles, et donc le testde seulement deux points dans la carte de distance estnécessaire pour estimer la distance du robot aux obsta-cles.• En opération normale et pour l’évitement d’obstaclesproches, le robot recalcule toutes les secondes les 2mètres devant lui et recolle cette trajectoire à la trajectoireglobale (local path planning).• L’heuristique A* appliquée limite enfin très sévèrementles branches du graphe explorées.Par ailleurs, la carte de distance aux obstacles, fournie par leSLAM, est enrichie des osbtacles proches issus de la Kinect, etdes informations en provenance du télémètre à ultrasons, trèsdirectif, qui nous fournit un point unique 10 fois par secondes(ce point nous évitant de générer des trajectoires passant parune vitre).Le contrôle du robot lui-même est assuré par un simplecontrôleur proportionnel, s’appuyant sur les différences entrela direction actuelle du robot, la direction à suivre sur latrajectoire, et la direction à prendre pour rejoindre la trajectoireavec un look-ahead de 20 centimètres. La vitesse longitudinaledu robot est directement proportionnelle à la distance auxobstacles, ce qui permet d’assurer la stabilité de l’ensemble.3Figure 3. Segmentation du nuage de points de la Kinect en vue de la détectiond’objetsCORE3DLEARNER ET CORE3DANALYZERNotre système de reconnaissance d’objets s’appuie sur lesnuages de points fournis par la Kinect. Les nuages de pointscolorés sont segmentés pour isoler les différents objets détectés(cf. figure 3). Ces objets sont ensuite alignés suivant leurvecteur propre principal pour constituer des modèles (tem-plates) qui vont être par la suite êtres comparés à des modèlesprécédemment acquis. Un modèle d’objet est une image encouleur (y, u, v) et en profondeur de 100 x 100 avec unerésolution de 1cm.Les modèles à comparer sont sélectionnés pour chaqueclasse d’objets par un algorithme d’apprentissage off-line typeAdaBoost (Core3DLearner). AdaBoost, à l’issue de la phased’apprentissage, fournit pour chaque classe un ensemble demodèles de références associé chacun à un seuil de compara-ison. Ces modèles de référence sont comparés aux modèlesobservés en temps réel sur le robot (Core3DAnalyzer), à unefréquence de 5Hz. Nous chercherons à adapter le seuil de nondétection / fausse alarme pour maximiser notre score au défiCAROTTE.CORECAROTTE2La machine à états contrôlant la stratégie du robot s’appelleCoreCarotte2. Cette année, nous avons conçu une machine àétats cherchant à explorer au mieux l’ensemble des élémentsà identifier pour le concours : les objets à trouver, maisaussi cette année les types de sol et de mur. La stratégieconsiste essentiellement à trouver un point d’observation àfort potentiel d’observation (suivant un compromis potentield’observation - proximité), de se diriger vers ce point, etd’opérer une rotation autour de ce point pour observer lemaximum d’éléments inconnus à partir de ce point.Un plan topologique de cellules 1m x 1m est reconstruit,permettant une identification de haut-niveau des pièces. Anoter que le problème des miroirs est résolu par un “locking” :le robot, une fois sorti d’une pièce, verrouille le plan intérieurde cette dernière de manière à ce que cette partie du plan nepuisse être détruite par un mauvais mapping lié à un miroirdans une pièce adjacente. Le robot est ainsi certain de retrouverson chemin vers l’entrée.Evidemment, CoreCarotte2 traite spécifiquement le cas dela boule rouge : une fois identifiée, le robot va chercher à latoucher. C’est un de nos objectifs pour cette nouvelle année.CONCLUSIONNous avons brièvement présenté dans ce papier notre nou-veau robot CoreBot M qui sera présenté au défi CAROTTE finjuin 2011. Ce robot, toujours en cours de développement, de-vrait présenter des performances substantiellement amélioréespar rapport au robot de l’édition 2010 : il va déjà plus vite, soncontrôle est beaucoup plus précis. Si ses capacités de détectionsont à l’avenant, associé à une stratégie d’exploration plusadaptée, nous devrions être en mesure de réaliser de bonnesperformances. Mais comme toujours en robotique, il s’agitavant tout de soigner la fiabilité de l’ensemble qui reste trèscomplexe. Encore donc beaucoup de travail en perspectiveavant d’être capable de trouver et toucher la fameuse boulerouge à coup sûr...

https://hal.inria.fr/inria-00599610/file/Steux-Corebot.PDF

CoreBot M : Le robot de la Team CoreBots préparé pour l'édition 2011 du défi Carotte

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

HAL-MINES ParisTech

INRIA a CCSD electronic archive server