Contribution à la modélisation et à la commande de robots mobiles autonomes et adaptables en milieux naturels

Abstract

This work is focused on the conceptualization, the modeling and the genericcontrol of mobile robots when moving in off-road contexts and facing slipperyterrains, especially for very accurate tracking and following applications. Thisthesis summarizes the proposed methods and the obtained results to addressthis research issue, first for path following applications (absolute localization)and then for edge and target tracking applications (relative localization). A finalsection of this thesis introduces an adaptive robotic concept and its associatedcontroller allowing the adaptation of the pose (position and orientation) of thechassis with respect to the environment topography.For each application, this thesis introduces a panel of innovative control algorithmsfor controlling skid-steering, two-wheel steering and four-wheel steeringmobile robots. Each algorithm of the panel is described, in this thesis, infour steps : modeling, estimation, control and experiments.The first main contribution of this thesis deals with the slippage estimation.The latter is adaptive and model-based. It also includes the extended kinematicmodeling only or together with the dynamic modeling of the mobile robot toensure a robust estimation of the slippage whatever the speed of the robot, encountereddynamic phenomena or even ground characteristics.The second main contribution deals with the design of a generic control approachfor mobile robots when path following and target tracking. The proposedstrategy is mostly based on a backstepping method and is illustrated inthis thesis via a panel of control laws. When combining this proposed controlapproach with the slippage estimation described above, significant improvedtracking and following performances are obtained (in term of stability, repeatability,accuracy and robustness) whatever the encountered context.All algorithms have been tested and validated through simulations and/orfull-scale experiments, indoor and off-road, with different mobile robots.Les problématiques de recherche abordées dans cette thèse concernent la conceptualisation, la modélisation et la commande générique des robots mobiles lors de leur évolution en milieux extérieurs et en présence de glissement pour des applications de suivi de précision. Ainsi, ce mémoire synthétise dans un premier temps les développements et résultats obtenus lors du suivi de trajectoire (localisation absolue), puis synthétise ensuite ceux obtenus lors de suivi de structure et de cible (localisation relative). Une dernière partie introduit un concept de plateforme robotique reconfigurable et sa commande associée pour adapter l’assiette et les dimensions du châssis en fonction de la topographie du terrain.Pour chaque application de suivi, ce mémoire présente un panel de lois de commande originales pour des robots différentiels, à un train et à deux trains directeurs. Chaque modalité de commande est présentée en quatre étapes : modélisation, estimation, commande et expérimentations. La première contribution majeure de la thèse concerne l’estimation du glissement. Cette dernière est adaptative et basée modèle. Elle intègre la modélisation cinématique étendue seule ou couplée à la modélisation dynamique du robot mobile pour assurer une estimation intègre quels que soient la vitesse, les phénomènes dynamiques rencontrés et la nature du sol. La seconde contribution majeure concerne le développement d’une stratégie de commande générique pour les robots mobiles. Cette stratégie est basée sur le principe de la commande en cascade (ou par backstepping) et est déclinée dans ce mémoire à travers un panel de lois de commande. Cette méthodologie de commande, lorsqu’elle est associée à l’observation du glissement précédent, permet d’obtenir des performances de suivi accrues quel que soit le contexte rencontré. L’ensemble des algorithmes ont été validés en simulation et/ou expérimentalement à l’aide de différentes plateformes robotiques en contextes réels

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