Stratégie d'exploration multirobot fondée sur le calcul de champs de potentiels (Computer file, 2013) [WorldCat.org]
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Stratégie d'exploration multirobot fondée sur le calcul de champs de potentiels
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Stratégie d'exploration multirobot fondée sur le calcul de champs de potentiels

Author: Antoine BautinFrançois CharpilletOlivier Simonin, (enseignant-chercheur en informatique).Université de Lorraine.École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine.All authors
Publisher: 2013.
Dissertation: Thèse de doctorat : Informatique : Université de Lorraine : 2013.
Edition/Format:   Computer file : Document : Thesis/dissertation : French
Summary:
Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet Cart-O-Matic mis en place pour participer au défi CAROTTE (CArtographie par ROboT d'un TErritoire) organisé par l'ANR et la DGA. Le but de ce défi est de construire une carte en deux et trois dimensions et de localiser des objets dans un environnement inconnu statique de type appartement. Dans ce contexte, l'utilisation de plusieurs robots est avantageuse car elle
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Genre/Form: Thèses et écrits académiques
Material Type: Document, Thesis/dissertation, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Antoine Bautin; François Charpillet; Olivier Simonin, (enseignant-chercheur en informatique).; Université de Lorraine.; École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine.; Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications.
OCLC Number: 881796540
Notes: Titre provenant de l'écran-titre.
Description: 1 online resource
Responsibility: Antoine Bautin ; sous la direction de François Charpillet et de Olivier Simonin.

Abstract:

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet Cart-O-Matic mis en place pour participer au défi CAROTTE (CArtographie par ROboT d'un TErritoire) organisé par l'ANR et la DGA. Le but de ce défi est de construire une carte en deux et trois dimensions et de localiser des objets dans un environnement inconnu statique de type appartement. Dans ce contexte, l'utilisation de plusieurs robots est avantageuse car elle permet d'augmenter l'efficacité en temps de la couverture. Cependant, comme nous le montrons, le gain est conditionné par le niveau de coopération entre les robots. Nous proposons une stratégie de coopération pour une cartographie multirobot efficace. Une difficulté est la construction d'une carte commune, nécessaire, afin que chaque robot puisse connaître les zones de l'environnement encore inexplorées. Pour obtenir une bonne coopération avec un algorithme simple nous proposons une technique de déploiement fondée sur le choix d'une cible par chaque robot. L'algorithme proposé cherche à distribuer les robots vers différentes directions. Il est fondé sur le calcul partiel de champs de potentiels permettant à chaque robot de calculer efficacement son prochain objectif. En complément de ces contributions théoriques, nous décrivons le système robotique complet mis en oeuvre au sein de l'équipe Cart-O-Matic ayant permis de remporter la dernière édition du défi CAROTTE.

This thesis is part of Cart-O-Matic project set up to participate in the challenge CARROTE (mapping of a territory) organized by the ANR and the DGA. The purpose of this challenge is to build 2D and 3D maps of a static unknown 'apartment-like' environment. In this context, the use of several robots is advantageous because it increases the time efficiency to discover fully the environment. However, as we show, the gain is determined by the level of cooperation between robots. We propose a cooperation strategy for efficient multirobot mapping. A difficulty is the construction of a common map, necessary so that each robot can know the areas of the environment which remain unexplored.For a good cooperation with a simple algorithm we propose a deployment technique based on the choice of a target by each robot. The proposed algorithm tries to distribute the robots in different directions. It is based on calculation of the partial potential fields allowing each robot to compute efficiently its next target. In addition to these theoretical contributions, we describe the complete robotic system implemented in the Cart-O-Matic team that helped win the last edition of the CARROTE challenge.

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