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RÉSUMÉ
Cet article traite des problèmes de localisation et cartographie simultanées (SLAM en anglais : Simultaneous Localization And Mapping) dans un contexte multirobot. Dès lors que plusieurs robots agissent ensemble dans un même environnement, diverses questions se posent : comment localiser les robots ? Doit-on utiliser un système centralisé ? Quelles informations échanger entre robots ? La première partie de l'article est une vue d'ensemble des principaux systèmes de localisation et cartographie existants. La seconde traite des spécifications des systèmes multirobots et des stratégies de déploiement. La troisième partie présente les principales approches de SLAM multirobots avant d'illustrer l'article avec quelques exemples d'applications industrielles.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Philippe LUCIDARME : Maître de conférences - Laboratoire Angevin de recherche en ingénierie des systèmes (LARIS), Université d'Angers, Angers, France
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Olivier SIMONIN : Professeur des universités - Laboratoire CITI-Inria, INSA de Lyon, Université de Lyon, France
INTRODUCTION
Déployer des robots autonomes dans un environnement inconnu ou partiellement détruit est un défi majeur de nos sociétés : les sites sensibles ou dangereux pour l'homme en sont une bonne illustration. Cet article s’intéresse à une problématique centrale de ce défi, à savoir la capacité de robots mobiles à explorer et construire de façon autonome une carte d'un environnement inconnu. L'article est organisé en trois parties. Dans un premier temps, nous présentons la fonction de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping – Cartographie et localisation simultanées), qui permet de générer une carte à partir de la fusion des données perçues par le(s) robot(s). Puis nous introduisons le contexte multirobot en considérant, d'une part, les prérequis en communication et organisation des traitements au sein d'une flotte et, d'autre part, les aspects stratégies de déploiement, qui permettent d'assurer une couverture efficace et coordonnée de l'environnement. À partir de ces éléments, nous présentons dans un troisième temps les différentes techniques permettant de réaliser un SLAM multirobot. L'article se termine par un ensemble d'illustrations dans le cadre d'applications du SLAM multirobot en contexte industriel ou académique.
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1. Rappel sur le SLAM monorobot
1.1 Définitions
La littérature accorde parfois des définitions qui peuvent avoir des interprétations différentes selon le contexte. Pour éviter toute ambiguïté, nous définissons ici les termes qui seront utilisés dans la suite de l'article.
Position : coordonnées cartésiennes d'un robot. Dans le plan, la position est donnée par les coordonnées {X, Y}.
Pose : position et orientation d'un robot. Dans le plan, la pose est donnée par les coordonnées {X, Y} et l'orientation {θ}.
Localisation : action de calculer la pose d'un robot dans son environnement.
Cartographie : action de créer une carte partielle ou complète de l'environnement du (ou des) robot(s).
Navigation : action de déplacer les robots. La navigation peut avoir pour but de cartographier l'environnement ou de réaliser les déplacements opérationnels des robots.
Simultané : au sens du SLAM, action d'utiliser la carte pour localiser les robots et la localisation pour actualiser la carte. Notons qu'en pratique, ce terme est impropre car la localisation et la cartographie sont rarement simultanées : elles sont généralement réalisées de façon alternée.
En ligne : se dit des opérations ou des calculs réalisés pendant la phase de navigation des robots.
Hors ligne : se dit des opérations ou des calculs réalisés a posteriori de la navigation : à la fin de la mission ou pendant les périodes d'immobilité des robots.
HAUT DE PAGE1.2 Principe de la localisation et cartographie simultanée
Nous rappelons ici les principes élémentaires du SLAM dans un contexte monorobot, l'extension aux systèmes multirobots s'appuyant sur cette même base. Le lecteur familier avec le SLAM pourra accéder directement à la partie suivante, alors que l'auditeur moins aguerri pourra trouver une information détaillée complémentaire dans l'article ...
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Rappel sur le SLAM monorobot
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - HUANG (J.), MILLMAN (D.) and al - Efficient, generalized indoor WiFi GraphSLAM - IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), page 1038-1043 (2011).
-
(2) - ZHEYUAN (L.), ZHENCHENG (H.), UCHIMURA (K.) - SLAM Estimation in Dynamic Outdoor Environments : A Review - Intelligent Robotics and Applications. Lecture Notes in Computer Science, volume 5928, pp. 255-267 (2009).
-
(3) - TORME (P.), GYORGU (A.) and al - A Markov-Chain Monte Carlo Approach to Simultaneous Localization and Mapping - Pages 852-859 (2003).
-
(4) - EL HAMZAOUI (O.), ESPINO (J.C.), STEUX (B.) - Autonomous Navigation and Mapping with CoreSLAM - Recent Advances in Robotics and Automation. Studies in Computational Intelligence, volume 480, pp. 91-101 (2013).
-
(5) - BAUTIN (A.), LUCIDARME (P.), GUYONNEAU (R.), SIMONIN (O.), LAGRANGE (S.), DELANOUE (N.), CHARPILLET (F.) - Cart-O-matic project : autonomous and collaborative multi-robot localization, exploration and mapping - IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2013),...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
STACHNISS Cyrill, FRESE Udo, GRISETTI Giorgio OpenSLAM. Site internet regroupant et comparant des implémentations logicielles de la plupart des techniques de SLAM.
Open Source Robotics Foundation Robot Operating System (ROS). Outils et bibliothèques pour la robotique incluant notamment plusieurs implémentations de SLAM.
LUCIDARME Philippe, Cart-O-matic, Page du consortium Cart-O-matic ayant participé au défi CAROTTE.
http://5lair.free.fr/Projects/Cartomatic/index.html
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ERMAKOV Vladimir, WOODWARD Mark, AUGENBRAUN Joe, Localization and mapping system and method for a robotic device, Brevet numéro US8483881B2, Septembre 2005.
LUCIDARME Philippe et LAGRANGE Sébastien. Generation of map data. Slam-o-matic (Slam algorithm based on global search of local minima). Brevet numéro FR1155625 et US2014142891, Juin 2011.
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