Architecture hybride pour la planification d'actions et de déplacements

Other literature type French OPEN
Guitton, Julien (2010)
  • Subject: Planification hybride | Planification d’actions | Planification de déplacements | Raisonnement symbolique et géométrique | Robotique mobile | Architecture robotique | 621.39

L'autonomie d'un robot mobile se caractérise par sa capacité à agir et à se déplacer dans l'environnement sans intervention humaine. La planification de mission fait intervenir un raisonnement symbolique pour le choix des actions permettant d'accomplir la mission et un raisonnement géométrique pour le calcul des déplacements du robot afin de réaliser ces actions. Dans un premier temps, nous comparons différentes approches permettant de coupler un planificateur de tâches et un planificateur de mouvements. Puis nous proposons une architecture de planification hybride mettant en oeuvre un planificateur de tâches et un planificateur de mouvements dont les exécutions sont entrelacées. Nous avons été amenés à étendre le concept d'opérateur de planification afin de permettre l'expression et la prise en compte de préconditions géométriques ainsi que d'effets géométriques. Ces préconditions, définissant géométriquement la manière de réaliser les actions, sont envoyées au module de raisonnement géométrique sous la forme de requêtes de planification. Un chemin est ensuite calculé entre la configuration actuelle du robot et la configuration solution à l'aide d'un algorithme de planification de mouvement appelé Cell-RRT. Cet algorithme est un algorithme probabiliste incrémental qui s'appuie sur le principe de l'algorithme RRT. Il est couplé avec une phase de réduction de l'espace de recherche. Les échanges font également appel à la notion de conseil afin de permettre le guidage de la construction du plan par des heuristiques géométriques et de permettre des phases d'optimisation du plan. Cette architecture hybride est finalement testée sur des scénarios de mission pour un robot mobile. Autonomy of mobile robots is caracterized by the ability to act and move in their environment without human intervention. Mission planning for a mobile robot involves different reasoning: a symbolic reasoning to choose the actions allowing the robot to accomplish its assigned mission, and a geometric reasoning to compute the robot motions in order to achieve these actions. First, we compare different approaches to couple a task planner and a motion planner. Then, we propose a hybrid planning architecture implementing a task planner and a motion planner whose executions are interleaved. We were brought to extend the concept of planning operator to allow expression and use of geometric preconditions as well as geometric effects. These preconditions, defining geometrically how to perform actions are then sent to the geometric reasoning module in the form of planning requests. A path is thereafter computed between the current robot configuration and the final configuration using a motion planning algorithm called Cell-RRT. This algorithm is an incremental probabilistic algorithm based on the Rapidly-exploring Random Trees (RRT) algorithm. It is coupled with a search space reduction phase. Exchanges between both planners are using the concept of advice to help guide the plan construction by using some heuristics as well as allowing the optimization of the plan. This hybrid architecture is finally tested on mission scenarios for a mobile robot.
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