Logo Lab-STICCDes capteurs à la connaissance : Communiquer et décider

ROBEX

 

Contexte
Ces dernières décennies, la robotique mobile s'est largement développée dans des milieux structurés et déjà cartographiés. Dans des environnements inconnus et non-structurés, comme les planètes lointaines, les volcans, des grottes profondes, des zones irradiées, des veines d'eaux souterraines, les bâtiments en feu, les fonds marins, la robotique change de nature.
Non seulement, elle devient indispensable car l'humain peut difficilement intervenir de façon sécurisée,
mais souvent l'opérateur ne peut plus aider par téléopération les robots.
Ces derniers doivent alors posséder un maximum d'autonomie et d'intelligence afin de pouvoir accomplir une mission.  On parle alors de robotique exploratoire car le robot doit cartographier son environnement, prendre des décisions, se localiser et être capable de revenir.

 

 

 

Objectifs
ROBEX cherche à développer les outils méthodologiques afin concevoir des algorithmes intelligents permettant à des robots d'accomplir une mission d'exploration de façon autonome. Sous certaines hypothèses sur l'environnement et la dynamique du robot, nous nous intéressons à garantir certaines propriétés comme l'évitement d'une zone interdite, le respect de contraintes sur l'état du système, l'intégrité de la localisation et la capacité de revenir au point de départ. Nous nous efforçons de prendre en compte avec rigueur tout type d'incertitude, d'obtenir des solutions théoriquement élégantes, et de faire des validations expérimentales convaincantes.

Pour plus d'informations, voir le site https://www.ensta-bretagne.fr/robex/

 

Outils méthodologiques
Parmi les outils méthodologiques que ROBEX veut promouvoir, nous mettons l'accent sur les outils ensemblistes, l'interprétation abstraite, la commande non-linéaire des robots et le filtrage bayésien. Nous cherchons à représenter et à propager les incertitudes de la façon la plus rigoureuse possible sans faire d'approximations non maîtrisées, comme celles induites par la linéarisation ou la discrétisation. Les variables incertaines peuvent être la carte de l'environnement, les données capteur, la trajectoire des robots, les prises de décision passées ou futures, la dynamique des robots et les interventions humaines. La modélisation de ces différents types d'incertitudes demande une réflexion et l'élaboration d'outils capables de répondre à nos objectifs.

 

 

 

 

 

Exemples

Nous donnons ici quelques exemples illustratifs de problèmes que nous chercherons à traiter avec nos approches.
1. Concevoir et réaliser un robot sous marin capable d'explorer son environnement seul, sans refaire surface pour capter le GPS, avec un sonar comme unique capteur extéroceptif.
2. Réaliser un suivi d'isobath sous-marin dans un but d'explorer et revenir, avec un simple écho-sondeur.
3. Réaliser la capture d'un robot par plusieurs robots dans un environnement incertain et non structuré.
4. Concevoir des robots dérivants capables de faire de très longues distances dans l'océan en utilisant les courants marins comme moyen de propulsion.

 

 

Collaborations

Entreprises : Kopadia, Thales, Forssea, RT-sys, iXblue, ECA-robotics, Subsea-Tech,  Orange-Labs, Pilgrim, Texys Marine, Oxxius.

Institutions : DGA, DRASSM, Ifremer, EDF, Région Bretagne, Shom.

Laboratoires. LIRMM, IRISA, Polytechnique, LS2N.

GDR : GDR Macs et GDR robotique.