Bibliographie & annexes
Présentation
English
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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Conclusion
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4. Applications
Cette dernière partie présente quelques illustrations industrielles et académiques des systèmes multirobots. Ces exemples ont été choisis pour leur réussite technologique ou commerciale, voire les deux. Notons que l'approche centralisée est généralement la solution préférée pour les applications industrielles. Les sites de production étant généralement déjà équipés d'un système de supervision, les fabricants de systèmes robotisés viennent s'interfacer ou compléter le superviseur existant. L'avantage est de pouvoir synchroniser les robots mobiles avec les autres machines du site. Pour l'opérateur de supervision, il est aussi plus facile d'analyser de façon globale le site de production.
4.1 BA-Systèmes
BA-Systèmes est une société française spécialisée dans la manutention, le stockage automatique et les systèmes intralogistiques par chariots automatiques (figure 4). La solution privilégiée par l'entreprise est l'utilisation de balises réfléchissantes. La cartographie est réalisée a priori et n'évolue plus pendant les périodes d'exploitation (cartographie hors ligne). La localisation est le produit d'une fusion de données entre la mesure d'angle des balises et la mesure odométrique. La position est calculée localement sur chaque robot (approche distribuée). Un logiciel de supervision permet d'orchestrer l'ensemble de la mission sur le site de production. Fondée en 1975, la société est aujourd'hui internationalement reconnue pour son expertise avec plus de 250 sites installés en Europe.
HAUT DE PAGE4.2 KIVA systems
KIVA Systems est une entreprise américaine spécialisée dans l'assistance robotisée à la préparation de commandes. Traditionnellement, les préparateurs se déplacent dans les entrepôts afin de saisir les différents éléments qui constituent la commande. KIVA a révolutionné ce principe établi en déplaçant les rayonnages jusqu'au préparateur qui se trouve dorénavant à un poste fixe. Le principe...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(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
HAUT DE PAGE
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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