Bibliographie & annexes
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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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SLAM multirobot
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2. Systèmes multirobots
2.1 Approches supervisées et distribuées
L'utilisation de plusieurs robots pour explorer et cartographier un environnement génère un certain nombre de problématiques absentes avec un seul robot. Cette complexité doit être prise en compte si l'on veut tirer bénéfice d'une telle approche, par exemple pour un gain de temps ou de robustesse. De façon générale, le déploiement de plusieurs robots dans un même environnement soulève les problèmes suivants :
-
disposer de communications pour l'échange d'informations ;
-
disposer d'une stratégie de coopération pour se partager les tâches ou l'espace à explorer ;
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coordonner les trajectoires pour éviter les collisions et les interblocages.
Il existe de nombreuses approches pour définir la stratégie d'une équipe de robots. Toutefois, ces aspects décisionnels sont dépendants du moyen de communication et d'organisation qui régit l'équipe. Ainsi, à ce stade, nous faisons une première différentiation entre systèmes supervisés (ou centralisés) et distribués. Dans le premier cas, le système dépend d'une machine et/ou d'un opérateur externe à l'équipe qui est en charge de superviser la prise de décision et la planification des déplacements. Dans le second cas, l'ensemble de ces traitements est distribué sur les robots, que l'on qualifie alors de robots autonomes.
L'approche supervisée a l'avantage de simplifier plusieurs problématiques. L'information est centralisée sur une machine, nécessitant des communications uniquement entre celle-ci et chaque robot. La stratégie est alors calculée par l'exécution d'un unique algorithme décidant pour toute l'équipe. En revanche, un système supervisé souffre d'une grande fragilité car il est totalement dépendant de cette machine. En cas de défaillance, l'ensemble des robots est impacté/arrêté.
Par opposition, un système distribué offre une répartition ou une redondance de la décision et de l'information, le rendant robuste aux pannes locales. Toutefois, cela nécessite de disposer de communications entre robots et d'établir des algorithmes incluant souvent des processus de consensus entre eux.
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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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