Planification du mouvement et raisonnement flou pour la navigation autonome d'un robot mobile
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Setif 1 University - Ferhat ABBAS , Faculty of Technology
Abstract
Thisthesisaimstoadvanceautonomousnavigationforwheeledmobilerobotsbyaddressingfundamental
challenges inmotionplanningandcontrolwithinbothstaticanddynamic environments. Ahybridpath
planningframeworkisdeveloped, combininganenhancedadaptiveA*algorithmforglobalpathgeneration
withamodifiedDynamicWindowApproach(DWA)forreal-timelocalobstacleavoidance.TheadaptiveA*
algorithmimprovessearchefficiencythroughadynamicheuristicfunction,pathsimplificationusingredundant
jumppointremoval, andtrajectorysmoothingvia(Eta-SplineandCubicB-Spline) interpolation. For local
planning, a fuzzy logic systemis employedtodynamicallyoptimize theDWAevaluation function,witha
modifiedformulationproposedfordynamicenvironments.Thisenhancementreducesplanningtime, improves
trajectorysmoothness, andeffectivelymitigates the localminimaproblem. Intermsof control, the thesis
proposesarobust trajectorytrackingstrategybasedonthe integrationofDynamicFeedbackLinearization
(DFL)andFuzzyLogicControl(FLC).Byexploitingthesystem’sdifferentialflatnessproperty,thecontrollaw
isderivedintheflatoutputspacetoensureaccuratepathtrackingandeffectiveobstacleavoidancebehaviors.
Thesynergybetweenmodel-basedDFLanddata-drivenfuzzycontrolenhancestrackingaccuracy,robustness,
anddisturbancerejection.Theproposedmethodsarevalidatedthroughextensivesimulationsandreal-world
experiments,demonstratingsignificant improvements innavigationefficiency, controlprecision,andobstacle
avoidanceperformancecomparedtoconventionalapproaches
Description
Cettethèseviseàfaireprogresserlanavigationautonomedesrobotsmobilesàrouesenabordantlesdéfis
fondamentauxde laplanificationdumouvementetducontrôledansdesenvironnementsà la fois statiques
etdynamiques.Uncadredeplanificationdetrajectoirehybrideestdéveloppé, combinantunalgorithmeA*
adaptatifaméliorépourlagénérationglobaledetrajectoireavecuneversionmodifiéedelaméthodeDynamic
WindowApproach(DWA)pour l’évitementd’obstacles local entempsréel.L’algorithmeA*adaptatifamé
liore l’efficacitéde larecherchegrâceàune fonctionheuristiquedynamique,àlasimplificationdutrajetvia
lasuppressionredondantedespointsdesaut, etaulissagede latrajectoirepar interpolation(Eta-Splineet
CubicB-Spline).Pourlaplanificationlocale,unsystèmedelogiquefloueestemployépouroptimiserdynami
quementlafonctiond’évaluationdelaDWA,avecuneformulationmodifiéeproposéepourlesenvironnements
dynamiques.Cetteaméliorationréduitletempsdeplanification,améliorelafluiditédelatrajectoireetatténue
efficacement leproblèmedesminimalocaux.Encontrôle, lathèseproposeunestratégierobustedesuivide
trajectoirebaséesurl’intégrationdelalinéarisationparrétroactiondynamique(DynamicFeedbackLineariza
tion-DFL)etducontrôlelogiqueflou(FuzzyLogicControl-FLC).Enexploitant lapropriétédeplatitude
différentielledusystème, laloidecontrôleestdérivéedans l’espacedessortiesplatesafind’assurerunsuivi
précisdelatrajectoireetuncomportementefficaced’évitementd’obstacles.LasynergieentrelaméthodeDFL
baséesur lemodèleet lecontrôlefloufondésur lesdonnéesaméliorelaprécisiondusuivi, larobustesseet la
réjectiondesperturbations.Lesméthodesproposéessontvalidéespardenombreusessimulationsetexpérimen
tationsréelles,démontrantdesaméliorationssignificativesentermesd’efficacitédenavigation,deprécisionde
contrôleetdeperformanced’évitementd’obstaclescomparéesauxapprochesclassiques