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Appel à contribution!!!!

Envoyez vos propositions de présentation orale ou de poster à jjcr2014paris@gmail.com avant le 12 octobre

Calendrier

12 Octobre 2014

Clôture des inscriptions

27 Octobre 2014

Accueil des participants au JJCR.

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28 Octobre 2014

JJCR 2014

29-30 Octobre 2014

Journées Nationales du GDR Robotique.

Abstract

Commande d'un véhicule à deux trains directeurs en milieu encombré

Il s'agit d'une stratégie de commande permettant à un véhicule à deux trains directeurs de suivre un rail virtuel construit sur la base d'un itinéraire privilégié et d'une description locale des obstacles. La configuration des obstacles autour du véhicule est reconstituée à partir d'une carte statique de l'environnement connue a priori ainsi que de données lidar et est synthétisée dans une carte d'occupation 2D. Le rail virtuel est généré en considérant le modèle cinématique du véhicule et une estimation du temps d'arrivée en chaque point de la carte, de la position et orientation courante jusqu'à un point de contrôle glissant le long de l'itinéraire privilégié. Le temps d'arrivée en chaque point de la carte local est calculé avec un algorithme de type Fast Marching, proche de celui de Dijkstra qui est bien connu dans la résolution des problèmes de recherche du plus court chemin. Puis, une loi de commande spécifique au contrôle des véhicules à deux trains directeurs est utilisée pour suivre précisément le chemin obtenu, le degré de liberté supplémentaire fourni par le train arrière permettant le respect de la consigne d'écart angulaire -- marche en crabe. Cette commande est basée sur une linéarisation exacte du modèle de véhicule; c'est un modèle bicyclette étendu qui prend en compte les angles de dérive résultants de mauvaises conditions d'adhérence afin de les compenser. Cette première commande est également dérivée en une version MPC (Model Predictive Control) qui optimise le suivi de chemin compte tenu des temps de réponse des actionneurs, approchant ainsi les performances constatées en simulation avec des actionneurs parfaits. Les simulations donnent des résultats encourageants concernant la génération de trajectoires et son suivi. Des essais en conditions réelles seront effectués dans les prochains mois.