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1 système flou pour la navigation autonome avec évitement d obstacles d'un robot mobile de type tricycle *Manel Moussaoui, **Mohammed Ben mohammed et ***Djokhrab Ala Eddine *Département d'informatique, Université de Biskra, Biskra, Algérie **Département d'informatique, Université de Constantine Constantine, Algérie ***Département d'automatique, Université de Biskra, Biskra, Algérie Résumé Dans ce papier, nous discutons une stratégie d intégrer le raisonnement flou dans le cadre d un système de navigation autonome avec évitement d obstacles d'un robot mobile tricycle dans un environnement partiellement connu. Nous avons utilisé un système flou réactif capable de faciliter la tâche de navigation, de surmonter les incertitudes présentées dans le monde réel et d aider le robot à suivre de meilleurs chemins. Ce système permet à notre robot de rejoindre de façon autonome un but bien défini en évitant les obstacles en temps réel, sans exiger de modèle complet de l environnement. Keywords-robot mobile ; navigation autonome ; évitement d obstacles ; logique floue. I. INTRODUCTION Au cours de sa mission, un robot mobile élabore des lois de contrôles et prend des décisions à partir de la connaissance de son environnement. Les données qui proviennent des différents capteurs embarqués à bord du robot mobile sont parfois peu précises, peu fiables et quelquefois manquantes qui influence sur l objectif qu il doit atteindre [1] [2] [3] [4]. Pour assurer la sécurité du robot, il est nécessaire qu'il navigue sans collision avec des obstacles dans son environnement. Cette navigation nécessite des stratégies de contrôle intelligentes capable de surmonter les incertitudes présentées par le monde réel [4] [5]. Les méthodes les plus populaires proposées dans littérature sont basées sur des méthodes des champs de potentiel, grille de certitude et de détection de bord, ou des combinaisons de ces méthodes [5] [6]. Il existe plusieurs limitations pour les méthodes actuelles (basés sur les champs de potentiel) qui ont des difficultés à trouver des chemins. Elles exiges des descriptions précises de l environnement [5] [6] [7]. Le majeur problème de champs de potentiel est le problème des minima locaux [6] [7]. Un des inconvénients de l approche de détection des bords visibles d un obstacle est la nécessité d'arrêter le robot et d'exécuter des algorithmes qui détermine l'existence de bords [5] [6] [7]. La méthode de grille de certitude consiste à représenter l'environnement du robot comme une grille de cellules. Elle est utilisée dans le processus d'acquisition d'une analyse locale de l environnement du robot, ce qui exige que le robot s'arrête périodiquement [5] [8].Un autre problème avec ces algorithmes classiques est de ne pas utiliser une technique d'inférence rapide [9]. Pour cela un système flou réactif intelligent et rapide a été développé dans ce papier pour que le robot réagisse en temps réel [4]. Le contrôle de robots mobile est classé dans la catégorie de problèmes qui sont trop complexes [5]. Généralement ces systèmes utilisent des capteurs à ultrasons, ces capteurs n ont pas une capacité de détection précise [5] [7] [8]. Les techniques de l'intelligences artificielles basés sur la logique floue sont considérées comme une solution très intéressante pour les systèmes non linéaires où il est difficile d établir un modèle mathématique [1] [2] [3] [4] [5] [9] [10] [11]. La logique floue fournit un meilleur moyen d automatiser les expertises humaines [1] [3] [5] [10], donc gain de temps et d'espace mémoire, ce qui donne une rapidité considérable à ses moteurs d'inférence par apport aux méthodes classiques [3] [4] [5] [10]. Des expériences ont montrés qu un contrôleur flou donne des résultats supérieurs que les contrôleurs classiques, et parfois même de meilleurs résultats que l'opérateur humain [1] [2] [3]. La logique floue a montré son efficacité dans la gestion de l'incertitude et/ou l incomplétude des données [1] [5], ce qui en fait un outil robuste, simple et adéquat pour traiter ces problèmes [1] [2] [3] [4] [5] [9] [10] [11] [12]. Dans ce papier, notre objectif est de démontrer la faisabilité de cette approche

2 pour l'évitement d'obstacles d un robot mobile en utilisant un minimum de matériel. Nous avons subdivisé le système de navigation en trois contrôleurs faciles à gérer afin d assurer au mieux la navigation autonome du robot en mettant l'accent sur l'exécution de tâches spécifiques: un module de détection d obstacles, un contrôleur de navigation libre, et un contrôleur d évitement d obstacles. Dans ce papier nous allons commencer par un aperçu sur la description cinématique du robot, ensuite nous allons présenter l architecture structurelle et fonctionnelle de notre système ainsi que quelques exemples de la validation réalisée. La conclusion synthétise les points abordés et propose des perspectives à ce travail. II. CONTEXTE DE TRAVAIL PROPOSE La figure 1 présente la description cinématique du robot. Nous avons opté pour un robot mobile de type tricycle, avec deux roues arrière indépendantes et une roue à l avant pour assuré la stabilité du robot pendant son déplacement. Il est aisé de le commander grâce au nombre restreint de degrés de liberté, facile à réaliser et présent de grandes possibilités de déplacement avec une accélération importante [13] [14]. III. LE SYSTEME DE NAVIGATION PROPOSE Afin de contrôler le mouvement du robot, un module de détection d obstacles et deux contrôleurs de type Mamdani ont étés conçus et mis en œuvre. La figure 2 présente la structure de base du système de navigation composé d un module de détection d obstacles, un contrôleur flou de navigation libre et d un contrôleur flou d évitement d obstacles. Cette structure permet de déterminer en temps réel l angle de braquage à assigner au robot pour lui permettre de naviguer de façon autonome dans son environnement. ROBOT MOBILE n d d d n Module de détection d obstacle CIR Contrôleur flou de navigation libre Contrôleur flou d évitement d obstacles y ' Où : Figure 1. Les paramètres du robot [15] : L orientation du robot V c : La vitesse linéaire des roues. : L angle de braquage L : La longueur du robot Le modèle cinématique du robot est donné par : X ( k 1) X ( k ) V c ( k ) cos( ( k )) Y ( k 1) Y ( k ) V c ( k ) sin( ( k )) ( k ) ( k 1 ) ( k ) V c tg ( ( k )) L D x Figure 2. Structure de base du système de navigation proposé A. Module de détection d obstacles Nous avons décomposé le champ global de perception du robot en trois secteurs de détection. Chaque secteur comporte un capteur ultrason pour obtenir une plus grande précision relative à la position des obstacles par apport notre robot. Ces secteurs sont : Latéral_ Négatif : champs latéral négatif du robot. Dans_Avant : champs avant du robot. Latéral _ Positif : champs latéral positif du robot. Ce module chargé de la détection d'obstacles et la possibilité de collision dans les trois principaux secteurs. Il acquérir les informations relatives a l état actuel de l environnement ( l angle entre l axe portant le point obstacle et le centre de repère et l axe du robot), puis il réalise un balayage de façon continu afin de déterminer en temps réel les obstacles détectés dans les différents champs de perception qui sont Latéral_ Négatif, Dans_Avant et Latéral _ Positif. La figure 3 illustre Les secteurs de détection du robot.

3 Capteur2 Capteur3 Capteur1 et max afin d effectuer l inférence des règles et l opérateur max pour l agrégation des règles. La réalisation de la navigation libre est réalisée par un ensemble de règles floues de la forme: Si ' est '_ NG alors est _ NG Si ' est '_ PG alors est _ PG Si ' est ' _ Zero alors est _ Zero 3) Défuzzification Figure 3. Les secteurs de détection du robot Pour une meilleure navigation du robot et pour approché le comportement et les capacités de notre robot à ceux de cas réel, nous avons subdivisé chaque secteur de détection en deux zones : la zone prêt et la zone loin comme la figure 6 l indique. B. Controleur flou de navigation libre Si le robot ne reçoit aucune information de ses capteurs au cours de son déplacement, il considère que le chemin est libre, donc dans cette situation le comportement aller vers la cible est la plus approprié. Le contrôleur reçoit comme entrées ' l angle entre la cible et le robot et renvoie en sortie la commande, qui correspond au changement de direction du robot. La structure de base du contrôleur flou comporte trois parties la Fuzzification, l inférence et la défuzzification. Nous allons décrire brièvement dans ce qui suit chaque composant 1) Fuzzification Figure 4. La fonction d appartenance de la variable d entrée ' La méthode de défuzzification utilisée est celle de la détermination du centre de gravité. C. Controleur flou d évitement d obstacles Pour éviter les obstacles, nous avons développé un système de contrôle réactif en utilisant la logique floue. Notre système d'évitement d obstacles met en œuvre une stratégie de contrôle intelligent réactive en ce sens que l'environnement immédiat et réagit (avec l'aide du raisonnement approximatif) en cours de données sensorielles. Par exemple, si le robot est à proximité immédiate d'un obstacle devant lui, le contrôleur flou permettra de déterminer la meilleure direction à procéder en temps réel afin d'éviter la collision avec l obstacle. Le robot sera alors immédiatement "réagir" en fonction de la directive émise par le contrôleur flou. Ces comportements réactifs permettent un robot mobile pour éviter les obstacles statiques de l environnement, sans exiger de modèles prédéfinis. L existence d'un but nous permet de nous concentrer pleinement sur deux comportements fondamentaux : l'évitement des collisions et le rapprochement d un but. Ce contrôleur travaille en étroite collaboration avec les capteurs afin de détecter et d'éviter les obstacles, en adaptant la trajectoire à la situation actuelle. Il reçoit comme entrée ' l angle entre l axe portant l obstacle et le centre de repère et l axe du robot et renvoie en sortie les deux commandes, qui correspond au changement de direction du robot (l angle de braquage). 1) Fuzzification Pour les différents champs de perception Latéral_ Négatif, Dans_Avant et Latéral _ Positif nous avons utilisé la méme fonction d appartenence. Cette derniére est exprimée par trois ensembles flous qui sont : pas d obstacle, prêt et loin comme la figure 6 l'indique. Figure 5. La fonction d appartenance de la variable de sortie 2) Inférence Un contrôleur flou prend généralement la forme d'une série de règles Si-alors. L inférence est basée sur des opérations min Figure 6. La fonction d appartenance des variables d entrées : Latéral_ Négatif, Dans_Avant et Latéral _ Positif

4 La variable de sortie l angle de braquage possède cinq variables floues (négatif_grand, négatif_petit,zero, positif_petit et positif_grand) définie comme la figure 7 l'indique : Début Création des paramètres du robot et de l environnement Démarrage de la navigation déddéémarag Localisation du robot ( x,, ) r y r Figure 7. La fonction d appartenance de la variable de sortie angle de braquage Calcul les données des capteurs 2) Inférence Pour notre système nous avons utilisé une série de règles de la forme Si-alors comme : Exécution de l évitement d obstacles OUI Il y a des obstacles détectés NON Exécution du contrôleur flou de navigation libre est Si Latéral_ Négatif est Pas _ Obstacle et Dans_Avant Pas _ Obstacle et Latéral _ Positif est obstacle_ Loin alors est _ Zero Si Latéral_ Négatif est Pas _ Obstacle et Dans_Avant est Pas _ Obstacle et Latéral _ Positif est obstacle_ prés alors est _ NG Déplacement du robot Le robot atteint la cible OUI NON 3) Défuzzification FIN La méthode de défuzzification la plus utilisée est celle de la détermination du centre de gravité de la fonction d'appartenance résultante. Cette méthode est la plus utilisée car elle est caractérisé par un simple calcul et un temps de calcul est court. IV. FONCTIONNEMENT DU SYSTEME PROPOSE Si le robot ne reçoit aucune information de ses capteurs au cours de son déplacement, il considère que le chemin est libre c'est-à-dire aucun présence des obstacles, donc dans cette situation le robot se déplace vers la cible jusqu'à ce que un obstacle soit détecté par l un des capteurs dans l un des champs de perception précédemment motionné. A ce point, la direction (l angle de braquage permet la rotation en place dans les deux sens) est modifié par le contrôleur flou d évitement d obstacle de telle sorte que le robot freine d'autant plus qu'il est loin de l'obstacle. Le robot doit réagir en "temps réel" c'est à dire exécuter une action réflexe qui est de s'arrêter brusquement et d'exécuter une trajectoire de contournement. Le chemin de contournement n'est pas issu d'une planification mais d'une méthode de contournement gérée par le contrôleur d évitement d obstacles. Une trajectoire est représentée comme un ensemble de points de passage reliant le point de départ au point d arrivée. Figure 8. L'architecture fonctionnelle du système proposé V. VALIDATION Dans cette phase, nous présenterons les résultats de simulation de notre système en utilisant MATLAB qui est un environnement de travail complet, puissant et performant. Les résultats obtenus en simulation montrent l efficacité de l approche proposée. Le robot est un rectangle qui se déplace dans un environnement intérieur. En cas d absence d obstacles les trajectoires décrites lors du déplacement de notre robot mobile peuvent être classées dans la catégorie de trajectoire rectiligne. Après la spécification du point but, le robot commence à se déplacer en ligne droite avec une braquage permet de corriger son orientation vers la cible (voir la figure ci-dessous et 13). Les figures ci-dessous montrent quelques cas de navigation. Dans le premier cas de test présenté dans la Figure 9 a) navigation libre avec la cible derrière le robot.

5 Les figures 9 b), c) et d) présentent respectivement la variation de l angle du robot par apport au temps, la variation de distance entre le robot et la cible par apport au temps et la variation de l angle de braquage du robot par apport au temps. Un cas de navigation présenté dans les Figures 11 a), b), c) et d), l environnement comporte un nombre différent de petits obstacles. Le robot est forcé de faire un petit virage entre les obstacles afin d éviter la collision Figure 9. Navigation libre avec la cible derrière le robot Le deuxième cas, si le robot rencontre un obstacle, il est forcé de faire un petit virage afin d éviter la collision avec l obstacle (voir les figures 10 a), b), c) et d).). Figure 11. Navigation entre les obstacles Le quatrième cas considère un environnement plus complexe avec suivi des obstacles successifs (voir les Figures 12 a), b), c) et d)). Figure 10. Evitement d un seul obstacle Figure 12. Navigation avec suivi des obstacles successifs

6 Le cinquième cas de test considère un environnement plus complexe de navigation illustré à la figure 13. Les techniques adoptées floue fournir une stratégie de comportement flexible et donne la possibilité de construire une représentation de l'environnement nécessite un espace mémoire réduite par rapport à l'utilisation d'une description géométrique exact. Des perspectives ont émergés pendant la réalisation de ce travail entre autres nous citons l amélioration du système pour qu'il soit adapté aux environnements dynamiques. Nous espérons que le prolongement de cet article motivera le lecteur à rejoindre d autres thèmes scientifiques autour de la robotique mobile avec l exploitation des propriétés intrinsèques de la logique floue. Figure 13. Situations compliquées de la navigation Dans ce papier, seules les contraintes géométriques de la navigation du robot sont prises en considérations. On ne tient pas compte des conditions réelles d exécution des mouvements, que ce soit au niveau de la dynamique du système ou des évolutions éventuelles de l environnement (objets mobiles, environnements naturels, ). VI. CONCLUSION. Nous avons créé un systéme de contrôle basé sur la logique floue pour l évitement d obstacles. Cette méthode est orientée de manière à régler le problème de difficulté et parfois d absence d un modèle mathématique pour la modélisation et la commande des systèmes non linéaires. Nous avons développé également un ensemble de contrôleur flou aidant le robot pour la génération de trajectoires qui permettent de rejoindre un but avec la possibilité de contourner les obstacles encombrant l'environnement du robot mobile Les résultats obtenus en simulation montrent la faisabilité de cette approche tels que : (e) Le chemin de déplacement est proche de l optimal. Le système produit en permanence le bon chemin autour des obstacles. (f) (g) (h) REFERENCES [1] J. Yen and N. Pfluger, «A Fuzzy Logic Based Robot Navigation System»,Center for Fuzzy Logic and Intelligent. Systems. Department of Computer Science, Texas A&M University. College Station, TX [2] X. Yang, M. Moallem, and Rajni V. Patel, «A Layered Goal-Oriented Fuzzy Motion Planning Strategy for Mobile Robot Navigation», IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, Volume 35. Volume 35, NO,2005 [3] H. Surmann, J. Huser and L. Peters, «A Fuzzy System for Indoor Mobile Robot Navigation» Proc. of the Fourth IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems, pp , , Yokohama, Japan,1995 [4] Panagiotis G. Zavlangas, Prof. Spyros G. Tzafestas, Dr. K. Althoefer, «Fuzzy Obstacle Avoidance and Navigation for Omnidirectional Mobile Robots», Intelligent Robotics and Automation Laboratory Department of Electrical and Computer Engineering National Technical University of Athens, ESIT 2000, Aachen, Germany, 2000 [5] A. Martinez, E. Tunstel, and M. Jamshidi, «Fuzzy Logic Based Collision Avoidance For a Mobile Robot»,CAD Laboratory for Intelligent and Robotic Systems Department of Electrical and Computer Engineering University of New Mexico Albuquerque, NM USA,1994. [6] J. Borenstein and Y. Koren, «The vector field histogram-fast obstacle avoidance for mobile robots», IEEE Journal of Robotics and Automation Vol 7, No 3, pp June 1991 [7] Y. Koren and J. Borenstein, «Potential Field Methods and Their Inherent Limitations for Mobile Robot Navigation System» Proceedings of the IEEE Conference on Robotics and Automation, Sacramento, California, April 7-12, pp [8] J. Borenstein and Y. Koren, «Real-time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots» IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 19, No. 5, pp Sept. /Oct [9] I. Gupta and D. Riordan, «Mobile Robot Navigation: A Fuzzy Logic based approach», Faculty of Computer Science, Dalhousie University, Canada, [10] A. Fatmi, A. Al Yahmadi, L. Khriji, and N. Masmoudi, «A Fuzzy Logic Based Navigation of a Mobile Robot» International Journal of Applied Mathematics and Computer Sciences 1;2, Spring 2005 [11] H. Zimmermann, «Practical applications of fuzzy technologies» Hardcover - 30 Nov 1999 [12] D. Huh, J.Park, U. Huh and H. Kim, «Path planning and navigation for autonomous mobile robot» Departement of Electronic., Inha University., Inchon, South Korea, 2002 [13] J.Dupuis, «Évolution d'un contrôleur de robot mobile visuellement référencé», Mémoire présenté à la faculté des études supérieures pour l'obtention du grade de maître es sciences (M. Se.), Université Laval Québec, [14] A. Louchene, «Système de navigation pour robot mobile» Thèse Doctorat de Laboratoire d'electronique Avancée (LEA) Batna,Algérie,2004 [15] B. Bayle, «Robotique mobile», Ecole Nationale Superieure de Physique de StrasbourgUniversite Louis Pasteur,

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