Navigation bio-inspirée pour un robot mobile autonome dans de grands environnements intérieurs. (Bioinspired navigation and planning in large indoor environments with a mobile robot)

Cette these s’inscrit dans le domaine de la navigation robotique bio-inspiree en environnement reel et implique la capacite pour un robot mobile a se deplacer de maniere autonome dans un monde a priori dynamique et inconnu. Les travaux decrits au cours de ce manuscrit s’attacheront a montrer comment, en partant des travaux academiques realises par l’equipe Neurocybernetique du laboratoire ETIS, il a ete possible de concevoir le robot mobile Diya One capable de naviguer de maniere autonome dans de grands environnements interieurs. Depuis une vingtaine d’annee, l’equipe Neurocybernetique elabore des modeles de navigation bio-inspiree. De precedents travaux ont montre qu’un modele de cellules de lieu, enregistrees chez le rat, permet a un robot mobile d’apprendre des comportements de navigation robustes, tels qu’une ronde ou un retour au nid, a partir d’associations entre lieu et action. L’apprentissage et la reconnaissance d’un lieu ne reposent alors que sur des informations visuelles. Cependant, trois problemes critiques ne permettent pas de naviguer dans de grands environnements : 1- l’ambiguite de certaines situations visuelles (ou alias perceptif), 2- l’apprentissage sur le long terme et 3- la sensibilite aux conditions environnementales. L’ajout d’autres modalites constitue une solution efficace pour augmenter la robustesse de la localisation. L’equipe a developpe plusieurs modeles bases sur la proprioception du robot afin desuppleer, dans les cas limites, les modeles purement visuels. La principale limitation des approches proprioceptives est qu’elles sont soumisesa l’accumulation d’erreurs. Il est donc necessaire de recalibrer periodiquement les modeles. Fusionner des modalites allothetiques et idiothetiques semblent etre une bonne strategie pour obtenir une estimation fiable de la localisation du robot. Les champs de neurones dynamiques (DNF) ou continous attractor neural network (CANN) constituent un puissant candidat pour mettre en œuvre le type de memoire requis pour la construction de cellules de lieu. Nous presenterons un premier modele de fusion utilisant les champs de neurones dynamiques pour maintenir l’orientation du robot puis un second generalisant le principe du modele de fusion pour la construction de cellules de lieux multimodales.Etre capable de produire et commercialiser rapidement un produit est un enjeu majeur pour la survie de Partnering. En plus des capacites de navigation et de localisation, un robot commercialisable requiert un ensemble de comportements indispensables a la mobilite, a la securite (loi de controle, evitement des obstacles et des trous) et a son autonomie (gestion d’energie et retour a la station de recharge). Pour aboutir a cette premiere solution, nous avons suivit une demarche ascendante (bottom-up) defendue par la robotique comportementale. Nous avons developpe progressivement la complexite du robot au travers de comportements elementaires integres dans une architecture de controle regissant a chaque instant l’expression de ces comportements et la selection des actions a executer.Ce memoire est decoupee en deux parties. Une premiere partie industrielle relevant d’objectifs a court terme, consistant a mettre en place, a partir des modeles existants developpes par l’equipe Neurocybernetique, l’architecture comportementale de la premiere version du robot Diya One. Puis, une seconde partie plus fondamentale dans laquelle nous traiterons de la realisation demodeles de fusion multimodale. Ces modeles seront ajoutes incrementalement au robot afin d’ameliorer progressivement ses capacites de navigation.