Navigation autonome de robots mobiles dans des environnements inconnus

Abdessamed, Guerraiche (2025). Navigation autonome de robots mobiles dans des environnements inconnus. Mémoire. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d'informatique et d'ingénierie, 102 p.

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Résumé

Ce mémoire traite de la problématique de la navigation autonome de robots mobiles dans des environnements inconnus et potentiellement encombrés. L’objectif principal de cette étude est de concevoir, comparer et valider différents algorithmes de navigation réactive capables d’assurer à la fois l’évitement d’obstacles en temps réel et la convergence vers une cible spécifique, sans recourir à une cartographie préalable. Une première phase exploratoire a consisté à implémenter plusieurs approches de navigation globale et locale dans MATLAB, dans le but de sélectionner des méthodes pertinentes pour une étude comparative. Deux méthodes classiques et bien établies ont été retenues : l’histogramme de champ vectoriel modifié (VFH) et l’algorithme T-Bug, en raison de leur large adoption et de leur efficacité éprouvée. Une troisième approche, le contrôleur à vitesse de sécurité (SVC), développée récemment au sein du laboratoire de robotique et systèmes autonomes (LaRSA), a été sélectionnée pour son potentiel prometteur et sa simplicité de mise en oeuvre, reposant sur une modélisation issue de la théorie du contrôle. Ces trois algorithmes ont ensuite été implantés dans l’environnement ROS/Gazebo en vue d’une évaluation plus réaliste. Une architecture hybride combinant un régulateur PID au contrôleur SVC a également été développée, afin d’améliorer la robustesse du comportement face aux perturbations. Plusieurs scénarios de simulation ont permis de comparer les performances des différentes approches dans des environnements variés. L’étude conclut que chaque méthode présente des avantages propres selon le contexte d’application. Enfin, des perspectives sont proposées, notamment en vue d’une expérimentation sur plateforme réelle et de l’exploration d’approches hybrides combinant planification locale et globale, ou encore basées sur l’apprentissage automatique.

Type de document:	Thèse (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse:	Soulaimane, Berkane
Mots-clés libres:	Robot mobile; Navigation réactive; ROS; Gazebo; SVC; VFH; T-Bug; Évitement d’obstacles
Départements et école, unités de recherche et services:	Informatique et ingénierie
Date de dépôt:	25 août 2025 15:06
Dernière modification:	25 août 2025 15:06
URI:	https://di.uqo.ca/id/eprint/1819

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