Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Contrôle de trajectoire optimal“

L'objectif principal de ce travail est l'étude de la planification de trajectoires pour des drones de type HALE ou MALE. Les modèles cinématiques de ces drones sont étudiés. Les drones HALE sont modélisés par le système de Dubins. Pour les drones MALE, le modèle est construit en étudiant le repère cinématique du drone. Nous considérons les problèmes de planification de trajectoires point-point et point-pattern. Il s'agit, à partir de la position courante du drone, de rejoindre un point ou une figure prédéfinie dans l'espace. La planification point-point est abordée sous forme d'un problème de contrôle optimal. Deux méthodes sont proposées pour résoudre le problème point-pattern. D'abord nous présentons la synthèse en temps minimal pour le système de Dubins. Ensuite, nous développons une méthode basée sur le principe de LaSalle. La première méthode est utilisée au sein d'un algorithme de planification pour des drones HALE. La deuxième permet de stabiliser les deux types de drones considérés vers un pattern. Nous proposons une extension des algorithmes de planification développés, basée sur une discrétisation del'espace grâce aux graphes de Voronoï et une méthode de planification discrète, pour construire des trajectoiresdans des milieux encombrés. Nous étudions également le problème de couplage drone/capteur. Il s'agit de calculer une trajectoire permettant de satisfaire les objectifs du drone et de son capteur (une caméra). L'algorithme proposé est construit à partir de la résolution d'un problème quadratique sous contraintes.Dans une seconde partie, nous analysons un problème de contrôle optimal inverse. Celui-ci permet d'améliorer les résultats des méthodes de planification en s'inspirant du comportement des pilotes. Après avoir posé le problème, les résultats théoriques sont exposés et le cas particulier du système de Dubins est étudié en pratique.

Ce travail s’inscrit dans le projet plus global SHARE dont l’objectif principal est de concevoir une station de contrôle sol universelle mono-opérateur de nouvelle génération pour le contrôle et la commande de drones à voilure fixe et voilure tournante.L’objectif de cette thèse est de développer un simulateur générique de la station de contrôle capable de simuler en temps réels les différents types de drones, les capteurs embarqués (caméra), l’environnement et les différentes missions militaires définies par le standard STANAG 4586. Après une modélisation des différentes parties de la station, nous présentons l’architecture adoptée pour le simulateur et le module de contrôle. Ce dernier est divisé en plusieurs niveaux hiérarchiques, dont le niveau supérieur contient les algorithmes de planification de trajectoire pour les drones à voilure fixe HALE (haute altitude, longue endurance). Ces algorithmes servent à calculer un chemin admissible entre un point de départ et un point d’arrivée en minimisant une fonction de coût.Enfin nous avons développé un système d’aide à la décision pour la gestion en ligne des missions, capable de réaliser une sélection d’objectifs, et une sélection du meilleur chemin proposé par les algorithmes de planification de trajectoire. Cet outil a pour objectif d’aider l’opérateur de la station à prendre la meilleure décision en maximisant les récompenses obtenues lors de la réalisation des objectifs et en minimisant certains critères tels que la consommation des ressources, le danger, les conditions météorologiques, etc<br>The presented work is part of a larger project called SHARE, which consists in developing a universal new generation ground control station for the monitoring and the control of fixed and rotary wing UAVs (Unmanned Aerial Vehicle).The objective of this PhD thesis is to develop a generic ground control station simulator capable of simulating in real time different types of UAVs, onboard sensors, several flight environments, and various military missions which are defined according to the STANAG 4586 standard. First, we introduce the model of the different parts of the station, and then we present the architecture adopted for the simulator and the control module. The latter is divided into several hierarchical levels; the upper level contains the path planning algorithms for fixed wing HALE (High Altitude, Long Endurance) UAV. These algorithms are used to calculate an admissible path between initial and final position by minimizing a cost function.Finally, in order to manage missions online, we developed a decision support system that is capable of performing a variety of objectives. This system also supplies the operator the best paths proposed by planning algorithms. This tool aims to help the station operator to make the decision by maximizing the rewards obtained during the achieving the objectives and minimizing certain criteria (resource consumption, danger, weather,..)

La thèse comporte deux volets principaux: Le premier volet, d'ordre théorique, porte sur le développement asymptotique de la fonction valeur associée à un problème de contrôle optimal lorsque l'horizon tend vers l'infini. Un développement asymptotique à deux termes a été démontré d'abord dans le cas linéaire quadratique puis ensuite a été étendu au cas non linéaire dans la classe de systèmes dissipatifs. La seconde partie de la thèse porte sur la résolution numérique d'un problème de guidage de véhicules aériens. Après avoir modélisé le problème, nous mettons en œuvre trois méthodes afin de résoudre des variantes du problème: une méthode directe, une méthode indirecte basée sur la continuation et le tir et enfin l'approche Hamilton Jacobi Bellman. Cette dernière nous permet également d'évaluer numériquement des domaines atteignables par notre système<br>This thesis is mainly composed of two parts. In the first part, we investigate the large time behavior of the value function associated to an optimal control problem in the finite dimensional case. We first establish the large time asymptotic expansion in the linear quadratic (LQ) theory. We then generalize this expansion to nonlinear dynamical systems more precisely within the class of dissipative systems. In the second part, we solve numerically the guidance problem of an aerial vehicle. We first model mathematically the equations of motion. Then, we implement three methods in order to solve the problem: a direct method, an indirect method based on the continuation process and the shooting method. Finally, we implement a numerical method derived from the Hamilton Jacobi Bellman theory in order to compute optimal trajectories and at the same time the reachable sets

Cette thèse s'intéresse à la réalisation autonome de plans de vol cinématographiques par un quadrotor équipé d'une caméra. Ces plans de vol consistent en une série de points de passage à rejoindre successivement, en adoptant diverses méthodes de prise de vue et en respectant des références de vitesses ainsi que des couloirs de vols. Une étude approfondie de la dynamique du quadrotor est tout d'abord proposée et utilisée pour construire un modèle linéarisé du drone autour de l'équilibre de vol stationnaire. L'analyse de ce modèle linéaire permet de mettre en évidence l'impact de l'inertie des rotors du drone dans sa dynamique, notamment l'apparition d'un comportement à non minimum de phase en roulis ou tangage, lorsque les moteurs sont inclinés. Dans un second temps, deux algorithmes de génération de trajectoires lisses, faisables et adaptées à la cinématographie sont proposés. La faisabilité de la trajectoire est garantie par le respect de contraintes sur ses dérivées temporelle, adaptées pour la cinématographie et obtenue grâce à l'étude du modèle non linéaire du drone. Le premier repose sur une optimisation bi-niveaux d'une trajectoire polynomiale par morceaux, dans le but de trouver la plus rapide des trajectoires à minimum de jerk permettant d'accomplir la mission. Le second algorithme consiste en la génération de trajectoires B-spline non-uniformes à durée minimale. Pour les deux solutions, une étude de l’initialisation du problème d'optimisation est présentée, de même qu'une analyse de leurs avantages et limitations. Pour ce faire, elles sont notamment confrontées à des simulations et vols extérieurs. Enfin, une loi de commande prédictive est proposée pour asservir les mouvements de la caméra embarquée de manière douce et précise<br>This thesis focuses on the autonomous performance of cinematographic flight plans by camera equipped quadrotors. These flight plans consist in a series of waypoints to join while adopting various camera behaviors, along with speed references and flight corridors. First, an in depth study of the nonlinear dynamics of the drone is proposed, which is then used to derive a linear model of the system around the hovering equilibrium. An analysis of this linear model allows us to emphasize the impact of the inertia of the propellers when the latter are tilted, such as the apparition of a nonminimum phase behavior of the pitch or roll dynamics. Then, two algorithms are proposed to generate smooth and feasible cinematographic trajectories. The feasibility of the trajectory is ensured by constraints on its time derivatives, suited for cinematography and obtained with the use of the nonlinear model of the drone. The first algorithm proposed in this work is based on a bi-level optimization of a piecewise polynomial trajectory, in order to find the fastest feasible minimum jerk trajectory to perform the flight plan. The second algorithm consists in the generation of feasible, minimum time, non-uniform B-spline trajectories. For both solutions, a study of the initilization of the optimization problem is proposed, as well as a discussion about their advantages and limitations. To this aim, they are notably confronted to simulations and outdoor flight experiments. Finally, a predictive control law is proposed to smoothly and accurately control the onboard camera

Les travaux de cette thèse portent sur le développement d'une méthode robuste de planification de trajectoire et de contrôle optimal. Ils apportent des justifications théoriques à la méthode présentée, prouvant l'existence de solutions au problème formulé. Enfin, la méthode est appliquée à un problème de planification de trajectoire pour l'atterrissage vertical d'un premier étage de lanceur réutilisable. Les contributions proposées sont les suivantes<br>The work in this thesis focuses on the development of a robust trajectory planning and optimal control method. It provides theoretical justifications for the method presented, proving the existence of solutions to the problem formulated. Finally, the method is applied to a trajectory planning problem for the vertical landing of a reusable launch vehicle first stage

La locomotion humaine est une activité motrice, sensorielle et cognitive qui fait intervenir de multiples niveaux de contrôle, comme la production de patterns rythmiques des membres inférieurs, l'ajustement postural du haut du corps pour la stabilisation ou encore la formation de trajectoires du corps entier dans l'espace. L'objectif principal de cette thèse est de fournir quelques éléments decompréhension du dernier aspect. En analysant les résultats d'une série d'expériences, nous montrons que les trajectoires locomotrices sont stéréotypées, c'est-à-dire qu'elles sont semblables à travers différents essais d'un même sujet, à travers différents sujets, mais aussi à travers différentes conditions sensorielles (marcher avec ou sans vision) et motrices (marcher en avant ou en arrière, à vitesse normale ou rapide). Ces observations suggèrent que les trajectoires locomotrices sont planifiées et contrôlées à un haut niveau cognitif et, dans une certaine mesure, indépendamment de leur implémentation sensori-motrice. En analysant plus en détail la variabilité de ces trajectories, nous soutenons qu'une combinaison de processus en boucle ouverte et en boucle fermée préside à la formation de trajectoires locomotrices et nous discutons de la nature précise du contrôle en boucle fermée en question. Enfin, nous développons des modèles déterministes et stochastiques qui permettent de confirmer les résultats expérimentaux, en même temps qu'ils organisent ceux-ci dans le cadre théorique du contrôle optimal.

Nous observons ces dernières années un besoin grandissant dans l’industrie pour des robots capables d’interagir et de coopérer dans des environnements confinés. Cependant, aujourd’hui encore, la définition de trajectoires sûres pour les robots industriels doit être faite manuellement par l’utilisateur et le logiciel ne dispose que de peu d’autonomie pour réagir aux modifications de l’environnement. Cette thèse vise à produire une structure logicielle innovante pour gérer l’évitement d’obstacles en temps réel pour des robots manipulateurs évoluant dans des environnements dynamiques. Nous avons développé pour cela un algorithme temps réel de génération de trajectoires qui supprime de façon automatique l’étape fastidieuse de définition d’une trajectoire sûre pour le robot.La valeur ajoutée de cette thèse réside dans le fait que nous intégrons le problème de contrôle optimal dans le concept de hiérarchie de tâches pour résoudre un problème d’optimisation non-linéaire efficacement et en temps réel sur un système embarqué aux ressources limitées. Notre approche utilise une commande prédictive (MPC) qui non seulement améliore la réactivité de notre système mais présente aussi l’avantage de pouvoir produire une bonne approximation linéaire des contraintes d’évitement de collision. La stratégie de contrôle présentée dans cette thèse a été validée à l’aide de plusieurs expérimentations en simulations et sur systèmes réels. Les résultats démontrent l’efficacité, la réactivité et la robustesse de cette nouvelle structure de contrôle lorsqu’elle est utilisée dans des environnements dynamiques<br>In the field of industrial robots, there is a growing need for having cooperative robots that interact with each other and share work spaces. Currently, industrial robotic systems still rely on hard coded motions with limited ability to react autonomously to dynamic changes in the environment. This thesis focuses on providing a novel framework to deal with real-time collision avoidance for robots performing tasks in a dynamic environment. We develop a reactive trajectory generation algorithm that reacts in real time, removes the fastidious optimization process which is traditionally executed by hand by handling it automatically, and provides a practical way of generating locally time optimal solutions.The novelty in this thesis is in the way we integrate the proposed time optimality problem in a task priority framework to solve a nonlinear optimization problem efficiently in real time using an embedded system with limited resources. Our approach is applied in a Model Predictive Control (MPC) setting, which not only improves reactivity of the system but presents a possibility to obtain accurate local linear approximations of the collision avoidance constraint. The control strategies presented in this thesis have been validated through various simulations and real-world robot experiments. The results demonstrate the effectiveness of the new control structure and its reactivity and robustness when working in dynamic environments

L'objet principal de cette thèse est l'application de méthodes nouvelles inspirées de l'analyse non-lisse et impliquant l'équation Hamilton-Jacobi pour l'étude de certains problèmes en théorie du contrôle. Notre travail se compose de trois parties : * La première partie est consacrée à la généralisation d'un résultat célèbre de R. Vinter (1993) qui porte sur la dualité non-convexe en contrôle optimal. Entre autre, ceci mène à une nouvelle caractérisation de la fonction temps minimal. * Dans la deuxième partie, nous étudions l'équation classique d'Hamilton-Jacobi de la fonction temps minimal mais dans un domaine contenant l'origine. Nous démontrons l'existence de solutions et même d'une solution minimale de cette équation, et établissons des liens avec les trajectoires géodésiques. * La dernière partie de cette thèese est consacr\ée à l'étude des boucles minimales pour les systèmes de contrôle. Nous donnons des conditions nécessaires et suffisantes pour l'existence de ces boucles en un point donné.

Parce que la robotique collaborative vise à libérer les robots des barrières physiques les séparant des opérateurs humains, de nouveaux défis apparaissent autour de la sécurité de ces derniers. S'il est possible de diminuer la dangerosité des robots en amont de leur conception, les logiciels qui les contrôlent doivent impérativement intégrer des mesures de sécurité, afin d'être compatibles avec des environnements humains dynamiques. Les algorithmes classiques de planification de trajectoire nécessitant de lourds calculs, il est avantageux de modifier la trajectoire en temps réel pour l'adapter à l'environnement dangereux. Dans ce projet de recherche, un algorithme de cinématique inverse, sous forme de problème d'optimisation, est utilisé afin de générer la commande du robot à partir d'une trajectoire définie hors-ligne. L'ajout de contraintes de sécurité à ce problème est particulièrement étudié : dans un premier temps, l'indice de manipulabilité, qui traduit la distance du robot à une configuration singulière, est considéré. Ainsi, il doit être maximisé tout au long de la trajectoire afin d'assurer la meilleure mobilité disponible. Dans un deuxième temps, le facteur humain a été intégré par la prise en compte du confort de celui-ci : afin de réduire le stress éprouvé par l'opérateur face à un robot aux mouvements imprévisibles, on s'assure de minimiser la distance entre l'effecteur et le regard de l'humain pour garantir une plus grande visibilité de la tâche. Dans les deux cas, nous avons présenté une formulation originale de ces critères afin de les intégrer dans le problème d'optimisation. Par ailleurs la contrainte d'évitement d'obstacles a aussi été utilisée, de même que la relaxation de la trajectoire, qui permet au robot de dévier un peu de cette dernière pendant une portion de la durée de la tâche. Enfin des tests en simulation et avec le robot réel Baxter de Rethink Robotics ont permis de valider notre approche et de vérifier les performances en conditions réelles, en utilisant une caméra RGB-D et un logiciel de détection d'humain en temps réel.<br>Abstract : Because collaborative robots are aimed at working in the vicinity of human workers without physical security fences, they bring new challenges about security. Even if robots can be conceived to be less harmful, their software has to integrate security features in order to be suitable for dynamic human environments. Since classical path planning algorithms require heavy calculations, it is interesting to modify the trajectory in real time to adapt it to the dangerous environment. In this research project, an inverse kinematics solver, in the form of an optimization problem, is used to generate the command of the robot to follow a trajectory defined offline. The addition of security constraints is studied: first, the manipulability index, which reflects the distance of the robot to singular configurations, is considered. Thus, it should be maximized all along the trajectory to ensure the best mobility available. Then the human is integrated by taking into account its comfort: in order to reduce the stress of working near an unpredictable moving robot, the distance between the end-effector and the human gaze is minimized to guarantee a greater visibility of the task. In both cases, we have presented a new formulation of those criteria to integrate them into the optimization problem. Moreover, the collision avoidance constraint is used, as well as the trajectory relaxation, which allows the robot to deviate from its trajectory for a certain amount of time during the task. Finally tests in simulation and with the real Baxter robot from Rethink Robotics validated our approach and the performance has been evaluated in real conditions, using a RGB-D camera and a real time human tracker software.

En cas de panne moteur durant le décollage d'un avion, il existe une vitesse jusqu'à laquelle l'avion peut freiner. Au-delà de cette vitesse, l'avion est obligé de poursuivre le décollage le long de la trajectoire SID (Standard Instrument Departure) malgré la perte de poussée induite par la panne. Les paramètres de décollage doivent être choisis de façon à assurer la sécurité de l'avion dans chacune de ces deux situations. En terrain montagneux, les contraintes d'obstacles peuvent sévèrement pénaliser la masse maximale admissible au décollage de l'avion (MMD). Il est alors possible d'utiliser une trajectoire alternative, l'EOSID (Engine Out SID) dont la trace au sol est différente de la SID. Elle n'est utilisée qu'en cas de panne moteur et survole un relief moins pénalisant. Cela permet de réduire les contraintes réglementaires de passage des obstacles en cas de panne moteur et d'augmenter la masse de l'avion au décollage. La conception d'une EOSID est un processus itératif, réalisé manuellement au sol et nécessitant l'usage de plusieurs outils informatiques différents. L'objectif de cette thèse est de formaliser et d'automatiser ce processus afin d'améliorer la qualité de la trajectoire obtenue et de réduire la charge de travail nécessaire à sa conception. Pour ce faire, le processus de conception a été analysé puis modélisé sous la forme d'un problème d'optimisation dont l'objectif est de maximiser la MMD, tout en conservant une trajectoire suffisamment simple. Une méthode d'estimation de la complexité de la trajectoire a donc été définie puis intégrée avec la masse au sein d'un critère unique. Le problème est ensuite résolu à l'aide d'un algorithme génétique ad hoc<br>In case of engine failure during aircraft takeoff, there is a speed until which the aircraft can still break to abort the takeoff (Rejected takeoff procedure). Above this speed, the aircraft shall continue the takeoff along the SID trajectory (Standard Instrument Departure) despite the lack of thrust caused by the engine failure. The takeoff parameters must be chosen so that the security of the aircraft is guaranteed in both situations. In mountainous landscape, the obstacle clearance constraints can severely penalise the maximum takeoff weight of the aircraft. In this situation, it is possible to use an alternate trajectory: the EOSID (Engine Out Standard Instrument Departure). The ground track of the EOSID is different from the SID. This trajectory, which is only used in case of engine failure, flies over a relief that is less penalizing. This allows to reduce the regulatory obstacle clearance constraints in engine failure case and to increase the aircraft takeoff weight. The conception of an EOSID is an iterative manual on-ground process that needs several softwares. The aim of this thesis is to formulate and automate this process so as to improve the trajectory quality and to reduce the conception workload. In this aim, the conception process has been analysed and modelled as an optimization problem the objective of which is to maximise the maximum takeoff weight and to minimize the trajectory complexity. A trajectory complexity estimation method has hence been defined and integrated along with the weight within a single criterion. Then the problem is solved with a genetic algorithm that has been developed specifically to handle the trajectory definition format