Le travail sur lequel porte cette thèse s’inscrit dans le domaine de la robotique agricole. Il s’agit de développer des stratégies de navigation permettant à un robot mobile d’évoluer et d’intervenir de manière autonome et en toute sécurité dans une exploitation. Ce type d'environnement agricole est fortement évolutif et comporte de nombreux obstacles statiques (batiments, zones de stockage, etc.) et dynamiques (voitures, machines agricoles, opérateurs humains, animaux, etc.). La stratégie de navigation proposée doit donc être à la fois réactive et adaptative. Par conséquent, cette thèse se concentre sur la conception de méthodes de navigation référencées capteurs (LiDAR, vision, ...) et d’évitement d’obstacles en environnements statiques mais aussi fortement dynamiques. De par la diversité des environnements et des cas possibles, nous avons souhaité développer des méthodes qui soient les plus génériques possible, pouvant gérer les cas à la fois statiques et dynamiques. Ainsi, nous introduirons d'abord les spirales, qui permettent d’obtenir des trajectoires d’évitement pertinentes et flexibles. Ensuite, nous présenterons notre méthode de navigation et d’évitement d’obstacles, basée sur une paramétrisation dynamique des spirales en fonction de l'évolution de l'environnement. Nous verrons que de par l'aspect générique des spirales, cette méthode peut être aisément adaptée pour fonctionner dans un cadre statique mais aussi dans un cadre dynamique. Pour finir, ces solutions seront validées en simulation, puis portées sur un robot mobile pour des expérimentations en conditions réelles. |
This thesis explores the field of agricultural robotics. It aims at developing navigation strategies allowing a mobile robot to navigate safely and autonomously inside a farm. This kind of agricultural environment is highly evolutive and includes many static obstacles (buildings, storage areas, etc.) and dynamic obstacles (cars, agricultural machines, human operators, animals, etc.). The proposed navigation strategy must therefore be both reactive and adaptive. Consequently, this thesis focuses on the design of sensor-based navigation methods (LiDAR, vision, ...) and obstacle avoidance techniques in static but also highly dynamic environments. Due to the diversity of environments and possible cases, we have developed methods that are as generic as possible, able to handle both static and dynamic cases. Thus, we will first introduce the spirals, which allow to obtain relevant and flexible avoidance trajectories. Then, we will present our method of navigation and obstacle avoidance, based on a dynamic parametrization of the spirals according to the evolution of the environment. We will show that due to the generic aspect of spirals, this method can be easily adapted to avoid both static and dynamic obstacles. Finally, these solutions will be first validated in simulation, then implemented on a mobile robot for experiments in real conditions. |