Localisation d’un Robot Mobile

Présentation au sujet: "Localisation d’un Robot Mobile"— Transcription de la présentation:

1 Localisation d’un Robot Mobile
OBJECTIF: Obtenir une mesure de la position du robot la plus proche possible de la réalité (Position de consigne non prise en compte)

2 Cadre : robot de déplacement de charges dans un entrepôt
(exemple : robuLAB 150 de la société Robosoft) Notre Maquette : échelle 1/4 Cahier des charges: Localisation à 10 cm près Écart en orientation : 4° maximum Longueur du trajet : 10m Rayon de courbure minimum : distance entre roues = 15 cm Hypothèse simplificatrice : Sol plat (localisation en 2D).

3 PLAN I. Première méthode de localisation : l’odométrie
1. Etude théorique 2. Etude expérimentale II. Amélioration de la localisation : 1. Présentation de la boussole électronique 2. Fusion de données 3. Résultats expérimentaux III. Conclusion et améliorations possibles

4 I. Première méthode de localisation : l’odométrie
1. Etude théorique : a) Présentation de la méthode 4

5 b) Détermination des inconnues
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6 Objectif : Comparer la position calculée et la position réelle
2. Etude expérimentale a) Mise en place de l’expérience : Croquis de l’expérience

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9 b) Etude des résultats :
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11 II. Amélioration de la localisation: utilisation d’une boussole électronique et fusion de données
1. Présentation de la boussole électronique 11

12 Condition d’application: Répartition gaussienne des mesures
2. Fusion de données : Moyenne classique Filtre de Kalman : moyenne pondérée par l’imprécision des mesures (donnée par la variance) On note : θb : θ mesuré par la boussole θo : θ mesuré par l’odométrie θf : θ issu de la fusion k2 : Variance sur θb k1 : Variance sur θo kf : Variance sur θf Condition d’application: Répartition gaussienne des mesures Vérification nécessaire Variance de l’odométrie Variance de la boussole

13 Filtre de Kalman évolué : (méthode que nous avons imaginée) Avantage
Inconvénient Mesure odométrique Précise entre 2 instants diverge Mesure boussole Ne diverge pas Peu précise Méthode de fusion : Schéma du principe

14 Objectif : comparer les erreurs obtenues avec les différentes méthodes Simulations Maple :
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15 III. Conclusion et améliorations possibles
3. Résultats expérimentaux : Essai de localisation avec fusion III. Conclusion et améliorations possibles Bilan : Correction de la dérive angulaire. Objectif de 10 cm de précision atteint pour des trajets assez courts (<10m) Cahier des charges respecté MAIS Il reste une faible dérive en abscisse curviligne

16 20m X(mm) Améliorations possibles :
non négligeable pour des trajets plus longs : Y(mm) X(mm) Améliorations possibles : Méthodes appliquées au LAAS et à Robosoft : Correction par GPS Utilisation d’un télémètre laser Stéréovision