Techniques de contrôle supervisé pour véhicules autonomes Supervisory control techniques for unmanned ground vehicle

Abstract

Techniques de contrôle supervisé pour véhicules autonomes L'objectif de cette thèse est de concevoir nouvelles techniques de commande pour traiter le problème de suivi de trajectoire du robot mobile à roues (WMR). Afin d'atteindre l'objectif, trois nouvelles solutions sont proposées. Elles sont élaborées dans l'environnement MATLAB puis validées expérimentalement en utilisant des trajectoires spécifiques, telles que les trajectoires à gradient continu comme la trajectoire quadrifolium ou trajectoire circulaire ou lemniscate, ainsi que les trajectoires à gradient non continu comme la trajectoire rectangulaire. La première méthode consiste à concevoir une nouvelle technique hybride, entre le contrôleur PID standard et l'inférence neuro-floue adaptative (ANFIS), en abrégé ANFIS-PID. Cette technique est optimisée à l'aide de nombreux algorithmes inspirés de la nature. Ainsi, deux contrôleurs ANFISPID sont conçus pour gérer de façon dynamique, la vitesse et l'orientation du robot mobile. Un contrôleur de backstepping est introduit dans la boucle externe, en tant que contrôleur cinématique. La deuxième méthode est basée sur une nouvelle combinaison de la stratégie de contrôle par la dérivée intégrale proportionnelle d'ordre fractionnaire (FOPID) avec l'approche non linéaire du backstepping. Afin de gérer le problème dynamique, deux contrôleurs FOPID sont nécessaires dans la boucle interne et sont optimisés par de nouvelles techniques méta-heuristiques hybrides. Le premier FOPID contrôle la vitesse du WMR, tandis que le deuxième FOPID contrôle l'angle d'orientation du véhicule mobile. Un progrès notable est réalisé avec l'approche suggérée, en termes de minimisation des erreurs de suivi de trajectoire et réduction des actions de contrôle, en particulier dans les trajectoires à gradient continu. La troisième méthodologie de contrôle suggérée est l’association du contrôleur PID d'ordre fractionnaire avec le contrôleur ANFIS, abrégé en contrôleur ANFIS-FOPID. Le but est de minimiser l'erreur de suivi des trajectoires à gradient non continu. Ce type de contrôleur est optimisé par les mêmes algorithmes utilisés dans la solution précédente. De même, deux blocs de contrôleurs ANFIS-FOPID sont utilisés au niveau dynamique afin de réduire l'orientation et l'erreur de vitesse, et sont associés au contrôleur backstepping qui prend soin de l'action cinématique. Les résultats obtenus ont montré une réduction poussée des erreurs de suivi de chemin avec augmentation des possibilités de contrôle, comparativement aux résultats obtenus par FOPID ou ANFIS-PID. Une plate-forme robotique mobile est construite afin de mesurer en temps réel, les performances globales de la méthodologie proposée. L'architecture du WMR basée sur le mécanisme d'entraînement différentiel, se compose de deux moteurs à courant continu avec encodeurs quadratiques, de deux roues motrices, et d’un Arduino méga pour lire les données captées