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Calcul par intervalles et
robotique à l’ENSIETA
Jan Sliwka & Fabrice Le Bars
Calcul ensembliste et robotique
> Sommaire
1. Méthodes ensemblistes
2. Applications
3. Les robots de l’ENSIETA
Calcul par intervalles et robotique à l’ENSIETA
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Histoire
Moore et Warmus dans les années 50
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Méthodes ensemblistes
Les mesures de capteurs / les variables ne sont pas ponctuelles
Représentations : Probabiliste – Discrète - Ensembliste
Exemple mesure
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x 0 /
x 0
, x 0
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Méthodes ensemblistes
B
A B
B
CC CC
AA
B
C
Intersection A B A
Union
B
A B
B
CC CC
AA
B
A B A
C
Image par f
B f
A
Inversion ensembliste A f 1
B
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Types de problèmes résolus
I. Optimisation Globale
f min f
x
x
x
Méthode de Hansen
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Set inversion problem : f : R n R m , Y R m
find X x R n , f
x Y
In case Y 0, the problem becomes
x 1 , x 2 , . . . , x n 0
Types
de problèmes
Set
inversion problem
: f : R n R m , Yrésolus
R m ,f 1
find X x R n , f
x Y
f2
x 1 , x 2 , . . . , x n 0
II. Système
(Constraint
In case Yd’équations
0, the problem
becomes Satisfaction Problem)
...
f1
x 1 , x 2 , . . . , x n 0
fm
x 1 , x 2 , . . . , x n 0
f2
x 1 , x 2 , . . . , x n 0
x
x 1 , x 2 , . . . , x n R n
...
fm
x 1 , x 2 , . . . , x n 0
x
x 1 , x 2 , . . . , x n R n
III. Système d’équations relaxé
Une partie seulement des équations sont satisfaites
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Exemple : Localisation
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Exemple : Localisation
Mise en équation
Pour chaque mesure « Contrainte »
d d i cos
i
SystèmeSet
d’équation
of equations(CSP)
to be solved
d d 1 cos
1 0
d d 2 cos
2 0
...
d
0,
,
,
.
2 2
d d m cos
m 0
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DEMO : Localisation
Mise en équation
Pour chaque mesure « Contrainte »
d d i cos
i
SystèmeSet
d’équation
of equations(CSP)
to be solved
d d 1 cos
1 0
d d 2 cos
2 0
...
d
0,
,
,
.
2 2
d d m cos
m 0
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Méthodes ensemblistes
Comment représenter un ensemble?
ellipsoïdes
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sphères
pavés
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Méthodes ensemblistes
Comment représenter un ensemble?
ellipsoïdes
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sphères
pavés
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Méthodes intervalles
Utilise les intervalles
Note : un pavé est un produit cartésien
d’intervalles
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Arithmétique par intervalles
Opérations binaires
, , , /, max, min on définit
Pour une opération
x
y
x
,y
y
x y | x
2, 5
1, 3
1, 8
,
Exemple
2, 5
1, 3
3, 15
,
2, 5
/
1, 3
23 , 5
,
min
5
,
1,
2,6
3
.
1,2,2
3
3, 4
5,
2, 6
5, 6
12, 36
.
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Arithmétique par intervalles
Fonctions élémentaires
Si f cos, sin, sqr, sqrt, log, exp, alors on définit
f
x
x| x
x
f
sin
0,
0, 1
,
2
sqr
2, 3
2, 3
0, 9
,
Exemple
abs
5, 1
0, 5
,
sqrt
13, 4
13, 4
0, 2
,
exp
0, 1
1, e
.
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Exemple de solveur : SIVIA
2
2 2 r
22 2 2 2
Résoudre
Solve
f
x,
yx
y
Solve f
x,Solve
yx
y r y r 2
f
x,
yx
where
r r
rmin
ex:r
,
5,
max
where
r, rmin
ex:r
10
5,ex:r
10
where
r, r
max
r
r
5, 10
où
exemple
max
min
2
2
NoteNote
that that
f :R
R
f :R
R
Note
that
f : R 2 R
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Contracteurs
Un opérateur C associé à une contrainte qui contracte un pavé
Pour une contrainte fx0 donnée on trouve
x c
f1
0
xC
x
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Propagation de contraintes
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Applications
SLAM [Drocourt], [Porta], [Jaulin]
Localisation [Meizel]
Traitement d’image [Jaulin]
Estimation de paramètres [Walter], [Pronzato]
Etude de stabilité
Optimisation globale [Hansen]
Lancé de rayon [Florez]
Filtre particulaire intervalle [Bonnifait]
Intégration des équations différentielles
[Ramdani]
Etude de la topologie d’ensembles [Delanoue]
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Applications
SLAM - Ex: [F. Le Bars]
Localisation
Traitement d’image - Ex: [L. Jaulin – J. Sliwka]
Estimation de paramètres - Ex: [J.L. Paillat]
Etude de stabilité
Optimisation globale
Lancé de rayon
Filtre particulaire intervalle
Intégration des équations différentielles
Etude de la topologie d’ensembles
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SLAM sous-marin offline
SLAM : Simultaneous Localization And Mapping
Expériences avec les sous-marins Redermor et Daurade du
GESMA
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SLAM sous-marin offline
Données à notre disposition :
• Angles d’Euler, profondeur,
altitude, vitesses, quelques
positions GPS
• Détections d’amers sur les images
sonar (distance et temps)
Résultats voulus :
• Trajectoire du robot
• Position des amers dans la mer
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SLAM sous-marin offline
Equations :
« Contraintes »
x f
x, u
(evolution equation)
y g
x
(observation equation)
#
zi h
x, u, mi (mark equation)
Propagation de contraintes :
• Evolution : forward et backward par rapport au temps (après
discrétisation)
• Observation : prise en compte des données GPS
• Mark : prise en compte des détections sonar
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SLAM sous-marin offline
Résultats : enveloppe et centre de la
trajectoire et pavés englobant la
position des amers
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Traitement d’image : Hough intervalle
y
x
Bouée
sous-marine
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Détection de
contours
Détection du
cercle
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Traitement d’image : Hough intervalle
On cherche le cercle de paramètres x=(x1,x2,x3)
Contrainte pour chaque pixel p du contour
« Contrainte »
f
p, y
p 1 x 1 2
p 2 x 2 2 x 23 0, x
x
,p
p
.
Système d’équations relaxé (CSP relaxé)
f
x, p 1 0
f
x, p 2 0
x
x
,
...
i, p i
pi
.
f
x, p n 0
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Traitement d’image : Hough intervalle
y
y
x
Détection du
cercle
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x
Espace de
Paramètres
(X,Y)
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Estimation de paramètres
Robot de l’ISTIA à Angers [J.L.Paillat]
Problème: estimer q1 et q2
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Estimation de paramètres
« Contrainte »
Contrainte entre q1 et q2 :
q 2 f
q 1
L 21 K 2
2
L 1 cos
|q 1 |
K
résolution
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Estimation de paramètres
Plus de variables
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Avantages et inconvénients
(+) Méthodes globales garanties
(+) Calcul Parallèle :
– Ex : Implémentation sur GPU dans le cas du
lancé de rayon (images)
– Implémentation sur FPGA
(+) Equations non-linéaires
…
(-) Ensembles solution parfois larges
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Les robots de l’ENSIETA
AUVs SAUC’ISSE et SARDINE : concours SAUC-E
Meute de robots terrestres : robots JOG (enseignement),
CAROTTE
Quadrirotor : associé à la meute de robots terrestres
Voiliers : challenge Microtransat
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Conclusion
Méthodes très prometteuses dans le
domaine de la robotique
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