CHAPITRE 3
MÉTHODOLOGIE, MODÉLISATION ET
PARAMÉ-TRAGE
3.1 Introduction 81
3.2 PyRoboticsLab : un nouvel outil de simulation et de
benchmarking 81 3.2.1 Motivations pour la création d'une nouvelle
plateforme de
simulation 82
3.2.2 Les objectifs de conception 83
3.2.3 L'architecture du système 85
3.2.4 Les outils et technologies 87
3.2.5 Les scénarios de bechmarking 89
3.3 Modélisation géométrique des robots
89
3.4 Modélisation du processus de navigation, planification
et évite-
ment d'obstacles 91
3.5 Modélisation des grilles d'occupation 93
3.6 Modélisation du problème d'exploration 97
3.6.1 Modélisation mono et multirobots 97
3.6.2 Les critères d'évaluation 100
3.6.3 La complexité du modèle 101
3.7 Paramétrage et configuration 101
3.7.1 Paramétrage des expériences 101
3.7.2 Paramétrage de l'environnement de simulation
102
3.8 Conclusion 104
81
3.1 Introduction
Nous allons présenter dans ce chapitre la
méthodologie utilisée, ainsi que la modélisation de la
problématique d'exploration d'une zone inconnue avec des contraintes
d'énergie. Nous présenterons également les outils,
l'environnement de test, ainsi que les critères de performance
utilisés pour la validation de l'approche proposée. Étant
donné la difficulté rencontrée pour la comparaison de
notre approche avec des cas d'études similaires, nous
présenterons un nouvel outil créé afin de faciliter la
comparaison et l'évaluation des algorithmes de navigation, d'exploration
et de planification de trajectoires pour les robots mobiles, ainsi que les
métaheuristiques appliquées au domaine de la robotique.
Cette plateforme de benchmarking a été
créée d'une telle manière à nécessiter peu
de ressources de calcul, et être facile à utiliser et à
automatiser afin d'offrir aux chercheurs du domaine un moyen de prototypage
rapide et une suite d'expérimentation unifiée. Elle fait partie
des principales contributions de cette thèse et sera accessible en open
source pour l'utilisation générale de la communauté
scientifique.
3.2 PyRoboticsLab : un nouvel outil de simulation et de
benchmarking
Le teste et l'évaluation comparative de nouveaux
algorithmes constitue une étape importante de la validation des
idées de recherche. Étant donné que les expériences
réelles en robotique exigent des investissements en temps et en
équipements, de nombreux chercheurs préfèrent utiliser des
environnements virtuels pour tester et valider leurs algorithmes avant de les
déployer sur des robots réels. Même si les simulateurs de
robotique ont été largement critiqués au début des
années 90 [50], nous pouvons aujourd'hui identifier de nombreux
avantages à les utiliser:
-- Expérimentation plus rapide, en
accélérant l'horloge de simulation par rapport à l'horloge
du monde réel.
-- Automatisation des expériences à l'aide de
scripts
-- Mise en pause, enregistrement et reproduction d'une
expérience particulière pour une analyse approfondie.
-- Réduction des coûts en évitant
l'endommagement du matériel en cas d'erreurs de programmation.
-- Évitement des problèmes techniques liés
aux défaillances matérielles.
-- Expérimentation de plusieurs configurations
matérielles sans devoir acheter des pièces de rechange ou de
modifier la partie électronique du robot.
-- Évitement des inconvénients liés
à la limitation des batteries et au temps de recharge pendant les
expériences longues et/ou répétitives.
-- Éliminer les artefacts causés par les
interférences et la faible qualité du matériel.
-- Accélération du processus de validation et de
débogage des logiciels, ce qui réduit les délais de
livraison.
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