Navigation semi-autonome d'un fauteuil roulant motorisé dans un environnement extérieur par intégration d'un GPS

La navigation à l'extérieur ou dans un milieu urbain représente un défi important dans la navigation robotique. Pour y parvenir, le robot doit pouvoir se localiser, planifier sa trajectoire et éviter les obstacles. Ce travail présente une étude préliminaire de ces différents aspects dans la perspective d'une application éventuelle à des fauteuils roulants motorisés. Pour la localisation en milieu urbain, l'utilisation du capteur GPS commercial a été privilégiée. En premier lieu, une caractérisation des erreurs de mesures GPS a été réalisée. Ces erreurs comportent deux composantes : un biais qui varie lentement et une erreur aléatoire. Deux appareils GPS ont été utilisés : le premier pour déterminer le trajet désiré en extrayant les données à partir d'un fichier GPX généré par l'appareil suite à une planification en mode piéton ; le deuxième est un senseur GPS qui donne la position instantanée du robot sous forme de phrases suivant le protocol NMEA. Un algorithme de projection des données GPS dans le repère local en fonction de la position initiale spécifiée par l'usager permet de compenser, à court terme, le biais des mesures GPS. Une fusion de données GPS et des mesures d'odométrie fournies par le robot a été réalisée à l'aide d'un filtre de Kalman étendu. Les résultats montrent que le robot peut suivre des trajectories planifiées avec une précision de l'ordre de 0,5 mètre. Un suivi de trajectoire rectiligne le long d'un mur a aussi été réalisé combinant le suivi de trajectoire avec la localisation et l'évitement d'un obstacle utilisant un capteur laser pour détecter la « bordure » du chemin (de façon analogue au déplacement sur un trottoir). Ces résultats préliminaires illustrent le potentiel de l'approche proposée et ouvrent la voie à des travaux plus élaborés traitant des différentes problématiques de la navigation en milieu urbain :localisation, planification et évitement d'obstacles.

Abstract

Navigation in exterior or urban environments is a challenging problem in a robotic navigation. In order to achieve this goal, the robot must be able to localize itself, carry out path planing and avoid obstacles. This work presents a preliminary study of these various aspects in anticipation of a possible application to motorized wheelchairs. For localization in urban areas, the use of commercial GPS sensors has been privileged. In first place, a characterization of GPS measurement errors was performed. These errors have two components: a bias that varies slowly and a random error. Two devices GPS were used: one to determine the desired path by extracting data from a file GPX, which is generated by the navigator GPS using the settings for pedestrian mode; the other one is a sensor GPS which gives the instantaneous position of robot in the form of sentences according to the NMEA protocol. A projection algorithm of GPS data in the local coordinate plane with respect to the initial position specified by the user in order to compensate, for short term, the measurements bias of the GPS. Data fusion of GPS data and odometry measurements was performed using an extended Kalman filter. The results show that the robot can follow the trajectories planned with an accuracy of about 0.5 meters.Trajectory tracking along a straight wall has also been done combining the trajectory tracking with the localization and avoidance of obstacles using a laser sensor to detect the “edges” of the path (analogous to the movement on a sidewalk). Theses preliminary results show the potential of the proposed approach and open the way for more extensive work dealing with various problems of navigation in urban areas: localization, planification and obstacle avoidance.