Détermination d'une métrique pour le problème de localisation et cartographie simultanées

Les robots mobiles ont une autonomie limitée lorsqu'ils se retrouvent en environnement inconnu. Ils doivent alors construire une carte de leur environnement tout en s'y situant en même temps. Cette carte servira par la suite à la planification de trajectoire pour que le robot puisse effectuer sa tâche. Cette carte globale se doit donc d'être la plus précise possible, sinon le robot pourrait rencontrer des obstacles nuisibles et ne jamais atteindre la destination désirée. Le processus pour obtenir cette carte est composé d'une première phase d'acquisition où le robot utilise un LIDAR lui permettant de modéliser son environnement immédiat par un nuage de points. Ensuite, il faut relier les acquisitions entre elles le plus fidèlement possible pour obtenir un nuage de points couvrant une plus grande partie de l'environnement. Les balayages sont d'abord regroupés deux par deux par un algorithme de recalage appelé ICP. Cette technique est très efficace lorsque l'estimé initial de la position est près du résultat recherché. Par contre, lorsque ces conditions initiales sont plus erronées, il est fortement possible de converger vers un minimum local. Cette erreur de recalage se propage ensuite lorsque le robot continue sa trajectoire. Il est donc important de trouver une technique permettant de qualifier le résultat d'un recalage et ainsi de rejeter les mauvaises informations. La métrique proposée dans ce travail est un algorithme de discrimination où plusieurs paramètres sont comparés entre eux. Une base de données composée de plusieurs bons et mauvais résultats séparés en deux groupes respectifs a été créée. Elle permet ensuite de comparer un nouveau recalage par rapport à ces deux groupes et d'attribuer une probabilité d'appartenance à chacun des groupes. Ces valeurs donnent alors une indication de la fiabilité du recalage. Les résultats obtenus donnent un taux d'erreur de classification de 2.12%. Cette métrique est par la suite utilisée pour corriger l'accumulation d'erreurs au cours d'une longue trajectoire. En effet, lorsque le robot revisite un endroit déjà modélisé, il obtient de nouvelles informations permettant d'effectuer une correction sur sa position estimée et ainsi de réduire l'erreur accumulée. Ceci est fait à l'aide d'un algorithme de distribution d'erreur où le lien entre chaque paire de balayages est modélisé par des ressorts. L'ensemble des ressorts et des balayages constitue alors un système dynamique qui aura tendance à converger vers une position stable qui correspond au minimum d'énergie. Les positions estimées des balayages seront alors modifiées et l'erreur accumulée sera corrigée pour obtenir une carte globale de l'environnement qui est plus uniforme. La métrique de recalage permet de déterminer les constantes de raideurs des ressorts. Ainsi, les recalages moins fiables seront représentés par des ressorts plus flexibles qui pourront s'étirer pour mieux respecter les contraintes des ressorts plus rigides correspondant aux bons recalages.