Contrôle collaboratif entre un pilote humain et un module semi-autonome de navigation

L'intervention d'un pilote humain dans le processus de contrôle d'une plate-forme mobile par un module semi-autonome de navigation pose le problème complexe de partage de contrôle. Ce problème est d'autant plus difficile à résoudre lorsque le module semi-autonome et le pilote ne partagent pas les mêmes ensembles d'observations et ne réagissent pas de la même manière devant un contexte de dangers. Le but de cette thèse est de développer une approche de contrôle collaboratif entre un pilote humain et un module semi-autonome de navigation ayant chacun différents systèmes de perception de danger et différentes manières d'action face au danger. En considérant que le module semi-autonome assiste le pilote dans ses manoeuvres de navigation, nous proposons une approche de contrôle collaboratif basée sur l'estimation de l'aptitude du pilote et comportant deux modules principaux: un module semi-autonome intégrant directement les signaux de contrôle du pilote et un module de délibération basé sur l'estimation de l'entropie comportementale du pilote. Le module semi-autonome utilise une version modifiée de l'approche d'évitement de dangers basée sur la méthode des champs de potentiels artificiels. La modification introduite vise à réduire les effets négatifs de la version classique sur le système de navigation collaboratif. En effet, la méthode classique d'évitement de dangers basée sur l'approche des champs de potentiel artificiel produit souvent des mouvements oscillatoires lorsque l'espace de navigation est contraint. Par ailleurs, cette méthode peut engendrer des directions de déplacements éloignées de celles désirées par le pilote. Ce qui n'est pas souhaitable. La méthode de champ de potentiel directionnel présentée dans cette thèse consiste à pondérer la force artificielle répulsive d'un danger en fonction de sa position géométrique par rapport à la direction du mouvement de la plate-forme avant de l'intégrer dans le calcul de la force répulsive artificielle résultante de tous les dangers immédiats. Comme la direction du mouvement provient des observations des signaux de contrôle du pilote, cette méthode privilégie essentiellement les dangers qui entravent directement le mouvement de la plate-forme.

Abstract

The intervention of a human agent when a semi-autonomous navigation module is driving a mobile platform raises the shared control problem. This problem is especially complex when the semi-autonomous module and the human agent do not have the same perception system and do not avoid imminent dangers in the same way. The aim of this thesis is to develop a collaborative control approach between a human agent and a semi-autonomous navigation module by considering that the agents have different perception systems and different ways to avoid dangers. By considering that the semi-autonomous navigation module helps the human agent during its navigation maneuvers, we propose a collaborative control approach based on an estimation of the human agent ability. The system consists of two main modules: a semi-autonomous navigation module which allows the direct integration of the human agent control signals and a deliberative module based on the estimation of the behavioral entropy of the human agent. The semi-autonomous navigation module uses a modified version of the well-known artificial potential field danger avoidance approach. This modification aims at reducing the negative effects of the classical version on the collaborative navigation system. Indeed, the classical method often produces oscillations when the navigation space is cluttered. Moreover, it may produce motion directions far from those desired by the human agent. The method of directional potential field proposed in this thesis consists in weighting the artificial repulsive force of a danger based on its geometrical position relative to the platform motion direction. As this motion direction is derived from the sequence of the human agent control signals, the directional potential field method focuses mainly on dangers that directly interfere with the platform movement. However, the use of the proposed danger avoidance method increases the occurrence of the local minimum problem. The presence of a local minimum leads the platform to stop, despite the desire of movement of the human agent. We have therefore, introduced the concept of the mechanical reflex arc defined as the association between a danger context and the human agent control signals.