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Abstract
La planification des trajectoires d'un télémanipulateur devant se déplacer dans un environnement encombré et interagir avec certaines de ses composantes nécessite la création d'un modèle d'occupation de l'espace. Les grilles d'occupation probabilistes ont démontré leur potentiel pour la modélisation d'environnements bidimensionnels mais ont aussi révélé un accroissement important de la charge de calcul lorsqu'appliquées à l'espace tridimensionnel. Dans le cadre de ces travaux, l'approche originale des grilles d'occupation probabilistes est révisée et adaptée à des applications de télérobotique en trois dimensions. Une approximation analytique est proposée afin de permettre l'estimation rapide de la probabilité d'occupation des cellules d'une grille à partir de données télémétriques. Une stratégie de fusion de l'information récoltée à partir d'une séquence de points de vue distincts est également introduite afin de permettre la construction d'un modèle global de l'espace. La quantification de l'incertitude sur les données engendrée par les imperfections du capteur et les erreurs de registre est étudiée. Le modèle est finalement utilisé pour définir un ensemble de champs de potentiel répulsifs et attractifs destinés à guider les mouvements du manipulateur parmi les obstacles tout en prévenant les collisions.
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Planning the trajectories of a remote manipulator that must move in a cluttered environment and interact with certain of its components requires the creation of a space occupation model. Probabilistic occupancy grids have demonstrated their potential for modeling two-dimensional environments but have also revealed a significant increase in computational load when applied to three-dimensional space. As part of this work, the original approach of probabilistic occupancy grids is revised and adapted to three-dimensional telerobotics applications. An analytical approximation is proposed to allow rapid estimation of the probability of occupancy of grid cells from telemetric data. A strategy for merging information collected from a sequence of distinct points of view is also introduced in order to allow the construction of a global model of the space. The quantification of data uncertainty caused by sensor imperfections and register errors is studied. The model is finally used to define a set of repulsive and attractive potential fields intended to guide the movements of the manipulator among obstacles while preventing collisions.
