Soutenance

Report
Contribution à la commande de
voiliers robotisés
Miguel Angel ROMERO RAMIREZ
Institut des Systèmes Intelligents et Robotique
2
• Collecte de données des masses
océaniques
• Cartographie de zone d’habitats
marins
• Mesure de paramètres physicochimiques
Cadre applicatif
Cadre applicatif
3
Intérêt des voiliers robotisés :
• Échantillonnage spatial contrôlé
• Disponibilité
• Autonomie énergétique
Projet ASAROME
4
Autonomous Sailing Robot for Oceanographic Measurements
Financé par l’ANR
Perception
Plateforme numérique
(mini-j)
Simulateur
Navigation et commande
5
• Pas de contrôle direct de la force de
propulsion
• Ǝ une direction où la force de
propulsion est nulle
Particularité
6
Deux entrées de commande disponibles :
• Angle de bôme, qui modifie la force de
propulsion
• Angle de safran, qui fait changer le cap
du bateau
Particularité
Objectif
7
Détermination d’un cap afin :
• d’atteindre un ou plusieurs points de
passage de façon autonome
• de s’adapter aux conditions du vent
• d’éviter les obstacles
Plan
8
Simulateur
Navigation
Commande
Simulateur
Voilier
Voilier
Commande
Navigation et
évitement des obstacles
• Description du simulateur
• Outils de simulation (IG)
• Exploitation du simulateur.
• Simulation
• Architecture
L/M (ASAROME)
Résultats
• Architecture L/M (RC)• Expérimentaux
Conclusion
• Sélection
d’angle de voile
• Asservissement du cap
Perspectives
• Projection de la vitesse
• Floue
• Champs de potentiel artificiel
Simulateur
Voilier
Commande
Navigation
Résultats
Conclusion
Perspectives
9
Simulateur
• Description du simulateur
• Outils de simulation (IG)
• Exploitation du simulateur
Simulateur
10
Vent
Modèle
cinématique
Modèle
aérodynamique
Étatt
Equations de
mouvement
RK
Modèle
hydrodynamique
• Position
• Orientation
• Vitesses
• Accélérations
Ang. safran
Ang. voile
+
Exact par rapport à la dynamique des corps solides en mouvement
Détermination des efforts hyrdro-aérodynamiques grâce aux modèles empiriques
11
Simulateur
Simulateur numérique codé en Fortran prend la forme d’une librairie
dynamique (DLL : Dynamic Link Library) sous Windows
Interface aisée avec des outils de simulation, tel que Matlab, des interfaces graphiques
utilisateurs, etc.
12
Interface graphique
Interface graphique
13
Grâce à cette interface graphique il est possible de piloter le
voilier selon deux modes :
• Boucle ouverte : l’utilisateur assigne directement les valeurs des
angles de voile et safran
• Boucle fermée : l’utilisateur spécifie un (ou plusieurs) point(s) de
passage
IG
WP
Algo. Nav.
consignes
Simulateur.
Algo cmd.
Etat
14
Exploitation du simulateur
Polaires de vitesse
Enveloppe
Vitesses du
Convexe
vent
Polaire
Polairesdedevitesse
vitesse
Polaire de bôme(Pour une vitesse de vent fixé.)
Exploitation du simulateur
15
Polaires de vitesse
No-go zone
down wind
No-go zone
up wind
16
Exploitation du simulateur
Comportement en virage
Test sous conditions similaires à celles définies par l’ ITTC
17
Exploitation du simulateur
Réponse indicielle

K

 s s(1  Ts )
Réponse au changement d’angle de safran 
Approximation de la fonction de transfert en cap
Simulateur
Voilier
Commande
Navigation
Résultats
Conclusion
Perspectives
18
Voilier
• Architecture L/M (ASAROME)
• Architecture L/M (RC)
19
Architecture (mini – j)
Matérielle
Caractéristique
Unités
Valeur
Déplacement
kg
223,30
Longueur
m
3,70
Surface de voile
m2
3,30
20
Architecture (mini – j)
Logicielle
21
Architecture (mini – j)
Matérielle
22
Architecture (RC)
Caractéristique
Unités
Valeur
Déplacement
kg
18
Longueur
m
1,40
Surface de voile
m2
0,70
23
Architecture (RC)
• Compatible avec le voilier ASAROME
• Modulaire : facilité pour intégrer autres algorithmes de
commande / autres fonctionnalités
• Codé en C / C++
Logicielle
24
Architecture (RC)
Matérielle
25
Architecture (RC)
• Basé sur une coque commerciale de la marque Robe
• Modification pour intégrer l’électronique embarquée et
maintenir son étanchéité
• Conception et fabrication des pièces nécessaires pour
l’adaptation du voilier, par exemple :
• Girouette /anémomètre
• Codeurdelabôme.
• Pièced’adaptation delaquille.
26
Architecture (RC)
Carte bas niveau :
Arduino Nano
• Interface avec l’ordinateur embarqué
• Interface pour la télécommande
• Contrôleur des servomoteurs
• Acquisition du vent
• Activation des comportements
d’urgence
Matérielle
27
Architecture (RC)
Ordinateur Navigation :
PC-104 + Linux
•Implantation des algorithmes de navigation
•Interface USB avec :
• Carte Arduino
• Mti – G (Centrale inertielle + GPS)
• Possibilité de connexion WiFi
Matérielle
Simulateur
Voilier
Commande
Navigation
Résultats
Conclusion
Perspectives
28
Commande
• Sélection d’angle de voile
• Asservissement du cap
Commande
29
Sélection d’angle de voile
Réglage de voile en fonction de l’angle de vent apparent
(Y. Brière, TAROS 2007)
Commande
30
Hypothèse de découplage des deux entrées de commande
• Ne sont pas formellement découplées mais :
• L’angle de safran modifie principalement le cap
• L’angle de voile modifie principalement la vitesse d’avance
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Commande
Asservissement de cap
Asservissement de cap : Influence des gains du régulateur PD
Bilan
32
Besoins
Moyens
Simulateur
Voiliers
Pilotage
Commande
Navigation
Simulateur
Voilier
Commande
Navigation
Résultats
Conclusion
Perspectives
33
Navigation et
évitement des obstacles
• Projection de la vitesse
• Floue
• Champs de potentiel
Navigation
34
No-go zones
Principes
1. propulsion non nulle
2. rejoindre l’objectif
3. éviter les obstacles
35
Méthode de projection de la vitesse
Navigation
36
Méthode de projection de la vitesse

VMG  VTP 

D

D
Navigation
37
L’hystérésis
hw)
(
• Introduction d’un facteur
d’hystérésis  privilégier cap
courant pour réduire :
• Perte de vitesse
hw  1
• Utilisation des voiles et safran
(consommation d’énergie)
Actual heading
VMG | hw = 1
VMG | hw < 1
Influence du facteur d’hystérésis sur la navigation.
Navigation
38
Méthode de projection de la vitesse
Basée sur la minimisation de fonctions de coût
• Pour guider le navire vers son objectif
Cw  (1 hwVMG)
Avec VMG normalisée et hw le facteur d’hystérésis
Navigation
39
Méthode de projection de la vitesse
Evitement d’obstacles
Co 
 1
1 

 
 d obs d 0 
0
If dobs < d0
If dobs > d0
Navigation
40
Méthode de projection de la vitesse
Détermination d’un cap consigne
C  GwCw  GoCo  Gw (1 hwVMG)  GoCo
41
Méthode d’inférence floue
Navigation
42
Méthode floue
Premier ensemble flou  maximise la vitesse vers l’objectif
Cw  hwVMG
W
W
W
Navigation
43
Méthode floue
Deuxième ensemble floue  éloigne le bateau des obstacles
Co  h  d1
0

obs

1 

d0 
If dobs < d0
W
W
W
44
Navigation
Méthode floue
Détermination d’un cap consigne
Navigation
45
Détermination d’un cap consigne
Méthode floue
Angle qui maximise la surface de sortie du système d’inférence floue
46
Méthode des champs de potentiels
47
Navigation
Méthode des champs de potentiels
• Notre méthode considère deux champs de potentiel :
• Le premier, local et attaché au bateau, lié à la direction du
vent et le cap courant
• Le deuxième, global, lié au waypoint et aux obstacles
48
Navigation
Potentiel local
Le champ de potentiel local résulte de la somme de quatre
potentiels répulsifs :
Plocal  Ps  Pup  Pdown  Ph
Navigation
49
Potentiel local
Le champ de potentiel local résulte de la somme de quatre
potentiels répulsifs :
Vmax  V
Ps  Gs
Vmax
Navigation
50
Potentiel local
Le champ de potentiel local résulte de la somme de quatre
potentiels répulsifs :
Gup  dist ( Pw , G )
Pup  
0
Pdown
Si 0<|f|< fup
ailleurs
Gdown  dist( Pw , G ) Si 0<|f|< fdown

0
ailleurs
Navigation
51
Potentiel d’ hystérésis
Le champ de potentiel local résulte de la somme de quatre
potentiels répulsifs :
Gh  dist ( Pw , G )
Ph  
0
Si 0<|
fup |< p  fdown
ailleurs
Navigation
52
Potentiel global
Le champ de potentiel global est calculé classiquement :
Attirer le voilier vers l’objectif et l’éloigner des obstacles
Pg  Gg  dist(P, Pf )
K obs
Po 
dist( P, Pobs )
53
Navigation
Potentiel total
Le potentiel total Pt est calculé par l’addition de chacun des
potentiels local et global
Pt  Pg  P0  Ps  Pup  Pdown  Ph
Détermination du cap consigne 
descente de gradient
Simulateur
Voilier
Commande
Navigation
Résultats
Conclusion
54
Résultats
• Simulation
• Expérimentation
Perspectives
55
Résultats
Conditions de simulation
Résultats
56
Conditions de simulation
TWA = 90°
TWS = 10 nd
Résultats
57
• Les 3 algorithmes permettent de piloter le voilier vers son objectif
quelque soit la direction du vent
P.V.
floue
C.P.
Vent constat
Résultats
58
P.V.
floue
• Les 3 algorithmes permettent de piloter le voilier vers son objectif
quelque soit la direction du vent
C.P.
Vent réel
Résultats
59
• Les 3 algorithmes sont robustes par rapport à la forme de la polaire :
il est possible d’utiliser une polaire «réaliste» ou bien «idéale»
Polaire idéale
CP
Polaire réaliste
60
Résultats
• Les 3 algorithmes permettent d’éviter les obstacles quelque soit la
direction du vent
C.P.
Conclusion
61
Courbe polaire
Projection de la
vitesse
Méthode floue
Champs de
potentiel
• Amplement utilisée par les skippers humains
• Moins réactif que la méthode des champs de potentiel
• Trajectoires moins réactivess’éloignent du chemin plus court
• Sensible aux rayons d’influence des obstacles
• Plusieurs paramètres à régler
• Permet de représenter les tâches et contraintes (obstacles) de
façon unifié
• Facilité d’utilisation (par rapport aux autres méthodes)
62
Résultats expérimentaux
(Méthode des champs de potentiel)
Voilier basé sur le modèle RC
Test sur le lac de Créteil
63
Résultats expérimentaux
Test suivi de cap
64
Résultats expérimentaux
65
Résultats expérimentaux
Simulateur
Voilier
Commande
Navigation
Résultats
66
Conclusion
Conclusion
Perspectives
67
Conclusion
3 méthodes de sélection de cap
Obstacles
Wp
68
Conclusion
• La méthode de champs de potentiel présente la grand
avantage d’unifier la représentation des contraintes de la
navigation à voile et les tâches à réaliser
69
Conclusion
Validation expérimentale
Perspectives
70
Amélioration de la commande des mouvements pour
optimiser :
• Les manœuvres de changement de bord
• La manœuvrabilité
• La prise de vitesse
Perspectives
71
L’extension des méthodes de navigation :
• Suivi de route
• Introduction de la notion de temps de déplacement
Perspectives
72
Le développement d’un planificateur de haut-niveau :
• Compromis objectif/consommation énergétique
• Mise en sécurité
• Capacité de fonctionner en modes dégradés
73
Merci de votre attention
74
75
Simulateur
Voilier
Commande
Navigation
Résultats
76
Autres Slides
Conclusion
Perspectives
77
Généralités du simulateur
Utilité des connaissances acquises:
Pondération de la polaire de vitesse par la polaire de gîte
Navigation
78
Limitation de la gîte
 hlim  min(h, hlim ) 

ws (v, h)  VB 
hlim


1
2
79
Navigation
Limitation de la gîte
TWA(t=0s): 290°; TWA(t=50s): 45°; TWA(t=100s): 290°

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