Abstract:
Ce travail traite les problèmes de planification de mouvement pour un robot mobile chaise roulante robotisée évoluant dans un environnement inconnu obstrué encombré d’obstacles. Le robot est équipé d’un capteur laser de type UST-10LX Hokuyo ayant un champ de vision limité. Dans une telle situation, nous proposons d’adopter une approche de navigation permettant de palier à ces contraintes tout en garantissant la non collision avec les obstacles. Pour ce faire, la solution proposée est basée sur la planification réactive par échantillonnage de l’espace de contrôles (ISS). L’algorithme développé est nommé par NAV-ISS. Pour détecter les obstacles et déterminer leur position, NAV-ISS nécessite une représentation de l’environnement. Cette dernière est basée sur la modélisation par grilles d’occupation à partir d’un scan laser. Les algorithmes proposés sont implémentés en langage Python sous le système ROS et testés sur la chaise robotisée Faursa.
