Planification de trajectoires dans un environnement partiellement connu a base des techniques d'inrelligence artificielle

Abstract

Dans ce travail, nous nous intéressons à la navigation réactive d’un robot mobile autonome dans un environnement a priori inconnu. La hiérarchie de contrôle adoptée s’appuie sur l’approche comportementale qui tente d’imiter le comportement des êtres vivants dans leur environnement. Deux comportements sont implantés au robot, à savoir, le comportement de convergence vers une cible, permettant de guider le robot vers une cible, et pour un environnement incluant des obstacles, un second comportement s’impose, c’est le comportement d’évitement d’obstacles. Ces deux comportements sont fusionnés, enfin, pour réaliser la tache d’atteinte de cibles dans un environnement incluant des obstacles. L’outil utilisé, pour l’implantation des comportements développés, est la logique floue, et pour s’en passer des différents réglages empiriques des paramètres de contrôleurs flous et la recherche de gain optimal pour la fusion des deux comportements, nous avons introduit les algorithmes génétiques comme outil d’optimisation.