KCHIR Selma

Docteur
Équipe : MoVe
Date de départ : 31/08/2014
Direction de recherche : Mikal ZIANE
Co-encadrement : ZIADI Tewfik, STINCKWICH Serge

Faciliter le développement des applications de robotique

L’un des challenges des roboticiens consiste à gérer un grand nombre de variabilités. Ces dernières concernent les concepts liés au matériel et aux logiciels du domaine de la robotique. Par conséquent, le développement des applications de robotique est une tâche complexe. Non seulement, elle requiert la maîtrise des détails de bas niveau du matériel et du logiciel mais aussi le changement du matériel utilisé dans une application entraînerait la réécriture du code de celle-ci. L’utilisation de l’ingénierie dirigée par les modèles dans ce contexte est une voie prometteuse pour (1) gérer les problèmes de dépendance des applications des détails de bas niveau à travers des modèles stables et (2) faciliter le développement des applications à travers une génération automatique de code vers des plateformes cibles. Les langages de modélisation spécifiques aux domaines mettent en oeuvre les techniques de l’ingénierie dirigée par les modèles afin de représenter les concepts du domaine et permettre aux experts de celui-ci de manipuler des concepts qu’ils ont l’habitude d’utiliser. Cependant, ces concepts ne sont pas suffisants pour représenter tous les aspects d’une application car ils sont très généraux. Il faudrait alors s’appuyer sur une démarche pour extraire des abstractions à partir de cas d’utilisations concrets et ainsi définir des abstractions ayant une sémantique opérationnelle. Le travail de cette thèse s’articule autour de deux axes principaux. Le premier axe concerne la contribution à la conception d’un langage de modélisation spécifique au domaine de la robotique mobile (RobotML). Nous extrayons à partir d’une ontologie du domaine les concepts que les roboticiens ont l’habitude d’utiliser pour la définition de leurs applications. Ces concepts sont ensuite représentés à travers une interface graphique permettant la représentation de modèles afin d’assurer une facilité d’utilisation pour les utilisateurs de RobotML. On offre ainsi la possibilité aux roboticiens de représenter leurs scénarios dans des modèles stables et indépendants des plateformes cibles à travers des concepts qu’ils ont l’habitude de manipuler. Une génération de code automatique à partir de ces modèles est ensuite possible vers une ou plusieurs plateformes cibles. Cette contribution est validée par la mise en oeuvre d’un scénario aérien dans un environnement inconnu proposé par l’ONERA. Le deuxième axe de cette thèse tente de définir une approche pour rendre les algorithmes résistants aux changements des détails de bas niveau. Notre approche prend en entrée la description d’une tâche de robotique et produit : – un ensemble d’abstractions non algorithmiques représentant des requêtes sur l’environnment y compris le robot ou des actions de haut niveau ; – un ensemble d’abstractions algorithmiques encapsulant un ensemble d’instructions permettant de réaliser une sous-tâche de la tâche étudiée ; – un algorithme générique configurable défini en fonction de ces abstractions. Ainsi, l’impact du changement du matériel et des stratégies définies dans les sous-tâches n’est pas très important. Il suffit d’adapter l’implantation de ces abstractions sans avoir à modifier l’algorithme générique. Cette approche est validée sur six variantes d’une famille d’algorithmes de navigation appelée Bug.
Soutenance : 26/06/2014 - 14h - Site Jussieu - Salle Jean-Louis Laurière - 25-26/101
Membres du jury :
M. Noury Bouraqadi, Maître de conférences HDR à l’Ecole des mînes de Douai [Rapporteur]
M. Amar Ramdane-Chérif, Professeur à l’Université de Versailles Saint Quentin en Yvelines [Rapporteur]
M. Xavier Blanc, Professeur à l’Université Bordeaux 1
M. Jacques Malenfant, Professeur à l’Université Pierre et Marie Curie
M. Bernard Pottier, Professeur à l’Université de Bretagne Occidentale
M. Serge Stinckwich, Maître de conférences à l’Université Caen
M. Tewfik Ziadi, Maître de conférences à l’Université Pierre et Marie Curie
M. Mikal Ziane, Maître de conférences HDR à l’Université Paris Descartes

Publications 2010-2016

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