Extensions of sampling-based approaches to path planning in complex cost spaces: applications to robotics and structural biology
Extensions des approches fondées sur l'échantillonnage pour la planification de chemin dans les espaces de coûts complexes : applications à la robotique et la biologie structurale
Résumé
Planning a path for a robot in a complex environment is a crucial issue in robotics. So-called probabilistic algorithms for path planning are very successful at solving dicult problems and are applied in various domains, such as aerospace, computer animation, and structural biology. However, these methods have traditionally focused on nding paths avoiding collisions, without considering the quality of these paths. In recent years, new approaches have been developed to generate high-quality paths: in robotics, this can mean nding paths maximizing safety or control; in biology, this means nding motions minimizing the energy variation of a molecule. In this thesis, we propose several extensions of these methods to improve their performance and allow them to solve ever more dicult problems. The applications we present stem from robotics (industrial inspection and aerial manipulation) and structural biology (simulation of molecular motions and exploration of energy landscapes).
Planifier le chemin d'un robot dans un environnement complexe est un problème crucial en robotique. Les méthodes de planification probabilistes peuvent résoudre des problèmes complexes aussi bien en robotique, qu'en animation graphique, ou en biologie structurale. En général, ces méthodes produisent un chemin évitant les collisions, sans considérer sa qualité. Récemment, de nouvelles approches ont été créées pour générer des chemins de bonne qualité : en robotique, cela peut être le chemin le plus court ou qui maximise la sécurité ; en biologie, il s'agit du mouvement minimisant la variation énergétique moléculaire. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs extensions de ces méthodes, pour améliorer leurs performances et leur permettre de résoudre des problèmes toujours plus dificiles. Les applications que nous présentons viennent de la robotique (inspection industrielle et manipulation aérienne) et de la biologie structurale (mouvement moléculaire et conformations stables).
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