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ICube Laboratory   >   Events : Thesis : Trajectory Optimisation for Autonomous Vehicles under Agricultural Environment Constraints

Thesis : Trajectory Optimisation for Autonomous Vehicles under Agricultural Environment Constraints

June 30, 2023
14:00
Amphithéatre A207 - TPS - Illkirch

PhD defense : Danial POUR ARAB

Team:IMAGeS

Title (EN) : Trajectory Optimisation for Autonomous Vehicles under Agricultural Environment Constraints

Titre (FR) : Calcul et optimisation de trajectoires pour véhicules autonomes soumis aux contraintes d’un environnement agricole

His thesis defense that will take place on June 30, 2023, at 14:00 in room A207 at the ICube Laboratory located on the Illkirch Campus.

This research was conducted under the supervision of Prof. C. Essert and Eng. M. Spisser and provides significant contributions to the field of autonomous agricultural robotics.

Summary (EN): The thesis delves into the development of efficient Complete Coverage Path Planning (CCPP) for agricultural wheeled robots. A critical aspect of the research is the creation of a dataset of 2D and 3D models of 30 diverse fields across France, providing a valuable resource for researchers and technology developers. Furthermore, I developed an effective CCPP approach optimizing coverage paths and reducing overlaps, non-working traveled distance, and operation time. An advanced 3D hybrid path planning method with multiple objectives is also presented, capable of optimizing various factors including trajectory inclinations.

Résumé (FR) : La thèse se concentre principalement sur le développement d'approches efficaces de planification de parcours de couverture pour les robots agricoles à roues. Un aspect important de la recherche est la création d'un ensemble de données de modèles 2D et 3D de 30 champs divers en France. Cela fournit une ressource critique pour d'autres chercheurs et développeurs de technologie. J'ai également développé une approche efficace de CCPP qui optimise les parcours de couverture pour minimiser les chevauchements, la distance parcourue hors travail, et le temps d'opération. De plus, ce travail présente une méthode avancée de planification de parcours hybride en 3D avec plusieurs objectifs, capable d'optimiser plusieurs facteurs, en considérant les inclinaisons de trajectoire.

The defense will be assessed by the jury comprising Prof. C. Gron SorensenDirecteur de Recherche R. Lenain, and Prof. B. Bayle.

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