La planification de trajectoires désigne l'ensemble des méthodes et algorithmes permettant de déterminer un chemin optimal ou réalisable qu'un agent (robot, véhicule autonome, drone, etc.) doit suivre pour atteindre un objectif donné, tout en satisfaisant à diverses contraintes (obstacles, dynamique, lois physiques). Cette démarche implique d'anticiper l'évolution de l'environnement, de prendre en compte l'incertitude et d'assurer la faisabilité du mouvement. Elle se distingue de la simple navigation en intégrant non seulement la génération du chemin mais aussi son adaptation dynamique et sa compatibilité avec les capacités réelles de l'agent. Elle est centrale dans de nombreux systèmes autonomes et robotiques.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
La planification de trajectoires est utilisée pour guider des robots industriels dans des tâches de manipulation complexe, pour permettre à des véhicules autonomes de circuler en toute sécurité dans des environnements urbains, ou encore pour orchestrer le mouvement coordonné de drones lors de missions de surveillance. Elle s'applique aussi en animation virtuelle, chirurgie assistée par robot et logistique automatisée.
Par exemple, un robot de soudage industriel utilise la planification de trajectoires pour déplacer son bras mécaniquement autour de pièces à assembler sans collision, tandis qu'une voiture autonome emploie ces algorithmes pour anticiper les manœuvres nécessaires à l'évitement d'obstacles et à l'optimisation de son parcours.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Plusieurs outils et bibliothèques open source sont largement utilisés dans ce domaine : MoveIt! (robotique), OMPL (Open Motion Planning Library), ROS Navigation Stack (pour la robotique mobile), TrajOpt (optimisation de trajectoires), ou encore Drake et Tesseract. Ces frameworks proposent des algorithmes variés, du plus simple (A*, Dijkstra) au plus avancé (RRT*, PRM, optimisation non linéaire), adaptés à différents contextes d'application.
Derniers développements, évolutions et tendances
Les tendances récentes incluent l'intégration du machine learning pour anticiper les mouvements d'obstacles dynamiques, l'optimisation en temps réel grâce à des algorithmes hybrides, et la prise en compte de la perception incertaine de l'environnement. L'interopérabilité des outils, l'automatisation de la configuration et l'adaptabilité sont également au cœur des évolutions, tout comme l'extension à des environnements de plus en plus complexes et dynamiques, notamment pour la mobilité urbaine autonome et la robotique collaborative.
