Localisation et estimation basées modèle d’un objet ellipsoidal avec le sens électrique artificiel

Model based localization and estimation of an ellipsoidal object using artificial electric sense

• Auteur / Autrice : Sylvain Lanneau
• Direction : Frédéric Boyer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Bio-mécanique et bio-ingénierie
• Date : Soutenance le 04/10/2017
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : DAPI - REV - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
• Jury : Président / Présidente : Luc Jaulin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Boyer, Luc Jaulin, Habib Ammari, Nicolas Andreff, Stéphane Viollet, Fabien Candelier, Vincent Creuze, Vincent Lebastard
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Habib Ammari, Nicolas Andreff

Mots clés

Mots clés contrôlés

Champ électrique cristallin

Problèmes de localisation (programmation)

Algorithmes bio-inspirés (intelligence artificielle)

Robots sous-marins

Mots clés libres

Bio-Inspiration

Robotique sous-Marine

Sens électrique artificiel

Inspection d’objet

Localisation

Estimation de forme

Bio-Inspiration

Underwater robotics

Artificial electric sense

Object’s inspection

Localization

Shape estimation

Résumé

Le but de cette thèse est de contribuer à la perception sous-marine pour des applications de robotique grâce à un champ électrique. Nous proposons de nouvelles méthodes pour l’inspection, la localisation et l’estimation de forme d’un objet ellipsoïdal en utilisant un capteur inspiré des poissons faiblement électriques. Premièrement, nous montrons que l’objet peut être détecté et que son matériau et sa position par rapport à l’axe du capteur peuvent être discriminés en utilisant de simples détections de seuils sur les courants mesurés. Ensuite, nous proposons l’implémentation successive de trois lois de contrôle réactives permettant au capteur de se diriger vers l’objet et d’effectuer une révolution autour de celui-ci en suivant ses frontières. Puis, nous utilisons l’algorithme MUSIC afin de localiser le centre de l’objet. Enfin, les paramètres géométriques de l’objet et son orientation sont estimés grâce à une méthode d’optimisation basée sur les moindres carrés et sur l’inversion du modèle analytique du tenseur de polarisation d’un objet ellipsoïdal. Nous montrons que ces algorithmes fonctionnent en conditions expérimentales. Pour les algorithmes de localisation et d’estimation de forme, des techniques impliquant des déplacements du capteur sont proposées, afin de réduire significativement les imprécisions dues aux écarts entre le modèle et les mesures de courant.

The aim of this thesis is to contribute to the underwater perception for robotics applications using an electric field. We propose new methods for the inspection, the localization and the shape estimation of an ellipsoidal object using a sensor inspired by the weakly electric fish. Firstly, we show that the object can be detected and its material and position relative to the sensor axis discriminated, using simple threshold detections on the measured currents. Then, we propose the successive implementations of three reactive control laws allowing the sensor to head for the object and revolve around it by following its boundaries. After that, we use the MUSIC algorithm in order to localize the object’s center. Finally, the geometrical parameters of the object and its orientation are estimated thanks to an optimization algorithm based on the least squares method and the inversion of the analytical model of the polarization tensor of an ellipsoidal object. We show that these algorithms can be experimentally implemented. For the localization and the shape estimation algorithms, some additional techniques involving sensor movements are proposed in order to significantly reduce the imprecisions due to the gap between the model and the actual currents’ measurements.