Perception multimodale pour un robot mobile en milieu marin

Multimodal perception for a mobile robot in the marine environment

• Auteur / Autrice : Yan Guo
• Direction : Bruno Gas
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Robotique
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Paris 6
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Hervé Glotin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots autonomes

Sonar

Systèmes embarqués (informatique)

Traitement du signal

Résumé

Dans le domaine de la robotique, les véhicules autonomes de surface en milieu marin jouent un rôle important. Ils permettent de réaliser des opérations dangereuses, comme la surveillance d’environnements marins ou encore des relevés hydrographiques. Avant d’envisager le déplacement d’un véhicule autonome de surface, il est nécessaire d’assurer sa perception de l’environnement. Elle consiste à observer, localiser et éviter les obstacles. A cause des contraintes technologiques, la complexité de l’environnement naturel, et de la diversité des situations rencontrées, il est difficile d’effectuer une plate-forme parfaitement autonome et adaptée à des applications variées. Cette thèse s’inscrit dans le cadre du pro jet ASAROME (Autonomous SAiling Robot for Oceanographic MEasurements), un pro jet de réalisation d’un voilier autonome pour des missions de mesures et d’observations de longues durées. Dans un premier temps, nous avons conçu une plate-forme de perception composée de plusieurs types de capteurs : hydrophones, caméra panoramique, centrale inertielle et sonar. A partir des signaux acquis pendant des campagnes de test, nous avons développé des méthodes de traitement du signal. Elles consistent à analyser et traiter des signaux sonores sous-marins et des images panoramiques pour la reconnaissance d’objets, la détection et la localisation d’obstacles. Pour améliorer la perception des obstacles, des méthodes de fusion de données multi-capteurs ont été développées. L’ensemble des algorithmes ont été validés expérimentalement, en lac puis en mer. Ce travail n’est que le premier pas vers la réalisation d’un robot autonome en milieu marin capable de réaliser des missions complexes de longue durée, mais il montre sa faisabilité par le développement de capacités de perception adaptées

In the field of robotics, the autonomous surface vehicles play an important role. They can perform dangerous operations such as marine environment monitoring or hydrographic surveys. Before considering the movement of an autonomous surface vehicle, it is necessary to ensure its perception of the environment. It consists of observing, locating and avoiding obstacles. Due to technological constraints, the complexity of the natural environment and the diverse situations encountered, it is difficult to make a platform which is perfectly autonomous and suited to various applications. This thesis is in the project of ASAROME, a national project about the realization of an autonomous sailboat for long-duration missions. At first, we have designed a perception platform which consists of several types of sensors: hydrophones, panoramic camera, inertial measurement unit and sonar. From the signals acquired in the experiments, we have developed several signal processing methods. It consists of underwater signal and panoramic image processing for recognition, detection and location of obstacles. To improve the obstacles perception, multi-sensors fusion methods have been developed. All these algorithms are validated in lake or sea. This work is just the first step towards the realization of an autonomous marine robot which is able to achieve long-duration complex missions. But it shows the feasibility through the development of adapted perception capacities