Amélioration de performance de la navigation basée vision pour la robotique autonome : une approche par couplage vision/commande

Performance improvment of vision-based navigation for autonomous robotics : a vision and control coupling approach

• Auteur / Autrice : Hélène Roggeman
• Direction : Guy Le Besnerais
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Soutenance le 13/12/2017
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Office national d'études et de recherches aérospatiales (France)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Bonnifait
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guy Le Besnerais, Philippe Bonnifait, Simon Lacroix, Roland Lenain, Yasmina Bestaoui Sebbane, Julien Marzat
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Simon Lacroix, Roland Lenain

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commande prédictive

Vision par ordinateur

Robots autonomes

Robots mobiles

Mots clés libres

Robotique mobile

Navigation autonome

Localisation basée vision

Commande prédictive

Couplage vision/commande

Qualité visuelle

Mobile robotics

Autonomous navigation

Vision-Based localization

Model predictive control

Vision and control coupling

Visual quality

Résumé

L'objectif de cette thèse est de réaliser des missions diverses de navigation autonome en environnement intérieur et encombré avec des robots terrestres. La perception de l'environnement est assurée par un banc stéréo embarqué sur le robot et permet entre autres de calculer la localisation de l'engin grâce à un algorithme d'odométrie visuelle. Mais quand la qualité de la scène perçue par les caméras est faible, la localisation visuelle ne peut pas être calculée de façon précise. Deux solutions sont proposées pour remédier à ce problème. La première solution est l'utilisation d'une méthode de fusion de données multi-capteurs pour obtenir un calcul robuste de la localisation. La deuxième solution est la prédiction de la qualité de scène future afin d'adapter la trajectoire du robot pour s'assurer que la localisation reste précise. Dans les deux cas, la boucle de commande est basée sur l'utilisation de la commande prédictive afin de prendre en compte les différents objectifs de la mission : ralliement de points, exploration, évitement d'obstacles. Une deuxième problématique étudiée est la navigation par points de passage avec évitement d'obstacles mobiles à partir des informations visuelles uniquement. Les obstacles mobiles sont détectés dans les images puis leur position et vitesse sont estimées afin de prédire leur trajectoire future et ainsi de pouvoir anticiper leur déplacement dans la stratégie de commande. De nombreuses expériences ont été réalisées en situation réelle et ont permis de montrer l'efficacité des solutions proposées.

The aim of this thesis is to perform various autonomous navigation missions in indoor and cluttered environments with mobile robots. The environment perception is ensured by an embedded stereo-rig and a visual odometry algorithm which computes the localization of the robot. However, when the quality of the scene perceived by the cameras is poor, the visual localization cannot be computed with a high precision. Two solutions are proposed to tackle this problem. The first one is the data fusion from multiple sensors to perform a robust computation of the localization. The second solution is the prediction of the future scene quality in order to adapt the robot's trajectory to ensure that the localization remains accurate. In the two cases, the control loop is based on model predictive control, which offers the possibility to consider simultaneously the different objectives of the mission : waypoint navigation, exploration, obstacle avoidance. A second issue studied is waypoint navigation with avoidance of mobile obstacles using only the visual information. The mobile obstacles are detected in the images and their position and velocity are estimated in order to predict their future trajectory and consider it in the control strategy. Numerous experiments were carried out and demonstrated the effectiveness of the proposed solutions.