Missions d'observations pour des drones : définition et apprentissage de modèles pour la perception active, et proposition d'une architecture permettant des simulations distribuées répétables
Auteur / Autrice : | Christophe Reymann |
Direction : | Simon Lacroix |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Robotique et informatique |
Date : | Soutenance le 08/07/2019 |
Etablissement(s) : | Toulouse, INSA |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes / LAAS |
Jury : | Président / Présidente : Rachid Alami |
Examinateurs / Examinatrices : Simon Lacroix, Jean-Baptiste Mouret, Olivier Simonin, Janette Cardoso, David Filliat | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Baptiste Mouret, Olivier Simonin |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Cette thèse se focalise sur des tâches de perceptions pour des drones à voilures fixes (UAV). Lorsque la perception est la finalité, un bon modèle d'environnement couplé à la capacité de prédire l'impact de futures observations sur celui-ci est crucial. La perception active traite de l'intégration forte entre modèles de perception et processus de raisonnement, permettant au robot d'acquérir des informations pertinentes à propos du statut de la mission et de replanifier sa trajectoire de mesure en réaction à des évènements et résultats imprévisibles. Ce manuscrit décrit deux approches pour des tâches de perception active, dans deux scénarios radicalement différents. Le premier est celui de la cartographie des phénomènes météorologiques de petite échelle et fortement dynamiques, en particulier de nuages de type cumulus. L'approche présentée utilise la régression par processus Gaussien pour construire un modèle d'environnement, les hyper-paramètres étant appris en ligne. Des métriques de gain d'information sont introduites pour évaluer la qualité de futures trajectoires d'observation. Un algorithme de planification stochastique est utilisé pour optimiser une fonction d'utilité équilibrant maximisation du gain d'information avec des buts de minimisation du coût énergétique. Dans le second scénario, un UAV cartographie des champs de grandes cultures pour les besoins de l'agriculture de précision. Utilisant le résultat d'un algorithme de localisation et cartographie simultanée (SLAM), une approche nouvelle pour la construction d'un modèle d'erreurs relatives est proposée. Ce modèle est appris à partir d'attributs provenant des structures de données du SLAM, ainsi que de la topologie sous-jacente du graphe de covisibilité formé par les observations. Tous les développement ont été testés en simulation. Se focalisant sur la problématique de gestion de l'avancement tu temps et de la synchronisation de simulateurs hétérogènes dans une architecture distribuée, une solution originale basée sur une architecture décentralisée est proposée.