Vers une autonomie robotique d’exploration et de reconstruction simultanées d’environnements complexes
Auteur / Autrice : | Anthony Brunel |
Direction : | Olivier Strauss, Cédric Demonceaux |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 18/11/2022 |
Etablissement(s) : | Université de Montpellier (2022-....) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....) |
Jury : | Président / Présidente : Nicolas Marchand |
Examinateurs / Examinatrices : Olivier Strauss, Cédric Demonceaux, Nicolas Marchand, Pascal Le Vasseur, Julien Marzat, Guillaume Allibert, Noura Faraj | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Le Vasseur, Julien Marzat |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Dans ces travaux de thèse, nous abordons les problèmes de l'exploration et de la reconstruction 3D autonome d'environnements complexes. La méthode que nous proposons utilise un drone quadrirotor équipé d'un capteur de localisation et d'une caméra de profondeur. Dans l'objectif de résoudre ces problèmes, nous proposons SplatPlanner une méthode originale d’exploration autonome efficace. SplatPlanner réalise simultanément l’estimation de trajectoires d’exploration sans collisions et une reconstruction voxelique de l’environnement. Pour réaliser cette double tâche de manière efficace, nous présentons une méthode originale d’exploration s’appuyant sur le filtrage bilatéral. Cette méthode repose sur l’attribution d'un score d’intérêt aux voxels situés aux frontières des régions précédemment visitées afin de guider l’échantillonnage puis la sélection de trajectoires à exécuter. La faisabilité pratique de la mise en place de notre système a été éprouvée lors d'un vol réel, à bord d'un drone quadrirotor. Pour tester, évaluer et comparer équitablement les méthodes d'exploration autonome, nous proposons FLYBO, un environnement de simulation dédié aux méthodes d'exploration autonome utilisant un drone quadrirotor. Dans cette contribution, nous proposons des modèles de scènes 3D d'intérieur et d'extérieur réalistes, de complexités et de tailles variées. Nous fournissons des outils et des métriques pertinents pour l'évaluation comparative des performances d'exploration et de reconstruction de surfaces pour les méthodes d'exploration autonome. Nous proposons également une étude comparative de sept méthodes d'exploration issues l'état de l'art évaluées dans le cadre de FLYBO. Ses expériences illustrent en particulier le positionnement relatif de SplatPlanner comme étant le meilleur compromis entre efficacité d'exploration et justesse de reconstruction, à l'état de l'art.