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TELLEZ-GUZMAN Jos Juan

Navigation autonome d'un drone en intérieur basée sur les images

 

Directeur de thèse :     Nicolas MARCHAND

Co-directeur de thèse :     José-Ernesto GOMEZ-BALDERAS

Co-encadrant :     Amaury NEGRE

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Automatique et productique

Structure de rattachement : UJF

Établissement d'origine : Autonomous University of Puebla - Mexico

Financement(s) : Contrat doctoral ; contrat à durée déterminée

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2014

Date de soutenance : 26/06/2019

 

Composition du jury :
Fantoni Isabelle, Directeur de recherche à la Fondation Nationale de la Recherche CNRS, member of LS2N laboratory, at Centrale Nantes
Demonceaux Cédric, Professeur, IUT LE CREUSOT LABORATOIRE Le2i12 Rombaut Michèle, GIPSA-LAB
Allibert Guillaume, Université Côte d''Azur
Marchand Nicolas directeur de thèse, GIPSA-LAB
Gomez Balderas Jose Ernesto, GIPSA-LAB,co-Directeur
Negre Amaury, GIPSA-LAB, co-Directeur
Castillo Pedro, Heudiasyc, co-Directeur

 

Résumé :
Cette thèse présente la conception et la mise en œuvre pratique d'un système de navigation intérieure d'un Drone en utilisant un système de vision dont les données sont obtenues à partir des informations sur l'environnement acquises par une caméra embarquée sur un Drone. Les techniques récemment utilisent les systèmes mono vision, vision stéréo et SLAM. Dans cette thèse nous développons de techniques pour la mono vision, en raison de la charge utile limitée dans un Drone. Les propriétés de perspective dans le traitement d'images sont utilisées pour concevoir le système de vision embarquée qui vise à extraire des informations visuelles. Afin de réaliser la navigation au milieu d'un couloir, la matrice de rotation de la caméra est obtenue à partir de directions orthogonales extraites par des points de fuite, dont les directions définissent un environnement structuré commun. Pour commander et stabiliser notre système de type Drone, un schéma de commande à base de quaternion borné est présenté, celui stabilise l'orientation du Drone, et il est également utilisé pour commander sa direction, en fusionnant les informations visuelles et celles provenant de la centrale inertielle.
This thesis presents the design and practical implementation of a quadrotor indoor navigation system using a vision system whose input data are obtained from environment information acquired by an embedded camera placed on quadrotor system. Actually, some used techniques are mono vision, stereo vision, SLAM among others. For our research we propose to work with mono vision system, due the limited payload of a quadrotor system. Properties in image perspective are used to design the embedded vision system which aim is to extract visual information, to fly placed always in the center of a corridor. Camera rotation matrix is obtained by means of orthogonal directions extracted by vanishing points, which directions define a common structured environment. Then, to control and to stabilize our quadrotor system, a quaternion bounded control scheme is presented, which stabilize quadrotor's orientation, and also is used to control its heading direction merging visual information. Quadrotor estimation positions with respect to world reference in y and z-axes are used as input for the bounded position control to pose it at desired position. It should be mentioned that vision strategy is not able to estimate x-axis, thus this axis is controlled manually.


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