Analyse de séquences d'images à cadence vidéo pour l'asservissement d'une caméra embarquée sur un drone

Real time image sequence analysis for UAV camera servoing

• Auteur / Autrice : Benoît Louvat
• Direction : Jean-Marc Chassery
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique, électrotechnique, automatique, télécommunications et signal
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Grenoble INPG
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique (2007-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Drones

Boucles d'asservissement de phase

Analyse de scènes (informatique)

Vision par ordinateur

Mots clés libres

Traitement d'images , Algorithmes , Thèses

Contrôleur LQR , Thèses

Commande sur échantillonnage , Thèses

Résumé

Dans cette thèse, nous développons un système d'asservissement visuel pour une caméra montée sur une tourelle commandable en pan et tilt et embarquée sur un drone. Ceci afin de réaliser des tâches telles que le suivi d'objets fixes et quelconques au sol quels que soient les mouvements du drone. Dans une première partie, un algorithme d'analyse d'image est proposé. Il est basé sur une estimation globale/locale permettant d'estimer la position de l'objet. Dans une seconde partie, une loi de commande classique fonctionnant avec une double boucle d'asservissement est proposée. Pour diminuer le temps de réponse du système, une nouvelle loi de commande sur-échantillonnée utilisant les résultats intermédiaires de l'analyse d'image est proposée. Nous nous intéressons aussi aux problèmes de non-linéarité du système et proposons une solution basée sur un contrôleur LQR. Des simulations et des expérimentations en conditions réelles montrent la validité de notre approche.

This thesis deals with visual servoing for a pan and tilt camera embedded in a drone. The aim is to control the camera in order to track any fixed object on the ground without knowledge about shape or texture and to keep it centered in the image. In a first part, an algorithm that combines global and local motion estimation is proposed. In a second part, the control of the system is based on a double closed loop : the outer one includes the video analysis while the inner one controls the pan and tilt speed. In order to improve the time response of the system we propose a new upsampling scheme. Upsampling means that controls are sent to the pan and tilt actuator during the convergence of the image analysis algorithm and not at the end as usual. We also propose a LQR controller for removing offset and non-linearities. Simulations and experimentations in real conditions show the effectiveness of the proposed scheme.