Évitement d'obstacle et navigation via stéréo-vision pour drone

par Thibaut Tezenas Du Montcel

Projet de thèse en Automatique - productique

Sous la direction de Nicolas Marchand et de José-Ernesto Gomez balderas.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble) , en partenariat avec Grenoble Images Parole Signal Automatique (laboratoire) et de Systèmes Non Linéaires et Complexes (SYSCO) (equipe de recherche) depuis le 01-10-2016 .


  • Résumé

    Une premier but de la thèse sera le développement et l'implémentation d'un algorithme d'évitement d'obstacle rapide basé sur de la vision mono ou stéréo. La capacité de réaction rapide sera un objectif crucial de la thèse pour pouvoir donner au drone un réflexe d'évitement d'obstacle. Pour cela, on peut se concentrer sur estimer le temps avant impact ainsi que le dernier instant après lequel l'impact ne sera plus évitable. Nous sommes spécialement intéressés par les systèmes de stéréo-vision car ils sont riches, passifs, légers et demandent relativement peu d'énergie. Dans un second temps, les interactions entre l'algorithme développé et les senseurs inertiels et de l'information obtenue par de méthodes SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) devrait être exploré. Le but est d'obtenir une stratégie de détection et d'évitement obstacle qui permette un vol en sécurité dans un environnement inconnu et encombré.

  • Titre traduit

    Obstacle avoidance and navigation using stereovision for UAV


  • Résumé

    A first goal of the PhD will be the development and the implementation of fast obstacle avoidance algorithm based on monocular and stereo vision. The capacity of fast reaction will be a crucial objective of the PhD in order to give to UAV's an obstacle avoidance reflex. For this, we could focus on estimating the time to impact as well as the last instant before safe reaction defined as the last instant after which impact can no more be avoided. We are especially interested in stereovision systems because they are rich, passive, light weight, and relatively low-power sensors. In a second hand, the interaction between those algorithm, the inertial sensors and more high level sensing obtained by SLAM methods (Simultaneous Localization And Mapping) should be explored. The aim is to achieve to a complete sensing and avoiding strategy for safe flying in unknown and cluttered environment