Fusion d'informations multi-capteurs en asservissement visuel

Multi-sensor fusion in visual servoing

• Auteur / Autrice : Olivier Kermorgant
• Direction : François Chaumette
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et télécommunications
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université européenne de Bretagne (2007-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots -- Systèmes de commande

Vision artificielle (robotique)

Capteurs (technologie)

Systèmes adaptatifs

Commande automatique

Résumé

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la commande référencée capteurs. Pour un robot mobile ou un bras manipulateur doté d'un ou plusieurs capteurs, cette approche consiste à définir une tâche de déplacement en spécifiant uniquement les mesures à atteindre. Ce paradigme est connu pour permettre une très bonne précision de positionnement. En revanche, le robot peut présenter un comportement non désiré en cas de mouvement important ou de contraintes à respecter (évitement des butées articulaires, visibilité, obstacles, etc. ). Les solutions nécessitent généralement des degrés de liberté supplémentaires, permettant de réaliser la tâche tout en respectant les contraintes. Nous proposons tout d'abord un formalisme original pour la calibration d'un capteur extéroceptif à partir de la mesure de vitesse. Il est ainsi possible d'estimer à la fois les paramètres de calibration intrinsèques du capteur et la position du capteur par rapport au repère du robot. Des résultats de simulation et d'expérience sont exposés pour la calibration d'une caméra. Nous établissons ensuite un formalisme complet pour la réalisation d'une tâche référencée multi-capteurs soumise à un nombre arbitraire de contraintes. Nous proposons une façon générique d'introduire les contraintes dans la loi de commande. Le comportement induit est une perturbation minimale de la tâche référencée capteurs tout en respectant plusieurs contraintes. Ce formalisme est appliqué à des problèmes classiques en robotique : évitement de butées et contrainte de visibilité. De nombreuses contraintes sont enfin combinées au sein d'un même système.

This thesis deals with sensor-based control of robots. For a robot arm or a mobile robot, this approach consists in defining robotic tasks directly in the sensor space. This scheme is known for its good properties of accuracy and stability. The robot may still have an undesired behavior when the motion to perform is large or when constraints have to be respected. Classical schemes uses supplementary degrees of freedom to perform the main task while respecting the constraints. First we propose a new framework for sensor calibration from velocity measurements. The same formulation allows to estimate both intrinsic and extrinsic parameters of an exteroceptive sensor. Simulations and experiments illustrate this approach in the case of camera calibration. A generic framework is then exposed for multi-sensor-based control under several constraints. All constraints are introduced in the control law in the same way. The induced behavior is the respect of all constraints, while perturbing the main task as little as possible. Our formalism is applied to classical issues in robotics, that are joint limits avoidance and the visibility constraint in visual servoing. Numerous constraints are then combined into a single system.