Perception visuelle pour les drones légers

• Auteur / Autrice : Robin Skowronski
• Direction : Pascal Guitton, Jean-Sébastien Franco
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Vision, robotique
• Date : Soutenance le 03/11/2011
• Etablissement(s) : Bordeaux 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire bordelais de recherche en informatique
• Jury : Président / Présidente : Guillaume Moreau
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Edmond Boyer, Franck Luthon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Perception géographique

Drones

Caméras -- Systèmes de stabilisation

Mots clés libres

Système de prise de vue aéroporté

Autocalibrage de caméra

Auto-étalonnage de tourelle

Homographie

Gyroscope visuel

Fusion sur fond cartographique

Déformation non linéaire d'images aériennes

Airborne vision system

Camera autocalibration

Turret effectors autodetection

Homography

Visual gyroscope

Orthorectified cartographic background

Aerial picture warping

Résumé

Dans cette thèse, en collaboration avec l'entreprise AéroDRONES, le Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique et l'INRIA, nous abordons le problème de la perception de l'environnement à partir d'une caméra embarquée sur un drone léger. Nous avons conçu, développé et validé de nouvelles méthodes de traitement qui optimisent l'exploitation des données produites par des systèmes de prise de vue aéroportés bas coût. D'une part, nous présentons une méthode d'autocalibrage de la caméra et de la tourelle d'orientation, sans condition spécifique sur l'environnement observé. Ensuite nous proposons un nouvel algorithme pour extraire la rotation de la caméra calibrée entre deux images (gyroscope visuel) et l'appliquons à la stabilisation vidéo en temps réel. D'autre part, nous proposons une méthode de géoréférencement des images par fusion avec un fond cartographique existant. Cette méthode permet d'enrichir des bases de données de photos aériennes, en gérant les cas de non-planéité du terrain.

The last decade has seen the emergence of many Unmanned Aerial Vehicles (UAV) which are becoming increasingly cheap and miniaturized. A mounted video-camera is standard equipment and can be found on any such UAVs. In this context, we present robust techniques to enhance autonomy levels of airborne vision systems based on mini-UAV technologies. First, we present a camera autocalibration method based on central projection based image \dimension{2}-invariants analysis and we compare it to classical Dual Image of the Absolute Conic (DIAC) technique. We present also a method to detect and calibrate turret's effectors hierarchy. Then, we propose a new algorithm to extract a calibrated camera self-rotation (visual gyroscope) and we apply it to propose a real-time video stabilizer with full perspective correction.