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L'amélioration des capteurs a permis l'émergence de la commande référencée capteurs qui permet la réalisation de diverses tâches de navigation de façon précises. L'intention de cette thèse est de contribuer à définir des stratégies de commande référencées multicapteurs pour un robot mobile réalisant une tâche référencée vision dans un environnement encombré d'obstacles susceptibles d'occulter le motif visuel. Nous avons ainsi proposé des lois de commandes permettant d'éviter à la fois les occultations et les collisions. Toutefois,les résultats obtenus ont montré que chercher à éviter simultanément ces deux phénomènes sur-contraignait le mouvement du robot,limitant la gamme des missions réalisables. Nous avons alors proposé une approche alternative consistant à tolérer la perte totale du signal visuel. Nous avons ainsi proposé dans un cadre général plusieurs méthodes (analytiques et numériques) de reconstruction du signal visuel lorsqu'il devient indisponible.
This book presents research trends on computer vision, especially on application of robotics, and on advanced approachs for computer vision (such as omnidirectional vision). Among them, research on RFID technology integrating stereo vision to localize an indoor mobile robot is included in this book. Besides, this book includes many research on omnidirectional vision, and the combination of omnidirectional vision with robotics. This book features representative work on the computer vision, and it puts more focus on robotics vision and omnidirectioal vision. The intended audience is anyone who wishes to become familiar with the latest research work on computer vision, especially its applications on robots. The contents of this book allow the reader to know more technical aspects and applications of computer vision. Researchers and instructors will benefit from this book.
UNE PREMIERE APPROCHE DU PROBLEME DE LA COMMANDE DES ROBOTS MOBILES REPOSE SUR LA SYNTHESE DE LOIS DE COMMANDE EN BOUCLE FERMEE SUR L'ETAT DU ROBOT. LA MISE EN OEUVRE DE TELLES LOIS NECESSITE LA LOCALISATION DU ROBOT PAR RAPPORT A UN REPERE FIXE, ETAPE COUTEUSE EN TEMPS CALCUL ET SOURCE D'ERREURS. L'UTILISATION DE CAPTEURS PLUS PERFORMANTS A PERMIS L'EMERGENCE D'UNE NOUVELLE APPROCHE DANS LAQUELLE LA TACHE ROBOTIQUE EST SPECIFIEE DANS L'ESPACE CAPTEUR : LA COMMANDE REFERENCEE CAPTEUR. CELLE-CI CONSISTE A DEFINIR DES BOUCLES DE COMMANDE DIRECTEMENT A PARTIR DES DONNEES SENSORIELLES, SANS AVOIR A RELOCALISER LE ROBOT. DANS CE CONTEXTE, LA RICHESSE DU SIGNAL VIDEO A PERMIS LE DEVELOPPEMENT DE L'ASSERVISSEMENT VISUEL QUI REPOSE SUR LA REGULATION DES INDICES VISUELS DANS L'IMAGE. TOUTEFOIS, COMME DE NOMBREUSES TACHES ROBOTIQUES NE PEUVENT ETRE SPECIFIEES SEULEMENT DE CETTE MANIERE, IL APPARAIT NECESSAIRE DE CONSIDERER DANS LA COMMANDE DES INFORMATIONS PROVENANT DE CAPTEURS DE NATURE DIFFERENTE. LES TRAVAUX MENES DANS CETTE THESE S'INSCRIVENT DANS CETTE PROBLEMATIQUE ET VISENT A ETENDRE LES TECHNIQUES D'ASSERVISSEMENT VISUEL. PLUS PRECISEMENT NOUS NOUS SOMMES FOCALISES SUR LA COMMANDE D'UN ROBOT MOBILE EQUIPE D'UN TELEMETRE LASER ET D'UNE CAMERA. NOTRE CONTRIBUTION A CONSISTE A ELABORER UN ENSEMBLE DE STRATEGIES DE COMMANDE, EN BOUCLE FERMEE SUR LES INFORMATIONS VISUELLES ET TELEMETRIQUES, POUR REALISER UNE TACHE DE NAVIGATION EN MILIEU ENCOMBRE. NOUS PROPOSONS UNE ANALYSE COMPARATIVE DES DIFFERENTES METHODES, AINSI QU'UNE SIMULATION DES STRATEGIES CORRESPONDANTES. DE PLUS, NOTRE TRAVAIL NOUS A CONDUIT A DEFINIR LA NOTION CANONIQUE DE TACHE ELEMENTAIRE REFERENCEE MULTICAPTEURS SUR LAQUELLE REPOSE LA NAVIGATION REFERENCEE CAPTEURS. CES RESULTATS NOUS ONT DONC PERMIS D'ABORDER LE PROBLEME DE L'ENCHAINEMENT DE TACHES DE NATURE DIFFERENTE, SPECIFIEES EN TERMES D'INFORMATIONS SENSORIELLES, AFIN DE REALISER UNE TACHE COMPLETE DE NAVIGATION DANS UN ENVIRONNEMENT STRUCTURE.
This monograph introduces novel methods for the control and navigation of mobile robots using multiple-1-d-view models obtained from omni-directional cameras. This approach overcomes field-of-view and robustness limitations, simultaneously enhancing accuracy and simplifying application on real platforms. The authors also address coordinated motion tasks for multiple robots, exploring different system architectures, particularly the use of multiple aerial cameras in driving robot formations on the ground. Again, this has benefits of simplicity, scalability and flexibility. Coverage includes details of: a method for visual robot homing based on a memory of omni-directional images; a novel vision-based pose stabilization methodology for non-holonomic ground robots based on sinusoidal-varying control inputs; an algorithm to recover a generic motion between two 1-d views and which does not require a third view; a novel multi-robot setup where multiple camera-carrying unmanned aerial vehicles are used to observe and control a formation of ground mobile robots; and three coordinate-free methods for decentralized mobile robot formation stabilization. The performance of the different methods is evaluated both in simulation and experimentally with real robotic platforms and vision sensors. Control of Multiple Robots Using Vision Sensors will serve both academic researchers studying visual control of single and multiple robots and robotics engineers seeking to design control systems based on visual sensors.
Dans ce travail, nous nous intéressons à la navigation référencée vision d'un robot mobile équipé d'une caméra dans un environnement encombré d'obstacles possiblement occultants. Pour réaliser cette tâche, nous nous sommes appuyés sur l'asservissement visuel 2D. Cette technique consiste à synthétiser une loi de commande basée sur les informations visuelles renvoyées par la caméra embarquée. Le robot atteint la situation désirée lorsque les projections dans l'image de l'amer d'intérêt, appelés indices visuels, atteignent des valeurs de consigne prédéfinies. La navigation par asservissement visuel 2D nécessite de s'intéresser à trois problèmes : garantir l'intégrité du robot vis-à-vis des obstacles, gérer les occultations des amers d'intérêts et réaliser de longs déplacements. Nos contributions portent sur les deux derniers problèmes mentionnés. Dans un premier temps nous nous sommes intéressés à l'estimation des indices visuels lorsque ceux-ci ne sont plus disponibles à cause d'une occultation. La profondeur étant un paramètre déterminant dans ce processus, nous avons développé une méthode permettant de l'estimer. Celle-ci est basée sur une paire prédicteur/correcteur et permet d'obtenir des résultats exploitables malgré la présence de bruits dans les mesures. Dans un second temps, nous nous sommes attachés à la réalisation de longs déplacements par asservissement visuel. Cette technique nécessitant de percevoir l'amer d'intérêt dès le début de la tâche, la zone de navigation est limitée par la portée de la caméra. Afin de relaxer cette contrainte, nous avons élaboré un superviseur que nous avons ensuite couplé à une carte topologique intégrant un ensemble d'amers caractéristiques de l'environnement. La tâche de navigation globale peut alors être décomposée sous la forme d'une séquence d'amers à atteindre successivement, la sélection et l'enchainement des mouvements nécessaires étant effectués au sein du superviseur. Les travaux ont été validés par le biais de simulations et d'expérimentations, démontrant la pertinence et l'efficacité de l'approche retenue.
Cette thèse concerne la synthèse de lois commande référencées vision 2D, multi-critères, pour le positionnement, par rapport à une cible fixe ou mobile, d'une caméra orientable en lacet en mouvement dans le plan horizontal. La fréquence et la qualité des informations délivrées par les caméras CCD qui équipent aujourd'hui les robots rend en effet possible l'alimentation directe des boucles de commande à partir des mesures visuelles de l'environnement. Le modèle considéré est défini dans le cadre du formalisme des fonctions de tâches et s'appuie sur la notion de torseur d'interaction qui permet de relier le mouvement de la caméra à la variation des indices visuels. L'objectif de ce travail est de proposer des lois de commandes permettant de stabiliser la caméra sur la base des informations bidimensionnelles issues de l'image, en tenant compte de l'incertitude sur la profondeur des points de la cible, des contraintes de visibilité et des limites en amplitude sur la vitesse et l'accélération de la caméra. La méthode proposée met en oeuvre des techniques de commande avancées. Elle est basée sur la satisfaction d'une condition de secteur modifiée permettant de prendre en compte la saturation de l'accélération et la description du système en boucle fermée via un modèle polytopique des incertitudes. Cette approche permet de formuler des conditions constructives pouvant être exprimées sous forme d'Inégalités Linéaires Matricielles (LMIs). Sur cette base, la résolution de problèmes d'optimisation convexe permet d'une part de maximiser la région de stabilité associée et d'autre part de déterminer le gain stabilisant du correcteur. La technique, initialement appliquée au problème du positionnement de la caméra par rapport à une cible fixe, est ensuite étendue au suivi d'une cible mobile en considérant la vitesse inconnue de la cible comme une perturbation bornée en énergie. L'intérêt de ce type de résultat, pour l'élaboration de stratégies de navigation d'un robot mobile par enchaînement de tâches référencées capteurs, est ensuite mis en évidence. Plusieurs exemples d'enchaînement de tâches sont tour à tour considérés et simulés sur la base d'un modèle de robot à roues muni de capteurs de proximité et supportant une caméra montée sur une platine orientable en azimut.
Ce mémoire traite le problème du contrôle et de la réalisation de taches référencées vision pour la navigation d'un robot mobile. Le contrôle d'un robot mobile par asservissement visuel 2D (positionnement ou suivi par rapport à un objet) nous permet d'affranchir de la reconstruction globale de l'environnement afin de déplacer le robot. Nous présentons une étude sur le comportement de l'asservissement visuel 2D, notamment pour empêcher que la cible sorte du champ de vue de la caméra. Nous avons abordé ce problème dans l'espace image et dans l'espace articulaire du robot. Nous décrivons deux approches pour effectuer l'évitement d'obstacles lors de l'exécution d'un asservissement visuel 2D. La première est basée sur la méthode de potentiels classiques. La deuxième est inspirée des méthodes du vortex et du suivi de chemins pour éviter les puits de potentiels. Avec ces approches nous pouvons exécuter l'asservissement visuel 2D sans avoir de problèmes si des obstacles se présentent. Nous illustrons la possibilité d'exprimer l'exécution d'un plan à partir de commandes d'asservissement visuel 2D. Nous décrivons seulement la nature du modèle nécessaire pour planifier une trajectoire sous la forme d'une séquence d'actions. L'évaluation de plusieurs méthodes nous a permis de réaliser une tâche hybride, puis nous proposons une méthode d'enchaînement de commande successive du plan lors du déplacement d'un robot mobile. Les méthodes que nous avons développées ont été partiellement mises en œuvre sur un des robots de la famille Hilare du LAAS CNRS. Tout d'abord, nous avons intégré le suivi de segments nécessaires pour réaliser la tache aller vers 4 points. Dans le but d'utiliser l'asservissement visuel 2D pour des cibles dynamiques, nous avons intégré sur le robot la méthode de Hausdorff qui permet de s'asservir sur une cible et de la centrer dans l'image.
Intelligent Mobile Robot Navigation builds upon the application of fuzzy logic to the area of intelligent control of mobile robots. Reactive, planned, and teleoperated techniques are considered, leading to the development of novel fuzzy control systems for perception and navigation of nonholonomic autonomous vehicles. The unique feature of this monograph lies in its comprehensive treatment of the problem, from the theoretical development of the various schemes down to the real-time implementation of algorithms on mobile robot prototypes. As such, the book spans different domains ranging from mobile robots to intelligent transportation systems, from automatic control to artificial intelligence.
This monograph is devoted to the theory and development of autonomous navigation of mobile robots using computer vision based sensing mechanism. The conventional robot navigation systems, utilizing traditional sensors like ultrasonic, IR, GPS, laser sensors etc., suffer several drawbacks related to either the physical limitations of the sensor or incur high cost. Vision sensing has emerged as a popular alternative where cameras can be used to reduce the overall cost, maintaining high degree of intelligence, flexibility and robustness. This book includes a detailed description of several new approaches for real life vision based autonomous navigation algorithms and SLAM. It presents the concept of how subgoal based goal-driven navigation can be carried out using vision sensing. The development concept of vision based robots for path/line tracking using fuzzy logic is presented, as well as how a low-cost robot can be indigenously developed in the laboratory with microcontroller based sensor systems. The book describes successful implementation of integration of low-cost, external peripherals, with off-the-shelf procured robots. An important highlight of the book is that it presents a detailed, step-by-step sample demonstration of how vision-based navigation modules can be actually implemented in real life, under 32-bit Windows environment. The book also discusses the concept of implementing vision based SLAM employing a two camera based system.
Cette thèse explore le développement de solutions innovantes pour automatiser les tâches de navigation et de manipulation dans le contexte agricole et plus particulièrement dans les vergers. Les tâches concernées varient de l'analyse au traitement ou encore au ramassage de fruits. Cet environnement introduit de nombreuses contraintes. D'abord, le robot naviguant entre des rangées d'arbres, ne peut se localiser précisément via un signal GNSS du fait de la canopée. La navigation reposera donc sur des mesures effectuées par des capteurs embarqués tels que des encodeurs, des caméras ou des scanners laser. Ensuite, l'environnement étudié est naturel et donc dynamique : mouvement des feuilles ou des fruits dans les arbres, variabilité due aux saisons, etc. De ce fait les méthodes classiques de modélisation, de localisation et de planification métriques nécessitent des mises à jours très régulières et sont ainsi très coûteuses en temps de calcul. C'est pourquoi, cette thèse vise à développer des stratégies de commande basées sur des asservissements par retour de sortie moins sensibles à l'évolution de l'environnement. Ce manuscrit s'articule en deux parties. La première est consacrée à la navigation et présente une stratégie complète adaptée aux spécificités des vergers. Des lois de commande référencées capteurs ont notamment été synthétisées afin de réaliser des demi-tours de différentes formes. Elles ont été validées en simulation puis dans un cadre expérimental. La seconde partie du manuscrit s'intéresse à la manipulation. Une stratégie de commande référencée vision a été synthétisée pour contrôler les mouvements d'un système multi-bras et multi-caméras. Cette stratégie, basée sur les techniques de commande prédictive, permet de prendre en compte les différentes contraintes et de gérer les problèmes de collision. Cette approche a été analysée en simulation et les performances obtenues apparaissent très intéressantes dans l'optique d'une mise en œuvre réelle. Enfin, la dernière partie du manuscrit récapitule les principales contributions effectuées et met en exergue les pistes restant encore à explorer.