<p>Modern mobile mapping systems (MMSs)  -- such as Uncrewed Aerial Vehicles (UAVs), backpack systems, Unmanned Ground Vehicles (UGVs), and wheel-based systems -- equipped with imaging/ranging modalities and navigation units -- i.e., integrated Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System (GNSS/INS) -- have emerged as promising platforms due to their ability to conduct fine spatial/temporal resolution mapping at a reasonable cost. The integration of camera and LiDAR data acquired by these MMSs can result in an accurate and comprehensive description of the object space, due to their complementary characteristics. Meaningful integration of multi-temporal data/products from different modalities onboard single or multiple systems is contingent on their positional quality. The objective of this dissertation is to develop strategies that enable the derivation of accurately georeferenced data from LiDAR and camera units onboard UAVs and backpack systems across diverse mapping environments. To do so, accurate system calibration parameters -- including the sensor's interior orientation parameters (IOP) and mounting parameters relating the sensors to the INS's Inertial Measurement Unit (IMU) body frame -- and trajectory information need to be derived.</p> <p><br></p> <p>In this dissertation, to resolve the issues that arose from unstable IOP of consumer-grade camera onboard a GNSS/INS-assisted UAV, a LiDAR-aided camera IOP refinement strategy is first proposed. Additionally, in a more general case where system calibration is required for both camera and LiDAR units onboard single or multiple GNSS/INS-assisted UAV(s), an automated, tightly-coupled camera/LiDAR integration workflow through simultaneous system calibration and trajectory refinement is developed. While UAVs typically operate in open sky conditions, conducting in-canopy mapping using backpack systems for forest inventory applications is significantly affected by GNSS signal outages induced by the canopy cover. To derive accurate trajectory information in such scenarios, a system-driven strategy for trajectory enhancement and mounting parameters refinement of UAV and backpack LiDAR systems in forest applications is developed. Furthermore, considering that this approach requires an initial trajectory with limited drift errors, the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique is adopted to directly derive the trajectory information. Specifically, a comprehensive forest feature-based (i.e., tree trunks and ground) LiDAR SLAM framework using 3D LiDAR mounted on backpack systems is developed. These proposed strategies are tested using multiple datasets from UAV and backpack mobile mapping systems. Experimental results verify that the proposed approaches successfully derive accurate system calibration parameters and trajectory information, and consequently well-aligned multi-system, multi-temporal, multi-sensor data with high relative/absolute accuracy.</p>

L'extraction des paramètres de surface est une activité essentielle des Sciences de la vie et de la Terre. Ce mémoire propose une nouvelle méthodologie pour l'analyse des paramètres biophysiques et géophysiques, appelée Réalité Terrain Étendue, et qui mêle les avantages des relevés terrain et de la télédétection. Nous nous sommes en particulier attachés aux avantages de la télédétection basse altitude et d'un système micro-drone multi-caméras pour la cartographie de la dynamique de la végétation à l'échelle des individus. Cette problématique pose de nombreuses contraintes sur notre système car l'identification des arbrisseaux nécessite des capteurs innovants et une adaptation aux cycles phénologiques pour améliorer leur capacité de discrimination. La télédétection basse altitude semble être une solution intéressante en terme de résolution spatiale et de souplesse opérationnelle, et le développement des micro-drones civils permet des outils d'autant plus performants et fiables pour les missions terrain. Nous avons donc mis en place un système complet de drone avec une charge utile spécifique emportant simultanément trois appareils photographiques pour l'acquisition à la demande d'images obliques, stéréoscopiques ou multispectrales et permettant le développement de nouvelles méthodes d'identification de la végétation. Enfin, en participant à un relevé terrain du Muséum national d'Histoire naturelle, nous avons validé l'intérêt de notre système pour la cartographie de la dynamique de la végétation. Ce travail s'ouvre sur de nombreuses applications et perspectives de recherche, comme l'extraction de paramètres biophysiques par stéréo-restitution et l'agriculture de précision / Retrieval of land surface parameters is an essential part of life and Earth sciences activities, as they are the key to understand the complex phenomena that take place in the biosphere. This thesis proposes a new methodology for biophysical and geophysical surface para-meters analysis, that we call Extended Ground Truth, and that mix the advantages of the field ope-rations and those of remote sensing. We have especially focused our work on the benefits of low altitude remote sensing with a multi-cameras Unmanned Aerial System for vegetation dynamics mapping at subject scale. This problematic raises strong constraints on the system, as the identification of small bushes implies new type of sensors and the adaptation to the phenological cycles to improve the discrimination capacity of the sensors. Low altitude remote sensing seems a good solution in terms of resolution and operational flexibility and the technical revolution behind the spreading of civilian micro-UAV allows all the more capable and reliable tools for field operations. We therefore developed an Unmanned Aerial System with a specific payload that can lift up three digital cameras at once, allowing on demand oblique, stereoscopic or multispectral synchronous acquisitions and thus the development of new identification methods of the vegetation. Finally, we have participated in a field operation on a test site of the National Natural History Museum and confirmed the interest of our tool for vegetation dynamics mapping. This work leads to many other researches, per example in the field of biophysical parameters extraction from stereoscopic images, and other application fields like precision farming

In this Dissertation, the Vehicle Routing Problem with Drones (VRPD), motivated by the growing interest on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs, or Drones) by the industry and their applications in logistics is studied. A pioneer work by (MURRAY; CHU, 2015) shows a combination between UAV and a truck to deliver products, presenting an adaptation to the Traveling Salesman Problem (TSP). After a literature review, an extension of the model from Murray and Chu (2015) we present a model for the problem with multiple vehicles. This model is developed as a Mixed Integer Linear Programming (MILP) problem and solved with the solver CPLEX. A heuristic based on a Hybrid Genetic Algorithm (HGA) is also developed and presented. Our results show that the use of drones reduces the total mileage of the trucks by a significant percentage. / Nessa monografia estuda-se o Problema do Roteamento de Veículos com Drones (PRVD), motivado pelo crescente interesse da indústria em Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) e suas aplicações em logística. O trabalho pioneiro de (MURRAY; CHU, 2015) mostra uma combinação entre VANT e um caminhão para realização de entregas de produtos, no qual foi proposta uma adaptação do Problema do Caixeiro Viajante (PCV). Após uma revisão de literatura, apresenta-se uma extensão do modelo de Murray and Chu (2015) para o problema com múltiplos veículos. Desenvolveu-se um modelo de Programação Linear Inteira Mista que foi resolvido com o solver CPLEX. Uma heurística basead em um Algoritmo Genético Híbrido também foi desenvolvido e é apresentada. Resultados mostram que a utilização dos VANTs reduzem a quilometragem dos caminhões significativamente.

Le contrôle de vol en formation se rapporte au contrôle de la trajectoire de plusieurs véhicules pour accomplir une tâche commune. La motivation du contrôle du vol en formation réside dans le fait que l'utilisation de plusieurs drones permet de réaliser des tâches plus complexes et que ne peut accomplir un drone unique. Les stratégies de commande de flotte de véhicules peuvent être classées en trois groupes principaux : la stratégie de vol type meneur-suiveur, celle basée sur comportement et l'approche utilisant un meneur virtuel. Chaque groupe se compose de différents véhicules et on suppose que les véhicules communiquent entre eux pour échanger des informations. Le contrôle de position pour des quadrirotors sous-actionnés ou des UAV VTOL a retenu l'intérêt de plusieurs chercheurs de la communauté scientifique. En raison de la nature sous-actionnée des UAV VTOL, l'attitude du système doit être utilisée afin de commander la position et la vitesse. En effet, la prise en compte des perturbations externes, des incertitudes sur la dynamique du système ainsi que l'objectif d'obtenir des résultats globaux rendent la synthèse de lois de commande plus difficile. Nous proposons, dans ce travail, un algorithme permettant l'extraction de l'attitude et une nouvelle formulation de la poussée pour la commande d'un drone. Cet algorithme utilise cette formulation de la force de poussée pour atteindre les objectifs en translation et utilise le vecteur quaternion unitaire comme consigne du sous-système en rotation. Cet algorithme est ensuite étendu au cas de la commande de vol en formation. Cinq contrôleurs de vol en formation sont développés et séparés dans deux groupes : l'approche structure virtuelle et l'approche meneur-suiveur. Les trois premiers contrôleurs de vol en formation utilisent l'approche structure virtuelle. La vitesse, les perturbations et les incertitudes de modèle dans la dynamique sont estimées par le biais d'un observateur et la technique de commande "backstepping" adaptative. La synthèse des deux derniers contrôleurs de vol en formation de vol est obtenue en utilisant l'approche meneur-suiveur. La formation utilisant cette approche pour des quadrirotors et pour le système du second degré est construite. Le changement de la configuration de la formation de vol est également simulé pour ces deux derniers contrôleurs de vol en formation. Dans chacun des cinq contrôleurs de vol en formation, la fonction d'évitement de collision construite à partir d'une fonction indicielle "lisse" est incluse. Cette fonction produit une force de poussée quand un quadrirotor évolue près des autres et d'une force de traction quand un quadrirotor évolue hors de la zone de détection. Les résultats de simulation prouvent que cette fonction d'évitement de collision fonctionne tout à fait correctement et qu'aucune collision entre les quadrirotors ni avec les obstacles ne se produit. En résumé, l'utilisation de la poussée, de l'algorithme d'extraction d'attitude et de la fonction d'évitement de collision, rend la synthèse des lois de commande plus facile et les résultats obtenus pour le vol en formation sont globaux / Formation control relates with the motion control of multiple vehicles to accomplish a common task. The motivation of formation control is because of the advantages achieved by using a formation of vehicles instead of a single one. Cooperative control approach can be cataloged into three main groups: leader-follower, behavior-based and virtual structure. Each group consists of individual vehicles and the communication allows the information be exchanged among vehicles. Position control for under-actuated quadrotors or VTOL UAVs has been focused in several group in the research community. Due to the under-actuated nature of VTOL UAVs, the system attitude must be used in order to control the position and velocity of the system. Moreover, the effect of external disturbance, uncertainty of the dynamics and the requirement of achieving the global results make the control design process more difficult. Developing from a global controller for a single quadrotor, a new thrust and attitude extraction algorithm is proposed. This algorithm allows transferring an intermediate control force to a thrust force to achieve the translational objective and an unit quaternion vector as a reference for the rotational subsystem. This algorithm is also embedded in the formation controller. Five formation controllers are developed and separated into two groups, virtual structure and leader-follower approach. The first three formation controllers are constructed by using the virtual structure approach. The unmeasured linear velocity, disturbance and uncertainty in the dynamics are solved by employing observer design and adaptive backstepping control design technique. The last two formation controllers are built by using the leader-follower approach. The leader follower formation for quadrotors and for second order system are constructed. The changing of formation shape in working time also is simulated in these last two formation controllers. In all five formation controllers, collision avoidance function constructed from a smooth step function is embedded. This function generates a pushing force when a quadrotor goes close to the others and a pulling force when a quadrotor travels out of the sensing range. The simulation results show that this collision avoidance function works quite effectively and there is no collision among quadrotors and obstacles. It can be summarized that by using the thrust and attitude extraction algorithm and the collision avoidance function, the control design process becomes easier and all the formation controllers achieve the global results

Crop improvement is necessary for food security as the global population is expected to exceed 9 billion by 2050. Limitations in water resources and more frequent droughts and floods will make it increasingly difficult to manage agricultural resources and increase yields. Therefore, we must improve our ability to monitor agronomic research plots and use the information they provide to predict impacts of moisture stress on crop growth and yield. Towards this end, agronomists have used reductions in leaf expansion rates as a visible ‘plant-based’ indicator of moisture stress. Also, modeling researchers have developed crop models such as AquaCrop to enable quantification of the severity of moisture stress and its impacts on crop growth and yield. Finally, breeders are using Unmanned Aircraft Systems (UAS) in field-based High-Throughput Phenotyping (HTP) to quickly screen large numbers of small agronomic research plots for traits indicative of drought and flood tolerance. Here we investigate whether soybean canopy cover and color time series from high-resolution UAS ortho-images can be collected with enough spatial and temporal resolution to accurately quantify and differentiate agronomic research plots, pinpoint the timing of the onset of moisture stress, and constrain crop models such as AquaCrop to more accurately simulate the timing and severity of moisture stress as well as its impacts on crop growth and yield. We find that canopy cover time series derived from multilayer UAS image ortho-mosaics can reliably differentiate agronomic research plots and pinpoint the timing of reductions in soybean canopy expansion rates to within a couple of days. This information can be used to constrain the timing of the onset of moisture stress in AquaCrop resulting in a more realistic simulation of moisture stress and a lower likelihood of underestimating moisture stress and overestimating yield. These capabilities will help agronomists, crop modelers, and breeders more quickly develop varieties tolerant to moisture stress and achieve food security.

Cette thèse, effectuée en partenariat entre la société Survey Copter, le laboratoire Hubert Curien et la Direction Générale de l’Armement (DGA), répond à des besoins tant militaires que civils dans le cadre de l’utilisation de drones à basse altitude. Dans un premier temps nous avons focalisé nos recherches sur la détection d’objets mobiles pour les mini-drones de surveillance destinés aux applications militaires, tels que ceux opérés par Survey Copter. Nous présentons d’abord la méthode que nous avons développé qui consiste en une comparaison entre un flot optique et le flot estimé, l’objectif étant de détecter les objets ayant un mouvement différent de celui correspondant à la scène dans sa globalité, et de maximiser la robustesse de cette détection vis-à-vis des problèmes induits par la parallaxe. Puis, nous décrivons le projet général dans lequel s’inscrit cette détection, en détaillant les choix technologiques et compromis qui ont été effectués, l’objectif étant de développer une carte électronique qui puisse être embarquée sur un drone et permettant d’apporter des fonctionnalités d’assistance aux opérateurs. Une seconde partie, réalisée en collaboration avec le Dr. Mubarak Shah, directeur du laboratoire CRCV en Floride, vise à apporter une solution au problème de sécurité qu’engendre le nombre grandissant de micro-drones de loisir évoluant dans l’espace aérien civil. La solution que nous proposons comporte deux étapes, premièrement elle utilise les informations cadastrales pour pré-calculer avant le décollage un plan de vol qui permet d’éviter les zones dangereuses comme les routes. La seconde étape intervient pendant le vol et permet d’adapter localement le plan de vol de façon à éviter le survol des objets mobiles tels que les voitures et piétons. Les résultats encourageants que nous avons obtenus grâce à notre méthode de détection d’objets mobiles ont conduit à une publication dans la conférence ISPA 2015, et notre contribution pour l’utilisation sécurisée de drones dans l’espace aérien civil va faire l’objet d’une soumission à la conférence ICRA 2017 / This thesis, in partnership between Survey Copter (a French company), theHubert Curien laboratory, and the DGA (a compnent of the FrenchMinistry of Defense), aims at providing solutions for low-altitude UAVs for both military and civil applications. We first focus on moving objects detection for military surveillance using mini-UAVs, such as Survey Copter’s products. Our method consists in comparing a dense optical flow with an estimated flow in order to isolate objects that are independently moving compared to the global scene. This method was developed to be robust to parallax which is an inherent problem of such platforms, parallax. In this thesis we also detail an on-going project that consists in the development of an embedded processing board able to provide all necessary functionalities to assist UAV operators in their mission. Given the recent popularity of consumer drones, we worked, with Dr. Mubarak Shah, Director of the CRCV laboratory in Florida, towards providing a solution to the security threat those vehicles represent for public safety. Our method consists in two steps. The first one is performed prior to takeoff by computing the safest path for the mission in order to avoid dangerous areas such as roads. The second is based on an in-flight adaptation process of the initial flight plan to avoid flying above some particular objects such as cars or pedestrians. The promising results obtained thaks to our moving objects detection method have led to a publication in ISPA 2015, and our contribution towards safe navigation of UAVs will be submitted in September to ICRA 2017

Are drones revolutionary? Reading about military unmanned aerial vehicles (UAVs), or 'drones', one could be led to believe that drones are a revolutionary technology, set to fundamentally change warfare. Their fast proliferation, the association with Science Fiction, combined with the secrecy that surrounds drone use has led many to conclude that the 'Unmanned Revolution' is upon us. This thesis studies the Unmanned Revolution. It develops a framework based on the concept of the 'Revolution in Military Affairs' and applies it to the study of three countries' drone uses and integration into their armed forces. It furthermore explores the role that the designation as revolutionary has played for the integration and use of UAVs in the United States, Germany, and the United Kingdom. It shows that drones have proven their worth in military operations and compares the three countries' experiences. This thesis' detailed assessment of how the different countries have adopted drones and what implication this adoption has had, makes it a work of reference, in particular with regard to the German and British case studies. Assessing five types of changes - operational, doctrinal, strategic, organisational, and social and societal - this thesis argues that the most fundamental, and possibly revolutionary, change caused by military drones is social, namely, the fundamentally changed experience of war by combatants. In addition, it highlights country-specific changes. It concludes that the designation of drones as revolutionary has had an important impact in one country, Germany, although in the opposite way than initially expected. Namely, the intense debate around UAVs has hindered drone procurement and doctrinal thinking. In the other two countries, the Unmanned Revolution narrative was less prevalent and hence less influential. As drones are proliferating globally, I hope my thesis can be of use to policy-makers, military decision-makers as well as researchers worldwide.

Avec le progrès technologique, de nouvelles technologies sont en cours de développement afin de contribuer à une meilleure expérience dans le domaine de l’éducation. En particulier, les laboratoires distants constituent un moyen intéressant et pratique qui peut motiver les étudiants à apprendre. L'étudiant peut à tout moment, et de n'importe quel endroit, accéder au laboratoire distant et faire son TP (travail pratique). Malgré les nombreux avantages, les technologies à distance dans l’éducation créent une distance entre l’étudiant et l’enseignant. Les élèves peuvent avoir des difficultés à faire le TP si aucune intervention appropriée ne peut être prise pour les aider. Dans cette thèse, nous visons à enrichir un laboratoire électronique distant conçu pour les étudiants en ingénierie et appelé «LaboREM» (pour remote laboratory) de deux manières: tout d'abord, nous permettons à l'étudiant d'envoyer des commandes de haut niveau à un mini-drone disponible dans le laboratoire distant. L'objectif est d'examiner les faces-avant des instruments de mesure électroniques, à l'aide de la caméra intégrée au drone. De plus, nous autorisons la communication élève-enseignant à distance à l'aide du drone, au cas où un enseignant serait présent dans le laboratoire distant. Enfin, le drone doit revenir pour atterrir sur la plate-forme de recharge automatique des batteries, quand la mission est terminée. Nous proposons aussi un système automatique pour estimer l'état de l'étudiant (frustré / concentré..) afin de prendre les interventions appropriées pour assurer un bon déroulement du TP distant. Par exemple, si l'élève a des difficultés majeures, nous pouvons lui donner des indications ou réduire le niveau de difficulté de l’exercice. Nous proposons de faire cela en utilisant des signes visuels (estimation de la pose de la tête et analyse de l'expression faciale). De nombreuses évidences sur l'état de l'étudiant peuvent être acquises, mais elles sont incomplètes, parfois inexactes et ne couvrent pas tous les aspects de l'état de l'étudiant. C'est pourquoi nous proposons dans cette thèse de fusionner les preuves en utilisant la théorie de Dempster-Shafer qui permet la fusion de preuves incomplètes. / With the technological advance, new learning technologies are being developed in order to contribute to better learning experience. In particular, remote labs constitute an interesting and a practical way that can motivate nowadays students to learn. The student can at any time, and from anywhere, access the remote lab and do his lab-work. Despite many advantages, remote technologies in education create a distance between the student and the teacher. Without the presence of a teacher, students can have difficulties, if no appropriate interventions can be taken to help them. In this thesis, we aim to enrich an existing remote electronic lab made for engineering students called “LaboREM” (for remote Laboratory) in two ways: first we enable the student to send high level commands to a mini-drone available in the remote lab facility. The objective is to examine the front panels of electronic measurement instruments, by the camera embedded on the drone. Furthermore, we allow remote student-teacher communication using the drone, in case there is a teacher present in the remote lab facility. Finally, the drone has to go back home when the mission is over to land on a platform for automatic recharge of the batteries. Second, we propose an automatic system that estimates the affective state of the student (frustrated/ confused/ flow..) in order to take appropriate interventions to ensure good learning outcomes. For example, if the student is having major difficulties we can try to give him hints or reduce the difficulty level. We propose to do this by using visual cues (head pose estimation and facial expression analysis). Many evidences on the state of the student can be acquired, however these evidences are incomplete, sometimes inaccurate, and do not cover all the aspects of the state of the student alone. This is why we propose to fuse evidences using the theory of Dempster-Shafer that allows the fusion of incomplete evidence.

Ce travail de thèse traite du développement d’une antenne microphonique compacte et d’une chaîne de traitement du signal dédiée, pour la reconnaissance et la localisation angulaire de cibles aériennes. L’approche globale proposée consiste en une détection initiale de cible potentielle, la localisation et le suivi de la cible, et une détection affinée par un filtrage spatial adaptatif informé par la localisation de la cible. Un algorithme original de localisation goniométrique est proposé. Il utilise l’algorithme RANSAC sur des données pression-vitesse large bande [100 Hz - 10 kHz], estimées en temps réel, dans le domaine temporel, par des différences et sommes finies avec des doublets de microphones à espacements inter-microphoniques adaptés à la fréquence. L’extension de la bande passante de l’antenne en hautes fréquences est rendue possible par l’utilisation de différences finies d’ordre élevé, ou de variantes de la méthode PAGE (Phase and Amplitude Gradient Estimation) adaptées à l’antenne développée. L’antenne acoustique compacte ainsi développée utilise 32 microphones MEMS numériques répartis dans le plan horizontal sur une zone de 7.5 centimètres, selon une géométrie d’antenne adaptée aux l’algorithmes de localisation et de filtrage spatial employés. Des essais expérimentaux de localisation et de suivi de trajectoire contrôlée par une sphère de spatialisation dans le domaine ambisonique ont montré une erreur de localisation moyenne de 4 degrés. Une base de données de signatures acoustiques de drones en vol a été créée, avec connaissance de la position du drone par rapport à l’antenne microphonique apportée par des mesures GPS. L’augmentation des données par bruitage artificiel, et la sélection dedescripteurs acoustiques par des algorithmes évolutionnistes, ont permis de détecter un drone inconnu dans un environnement sonore inconnu jusqu’à 200 mètres avec le classifieur JRip. Afin de faciliter la détection et d’en augmenter la portée, l’étape de détection initiale est précédée d’une formation de voies différentielle dans 4 directions principales (nord, sud, est, ouest), et l’étape de détection affinée est précédée d’une formation de voies de Capon informée par la localisation et le suivi de la cible à identifier. / This thesis deals with the development of a compact microphone array and a dedicated signal processing chain for aerialtarget recognition and direction of arrival (DOA) estimation. The suggested global approach consists in an initial detection ofa potential target, followed by a DOA estimation and tracking process, along with a refined detection, facilitated by adaptivespatial filtering. An original DOA estimation algorithm is proposed. It uses the RANSAC algorithm on real-time time-domainbroadband [100 Hz - 10 kHz] pressure and particle velocity data which are estimated using finite differences and sums ofsignals of microphone pairs with frequency-dependent inter-microphone spacings. The use of higher order finite differences, or variants of the Phase and Amplitude Gradient Estimation (PAGE) method adapted to the designed antenna, can extend its bandwidth at high frequencies. The designed compact microphone array uses 32 digital MEMS microphones, horizontally disposed over an area of 7.5 centimeters. This array geometry is suitable to the implemented algorithms for DOA estimation and spatial filtering. DOA estimation and tracking of a trajectory controlled by a spatialization sphere in the Ambisonic domain have shown an average DOA estimation error of 4 degrees. A database of flying drones acoustic signatures has been set up, with the knowledge of the drone’s position in relation to the microphone array set out by GPS measurements. Adding artificial noise to the data, and selecting acoustic features with evolutionary programming have enabled the detection of an unknown drone in an unknown soundscape within 200 meters with the JRip classifier. In order to facilitate the detection and extend its range, the initial detection stage is preceded by differential beamforming in four main directions (north, south, east, west), and the refined detection stage is preceded by MVDR beamforming informed by the target’s DOA.

L'utilisation de drones miniatures à voilure tournante est limitée par leur grande sensibilité face aux perturbations aérologiques. Cette particularité, ajoutée à la non linéarité de leur dynamique, rend complexe le développement de lois de commande pour de tels véhicules. Afin de permettre une automatisation de leur vol en tenant compte de ces difficultés, deux classes d'approches pour la synthèse de lois de commande sont étudiées dans cette thèse : la commande prédictive, puis la synthèse de lois de commande non linéaires via une analyse par fonctions de Lyapunov dans le cas o'u les vitesses du véhicule ne sont pas mesurées. Des contrôleurs de nature prédictive ont été proposés dans la littérature, mais sans considérer simultanément un modèle suffisamment représentatif de la dynamique d'un drone miniature à voilure tournante et une approche de commande garantissant la stabilité. A ce titre, nous proposons ici plusieurs algorithmes de commande prédictive ainsi que leur adaptation au développement de lois de guidage-pilotage de drone en considérant un modèle non linéaire à six degrés de liberté et en réalisant conjointement une analyse de la stabilité. Plusieurs applications sont présentées : stabilisation autour d'un point fixe, suivi de trajectoire en présence ou non de perturbations, évitement d'obstacles. Lors de certaines utilisations pratiques ou expérimentales d'un drone miniature, les mesures en vitesses du véhicule ne sont pas toujours disponibles. Des techniques de commande avec accès partiel à l'état ou utilisant des observateurs peuvent être alors appliquées. Afin de concilier ces deux classes d'approches, et d'obtenir simultanément de bonnes performances du système bouclé et une réduction de la complexité de la méthode utilisée (temps de calcul, analyse de la stabilité), nous proposons ici une méthode de synthèse de lois de commandes via une analyse par fonctions de Lyapunov. Cette méthode est basée sur l'introduction d'états virtuels au sein de la dynamique du système. Notre contribution réside également dans l'analyse de la stabilité, par la théorie des perturbations singulières, d'une approche de commande hiérarchique permettant la synthèse successive des lois de commande en position et en attitude.