Cette thèse se focalise sur des tâches de perceptions pour des drones à voilures fixes (UAV). Lorsque la perception est la finalité, un bon modèle d'environnement couplé à la capacité de prédire l'impact de futures observations sur celui-ci est crucial. La perception active traite de l'intégration forte entre modèles de perception et processus de raisonnement, permettant au robot d'acquérir des informations pertinentes à propos du statut de la mission et de replanifier sa trajectoire de mesure en réaction à des évènements et résultats imprévisibles. Ce manuscrit décrit deux approches pour des tâches de perception active, dans deux scénarios radicalement différents. Le premier est celui de la cartographie des phénomènes météorologiques de petite échelle et fortement dynamiques, en particulier de nuages de type cumulus. L'approche présentée utilise la régression par processus Gaussien pour construire un modèle d'environnement, les hyper-paramètres étant appris en ligne. Des métriques de gain d'information sont introduites pour évaluer la qualité de futures trajectoires d'observation. Un algorithme de planification stochastique est utilisé pour optimiser une fonction d'utilité équilibrant maximisation du gain d'information avec des buts de minimisation du coût énergétique. Dans le second scénario, un UAV cartographie des champs de grandes cultures pour les besoins de l'agriculture de précision. Utilisant le résultat d'un algorithme de localisation et cartographie simultanée (SLAM), une approche nouvelle pour la construction d'un modèle d'erreurs relatives est proposée. Ce modèle est appris à partir d'attributs provenant des structures de données du SLAM, ainsi que de la topologie sous-jacente du graphe de covisibilité formé par les observations. Tous les développement ont été testés en simulation. Se focalisant sur la problématique de gestion de l'avancement tu temps et de la synchronisation de simulateurs hétérogènes dans une architecture distribuée, une solution originale basée sur une architecture décentralisée est proposée. / This thesis focuses on perception tasks for an unmanned aerial vehicle (UAV). When sensing is the finality, having a good environment model as well as being capable of predicting the impacts of future observations is crucial. Active perception deals with integrating tightly perception models in the reasoning process, enabling the robot to gain knowledge about the status of its mission and to replan its sensing trajectory to react to unforeseen events and results. This manuscript describes two approaches for active perception tasks, in two radically different settings. The first one deals with mapping highly dynamic and small scale meteorological phenomena such as cumulus clouds. The presented approach uses Gaussian Process Regression to build environment models, learning its hyperparameters online. Normalized marginal information metrics are introduced to compute the quality of future observation trajectories. A stochastic planning algorithm is used to optimize an utility measure balancing maximization of theses metrics with energetic minimization goals. The second setting revolves around mapping crop fields for precision agriculture purposes. Using the output of a monocular graph Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm, a novel approach to building a relative error model is proposed. This model is learned both from features extracted from the SLAM algorithm’s data structures, as well as the underlying topology of the covisibility graph of the observations. All developments have been tested using realistic, distributed simulations. An analysis of the simulation issue in robotics is proposed. Focusing on the problem of managing time advancement of multiple interconnected simulators, a novel solution based on a decentralized scheme is presented.

The latest trends in autonomous vehicles research gave rise to the needs for specific tools to validate and test such systems. The estimations state that to consider an autonomous vehicle statistically safe, it should drive for thousands of kilometres using traditional validation methods. This process would take a long time. Furthermore, an update in the software, would require to re-run those kilometres. Therefore, the testing must be performed exploiting virtual simulations that should realistically reflect the real world. One way to perfor msuch simulations is to let the vehicle model drive down a road map and control the surrounding traffic. To be effective, spawned traffic should not be generated too far from the target vehicle. The OpenSCENARIO standard offers a feature restricting such traffic within an ellipse centred in the central object (target vehicle). This thesis investigated what technique was more efficient and scalable to detect viable roads within the ellipse to spawn stochastic traffic on. The explored solutions are two: an analytical approach and an adaptation of the AABB tree algorithm. The research started with simple cases and incremented the scenario’s complexity during the development. Through this methodology, each technique’s positive aspects and limits have been highlighted, allowing a comparison to be made. / De senaste trenderna i autonoma fordon har ökat behovet av specifika verktyg för att validera och testa sådana system. För att kunna betrakta ett autonomt fordon som statistiskt säkert, ska enligt uppskattningar autonoma fordon köra tusentals kilometer med traditionella valideringsmetoder. Denna process skulle ta mycket lång tid. Dessutom skulle en uppdatering i mjukvaran kräva att alla dessa tusentals kilometer att körs igen. Därför måste testningen utföras med hjälp av virtuella simuleringar som bör efterlikna den reella världen realistiskt. Ett sätt att genomföra dessa simuleringar är att låta en autonom fordonsmodell köra genom ett vägnät och kontrollera kringliggande trafik. För att vara effektiv, bör kringliggande trafik inte genereras för långt bort från autonoma fordonsmodellen. OpenSCENARIO-standarden innehåller en funktion som begränsar genererad trafik inom en ellips centrerad kring fordonsmodellen. Detta examensarbete undersökte vilka tekniker som är mest effektiva och skalbara för att detektera relevanta vägar inom ellipsen att generera stokastisk trafik på. De två lösningar som studerades var: en analytisk och en numerisk som använde sig av AABB-träd-algoritmen. Utförandet började med simpla fall som successivt ökade till mer avancerade scenarion. Genom denna metodik blev varje tekniks positiva aspekter samt begränsningar belysta och jämförbara.