La connaissance de l'attitude, de l'altitude, de la segmentation du sol et du mouvement est essentielle pour la navigation d'un drone, en particulier durant les phases critiques de décollage et d'atterrissage. Dans ce travail de thèse, nous présentons un système stéréoscopique hybride composé d'une caméra fisheye et d'une caméra perspective pour estimer les paramètres de navigation d'un drone. À partir de ce capteur, une approche systémique est proposée. Contrairement aux méthodes classiques de stéréovision basées sur l'appariement de primitives, nous proposons des méthodes qui évitent toute mise en correspondance entre les vues hybrides. Une technique de plane-sweeping est suggérée pour déterminer l'altitude et détecter le plan du sol. La rotation et la translation du mouvement sont ensuite découplés : la vue fisheye contribue à évaluer l'attitude et l'orientation tandis que la vue perspective contribue à apporter l'échelle métrique de la translation. Le mouvement peut ainsi être estimé de façon robuste et à l'échelle métrique grâce à la connaissance de l'altitude. Cette méthode repose sur l'algorithme des 2-points complété par un filtre de Kalman. Nous proposons des approches robustes, temps réel et précises, exclusivement basées sur la vision avec une implémentation C++. Bien que cette approche évite l'utilisation de capteurs autres que les caméras, ce système peut également être appuyé par une centrale inertielle.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00652615 |
| Date | 07 November 2011 |
| Creators | Damien, Eynard |
| Publisher | Université de Picardie Jules Verne |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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