Grâce aux progrès réalisés dans les domaines de la robotique et des systèmes de transport intelligents (ITS), les véhicules autonomes du futur sont en train de devenir une réalité. Comme les véhicules autonomes devront se comporter en toute sécurité en présence d’autres véhicules, de piétions et d’autres objets fixes ou en mouvement, une des choses les plus importantes qu’ils doivent faire est de percevoir efficacement à la fois leur mouvement et l’environnement autour d’eux. Dans cette thèse, nous avons d’abord étudié comment des capteurs visuels bio-inspirés, qui mesurent le flux optique en 1-D en utilisant seulement quelques pixels sur la base du système visuel de la mouche, pourraient être utilisés pour améliorer les manœuvres de stationnement automatiques. Nous avons ensuite travaillé sur une nouvelle rétine de silicium bio-inspirée, en montrant que le nouveau pixel, appelé M²APIX, est capable de s’auto-adapter dans une gamme de 7 décades et de répondre de manière appropriée à des changements de luminosité rapides jusqu’à ±3 décades, tout en conservant une sensibilité aux contrastes aussi bas que 2%. Nous avons enfin développé et testé un nouveau capteur de flux optique basé sur cette rétine auto-adaptative et sur une nouvelle méthode robuste pour le calcul du flux optique, qui est robuste aux variations de lumière, textures et vibrations que l’on retrouve en milieu routier. Nous avons également construit un robot de type voiture, appelé BioCarBot, qui estime sa vitesse et son angle de braquage au moyen d’un filtre de Kalman étendu (EKF), en utilisant uniquement les mesures de flux optique délivrées par deux capteurs de ce type regardant vers le sol. / Thanks to the advances in the fields of robotics and intelligent transportation systems (ITS), the autonomous vehicles of the future are gradually becoming a reality. As autonomous vehicles will have to behave safely in presence of other vehicles, pedestrians and other fixed and moving objects, one of the most important things they need to do is to effectively perceive both their motion and the environment around them. In this thesis, we first investigated how bio-inspired visual sensors, giving 1-D optic flow using a few pixels based on the findings on the fly’s visual system, could be used to improve automatic parking maneuvers. We subsequently tested a novel bio-inspired silicon retina, showing that the novel pixel, called M2APix, can auto-adapt in a 7-decade range and respond appropriately to step changes up to ±3 decades, while keeping sensitivity to contrasts as low as 2%. We lastly developed and tested a novel optic flow sensor based on this auto-adaptive retina and a new robust method for computing the optic flow, which is robust to the light levels, textures and vibrations that can be found while operating on the road. We also constructed a car-like robot, called BioCarBot, which estimates its velocity and steering angle by means of an extended Kalman filter (EKF) using only the optic flow measurements delivered by two downward-facing sensors of this kind.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016AIXM4029 |
| Date | 12 July 2016 |
| Creators | Mafrica, Stefano |
| Contributors | Aix-Marseille, Ruffier, Franck |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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