Inspirés par les propriétés optiques des yeux composés de la mouche et par l’observation de micromouvements périodiques de sa rétine, différents capteurs visuels ont montré qu’il était possible de localiser un contraste très précisément. Ce fut les premières démonstrations d’hyperacuité visuelle de l’œil de la mouche.Dans cette thèse, un œil composé artificiel, doté d'un large champ de vision, est utilisé. Grâce à un nouvel algorithme de fusion des données visuelles, cet œil peut mesurer le déplacement d’un robot et lui permettre de se stabiliser au-dessus d’un environnement texturé. Localiser un contraste de manière linéaire sur l'ensemble du champ visuel demeure toutefois difficile. Un deuxième algorithme permet d’améliorer la localisation d’une barre grâce à un étalonnage, mais montre une certaine dépendance aux variations de contraste et de luminosité ambiante.Afin d'éviter ce processus d’étalonnage, un troisième algorithme qui s’appuie sur les travaux d'Heiligenberg et Baldi, a été proposé pour localiser deux contrastes. Ces auteurs ont montré que la somme pondérée de plusieurs capteurs ayant un champ récepteur gaussien pouvait fournir une estimation linéaire de la position d'un stimulus. Nous avons, pour la première fois, appliqué une variante de ce principe à un œil composé artificiel. Cet œil, une fois monté sur un robot permet de suivre une cible à une distance constante.Finalement, un œil composé artificiel dont la résolution intrinsèque est faible, peut être doté d’une hyperacuité visuelle et permettre de suivre une cible avec précision. Ces travaux ont ainsi conduit à proposer des stratégies bio-inspirées pour la localisation et la poursuite de cible. / Inspired by the optical properties of the fly compound eyes and the observation of its retinal periodic micro-movements, several visual sensors established that the localization of a contrast can be made very precisely. It was the first demonstration of the visual hyperacuity of the fly compound eye.In this thesis, an artificial compound eye with a wide field of view was used. Thanks to a novel algorithm fusing the visual signals, the sensor embedded onboard an aerial robot measures its displacement and enables the robot to hover above a textured environment.The localization of a contrast precisely over the whole field of view is still difficult. A second algorithm improved the localization of a bar thanks to a calibration. But it has a dependency to the contrast and the illuminance variations.In order to avoid a calibration process, a third algorithm was proposed to localize two contrasts. It is based on the work of Heiligenberg and Baldi, which showed that an array of Gaussian receptive field can provide a linear estimation of a stimulus position. For the first time, we applied a modified version of their estimation to an artificial compound eye. This sensor mounted on a rover allows following a target precisely at a constant distance.Finally, an artificial compound eye with a coarse spatial resolution can be endowed with hyperacuity and enables a robot to follow a target with precision. A step forward has been made toward bio-inspired target localization and pursuit.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017AIXM0076 |
| Date | 05 April 2017 |
| Creators | Colonnier, Fabien |
| Contributors | Aix-Marseille, Viollet, Stéphane, 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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