Ecole Doctorale

Sciences du Mouvement Humain

Spécialité

Sciences du Mouvement Humain - MRS

Etablissement

Aix-Marseille Université

Mots Clés

Flux optique,Vision,Microdrone,Bio-Inspiration,Robotique,

Keywords

optic flow,vision,Micro air vehicule,Bio-Inspiration,Robotics,

Titre de thèse

Microdrone équipé d'un système visuel inspiré des abeilles
Microdrone with visual system inspired from honeybees

Date

Tuesday 23 October 2018 à 14:00

Adresse

Faculté des Sciences du Sport 163 avenue de Luminy - Case 910 - 13288 Marseille cedex 9 Amphitéatre Jacques Paillard

Jury

Directeur de these M. Reinoud BOOTSMA Aix-Marseille Université
Rapporteur M. Pascal VASSEUR Université de Rouen
Rapporteur M. René ZAPATA Université de Montpellier
Examinateur Mme Véronique BERGE-CHERFAOUI Université technologique de Compiègne
Examinateur M. Nicolas MARCHAND Institut polytechnique de Grenoble
CoDirecteur de these M. Julien SERRES Aix-Marseille Université

Résumé de la thèse

De nos jours, l'engouement pour la robotique autonome ne cesse d'augmenter en particulier pour les microdrones. En effet, ces aéronefs de petite taille font l'objet de nombreuses recherches afin de les miniaturiser et de rendre leur navigation plus autonome. Ils doivent, pour cela, relever de nombreux défis comme augmenter le rapport puissance sur masse volante, stabiliser précisément leur vol, ou bien encore augmenter l'autonomie de vol. Mais, le véritable enjeu de la navigation de ces microrobots est sans doute de leurs conférer une perception visuelle hautement fiable et réactive de leur environnement. Une des solutions dite conventionnelle est la perception visuelle au moyen de cameras optiques. Bien que ces cameras apportent une information riche au travers d'images de haute résolution, ce type de perception nécessite d'importante ressource calculatoire pour traiter le flux massif de données générées. Aujourd'hui il paraît difficile de miniaturiser un microdrone équipé d’un tel système tout en le rendant réactif à une configuration environnementale inconnue et imprévisible. Or, la Nature nous montre que certains insectes ailés ont réussis à concilier miniaturisation et vitesse de déplacement élevée compte tenu de leur taille minuscule. En effet, l'abeille est un insecte volant d'environ 100 mg pour environ 13 mm de long qui est capable de voler à plusieurs kilomètres à une vitesse maximale d'environ 8 m/s sans percuter les obstacles environnants. De nombreuses études ont montrées que cette capacité repose principalement sur la détection du flux visuel appelé aussi flux optique. Cette thèse explore un système de vision parcimonieux dédié à la navigation courte portée au moyen de capteurs visuels auto-adaptatifs innovants composés de seulement 12 pixels aux propriétés optiques inspirées de celles de l'abeille. Deux algorithmes de mesure de flux optique sont ensuite comparés en conditions idéales sur 5 décades d'irradiance et 3 décades de vitesses optiques, puis testés en conditions réelles de vol. L'algorithme le plus robuste et le plus efficace, de par ses très faibles besoins calculatoires, a été embarqué à bord d'un micro quadrirotor pesant environ 400 g et équipé d'un système visuel parcimonieux de 96 pixels stabilisé via une nacelle articulée en roulis et tangage pour compenser les rotations du quadrirotor. Les stratégies de navigation observées chez l'abeille ont ensuite été simulées dans des environnements virtuels (tunnel de longueur 6 m ou 12 m pour une section minimale de 25 ou 50 cm) et la preuve de faisabilité de la détection du flux optique à bord d'un microdrone a été démontrée en conditions réelles de vol en salle expérimentale (vol de 4 m de long à une distance minimale de 50 cm). Couplé à des stratégies de navigation inspirées de l’abeille, ce système visuel innovant dédié à la perception du mouvement permettra dans un futur proche de naviguer dans des environnements encombrés ou exigus.

Thesis resume

The interest in autonomous robotics is continually expanding, especially in the domain of micro air vehicles. Indeed, much research focuses on these small-size aircraft in order to miniaturize them and to make their navigation more autonomous. Such research must, for that, take up many challenges such as increasing the power to flying mass ratio, precisely stabilizing flight, or increasing flight autonomy. But the real challenge in navigating these micro robots is perhaps to give them a highly reliable and reactive visual perception of their environment. A conventional solution is visual perception by means of optical cameras. While these cameras provide rich information through high resolution images, this type of perception requires extensive computing resources to process the massive flow of generated data. It therefore currently appears difficult to miniaturize a microdrone equipped with such a system while making it reactive to an unknown and unpredictable environmental configuration. However, Nature shows us that some winged insects have managed to reconcile miniaturization and high speed of movement given their tiny size. Indeed, the honeybee is a flying insect of about 100 mg for about 13 mm long that is able to fly several kilometers at a maximum speed of about 8 m/s without colliding with surrounding obstacles. Many studies have shown that this ability is mainly based on the detection of the visual flow also called optic flow. This PhD thesis explores a parsimonious vision system dedicated to short range navigation using innovative self-adaptive visual sensors composed of only 12 pixels with optical properties inspired by those of honeybees. Two optic flow measurement algorithms are first compared under ideal conditions over 5 decades of irradiance and 3 decades of optical velocity, then tested under real flight conditions. The most robust and efficient algorithm, due to its very low computing requirements, was embedded on board a micro quadrotor weighing about 400 g and equipped with a parsimonious visual system of 96 pixels stabilized via an articulated gimbal in roll and pitch to compensate the quadrotor rotations. The navigation strategies observed in honeybees were simulated in virtual environments (6 m or 12 m long tunnel for a minimum section of 25 or 50 cm) and the feasibility of the detection of the optic flow on board a micro quadrotor was demonstrated in real flight conditions in experimental room (flight of 4 m long at a minimum distance of 50 cm). Coupled with navigation strategies inspired by the honeybee, this innovative visual system dedicated to the perception of movement will in the near future allow to navigate in cluttered or cramped environments.