Soutenance de thèse de DAINI Xavier
Titre de thèse
Navigation bio-inspirée par signature spatiale du flux optique
Bio-inspired navigation by spatial signature of optic flow
Résumé de la thèse
L'utilisation du profil spatial du flux optique pour la navigation autonome de drones aériens repose sur un principe frugal proposé il y a une dizaine d'années lors d'expériences menées sur un robot aérien captif (Expert & Ruffier, 2015).
En formalisant rigoureusement ce principe bio-inspiré, nous avons pu en étendre très largement l'application, dans un premier temps en simulation, à la navigation de drones aériens dans des environnements contraints tels que des corridors anguleux, sinueux ou encore un circuit fermé. Le drone simulé embarque de façon très réaliste 2 caméras à large champ. Nous déduisons plusieurs indices visuels de l'évolution temporelle du profil spatial du flux optique quasi-panoramique. Ces indices visuels permettent au drone simulé de se réorienter précisément de façon parallèle aux parois et de détecter les espaces libres afin de s'y engager pour explorer l'environnement de manière autonome.
Puis, nous avons montré que la présence d'un filet dans le champ visuel générait également une signature spécifique dans le profil spatial du flux optique, signature exploitable pour distinguer le filet de son arrière-plan. Nous observons à partir d'images captées en vol d'avance par un drone aérien que cette distinction est possible à plusieurs mètres y compris à très faible éclairement.
Enfin, nous avons démontré que cette même signature dans le profil de flux optique permet également de détecter des filets peu visibles en milieu sous-marin, lors d'expériences de terrain menées dans un lac.
Thesis resume
The use of the spatial profile of optical flow for autonomous navigation of aerial drones is based on a frugal principle proposed some ten years ago during experiments carried out on a tethered aerial robot (Expert & Ruffier, 2015).
By rigorously formalizing this bio-inspired principle, we have been able to broadly extend its application, first in simulation, to the navigation of aerial drones in constrained environments such as angular corridors, s-shaped tunnel or even in square-shaped circuit. The simulated UAV is equipped with 2 wide-field cameras. We deduce several visual cues from the temporal evolution of the spatial profile of the quasi-panoramic optic flow. These visual cues enable the simulated drone to reorient itself precisely parallel to the walls, and to detect openings in order to explore the environment autonomously.
Subsequently, we have shown that the presence of a netting in the visual field also generates a specific signature in the spatial profile of the optic flow, a signature that can be exploited to distinguish the netting from its background. Using images captured in forward flight by an aerial drone, we have shown that this distinction can be made at a distance of several meters, even at very low light levels.
Finally, we have demonstrated that this same signature in the optical flow profile can also be used to detect netting that are not very visible in an underwater environment, during field experiments carried out in a lake.