| Titre : |
Navigation visuelle autonome de drone en milieu fermé |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Mohamed Nabil Tchoulak, Auteur ; Sid-Ahmed Berrani, Directeur de thèse ; Saïd Yahiaoui, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2020 |
| Importance : |
1 fichier PDF (24 M) |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020
Bibliogr. f.94 - 102 . Annexe f. 103 - 113 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Drones autonomes
Perception visuelle
Exploration des milieux inconnues
Recherche et sauvetage
Réseaux de neurones convolutifs |
| Index. décimale : |
PN01420 |
| Résumé : |
La navigation visuelle présente un axe de recherche et développement très actif dans la robotique aérienne, motivé par les grandes innovations observées dans la vision par ordinateur et les avantages qu’offrent les drones.Ces derniers se voient de plus en plus utilisés dans d’innombrables applications, comme l’intervention dans les catastrophes naturelles qui peut être vue comme un bon défi de navigation caractérisé par des conditions extrêmes. Nous présentons une solution pour la navigation autonome dans des milieux fermés, caractérisée par une procédure d’exploration qui optimise la distance parcourue à l’aide du principe Next Best View. Elle repose sur l’estimation de la position et la modélisation de l’environnement fournies par un algorithme de perception visuelle SVO, en utilisant une caméra monoculaire et une centrale inertielle IMU. Le flux de cette caméra sert aussi à détecter et localiser les formes humaines à l’aide d’un réseau de neurones convolutifs, ce qui permet de rapporter la position des sur vivants après une catastrophe naturelle. Les trois parties qui constituent l’approche ont été implémentées et évaluées afin de fournir une preuve de concept de la solution proposée. |
Navigation visuelle autonome de drone en milieu fermé [document électronique] / Mohamed Nabil Tchoulak, Auteur ; Sid-Ahmed Berrani, Directeur de thèse ; Saïd Yahiaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2020 . - 1 fichier PDF (24 M) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020
Bibliogr. f.94 - 102 . Annexe f. 103 - 113 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Drones autonomes
Perception visuelle
Exploration des milieux inconnues
Recherche et sauvetage
Réseaux de neurones convolutifs |
| Index. décimale : |
PN01420 |
| Résumé : |
La navigation visuelle présente un axe de recherche et développement très actif dans la robotique aérienne, motivé par les grandes innovations observées dans la vision par ordinateur et les avantages qu’offrent les drones.Ces derniers se voient de plus en plus utilisés dans d’innombrables applications, comme l’intervention dans les catastrophes naturelles qui peut être vue comme un bon défi de navigation caractérisé par des conditions extrêmes. Nous présentons une solution pour la navigation autonome dans des milieux fermés, caractérisée par une procédure d’exploration qui optimise la distance parcourue à l’aide du principe Next Best View. Elle repose sur l’estimation de la position et la modélisation de l’environnement fournies par un algorithme de perception visuelle SVO, en utilisant une caméra monoculaire et une centrale inertielle IMU. Le flux de cette caméra sert aussi à détecter et localiser les formes humaines à l’aide d’un réseau de neurones convolutifs, ce qui permet de rapporter la position des sur vivants après une catastrophe naturelle. Les trois parties qui constituent l’approche ont été implémentées et évaluées afin de fournir une preuve de concept de la solution proposée. |
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