Bryan Penin Ph.D. Defense

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La soutenance de thèse de Bryan Penin aura lieu le mardi 11 Décembre à 10h30 à IRISA-Inria Rennes en salle Métivier.

La soutenance sera en anglais.


Contributions à la génération de trajectoires optimales et réactives basées vision pour un quadrirotor

Résumé :

Les quadrirotors sont dotés de capacités de mouvement très réactives du fait de leur structure compacte et de la configuration d’actionnement. Nous considérons un quadrirotor équipé d’une caméra fixe dont le champ de vision est limité. La vision en robotique peut être utilisée pour estimer l’état du système en collectant des mesures visuelles à partir  de cibles qui doivent rester visible durant le mouvement malgré le sous-actionnement du système. Durant cette soutenance je présenterai les travaux que j’ai réalisé durant ma thèse sur la fusion des domaines  de la robotique aérienne, des mouvements réactifs et la perception visuelle en une stratégie de planification de trajectoires optimales.

Ces travaux se concentrent sur le développement d’algorithmes de génération de trajectoires en temps-réel dans le but d’exploiter la capacité de mouvement du système tout en respectant un ensemble de contraintes complexes en particulier des contraintes sur la perception visuelle. Nous nous reposons sur des contrôleurs existants pour suivre ces trajectoires. Cependant, la conception de ces trajectoires incorpore des aspects du mouvement facilitant leur suivi par le tracker. Ces approches utilisent la Commande Prédictive pour modifier en ligne la trajectoire de référence afin de tenir compte  du bruit et des perturbations.

Dans un premier temps nous nous attacherons au maintient de cibles visuelles dans le champ de vision puis à l’évitement d’occultations générées par des obstacles dans l’environnement tout en suivant une cible mouvante. Enfin, je présenterai une stratégie sur la planification en présence d’incertitude dans le cas de mesures visuelles intermittentes. Le but est de relaxer les contraints visuelles précédentes qui peuvent être très restrictives pour la navigation dans de  plus larges espaces.

Le jury sera composé de :

  • Antonio Franchi, Chargé de Recherche CNRS (LAAS Toulouse), Rapporteur
  • Tarek Hamel, Professeur, I3S (Sofia Antipolis), Rapporteur
  • Pierre-Brice Wieber, Chargé de Recherche Inria (Grenoble), Examinateur
  • Isabelle Fantoni, Directrice de Recherche CNRS, LS2N Nantes, Examinatrice
  • François Chaumette, Directeur de Recherche Inria, Inria Rennes, Directeur de Thèse
  • Paolo Robuffo Giordano, Directeur de Recherche CNRS, Inria Rennes, Co-Directeur de Thèse

 


Bryan Penin will defend his PhD on Tuesday, December 11th at 10:30 at IRISA-Inria Rennes in room Métivier.

The defense will be presented in english.

 

Contributions to optimal and reactive vision-based trajectory generation for a quadrotor UAV

Abstract:

Quadrotors are systems endowed with a special actuation configuration that allows extremely high motion capabilities. Now, we consider a quadrotor equipped with a fixed camera of limited field of view. Vision is used for estimating the system state by collecting visual measurements from targets that have to remain visible during motion despite the system underactuation.

In this talk, I will present the works I have done during my thesis on merging the fields of (underactuated) aerial robotics, aggressive motion and visual perception in a optimal planning framework. This work focuses on developing real-time trajectory generation algorithms for undertaking aggressive motions while satisfying a collection of complex constraints with a particular care for visual perception. We rely on already existing trajectory controllers running at a high frequency for accurately tracking the optimal trajectories. Nevertheless, the design of such trajectories incorporates motion aspects that are beneficial for the tracker performance. These strategies use a Receding Horizon Control (RHC) approach for modifying online the reference trajectory in order to account for noise, disturbances and any other non-modelled effect. We are mostly interested in visual perception, therefore the presented planning strategies targets visual constraints for maintaining visibility and avoiding occlusions by obstacles present in the environment. The presented planning methods rely on efficiently solving nonlinear optimal control programs and are applied to the tracking of a moving target and navigation. Finally, I will present a contribution in uncertainty-aware planning under intermittent measurements collected from vision. The goal is to relax the visibility constraints that can be very restrictive for navigating in large environments.

The jury will be composed of :

  • Antonio Franchi, Chargé de Recherche CNRS (LAAS Toulouse), Rapporteur
  • Tarek Hamel, Professeur, I3S (Sofia Antipolis), Rapporteur
  • Pierre-Brice Wieber, Chargé de Recherche Inria (Grenoble), Examinateur
  • Isabelle Fantoni, Directrice de Recherche CNRS, LS2N Nantes, Examinatrice
  • François Chaumette, Directeur de Recherche Inria, Inria Rennes, Directeur de Thèse
  • Paolo Robuffo Giordano, Directeur de Recherche CNRS, Inria Rennes, Co-Directeur de Thèse

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