Pr

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Muratet, Doncieux, Meyer, Druot
LIP6 - AnimatLab
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Principe de la stratégie (2)
Stratégie déquilibre Temps avant
impact Si alors virage
serré - choix du coté où le flux optique est
le plus faible. - persistance dans le choix.
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Modèle physique (Druot)



Asservissement automatique pour stabiliser
laltitude Contrôle de la pente par la poussée
et de la vitesse par la profondeur Pilotage
indirect du cap par linclinaison
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Flux optique théorique principe et résultats
Valeur de commande La stratégie de
contrôle en continu fonctionne parfaitement. Les
décisions sont toutes cohérentes.



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Extraction du flux optique principes
Double contrainte de robustesse et de temps
réel. ECMA Problème mal posé 1 équation
et deux inconnus pour chaque pixel.
Ajout dhypothèses
supplémentaires. Principales familles
dextraction du flux optique - Méthodes
différentielles - Méthodes par corrélation


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Extraction du flux optique méthodes
Méthodes différentielles (Horn et Schunck). -
ajout dune hypothèse de régularité - premier
ordre vitesses inférieures à 1
pixel/intervalle. - ordres supérieurs
complexité croissante et sensibilité au
bruit. Algorithmes de mise en correspondance de
régions (Barron et al. 94) - robustesse -
complexité croissante de manière quadratique en
fonction de la vitesse maximale
recherchée. Pour une croissance linéaire -
Substitution de la recherche dans lespace par
une recherche dans le temps (Camus 94).
- Vitesses inférieures à 1 pixel/intervalle. Util
isation dune simulation de la puce GVPP.


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Stratégie de zigzag principe et comparaison
Stratégie de zigzag de la mouche Comparaison
avec un robot roulant ou un drone à voilure
tournante

calcul de la commande

rotation la vision est
inhibée virage la vision est
inhibée
bâtiments
Rotation sur place Rotation en mouvement -
les rotations ne peuvent seffectuer sur place
inhibition de la vision pendant toute la durée du
virage.



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Stratégie de zigzag résultats

• Les décisions sont cohérentes mais trop
  éloignées dans le temps.
• - La stratégie est trop peu réactive et
  inadéquate dans des environnements encombrés.

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Compensation des rotations principe et résultats
Stratégie de compensation On calcul
analytiquement et on le retranche du
flux observé pour obtenir
nécessaire à la décision. - La plupart
des décisions sont cohérentes. - Des erreurs de
choix demeurent en raison du bruit du flux
optique extrait.
 



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Discussion des résultats présentés
Évaluation dune trajectoire problème mal
défini. - Validation statistique par une étude
systématique dans des environnements diversifiés
pour déterminer un taux de collision. - Mesure
quantitative écart moyen au squelette. Stratégi
e de zigzag décisions correctes mais trop
éloignées dans le temps. - trop peu
réactive et donc inadéquate pour des vitesses
trop élevées ou dans des environnements
encombrés. Stratégie de compensation des
rotations (contrôle en continu) excellents
résultats dans des environnements variés et
encombrés dans le cas dun flux optique parfait.
- cas réel forte dépendance à la fiabilité du
flux optique extrait.


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Perspectives de développement ultérieur
Intégration dun contrôle de laltitude. Ajout
de capacités dadaptation réglage des paramètres
par un algorithme génétique. Implémentation sur
le drone réel Pégase 50 - Extraction du flux
optique développer un algorithme de mise en
correspondance de régions intégrant les
informations inertielles pour limiter la zone de
recherche. - Problème liés à linstabilité de
la plate-forme - vent -
vibrations du moteur
 


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Questions