Vision-based control of unmanned aerial vehicles
Commande référencée vision de drones aériens
Résumé
This thesis proposes novel vision-based controllers for the guidance of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). It considers scenarios involving both single and multiple vehicles. For the case of a single-vehicle, novel Image-based visual servo control (IBVS) approaches are proposed for both fixed-wing and vertical take-off and landing (VTOL) UAVs operating in urban or congested environments. Navigation tasks in a complex environment with obstacle avoidance capabilities are considered. In particular, the landing of fixed-wing UAVs on an airstrip and the landing of VTOL-UAVs that includes an obstacle avoidance strategy are considered. The originality of the study lies in the direct exploitation of the centroid of the image of the observed pattern together with the optical flow, thereby eliminating the need to estimate the position and the velocity of the UAV.For multiple vehicles, novel bearing formation controllers are designed for formations under both directed and undirected interaction topologies. Optical flow is explored in the bearing formation control laws in order to achieve collision avoidance between different agents during the formation progression.In order to relax the classical conditions required by bearing rigidity theory and to lift the scale ambiguity caused by bearings, persistence of excitation of the desired bearing reference is explored. The proposed methodology is supported by rigorous mathematical tools (This involves nonlinear dynamical systems and analysis using Lyapunov theory to formally prove the asymptotic (or exponential) stability of the system, guarantee robustness, and finally ensure good performance of the closed-loop system). Further support is provided by real experiments and/or simulation results.
Cette thèse propose de nouvelles commandes basées sur un retour visuel pour le guidage de drones. Elle considère à la fois des scénarios impliquant un seul ou plusieurs véhicules. Pour le cas du guidage d'un seul véhicule, de nouvelles approches d'asservissement visuel basées image (IBVS) sont proposées pour les drones de type avion (fixed-wing) et les drones de type VTOL (Vertical Take-Off and Landing) opérant en environnements urbains ou encombrés. Des tâches de navigation dans un environnement complexe avec des capacités d'évitement d'obstacle sont considérées. Il s'agit en particulier de l'atterrissage de drones de type fixed-wing sur une piste d'atterrissage et l'atterrissage de drones de type VTOL-UAV en incluant une stratégie d'évitement d'obstacle. L'originalité de l'étude réside dans l'exploitation directe de la centroïde de l'image du motif observé et du flux optique permettant ainsi d'éliminer la nécessité l'estimation de la position et la vitesse du drone. Pour le cas du contrôle de plusieurs véhicules en formation, de nouveaux contrôleurs à base de la mesure de direction entre véhicules sont également proposés pour des formations ayant une interaction topologique orientées ou non orientées. Le flux optique est également exploité dans certains cas afin d'éviter les collisions entre différents agents pendant l'évolution de la formation. Afin d'assouplir les conditions classiques requises par la théorie de la rigidité d'une formation à partir de l'information de direction et lever par la même occasion l'ambiguïté du facteur d'échelle causée par les mesures de directions, la notion de la persistance de l'excitation associée à la formation de référence est explorée. La méthodologie proposée est soutenue par des outils mathématiques rigoureux (impliquant des systèmes dynamiques non linéaires et analysés à l'aide de la théorie de Lyapunov afin de prouver formellement la stabilité asymptotique (ou exponentielle) du système, de garantir la robustesse et enfin d'assurer le bon fonctionnement du système en boucle fermée) et par des expériences réelles et/ou des résultats de simulation.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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