LE BARZ Cédric

Docteur
Équipe : MLIA
Date de départ : 30/06/2015
Direction de recherche : Matthieu CORD
Co-encadrement : HERBIN Stéphane

Navigation visuelle pour les missions autonomes des petits drones

Lors de cette dernière décennie, l'évolution des technologies a permis le développement de drones de taille et de poids réduit aptes à évoluer dans des environnements intérieurs ou urbains. Pour exécuter les missions qui leur sont attribuées, les drones doivent posséder un système de navigation robuste, comprenant, notamment, une fonctionnalité temps réel d'ego-localisation précise dans un repère absolu. Nous proposons de résoudre cette problématique par la mise en correspondance des dernières images acquises avec des images géo-référencées de type Google Streetview. Dans l'hypothèse où il serait possible pour une image requête de retrouver l'image géo-référencée représentant la même scène, nous avons tout d'abord étudié une solution permettant d'affiner la localisation grâce à l'estimation de la pose relative entre ces deux images. Pour retrouver l'image de la base correspondant à une image requête, nous avons ensuite étudié et proposé une méthode hybride exploitant à la fois les informations visuelles et odométriques mettant en oeuvre une chaîne de Markov à états cachés. Les performances obtenues, dépendant de la qualité de la mesure de similarité visuelle, nous avons enfin proposé une solution originale basée sur l'apprentissage supervisé de distances permettant de mesurer les similarités entre les images requête et les images géo-référencées proches de la position supposée.
Soutenance : 30/06/2015 - 10h - Site Jussieu 25-26/105
Membres du jury :
François Brémond, INRIA, [Rapporteur]
David Filliat, ENSTA, ParisTech [Rapporteur]
Matthieu Cord, Université Pierre et Marie Curie
Marcin Detyniecki, Université Pierre et Marie Curie
Jean-Yves Dufour, Thales
Stéphane Herbin, ONERA
Nicolas Thome, Université Pierre et Marie Curie
Ludovic Denoyer, Université Pierre et Marie Curie

Publications 2014-2015

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