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Y. Mezouar. Planification de trajectoires pour l'asservissement visuel. Thèse de l'Université de Rennes 1, Mention informatique, Novembre 2001.

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Résumé

Ce travail de thèse s'inscrit dans le domaine de la vision robotique. Plus précisément, nous nous sommes intéressés à améliorer les techniques actuelles d'asservissement visuel. L'asservissement visuel consiste à contrôler un système en utilisant des informations extraites des images fournies par une ou plusieurs caméras. Les techniques classiques sont basées sur la régulation à zéro de l'erreur entre les mesures courante et désirée. Ces méthodes se heurtent à des difficultés en particulier lorsque la configuration à atteindre est très éloignée de la configuration courante. Pour pallier ces difficultés, nous proposons le couplage d'une phase de planification de trajectoires des primitives visuelles dans l'image et d'une phase de suivi de trajectoires par asservissement visuel basé image. Nous proposons, à cette fin, deux schémas de planification de trajectoires. La première méthode repose sur le formalisme de la commande optimale. Le principe du second schéma de planification est basée sur la méthode des fonctions de potentiel. Pour les deux techniques proposées, les trajectoires dans l'image sont peu influencées par la calibration de la caméra, et les modèles des objets observés ne sont pas nécessaires. Nous considérons également les questions d'optimalité et les problèmes liés à la visibilité des objets d'intérêt et à l'évitement des butées articulaires. En exploitant le bon comportement des asservissements 2D aux petites erreurs, nous avons obtenu des schémas de commande robustes pour le suivi de trajectoires. Les méthodes que nous avons proposées ont été testées en utilisant une caméra montée sur un robot cartésien à six degrés de liberté. Les résultats obtenus confirment que le couplage planification-suivi dans l'image permet de réaliser des tâches robotiques à l'aide d'un capteur de vision lorsque les déplacements à effectuer et les erreurs de modélisation sont très importants

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