Institut des Systèmes Intelligents
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Titre de la thèse : La perception multimodale pour un robot mobile de surface en environnement marin

 

Mots-clés  :  Véhicule autonome de surface, reconnaissance de signal sonore, traitement du signal, système embarqué, vision panoramique, fusion de données, multi-capteurs, perception.

 

Cette soutenance aura lieu le
Le 4 octobre à 14h00
UPMC – Campus Jussieu, 4 Place Jussieu - 75005 Paris
Tour 55, 2ème étage, couloir 55-65, salle 211

 

Jury :  (sous la forme)

 

Pascal VASSEUR Prof, Université de Rouen, Rapporteur
René GRELLO  Prof, Ecole Telecom Bretagne, Rapporteur
Bruno GAS  Prof, Université Pierre et Marie Curie, Directeur
Jean-luc ZARADER Prof, Université Pierre et Marie Curie, Examinateur
Hervé GLOTIN  Prof, Université Sud Toulon Var
Eric LUCET  Chef de Projet, ROBOSOFT
Frédéric PLUMET  MdC, Université Versailles St Quentin en Yvelines

 

Resumé :


Dans le domaine de la robotique, les véhicules autonomes de surface en milieu marin jouent un rôle important. Ils permettent de réaliser des opérations dangereuses, comme la surveillance d'environnements marins ou encore des relevés hydrographiques. Avant d'envisager le déplacement d'un véhicule autonome de surface, il est nécessaire d'assurer sa perception de l'environnement. Elle consiste à observer, localiser et éviter les obstacles. A cause des contraintes technologiques, la complexité de l'environnement naturel, et de la diversité des situations rencontrées, il est difficile d'effectuer une plate-forme parfaitement autonome et adaptée à des applications variées.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ASAROME (Autonomous SAiling Robot for Oceanographic MEasurements), un projet de réalisation d'un voilier autonome pour des missions de mesures et d'observations de longues durées. Dans un premier temps, nous avons conçu une plate-forme de perception composée de plusieurs types de capteurs: hydrophones, caméra panoramique, centrale inertielle et sonar. A partir des signaux acquis pendant des campagnes de test, nous avons développé des méthodes de traitement du signal. Elles consistent à analyser et traiter des signaux sonores sous-marins et des images panoramiques pour la reconnaissance d'objets, la détection et la localisation d'obstacles. Pour améliorer la perception des obstacles, des méthodes de fusion de données multi-capteurs ont été développées. L'ensemble des algorithmes ont été validés expérimentalement, en lac puis en mer.

Ce travail n'est que le premier pas vers la réalisation d'un robot autonome en milieu marin capable de réaliser des missions complexes de longue durée, mais il montre sa faisabilité par le développement de capacités de perception adaptées.