Commande référencée vision pour drones à décollages et atterrissages verticaux

La miniaturisation des calculateurs a permis le développement des drones, engins volants capable de se déplacer de façon autonome et de rendre de nombreux services: pour se rendre dans des lieux peu accessibles, pour remplacer l'homme dans des missions pénibles ou périlleuses, et pour accroître la fiabilité de telles missions, ces appareils prennent en effet une place croissante dans notre monde. Un enjeu essentiel dans ce cadre est celui de l'information qu'ils doivent utiliser pour se déplacer, et donc des capteurs à exploiter pour obtenir cette information. Or nombre de ces capteurs présentent des inconvénients (risques de brouillage ou de masquage en particulier); l'utilisation d'une caméra vidéo dans ce contexte offre une perspective intéressante. L'objet de cette thèse était l'étude de l'utilisation d'une telle caméra dans un contexte capteur minimaliste: essentiellement l'utilisation des données visuelles et inertielles. Elle a porté sur le développement de lois de commande offrant au système ainsi bouclé des propriétés de stabilité et de robustesse. En particulier, une des difficultés majeures abordées vient de la connaissance très limitée de l'environnement dans lequel le drone évolue. La thèse a tout d'abord étudié le problème de stabilisation du drone sous l'hypothèse de petits déplacements (hypothèse de linéarité). Une loi de commande a été définie, avec prise en compte de critères de performance. Dans un second temps, on a montré comment relâcher l'hypothèse de petits déplacements via la synthèse de commandes non linéaires. Le cas du suivi de trajectoire a ensuite été considéré, en s'appuyant sur la définition d'un cadre générique de mesure d'erreur de position par rapport à un point de référence inconnu. Enfin, la validation expérimentale de ces résultats a été entamée pendant la thèse, et a permis de valider bon nombre d'étapes et de défis associés à leur mise en œuvre en conditions réelles. La thèse se conclut par différentes perspectives pour poursuivre les travaux.The computers miniaturization has paved the way for the conception of Unmanned Aerial Vehicles –"UAVs"- that is : flying vehicles embedding computers to make them partially or fully automated for such missions as e.g. cluttered environments exploration or replacement of humanly piloted vehicles for hazardous or painful missions. A key challenge for the design of such vehicles is that of the information they need to find in order to move, and, thus, the sensors to be used in order to get such information. A number of such sensors have flaws (e.g. the risk of being jammed). In this context, the use of a videocamera offers interesting prospectives.The goal of this PhD work was to study the use of such a videocamera in a minimal sensors setting: essentially the use of visual and inertial data. The work has been focused on the development of control laws offering the closed loop system stability and robustness properties. In particular, one of the major difficulties we faced came from the limited knowledge of the UAV environment.First we have studied this question under a small displacements assumption (linearity assumption). A control law has been defined, which took performance criteria into account. Second, we have showed how the small displacements assumption could be given up through nonlinear control design. The case of a trajectory following has then been considered, with the use of a generic error vector modelling with respect to an unknown reference point. Finally, an experimental validation of this work has been started and helped validate a number of steps and challenges associated to real conditions experiments. The work was concluded with prospectives for future work

Control and estimation algorithms for the stabilization of VTOL UAVS from mono-camera measurements.

International audienceThis paper concerns the control of Vertical Take-Off and Landing (VTOL) Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) based on exteroceptive measurements obtained from a mono-camera vision system. By assuming the existence of a locally planar structure in the field of view of the UAV’s videocamera, the so-called homography matrix can be used to represent the vehicle’s motion between two views of the structure. In this paper we report recent results on both the problem of homography estimation from the fusion of visual and inertial data and the problem of VTOL UAV feedback stabilization from homography measurements

Traiter la complexité à travers les techniques de contrôle avancées

International audienceThe control of complex dynamic systems, both in their behavior and in their mission, goes through the implementation of multi-loop control architectures based on information about the system internal state and from the environment, as well as on the mission plan state. This results in systems that are becoming increasingly autonomous, for which requirements in terms of safety and reliability, as well as expected performance, are increasingly high. Research works developed at ONERA in the field of control for autonomous systems cover all levels of the control architectures, which are basically structured with respect to temporal aspects, as well as the level of abstraction that they entail for the system dynamic. We will consider them in this paper by increasing level. We will discuss the advances achieved recently in the robust control techniques of uncertain dynamic systems generally implemented at the lower control level and we will discuss their extensions to consider input and output constraints, as well as the hybrid nature of most of the systems considered. To design "task" level control primitives that take place just above the previous control loops, we will introduce sensor-based robust and non-linear control techniques. These are based on information on the environment extracted from exteroceptive sensors, to adapt system behavior to uncertainties and perturbations. Multi-sensor and/or multi-objective controls will be discussed in this particular context. We will also present several recent results in the field of trajectory tracking based on visual navigation techniques in complex environments, which combine objectives and constraints within the same control architecture. We will discuss how model predictive control (MPC) techniques and advanced optimization techniques can be used for solving the resulting control problems. In addition, we will discuss several ongoing developments of these methods by exploiting distributed model predictive control techniques (DMPC) and predictive control of hybrid systems. Finally, integration with the control architectures at the upper level of reactive, predictive and distributed planning capabilities will be proposed to accommodate time constraints and uncertainties in decision.Le contrôle des systèmes dynamiques complexes (comportement et mission) passe par la mise en œuvre d'architectures de contrôle à boucles multiples, basées sur l'état du système, sur son environnement, ainsi que sur le plan de la mission.Il en résulte des systèmes dont l'autonomie est accrue et pour lesquels les exigences en termes de sécurité, fiabilité et performance sont de plus en plus élevées.Les travaux de recherche menés à l'ONERA dans le domaine des systèmes autonomes couvrent tous les niveaux de contrôle et sont structurés par les aspects temporels et le niveau d'abstraction de la dynamique du système.Nous allons les examiner en augmentant au fur et à mesure ce niveau d’abstraction.Nous présenterons les progrès réalisés récemment dans les techniques de contrôle des systèmes dynamiques incertains généralement mis en œuvre au niveau de la boucle de commande bas niveau. Nous présenterons des extensions récentes permettant de prendre en compte des contraintes sur les entrées et sorties, ainsi que la nature hybride des systèmes considérés.Afin de concevoir des primitives de contrôle de niveau «tâches» qui agissent juste au-dessus des boucles de régulation précédentes, nous allons introduire des techniques de commande robustes ou non linéaires. Celles-ci utilisent les informations sur l'environnement issues de capteurs extéroceptifs et permettent ainsi d’adapter le comportement du système aux incertitudes et aux perturbations. Des architectures de commande multi-capteurs et/ou multi-objectifs seront discutées dans ce contexte.Nous présenterons également plusieurs résultats récents dans le domaine du suivi des trajectoiresbasés sur la navigation visuelle dans des environnements complexes, qui permet d'inclure les objectifs et les contraintes dans la même architecture de contrôle. Nous verrons comment la commande prédictive (MPC) et des techniques d'optimisation avancées peuvent être combinées pour résoudre les problèmes de contrôle résultants. En outre, nous présenterons des développements en cours qui exploitent les techniques de commande prédictive distribuée (DMPC) et hybride.Enfin, nous discuterons de l'intégration dans les architectures de contrôle haut niveau qui demande des capacités de planification réactives, prédictives et réparties permettant de prendre en compte des contraintes temporelles et des problèmes de décision séquentielle dans l’incertain