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Theses Year : 2021

Autonomous perception algorithms for a team of underwater robots : coordination strategy based on onboard cameras

Algorithmes de perception autonomes pour une meute de robots sous-marins : stratégie de coordination à partir des images acquises par caméras

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Abstract

In recent years, multi-AUV systems are getting increasing attentions in the ocean exploration because of the potential advantages, such as high efficiency and high tolerance to the low-performance and low-cost sensors. Thus, formation control becomes a new research hotspot. Different to the land or aerial multi-agent systems, communication difficulty in the water is a big challenge to the multi-AUV system. Since the main acoustic communication is limited by bandwidth and noises, scholars begin paying attentions on the underwater optical communication. It can reduce the difficulty of acoustic communication. Its short working range can be extended by associating with multi-AUV systems, but the relevant studies are few. Therefore, the purpose of this work is to achieve the formation building based on the on-board camera for the multi-AUV system. First, we analyze the feasibility and effectiveness of underwater camera sensing information and study the formation building mechanism based on the local positions got from cameras. Then a coordination strategy based on the on-board cameras is proposed, including two parts: designing a robust planar pyramid formation and developing two kinds of formation control methods: local position-based control method and asynchronous discrete consensus-based formation control method with local information. Finally, the proposed new coordination strategy is tested in the software (Blender and Matlab) with multi-AUV systems and in the built limited-communication indoor environment (similar to the underwater environment) with NAO robots. After repeating simulations and experiments, the feasibility and stability of coordination strategy is verified.
Au cours des dernières années, les systèmes multi-AUV ont été de plus en plus étudiés dans le domaine de l'exploration des océans en raison de leurs avantages, leur efficacité, leur faible performance et leur haute tolérance aux capteurs à faible coût. Le contrôle de formation est devenu un nouvel axe de recherche. Contrairement aux systèmes multiagents terrestres ou aériens, les difficultés de communication sous-marine constituent un défi majeur pour ces systèmes. Les communications acoustiques étant majoritairement limitées par la bande passante et le bruit, les communications optiques peuvent constituer une alternative. Leur courte portée peut être compensée par l’association de plusieurs robots. L’objectif de cette thèse s’est donc focalisé sur la formation en meute à l’aide des caméras fixées sur les robots. Premièrement, on a analysé la faisabilité et l’efficacité d’un traitement d’information basé sur les images acquises par les robots et on a étudié les mécanismes de construction de la formation basés sur des positions locales obtenues par traitement d’images. Ensuite, une stratégie de coordination comprenant deux volets a été proposée : la conception d’une formation pyramidale plane robuste et l’étude de deux méthodes de contrôle de la formation, une méthode de contrôle reposant sur des positions locales et une autre faisant intervenir un algorithme de consensus asynchrone discret. Les méthodes proposées sont évaluées en simulation sous Blender et Matlab ainsi qu’à travers des expérimentations en environnements intérieurs avec canaux de communication limités avec des robots NAO. Les simulations et les expériences répétées ont permis de vérifier la faisabilité et la stabilité de la stratégie de coordination proposée.
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-03649442 , version 1 (22-04-2022)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03649442 , version 1

Cite

Xiaomin Wang. Autonomous perception algorithms for a team of underwater robots : coordination strategy based on onboard cameras. Signal and Image Processing. ENSTA Bretagne - École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne, 2021. English. ⟨NNT : 2021ENTA0009⟩. ⟨tel-03649442⟩
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