J'ai soutenu ma thèse à l'Université de Rennes 1 en décembre 2010, et j'ai rejoint l'équipe Lagadic en 2011 pour y poursuivre mes recherches en tant que postdoc.
Actuellement mes travaux de recherche portent sur le suivi 3D (estimation de pose) à partir d'un capteur RGB-D, pour des applications en réalité augmentée. Mes activités de thèse abordaient les problèmes de suivi, localisation 3D et asservissement visuel (2D et 3D) dans le contexte de la commande de micro-drones (voir présentation ci-dessous).
Liste complète (et fichiers postcript ou pdf si disponibles)
Dans ces travaux nous proposons un algorithme de suivi basé modèle adapté à la localisation et à la navigation d'un drone en intérieur. Etant donné un modèle 3D de l'environnement, le drone se localise à l'aide d'un algorithme multi-hypothèses. L'estimation de la pose obtenue est fusionnée avec les données inertielles pour obtenir une mesure de la vitesse de translation de l'appareil. Une commande hiérachique permet alors d'asservir le drone en position.
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L'approche proposée a été testée et validée sur un quadri-rotor développé par le CEA-LIST.
| 3D model-based tracking for UAV position control IEEE IROS'10  |
| Using multiple hypothesis in 3D model-based tracking IEEE ICRA'10 |
Ces travaux proposent une méthode de suivi de cible mobile. Le suivi visuel estime la position, l'orientation et la taille de l'objet dans l'image à partir d'une représentation par histogrammes de couleur multi-noyaux La méthode de suivi utilise un filtre particulaire pour assurer la robustesse à de brèves occultations. L'information obtenue est utilisée pour asservir la position et le lacet du mini-drone.
L'approche a été validée pour le suivi d'une voiture télécommandée, avec des occultations (passage sous des chaises), changements de direction et d'échelle.
L'algorithme de suivi a été présenté dans :
IEEE ICRA'09
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