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Description

Niveau: Supérieur, Master

  • rapport de stage


RAPPORT DE STAGE Un hélicoptère équipé d'un capteur de flux optique confronté à des ambiances lumineuses complexes September 5, 2011 Benoit-Jérémy FUCHSLOCK Spécialité Génie Électrique (option Système) Tuteur ISM : Franck RUFFIER Tuteur INSA Strasbourg : Renaud KIEFER Février - Juillet 2011 1

  • chargé de recherche

  • capteur de flux optique

  • carte dem

  • micro-aéronef

  • complexe de la salle vicon

  • ambiance lumineuse

  • mav micro


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Langue Français
Poids de l'ouvrage 17 Mo

Extrait

RAPPORT DE STAGE
Un hélicoptère équipé d’un capteur de flux optique confronté à des ambiances lumineuses complexes
Février - Juillet 2011
September 5, 2011
Benoit-Jérémy FUCHSLOCK Spécialité Génie Électrique (option Système) Tuteur ISM : Franck RUFFIER Tuteur INSA Strasbourg : Renaud KIEFER
1
Naviguer dans un environnement inconnu est une tâche aujourd’hui encore impossible à réaliser par un drone aérien de quelques grammes, mais qui est réalisée avec aisance par les insectes lorsqu’ils se posent dans des feuillages ballottés par les vents. L’objectif de ce stage a été de mettre en œuvre sur un micro-aéronef (un hélicoptère contra-rotatif) en vol libre des capteurs de flux optiques testés et fabriqués au laboratoire ainsi qu’un pilote automatique pour que le micro aéronef puisse naviguer tout en évitant de rentrer en collision avec le sol de son environnement. Pour atteindre ces objectifs, il a fallu à l’aide d’une démarche structurée, proposer des protocoles expérimentaux afin de vérifier le fonctionnement correct et la robustesse des capteurs de flux optique ou dans le cas contraire savoir identifier les sources d’erreurs de mesures. Une autre partie du projet fut consacrée à la recherche d’un microaéronef et à la mise en place du capteur ainsi que du pilote automatique.
Nowadays, flying in an unkown environment is still a difficult task hard to realise with Micro Air vehicles (only a few grams) whereas flying insects are able of great performances like, for example, landing on moving flowers. The biorobotics team tries to take inspiration from biology to develop autonomous flying robots. Among this team, the aim of my internship was to test an optic flow sensor inspired by the compound eye of the fly which had been built in the laboratory. Then we started to develop a visually-based autopilot which will be able to make arotorcraft automatically take off, cruise and land, while avoiding obstacles and reacting appropriately to wind disturbances. To reach our goal, we used a structured approach, found experimental ways to validate the smooth functioning and robustness of the optic flow sensor. Another part of the project was to imagine how we could embed the sensor and implement the optic flow autopilot.
2
Contents 1 Présentation du laboratoire 6 1.1 Équipe Biorobotique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2 Exemple de robot Bio-inspiré conçu au laboratoire : OCTAVE . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2 Contexte du stage
11
3 Le DEM : un capteur de flux optique 12 3.1 Un capteur inspiré de l’insecte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.2 Le principe du DEM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.3 Schéma de principe de calibration de la carte DEM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4 Identification des paramètres optiquesΔρetΔφ15 4.1 La méthode de réglage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.2 Utilisation des paramètres optiques acquis précédemment . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5 Plusieurs versions de capteurs flux optique pour différentes applications 20 5.1 Un micro-capteur de flux optique : la carte DEM EVA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 5.1.1 Objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 5.1.2 Protocole expérimental et résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 5.2 Un capteur de flux optique pour ambiance lumineuse complexe : la carte DEM réglable . 24 5.2.1 Description et comparaison avec les versions du capteurs du flux optiques non-réglables 24 5.2.2 Protocole expérimental et résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 5.2.3 L’enjeu de la charge du microcontrôleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.3 L’ambiance lumineuse complexe de la salle Vicon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.3.1 Description du dispositif Vicon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.3.2 Mesure du flux optique dans la salle VICON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
6 L’hélicoptère renommé TwinCoAx 32 6.1 Objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 6.2 Caractéristiques de l’hélicoptère . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 6.3 Le bilan des masses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 6.4 Le protocole expérimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 6.5 La communication : la gestion des trames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
7 Les outils utilisés pendant le stage.
8 Conclusion
3
44
46
Remerciements
Je tiens tout d’abord à remercier Stéphane Viollet, Chargé de recherche CNRS et responsable de l’équipe Biorobotique, de m’avoir accueilli au sein de l’institut des Sciences du Mouvement. Je tiens également à remercier particulièrement, Franck Ruffier, Chargé de recherche CNRS, de m’avoir proposé un sujet aussi intéressant et complet qui m’a permis de découvrir et de me familiariser à de nombreux domaines. Je souhaite bien sûr remercier toute l’équipe Biorobotique pour son accueil chaleureux et la précieuse aide qu’elle m’a apporté tout au long de mon stage et notamment : – Marc Boyron (Ingénieur d’étude) et Julien Diperi (Micro-mécanicien) pour leur patience à toutes épreuves. – Fabien Expert (Doctorant) et Frédéric Roubieu (Doctorant) pour leurs conseils et leur grande dis-ponibilité. – Sans oublier Geoffrey Portelli (Doctorant), Raphaël JUSTON (Doctorant), Julien Serres (Professeur Agrégé), Thibaut Raharijaona (Maître de conférences) et Alice Julien-Laferriere (Stagiaire, étudiante à l’INSA Lyon).
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Abréviation ADC AOp CNRS DEM INSA MAV MIPS OCTAVE LUT SPI UART
Liste des abréviations
Signification Analog-to-Digital Converter Amplificateur Opérationnel Centre National de la Recherche Scientifique Détecteur Élémentaire de Mouvement Institut National des Sciences Appliquées Micro Air Vehicle Million d’Instructions Par Seconde Optical flow Control sysTem for Aerial Vehicles Look Up Table Serial Protocole Interface Universal Asynchrounous Receiver Transmitter
5
1 Présentation du laboratoire 1.1 Équipe Biorobotique Mon stage s’est déroulé au sein de l’équipe Biorobotique, composante de l’Institut des Sciences du Mouvement Etienne-Jules Marey (UMR 6233), Unité Mixte de Recherche de l’Université de la Méditerra-née (Aix-Marseille II) et du CNRS.
L’équipe est actuellement composée de 7 membres permanents : – Nicolas Franceschini (Directeur de Recherche CNRS Emérite) – Stéphane Viollet (Chargé de Recherche CNRS, Responsable d’équipe) – Franck Ruffier (Chargé de recherche CNRS) – Julien Serres (Professeur, Agrégé au Lycée Polyvalent M. Fourcade à Gardanne) – Thibaut Raharijaona (Maître de conférences) – Marc Boyron (Électronicien, Ingénieur d’études CNRS) – Julien Diperi (Micro-mécanicien, Technicien CNRS) De 4 membres non permanents : – Geoffrey Portelli (Doctorant) – Fabien Expert (Doctorant) – Frédéric Roubieu (Doctorant) – Raphaël Juston (Doctorant) Et de 2 étudiants en stages : – Alice Julien-Laferriere (Stage de Fin d’études d’ingénieur à l’INSA Lyon) – Benoit-Jérémy Fuchslock (Stage de Fin d’études d’ingénieur à l’INSA Strasbourg)
Cette équipe s’appuie sur une démarche biorobotique pour conférer à de petits aéronefs une véritable autonomie de navigation. De nombreuses études ont été effectuées sur la mouche et l’abeille afin de déterminer comment ces insectes se déplacent et évitent les obstacles. Ces études ont permis de comprendre que la mouche et l’abeille utilisent des neurones détecteurs de mouvement pour traiter les signaux visuels issus de leurs rétines et générer les commandes motrices adéquates au service d’un comportement désiré (contrôle de vitesse, évitement d’obstacles, vol stationnaire, poursuite à haute vitesse, atterrissage...). Les recherches menées par l’équipe biorobotique ont permis de comprendre certains des comportements d’insectes ailés en les reproduisant sur des robots. Ces robots sont dotés de boucles de régulation « sensorimotrices » utilisant le flux optique mesuré par un capteur optoélectronique bio-inspiré, appelé Détecteur Élémentaire de Mouvement (DEM). Cette démarche a donné lieu à de nombreuses réalisations dont le point commun est la relative simplicité des traitements sensorimoteurs mis en jeu par rapport à la performance comportementale obtenue.
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