EC
Asservissements visuels rapides
Compétences requises
Des bases du deuxième cycle en mathématiques (estimation, géométrie, cinématique), traitement du signal déterministe et automatique linéaire sont requises. À un degré moindre, des notions en vision par ordinateur et en électronique faciliteront la compréhension de certains sujets.
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Graduate-level foundations in mathematics (estimation, geometry, kinematics), deterministic signal processing and control of linear systems are required. To a lesser degree, notions of computer vision and electronics will facilitate understanding of some subjects.
Compétences visées
L'élève ingénieur saura dimensionner et mettre en œuvre les capteurs de vision pour des applications en robotique. Il sera également capable de concevoir une commande en adéquation avec les objectifs souhaités de l'asservissement visuel. Il sera sensibilisé aux aspects temps-réel des asservissements visuels ainsi qu’à la technologie des capteurs les plus usuellement employés, lors de l'exploitation des informations vidéo. De plus, les différentes approches des asservissements visuels seront présentées et expliquées du point de vue théorique mais également au travers des simulations.
À l’issue de cet enseignement, l’étudiant sera capable de modéliser un ensemble de capteurs de vision. Il pourra extraire, exploiter et fusionner des informations visuelles simples en vue de réaliser une commande référencée vision à l'aide d’un ou plusieurs capteurs. Un ensemble de lois de commande sont passées en revue afin de sensibiliser l'élève aux problèmes tels que la visibilité, la précision, la robustesse et la stabilité des asservissements visuels. Il sera à même de comprendre et de pouvoir réaliser un asservissement visuel basé sur les architectures classiques : 2D, 3D, directe, indirecte, cinématique, dynamique.
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The student will know how to choose and implement vision sensors for robotics applications. They will also be able to design a control system in line with the desired visual servoing objectives. They will be familiar with the real-time aspects of visual servoing, as well as with the technology of the sensors most commonly used to process video information. In addition, the different approaches to visual servoing will be presented and explained, both theoretically and through simulations.
On completion of this course, students will be able to model a set of vision sensors. They will be able to extract, exploit and merge simple visual information in order to realize a vision-based control using one or more sensors. A range of control laws are reviewed to focus on issues such as visibility, precision, robustness and stability of visual servoing. They will be able to understand and implement visual servoing based on classic architectures: 2D, 3D, direct, indirect, kinematic and dynamic.
Syllabus
Introduction (Vocabulaire, Historique, Définitions, Exemples d’asservissements visuels)
Exploitation de l’information visuelle (Technologie des capteurs, Dispositifs d’acquisition d’images, Critères de qualité d’image)
Estimation de la mesure (PnP, deMenthon, Marqueurs lumineux, OpenCV)
Commande par vision (Commande cinématique, Commande dynamique)
Architectures de commande (Asservissements visuels lents/rapides, 2D/3D)
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Introduction (Vocabulary, History, Definitions, Examples of visual servo systems)
Visual information processing (Sensor technology, Image acquisition devices, Image quality criteria)
Measurement estimation (PnP, deMenthon, Light markers, OpenCV)
Vision control (Kinematic control, Dynamic control)
Control architectures (slow/fast visual servoing, 2D/3D)