Navigation visuelle d'un drone urbain sans GNSS
Stage R&D · Astek Research Network · Toulouse, France
Dans un environnement urbain dense, les signaux GNSS (GPS) subissent de fortes dégradations à cause du canyon urbain et des multi-trajets, rendant la géolocalisation classique peu fiable. Ce projet de recherche vise à évaluer les performances d'un dispositif de perception multi-caméras latérales embarqué sur micro-drone, exploitant les façades d'immeubles comme références visuelles pour se géolocaliser sans dépendre du GPS. J'ai réalisé l'état de l'art sur l'odométrie visuelle multi-caméras, formalisé les verrous scientifiques du problème, développé la modélisation analytique de deux approches d'estimation de position, puis conçu un simulateur numérique en Python permettant de caractériser la sensibilité du système via une analyse Monte-Carlo. La validation expérimentale est menée sur des images réelles et des flux vidéo de scènes urbaines pour confronter les performances théoriques aux conditions opérationnelles.
- Python
- NumPy
- SciPy
- OpenCV
- Matplotlib
- Monte-Carlo
- Modélisation géométrique
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