Thèse: Commande basée sur la vision pour la taille de la vigne

Résumé

L’agriculture est un secteur clé confronté à des défis majeurs tels que l’augmentation de la demande alimentaire, les pénuries de main-d’œuvre et la nécessité de pratiques durables. Le vieillissement de la main-d’œuvre, l’exode des jeunes vers les villes et le changement climatique placent ce secteur à un tournant, où la robotique agricole apparaît comme une solution prometteuse. Cette thèse vise à améliorer les performances des systèmes autonomes de taille de la vigne. Les approches actuelles souffrent d’un manque de contrôle basé sur des capteurs, entraînant de nombreux échecs de positionnement. Pour y remédier, un système à retour visuel est proposé afin d’atteindre précisément les poses de coupe, même en présence de mouvements. Après avoir montré les limites des méthodes classiques de vision, une approche innovante combinant l’alignement de nuages de points par ICP et l’asservissement visuel basé sur la position (PBVS) est développée et validée expérimentalement sur un robot Franka Emika. Le système est ensuite étendu par un planificateur de trajectoires en ligne fondé sur une commande prédictive non linéaire, garantissant des mouvements fluides et robustes face aux perturbations. Enfin, des méthodes récentes basées sur l’apprentissage profond sont exploitées pour permettre un asservissement visuel basé sur l’image (IBVS), à partir de caractéristiques visuelles extraites et appariées automatiquement. Des expériences sur vignes réelles confirment l’efficacité et la robustesse des approches proposées.