Ouvrir cette fenêtre en pleine page
  • Imprimer
  • Partager
    • Courriel
    • Twitter
    • Facebook
    • del.icio.us
    • Viadeo
    • LinkedIn

Robotique mobile autonome en milieu ouvert

(Document en Anglais)

Accès au(x) document(s)

Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
  • Accéder au(x) document(s) :
    • https://www.theses.fr/2023LIMO0017/abes
    • https://theses.hal.science/tel-04094226
    Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

Informations sur les contributeurs

Auteur
Aviles Mejia Jorge Eduardo
Date de soutenance
07-04-2023

Directeur(s) de thèse
Labbani-Igbida Ouiddad - Stephant Joanny
Rapporteurs
Ly Olivier - Lenain Roland
Membres du jury
Ly Olivier - Lenain Roland - Danès Patrick - Lucet Eric - Gelibert Anthony

Laboratoire
XLIM - UMR CNRS 7252
Ecole doctorale
École doctorale Sciences et Ingénierie (Limoges ; 2022-)
Etablissement de soutenance
Limoges

Informations générales

Discipline
Electronique, microelectronique, optique et lasers, optoelectronique microondes robotique
Classification
Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres
Robotique agricole, Désherbage autonome, Détection des cultures/mauvaises herbes, Navigation basée sur la vision, Vision et apprentissage, Challenge ROSE, Compétition ACRE
Mots-clés
Robots mobiles,
Robots autonomes,
Machines de pulvérisation (machines agricoles) - Plantes adventices -- Lutte contre,
Herbicides,
Vision artificielle (robotique)
Résumé :

L’agriculture joue un rôle vital dans le développement de l’humanité pour répondre à une demande alimentaire croissante. Pour cette raison, des produits chimiques comme les engrais, les herbicides, les fongicides, etc., sont utilisés pour protéger les cultures contre les maladies, les ravageurs et les mauvaises herbes. Cependant, l’utilisation de ces produits implique la dégradation des écosystèmes ainsi que des effets néfastes sur la santé humaine. Cette thèse propose une solution de désherbage mécanique autonome afin de remplacer/réduire l’utilisation d’herbicides. Dans un premier temps, la détection des cultures et des mauvaises herbes s’effectue à l’aide de techniques d’apprentissage automatique et de traitement d’image pour protéger les premières et éliminer les secondes. Ensuite, la détection des cultures est utilisée pour naviguer de manière autonome sans s’appuyer sur les données GPS en estimant le point de fuite formé par les rangées de cultures. Enfin, la commande de l’activation de l’outil de désherbage est proposée en s’appuyant sur la modélisation de la plateforme et la détection temps réel en proposant plusieurs variants. Les résultats rapportés dans cette thèse ont été obtenus en conditions agricoles réelles dans le cadre de deux challenges internationaux : le challenge ANR ROSE et la compétition européenne ACRE. De la même manière, ces conditions ont été recréées à l’aide du simulateur Gazebo et des jumeaux numériques afin de valider les approches proposées.

Informations techniques

Type de contenu
Text
Format
PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine
STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant
2023LIMO0017
Numéro national
2023LIMO0017

Pour citer cette thèse

Aviles Mejia Jorge Eduardo, Robotique mobile autonome en milieu ouvert, thèse de doctorat, Limoges, Université de Limoges, 2023. Disponible sur https://aurore.unilim.fr/ori-oai-search/notice/view/2023LIMO0017