Détection de rupture de modèle appliquée à l'asservissement visuel

Ce rapport montre l'interet de l'application des techniques de detection de rupture de modele aux domaines de la poursuite de cible par asservissement visuel. Plus precisement, nous decrivons un systeme de poursuite base sur le filtrage de Kalman et l'algorithme du maximum de vraisemblance generalise (GLR). Nous commencons par introduire l'asservissement visuel et l'application du concept de fonction de tâche a la commande referencee vision. Nous presentons ensuite un schema de commande complet qui permet explicitement de poursuivre un objet mobile. Dans le but de minimiser les erreurs de poursuite, nous utilisons le test du maximum de vraisemblance generalise, un algorithme capable de detecter, d'estimer et de compenser des variations brusques du mouvement de la cible. Finalement, nous presentons les resultats d'experimentations realisees sur la cellule de vision dynamique active de l'IRISA.