Amélioration de performance de la navigation basée vision pour la robotique autonome PDF Download
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Author: Hélène Roggeman
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Languages : fr
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Book Description
L'objectif de cette thèse est de réaliser des missions diverses de navigation autonome en environnement intérieur et encombré avec des robots terrestres. La perception de l'environnement est assurée par un banc stéréo embarqué sur le robot et permet entre autres de calculer la localisation de l'engin grâce à un algorithme d'odométrie visuelle. Mais quand la qualité de la scène perçue par les caméras est faible, la localisation visuelle ne peut pas être calculée de façon précise. Deux solutions sont proposées pour remédier à ce problème. La première solution est l'utilisation d'une méthode de fusion de données multi-capteurs pour obtenir un calcul robuste de la localisation. La deuxième solution est la prédiction de la qualité de scène future afin d'adapter la trajectoire du robot pour s'assurer que la localisation reste précise. Dans les deux cas, la boucle de commande est basée sur l'utilisation de la commande prédictive afin de prendre en compte les différents objectifs de la mission : ralliement de points, exploration, évitement d'obstacles. Une deuxième problématique étudiée est la navigation par points de passage avec évitement d'obstacles mobiles à partir des informations visuelles uniquement. Les obstacles mobiles sont détectés dans les images puis leur position et vitesse sont estimées afin de prédire leur trajectoire future et ainsi de pouvoir anticiper leur déplacement dans la stratégie de commande. De nombreuses expériences ont été réalisées en situation réelle et ont permis de montrer l'efficacité des solutions proposées.
Author: Hélène Roggeman
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L'objectif de cette thèse est de réaliser des missions diverses de navigation autonome en environnement intérieur et encombré avec des robots terrestres. La perception de l'environnement est assurée par un banc stéréo embarqué sur le robot et permet entre autres de calculer la localisation de l'engin grâce à un algorithme d'odométrie visuelle. Mais quand la qualité de la scène perçue par les caméras est faible, la localisation visuelle ne peut pas être calculée de façon précise. Deux solutions sont proposées pour remédier à ce problème. La première solution est l'utilisation d'une méthode de fusion de données multi-capteurs pour obtenir un calcul robuste de la localisation. La deuxième solution est la prédiction de la qualité de scène future afin d'adapter la trajectoire du robot pour s'assurer que la localisation reste précise. Dans les deux cas, la boucle de commande est basée sur l'utilisation de la commande prédictive afin de prendre en compte les différents objectifs de la mission : ralliement de points, exploration, évitement d'obstacles. Une deuxième problématique étudiée est la navigation par points de passage avec évitement d'obstacles mobiles à partir des informations visuelles uniquement. Les obstacles mobiles sont détectés dans les images puis leur position et vitesse sont estimées afin de prédire leur trajectoire future et ainsi de pouvoir anticiper leur déplacement dans la stratégie de commande. De nombreuses expériences ont été réalisées en situation réelle et ont permis de montrer l'efficacité des solutions proposées.
Author: Kevin Bowyer
Publisher: World Scientific
ISBN: 9814504432
Category : Computers
Languages : en
Pages : 200
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Book Description
Contents:Editorial (H I Christensen et al.)The Harvard Binocular Head (N J Ferrier & J J Clark)Heads, Eyes, and Head-Eye Systems (K Pahlavan & J-O Eklundh)Design and Performance of TRISH, a Binocular Robot Head with Torsional Eye Movements (E Milios et al.)A Low-Cost Robot Camera Head (H I Christensen)The Surrey Attentive Robot Vision System (J R G Pretlove & G A Parker)Layered Control of a Binocular Camera Head (J L Crowley et al.)SAVIC: A Simulation, Visualization and Interactive Control Environment for Mobile Robots (C Chen & M M Trivedi)Simulation and Expectation in Sensor-Based Systems (Y Roth & R Jain)Active Avoidance: Escape and Dodging Behaviors for Reactive Control (R C Arkin et al.) Readership: Engineers and computer scientists. keywords:Active Vision;Robot Vision;Computer Vision;Model-Based Vision;Robot Navigation;Reactive Control;Robot Motion Planning;Knowledge-Based Vision;Robotics
Author: Amitava Chatterjee
Publisher: Springer
ISBN: 9783642339660
Category : Computers
Languages : en
Pages : 226
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Book Description
This monograph is devoted to the theory and development of autonomous navigation of mobile robots using computer vision based sensing mechanism. The conventional robot navigation systems, utilizing traditional sensors like ultrasonic, IR, GPS, laser sensors etc., suffer several drawbacks related to either the physical limitations of the sensor or incur high cost. Vision sensing has emerged as a popular alternative where cameras can be used to reduce the overall cost, maintaining high degree of intelligence, flexibility and robustness. This book includes a detailed description of several new approaches for real life vision based autonomous navigation algorithms and SLAM. It presents the concept of how subgoal based goal-driven navigation can be carried out using vision sensing. The development concept of vision based robots for path/line tracking using fuzzy logic is presented, as well as how a low-cost robot can be indigenously developed in the laboratory with microcontroller based sensor systems. The book describes successful implementation of integration of low-cost, external peripherals, with off-the-shelf procured robots. An important highlight of the book is that it presents a detailed, step-by-step sample demonstration of how vision-based navigation modules can be actually implemented in real life, under 32-bit Windows environment. The book also discusses the concept of implementing vision based SLAM employing a two camera based system.
Author: Mehmet Serdar Güzel
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Languages : en
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Book Description
This study addresses the issue of vision based mobile robot navigation in a partially cluttered indoor environment using a mapless navigation strategy. The work focuses on two key problems, namely vision based obstacle avoidance and vision based reactive navigation strategy. The estimation of optical flow plays a key role in vision based obstacle avoidance problems, however the current view is that this technique is too sensitive to noise and distortion under real conditions. Accordingly, practical applications in real time robotics remain scarce. This dissertation presents a novel methodology for vision based obstacle avoidance, using a hybrid architecture. This integrates an appearance-based obstacle detection method into an optical flow architecture based upon a behavioural control strategy that includes a new arbitration module. This enhances the overall performance of conventional optical flow based navigation systems, enabling a robot to successfully move around without experiencing collisions. Behaviour based approaches have become the dominant methodologies for designing control strategies for robot navigation. Two different behaviour based navigation architectures have been proposed for the second problem, using monocular vision as the primary sensor and equipped with a 2-D range finder. Both utilize an accelerated version of the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm. The first architecture employs a qualitative-based control algorithm to steer the robot towards a goal whilst avoiding obstacles, whereas the second employs an intelligent control framework. This allows the components of soft computing to be integrated into the proposed SIFT-based navigation architecture, conserving the same set of behaviours and system structure of the previously defined architecture. The intelligent framework incorporates a novel distance estimation technique using the scale parameters obtained from the SIFT algorithm. The technique employs scale parameters and a corresponding zooming factor as inputs to train a neural network which results in the determination of physical distance. Furthermore a fuzzy controller is designed and integrated into this framework so as to estimate linear velocity, and a neural network based solution is adopted to estimate the steering direction of the robot. As a result, this intelligent iv approach allows the robot to successfully complete its task in a smooth and robust manner without experiencing collision. MS Robotics Studio software was used to simulate the systems, and a modified Pioneer 3-DX mobile robot was used for real-time implementation. Several realistic scenarios were developed and comprehensive experiments conducted to evaluate the performance of the proposed navigation systems. KEY WORDS: Mobile robot navigation using vision, Mapless navigation, Mobile robot architecture, Distance estimation, Vision for obstacle avoidance, Scale Invariant Feature Transforms, Intelligent framework.
Author: Yu Sun
Publisher: Springer
ISBN: 3662438593
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 209
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Book Description
The field of robotic vision has advanced dramatically recently with the development of new range sensors. Tremendous progress has been made resulting in significant impact on areas such as robotic navigation, scene/environment understanding, and visual learning. This edited book provides a solid and diversified reference source for some of the most recent important advancements in the field of robotic vision. The book starts with articles that describe new techniques to understand scenes from 2D/3D data such as estimation of planar structures, recognition of multiple objects in the scene using different kinds of features as well as their spatial and semantic relationships, generation of 3D object models, approach to recognize partially occluded objects, etc. Novel techniques are introduced to improve 3D perception accuracy with other sensors such as a gyroscope, positioning accuracy with a visual servoing based alignment strategy for microassembly, and increasing object recognition reliability using related manipulation motion models. For autonomous robot navigation, different vision-based localization and tracking strategies and algorithms are discussed. New approaches using probabilistic analysis for robot navigation, online learning of vision-based robot control, and 3D motion estimation via intensity differences from a monocular camera are described. This collection will be beneficial to graduate students, researchers, and professionals working in the area of robotic vision.
Author: Dave Gagné-Roussel
Publisher:
ISBN:
Category : Robotics
Languages : en
Pages : 472
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Author: Oleg Sergiyenko
Publisher: Springer
ISBN: 9783030225865
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 830
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Book Description
This book presents a variety of perspectives on vision-based applications. These contributions are focused on optoelectronic sensors, 3D & 2D machine vision technologies, robot navigation, control schemes, motion controllers, intelligent algorithms and vision systems. The authors focus on applications of unmanned aerial vehicles, autonomous and mobile robots, industrial inspection applications and structural health monitoring. Recent advanced research in measurement and others areas where 3D & 2D machine vision and machine control play an important role, as well as surveys and reviews about vision-based applications. These topics are of interest to readers from diverse areas, including electrical, electronics and computer engineering, technologists, students and non-specialist readers. • Presents current research in image and signal sensors, methods, and 3D & 2D technologies in vision-based theories and applications; • Discusses applications such as daily use devices including robotics, detection, tracking and stereoscopic vision systems, pose estimation, avoidance of objects, control and data exchange for navigation, and aerial imagery processing; • Includes research contributions in scientific, industrial, and civil applications.
Author: Yufei Qi
Publisher:
ISBN: 9781267872975
Category :
Languages : en
Pages : 78
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Book Description
A performance analysis of several vision-based robot localization systems is presented for real-time Micro Aerial Vehicle (MAV) navigation tasks in touch-free, GPS denied, and high-accuracy environments. The systems were designed and utilized during our quadrotor visual control research, consisting of a local positioning system (LPS), a simplified monocular visual odometry (VO), and a stereo visual odometry ranging system. Measurement performance is evaluated through experiments performed using a membrane potentiometer sensor as reference. Feature-based image processing algorithms and motion detection methods are implemented to generate 3D position information from 2D image data. Performance analysis gave verified data for the applications of those systems. Final measurement resolution of 1mm was obtained for the LPS, and a high positioning accuracy was demonstrated for the VO systems.
Author: Joshua J. Potts
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 296
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Author: Antonio Marin Hernandez
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 141
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Les travaux présentés dans cette thèse concernent l'étude des fonctionnalités visuelles sur des scènes dynamiques et ses applications à la robotique mobile. Ces fonctionnalités visuelles traitent plus précisément du suivi visuel d'objets dans des séquences d'images. Quatre méthodes de suivi visuel ont été étudiées, dont trois ont été développées spécifiquement dans le cadre de cette thèse. Ces méthodes sont : (1) le suivi de contours par un snake, avec deux variantes permettant son application à des séquences d'images couleur ou la prise en compte de contraintes sur la forme de l'objet suivi, (2) le suivi de régions par différences de motifs, (3) le suivi de contours par corrélation 1D, et enfin (4) la méthode de suivi d'un ensemble de points, fondée sur la distance de Hausdorff, développée lors d'une thèse précédente. Ces méthodes ont été analysées pour différentes tâches relatives à la navigation d'un robot mobile; une comparaison dans différents contextes a été effectuée, donnant lieu à une caractérisation des cibles et des conditions pour lesquelles chaque méthode donne de bons résultats. Les résultats de cette analyse sont pris en compte dans un module de planification perceptuelle, qui détermine quels objets (amers plans) le robot doit suivre pour se guider le long d'une trajectoire. Afin de contrôler l'exécution d'un tel plan perceptuel, plusieurs protocoles de collaboration ou d'enchaînement entre méthodes de suivi visuel ont été proposés. Finalement, ces méthodes, ainsi qu'un module de contrôle d'une caméra active (site, azimut, zoom), ont été intégrées sur un robot. Trois expérimentations ont été effectuées: a) le suivi de route en milieu extérieur, b) le suivi de primitives pour la navigation visuelle en milieu intérieur, et c) le suivi d'amers plans pour la navigation fondée sur la localisation explicite du robot.
