Localisation Et Cartographie Simultanées Avec Vision Monoculaire PDF Download
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Author: Thomas Lemaire
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Category :
Languages : en
Pages : 111
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Book Description
Cette thèse aborde le problème de localisation et cartographie simultanée pour un robot mobile. Lorsque le robot évolue dans un environnement inconnu, il doit construire une carte au fur et à mesure qu'il explore le monde, tout en se localisant dans celle-ci. De l'anglais Simultaneous Localisation And Mapping, le SLAM est une brique essentielle de l'architecture d'un robot autonome. Plusieurs éléments sont nécessaires à la résolution du SLAM, en particulier la perception de l'environnement permet d'observer les éléments de référence (appelés amers) qui constituent la carte. Ces travaux se focalisent sur l'utilisation de la vision artificielle comme moyen de percevoir l'environnement, ainsi la carte et la position du robot peuvent être estimées dans l'espace 3D complet. Les caméras numériques sont des capteurs bien adaptés aux systèmes embarqués et fournissent une information riche sur l'environnement. Mais une caméra ne permet pas de mesurer la distance aux objets, dont on n'obtient donc que des observations partielles. En particulier, ceci rend difficile l'ajout d'un nouvel amer dans la carte. Une méthode d'initialisation pour des amers de type point est proposée, elle s'appuie sur un mécanisme de génération puis de sélection d'hypothèses. Une architecture SLAM pour un robot terrestre est décrite dans son ensemble, en particulier une caméra panoramique est utilisée et permet de percevoir l'environnement sur 360 degrés. Cette architecture a été implémentée sur un robot de type ATRV. Une carte de points 3D est pertinente pour la localisation d'un robot, mais donne une information limitée sur la structure de l'environnement. Un algorithme permettant d'utiliser des segments de droite est proposé, et testé sur des données réelles.
Author: Thomas Lemaire
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Languages : en
Pages : 111
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Book Description
Cette thèse aborde le problème de localisation et cartographie simultanée pour un robot mobile. Lorsque le robot évolue dans un environnement inconnu, il doit construire une carte au fur et à mesure qu'il explore le monde, tout en se localisant dans celle-ci. De l'anglais Simultaneous Localisation And Mapping, le SLAM est une brique essentielle de l'architecture d'un robot autonome. Plusieurs éléments sont nécessaires à la résolution du SLAM, en particulier la perception de l'environnement permet d'observer les éléments de référence (appelés amers) qui constituent la carte. Ces travaux se focalisent sur l'utilisation de la vision artificielle comme moyen de percevoir l'environnement, ainsi la carte et la position du robot peuvent être estimées dans l'espace 3D complet. Les caméras numériques sont des capteurs bien adaptés aux systèmes embarqués et fournissent une information riche sur l'environnement. Mais une caméra ne permet pas de mesurer la distance aux objets, dont on n'obtient donc que des observations partielles. En particulier, ceci rend difficile l'ajout d'un nouvel amer dans la carte. Une méthode d'initialisation pour des amers de type point est proposée, elle s'appuie sur un mécanisme de génération puis de sélection d'hypothèses. Une architecture SLAM pour un robot terrestre est décrite dans son ensemble, en particulier une caméra panoramique est utilisée et permet de percevoir l'environnement sur 360 degrés. Cette architecture a été implémentée sur un robot de type ATRV. Une carte de points 3D est pertinente pour la localisation d'un robot, mais donne une information limitée sur la structure de l'environnement. Un algorithme permettant d'utiliser des segments de droite est proposé, et testé sur des données réelles.
Author: Pierre Lothe
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Les travaux réalisés au cours de cette thèse s'inscrivent dans les problématiques de localisation d'un véhicule par vision. Nous nous plaçons en particulier dans le cas de parcours sur de longues distances, c'est à dire plusieurs kilomètres. Les méthodes actuelles de localisation et cartographie simultanées souffrent de problèmes de dérives qui les rendent difficilement exploitables après plusieurs centaines de mètres. Nous proposons dans ce mémoire de pallier ces limites en exploitant une connaissance à priori sur la géométrie de l'environnement parcouru.Cette information est extraite d'un Système d'Information Géographique. En particulier, les travaux réalisés se basent sur les modèles 3D des bâtiments des villes et sur une carte de la route.Dans la première partie de ce mémoire, nous proposons une approche permettant de corriger hors ligne une reconstruction SLAM en exploitant la connaissance d'un modèle 3D simple de l'environnement. Cette correction s'applique en deux étapes. En premier lieu, un recalage non-rigide entre le nuage de points reconstruit et le modèle 3D est effectué de sorte à retrouver la cohérence globale de la reconstruction. Dans le but de raffiner le nuage de points obtenu, un ajustement de faisceaux contraint par le SIG est alors effectué sur l'ensemble de la reconstruction.La particularité de cet ajustement de faisceaux est qu'il prend implicitement en compte les contraintes géométriques apportées par le modèle 3D. La reconstruction ainsi corrigée est alors utilisée en tant que base de données pour la relocalisation en ligne d'une caméra mobile. La précision de relocalisation obtenue est en particulier suffisante pour les applications de réalité augmentée.Dans la deuxième partie de ce mémoire, nous détaillons une solution permettant de corriger en ligne la reconstruction SLAM. Pour cela, les contraintes géométriques apportées par le SIG sont exploitées au fur et à mesure de la trajectoire du véhicule. Nous montrons tout d'abord que la connaissance de la position relative de la caméra par rapport à la route permet de corriger de façon robuste la dérive de facteur d'échelle. De plus, lorsque les contraintes géométriques sont suffisantes, la reconstruction SLAM réalisée jusqu'à l'instant courant est recalée sur le SIG.Cela permet de corriger ponctuellement la dérive observée sur la position courante de la caméra.Le processus complet permet dès lors de localiser le véhicule avec une précision semblable à celle d'un système GPS sur des trajectoires de plusieurs kilomètres.Les deux méthodes proposées ont été testées à la fois sur des séquences de synthèse et réelles. Des résultats qualitatifs et quantitatifs sont présentés tout au long de ce mémoire.
Author: Fabien Servant
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Languages : fr
Pages : 163
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Le travail présenté dans ce manuscrit se situe dans le domaine de la réalité augmentée. Dans le contexte de la réalité augmentée, il est nécessaire de calculer la position relative entre la caméra et la scène en temps réel. Cette thèse présente une méthode complète de calcul de pose reposant sur l'utilisation de structures planes présentes dans les environnements urbains intérieurs et extérieurs. Le suivi de pose est effectué à l'aide d'une caméra bas coût et d'un capteur inertiel. Notre approche consiste à tirer parti des plans pour faciliter le calcul de la pose. Les homographies obtenues par un algorithme de suivi dans l'image de régions planes, présenté dans cette thèse, servent de mesures à notre méthode de localisation et cartographie simultanées. Cette méthode de SLAM permet d'assurer un suivi de la pose robuste tout en permettant une reconstruction de la scène 3D et fonctionnant sur le long terme en propageant les incertitudes des mesures. Des travaux sur la sélection des régions à suivre et sur l'initialisation des paramètres des plans, correspondant à ces régions, sont également présentés. Des expériences en simulation et sur des séquences d'images réelles montrent la validité de notre approche.
Author: Wael Elloumi
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Une des techniques alternatives au GPS pour le développement d'un système d'assistance à la navigationpédestre en milieux urbains est la vision embarquée. La localisation du porteur de la caméra s'appuie alorssur l'estimation de la pose à partir des images acquises au cours du cheminement. En s'inspirant destravaux antérieurs sur la navigation autonome de robots, cette thèse explore deux approches dans le cadrespécifique de la localisation pédestre. La première méthode de localisation s'appuie sur des appariementsde primitives images avec une cartographie 3D pré-estimée de l'environnement. Elle permet une estimationprécise de la pose complète de la caméra (6 ddl), mais les expérimentations montrent des limitationscritiques de robustesse et temps de calcul liées à l'étape de mise en correspondance. Une solutionalternative est proposée en utilisant les points de fuite. L'orientation de la caméra (3ddl) est estimée defaçon robuste et rapide par le suivi de 3 points de fuites orthogonaux dans une séquence vidéo. L'algorithmedéveloppé permet une localisation pédestre indoor en deux étapes : une phase d'apprentissage hors lignedéfinit un itinéraire de référence en sélectionnant des images clef au long du parcours, puis, en phase delocalisation, une position approximative mais réaliste du porteur est estimée en temps réel en comparant lesorientations de la caméra dans l'image courante et celle de référence.
Author: Wael Elloumi
Publisher: Presses Academiques Francophones
ISBN: 9783841623560
Category :
Languages : fr
Pages : 152
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Book Description
Une des techniques alternatives au GPS pour le developpement d'un systeme d'assistance a la navigation pedestre en milieux urbains est la vision embarquee. La localisation du porteur de la camera s'appuie alors sur l'estimation de la pose a partir des images acquises au cours du cheminement. Ce manuscrit explore deux approches dans le cadre specifique de la localisation pedestre. La premiere methode de localisation s'appuie sur des appariements de primitives images avec une cartographie 3D pre-estimee de l'environnement. Elle permet une estimation precise de la pose complete de la camera, mais les experimentations montrent des limitations critiques de robustesse et temps de calcul liees a l'etape de mise en correspondance. Une solution alternative est proposee en utilisant les points de fuite. L'orientation de la camera est estimee de facon robuste et rapide par le suivi de 3 points de fuites orthogonaux dans une sequence video. L'algorithme developpe permet une localisation pedestre indoor en deux etapes: une phase d'apprentissage definit un itineraire de reference, puis, en phase de localisation, une position approximative mais realiste du porteur est estimee en temps reel.
Author: Jean-Marie Codol
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Languages : fr
Pages : 96
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Book Description
On assiste aujourd'hui à l'importation des NTIC (Nouvelles Technologies de l'Information et de la Télécommunication) dans la robotique. L'union de ces technologies donnera naissance, dans les années à venir, à la robotique de service grand-public.Cet avenir, s'il se réalise, sera le fruit d'un travail de recherche, amont, dans de nombreux domaines : la mécatronique, les télécommunications, l'automatique, le traitement du signal et des images, l'intelligence artificielle ... Un des aspects particulièrement intéressant en robotique mobile est alors le problème de la localisation et de la cartographie simultanée. En effet, dans de nombreux cas, un robot mobile, pour accéder à une intelligence, doit nécessairement se localiser dans son environnement. La question est alors : quelle précision pouvons-nous espérer en terme de localisation? Et à quel coût?Dans ce contexte, un des objectifs de tous les laboratoires de recherche en robotique, objectif dont les résultats sont particulièrement attendus dans les milieux industriels, est un positionnement et une cartographie de l'environnement, qui soient à la fois précis, tous-lieux, intègre, bas-coût et temps-réel. Les capteurs de prédilection sont les capteurs peu onéreux tels qu'un GPS standard (de précision métrique), et un ensemble de capteurs embarquables en charge utile (comme les caméras-vidéo). Ce type de capteurs constituera donc notre support privilégié, dans notre travail de recherche. Dans cette thèse, nous aborderons le problème de la localisation d'un robot mobile, et nous choisirons de traiter notre problème par l'approche probabiliste. La démarche est la suivante, nous définissons nos 'variables d'intérêt' : un ensemble de variables aléatoires. Nous décrivons ensuite leurs lois de distribution, et leur modèles d'évolution, enfin nous déterminons une fonction de coût, de manière à construire un observateur (une classe d'algorithme dont l'objectif est de déterminer le minimum de notre fonction de coût). Notre contribution consistera en l'utilisation de mesures GPS brutes GPS (les mesures brutes - ou raw-datas - sont les mesures issues des boucles de corrélation de code et de phase, respectivement appelées mesures de pseudo-distances de code et de phase) pour une navigation bas-coût précise en milieu extérieur suburbain. En utilisant la propriété dite 'entière' des ambiguïtés de phase GPS, nous étendrons notre navigation pour réaliser un système GPS-RTK (Real Time Kinematic) en mode différentiel local précise et bas-coût. Nos propositions sont validées par des expérimentations réalisées sur notre démonstrateur robotique.
Author: Alexandre Eudes
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Les travaux présentés ici concernent le domaine de la localisation de véhicule par vision artificielle. Dans ce contexte, la trajectoire d'une caméra et la structure3D de la scène filmée sont estimées par une méthode d'odométrie visuelle monoculaire basée sur l'ajustement de faisceaux local. Les contributions de cette thèse sont plusieurs améliorations de cette méthode. L'incertitude associée à la position estimée n'est pas fournie par la méthode d'ajustement de faisceaux local. C'est pourtant une information indispensable pour pouvoir utiliser cette position, notamment dans un système de fusion multi-sensoriel. Une étude de la propagation d'incertitude pour cette méthode d'odométrie visuelle a donc été effectuée pour obtenir un calcul d'incertitude temps réel et représentant l'erreur de manière absolue (dans le repère du début de la trajectoire). Sur de longues séquences (plusieurs kilomètres), les méthodes monoculaires de localisation sont connues pour présenter des dérives importantes dues principalement à la dérive du facteur d'échelle (non observable). Pour réduire cette dérive et améliorer la qualité de la position fournie, deux méthodes de fusion ont été développées. Ces deux améliorations permettent de rendre cette méthode monoculaire exploitable dans le cadre automobile sur de grandes distances tout en conservant les critères de temps réel nécessaire dans ce type d'application. De plus, notre approche montre l'intérêt de disposer des incertitudes et ainsi de tirer parti de l'information fournie par d'autres capteurs.
Author: ALI.. YASSINE
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Languages : fr
Pages : 158
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Book Description
LA RECHERCHE D'UNE METHODE DE LOCALISATION DEDIEE AUX OBJETS POLYEDRIQUES ARTICULES A PARTIR D'UNE IMAGE DE LUMINANCE, FORME LA PARTIE FONDAMENTALE DU TRAVAIL ENVISAGE DANS LE CADRE DE CETTE THESE. L'AUTRE PARTIE CONSISTE A METTRE EN APPLICATION CETTE METHODE AFIN DE SUIVRE L'EVOLUTION D'UN OBJET ARTICULE A TRAVERS UNE SEQUENCE D'IMAGES MONOCULAIRES. LA LOCALISATION D'UN OBJET ARTICULE REVIENT A DETERMINER DES INFORMATIONS 3D A PARTIR DES DONNEES 2D. UN MANQUE D'INFORMATIONS, DU A LA PROJECTION DE L'OBJET OBSERVE, SUBSISTE. NOUS REMEDIONS A CE MANQUE PAR UNE CONNAISSANCE A PRIORI D'UN MODELE GEOMETRIQUE DE L'OBJET A LOCALISER. L'ESTIMATION DE L'ATTITUDE SPATIALE D'UN OBJET ARTICULE A M DEGRES DE LIBERTE INTERNES SE TRADUIT PAR L'EVALUATION DE M PARAMETRES RELATIFS A CES DEGRES DE LIBERTE ET DE SIX AUTRES PARAMETRES RELATIFS AU POSITIONNEMENT D'UNE PARTIE RIGIDE DE L'OBJET ARTICULE. NOUS AVONS FORMALISE LE PROBLEME DE LA LOCALISATION, POUR EN DERIVER DES EQUATIONS NON-LINEAIRES EN FONCTION DES PARAMETRES DE POSITION, RELIANT DES PRIMITIVES 2D DE L'IMAGE ETUDIEE AUX ELEMENTS 3D CORRESPONDANT DU MODELE. CES EQUATIONS REPRESENTENT LES DISTANCES EUCLIDIENNES ENTRE DES POINTS 3D DU MODELE ET LES PLANS D'INTERPRETATIONS LIES AUX SEGMENTS DANS L'IMAGE. POUR OBTENIR L'ATTITUDE DU MODELE CONFORMEMENT A CELLE DE L'OBJET DANS L'IMAGE, NOUS EFFECTUONS UN CALCUL DE MINIMISATION D'UN CRITERE DE DISTANCE. CE DERNIER ETANT FONCTION DES EQUATIONS NON-LINEAIRES ETABLIES, EST OPTIMISE A L'AIDE DE LA METHODE ITERATIVE DE LEVENBERG-MARQUARDT. LA VALIDITE DE CETTE APPROCHE A ETE DEMONTREE A TRAVERS L'ANALYSE D'IMAGES REELLES D'UN ROBOT MANIPULATEUR EN MILIEU INDUSTRIEL. DE PLUS, PAR UN CALCUL THEORIQUE, NOUS AVONS DEDUIT L'ERREUR RELATIVE A LA POSITION ESTIMEE DE L'OBJET ARTICULE. POUR SUIVRE L'EVOLUTION D'UN OBJET ARTICULE, NOUS AVONS ELABORE UN ALGORITHME PERMETTANT L'ENCHAINEMENT DE LA LOCALISATION ENTRE DEUX IMAGES SUCCESSIVES D'UNE SEQUENCE DONNEE. CET ALGORITHME PROCURE D'UNE MANIERE AUTOMATIQUE LES APPARIEMENTS UTILES A LA METHODE DE LOCALISATION ENTRE LES PRIMITIVES 2D ET LES ELEMENTS CORRESPONDANT DU MODELE. A CET ALGORITHME, NOUS AVONS AJOUTE UNE PROCEDURE DE PREDICTION QUI REND CE DERNIER PLUS EFFICACE FACE A UN FORT DEPLACEMENT DE L'OBJET ENTRE DEUX IMAGES. DE MEME, CETTE TECHNIQUE DE SUIVI A ETE VALIDEE SUR UNE SEQUENCE D'IMAGES PRISE DU ROBOT MANIPULATEUR LORS D'UNE MANIPULATION
Author: Timothy D. Barfoot
Publisher: Cambridge University Press
ISBN: 1107159393
Category : Computers
Languages : en
Pages : 381
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Book Description
A modern look at state estimation, targeted at students and practitioners of robotics, with emphasis on three-dimensional applications.
Author: Philip H. Birnbaum
Publisher: Oxford University Press
ISBN: 0195362756
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 232
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Book Description
This collection describes the preconditions, processes, and results of well-managed interdisciplinary research projects from the United States, Canada, Israel, Japan, Brazil, the German Democratic Republic, and Rumania. Based on a 1986 conference at the University of Minnesota, the book is divided into three sections: introductory papers establishing major themes; geographically grouped papers addressing North America, South America, Europe, and Asia; and papers reviewing the present state of knowledge in interdisciplinary work. Throughout, the work addresses the problems and approaches to successfully managing research projects in government, private firms, and universities.
