Reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions PDF Download
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Author: Rémi Boutteau (enseignant-chercheur en génie informatique, automatique et traitement du signal).)
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Languages : fr
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Book Description
Les travaux présentés dans cette thèse concernent la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions. Nous nous intéressons dans un premier temps à la conception d'une architecture matérielle adaptée aux problématiques de la reconstruction 3D et de la navigation autonome. Le calibrage d'un système de vision est une étape indispensable dès lors que celui-ci est destiné à effectuer des mesures sur son environnement. Cette phase consiste à modéliser le système pour établir la relation mathématique liant les points 3D et leurs projections dans les images. Après une discussion sur le choix du modèle, nous présentons une méthodologie pour estimer les paramètres du modèle retenu. La structure stéréoscopique du capteur que nous avons développé rend possible la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement sans déplacement. Nous proposons donc des algorithmes permettant la reconstruction dense de l'environnement, ainsi que des algorithmes de détection de primitives dans les images omnidirectionnelles. Lorsque le capteur est en mouvement, nous exploitons ses déplacements pour enrichir le modèle 3D. Notre principale contribution porte sur le développement d'un algorithme d'ajustement de faisceaux pour les capteurs stéréoscopiques omnidirectionnels qui permet d'obtenir une estimation des déplacements en ne nécessitant que des données visuelles
Author: Rémi Boutteau (enseignant-chercheur en génie informatique, automatique et traitement du signal).)
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Languages : fr
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Les travaux présentés dans cette thèse concernent la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions. Nous nous intéressons dans un premier temps à la conception d'une architecture matérielle adaptée aux problématiques de la reconstruction 3D et de la navigation autonome. Le calibrage d'un système de vision est une étape indispensable dès lors que celui-ci est destiné à effectuer des mesures sur son environnement. Cette phase consiste à modéliser le système pour établir la relation mathématique liant les points 3D et leurs projections dans les images. Après une discussion sur le choix du modèle, nous présentons une méthodologie pour estimer les paramètres du modèle retenu. La structure stéréoscopique du capteur que nous avons développé rend possible la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement sans déplacement. Nous proposons donc des algorithmes permettant la reconstruction dense de l'environnement, ainsi que des algorithmes de détection de primitives dans les images omnidirectionnelles. Lorsque le capteur est en mouvement, nous exploitons ses déplacements pour enrichir le modèle 3D. Notre principale contribution porte sur le développement d'un algorithme d'ajustement de faisceaux pour les capteurs stéréoscopiques omnidirectionnels qui permet d'obtenir une estimation des déplacements en ne nécessitant que des données visuelles
Author: Samia Boukir
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Languages : fr
Pages : 206
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La reconstruction 3D de l'environnement dans lequel évolue un robot mobile est souvent indispensable pour permettre à celui-ci d'avoir une autonomie et de réaliser correctement les tâches relativement complexes qui lui sont attribuées. Le travail présenté dans ce mémoire porte sur la reconstruction 3D de scènes statiques à partir d'une séquence d'images acquise par une caméra en mouvement. Pour appréhender ce problème difficile dans des conditions optimales, nous utilisons la vision active qui permet une interaction intelligente avec l'environnement. Nous montrons en effet que des mouvements adéquats de la caméra permettent d'améliorer de manière très notable la qualité de la reconstruction 3D des primitives de l'environnement. Ces mouvements optimaux sont génèrés de manière automatique par asservissement visuel à l'aide de lois de commande en boucle fermée sur les informations visuelles. Nous proposons, pour compléter ce travail, une approche originale et robuste de suivi de segments dans une séquence d'images. Cette méthode a été implantée sur des cartes de traitement d'images sur lesquelles des performances temps réel ont été obtenues. Notre système de reconstruction 3D a été validé avec succès sur un banc expérimental constitué d'une camera embarquée sur un robot à six degrés de liberté
Author: Romain Rossi
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Languages : fr
Pages : 134
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La reconstruction 3D d'une scène inconnue est un problème courant en ision par ordinateur. Les solutions classiques utilisant une paire de améras en configuration stéréoscopique et un algorithme exploitant les dsparités sur l'image ne permettent pas le calcul d'un modèle 3D dense égulièrement échantillonné. De plus, la réalisation de cette tâche en emps-réel est complexe et nécessite bien souvent une implémentation sur ircuits spécialisés (FPGA ou DSP) puissants mais difficiles à mettre en oeuvre. Dans ces travaux, nous proposons une méthode volumétrique ayant pour objectif une reconstruction en temps-réel d'un modèle 3D haute-résolution de l'environnement d'un robot mobile. Une paire de caméras catadioptriques permet l'acquisition panoramique de la scène. L'algorithme de reconstruction, adapté pour l'architecture massivement parallèle d'un processeur graphique (GPU), très puissant et peu coûteux, limite au maximum les dépendances de données menant à une séquentialisation du code et pénalisant les performances. La méthode de reconstruction proposée ici permet en plus d'exploiter de nouvelles images obtenues au fur et à mesure du déplacement du robot dans la scène, améliorant ainsi incrémentalement le modèle volumétrique avec de nouvelles données. Les résultats obtenus sont qualitativement proche de ceux obtenus par les méthodes classiques sur des scènes simples, mais notre approche permet une résolution du modèle 3D bien supérieure à l'état de l'art (500x500x200 voxels) tout en conservant une bonne rapidité d'exécution (environ 5 secondes par reconstruction). La cadence temps-réel (2 reconstructions par seconde) peut même être atteinte pour une résolution de modèle plus faible (150x150x150 voxels). Une expérimentation sur une scène réelle permet de valider l'approche développée avec une mise en situation réaliste
Author: Ryad Chellali
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Languages : fr
Pages : 271
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CETTE THESE PORTE SUR L'UTILISATION DE LA VISION EN ROBOTIQUE MOBILE. DEUX PRINCIPAUX THEMES SONT ABORDES. D'UNE PART NOUS TRAITONS DU PROBLEME DE LA RECONSTRUCTION GEOMETRIQUE D'UNE SCENE POLYEDRIQUE EN UTILISANT L'ANALYSE DE SEQUENCE D'IMAGES (L'EXTRACTION DES DROITES 3D DE LA SCENE ANALYSEE). D'AUTRE PART, NOUS UTILISONS LA RECONNAISSANCE D'OBJETS SIMPLES POUR L'AIDE A LA NAVIGATION DES ROBOTS MOBILES (LA LOCALISATION ET L'EXECUTION DE TACHES REFERENCEES PAR RAPPORT A DES INDICES VISUELS). DANS LE CHAPITRE 3 NOUS PROPOSONS UNE METHODE BASEE SUR LA TRANSFORMEE DES PLANS DE VUE AFIN D'EXTRAIRE LES DROITES 3D D'UNE SCENE A PARTIR D'UNE SEQUENCE D'IMAGES EN CONTOURNANT LE PROBLEME DE LA MISE EN CORRESPONDANCE. CETTE TRANSFORMEE EST BASEE SUR LE PRINCIPE DE DUALITE EN GEOMETRIE PROJECTIVE: UN FAISCEAU DE PLANS A POUR IMAGE, DANS L'ESPACE DES PARAMETRES UNE DROITE. IL SUFFIT DONC DE TROUVER LES DROITES DE CET ESPACE POUR RECONSTRUIRE LES DROITES 3D DE LA SCENE. CETTE CONDITION N'ETANT QUE NECESSAIRE, IL FAUT RETROPROJETER LES DROITES DETECTEES SUR LES IMAGES ET VERIFIER LEUR EXISTENCE. DANS LE MEME ORDRE D'IDEES, NOUS PROPOSONS DANS LE CHAPITRE 4 DE RESOUDRE LE MEME PROBLEME DE L'EXTRACTION EN LE FORMULANT COMME UN PROBLEME D'OPTIMISATION. IL S'AGIT DE MAXIMISER UN CRITERE REPOSANT SUR LA DISTANCE DES POINTS DE CONTRASTE AUX PROJECTIONS DES DROITES 3D. DANS LE PROCESSUS D'OPTIMISATION, ON MODIFIE LES PARAMETRES DE LA DROITE 3D DE FACON A CE QUE SES PROJECTIONS PASSENT PAR UN MAXIMUM DE POINTS DE CONTRASTE. DANS LE CHAPITRE 5, NOUS PRESENTONS DEUX EXPERIENCES UTILISANT LA VISION COMME OUTIL D'AIDE A LA NAVIGATION DES ROBOTS MOBILES. ON S'APPUIE ICI SUR LA NOTION DE BALISE VISUELLE. EN RECONNAISSANT ET EN LOCALISANT CES BALISES, LE SYSTEME DE VISION EMBARQUE PERMET AU ROBOT MOBILE DE SIMULER UN PASSAGE DE PORTE ET SA LOCALISATION ABSOLUE PAR RAPPORT A SON ENVIRONNEMENT
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Languages : fr
Pages : 153
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Author: Elisabeth Le Bras-Mehlman
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ISBN: 9782726105900
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Languages : fr
Pages : 208
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Le robot mobile de l'INRIA est doté d'un système de vision qui fournit des segments 3D, situés sur la surface des objets de la scène. On utilise la triangulation de Delaunay pour fournir une approximation polyhédrique des scènes.
Author: Bruno Marhic
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Languages : fr
Pages : 160
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LES TRAVAUX EFFECTUES DANS CE MEMOIRE CONCERNENT LA LOCALISATION ABSOLUE DE ROBOTS MOBILES DANS UN ENVIRONNEMENT INTERIEUR NON BALISE. LA LOCALISATION EST EFFECTUEE UNIQUEMENT A L'AIDE DE SYCLOP. SYCLOP EST UN CAPTEUR DE VISION OMNIDIRECTIONNELLE, QUI EST CONSTITUE D'UNE CAMERA MATRICIELLE CCD ET D'UN MIROIR CONIQUE PERMETTANT D'OBTENIR UNE IMAGE OMNIDIRECTIONNELLE (360\) DE L'ENVIRONNEMENT. LES TRAITEMENTS QUE NOUS AVONS ETABLIS SERVENT A EXTRAIRE LES PRIMITIVES CORRESPONDANT A DES AMERS VERTICAUX, QUE L'ON DOIT ENSUITE METTRE EN CORRESPONDANCE AVEC LA CARTE DE L'ENVIRONNEMENT. ENSUITE, LA POSITION ET L'ORIENTATION DU ROBOT MOBILE SONT ESTIMES. DANS CE PROCESSUS, C'EST LA PHASE D'APPARIEMENT QUI DEMEURE LA PLUS DIFFICILE A METTRE EN UVRE A CAUSE DES IMPRECISIONS ET DE L'IMPERFECTION DES MESURES. NOUS AVONS ORIENTE NOS RECHERCHES SUR LA MISE EN CORRESPONDANCE VERS DEUX AXES : (A) - L'UTILISATION D'UN INVARIANT PROJECTIF (BIRAPPORT) ET (B) - UN ALGORITHME GEOMETRIQUE. LES DIFFERENTES METHODES DE LOCALISATION PROPOSEES SONT VALIDEES PAR UNE IMPLANTATION SUR UN DEMONSTRATEUR MOBILE.
![Modélisation de l'environnement d'un robot mobile et application à une architecture de robot mobile [microforme] PDF](https://books.google.com/books/content/images/frontcover/LYY7zQEACAAJ?fife=w80-h100)
Author: Jacques Tremblay
Publisher: National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada
ISBN: 9780612175495
Category :
Languages : fr
Pages : 150
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Author: ARNAUD.. ROBERT DE SAINT VINCENT
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Languages : fr
Pages : 175
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LE TRAVAIL PRESENTE S'INSERE DANS LE CADRE DES RECHERCHES MENEES AU SEIN DE L'EQUIPE ROBOTIQUE DU LAAS SUR LE ROBOT HILARE. IL EST CONSACRE A LA PERCEPTION ET A LA MODELISATION GEOMETRIQUE DE L'ENVIRONNEMENT. L'APPROCHE PROPOSEE EST BASEE SUR LA STEREOVISION PASSIVE. LES SEGMENTS DE CONTOUR EXTRAITS DE DEUX IMAGES STEREOSCOPIQUES SONT MIS EN CORRESPONDANCE PAR UN ALGORITHME DE PREDICTION-VERIFICATION D'HYPOTHESES. APRES CALIBRATION DES CAMERAS, CES SEGMENTS SONT LOCALISES DANS L'ESPACE 3D ET UTILISES POUR LA MODELISATION GEOMETRIQUE DE LA SCENE. LES PLANS VERTICAUX SONT TOUT D'ABORD EXTRAITS PAR UNE METHODE DE PREDICTION-VERIFICATION. LES ZONES COMPLEXES DE L'ENVIRONNEMENT SONT ENSUITE CIRCONCRITES PAR DES ENVELOPPES POLYGONALES. UNE CARTE PLANAIRE DE L'ESPACE OCCUPE, DEDIEE AU SYSTEME DE NAVIGATION, EST AINSI CONSTRUITE. L'INTEGRATION DE CES ALGORITHMES A UN SYSTEME DE PERCEPTION MULTISENSORIEL INCLUANT UN TELEMETRE LASER ET UN MODULE DE VISION DYNAMIQUE EST ENFIN PRESENTEE
Author: Fouad Sabry
Publisher: One Billion Knowledgeable
ISBN:
Category : Computers
Languages : fr
Pages : 121
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Qu'est-ce que la reconstruction tridimensionnelle multi-vues La reconstruction 3D à partir de plusieurs images est la création de modèles tridimensionnels à partir d'un ensemble d'images. Il s'agit du processus inverse d'obtention d'images 2D à partir de scènes 3D. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Reconstruction 3D à partir de plusieurs images Chapitre 2 : Matrice fondamentale (vision par ordinateur) Chapitre 3 : Triangulation (vision par ordinateur) Chapitre 4 : Perspective-n-Point Chapitre 5 : Assemblage d'images Chapitre 6 : Modèle de contour actif Chapitre 7 : Ajustement du paquet Chapitre 8 : Transformation de caractéristiques invariantes d'échelle Chapitre 9 : Reconnaissance d'objets 3D Chapitre 10 : Calibrage automatique de la caméra (II) Répondre aux principales questions du public sur la reconstruction tridimensionnelle multi-vues. (III) Exemples concrets d'utilisation de la reconstruction tridimensionnelle multi-vues dans de nombreux domaines. Qui est-ce ? Le livre s'adresse aux professionnels, aux étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, aux passionnés, aux amateurs et à ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de reconstruction tridimensionnelle multi-vues.
