Vision monoculaire pour la navigation d'un robot mobile dans un univers partiellement modelise PDF Download
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Author: Philippe Reis
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Languages : fr
Pages : 0
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Author: Philippe Reis
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Author: Philippe Reis
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Languages : fr
Pages : 167
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Book Description
Le travail présenté dans ce mémoire concerne la localisation d'un système de vision monoculaire dans des scènes, a partir de la connaissance de leur modèle géométrique, même partiel, et d'une séquence d'images de luminance. La procédure générale adoptée consiste d'abord en une mise en correspondance automatique des arêtes rectilignes du modèle et des segments de droite extraits des images des scènes observées, et ensuite en une interprétation tridimensionnelle des appariements ainsi sélectionnés. La première partie du mémoire est constituée d'un chapitre consacré a une étude bibliographique sur la psychologie et la perception visuelle chez l'homme. Elle présente des notions utiles pour la conception de systèmes de vision artificielle. La seconde partie comprend quatre chapitres qui exposent dans le détail les prétraitements effectués sur les images, les méthodes algébriques ou algorithmiques d'interprétation tridimensionnelle d'indices visuels (n-uplets de droites, ellipses), les outils développés pour les mises en correspondance automatique, et le filtrage des appariements potentiels. Les procédures de localisation permettent de calculer le point de prise de vue dans les cas de faibles ou de forts déplacements de la caméra entre deux prises d'image. Deux exemples de localisation pour la navigation ou la poursuite (tracking) sont inclus dans ce chapitre. Les points forts et les faiblesses actuelles du logiciel Ulysse de simulation, conçu et construit pour une application a la navigation par localisation visuelle d'un robot mobile dans une centrale nucléaire, sont discutes dans la conclusion de ce mémoire.
Author: Bernard Buxton
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9783540611233
Category : Computer vision
Languages : en
Pages : 758
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Author: Omar Ait Aider
Publisher:
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Languages : fr
Pages : 152
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Le présent travail porte sur la localisation incrémentale et absolue d'un robot mobile dans un environnement d'intérieur partiellement modélisé en utilisant la vision monoculaire. L'environnement de navigation du robot est à base de primitives géométriques (segments). Il intègre la notion d'occultation grâce à un découpage de l'espace 2-D navigable en Régions d'Invariance Visuelle. Le modèle de caméra à perspective pleine est obtenu grâce au calibrage par la méthode de Zhang. L'approche adoptée est composée de quatre étapes : acquisition d'une image à partir de la position courante du robot, extraction des primitives observées, mise en correspondance des primitives de l'image avec celle du modèle et calcul de la position et de l'orientation de la caméra. Deux méthodes numériques de calcul de la position et de l'orientation de la caméra grâce à des correspondances de droites sont présentées et adaptées au cas spécifique de la robotique mobile. Enfin, un algorithme de mise en correspondance des segments de l'image avec ceux du modèle est défini. Il est basé sur la recherche dans un arbre d'interprétation. Les Régions d'Invariance Visuelle et la configuration du système sont utilisées pour réduire l'espace des correspondances. Des contraintes géométriques d'ordre un et deux sont définies pour assurer l'élagage rapide de l'arbre. Une nouvelle fonction de vérification de la cohérence globale permet de sélectionner l'hypothèse de correspondance la plus cohérente.
Author:
Publisher: Institute of Electrical & Electronics Engineers(IEEE)
ISBN:
Category : Computer vision
Languages : en
Pages : 1040
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Author: Baptiste Charmette
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ISBN:
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Languages : fr
Pages : 0
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Ce mémoire présente un système de localisation par vision pour un robot mobile circulant dans un milieu urbain. Pour cela, une première phase d'apprentissage où le robot est conduit manuellement est réalisée pour enregistrer une séquence vidéo. Les images ainsi acquises sont ensuite utilisées dans une phase hors ligne pour construire une carte 3D de l'environnement. Par la suite, le véhicule peut se déplacer dans la zone, de manière autonome ou non, et l'image reçue par la caméra permet de le positionner dans la carte. Contrairement aux travaux précédents, la trajectoire suivie peut être différente de la trajectoire d'apprentissage. L'algorithme développé permet en effet de conserver la localisation malgré des changements de point de vue importants par rapport aux images acquises initialement. Le principe consiste à modéliser les points de repère sous forme de facettes localement planes, surnommées patchs plan, dont l'orientation est connue. Lorsque le véhicule se déplace, une prédiction de la position courante est réalisée et la déformation des facettes induite par le changement de point de vue est reproduite. De cette façon la recherche des amers revient à comparer des images pratiquement identiques, facilitant ainsi leur appariement. Lorsque les positions sur l'image de plusieurs amers sont connues, la connaissance de leur position 3D permet de déduire la position du robot. La transformation de ces patchs plan est complexe et demande un temps de calcul important, incompatible avec une utilisation temps-réel. Pour améliorer les performances de l'algorithme, la localisation a été implémentée sur une architecture GPU offrant de nombreux outils permettant d'utiliser cet algorithme avec des performances utilisables en temps-réel. Afin de prédire la position du robot de manière aussi précise que possible, un modèle de mouvement du robot a été mis en place. Il utilise, en plus de la caméra, les informations provenant des capteurs odométriques. Cela permet d'améliorer la prédiction et les expérimentations montrent que cela fournit une plus grande robustesse en cas de pertes d'images lors du traitement. Pour finir ce mémoire détaille les différentes performances de ce système à travers plusieurs expérimentations en conditions réelles. La précision de la position a été mesurée en comparant la localisation avec une référence enregistrée par un GPS différentiel.
Author: Jean-Marie Codol
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Languages : fr
Pages : 96
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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: Ricardo Swain Oropeza
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Languages : fr
Pages : 128
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Book Description
Ce mémoire traite le problème du contrôle et de la réalisation de taches référencées vision pour la navigation d'un robot mobile. Le contrôle d'un robot mobile par asservissement visuel 2D (positionnement ou suivi par rapport à un objet) nous permet d'affranchir de la reconstruction globale de l'environnement afin de déplacer le robot. Nous présentons une étude sur le comportement de l'asservissement visuel 2D, notamment pour empêcher que la cible sorte du champ de vue de la caméra. Nous avons abordé ce problème dans l'espace image et dans l'espace articulaire du robot. Nous décrivons deux approches pour effectuer l'évitement d'obstacles lors de l'exécution d'un asservissement visuel 2D. La première est basée sur la méthode de potentiels classiques. La deuxième est inspirée des méthodes du vortex et du suivi de chemins pour éviter les puits de potentiels. Avec ces approches nous pouvons exécuter l'asservissement visuel 2D sans avoir de problèmes si des obstacles se présentent. Nous illustrons la possibilité d'exprimer l'exécution d'un plan à partir de commandes d'asservissement visuel 2D. Nous décrivons seulement la nature du modèle nécessaire pour planifier une trajectoire sous la forme d'une séquence d'actions. L'évaluation de plusieurs méthodes nous a permis de réaliser une tâche hybride, puis nous proposons une méthode d'enchaînement de commande successive du plan lors du déplacement d'un robot mobile. Les méthodes que nous avons développées ont été partiellement mises en œuvre sur un des robots de la famille Hilare du LAAS CNRS. Tout d'abord, nous avons intégré le suivi de segments nécessaires pour réaliser la tache aller vers 4 points. Dans le but d'utiliser l'asservissement visuel 2D pour des cibles dynamiques, nous avons intégré sur le robot la méthode de Hausdorff qui permet de s'asservir sur une cible et de la centrer dans l'image.
Author: Antonio Marin Hernandez
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Languages : fr
Pages : 141
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Book Description
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.
Author: Éric Brassart
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Languages : fr
Pages : 0
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