Vision pour la robotique en environnement naturel PDF Download
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Author: Patricia Lasserre
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Author: Patricia Lasserre
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Author: Hassan al Haddad
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Author: Ryad Chellali
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Author: Rafael Murrieta Cid
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Pages : 149
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Le travail de thèse s'inscrit dans le cadre du développement d'un système de vision pour robot mobile d'extérieur. Ce système permet la construction d'une représentation de la scène courante, le suivi de cette représentation en cours du mouvement du robot et la construction incrémentale d'un modèle global de l'environnement. Notre contribution a porté principalement sur deux volets: - Enrichissement de la représentation de l'environnement en ajoutant aux modèles géométriques, des représentations fondées sur l'utilisation de la texture et la couleur. - Prise en compte des aspects dynamiques en vue de fournir les informations pour la construction incrémentale des modèles et assurer le suivi de cible. Nous avons proposé une approche pour l'interprétation de scènes naturelles d'extérieur. Celle-ci comporte plusieurs phases : l'extraction des régions par segmentation couleur, la caractérisation de ces régions par leur couleur et leur texture, leur identification et enfin la vérification de la cohérence du modèle. Deux méthodes d'estimation du mouvement entre images sont présentées. La première est une méthode qui utilise les propriétés de la transformation de Fourier pour calculer le déplacement dans les images (translation et rotation). La deuxième technique effectue le suivi visuel des objets, cette méthode est fondée sur la comparaison entre un modèle et une image. Notre contribution à cette dernière porte sur l'identification de la cible et sur la conception et mise en oeuvre de techniques ayant par but la réduction du temps de calcul. L'association entre l'estimation du déplacement entre images et l'interprétation de scènes a été proposée, celle-ci permet au robot d'effectuer le suivi d'un objet ayant une nature et une forme imposées. Enfin nous terminons en proposant une approche fondée sur la fusion multisensorielle (2D et 3D) afin de construire un modèle global de l'environnement.
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: Renaud Barate
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131501326
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Languages : fr
Pages : 156
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En robotique mobile, les techniques d'apprentissage qui utilisent la vision artificielle représentent le plus souvent l'image par un ensemble de descripteurs visuels. Ces descripteurs sont extraits en utilisant une méthode fixée à l'avance ce qui compromet les capacités d'adaptation du système à un environnement visuel changeant. La méthode proposée dans ce livre permet de décrire et d'apprendre des algorithmes de vision de manière globale, depuis l'image perçue jusqu'à la décision finale. L'application visée est la fonction d'évitement d'obstacles, indispensable à tout robot mobile. Le système utilise des techniques de programmation génétique pour apprendre automatiquement des contrôleurs adaptés à un contexte visuel donné. Cette approche est testée dans un environnement de simulation puis validée sur un robot réel se déplaçant dans un environnement intérieur. Des pistes sont proposées pour adapter en temps réel le comportement d'un robot en fonction de son environnement visuel.
Author: CARLOS ALBERTO.. PARRA RODRIGUEZ
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Languages : fr
Pages : 128
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CETTE THESE PORTE SUR LA MODELISATION D'ENVIRONNEMENTS NATURELS POUR LA NAVIGATION D'UN ROBOT MOBILE AUTONOME. L'ENVIRONNEMENT INCONNU EST PERCU INCREMENTALEMENT PAR LE ROBOT AU MOYEN D'UN SYSTEME COMPOSE D'UN CAPTEUR 3D (TELEMETRE LASER OU VISION STEREOSCOPIQUE) ET D'UN CAPTEUR VISUEL 2D. LA CONTRIBUTION PRESENTEE DANS CE MEMOIRE SE SITUE AU NIVEAU DE LA MODELISATION DU TERRAIN PAR OBJETS AINSI QUE DU POINT DE VUE TOPOLOGIQUE. CE TYPE DE MODELE EST APPLICABLE A UN ENVIRONNEMENT PEU ACCIDENTE, MAIS PARSEME D'OBSTACLES. UNE GENERALISATION DU MODELE PAR OBJETS DE L'ENVIRONNEMENT EST D'ABORD ETABLIE. CELUI-CI SE DECOMPOSE EN DEUX ENTITES ELEMENTAIRES : LES REGIONS NAVIGABLES (SOLS) ET LES OBSTACLES (PROTUBERANCES OU DEPRESSIONS). POUR BIEN DELIMITER TOUTES LES REGIONS, UNE METHODE DE SEGMENTATION 3D FONDEE SUR DES METHODES OPTIMALES DE SELECTION DE SEUIL EST PROPOSEE. DE PLUS, UNE METHODE BASEE SUR LES B-SPLINES EST UTILISEE POUR MODELISER LES CONTOURS. LES CONTOURS DELIMITANT LES REGIONS, SONT AINSI INTRODUITS DANS LE MODELE ET SONT EMPLOYES POUR LA LOCALISATION DU ROBOT. ENSUITE, UNE APPROCHE PERMETTANT LA FUSION MULTISENSORIELLE DE DONNEES 2D ET 3D EST INTRODUITE. ELLE PERMET D'ENRICHIR LA SEMANTIQUE DU MODELE, CE QUI REND PLUS ROBUSTE LA MISE EN CORRESPONDANCE, GRACE A LA COOPERATION ENTRE UN PROCESSUS DE SUIVI 2D DES OBJETS APPARIES ET LE PROCESSUS DE MODELISATION. ENFIN, UNE REPRESENTATION TOPOLOGIQUE EST PROPOSEE. L'ENVIRONNEMENT EST DECOMPOSE EN DIFFERENTS LIEUX PHYSIQUES. CHAQUE LIEU CONSTITUE UNE NOUVELLE REGION DE L'ESPACE DANS LAQUELLE LE ROBOT EVOLUE AU COURS DE SA TACHE D'EXPLORATION. LES LIEUX SONT DELIMITES PAR LES CHANGEMENTS DE SURFACES DU TERRAIN. LES RELATIONS ENTRE LES SURFACES SONT DECRITES DANS UN GRAPHE. LES DIFFERENTES METHODES DEVELOPPEES ONT FAIT L'OBJET D'UNE VALIDATION SUR PLUSIEURS SEQUENCES D'IMAGES PRISES PAR LE ROBOT SUR LES TERRAINS GEROMS (ENVIRONNEMENT LUNAIRE) ET EDEN (ENVIRONNEMENT NATUREL TERRESTRE).
Author: Hossam Fraihat
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Languages : fr
Pages : 0
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Le travail de recherche effectué dans le cadre de cette thèse concerne le développement d'un système de perception de la saillance en environnement 3D en tirant l'avantage d'une représentation pseudo-3D. Notre contribution et concept issue de celle-ci part de l'hypothèse que la profondeur de l'objet par rapport au robot est un facteur important dans la détection de la saillance. Sur ce principe, un système de vision saillante de l'environnement 3D a été proposé, conçu et validée sur une plateforme comprenant un robot équipé d'un capteur pseudo-3D. La mise en œuvre du concept précité et sa conception ont été d'abord validés sur le système de vision pseudo-3D KINECT. Puis dans une deuxième étape, le concept et les algorithmes mis aux points ont été étendus à la plateforme précitée. Les principales contributions de la présente thèse peuvent être résumées de la manière suivante : A) Un état de l'art sur les différents capteurs d'acquisition de l'information de la profondeur ainsi que les différentes méthodes de la détection de la saillance 2D et pseudo 3D. B) Etude d'un système basé sur la saillance visuelle pseudo 3D réalisée grâce au développement d'un algorithme robuste permettant la détection d'objets saillants dans l'environnement 3D. C) réalisation d'un système d'estimation de la profondeur en centimètres pour le robot Pepper. D) La mise en œuvre des concepts et des méthodes proposés sur la plateforme précitée. Les études et les validations expérimentales réalisées ont notamment confirmé que les approches proposées permettent d'accroitre l'autonomie des robots dans un environnement 3D réel.
Author: Matthieu Herrb
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Languages : fr
Pages : 129
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CETTE THESE TRAITE LE PROBLEME DE L'UTILISATION DE LA VISION ARTIFICIELLE EN ROBOTIQUE MOBILE. LA CONTRIBUTION PRESENTEE EST ORIENTEE SELON QUATRE AXES: TOUT D'ABORD, LES STRUCTURES MATERIELLES ADAPTEES A L'EXECUTION D'ALGORITHMES DE VISION BAS-NIVEAU ONT ETE ETUDIEES: CARTES SPECIALISEES DATACUBE ET MACHINE PARALLELES A RESEAU DE TRANSPUTERS. LE SECOND AXE TRAITE DU SUIVI ET DE LA LOCALISATION D'OBJETS 3D DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES, BASE SUR UNE PREDICTION AU PREMIER ORDRE DU MOUVEMENT DANS LE PLAN DES IMAGES ET UNE VERIFICATION PAR RECHERCHE DE CLIQUES MAXIMALES DANS LE GRAPHE DES APPARIEMENTS COMPATIBLES. LA LOCALISATION REPOSE SUR LES SOMMETS DE L'OBJET ET NECESSITE AU MOINS CINQ SOMMETS. UN MODULE DE MODELISATION DYNAMIQUE DE L'ENVIRONNEMENT UTILISANT LA FUSION NUMERIQUE ENTRE UN MODULE DE STEREOVISION TRINOCULAIRE ET UN MODULE DE SUIVI DES PRIMITIVES APPARIEES EST PRESENTE ENSUITE. IL PERMET D'ACQUERIR DES DONNEES TRIDIMENSIONNELLES ROBUSTES EN FUSIONNANT LES OBSERVATIONS 2D SUCCESSIVES D'UN SEGMENT 3D ISSU DE LA STEREOVISION. ENFIN, LE DERNIER AXE CONCERNE L'INTEGRATION D'UN TEL SYSTEME DE PERCEPTION DANS L'ARCHITECTURE DE CONTROLE D'UN ROBOT MOBILE POUR REALISER DIFFERENTES FONCTIONS: MOUVEMENTS ASSERVIS SUR LA VISION, MODELISATION DE L'ENVIRONNEMENT. LES MODULES FONCTIONNELS IMPLEMENTANT LA VISION, AINSI QUE LES INFORMATIONS QU'ILS ECHANGENT AVEC LES AUTRES MODULES SONT MIS EN EVIDENCE, DE MEME QUE LA MANIERE DONT CES MODULES INTERAGISSENT AVEC LA STRUCTURE DE CONTROLE DU ROBOT. DIFFERENTES EXPERIMENTATIONS REALISEES SUR LE ROBOT HILARE 1.5 ONT PERMIS DE VALIDER LES ALGORITHMES ET LES CONCEPTS PROPOSES
Author: Stéphane Betgé-Brezetz
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CETTE THESE PORTE SUR LA MODELISATION D'ENVIRONNEMENTS NATURELS ET LA LOCALISATION D'UN ROBOT MOBILE AUTONOME. L'ENVIRONNEMENT, INCONNU OU PARTIELLEMENT CONNU AU DEPART, EST PERCU INCREMENTALEMENT PAR LE ROBOT AU MOYEN D'UN CAPTEUR 3D (TELEMETRE LASER OU VISION STEREOSCOPIQUE). LES DOMAINES D'APPLICATION DE CE TRAVAIL SE SITUENT DANS LE CADRE DE LA ROBOTIQUE MOBILE D'INTERVENTION ET DE L'EXPLORATION PLANETAIRE. UNE PREMIERE PARTIE ETABLIT SOUS LA FORME D'UN CAHIER DES CHARGES LES CARACTERISTIQUES QUE DOIT PRESENTER LE MODELE DE L'ENVIRONNEMENT ET FAIT UNE ANALYSE CRITIQUE DES DIFFERENTES REPRESENTATIONS ETUDIEES DANS LA LITTERATURE. L'APPROCHE PROPOSEE EST ALORS INTRODUITE ET SE BASE SUR UNE DECOMPOSITION DE L'ENVIRONNEMENT EN DEUX ENTITES ELEMENTAIRES: LE SOL ET LES OBJETS. LA DEUXIEME PARTIE PORTE SUR LA MODELISATION D'UNE PERCEPTION. ELLE PRECISE COMMENT LE ROBOT SEGMENTE LE SOL ET LES OBJETS A PARTIR DES IMAGES 3D ET L'ILLUSTRE PAR DE NOMBREUX EXEMPLES SUR DES DONNEES ISSUES DE SCENES ET DE CAPTEURS DIFFERENTS. UN MODELE GEOMETRIQUE EST CALCULE INDEPENDAMMENT POUR CHACUN DES OBJETS ET DES RELATIONS TOPOLOGIQUES (CARACTERISANT LEURS DISPOSITIONS RELATIVES) SONT ETABLIES ENTRE EUX. DES OBJETS PARTICULIERS, APPELES AMERS, SONT SELECTIONNES SUR LA BASE DE CRITERES DE PRECISION ET DE DISTINCTION. LE ROBOT IDENTIFIE POUR CHACUN D'EUX LEUR SOMMET QUI EST UNE CARACTERISTIQUE RECONNAISSABLE ET EN CALCULE LA POSITION ET L'INCERTITUDE EN FONCTION DE LA FORME DE L'AMER ET DE LA RESOLUTION DU CAPTEUR. LA TROISIEME ET DERNIERE PARTIE TRAITE DE LA MODELISATION INCREMENTALE DE L'ENSEMBLE DE L'ENVIRONNEMENT. APRES CHAQUE PERCEPTION, LE ROBOT CHERCHE A RECONNAITRE LES AMERS OU UNE CONFIGURATION D'AMERS DANS LE MODELE. LES APPARIEMENTS TROUVES LUI PERMETTENT DE REESTIMER A LA FOIS SA POSITION ET SON INCERTITUDE AINSI QUE CELLES DES AMERS.
