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Vision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique / Maxime Derome (2017)  

Public Titre : Vision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Maxime Derome, Auteur ; Guy Le Besnerais, Directeur de thèse Editeur : Paris-Orsay : Université de Paris 11 Paris-Sud Centre d'Orsay Année de publication : 2017 Importance : 162 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de doctorat de l'Université Paris-Saclay préparée à l’Université Paris-Sud, École doctorale n°580 Sciences et technologies de l’information et de la communication (STIC) Spécialité de doctorat : Mathématiques et informatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] estimation de pose [Termes IGN] estimation par noyau [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] navigation autonome [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] propagation d'erreur [Termes IGN] robot mobile [Termes IGN] temps réel [Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial) [Termes IGN] vision par ordinateur [Termes IGN] vision stéréoscopique Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’objectif de la thèse est de concevoir un système de perception stéréoscopique embarqué, permettant une navigation robotique autonome en présence d’objets mobiles. Pour pouvoir naviguer en environnement inconnu et en présence d’objets mobiles quelconques, nous avons adopté une approche purement géométrique reposant sur l’estimation de la disparité stéréo, du flot optique et du flot de scène. Pour assurer une couverture maximale du champ visuel, nous avons employé des méthodes d'estimation denses qui traitent chaque pixel de l'image. Enfin, puisque les algorithmes utilisés doivent s’exécuter en embarqué sur un robot, nous nous sommes efforcé de sélectionner ou concevoir des algorithmes rapides, pour nuire au minimum à la réactivité du système. Cette thèse présente plusieurs contributions. Nous avons proposé une nouvelle approche pour l’estimation du flot de scène, en combinant des algorithmes d’odométrie visuelle, d’appariement stéréo et de flot optique. Son implémentation sur GPU permet une estimation du flot de scène à cadence vidéo sur les images du dataset KITTI. Une méthode de détection dense d’objets mobiles a aussi été proposée, en modélisant statistiquement et en propageant toutes les erreurs de mesures. Enfin, nous avons validé expérimentalement sur un petit robot terrestre ces algorithmes de perception, en les couplant à un module de commande prédictive. L’expérience montre que le système de perception proposé est suffisamment rapide pour permettre au robot de détecter un objet mobile et d’adapter à la volée sa trajectoire afin d’éviter une collision. Note de contenu : Introduction 1 - Perception 3D à Partir d'un Banc Stéréoscopique 2 - Estimations Temporelles : Odométrie Stéréo, Flot Optique, Flot de scène 3 - Détection Dense d'Objets Mobiles à Partir d'un Banc Stéréo en déplacement 4 - Programmation sur GPU d'Algorithmes Temps-Réel et Application à la Navigation Autonome en Robotique Conclusion Numéro de notice : 21575 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Mathématiques et informatique : Université Paris-Saclay : 2017 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017SACLS156 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90578