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Contributions au RGBD-SLAM / Kathia Melbouci (2017)  

Public Titre : Contributions au RGBD-SLAM Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kathia Melbouci, Auteur ; Michel Dhome, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2017 Importance : 144 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée en vue de l’obtention du grade de Docteur d’université, Formation Doctorale Électronique et Système Spécialité : Vision pour la Robotique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] compensation par faisceaux [Termes IGN] compréhension de l'image [Termes IGN] effet de profondeur cinétique [Termes IGN] Kinect [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] primitive [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] robot mobile [Termes IGN] scène Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Pour assurer la navigation autonome d’un robot mobile, les traitements effectués pour sa localisation doivent être faits en ligne et doivent garantir une précision suffisante pour permettre au robot d’effectuer des tâches de haut niveau pour la navigation et l’évitement d’obstacles. Les auteurs de travaux basés sur le SLAM visuel (Simultaneous Localization And Mapping) tentent depuis quelques années de garantir le meilleur compromis rapidité/précision. La majorité des solutions SLAM visuel existantes sont basées sur une représentation éparse de l’environnement. En suivant des primitives visuelles sur plusieurs images, il est possible d’estimer la position 3D de ces primitives ainsi que les poses de la caméra. La communauté du SLAM visuel a concentré ses efforts sur l’augmentation du nombre de primitives visuelles suivies et sur l’ajustement de la carte 3D, afin d’améliorer l’estimation de la trajectoire de la caméra et les positions 3D des primitives. Cependant, la localisation par SLAM visuel présente souvent des dérives dues au cumul d’erreurs, et dans le cas du SLAM visuel monoculaire, la position de la caméra n’est connue qu’à un facteur d’échelle près. Ce dernier peut être fixé initialement mais dérive au cours du temps. Pour faire face à ces limitations, nous avons centré nos travaux de thèse sur la problématique suivante : intégrer des informations supplémentaires dans un algorithme de SLAM visuel monoculaire afin de mieux contraindre la trajectoire de la caméra et la reconstruction 3D. Ces contraintes ne doivent pas détériorer les performances calculatoires de l’algorithme initial et leur absence ne doit pas mettre l’algorithme en échec. C’est pour cela que nous avons choisi d’intégrer l’information de profondeur fournie par un capteur 3D (e.g. Microsoft Kinect) et des informations géométriques sur la structure de la scène. La première contribution de cette thèse est de modifier l’algorithme SLAM visuel monoculaire proposé par Mouragnon et al.(2006b) pour prendre en compte la mesure de profondeur fournie par un capteur 3D, en proposant particulièrement un ajustement de faisceaux qui combine, d’une manière simple, des informations visuelles et des informations de profondeur. La deuxième contribution est de proposer une nouvelle fonction de coût du même ajustement de faisceaux qui intègre, en plus des contraintes sur les profondeurs des points, des contraintes géométriques d’appartenance aux plans de la scène. Les solutions proposées ont été validées sur des séquences de synthèse et sur des séquences réelles, représentant des environnements variés. Ces solutions ont été comparées aux récentes méthodes de l’état de l’art. Les résultats obtenus montrent que les différentes contraintes développées permettent d’améliorer significativement la précision de la localisation du SLAM. De plus, les solutions proposées sont faciles à déployer et peu couteuses en temps de calcul. Note de contenu : Introduction 1 - Notions de base 2 - Etat de l’art des méthodes SLAM 3 - RGBD-SLAM : SLAM augmenté par l’information de profondeur 4 - Évaluation expérimentale du RGBD SLAM 5 - GBD-SLAM Contraint : Contrainte d’appartenance aux plans de la scène 6 - Évaluation expérimentale du RGBD-SLAM Contraint Conclusion Numéro de notice : 21578 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Vision pour la Robotique : Clermont Auvergne : 2017 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017CLFAC006 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90584