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Titre : Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform Titre original : Caméra intelligente embarquée pour le suivi robuste d'objets sur plateforme mobile Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Imane Salhi, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse
Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2021 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Doctoral Thesis Computer Science, Automation and Signal Processing, Ecole doctorale Mathématiques et STIC, Université Gustave EiffelLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes descripteurs IGN] Cartographie et localisation simultanées
[Termes descripteurs IGN] centrale inertielle
[Termes descripteurs IGN] chambre de prise de vue numérique
[Termes descripteurs IGN] couplage caméra/INS
[Termes descripteurs IGN] détection d'objet
[Termes descripteurs IGN] instrument embarqué
[Termes descripteurs IGN] méthode robuste
[Termes descripteurs IGN] navigation inertielle
[Termes descripteurs IGN] odomètre
[Termes descripteurs IGN] système à couplage étroit
[Termes descripteurs IGN] système de numérisation mobileRésumé : (auteur) Le suivi visuel-inertiel est une thématique d'actualité, difficile à traiter, notamment lorsqu’il s’agit de respecter les contraintes des systèmes embarqués, comme dans les drones autonomes (Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)). Les questions relatives à la miniaturisation, la portabilité et la communication des systèmes électroniques s’inscrivent dans des problématiques actuelles en matière d'avancée technologique. Pour répondre de manière efficace à ces problématiques, il est nécessaire d’envisager des traitements complexes et des implémentations sur des supports contraignants en termes d’intégration et de consommation d’énergie, tels que les micro-véhicules aériens (MAVs), les lunettes et les caméras intelligentes. Au cours de cette dernière décennie, différents algorithmes performants de suivi ont été développés. En revanche, ils nécessitent des ressources calculatoires conséquentes, compte tenu des différentes formes d'utilisation possibles. Or, les systèmes embarqués imposent de fortes contraintes d'intégration, ce qui réduit leurs ressources, particulièrement en termes de capacité calculatoire. Ainsi, ce type de système nécessite de recourir à des approches efficaces avec moins de charge et de complexité calculatoire. L’enjeu de cette thèse réside dans cette problématique. L'objectif est d’apporter une solution embarquée de suivi qui permettrait d'assurer un fonctionnement robuste dans différents environnements de navigation. Une analyse des algorithmes pertinents de suivi, visuel et visuel-inertiel et des environnements de navigation ainsi qu’une étude de différentes architectures embarquées de calcul sont menées, afin de proposer notre solution nommée « système de suivi inertiel-visuel adaptatif à l'environnement de navigation~». Cette dernière consiste à alterner entre deux approches de suivi : KLT-ORB et EKF VI Tracking, selon les conditions de navigation du système, grâce au module de contrôle, tout en assurant la cohérence du système global en gérant le nombre de PoIs et l'occurrence de leur détection et en respectant les contraintes des systèmes embarqués. Tous nos expérimentations et tests ont été réalisées en utilisant le jeux de données EuRoC. Numéro de notice : 17632 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Informatique, automatique et traitement du signal : Gustave Eiffel : 2021 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) + Laboratoire L3A (CEA) nature-HAL : Thèse date de publication en ligne : 03/03/2021 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03150241 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97275 Navigation des personnes aux moyens des technologies des smartphones et des données d’environnements cartographiés / Fadoua Taia Alaoui (2018)
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Titre : Navigation des personnes aux moyens des technologies des smartphones et des données d’environnements cartographiés Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Fadoua Taia Alaoui, Auteur ; Valérie Renaudin, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Ecole Centrale de Nantes Année de publication : 2018 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 163 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Centrale de Nantes, spécialité Signal, Image, VisionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes descripteurs IGN] algorithme de filtrage
[Termes descripteurs IGN] centrale inertielle
[Termes descripteurs IGN] classification dirigée
[Termes descripteurs IGN] correction angulaire
[Termes descripteurs IGN] données GNSS
[Termes descripteurs IGN] filtrage bayésien
[Termes descripteurs IGN] filtre de Kalman
[Termes descripteurs IGN] fusion de données
[Termes descripteurs IGN] modèle cartographique
[Termes descripteurs IGN] navigation inertielle
[Termes descripteurs IGN] point d'intérêt
[Termes descripteurs IGN] positionnement en intérieur
[Termes descripteurs IGN] reconnaissance automatique
[Termes descripteurs IGN] service fondé sur la position
[Termes descripteurs IGN] téléphone intelligentRésumé : (auteur) La navigation inertielle grâce aux capteurs intégrés dans les smartphones permet d’assurer une géolocalisation continue même en absence de signal GNSS. Ces capteurs bas coût délivrent néanmoins des mesures bruitées qui engendrent une dérive de la trajectoire. La technique PDR qui est une technique de navigation inertielle par détection de pas souffre de deux limites principales. La première est l’estimation de la longueur de pas car cette dernière dépend des caractéristiques physiques de chaque utilisateur, et la seconde est le résultat d’une dérive angulaire combinée avec un biais lié au portage du capteur à la main. Dans le contexte du projet HAPPYHAND, ce travail s’intéresse à l’exploitation de la carte pour corriger ces différentes erreurs. Un réseau de navigation topologique est exploité pour corriger à la fois les erreurs angulaires et calibrer le modèle de longueur de pas. Ce modèle est ensuite augmenté par un processus de mise à jour de position par détection de points d’intérêt. Note de contenu : 1- Introduction
2- Navigation autonome grâce aux mesures inertielles ou GNSS
3- Modèles cartographiques pour la localisation
4- Liaison entre la carte et la signature de mouvement
5- Hybridation Carte-IMMU-Magnétomètre-Baromètre
6- Evaluation expérimentale des performances
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 25916 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité Signal, Image, Vision : Nantes : 2018 Organisme de stage : Laboratoire GEOLOC (IFSTTAR) DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02157807 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96039
Titre : Robotics, vision and control Type de document : Monographie Auteurs : Peter Corke, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2017 Importance : 570 p. Format : 21 x 27 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-54413-7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes descripteurs IGN] Matlab
[Termes descripteurs IGN] navigation inertielle
[Termes descripteurs IGN] robot mobile
[Termes descripteurs IGN] robotique
[Termes descripteurs IGN] traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] vision par ordinateur
[Termes descripteurs IGN] vitesse radialeRésumé : (éditeur) Robotic vision, the combination of robotics and computer vision, involves the application of computer algorithms to data acquired from sensors. The research community has developed a large body of such algorithms but for a newcomer to the field this can be quite daunting. For over 20 years the author has maintained two open-source MATLAB® Toolboxes, one for robotics and one for vision. They provide implementations of many important algorithms and allow users to work with real problems, not just trivial examples. This book makes the fundamental algorithms of robotics, vision and control accessible to all. It weaves together theory, algorithms and examples in a narrative that covers robotics and computer vision separately and together. Using the latest versions of the Toolboxes the author shows how complex problems can be decomposed and solved using just a few simple lines of code. The topics covered are guided by real problems observed by the author over many years as a practitioner of both robotics and computer vision. It is written in an accessible but informative style, easy to read and absorb, and includes over 1000 MATLAB and Simulink® examples and over 400 figures. The book is a real walk through the fundamentals of mobile robots, arm robots. then camera models, image processing, feature extraction and multi-view geometry and finally bringing it all together with an extensive discussion of visual servo systems. This second edition is completely revised, updated and extended with coverage of Lie groups, matrix exponentials and twists; inertial navigation; differential drive robots; lattice planners; pose-graph SLAM and map making; restructured material on arm-robot kinematics and dynamics; series-elastic actuators and operational-space control; Lab color spaces; light field cameras; structured light, bundle adjustment and visual odometry; and photometric visual servoing. Note de contenu : 1- Introduction
2- Representing Position and Orientation
3- Time and Motion
4- Mobile Robot Vehicles
5- Navigation
6- Localization
7- Robot Arm Kinematics
8- Manipulator Velocity
9- Dynamics and Control
10- Light and Color
11- Image Formation
12- Images and Image Processing
13- Image Feature Extraction
14- Using Multiple Images
15- Vision-Based Control
16- Advanced Visual ServoingNuméro de notice : 25794 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-54413-7 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95024
[article]
Titre : Autonomous relative navigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Shahram Moafipoor, Auteur ; Jeffrey A. Fayman, Auteur ; Lydia Bock, Auteur ; David Honcik, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 18 - 24 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes descripteurs IGN] drone
[Termes descripteurs IGN] filtre de Kalman
[Termes descripteurs IGN] navigation aérienne
[Termes descripteurs IGN] navigation inertielleRésumé : (éditeur) Future UAVs will require relative navigation capability to fulfill a broad range of assisted manned and unmanned missions. A new approach, demonstrated in application to aerial refueling, provides access to accurate relative time-space positioning information (R-TSPI) between platforms. Numéro de notice : A2016-219 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80688
in GPS world > vol 27 n° 4 (April 2016) . - pp 18 - 24[article]Novel integration strategy for GNSS-aided inertial integrated navigation / Kun Qian in Geomatica [en ligne], vol 69 n° 2 (June 2015)
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[article]
Titre : Novel integration strategy for GNSS-aided inertial integrated navigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Kun Qian, Auteur ; Jian-Guo Wang, Auteur ; Baoxin Hu, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 217 - 230 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes descripteurs IGN] couplage GNSS-INS
[Termes descripteurs IGN] erreur systématique
[Termes descripteurs IGN] filtre de Kalman
[Termes descripteurs IGN] GNSS assisté pour la navigation
[Termes descripteurs IGN] GPS-INS
[Termes descripteurs IGN] intégration de données
[Termes descripteurs IGN] navigation inertielleRésumé : (auteur) Le mécanisme d'intégration conventionnel du système de positionnement et de navigation inertiel intégré assisté par GNSS (Global Navigation Satellite Systems) se base principalement sur la transmission continue des extrants de la mécanisation de navigation, des modèles d'erreurs associés pour les paramètres de navigation, des biais des unités de mesure inertielle (UMI) et des mesures d'erreurs. Son importante dépendance aux caractéristiques d'erreur a priori des capteurs inertiels est affectée par les UMI peu coûteuses, p. ex., les UMI MEMS, en raison de leur performance faible et instable. Cet article est sur la piste d'une avancée majeure dans le cadre d'une stratégie d'intégration compacte et générale qui restructure le filtre Kalman en déployant un modèle systémique basé sur la cinématique tridimensionnelle d'un corps rigide et en effectuant des mises à jour des mesures à l'aide de toutes les données comprises dans les mesures de l'UMI. Ce nouveau filtre Kalman UMI/GNSS estime directement les paramètres de navigation plutôt que les états des erreurs. Il permet d'utiliser directement les données brutes fournies par l'UMI en tant que mesures pour mettre à jour le filtre Kalman au lieu d'utiliser le calcul de navigation inertiel libre dans le mécanisme d'intégration conventionnel. Cette manière de faire assure que tous les capteurs d'un système ne peuvent plus être distingués en tant que capteurs principal ou secondaire. La stratégie d'intégration proposée peut grandement augmenter la durabilité des systèmes de navigation peu coûteux dans les environnements GNSS où il y a peu de satellites ou ceux dépourvus de GNSS, comparativement au mécanisme conventionnel d'intégration de navigation inertielle basé sur les états d'erreurs. Les solutions post-traitées sont présentées pour démontrer le succès de la stratégie proposée de navigation intégrée à multiples capteurs. Numéro de notice : A2015-393 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article En ligne : http://pubs.cig-acsg.ca/doi/pdfplus/10.5623/cig2015-205 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76868
in Geomatica [en ligne] > vol 69 n° 2 (June 2015) . - pp 217 - 230[article]Error analysis of a mobile terrestrial LiDAR system / M. Leslar in Geomatica [en ligne], vol 68 n° 3 (September 2014)
PermalinkDéveloppement d'un accéléromètre atomique compact pour la gravimétrie de terrain et la navigation inertielle / Jean Lautier-Blisson (2014)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkThe civilian battlefield protecting GNSS receivers from interference and jamming / M. Jones in Inside GNSS, vol 6 n° 2 (March - April 2011)
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PermalinkPermalinkTrajectory determination and analysis in sports by satellite and inertial navigation / Adrian Wägli (2009)
PermalinkPermalinkDevelopment of a robotic mobile mapping system by vision-aided inertial navigation / Fadi Atef Bayoud (2006)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkModelle für geodätische Anwendungen der Trägheitsnavigation mit besonderer Berücksichtigung von Schachtvermessungen / H. Buitkamp (1984)
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