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Termes IGN > informatique > intelligence artificielle > vision par ordinateur > cartographie et localisation simultanées
cartographie et localisation simultanéesSynonyme(s)SLAMVoir aussi |
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Titre : Image-LASER fusion for 3D modelling in complex environments Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Daniela Craciun , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Directeur de thèse Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2010 Importance : 286 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur Télécom ParisTech, Spécialité Signal et ImagesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données laser
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] grotte
[Termes IGN] image gigapixel
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] mosaïquage d'imagesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) One might wonder what can be gained from the image-laser fusion and in which measure such a hybrid system can generate automatically complete and photorealist 3D models of difficult to access and unstructured underground environments. In such environments, special attention must be given to the main issue standing behind the automation of the 3D modeling pipeline whic is represented by the capacity to match reliably image and laser data in GPS-denied and feature-less areas. In addition, time and in-situ access constraints require fast and automatic procedures for in-situ data acquisition, processing and interpretation in order to allow for in situ verification of the 3D scene model completeness. Finally, the currently generated 3D model represents the only available information providing situational awareness based on which autonomous behavior must be build in order to enable the system to act intelligently onthe- fly and explore the environment for ensuring the 3D scene model completeness. This dissertation evaluates the potential of a hybrid image-laser system for generating in-situ complete and photorealist 3D models of challenging environments, without requiring human operator intervention. The presented research focuses on two main aspects: (i) the automation of the 30 modeling pipeline, targeting the automatic data matching in feature-less and GPS-denied areas for in situ world modeling and (ii) the exploitation of the generated 3D models along with visual servoing procedures to provide mobile systems with autonomous site digitization and exploration capabilities. We design a complementary and cooperative image-laser fusion which lead to a 4D mosaicing sensor prototype.
(auteur) La numérisation exhaustive et photoréaliste d’environnements complexes représente aujourd’hui un grand défi en raison d’une part du besoin d’automatisation des processus d’acquisition et de traitement qui sont encore quasiment manuels et d’autre part de la difficulté de vérifier in situ l’adéquation du modèle avec le cahier des charges. Très souvent on constate, une fois les données traitées, que le modèle 3D est incomplet mais il est rarement possible de retourner sur site pour compléter les numérisations. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à l’automatisation du processus de numérisation 3D d’environnements complexes et en particulier non structurés qui sont plus difficiles aujourd’hui à traiter avec les outils proposés dans la littérature. Les travaux de recherches réalisés visent la mise en œuvre à la fois de méthodologies d’acquisition de données et de développement d’algorithmes pour le traitement de données in situ afin d’aider les opérateurs dans leur travail de manière à assurer la bonne numérisation du site. Comme contexte applicatif, nous nous intéressons aux grottes ornées préhistoriques qui sont des environnements particulièrement difficiles. Dans de tels environnements, l’absence des structures habituellement utilisées pour la mise en correspondance et la mise en géométrie des images rend le problème très difficile. L’utilisation de cibles pour faciliter la partie de mise en géométrie des données n’est pas souhaitable d’une part parce qu’elle ralentit fortement les cadences de numérisation (alors que le temps de numérisation autorisé est restreint) et d’autre part, car il est difficile voire interdit de poser des cibles sur des parois de ces grottes. Par ailleurs, le recours à des solutions basées sur des systèmes de localisation/navigation externe (centrale inertielle, triangulation, etc) pour aider au géoréférencement est difficilement envisageable et complexe à mettre en œuvre (par rapport à des chantiers en extérieur où le GPS est disponible). Nous proposons un système de numérisation par vision photogrammétrique et lasergrammétrique basé sur l’acquisition d’un réseau de panoramiques. La particularité de notre numérisation est qu’elle acquiert du même point de vue une panoramique optique couleur et une panoramique de profondeur et produit par conséquent une image panoramique à 4 canaux (R, G, B, distance) sur un champ de vue sphérique complet. Pour acquérir ces panoramiques, nous avons mis au point un système dual, composé par un laser scanner et une caméra couleur haute résolution montée sur une plateforme motorisée pan-tilt. Les deux panoramiques sont constituées indépendamment par mosaiquage automatique d’images ou de scans laser de champ de vue limité. Les deux panoramiques obtenues qui ont chacune leur référentiel propre sont ensuite recalées l’une sur l’autre. Les méthodes développées sont indépendantes de l’environnement (structuré ou non structuré). Nous développons dans cette présentation trois méthodes automatiques pour le recalage multi-scans laser (3D-3D), pour le recalage multi-images optique (2D - 2D) pour générer des mosaïques RGB-Gigapixel, et pour la fusion des mosaiques RGB-laser (2D-3D). La dernière partie porte sur l’utilisation des mosaiques 4D pour le guidage de l’acquisition de données afin d’assurer in situ la complétude du modèle 3D.Note de contenu : 1- Introduction and motivation
2- Why and how to perform in-situ 3D modelling ?
3- ARTVISYS: ARTificial VIsion-based SYStem
4- Multi-view scans alignment for in-situ 3D mocaicing
5- AGM: Automatic gigapixel mocaicing for nodal optical images
6- Generating 4D dual mosaics from image and laser data
7- Toward 4D panoramic-driven siteexploration
Conclusion and research perspectivesNuméro de notice : 25501 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Signal et Imagerie : Télécom Paris : 2010 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03177071 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94350 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 25501-01 K321 Livre Saint-Mandé Dépôt en unité Exclu du prêt Semi-automatic process for hybrid DTM Generalization based on structural elements multi-analysis / M. Martin in Cartographic journal (the), vol 46 n° 2 (May 2009)
[article]
Titre : Semi-automatic process for hybrid DTM Generalization based on structural elements multi-analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Martin, Auteur ; Jorge Rodriguez, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 146 - 154 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données multiéchelles
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] généralisation de MNT
[Termes IGN] levé à grande échelle
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] photogrammétrie numériqueRésumé : (Auteur) The generalization of digital terrain models (DTMs) is a tool of great potential for simultaneous cartographic and photogrammetry generation processes at different scales, the main object of which is to feed different geographic information systems (GIS). These GIS enable multi-scale analysis and visualization through different data bases. This research proposes a semi-automatic DTM generalization process conditioned by a series of predefined parameters resulting in the generation of hybrid DTMs at different scales starting from a single cloud of points obtained through large-scale massive data acquisition processes. The generalization results obtained, applied on different areas of different relief, offer specific application ranks for each parameter with great precision, in contrast with DTMs obtained directly in each scale. Numéro de notice : A2009-265 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1179/000870409X459905 En ligne : https://doi.org/10.1179/000870409X459905 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29895
in Cartographic journal (the) > vol 46 n° 2 (May 2009) . - pp 146 - 154[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 030-09021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Fighting wildfires with GPS in Portugal / E. Van Rees in Geoinformatics, vol 11 n° 7 (01/11/2008)
[article]
Titre : Fighting wildfires with GPS in Portugal Type de document : Article/Communication Auteurs : E. Van Rees, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 6 - 7 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] instrument aéroporté
[Termes IGN] positionnement par GPS
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] système de positionnement par satellitesRésumé : (Auteur) The Dutch company ATsence is a provider of GPS and GIS solutions. In Portugal, they teamed up with a group of scientific researchers on a project to monitor and map wildfires by immediately putting them into an online mapping application on the ground. Common recreational air vehicles can be equipped with a newly-developed tracking system from ATsence. The solution is not only cheap but also very effective for monitoring and fighting fires. Other countries are also interested in the system. Copyright GEOinformatics Numéro de notice : A2008-423 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29494
in Geoinformatics > vol 11 n° 7 (01/11/2008) . - pp 6 - 7[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 262-08071 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Development of a robotic mobile mapping system by vision-aided inertial navigation / Fadi Atef Bayoud (2006)
Titre : Development of a robotic mobile mapping system by vision-aided inertial navigation : a geomatics approach Type de document : Monographie Auteurs : Fadi Atef Bayoud, Auteur Editeur : Zurich : Schweizerischen Geodatischen Kommission / Commission Géodésique Suisse Année de publication : 2006 Collection : Geodätisch-Geophysikalische Arbeiten in der Schweiz, ISSN 0257-1722 num. 71 Importance : 157 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-908440-14-7 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] cartographie numérique
[Termes IGN] centrale inertielle
[Termes IGN] chambre DTC
[Termes IGN] étalonnage de chambre métrique
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] GPS-INS
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] navigation inertielle
[Termes IGN] navigation terrestre
[Termes IGN] orientation du capteur
[Termes IGN] position
[Termes IGN] robotique
[Termes IGN] système de numérisation mobileIndex. décimale : 35.10 Acquisition d'images Résumé : (Auteur) [...] Dans cette thèse, un système de cartographie par navigation inertielle assistée par imagerie fut développé pour des zones où les signaux satellitaires sont hors de portée, par exemple : à l'intérieur de bâtiments, dans des tunnels, des canyons urbains, des forêts, etc... Dans ce cadre, une méthodologie sur l'intégration de capteurs inertiels et vidéo fut présentée, analysée et testée lorsque la seule information disponible au départ est un ensemble de points connus en coordonnées (sans disponibilité de signaux satellitaires), en utilisant la méthode de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM). Cet acronyme est utilisé dans le domaine de la robotique pour décrire la problématique de la cartographie de l'environnement en utilisant cette carte pour déterminer (ou tout au moins aider à déterminer) la position de la plateforme cartographique.
En outre, un lien entre les communautés de la géomatique et de la robotique fut établi tout en soulignant les similarités et les différences avec lesquelles les dites communautés traitent le problème de la cartographie et de la navigation. En dépit de nombreuses divergences, leur but est unique : le développement d'un système de navigation et de cartographie qui n'est pas limité par des contraintes imposées par les capteurs utilisés. Traditionnellement, l'implémentation du SLAM en robotique terrestre implique l'utilisation de scanners laser pour localiser un robot dans un environnement construit, et pour cartographier cet environnement en même temps. Cependant, le SLAM de la robotique n'est pas réalisable en extérieur avec les seuls scanners laser, en raison de la complexité de cet environnement et de l'absence d'éléments géométriques simples. Dans la communauté de la robotique, l'utilisation de l'imagerie, intégrée avec des capteurs inertiels, a récemment connu un regain d'intérêt. Ces méthodes visuelles reposent sur (au moins un) appareil photo numérique ou une caméra vidéo, et utilisent un seul filtre de Kalman dont le vecteur d'état contient les coordonnées de la carte et du robot. Ce concept introduit une forte non-linéarité et complique le filtre, qui doit être exécuté à une fréquence élevée (plus de 20 Hz) avec des modèles de navigation et de carte simplifiés.
Dans cette étude, le SLAM est implémenté selon la stratégie de l'ingénierie géomatique. Deux filtres sont déployés en parallèle : l'ajustement par moindres carrés pour la détermination des coordonnées des éléments d'intérêt, et le filtre de Kalman pour la navigation. Pour ce faire, on introduit un système de cartographie mobile (indépendant de GPS) qui emploie deux caméras CCD (distantes de 1 m) et une plateforme inertielle. Du point de vue conceptuel, les résultats d'un relèvement photogrammétrique à l'issue d'un ajustement par moindres carrés (position et orientation) sont utilisés comme mesures externes du filtre de Kalman. Les position et orientation filtrées sont ensuite utilisées dans une intersection stéréoscopique compensée pour cartographier les éléments environnants qui sont utilisés comme points de contrôle pour le relèvement à la prochaine époque. De cette manière, le filtre de Kalman est uniquement dédié à la navigation, avec un vecteur d'état contenant les corrections des paramètres de navigation. Ainsi, la localisation et la cartographie peuvent être mises à jour à des fréquences moindres (1 à 2 Hz) et reposer sur une modélisation plus aboutie.
Les résultats obtenus démontrent que cette méthode est exploitable sans subir les limitations liées à la qualité des images et au nombre d'éléments utilisés. Bien que la simulation montre la possibilité de déterminer (en fonction de la géométrie de l'image) les coordonnées d'éléments d'intérêt avec une précision de 5 à 10 cm pour des objets distants d'au plus 10 m, en pratique, cela n'est pas réalisé avec le matériel et la technique de mesure pixellaire employés. La précision de la navigation dépend aussi bien de la qualité des images que du nombre et de la précision des points utilisés dans le relèvement. Plus de 25 points sont nécessaires pour atteindre une précision centimétrique par relèvement, et ils doivent être choisis dans une zone de 10 m autour des caméras ; sinon, les résultats du relèvement auront une précision insuffisante et l'intégration ultérieure se détériorera rapidement. Les conditions initiales surtout affectent significativement les performances du SLAM ; ces sont les méthodes d'initialisation de la plateforme inertielle et les hypothèses sur la distribution des erreurs. La géométrie du système aura en outre une conséquence sur les applications possibles.
Pour conclure, le développement a consisté en la définition d'un cadre mathématique, de méthodes d'implémentation et d'algorithmes concernant une technologie d'intégration novatrice entre des capteurs inertiels et vidéo. Les principaux défis résidèrent dans l'implémentation et la validation du logiciel développé. Ce dernier peut être considéré comme le précurseur d'une nouvelle catégorie : il fut écrit à l'aide d'un code totalement original, sans recours à des modules préexistants. Finalement, la réalisation de simulations et de tests pratiques a conduit à l'émission de conclusions liminaires et de recommandations.Note de contenu : CH 1 - Introduction
11 - Problem statement
12 - Geomatics and Robotics - The First Link
13 - Navigation and Mapping System in Geomatics
14 - Navigation and Mapping Systems in Robotics
15 - Geomatics and Robotics - The Second Link
16 - Behaviours, Sensors and Application Thèmes
17 - Photogrammetry Alone Solving SLAM
18 - Work Contribution
19 - Work Outline
CH 2 - Close-Range Photogrammetry Solving SLAM
21 - Introduction
22 - Définition of Photogrammetry
23 - Mathematical Model in Photogrammetry
24 - Resection
25 - Intersection
26 - Solving SLAM Trajectory by Photogrammetry
CH 3 - Choice of Mapping Instrumentation
31 -The Focal Length "c"
32 - The Stéréo-Base "b"
33 - Charged Couple Device Caméra
34 - Frame Grabber
35 - Caméra Calibration
36 - Bundie Least-Squares Adjustment with Self-Calibration
CH 4 - Strapdown Inertial System Supporting SLAM
41 - Introduction
42 - Inertial Navigation System Concept
43 - Mechanisation Equations for thé Strapdown INS
44 - Dynamic Modelling of System Errors
45 - Kalman Filter as an Estimation Method
46 - The IMU in this work
CH 5 - Intégration Methodology and System Calibration
51 - Intégration Methodology
52 - Kalman Filter External Measurements
53 - System Calibration
54 - Angle Transformation
55 - Boresight Estimation
56 - Leverarm Estimation
57 - Leverarm and Boresight Numerical Détermination
CH 6 - Numerical Application
61 - Indoor Test - Control of Concept
62 - Outdoor Test - Control of Resection and Boresight
63 - Outdoor Test of SLAM
CH 7 - Summary, Conclusions and Recommendations
71 - Summary
72 - Conclusions
73 - RecommendationsNuméro de notice : 15260 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie En ligne : https://www.sgc.ethz.ch/sgc-volumes/sgk-71.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=55114 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15260-01 35.10 Livre Centre de documentation En réserve M-103 Disponible 15260-02 35.10 Livre Centre de documentation En réserve M-103 Disponible