Reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions. - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2010

3D reconstruction of the environment of a mobile robot, using omnidirectionnal vision data, for preparing military operations.

Reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions.

Abstract

This thesis deals with three-dimensional reconstruction of a mobile robot's environment. Based on omnidirectional vision data, it aims at preparing military operations. We first developed a well-adapted architecture for 3D reconstruction and autonomous navigation. Calibration is a key step for a vision system in order to measure its environment. This step consists in modelling the system to establish the mathematical relationship between 3D points and their projections onto the image. After discussing a model choice, we will present a method to estimate its parameters. The stereoscopic structure of the sensor allows three-dimensional reconstruction from a static viewpoint. We thus propose algorithms allowing a dense reconstruction as well as detection of the primitives in omnidirectional images. When the sensor is moving, we use its motion to enhance the 3D model. Our major contribution consists in developing a bundle adjustment algorithm for omnidirectional stereoscopic sensors, which provides a motion estimation using only visual data.
Les travaux présentés dans cette thèse concernent la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions. Nous nous intéressons dans un premier temps à la conception d'une architecture matérielle adaptée aux problématiques de la reconstruction 3D et de la navigation autonome. Le calibrage d'un système de vision est une étape indispensable dès lors que celui-ci est destiné à effectuer des mesures sur son environnement. Cette phase consiste à modéliser le système pour établir la relation mathématique liant les points 3D et leurs projections dans les images. Après une discussion sur le choix du modèle, nous présentons une méthodologie pour estimer les paramètres du modèle retenu. La structure stéréoscopique du capteur que nous avons développé rend possible la reconstruction tridimensionnelle de l'environnement sans déplacement. Nous proposons donc des algorithmes permettant la reconstruction dense de l'environnement, ainsi que des algorithmes de détection de primitives dans les images omnidirectionnelles. Lorsque le capteur est en mouvement, nous exploitons ses déplacements pour enrichir le modèle 3D. Notre principale contribution porte sur le développement d'un algorithme d'ajustement de faisceaux pour les capteurs stéréoscopiques omnidirectionnels qui permet d'obtenir une estimation des déplacements en ne nécessitant que des données visuelles.
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Dates and versions

tel-00711922 , version 1 (26-06-2012)
tel-00711922 , version 2 (24-11-2017)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00711922 , version 2

Cite

Rémi Boutteau. Reconstruction tridimensionnelle de l'environnement d'un robot mobile, à partir d'informations de vision omnidirectionnelle, pour la préparation d'interventions.. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université de Rouen, 2010. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00711922v2⟩
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