Cartographie hybride métrique topologique et sémantique pour la navigation dans de grands environnements - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2015

Hybrid metric topological and semantic mapping for navigation in large scale environments

Cartographie hybride métrique topologique et sémantique pour la navigation dans de grands environnements

Abstract

Utonomous navigation is one of the most challenging tasks for mobile robots. It requires the ability to localize itself or a target and to find the best path linking both positions avoiding obstacles. Towards this goal, robots build a map of the environment that models its geometry or topology. However building such a map in large scale environments is challenging due to the large amount of data to manage and localization could become intractable. Additionally, an ever changing environment leads to fast obsolescence of the map that becomes useless. As shown in this thesis, introducing semantics in those maps dramatically improves navigation performances of robots in realistic environments. Scene parsing allows to build extremely compact semantic models of the scene that are used for fast relocalization using a graph-matching approach. They are powerful tools to understand scene and they are used to extend the map beyond perceptual limits of the robot through reasoning. Statistical analysis of those models is used to build an embryo of common sens which allows to detect labeling errors and to update the map using algorithms designed to maintain a stable model of the world despite occlusions due to dynamic objects. Finally semantics is used to select the best route to a target position according to high level criteria instead of metrical constraints, allowing intelligent navigation.
La navigation autonome est l'un des plus grands challenges pour un robot autonome. Elle nécessite la capacité à localiser sa position ou celle de l'objectif et à trouver le meilleur chemin connectant les deux en évitant les obstacles. Pour cela, les robots utilisent une carte de l'environnement modélisant sa géométrie ou sa topologie. Cependant la construction d'une telle carte dans des environnements de grande dimension est ardue du fait de la quantité de données à traiter et le problème de la localisation peut devenir insoluble. De plus, un environnement changeant peut conduire à l'obsolescence rapide du modèle. Comme démontré dans cette thèse, l'ajout d'information de nature sémantique dans ces cartes améliore significativement les performances de navigation des robots dans des environnements réels. La labélisation d'image permet de construire des modèles extrêmement compacts qui sont utilisés pour la localisation rapide en utilisant une approche basée comparaison de graphes. Ils sont des outils puissants pour comprendre l'environnement et permettent d'étendre la carte au-delà des limites perceptuelles du robot. L'analyse statistique de ces modèles est utilisée pour construire un embryon de sens commun qui est ensuite utilisé pour détecter des erreurs de labélisation et pour mettre à jour la carte en utilisant des algorithmes conçus pour maintenir une représentation stable en dépits des occlusions créées par les objets dynamiques. Finalement, la sémantique est utilisées pour sélectionner le meilleur chemin vers une position cible en fonction de critères de haut niveau plutôt que métriques, autorisant une navigation intelligente.

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Dates and versions

tel-01176848 , version 1 (16-07-2015)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01176848 , version 1

Cite

Romain Drouilly. Cartographie hybride métrique topologique et sémantique pour la navigation dans de grands environnements. Autre. Université Nice Sophia Antipolis, 2015. Français. ⟨NNT : 2015NICE4037⟩. ⟨tel-01176848⟩
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