Indoor Navigation of Mobile Robots based on Visual Memory and Image-Based Visual Servoing - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2016

Indoor Navigation of Mobile Robots based on Visual Memory and Image-Based Visual Servoing

Navigation d'un Robot Mobile en Milieu Intérieur par Asservissement Visuel à partir d'une Mémoire Visuelle

Abstract

This thesis presents a method for appearance-based navigation from an image memory by Image-Based Visual Servoing (IBVS). The entire navigation process is based on 2D image information without using any 3D information at all. The environment is represented by a set of reference images with overlapping landmarks, which are selected automatically during a prior learning phase. These reference images define the path to follow during the navigation. The switching of reference images during navigation is done by comparing the current acquired image with nearby reference images. Based on the current image and two succeeding key images, the rotational velocity of a mobile robot is computed under IBVS control law. First, we have used the entire image as a feature, where mutual information between reference images and the current view is exploited. Then, we have used line segments for the indoor navigation, where we have shown that line segments are better features for the structured indoor environment. Finally, we combined line segments with point-based features for increasing the application of the method to a wide range of indoor scenarios with smooth motion. Real-time navigation with a Pioneer 3DX equipped with an on-board perspective camera has been performed in the indoor environment. The obtained results confirm the viability of our approach and verify that accurate mapping and localization are not mandatory for a useful indoor navigation.
Cette thèse présente une méthode de navigation par asservissement visuel à l'aide d’une mémoire d’images. Le processus de navigation est issu d’informations d’images 2D sans utiliser aucune connaissance 3D. L’environnement est représenté par un ensemble d’images de référence avec chevauchements, qui sont automatiquement sélectionnés au cours d’une phase d’apprentissage préalable. Ces images de référence définissent le chemin à suivre au cours de la navigation. La commutation des images de référence au cours de la navigation est faite en comparant l’image acquise avec les images de référence à proximité. Basé sur les images actuelles et deux images de référence suivantes, la vitesse de rotation d’un robot mobile est calculée en vertu d'une loi du commandé par asservissement visuel basé image. Tout d’abord, nous avons utilisé l'image entière comme caractéristique, où l’information mutuelle entre les images de référence et la vue actuelle est exploitée. Ensuite, nous avons utilisé des segments de droite pour la navigation en intérieur, où nous avons montré que ces segments sont de meilleurs caractéristiques en environnement intérieur structuré. Enfin, nous avons combiné les segments de droite avec des points pour augmenter l'application de la méthode à une large gamme de scénarios d'intérieur pour des mouvements sans heurt. La navigation en temps réel avec un robot mobile équipé d’une caméra perspective embarquée a été réalisée. Les résultats obtenus confirment la viabilité de notre approche et vérifient qu'une cartographie et une localisation précise ne sont pas nécessaire pour une navigation intérieure utile.
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Dates and versions

tel-01426763 , version 1 (04-01-2017)
tel-01426763 , version 2 (23-01-2017)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01426763 , version 2

Cite

Suman Raj Bista. Indoor Navigation of Mobile Robots based on Visual Memory and Image-Based Visual Servoing. Robotics [cs.RO]. Universite de Rennes 1; Inria Rennes Bretagne Atlantique, 2016. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01426763v2⟩
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