Vision par Ordinateur et Robotique d'Assistance : application au projet M.A.R.H. , Mobile Autonome Robotisé pour Handicapés

A computer vision and assistive robotics : application for A.R.M.H. project, Autonomous and Robotized Mobile for Handicapped

• Auteur / Autrice : Mohamed Moncef Ben Khelifa
• Direction : Patrick Abellard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Électronique, microélectronique, robotique
• Date : Soutenance en 2001
• Etablissement(s) : Toulon
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université du Sud Toulon-Var. UFR de Sciences et Techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dispositifs optoélectroniques

Mesures physiques

Géométrie euclidienne

Capteurs optiques

Neuroophtalmologie

Vision artificielle (robotique)

Résumé

Les systèmes Robotiqucs d'assistance aux personnes handicapées, visent à apporter une aide, par exemple au pilotage des fauteuils roulants robotisés, tout en répondant aux besoins d'aide à la planification de trajectoire, et à la navigation en utilisant des techniques de vision dynamique issues de la robotique mobile. Dans cette thèse nous avons ctudié les analogies qui existent entre la neuro-vision humaine et la vision artificielle dans le but de palier aux problèmes des déficits visuo-spatiaux chez des IMC sur fauteuils roulants. Dans un premier temps nous avons traité le problème de la détection des points d'intérêt par une implantation stable des lissages du signal avec des filtres Gaussiens suivie d'une approximation du maximum local à des positions non entières. Le détecteur ainsi développé nous a donné une précision sous-pixellique des points d'intérêt. La répétabilité de ce détecteur, nous a permis de calculer la géométrie épipolaire, qui est caractérisée par une meilleure stabilité de la matrice fondamentale, celle-ci jouant un rôle très important dans la recherche des primitives à apparier dans une séquence d'images. Une approche stratifiée de calibration projective, affine et Euclidienne a été utilisée dans le but d'autocalibrer une caméra CCD embarquée. La calibration affine nous a permis d'estimer une matrice slable de l'homographie du plan à l'infini, suivie d'une estimation des paramètres intrinsèques et extrinsèques en utilisant une calibration euclidienne basée sur la méthode de la conique absolue (équations de Kruppa simplifiées). Enfin, nous validons ces algorithmes par deux expériences : l'une consiste en une planification de trajectoire suivie d'une navigation le long d'un couloir, l'autre en l'évitement d'obstacles dans un environnement interne.

The assistance robotic systems aim at bringing a help to the handicapped people, for example, the piloting of the robotized travelling wheelchairs, while meeting the needs for planning aid of trajectory, and navigation by using techniques of dynamic vision. In this thesis we studied the analogies which exist between the human neuro-vision and the computer vision in order to overcome problems of the visuo-spacc deficits on travelling wheelchairs. Firstly, we treat the problem of the interest points detection by establishing a stable smoothing of the signal with Gaussien filters followed by an approximation of the local maximum with nonwhole positions. The developed detector leads to a subpixel precision of interest points. The repeatability of this detector, enabled us to calculate the epipolar geometry which is characterized by a stability of the undamental matrix, the last one plays a very significant role in the search of corresponding primitives in image sequences. A stratified calibration approach, has been used to the CCD camera self-calibration : The estimation of the infinite homographic matrix is based on affine calibration, and the estimation of the intrinsic and extrinsic parameters is performed by Euclidean calibration based on the absolute conic method (simplified Kruppa equations). Finally, we validate these algorithms by two experiments: one consists on planning trajectory followed by a navigation along a corridor, and the other one to avoid obstacles in indoor environment.