Rejeu de chemin et localisation monoculaire : application du Visual SLAM sur carte peu dense en environnement extérieur contraint

Path rejection and monocular localization : Visual SLAM application on a low-density map in a constrained outdoor environment

• Auteur / Autrice : Thomas Féraud
• Direction : Roland Chapuis
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Vision pour la Robotique
• Date : Soutenance le 09/12/2011
• Etablissement(s) : Clermont-Ferrand 2
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : LAboratoire des Sciences et Matériaux pour l’Electronique, et d’Automatique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : (LASMEA) Laboratoire des sciences et matériaux pour l'électronique et d'automatique
• Jury : Président / Présidente : Michel Devy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : François Charpillet, David Filliat, Udo Frese, Romuald Aufrère, Paul Checchin
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : François Charpillet, David Filliat, Udo Frese

Mots clés

Mots clés contrôlés

Kalman, Filtrage de

Vision artificielle (robotique)

Robots mobiles

Mots clés libres

Filtre de Kalman

Cartographie

SLAM

Localisation

Traitement de l'image

Perception multi-sensorielle

Robotique mobile

Fusion de données

Reconstruction de trajectoire

Kalman filter

Mapping process

SLAM

Localization

Image processing

Multi-sensor perception

Mobile robotic

Data fusion

Trajectory reconstruction

Résumé

Dans le cadre de la robotique mobile en environnement extérieur, les concepts de localisation et de perception sont au coeur de toute réalisation. Aussi, les travaux menés au sein de cette thèse visent à rendre plus robustes des processus de localisation existants sans pour autant augmenter de manière notable leur complexité. La problématique proposée place un robot au sein d'un environnement potentiellement dangereux avec pour objectif de suivre une trajectoire établie comme sécurisée avec une carte aussi simple que possible. De plus, des contraintes fortes sont imposées tant dans la réalisation (système peu onéreux, indétectable) que dans le résultat (une exécution temps-réel et une localisation en permanence dans une tolérance de 10 cm autour de la trajectoire de référence). Le capteur extéroceptif choisi pour mener à bien ce projet est une caméra tandis que l'estimation de la pose du véhicule à chaque instant est réalisée par un filtre de Kalman dans sa version étendue. Les principaux problèmes d'estimation résident dans la non-linéarité des modèles d'observation et les contributions apportées apportent quelques solutions : - une méthode de calcul exacte de la propagation des incertitudes de l'espace monde vers l'espace capteur (caméra) ; - une méthode de détection des principaux cas de divergence du filtre de Kalman dans le calcul de la phase de mise à jour ; - une méthode de correction du gain de Kalman. Ce projet avait deux objectifs : réaliser une fonction de localisation répondant aux contraintes fortes préalablement évoquées, et permettre à un véhicule de quitter temporairement la trajectoire de référence, suite à la prise en main de l'opérateur pour ensuite reprendre le cours normal de sa mission au plus près de la trajectoire de référence. Ce deuxième volet fait intervenir un cadre plus large dans lequel il faut, en plus de la localisation, cartographier son environnement. Cette problématique, identifiée par l'acronyme SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), fait le lien avec les deux dernières contributions de ces travaux de thèse : - une méthode d'initialisation des points qui constitueront la carte SLAM ; - une méthode pour maintenir la cohérence entre la carte de référence et la carte SLAM. Des résultats sur des données réelles, étayant chacune des contributions, sont présentés et illustrent la réalisation des deux principaux objectifs.

In the context of outdoor mobile robotics, concepts of localization and perception are central to any achievement. Also, the work in this thesis improves an existing localization process more robust without signicantly increasing their complexity. The proposed problematic addresses a robot in a potentially dangerous field with the aim to follow a path established as safe with a map as simple as possible. In addition, strong constraints are imposed as in the realization (inexpensive system, undetectable) as in the result (a real-time process execution and a localization continuously within a tolerance of 10 cm closed to the reference trajectory). The exteroceptive sensor chosen to carry this project is a camera while the pose estimation of the vehicle at each moment is achieved with an Extended Kalman filter. The main estimation problems are due to the non-linearity of the models and contributions provide some solutions : - an exact calculation method of the propagation of uncertainties in space world into space sensor (camera) ; - a method to detect the main event of a divergence of the update step of the Kalman filter ; - a method to correct the Kalman gain. This project had two objectives : to achieve a localization function with respect to strong constraints previously mentioned, and allow a vehicle to leave temporarily the reference trajectory, while the operator modify the robot trajectory and then resume the normal course of its mission to the reference path. This second part involves a broader context in which it is necessary, in addition to the localization, to map the environment. This problem, identifed by the acronym SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), made the connection with the last two contributions of this thesis work : - an initialization method of the points which will constitute the SLAM map ; - a method to maintain consistency between the reference map and the SLAM map. Results on real data, supporting each contribution, are presented and illustrate the realization of the two main objectives.