Cartographie dense basée sur une représentation compacte RGB-D dédiée à la navigation autonome

A compact RGB-D map representation dedicated to autonomous navigation

• Auteur / Autrice : Tawsif Ahmad Hussein Gokhool
• Direction : Patrick Rives
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 05/06/2015
• Etablissement(s) : Nice
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Lagadic
• Jury : Président / Présidente : El Mustapha Mouaddib
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Patrick Rives, El Mustapha Mouaddib, Pascal Vasseur, Frédéric Chausse, Noëlla Despré, Cédric Demonceaux, Alessandro Corrêa Victorino
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Vasseur, Frédéric Chausse

Mots clés

Mots clés contrôlés

Topométrie

Analyse du mouvement

Capteurs (technologie)

Mots clés libres

Capteurs RGB-D

SLAMvisuel

Odométrie visuelle

Carte topométrique

Images clés

Représentation dense

Association probabiliste

Fusion de données

RGB-D sensors

Visual SLAM

Visual odometry

Topometric map

Keyframe based map

Dense mapping

Probabilistic data association

Sensor fusion

Résumé

Dans ce travail, nous proposons une représentation efficace de l’environnement adaptée à la problématique de la navigation autonome. Cette représentation topométrique est constituée d’un graphe de sphères de vision augmentées d’informations de profondeur. Localement la sphère de vision augmentée constitue une représentation égocentrée complète de l’environnement proche. Le graphe de sphères permet de couvrir un environnement de grande taille et d’en assurer la représentation. Les "poses" à 6 degrés de liberté calculées entre sphères sont facilement exploitables par des tâches de navigation en temps réel. Dans cette thèse, les problématiques suivantes ont été considérées : Comment intégrer des informations géométriques et photométriques dans une approche d’odométrie visuelle robuste ; comment déterminer le nombre et le placement des sphères augmentées pour représenter un environnement de façon complète ; comment modéliser les incertitudes pour fusionner les observations dans le but d’augmenter la précision de la représentation ; comment utiliser des cartes de saillances pour augmenter la précision et la stabilité du processus d’odométrie visuelle.

Our aim is concentrated around building ego-centric topometric maps represented as a graph of keyframe nodes which can be efficiently used by autonomous agents. The keyframe nodes which combines a spherical image and a depth map (augmented visual sphere) synthesises information collected in a local area of space by an embedded acquisition system. The representation of the global environment consists of a collection of augmented visual spheres that provide the necessary coverage of an operational area. A "pose" graph that links these spheres together in six degrees of freedom, also defines the domain potentially exploitable for navigation tasks in real time. As part of this research, an approach to map-based representation has been proposed by considering the following issues : how to robustly apply visual odometry by making the most of both photometric and ; geometric information available from our augmented spherical database ; how to determine the quantity and optimal placement of these augmented spheres to cover an environment completely ; how tomodel sensor uncertainties and update the dense infomation of the augmented spheres ; how to compactly represent the information contained in the augmented sphere to ensure robustness, accuracy and stability along an explored trajectory by making use of saliency maps.