Thèse soutenue

Affinement de relevés laser mobiles issus de LIDARs multi-couches

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Auteur / Autrice : Houssem Nouira
Direction : François GouletteJean-Emmanuel Deschaud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique temps réel, robotique et automatique
Date : Soutenance le 20/04/2017
Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
Laboratoire : Centre de robotique (Paris)
Jury : Président / Présidente : David Filliat
Examinateurs / Examinatrices : François Goulette, Jean-Emmanuel Deschaud, Bruno Vallet
Rapporteurs / Rapporteuses : Paul Checchin, Simon Lacroix

Résumé

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Les Systèmes Mobiles de Cartographie basés LIDAR permettent d’obtenir des cartes 3D de l’environnement, qui sont géo-référencées grâce à d’autres capteurs embarqués sur le véhicule : GPS, centrale inertielle, ou encore odomètre sont de tels capteurs qui permettent de localiser le véhicule mobile pendant la campagne d’acquisition. Toutefois, ces cartes manquent de précisions et un affinage des cartes est essentiel dans de nombreux cas d’applications où une précision fine est requise sur les cartes 3D, comme pour des applications de classifications par exemple.Lors de la création de cartes 3D géoréférencées,les données sont tout d’abord acquises par le capteur LIDAR et référencées dans le repère cartésien du laser à l’aide d’un calibrage intrinsèque du capteur d’acquisition. Ensuite, un calibrage extrinsèque du capteur permet de caractériser la transformation entre le capteur et le véhicule, et permet de référencer les données dans le repère « body», lié au véhicule d’acquisition. Enfin, avec la trajectoire du véhicule obtenue en fusionnant les données issues des GPS, centrale inertielle et odomètre, il est possible de géoréférencer les données lasers.Nous proposons dans cette thèse d’affiner les relevés laser issus d’acquisitions effectuées à l’aide d’un véhicule mobile de cartographie, en optimisant plusieurs paramètres différents qui entrent en compte dans le géoréférencement des données. Nous nous sommes intéressés à l’affinement des nuages de points par optimisation des paramètres decalibrage extrinsèque dans un premier temps, puis par optimisation des paramètres de calibrage intrinsèque, et enfin par optimisation des paramètres de translations liés à la trajectoire du véhicule mobile.