Modélisation d'objets 3D par construction incrémentale d'un maillage triangulaire, dans un contexte robotique
Abstract
This work treats the modelisation of 3D objects and environments from sensor data given by laser or stereo useful in . The modelisation process has several parts, that have been studied. To begin with, the acquired views of the object taken from different points are registered using the known "iteration closest point", ICP, method, which has been adapted to specific needs and can use extracted information of the image like edge, surface or subsampling in order to reduce calculation time. This process can be applied incrementally or by pairs. The following step is the data fusion of the resulting registered images executed incrementally or at the end of the registration process. The chosen method was based on the "ball pivoting algorithm", that has the features to mesh irregular points, to extract planes simultaneously and to recycle existing mesh structures. In addition we have studied also the problem that arises in the sensor position for the view acquisition, better known as "next-best-view", in order to optimise the views needed to describe an object and reduce the convergence problems in the registration process. Finally we arrive to a set of tools to create a geometric model from an acquired object of the real world.
Cette thèse traite de la modélisation 3D d'un objet à partir de données sensorielles obtenues par des capteurs laser ou stéréoscopiques. Ce processus nécessite plusieurs étapes, étudiées durant la thèse; chacune fait l'objet d'un chapitre du manuscrit. La première phase consiste à acquérir des données sensorielles depuis divers points de vue: nous avons exploité les nombreuses données 3D disponibles sur le Web, mais nous avons aussi testé nos algorithmes sur des données 3D denses acquises par stéréovision; nous avons pour ce faire, exploité et analysé des méthodes de calibrage et de stéréovision préexistantes dans notre laboratoire. Les nuages de points 3D de chaque image sont ensuite recalés par un algorithme de type ICP "Iteration Closest Point"; afin de réduire le temps de calcul, la méthode a été adaptée pour utiliser des informations spécifiques des images comme les points de contour ou les sommets d'un maillage local plus ou moins sous-échantillonné. Nous comparons deux stratégies: recalage entre images successives ou recalage incrémental, entre l'image courante et le modèle courant. Les méthodes proposées ont été évaluées et comparées selon différents critères: temps d'exécution, sensibilité à l'estimée initiale, à la résolution... La méthode de recalage a également été testée afin de recaler des coupes laser acquises par un robot mobile évoluant dans un environnement intérieur. La partie suivante est la fusion des vues issues du recalage pour obtenir un seul modèle après chaque recalage incrémental ou à la fin du processus de recalage. La représentation choisie est un maillage triangulaire. Ce maillage est construit par une version adaptée de l'algorithme de la boule pivotante, ou "Ball Pivoting Algorithm" (BPA), proposé initialement par l'équipe de G.Taubin: nous avons choisi cette méthode car elle permet la construction d'un maillage à partir de points 3D ayant une distribution et une précision non uniforme. Notre version de BPA effectue la segmenta tion simultanée des surfaces et le recyclage des maillages existants. Le maillage obtenu est comparé avec ceux construits par déformation d'une surface active. Dans un contexte Robotique, nous avons étudié le problème de la planification des positions du capteur pour la prise des vues, problème plus connu sous le nom de "Next Best View". Le but est la minimisation du nombre de vues nécessaires pour modéliser un objet, tout en favorisant la convergence du processus du recalage. Nous avons poursuivi d'abord des travaux fondés sur l'optimisation d'une fonction d'utilité; du fait de problèmes de convergence, une méthode plus simple a été mise en oeuvre dans le cas particulier de la modélisation d'un objet posé sur une table, par un capteur stéréo monté sur un bras manipulateur mobile. Finalement toutes ces méthodes ont été validées, d'abord sur des données de synthèse pour les analyser, puis sur des données précises acquises par télémétrie laser ou profilométrie, et enfin sur des données que nous avons acquises par stéréo dans le monde réel.
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