Linear research and data fusion by beam adjustment : application to vision localization
Recherche linéaire et fusion de données par ajustement de faisceaux : application à la localisation par vision
Résumé
The works presented in this manuscript are in the field of computer vision, and tackle the problem of real-time vision based localization and 3D reconstruction. In this context, the trajectory of a camera and the 3D structure of the filmed scene are initially estimated by linear algorithms and then optimized by a nonlinear algorithm, bundle adjustment. The thesis first presents a new technique of line search, dedicated to the nonlinear minimization algorithms used in Structure-from-Motion. The proposed technique is not iterative and can be quickly installed in traditional bundle adjustment frameworks. This technique, called Global Algebraic Line Search (G-ALS), and its two-dimensional variant (Two way-ALS), accelerate the convergence of the bundle adjustment algorithm. The approximation of the reprojection error by an algebraic distance enables the analytical calculation of an effective displacement amplitude (or two amplitudes for the Two way-ALS variant) by solving a degree 3 (G-ALS) or 5 (Two way-ALS) polynomial. Our experiments, conducted on simulated and real data, show that this amplitude, which is optimal for the algebraic distance, is also efficient for the Euclidean distance and reduces the convergence time of minimizations. One difficulty of real-time tracking algorithms (monocular SLAM) is that the estimated trajectory is often affected by drifts : on the absolute orientation, position and scale. Since these algorithms are incremental, errors and approximations are accumulated throughout the trajectory and cause global drifts. In addition, a tracking vision system can always be dazzled or used under conditions which prevented temporarily to calculate the location of the system. To solve these problems, we propose to use an additional sensor measuring the displacement of the camera. The type of sensor used will vary depending on the targeted application (an odometer for a vehicle, a lightweight inertial navigation system for a person). We propose to integrate this additional information directly into an extended bundle adjustment, by adding a constraint term in the weighted cost function. We evaluate three methods (based on machine learning or regularization) that dynamically select the weight associated to the constraint and show that these methods can be used in a real time multi-sensor SLAM, and validate them with different types of constraint on the orientation or on the scale. Experiments conducted on real video sequences show that this technique of constrained bundle adjustment reduces the drifts observed with the classical vision algorithms and improves the global accuracy of the positioning system.
Les travaux présentés dans ce manuscrit concernent le domaine de la localisation et la reconstruction 3D par vision artificielle. Dans ce contexte, la trajectoire d’une caméra et la structure3D de la scène filmée sont initialement estimées par des algorithmes linéaires puis optimisées par un algorithme non-linéaire, l’ajustement de faisceaux. Cette thèse présente tout d’abord une technique de recherche de l’amplitude de déplacement (recherche linéaire), ou line search pour les algorithmes de minimisation itérative. La technique proposée est non itérative et peut être rapidement implantée dans un ajustement de faisceaux traditionnel. Cette technique appelée recherche linéaire algébrique globale (G-ALS), ainsi que sa variante à deux dimensions (Two way-ALS), accélèrent la convergence de l’algorithme d’ajustement de faisceaux. L’approximation de l’erreur de reprojection par une distance algébrique rend possible le calcul analytique d’une amplitude de déplacement efficace (ou de deux pour la variante Two way-ALS), par la résolution d’un polynôme de degré 3 (G-ALS) ou 5 (Two way-ALS). Nos expérimentations sur des données simulées et réelles montrent que cette amplitude, optimale en distance algébrique, est performante en distance euclidienne, et permet de réduire le temps de convergence des minimisations. Une difficulté des algorithmes de localisation en temps réel par la vision (SLAM monoculaire) est que la trajectoire estimée est souvent affectée par des dérives : dérives d’orientation, de position et d’échelle. Puisque ces algorithmes sont incrémentaux, les erreurs et approximations sont cumulées tout au long de la trajectoire, et une dérive se forme sur la localisation globale. De plus, un système de localisation par vision peut toujours être ébloui ou utilisé dans des conditions qui ne permettent plus temporairement de calculer la localisation du système. Pour résoudre ces problèmes, nous proposons d’utiliser un capteur supplémentaire mesurant les déplacements de la caméra. Le type de capteur utilisé varie suivant l’application ciblée (un odomètre pour la localisation d’un véhicule, une centrale inertielle légère ou un système de navigation à guidage inertiel pour localiser une personne). Notre approche consiste à intégrer ces informations complémentaires directement dans l’ajustement de faisceaux, en ajoutant un terme de contrainte pondéré dans la fonction de coût. Nous évaluons trois méthodes permettant de sélectionner dynamiquement le coefficient de pondération et montrons que ces méthodes peuvent être employées dans un SLAM multi-capteur temps réel, avec différents types de contrainte, sur l’orientation ou sur la norme du déplacement de la caméra. La méthode est applicable pour tout autre terme de moindres carrés. Les expérimentations menées sur des séquences vidéo réelles montrent que cette technique d’ajustement de faisceaux contraint réduit les dérives observées avec les algorithmes de vision classiques. Ils améliorent ainsi la précision de la localisation globale du système.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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