Localisation robuste d'un véhicule en environnement urbain à partir d'un système de stéréo-vision

Nicolas Simond 1
1 ICARE - Instrumentation, control and architecture of advanced robots
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
Résumé : Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la robotique mobile et plus précisément dans le cadre de la localisation de véhicules en environnement urbain. Notre tâche a consisté à extraire le maximum d'informations sur le déplacement d'un système de stéréo-vision non-calibré embarqué à bord d'un véhicule en s'appuyant sur l'environnement structuré que forme les rues. L'objectif de cette étude est d'estimer le déplacement d'un véhicule lorsque la configuration de l'environnement s'oppose à sa localisation par un système de géo-référencement satellitaire.

Une modélisation polyhédrique des rues qui forment l'environnement urbain de cette étude permet de segmenter trois plans principaux : la route et les façades verticales des bâtiments qui délimitent l'espace de navigation. La segmentation du plan de la route est facilitée par la matérialisation des voies de navigation et autres trottoirs ou terre-pleins, parallèles entre eux au premier plan, qui sont à l'origine dans les images de contours qui convergent vers un point de fuite dominant.

Les conditions d'illumination et la présence d'obstacles dynamiques qui obstruent le champ de vision compliquent la tâche de suivi des plans segmentés. L'emploi d'une paire stéréo permet à chaque nouvelle pose de déterminer quelles sont les régions des images qui correspondent aux plans segmentés en calculant l'homographie induite par chaque plan entre les deux images de la paire. Le déplacement du véhicule étant supposé plan, ses mouvements d'inclinaison et de lacet influent peu sur chacune des homographies estimées entre les images de la paire stéréo. Nous possédons ainsi un outil fiable de segmentation des plans principaux qui forment l'environnement.

L'estimation du déplacement entre deux poses de chaque caméra consiste à estimer l'homographie induite par le mouvement relatif du plan considéré. Le calcul est entrepris grâce à la mise en correspondance des primitives (points, droites) détectées dans les régions planaires segmentées. La précision et la fiabilité des résultats dépendent essentiellement de la répartition spatiale des primitives mises en correspondance.

L'introduction de la notion de super-homographie permet de robustifier les estimations des homographies en calculant de manière simultanée toutes les homographies induites par un même plan, observé dans plusieurs images. La redondance des contraintes imposées par le mouvement relatif des primitives coplanaires mises en correspondance améliore l'estimation du mouvement de la projection du plan dans les différentes images. L'apport de la super-homographie est double : elle permet de détecter d'éventuelles erreurs de mise en correspondance et fournit une estimée des coordonnées des primitives coplanaires avec une précision sub-pixellique. Lorsque la calibration de la paire stéréo est connue, la trajectographie du véhicule peut être estimée en décomposant l'homographie relative au mouvement d'une des caméras, extraite de la super-homographie.
Type de document :
Thèse
Automatique / Robotique. Université Nice Sophia Antipolis, 2005. Français
Liste complète des métadonnées

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00009694
Contributeur : Simond Nicolas <>
Soumis le : mercredi 6 juillet 2005 - 15:26:45
Dernière modification le : samedi 27 janvier 2018 - 01:31:01
Document(s) archivé(s) le : vendredi 2 avril 2010 - 21:56:48

Identifiants

  • HAL Id : tel-00009694, version 1

Collections

Citation

Nicolas Simond. Localisation robuste d'un véhicule en environnement urbain à partir d'un système de stéréo-vision. Automatique / Robotique. Université Nice Sophia Antipolis, 2005. Français. 〈tel-00009694〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

386

Téléchargements de fichiers

462