Robust visual detection and tracking of complex objects: applications to space autonomous rendezvous and proximity operations

Antoine Petit 1
1 Lagadic - Visual servoing in robotics, computer vision, and augmented reality
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
Résumé : Dans cette thèse nous traitons le problème de localiser un object connu par vision artificielle, de manière complète, précise et intègre, en utilisant une caméra monoculaire, ce qui constitue un problème majeur dans des domaines comme la robotique. L'attention est ici portée sur des applications de robotique spatiale, dans le but de concevoir un système de localisation visuelle pour des opérations de rendez-vous spatial autonome. Deux aspects principaux du problème sont abordés: celui de la localisation initiale de l'objet ciblé, puis celui du suivi de cet objet image par image, donnant la pose complète entre la caméra et l'objet, connaissant son modèle 3D. Pour la détection, l'estimation de pose est basée sur une segmentation de l'objet en mouvement et sur une procédure probabiliste d'appariement et d'alignement basée contours de vues synthétiques de l'objet avec une séquence d'images initiales. Pour la phase de suivi, l'estimation de pose repose sur un algorithme de suivi basé modèle 3D, pour lequel nous proposons trois types de primi-tives visuelles, dans l'idée de décrire l'objet considéré par ses contours, sa silhouette et par un ensemble de points d'intérêts. L'intégrité du système de localisation est évaluée en propageant l'incertitude sur les primitives visuelles. Cette incertitude est par ailleurs utilisée au sein d'un filtre de Kalman sur les paramètres de vitesse. Des tests qualitatifs et quantitatifs ont été réalisés, sur des données synthétiques et réelles, avec notamment des conditions d'image difficiles, montrant ainsi l'efficacité et les avantages des différentes contributions proposées, et leur validité dans un contexte de rendezvous spatial.
Type de document :
Thèse
Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université Rennes 1, 2013. English
Liste complète des métadonnées

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00931604
Contributeur : Eric Marchand <>
Soumis le : mercredi 15 janvier 2014 - 15:03:51
Dernière modification le : vendredi 20 octobre 2017 - 01:13:34
Document(s) archivé(s) le : samedi 8 avril 2017 - 16:24:45

Fichier

Identifiants

  • HAL Id : tel-00931604, version 1

Citation

Antoine Petit. Robust visual detection and tracking of complex objects: applications to space autonomous rendezvous and proximity operations. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université Rennes 1, 2013. English. 〈tel-00931604v1〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

161

Téléchargements de fichiers

344