Co-design of architectures and algorithms for mobile robot localization and model-based detection of obstacles
Co-conception d'architectures et d'algorithmes pour la localisation de robots mobiles et la détection d'obstacles basée sur des modèles
Résumé
An autonomous mobile platform is endowed with a navigational system which must contain multiple functional bricks: perception, localization, path planning and motion control. As soon as such a robot or vehicle moves in a crowded environment, it continously loops several tasks in real time: sending reference values to motors’ actuators, calculating its position in respect to a known reference frame and detection of potential obstacles on its path. Thanks to semantic richness provided by images and to low cost of visual sensors, these tasks often exploit visual cues. Other embedded systems running on these mobile platforms thus demand for an additional integration of high-speed embeddable processing systems capable of treating abundant visual sensorial input in real-time. Moreover, constraints influencing the autonomy of the mobile platform impose low power consumption. This thesis proposes SOPC (System on a Programmable Chip) architectures for efficient embedding of vison-based localization and obstacle detection tasks in a navigational pipeline by making use of the software/hardware co-design methodology. The obtained results are equivalent or better in comparison to state-of-the-art for both EKF-SLAM based visual odometry: regarding the local map size management containing seven-dimensional landmarks and model-based detection-by-identification obstacle detection: algorithmic precision over execution speed metric.
Un véhicule autonome ou un robot mobile est équipé d’un système de navigation qui doit comporter plusieurs briques fonctionnelles pour traiter de perception, localisation, planification de trajectoires et locomotion. Dès que ce robot ou ce véhicule se déplace dans un environnement humain dense, il exécute en boucle et en temps réel plusieurs fonctions pour envoyer des consignes aux moteurs, pour calculer sa position vis-à-vis d’un repère de référence connu, et pour détecter de potentiels obstacles sur sa trajectoire; du fait de la richesse sémantique des images et du faible coût des caméras, ces fonctions exploitent souvent la vision. Les systèmes embarqués sur ces machines doivent alors intégrer des cartes assez puissantes pour traiter des données visuelles en temps réel. Par ailleurs, les contraintes d’autonomie de ces plateformes imposent de très faibles consommations énergétiques. Cette thèse proposent des architectures de type SOPC (System on Programmable Chip) con¸cues par une méthodologie de co-design matériel/logiciel pour exécuter de manière efficace les fonctions de localisation et de détection des obstacles à partir de la vision. Les résultats obtenus sont équivalents ou meilleurs que l’état de l’art, concernant la gestion de la carte locale d’amers pour l’odométrie-visuelle par une approche EKF-SLAM, et le rapport vitesse d’exécution sur précision pour ce qui est de la détection d’obstacles par identification dans les images d’objets (piétons, voitures...) sur la base de modèles appris au préalable.
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