A Robust Descriptor for Tracking Vertical Lines in Omnidirectional Images and its Use in Mobile Robotics

International audienceIn this paper we introduce a robust descriptor for matching vertical lines among two or more images from an omnidirectional camera. Furthermore, in order to make such a descriptor usable in the framework of indoor mobile robotics, this paper introduces a new simple strategy to extrinsically self-calibrate the omnidirectional sensor with the odometry reference system. In the first part of this paper we describe how to build the feature descriptor.We show that the descriptor is very distinctive and is invariant to rotation and slight changes in illumination. The robustness of the descriptor is validated through real experiments on a wheeled robot. The second part of the paper is devoted to the extrinsic self-calibration of the camera with the odometry reference system. We show that by implementing an extended Kalman filter that fuses the information from the visual features with the odometry, it is possible to extrinsically and automatically calibrate the camera while the robot is moving. In particular, it is theoretically shown that only one feature suffices to perform the calibration. Experimental results validate the theoretical contributions

Modeling the environment with egocentric vision systems

Cada vez más sistemas autónomos, ya sean robots o sistemas de asistencia, están presentes en nuestro día a día. Este tipo de sistemas interactúan y se relacionan con su entorno y para ello necesitan un modelo de dicho entorno. En función de las tareas que deben realizar, la información o el detalle necesario del modelo varía. Desde detallados modelos 3D para sistemas de navegación autónomos, a modelos semánticos que incluyen información importante para el usuario como el tipo de área o qué objetos están presentes. La creación de estos modelos se realiza a través de las lecturas de los distintos sensores disponibles en el sistema. Actualmente, gracias a su pequeño tamaño, bajo precio y la gran información que son capaces de capturar, las cámaras son sensores incluidos en todos los sistemas autónomos. El objetivo de esta tesis es el desarrollar y estudiar nuevos métodos para la creación de modelos del entorno a distintos niveles semánticos y con distintos niveles de precisión. Dos puntos importantes caracterizan el trabajo desarrollado en esta tesis: - El uso de cámaras con punto de vista egocéntrico o en primera persona ya sea en un robot o en un sistema portado por el usuario (wearable). En este tipo de sistemas, las cámaras son solidarias al sistema móvil sobre el que van montadas. En los últimos años han aparecido muchos sistemas de visión wearables, utilizados para multitud de aplicaciones, desde ocio hasta asistencia de personas. - El uso de sistemas de visión omnidireccional, que se distinguen por su gran campo de visión, incluyendo mucha más información en cada imagen que las cámara convencionales. Sin embargo plantean nuevas dificultades debido a distorsiones y modelos de proyección más complejos. Esta tesis estudia distintos tipos de modelos del entorno: - Modelos métricos: el objetivo de estos modelos es crear representaciones detalladas del entorno en las que localizar con precisión el sistema autónomo. Ésta tesis se centra en la adaptación de estos modelos al uso de visión omnidireccional, lo que permite capturar más información en cada imagen y mejorar los resultados en la localización. - Modelos topológicos: estos modelos estructuran el entorno en nodos conectados por arcos. Esta representación tiene menos precisión que la métrica, sin embargo, presenta un nivel de abstracción mayor y puede modelar el entorno con más riqueza. %, por ejemplo incluyendo el tipo de área de cada nodo, la localización de objetos importantes o el tipo de conexión entre los distintos nodos. Esta tesis se centra en la creación de modelos topológicos con información adicional sobre el tipo de área de cada nodo y conexión (pasillo, habitación, puertas, escaleras...). - Modelos semánticos: este trabajo también contribuye en la creación de nuevos modelos semánticos, más enfocados a la creación de modelos para aplicaciones en las que el sistema interactúa o asiste a una persona. Este tipo de modelos representan el entorno a través de conceptos cercanos a los usados por las personas. En particular, esta tesis desarrolla técnicas para obtener y propagar información semántica del entorno en secuencias de imágen

Omnidirectional Vision Based Topological Navigation

Goedemé T., Van Gool L., ''Omnidirectional vision based topological navigation'', Mobile robots navigation, pp. 172-196, Barrera Alejandra, ed., March 2010, InTech.status: publishe

A comparative evaluation of interest point detectors and local descriptors for visual SLAM

Abstract In this paper we compare the behavior of different interest points detectors and descriptors under the conditions needed to be used as landmarks in vision-based simultaneous localization and mapping (SLAM). We evaluate the repeatability of the detectors, as well as the invariance and distinctiveness of the descriptors, under different perceptual conditions using sequences of images representing planar objects as well as 3D scenes. We believe that this information will be useful when selecting an appropriat

Interest point detectors for visual SLAM

In this paper we present several interest points detectors and we analyze their suitability when used as landmark extractors for vision-based simultaneous localization and mapping (vSLAM). For this purpose, we evaluate the detectors according to their repeatability under changes in viewpoint and scale. These are the desired requirements for visual landmarks. Several experiments were carried out using sequence of images captured with high precision. The sequences represent planar objects as well as 3D scenes

High-Precision Localization Using Ground Texture

Location-aware applications play an increasingly critical role in everyday life. However, satellite-based localization (e.g., GPS) has limited accuracy and can be unusable in dense urban areas and indoors. We introduce an image-based global localization system that is accurate to a few millimeters and performs reliable localization both indoors and outside. The key idea is to capture and index distinctive local keypoints in ground textures. This is based on the observation that ground textures including wood, carpet, tile, concrete, and asphalt may look random and homogeneous, but all contain cracks, scratches, or unique arrangements of fibers. These imperfections are persistent, and can serve as local features. Our system incorporates a downward-facing camera to capture the fine texture of the ground, together with an image processing pipeline that locates the captured texture patch in a compact database constructed offline. We demonstrate the capability of our system to robustly, accurately, and quickly locate test images on various types of outdoor and indoor ground surfaces