Position estimation for a mobile robot using monocular vision and odometry

We describe a localisation system for a robot moving in a known environment . Unlike the currently used methods for industrial robots, our approach does not require any beacons to be installed : the system uses odometry to estimate the vehicle position continuously, and corrects this estimation when necessary by identifying some objects of the environment through vision . These objects, used as landmarks, were previously recorded in a data base . The different parts of the system are presented particularly the way the uncertainty on odometry is updated and how prior knowledge (position estimation and data base) is employed to facilitate landmark identification. 7 cm on xy and I deg on the heading is the typical precision obtained in term of localisation .Nous présentons un système de localisation pour un robot mobile évoluant dans un environnement connu. La méthode, contrairement à celles actuellement utilisées dans l'industrie, ne nécessite pas l'équipement du site en balises : la position du robot est estimée à chaque instant par odométrie, et recalée périodiquement en repérant, à l'aide d'une caméra mobile montée sur le véhicule, des objets de l'environnement jouant le rôle d'amer. Ces objets sont répertoriés dans une base de données constituée au préalable. Les différentes composantes du système sont présentées : nous montrons en particulier comment l'incertitude sur la position du robot évolue avec les erreurs d'odométrie, et comment les connaissances a priori (position estimée, base de données) sont mises à profit pour identifier les amers. La précision typiquement obtenue en matière de localisation est de 7 cm selon xy et 1 deg en cap

A systematic approach to analytic determination of camera parameters by line features

[[abstract]]A systematic approach to camera parameter determination using line features is proposed. From a monocular camera image of space lines whose relative locations are known in advance, the corresponding image lines are extracted, from which the orientation and the position parameters of the camera can be determined. A convenient mathematical model is employed, based on which linear equations are constructed. This reduces the difficulty of solving the camera calibration problem, resulting in the possibility of deriving analytic solutions. This merit makes the proposed approach more useful for fast computation than other approaches requiring iterative computation. A systematic analysis of various combinations of line features is also included in order to meet various application situations. This makes the proposed approach more general than other approaches using specially-designed marks. It is shown that in general at least six line correspondences are required for analytic determination of the camera orientation parameters, but the relation of line coplanarity, parallelism, or orthogonality can be used to reduce the number of line correspondences further to three, and the relation of pencil grouping can be used to reduce that to five. And no matter what relation exists between space lines, the camera position parameters can be determined linearly by the use of only three line correspondences. Since the information of image point positions are not involved in the solutions and space lines can be extracted more accurately than space points, the approach in general will yield better results than other approaches using point landmarks. Experimental results with average location error percentages less than 5% prove the feasibility of the proposed approach

Caracterización y optimización del proceso de calibrado de cámaras basado en plantilla bidimensional

El procedimiento de calibrado de una cámara acaba siendo un paso necesario para la obtención de información 3D del entorno a partir de imágenes 2D del mismo. Existen diferentes técnicas las cuales se basan en fotogrametría o autocalibración. Los métodos basados en fotogrametría capturan una imagen de una escena conocida compuesta por una plantilla tridimensional, bidimensional o unidimensional. Las técnicas de auto calibración se basan en la obtención de varias imágenes de una misma escena aprovechando la rigidez de la misma para establecer restricciones que permitan realizar la calibración de la cámara. Como resultado de la calibración de la cámara se obtienen los parámetros intrínsecos y extrínsecos de la misma. La obtención de todos los parámetros de la cámara mediante calibración, no es exacta debido a imprecisiones que perturban el proceso. Estas imprecisiones surgen por imperfecciones constructivas de las lentes, desalineamientos mecánicos de las mismas o del sensor, y también por procesar la imagen y obtener posiciones de los puntos dentro de ellas. Los resultados dependen tanto de la plantilla de calibración utilizada, como del algoritmos para resolverla, así como del tratamiento previo que se les pueda realizar a los datos. Desde el punto de vista que es imposible obtener una valor exacto para cada uno de los parámetros de la cámara, resulta interesante obtener un intervalo. Estas incertidumbres asociadas a los parámetros de la cámara permitirán mejorar los procedimientos de reconstrucción 3D y de medida que se realicen a partir de los mismos. También, a la hora de calibrar una cámara surgen preguntas acerca del algoritmo o plantilla a utilizar, nº de puntos a colocar en la plantilla, nº de imágenes a tomar de la misma, así como las posiciones y orientaciónes desde las que tomar las imágenes. Esta tesis pretende dar respuesta a todas estas cuestiones. En primer lugar se adopta el método de calibración que mejor resultados obtiene basándose en los métodos eRicolfe Viala, C. (2006). Caracterización y optimización del proceso de calibrado de cámaras basado en plantilla bidimensional [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1858Palanci