Imaging sensors in underwaters robotics: present and future trends

The two main visual sensors in underwater robotics are sonar and video. In a first part, we present the fundamentals of acoustic imagery. If some technics are well known, others, like synthetic aperture antenna, interferometry and parametric array are still research topics. In a second part, acoustic image processing techniques are presented. They are mainly applied to sea bottom characterization and robot navigation. The third part addresses video technology and processing. This sensor is complementary to sonar, due to its high resolution and the ease of interpretation of the images.Les deux principaux instruments utilisés comme capteurs de perception en robotique sous-marine sont le sonar et la vidéo. Dans une première partie, nous présentons les principes utilisés en imagerie acoustique. Si certaines techniques sont classiques, d'autres, telles que l'antenne synthétique, l'interférométrie et l'antenne paramétrique sont encore du domaine de la recherche appliquée. Dans une seconde partie, les applications de l'imagerie acoustique sont évoquées. Elles sont essentiellement axées sur la caractérisation des fonds sous-marins et sur l'aide que l'image peut apporter à la navigation du robot. Enfin, la troisième partie évoque les technologies et les traitements vidéo. Ce capteur s'avère très complémentaire du sonar grâce à sa haute résolution et à la facilité d'interprétation des images

Reconstruction de trajectoires de cibles mobiles en imagerie RSO aéroportée

Circular SAR imagery brings a lot of information concerning the illuminated scenes and the moving targets. Objects may be seen from any angle, and the continuity of the illumination allows generating a lot of successive images from the same scene. In the scope of this thesis, we develop a moving target trajectory reconstruction methodology using circular SAR imagery, and we study the performances of this methodology. We have first measured the apparent coordinates of the moving targets on SAR images, and also the defocusing parameter of the targets. This enables us to obtain information concerning target movement, especially the velocity and the acceleration. We then used these measurements to develop a non-linear system that makes the link between the apparent trajectories of the moving targets and the real ones. We have shown, by a mathematical and numerical analysis of the robustness, that only a model of moving target with constant velocity enables us to obtain accurate trajectory reconstructions from a sufficient angular span. Then, we have studied the azimuth resolution influence on the reconstruction accuracy. In order to achieve this, we have theoretically estimated the measurement accuracy and the corresponding reconstruction accuracy. We have highlighted the existence of an optimal azimuth resolution, depending on the target radiometry and on the validity of the two target models. Finally, we have validated the method on two real data sets on X-Band acquired by SETHI and RAMSES NG, the ONERA radar systems, and confirmed the theoretical analyses of its performances.L’imagerie RSO circulaire aéroportée permet d’obtenir de nombreuses informations sur les zones imagées et sur les cibles mobiles. Les objets peuvent être observés sous plusieurs angles, et l’illumination continue d’une même scène permet de générer plusieurs images successives de la même zone. L’objectif de cette thèse est de développer une méthode de reconstruction de trajectoire de cibles mobiles en imagerie RSO circulaire monovoie, et d’étudier les performances de la méthode proposée. Nous avons tout d’abord mesuré les coordonnées apparentes des cibles mobiles sur les images RSO et leur paramètre de défocalisation. Ceci permet d’obtenir des informations de mouvement des cibles, notamment de vitesse et d’accélération. Nous avons ensuite utilisé ces mesures pour définir un système d’équations non-linéaires permettant de faire le lien entre les trajectoires réelles des cibles mobiles et leurs trajectoires apparentes. Par une analyse mathématique et numérique de la stabilité de ce système, nous avons montré que seul un modèle de cible mobile avec une vitesse constante permet de reconstruire précisément les trajectoires des cibles mobiles, sous réserve d’une excursion angulaire suffisante. Par la suite, nous avons étudié l’influence de la résolution des images sur les performances de reconstruction des trajectoires, en calculant théoriquement les précisions de mesure et les précisions de reconstruction qui en découlent. Nous avons mis en évidence l’existence théorique d’une résolution azimutale optimale, dépendant de la radiométrie des cibles et de la validité des modèles étudiés. Finalement nous avons validé la méthode développée sur deux jeux de données réelles

Analyse de la déformation récente dans l'Atlas méridional de la Tunisie par géomorphométrie et Interférométrie Radar (DInSAR)

Dans ce travail, nous proposons de localiser, caractériser et quantifier les déformations topographiques en liaison avec le contexte sismo-tectonique, sans exclure les actions anthropiques, de l Atlas méridional de la Tunisie. L analyse sismo-tectonique et le calcul des paramètres morphométriques du relief nous ont permis de distinguer les structures (eg., J. Ben Younes, J Bou Ramli, J. Orbata) qui ont subi préalablement des déformations récentes dues principalement à la réactivation des failles, essentiellement la faille de Gafsa. Dans un autre volet, l analyse et le traitement de 17 images radar (ERS 1 et 2) couvrant l Atlas méridional de la Tunisie, grâce à l'interférométrie différentielle (DInSAR), n a pas révélé des déplacements topographiques liés au contexte géodynamique. Par contre, cette technique nous a permis de déterminer une subsidence locale dans la région de Moulares, que nous interprétons comme une conséquence de l'exploitation des mines souterraines de phosphates. Enfin, la compilation des résultats des différentes analyses nous a permis de suggérer l établissement d un réseau GPS de surveillance géodynamique dans la zone d étude, afin de mieux quantifier la déformation dans la région et à préciser la cartographie sismique et enfin à mieux évaluer l aléa sismiqueIn this work, we propose to locate, characterize and quantify the topographic deformations linked to the seismotectonic context, including anthropogenic actions of the southern Atlas of Tunisia. The seismotectonic analyses and the calculation of Landscape morphometric parameters enabled us to distinguish the structures of J. Ben Younes, J Bou Ramli and J. Orbata, , which have experienced recent deformations caused principally by the reactivation of faults, essentially the fault of Gafsa. In another part, the analyses and treatment of 17 radar images (ERS 1 and 2) covering the southern Atlas of Tunisia, using the differential interferometric method (DInSAR), have showed no active neotectonic displacement (associated with topographic geodynamic context). Neverheless, this technique allowed us to determine local subsidence in the region of Moulares, which is interpreted as a consequence of underground mining exploration of phosphates. Finally, the compilation of results of different tests allowed us to suggest the establishment of a monitoring geodynamic GPS network in the study area to better quantify the deformation in the southern Tunisia and to clarify the active faults and the seismic mapping in order to better assess seismic hazardPARIS-EST-Université (770839901) / SudocSudocFranceF

Radar ULB pour la vision à travers les murs : mise au point d'une chaîne de traitement de l'information d'un radar imageur

This report is focused on Through-the-wall surveillance (TTS) using UWB radar, with the objective of developing a complete information processing pipeline (IPP) which can be used by different types of imaging radar. To do this, we want to take into account any a priori information, nor on the target, or their environmental context. In addition, the IPP must meet criteria of adaptability and modularity to process information from two types of radar, including pulsed and FMCW developed in two projects that are part of the work of this thesis. Radar imaging is an important point in this context ; we approach it by combining backprojection and trilateration algorithms and show the improvement with the use of a CFAR detector taking into account the shape of the targets signatures.The development of the IPP is our main contribution. The flow of radar images obtained is divided into two parts. The first dynamic sequence contains moving targets are tracked by a multiple hypothesis approach. The second static sequence contains stationary targets and interior walls that are highlighted by Radon transformbases approach. We developed a simulator operating in time and frequency domain to design the algorithms of the IPP and test their robustness. Several simulated scenarios and experimental measurements show that our IPP is relevant and robust. It is thus validated for both radar systems.Nous nous intéressons dans cette thèse à la vision à travers les murs (VTM) par radar ULB, avec comme objectif la mise au point d’une chaîne de traitement de l’information (CTI) complète pouvant être utilisée par différents types de radar imageur VTM. Pour ce faire, nous souhaitons prendre en compte le moins possible d’information a priori, ni sur les cibles, ni sur leur contexte environnemental. De plus, la CTI doit répondre à des critères d’adaptabilité et de modularité pour pouvoir traiter les informations issues de deux types de radar, notamment, le pulsé et le FMCW, développés dans deux projets dans lesquels s’inscrivent les travaux de cette thèse. L’imagerie radar est un point important dans ce contexte, nous l’abordons par la combinaison des algorithmes de rétroprojection et trilatération, et montrons l’amélioration apportée avec l’utilisation d’un détecteur TFAC prenant en compte la forme des signatures des cibles. La mise au point de la CTI est notre principale contribution. Le flux d’images radar obtenu est scindé en deux parties. La première séquence dynamique contient les cibles mobiles qui sont ensuite suivies par une approche multihypothèse. La seconde séquence statique contient les cibles stationnaires ainsi que les murs intérieurs qui sont détectés par une méthode s’appuyant sur la transformée de Radon. Nous avons produit un simulateur VTM fonctionnant dans le domaine temporel et fréquentiel pour mettre au point les algorithmes de la CTI et tester leur robustesse. Plusieurs scénarios de simulation ainsi que de mesures expérimentales, montrent que la CTI construite est pertinente et robuste. Elle est ainsi validée pour les deux systèmes radar

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Identification automatisée des espèces d'arbres dans des scans laser 3D réalisés en forêt

The objective of the thesis is the automatic recognition of tree species from Terrestrial LiDAR data. This information is essential for forest inventory. As an answer, we propose different recognition methods based on the 3D geometric texture of the bark.These methods use the following processing steps: a preprocessing step, a segmentation step, a feature extraction step and a final classification step. They are based on the 3D data or on depth images built from 3D point clouds of tree trunks using a reference surface.We have investigated and tested several segmentation approaches on depth images representing the geometric texture of the bark. These approaches have the disadvantages of over segmentation and are quite sensitive to noises. For this reason, we propose a new 3D point cloud segmentation approach inspired by the watershed technique that we have called «Burst Wind Segmentation». Our approach succeed in extracting in most cases the characteristic scars that are next compared to those stored in a dictionary («ScarBook») in order to determine the tree species.A large variety of characteristics is extracted from the regions segmented by the different methods proposed. These characteristics are the roughness, the global shape of the segmented regions, the saliency and the curvature of the contour, the distribution of the contour points, the distribution of the shape according to the different orientations.Finally, for the classification of the visual characteristics, the Random Forest method by Leo Breiman and Adèle Cutler is used in a two steps approach: selection of the most important variables and cross classification with the selected variables.The bark of the tree changes with the trunk diameter. We have thus studied different natural variability criteria and we have tested our approaches on a test set that includes this variability. The accuracy rate is over 96% for all the proposed segmentation approaches but the best result is obtained with the «Burst Wind Segmentation» one due to the fact that this approach can better extract the scars, it uses a dictionary of scars for recognition, and it has been evaluated on a greater variety of shapes, curvatures, saliency and roughness.L’objectif de ces travaux de thèse est la reconnaissance automatique des espèces d’arbres à partir de scans laser terrestres, information indispensable en inventaire forestier. Pour y répondre, nous proposons différentes méthodes de reconnaissance d’espèce basées sur la texture géométrique 3D des écorces.Ces différentes méthodes utilisent la séquence de traitement suivante : une étape de prétraitement, une étape de segmentation, une étape d’extraction des caractéristiques et une dernière étape de classification. Elles sont fondées sur les données 3D ou bien sur des images de profondeur extraites à partir des nuages de points 3D des troncs d’arbres en utilisant une surface de référence.Nous avons étudié et testé différentes approches de segmentation sur des images de profondeur représentant la texture géométrique de l'écorce. Ces approches posent des problèmes de sur-Segmentation et d'introduction de bruit. Pour cette raison, nous proposons une nouvelle approche de segmentation des nuages de points 3D : « Burst Wind Segmentation », inspirée des lignes de partage des eaux. Cette dernière réussit, dans la majorité des cas, à extraire des cicatrices caractéristiques qui sont ensuite comparées à un dictionnaire des cicatrices (« ScarBook ») pour discriminer les espèces d’arbres.Une grande variété de caractéristiques est extraite à partir des régions segmentées par les différentes méthodes proposées. Ces caractéristiques représentent le niveau de rugosité, la forme globale des régions segmentées, la saillance et la courbure du contour, la distribution des points de contour, la distribution de la forme selon différents angles,...Enfin, pour la classification des caractéristiques visuelles, les forêts aléatoires (Random Forest) de Leo Breiman et Adèle Cutler sont utilisées dans une approche à deux étapes : sélection des variables importantes, puis classification croisée avec les variables retenues, seulement.L’écorce de l’arbre change avec l'accroissement en diamètre ; nous avons donc étudié différents critères de variabilité naturelle et nous avons testé nos approches sur une base qui présente cette variabilité. Le taux de bonne classification dépasse 96% dans toutes les approches de segmentation proposées mais les meilleurs résultats sont atteints avec la nouvelle approche de segmentation « Burst Wind Segmentation » étant donné que cette approche réussit mieux à extraire les cicatrices, utilise un dictionnaire de cicatrices et a été évaluée sur une plus grande variété de caractéristiques de forme, de courbure, de saillance et de rugosité