A 3D Omnidirectional Sensor For Mobile Robot Applications

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Atlas multi-couches pour robot mobile

En cherchant à connaitre les origines de la vie sur Terre, on se demande également si elle peut se trouver ailleurs. Malgré le fait que Mars nous est voisine et qu'elle ne semble pas en démontrer la présence, on désire toutefois l'étudier et la comparer avec la Terre. Pour y arriver, l'Homme a recours à la technologie : les télescopes, satellites, sondes et robots servent à observer Mars. À chacune des expéditions d'observation de Mars, nous cherchons à en connaître davantage et améliorons en conséquence la technologie utilisée. C'est pour cela que la prochaine génération de véhicules d'exploration planétaire nécessitera une plus grande autonomie de navigation. De tels requis impliquent une gestion adéquate de données géoréférencées potentiellement volumineuses et denses, représentées sous la forme de cartes. Ce mémoire présente l'état des recherches faites sur un système de gestion de données utilisable dans un contexte d'exploration planétaire autonome. Pour valider un tel système, il a fallu utiliser, mais ,également constituer, un répertoire de cartes en trois dimensions ayant été géoréférencées. Afin d'obtenir un répertoire représentatif du contexte d'utilisation, il a également été nécessaire de développer un comportement d'exploration et de navigation sur une plateforme robotisée, capable d'acquérir les cartes requises. À l'aide de ce répertoire, il a été possible de vérifier les capacités, les performances ainsi que l'exactitude des opérations effectuées à l'aide du système de gestion proposé. Un article intégré au mémoire présente la conception d'un tel système de gestion de données, ainsi qu'une solution permettant de gérer dynamiquement une variété de données, l'incertitude des relations spatiales entre deux cartes, de procurer un mécanisme de planification de chemins au travers des cartes, ainsi que la corrélation des cartes pour les opérations de localisation. Cet article présente également les résultats expérimentaux sur l'utilisation du système de gestion atlas par un véhicule d'exploration autonome. En plus de démontrer la faisabilité et l'utilité d'un tel gestionnaire de données en navigation autonome, le système pourrait également être utilisé comme plateforme d'analyse afin de comparer les performances de différents algorithmes de recalage de surfaces

Modélisation et développement d'une plateforme intelligente pour la capture d'images panoramiques cylindriques

In most robotic applications, vision systems can significantly improve the perception of the environment. The panoramic view has particular attractions because it allows omnidirectional perception. However, it is rarely used because the methods that provide panoramic views also have significant drawbacks. Most of these omnidirectional vision systems involve the combination of a matrix camera and a mirror, rotating matrix cameras or a wide angle lens. The major drawbacks of this type of sensors are in the great distortions of the images and the heterogeneity of the resolution. Some other methods, while providing homogeneous resolutions, also provide a huge data flow that is difficult to process in real time and are either too slow or lacking in precision. To address these problems, we propose a smart panoramic vision system that presents technological improvements over rotating linear sensor methods. It allows homogeneous 360 degree cylindrical imaging with a resolution of 6600 × 2048 pixels and a precision turntable to synchronize position with acquisition. We also propose a solution to the bandwidth problem with the implementation of a feature etractor that selects only the invariant feaures of the image in such a way that the camera produces a panoramic view at high speed while delivering only relevant information. A general geometric model has been developped has been developped to describe the image formation process and a caligration method specially designed for this kind of sensor is presented. Finally, localisation and structure from motion experiments are described to show a practical use of the system in SLAM applications.Dans la plupart des applications de robotique, un système de vision apporte une amélioration significative de la perception de l’environnement. La vision panoramique est particulièrement intéressante car elle rend possible une perception omnidirectionnelle. Elle est cependant rarement utilisée en pratique à cause des limitations technologiques découlant des méthodes la permettant. La grande majorité de ces méthodes associent des caméras, des miroirs, des grands angles et des systèmes rotatifs ensembles pour créer des champs de vision élargis. Les principaux défauts de ces méthodes sont les importantes distorsions des images et l’hétérogénéité de la résolution. Certaines autres méthodes permettant des résolutions homogènes, prodiguent un flot de données très important qui est difficile à traiter en temps réel et sont soit trop lents soit manquent de précision. Pour résoudre ces problèmes, nous proposons la réalisation d’une caméra panoramique intelligente qui présente plusieurs améliorations technologiques par rapport aux autres caméras linéaires rotatives. Cette caméra capture des panoramas cylindriques homogènes avec une résolution de 6600 × 2048 pixels. La synchronisation de la capture avec la position angulaire est possible grâce à une plateforme rotative de précision. Nous proposons aussi une solution au problème que pose le gros flot de données avec l’implémentation d’un extracteur de primitives qui sélectionne uniquement les primitives invariantes des images pour donner un système panoramique de vision qui ne transmet que les données pertinentes. Le système a été modélisé et une méthode de calibrage spécifiquement conçue pour les systèmes cylindriques rotatifs est présentée. Enfin, une application de localisation et de reconstruction 3D est décrite pour montrer une utilisation pratique dans une application de type Simultaneous Localization And Mapping ( SLAM )

Mobile Robots Navigation

Mobile robots navigation includes different interrelated activities: (i) perception, as obtaining and interpreting sensory information; (ii) exploration, as the strategy that guides the robot to select the next direction to go; (iii) mapping, involving the construction of a spatial representation by using the sensory information perceived; (iv) localization, as the strategy to estimate the robot position within the spatial map; (v) path planning, as the strategy to find a path towards a goal location being optimal or not; and (vi) path execution, where motor actions are determined and adapted to environmental changes. The book addresses those activities by integrating results from the research work of several authors all over the world. Research cases are documented in 32 chapters organized within 7 categories next described