Extraction of Geometrical Features in 3D Environments for Service Robotic Applications

Modeling environments with 3D feature based representations is a challenging issue in current mobile robotics. Fast and robust algorithms are required for applicability to navigation. We present an original and effective segmentation method that uses computer vision techniques and the residuals from plane fitting as measurements to generate a range image from 3D data acquired by a laser scanner. The extracted points of each region are converted into plane patches, spheres and cylinders by means of least-squares fitting

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

Conception et prototypage d'un capteur lidar 3D pour la robotique mobile

Revue des technologies existantes -- Types de capteurs utilisés en robotiques mobile -- Principes des capteurs lidar -- Définition des objectifs de performance -- Scénario d'opération typique -- Représentation par maillage triangulaire -- Conception matérielle -- Télémètre laser -- Plate-forme rotative -- Micro-contôleur -- Alimentation -- Interconnexions électriques -- Capteur FCL assemblé -- Architecture logicielle -- Contrôle embarqué bas niveau -- Traitement des données -- Traitement logiciel subséquent -- Résultats et analyses -- Exemples de balayages -- Performances -- Problèmes rencontrés

A multisensor SLAM for dense maps of large scale environments under poor lighting conditions

This thesis describes the development and implementation of a multisensor large scale autonomous mapping system for surveying tasks in underground mines. The hazardous nature of the underground mining industry has resulted in a push towards autonomous solutions to the most dangerous operations, including surveying tasks. Many existing autonomous mapping techniques rely on approaches to the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem which are not suited to the extreme characteristics of active underground mining environments. Our proposed multisensor system has been designed from the outset to address the unique challenges associated with underground SLAM. The robustness, self-containment and portability of the system maximize the potential applications.The multisensor mapping solution proposed as a result of this work is based on a fusion of omnidirectional bearing-only vision-based localization and 3D laser point cloud registration. By combining these two SLAM techniques it is possible to achieve some of the advantages of both approaches – the real-time attributes of vision-based SLAM and the dense, high precision maps obtained through 3D lasers. The result is a viable autonomous mapping solution suitable for application in challenging underground mining environments.A further improvement to the robustness of the proposed multisensor SLAM system is a consequence of incorporating colour information into vision-based localization. Underground mining environments are often dominated by dynamic sources of illumination which can cause inconsistent feature motion during localization. Colour information is utilized to identify and remove features resulting from illumination artefacts and to improve the monochrome based feature matching between frames.Finally, the proposed multisensor mapping system is implemented and evaluated in both above ground and underground scenarios. The resulting large scale maps contained a maximum offset error of ±30mm for mapping tasks with lengths over 100m

Visual SLAM from image sequences acquired by unmanned aerial vehicles

This thesis shows that Kalman filter based approaches are sufficient for the task of simultaneous localization and mapping from image sequences acquired by unmanned aerial vehicles. Using solely direction measurements to solve the problem of simultaneous localization and mapping (SLAM) is an important part of autonomous systems. Because the need for real-time capable systems, recursive estimation techniques, Kalman filter based approaches are the main focus of interest. Unfortunately, the non-linearity of the triangulation using the direction measurements cause decrease of accuracy and consistency of the results. The first contribution of this work is a general derivation of the recursive update of the Kalman filter. This derivation is based on implicit measurement equations, having the classical iterative non-linear as well as the non-iterative and linear Kalman filter as specializations of our general derivation. Second, a new formulation of linear-motion models for the single camera state model and the sliding window camera state model are given, that make it possible to compute the prediction in a fully linear manner. The third major contribution is a novel method for the initialization of new object points in the Kalman filter. Empirical studies using synthetic and real data of an image sequence of a photogrammetric strip are made, that demonstrate and compare the influences of the initialization methods of new object points in the Kalman filter. Forth, the accuracy potential of monoscopic image sequences from unmanned aerial vehicles for autonomous localization and mapping is theoretically analyzed, which can be used for planning purposes.Visuelle gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung aus Bildfolgen von unbemannten Flugkörpern Diese Arbeit zeigt, dass die Kalmanfilter basierte Lösung der Triangulation zur Lokalisierung und Kartierung aus Bildfolgen von unbemannten Flugkörpern realisierbar ist. Aufgrund von Echtzeitanforderungen autonomer Systeme erreichen rekursive Schätz-verfahren, insbesondere Kalmanfilter basierte Ansätze, große Beliebheit. Bedauerlicherweise treten dabei durch die Nichtlinearität der Triangulation einige Effekte auf, welche die Konsistenz und Genauigkeit der Lösung hinsichtlich der geschätzten Parameter maßgeblich beeinflussen. Der erste Beitrag dieser Arbeit besteht in der Herleitung eines generellen Verfahrens zum rekursiven Verbessern im Kalmanfilter mit impliziten Beobachtungsgleichungen. Wir zeigen, dass die klassischen Verfahren im Kalmanfilter eine Spezialisierung unseres Ansatzes darstellen. Im zweiten Beitrag erweitern wir die klassische Modellierung für ein Einkameramodell zu einem Mehrkameramodell im Kalmanfilter. Diese Erweiterung erlaubt es uns, die Prädiktion für eine lineares Bewegungsmodell vollkommen linear zu berechnen. In einem dritten Hauptbeitrag stellen wir ein neues Verfahren zur Initialisierung von Neupunkten im Kalmanfilter vor. Anhand von empirischen Untersuchungen unter Verwendung simulierter und realer Daten einer Bildfolge eines photogrammetrischen Streifens zeigen und vergleichen wir, welchen Einfluß die Initialisierungsmethoden für Neupunkte im Kalmanfilter haben und welche Genauigkeiten für diese Szenarien erreichbar sind. Am Beispiel von Bildfolgen eines unbemannten Flugkörpern zeigen wir in dieser Arbeit als vierten Beitrag, welche Genauigkeit zur Lokalisierung und Kartierung durch Triangulation möglich ist. Diese theoretische Analyse kann wiederum zu Planungszwecken verwendet werden

Exploitation de données tridimensionnelles pour la cartographie et l'exploration autonome d'environnements urbains

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-200