Cartographie urbaine 3D : détection et analyse des évolutions de l'environnement pour la mise à jour automatique

National audienceCet article présente une méthode automatique de détection et d'analyse des changements qui surviennent dans les scènes urbaines. Ils sont intégrés progressivement par mise à jour incrémentale de la carte 3D. Les nuages de points 3D, acquis lors de passages successifs en un même lieu mais à des jours et horaires différents, sont combinés pour enrichir la cartographie. Les modifications qui se produisent dans la scène au cours de cette période sont détectées et analysées à l'aide de fonctions cognitives de similarité. Les résultats, évalués sur des données réelles en utilisant différentes métriques, démontrent non seulement l'efficacité du procédé mais attestent que les changements qui peuvent intervenir sont effectivement incorporés dans la cartographie 3D résultante. Ainsi, seules les entités permanentes subsistent dans la carte. La méthode proposée est facilement applicable et adaptée pour opérer sur des scènes urbaines de grande taille

Segmentation et classification de points 3D obtenus à partir de relevés laser terrestres : une approche par super-voxels

Session "Posters"National audienceUne méthode de classification de données 3D éparses obtenues à partir de relevés laser terrestres en environment urbain est présentée. Elle est fondée sur une technique de segmentation manipulant des super-voxels. Le nuage de points 3D est tout d'abord divisé en voxels caractérisés par plusieurs attributs. Ils deviennent des super-voxels qui sont liés entre eux pour former des objets par une méthode de chainage plutôt que par une croissance de régions classique. Ces objets sont ensuite classifiés à partir de modèles géométriques et des descripteurs locaux. Afin d'évaluer les résultats, une nouvelle métrique est introduite. Elle caractérise à la fois les résultats de la segmentation et de la classification. L'influence sur les résultats de classification de la taille du voxel et de l'incorporation des informations couleur RVB et intensité de réflectance dans le super-voxel est aussi analysé

Real-Time Monocular SLAM With Low Memory Requirements

International audienceThe localization of a vehicle in an unknown environment is often solved using Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) techniques. Many methods have been developed , each requiring a different amount of landmarks (map size) , and so of memory , to work efficiently. Similarly , the required computational time is quite variable from one approach to another. In this paper , we focus on the monocular SLAM problem and propose a new method , called MSLAM , based on an Extended Kalman Filter (EKF). The aim is to provide a solution that has low memory and processing time requirements and that can achieve good localization results while benefiting from the EKF advantages (direct access to the covariance matrix , no conversion required for the measures or the state). To do so , a minimal Cartesian representation (3 parameters for 3 dimensions) is used. However , linearization errors are likely to happen with such a representation. New methods allowing to avoid or hugely decrease the impact of the linearization failures are presented. The first contribution proposed here computes a proper projection of a 3D uncertainty in the image plane , allowing to track landmarks during longer periods of time. A corrective factor of the Kalman gain is also introduced. It allows to detect wrong updates and correct them , thus reducing the impact of the linearization on the whole system. Our approach is compared to a classic SLAM implementation over different data sets and conditions so as to illustrate the efficiency of the proposed contributions. The quality of the map built is tested by using it with another vehicle for localization purposes. Finally , a public data set , presenting a long trajectory (1. 3 km) is also used in order to compare MSLAM to a state-of-the-art monocular EKF-SLAM algorithm , both in terms of accuracy and computational needs

Segmentation d'images de profondeur : une approche pyramidale

Cet article présente un algorithme de segmentation d'images de profondeur en surfaces planes. Les originalités de la méthode reposent sur le procédé d'estimation des attributs différentiels et sur le choix des germes de la croissance de régions. L'algorithme procède en deux temps. Dans un premier temps, les pixels sont regroupés en régions homogènes au sens d'attributs locaux déduits des données initiales. Les régions extraites sont représentées par un graphe d'adjacence. Dans un second temps, une stratégie pyramidale de fusion est mise en oeuvre pour aboutir au résultat de la segmentation. A l'aide de la méthodologie proposée dans [4], une évaluation quantitative des résultats a été menée sur un jeu de 80 images réelles issues de deux capteurs différents. Les résultats de cette étude sont présentés et comparés à ceux obtenus par d'autres techniques

Segmentation and Classification of 3D Urban Point Clouds: Comparison and Combination of Two Approaches

International audienceSegmentation and classification of 3D urban point clouds is a complex task, making it very difficult for any single method to overcome all the diverse challenges offered. This sometimes requires the combination of several techniques to obtain the desired results for different applications. This work presents and compares two different approaches for segmenting and classifying 3D urban point clouds. In the first approach, detection, segmentation and classification of urban objects from 3D point clouds, converted into elevation images, are performed by using mathematical morphology. First, the ground is segmented and objects are detected as discontinuities on the ground. Then, connected objects are segmented using a watershed approach. Finally, objects are classified using SVM (Support Vector Machine) with geometrical and contextual features. The second method employs a super-voxel based approach in which the 3D urban point cloud is first segmented into voxels and then converted into super-voxels. These are then clustered together using an efficient link-chain method to form objects. These segmented objects are then classified using local descriptors and geometrical features into basic object classes. Evaluated on a common dataset (real data), both these methods are thoroughly compared on three different levels: detection, segmentation and classification. After analyses, simple strategies are also presented to combine the two methods, exploiting their complementary strengths and weaknesses, to improve the overall segmentation and classification results

Application de la théorie de l'évidence à la combinaison de segmentations en régions

Cet article présente un algorithme de combinaison de segmentations décrites sous la forme de régions. La théorie de l'évidence est le cadre théorique de cette étude. La probabilité d'appartenance de chaque pixel à une région voisine permet de déduire le jeu de masse associé à une segmentation. Les jeux de masse ainsi obtenus sont combinés par la règle de Dempster. Le critère du maximum de plausibilité permet de choisir l'étiquette définitive du pixel. Une évaluation quantitative et comparative de l'apport de la combinaison a été menée sur un jeu de 40 images réelles

Odométrie radar par analyse de la distorsion - Application à un véhicule roulant à vitesse élevée

Session "Articles"National audienceThe use of a rotating range sensor in high speed robotics creates distortions in the collected data. Such an effect is, in the majority of studies, ignored or considered as a noise and then corrected, based on proprioceptive sensors or localization systems. In this study we consider that distortion contains the information about the vehicle's displacement. We propose to extract this information from distortion without any other information than exteroceptive sensor data. The only sensor used for this work is a panoramic Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar called K2Pi. No odometer, gyrometer or other proprioceptive sensor is used. The idea is to resort to velocimetry by analyzing the distortion of the measurements. As a result, the linear and angular velocities of the mobile robot are estimated and used to build, without any other sensor, the trajectory of the vehicle and then the radar map of outdoor environments. In this paper, radar-only localization and mapping results are presented for a ground vehicle application. This work can easily be extended to other slow rotating range sensor

Analyse du galbe de l'arc de coupure dans un disjoncteur basse tension

Lavoisier EditionCe travail est une contribution à la modélisation de l'arc électrique dans un appareil de coupure basse tension : le disjoncteur. La modélisation 2D d'un arc libre dans l'argon a permis de valider le code de calcul. A partir de cette étude, une modélisation 3D en régime stationnaire d'un arc électrique dans l'air à 50 A est réalisée pour ce dispositif. L'angle d'ouverture des contacts ainsi que la présence des amenées de courant sont pris en considération. Une forme en « U » de l'arc de coupure est observée. Les résultats mettent en exergue l'influence d'un champ magnétique externe sur le galbe, la forme de l'arc électrique