Localisation précise et temps réel dans un environnement partiellement connu : application au suivi d'objet 3D peu texturé

Session "Articles"National audienceCe papier a pour sujet la localisation temps réel d'une caméra dans un environnement partiellement connu, c'est à dire pour lequel un modèle géométrique 3D d'un objet statique de la scène est disponible. Nous proposons de tirer avantage de ce modèle géométrique pour améliorer la précision de la localisation par un algorithme de SLAM basé images clefs en incluant dans le processus d'ajustement de faisceaux cette information additionnelle. Afin de pouvoir gérer des objets 3D peu texturés, une contrainte avec des segments 3D extraits du modèle est proposée ici. Les avantages de cet ajustement de faisceaux contraint par segments sont démontrés sur des données de synthèse et réelles. Des applications, temps réel, de réalité augmentée sont également présentées sur des objets 3D peu texturés

SLAM contraint pour la localisation dans des environnements partiellement connus

National audienceCet article porte sur la localisation temps réel d'une caméra mobile dans un environnement partiellement connu. Ces travaux reposent sur une solution de type SLAM monoculaire et traitent la problématique de dérive inhérente à ce type de méthode en proposant un nouvel ajustement de faisceaux, dit ajustement de faisceaux contraint. Ce dernier permet d'intégrer des contraintes géométriques apportées par le modèle partiellement connu de la scène. Nous montrons l'apport de cette nouvelle méthode sur des applications de Réalité Augmentée sur de petits et grands environnements

Ajustement de faisceaux du SLAM revisité en utilisant un capteur RGB-D

International audienceNous présentons dans ce papier une méthode qui intègre l'information de profondeur fournie par un capteurRGB-D, pour la cartographie et la localisation simultanée ou (Simultanuous Localization And Mapping, SLAM) afind'améliorer la précision de la localisation. Nous présentons un nouvel ajustement de faisceaux local qui permet de combiner des données ayant une information de profondeur et des données visuelles dans une même fonction de coût totalement exprimée en pixels. L'approche proposée est évaluée sur des séquences de benchmark et comparée aux méthodes de l'état de l'art</p

Localisation précise et temps réel dans un environnement partiellement connu : application au suivi d'objets 3D

Session "Démo"National audienceCette démonstration concerne la localisation d'une caméra dans un environnement partiellement connue, c'est à dire pour lequel un modèle 3D géométrique d'un objet d'intérêt de la scène est disponible. Notre solution utilise une seul caméra et est temps réel. Cette démonstration est une extension de nos précédents travaux, voir [1]. Elle consiste en le recalage d'un modèle 3D d'une maquette de voiture en temps réel avec une précision suffisante pour changer de manière réaliste la couleur de la voiture ou insérer des éléments virtuels autour (lumière, fumé,...). La vidéo associée donne un bon aperçu de la démonstration (voir [2])

AMRA: Augmented Reality Assistance for Train Maintenance Tasks

International audienceThe AMRA project, carried out by a consortium including industrials and research partners, aims at implementing an Augmented Reality (AR) system for mobile use in industrial applications such as train maintenance and repairs in industrial sites. The adopted solution is a video see-through system where a tablet-PC is used as an augmented window. The overall architecture of a prototype is unfolded, and its key points are detailed. For instance, a visual registration system has been developed to accurately overlay a video stream with information. A robust, real time registration, using a single camera tied to the tablet-PC, is performed. Besides, a hierarchical description of maintenance procedure is set up and enriched by new media such as photos, video and/or 3D models. These 3D models have been specially tailored to meet maintenance tasks requirements. The obtained multimedia contents allow easy access to technical documentation through a man machine interface managing a multimedia engine. All these features have been combined in the AMRA prototype which have been evaluated by a maintenance operator

Fast Odometry Integration in Local Bundle Adjustment-based Visual SLAM

International audienceThe Simultaneous Localisation And Mapping (SLAM) for a camera moving in a scene is a long term research problem. Here we improve a recent visual SLAM which applies Local Bundle Adjustments (LBA) on selected key-frames of a video: we show how to correct the scale drift observed in long monocular video sequence using an additional odometry sensor. Our method and results are interesting for several reasons: (1) the pose accuracy is improved on real examples (2) we do not sacrifice the consistency between the reconstructed 3D points and image features to fit odometry data (3) the modification of the original visual SLAM method is not difficult

Weighted Local Bundle Adjustment and Application to Odometry and Visual SLAM Fusion

International audienceLocal Bundle Adjustments were recently introduced for visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). In Monocular Visual SLAM, the scale factor is not observable and the reconstruction scale drifts as time goes by. On long trajectory, this problem makes absolute localisation not usable. To overcome this major problem, data fusion is a possible solution. In this paper, we describe Weighted Local Bundle Adjustment(W-LBA) for monocular visual SLAM purposes. We show that W-LBA used with local covariance gives better results than Local Bundle Adjustment especially on the scale propagation. Moreover W-LBA is well designed for sensor fusion. Since odometer is a common sensor and is reliable to obtain a scale information, we apply W-LBA to fuse visual SLAM with odometry data. The method performance is shown on a large scale sequence

Clinical application of mesenchymal stem cells in periodontal regeneration A systematic review and meta-analysis

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