Adaptive SLAM with synthetic stereo dataset generation for real-time dense 3D reconstruction

International audienceIn robotic mapping and navigation, of prime importance today with the trend for autonomous cars, simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms often use stereo vision to extract 3D information of the surrounding world. Whereas the number of creative methods for stereo-based SLAM is continuously increasing, the variety of datasets is relatively poor and the size of their contents relatively small. This size issue is increasingly problematic, with the recent explosion of deep learning based approaches, several methods require an important amount of data. Those multiple techniques contribute to enhance the precision of both localization estimation and mapping estimation to a point where the accuracy of the sensors used to get the ground truth might be questioned. Finally, because today most of these technologies are embedded on on-board systems, the power consumption and real-time constraints turn to be key requirements. Our contribution is twofold: we propose an adaptive SLAM method that reduces the number of processed frame with minimum impact error, and we make available a synthetic flexible stereo dataset with absolute ground truth, which allows to run new benchmarks for visual odometry challenges. This dataset is available online at http://alastor.labri.fr/

Projection Grid Cues: An Efficient Way to Perceive the Depths of Underground Objects in Augmented Reality

La réalité augmentée est un outil de plus en plus utilisé pour vi- sualiser des données 3D propres à certains métiers. Cependant, les indices visuels standards n’ont pas été évalués dans un contexte im- pliquant une occultation physique (par ex. le sol) des objets virtuels. Nous souhaitons donc évaluer les avantages et les inconvénients de la combinaison et de l’hybridation de deux sortes d’indices visuels : une grille représentant le sol et la projection par le dessus d’objets souterrains. Plus spécifiquement, nous explorons comment chaque combinaison contribue à la bonne perception de la position et de la profondeur des objets. La projection seule ou combinée à la grille génère 2.7 fois moins d’erreurs et génère une charge mentale per- çue 2.5 fois inférieure à la grille seule ou aucun indice. Notre étude montre qu’il s’agit de deux techniques efficaces pour visualiser des objets souterrains. Également, nous recommandons l’utilisation d’une technique ou d’une autre en fonction des conditions dans lesquelles elles seront utilisées.Augmented Reality is increasingly used for visualizing underground networks. However, standard visual cues for depth perception have never been thoroughly evaluated using user experiments in a context involving physical occlusion (e.g. ground) of virtual objects (e.g. elements of buried a network). We hence evaluate the benefits and drawbacks of two techniques based on the combinations of two well-known depth cues: grid and shadows anchors. More specifically, we explore how each combination can contribute to positioning, and depth perception. We show that with shadows anchors only or combined with the grid, users generate 2.7 times fewer errors and have a 2.5 times lower perceived workload (NASA-TLXscore) than with the grid only or no visual cue. Our investigation study shows that they are two effective techniques for visualizing underground objects. We also recommend the use of one technique or another depending on the situation in which they will be use

Imagerie médicale et patrimoine anthropologique : vers un contrôle total de la chaîne des traitements dans l'analyse morphométrique tridimensionnelle

International audienceThe objective of the present paper is to give some data in medical imaging and 3D reconstruction applied in bio-anthropological field. Scanner CT images are a powerful tool to explore internal structures, to reconstruct incomplete bones and to give biomechanical interpretation based on bone morphology. Further, we propose to argument a cultural hypothesis relatively to a deliberate treatment concerning a human boneNous présentons quelques applications de l’imagerie médicale et de la reconstitution 3D dans le domaine de l’anthropologie biologique. L’acquisition et l’exploitation d’images scanner CT permettent d’accéder aux structures internes, de reconstituer des parties manquantes et d’exploiter des caractéristiques bio-mécaniques. Nous proposons également l’argumentation d’une hypothèse culturelle en relation avec un aménagement pratiqué sur un os humain

Précision et qualité en reconstruction tomographique (algorithmes et applications)

Il existe un grand nombre de modalités permettant l'acquisition d'un objet de manière non destructrice (Scanner à Rayons X, micro-scanner, Ondes Térahertz, Microscopie Électronique de Transmission, etc). Ces outils acquièrent un ensemble de projections autour de l'objet et une étape de reconstruction aboutit à une représentation de l'espace acquis. La principale limitation de ces méthodes est qu'elles s'appuient sur une modélisation continue de l'espace alors qu'elles sont exploitées dans un domaine fini. L'étape de discrétisation qui en résulte est une source d'erreurs sur les images produites. De plus, la phase d'acquisition ne s'effectue pas de manière idéale et peut donc être entachée d'artéfacts et de bruits. Un grand nombre de méthodes, directes ou itératives, ont été développées pour tenter de réduire les erreurs et reproduire une image la plus représentative possible de la réalité. Un panorama de ces reconstructions est proposé ici et est coloré par une étude de la qualité, de la précision et de la résistances aux bruits d'acquisition.Puisque la discrétisation constitue l'une des principales limitations, nous cherchons ensuite à adapter des méthodes discrètes pour la reconstruction de données réelles. Ces méthodes sont exactes dans un domaine fini mais ne sont pas adaptées à une acquisition réelle, notamment à cause de leur sensibilité aux erreurs. Nous proposons donc un lien entre les deux mondes et développons de nouvelles méthodes discrètes plus robustes aux bruits. Enfin, nous nous intéressons au problème des données manquantes, i.e. lorsque l'acquisition n'est pas uniforme autour de l'objet, à l'origine de déformations dans les images reconstruites. Comme les méthodes discrètes sont insensibles à cet effet nous proposons une amorce de solution utilisant les outils développés dans nos travaux.A large kind of methods are available now to acquire an object in a non-destructive way (X-Ray scanner, micro-scanner, Tera-hertz waves, Transmission Electron Microscopy, etc). These tools acquire a projection set around the object and a reconstruction step leads to a representation of the acquired domain. The main limitation of these methods is that they rely on a continuous domain modeling wheareas they compute in a finite domain. The resulting discretization step sparks off errors in obtained images. Moreover, the acquisition step is not performed ideally and may be corrupted by artifacts and noises. Many direct or iterative methods have been developped to try to reduce errors and to give a better representative image of reality. An overview of these reconstructions is proposed and it is enriched with a study on quality, precision and noise robustness.\\Since the discretization is one of the major limitations, we try to adjust discrete methods for the reconstruction of real data. These methods are accurate in a finite domain but are not suitable for real acquisition, especially because of their error sensitivity. Therefore, we propose a link between the two worlds and we develop new discrete and noise robust methods. Finally, we are interesting in the missing data problem, i.e. when the acquisition is not uniform around the object, giving deformations into reconstructed images. Since discrete reconstructions are insensitive to this effect, we propose a primer solution using the tools developed previously.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

DA-NET : Monocular Depth Estimation using Disparity maps Awareness NETwork

International audienceEstimating depth from 2D images has become an active field of study in autonomous driving, scene reconstruction , 3D object recognition, segmentation, and detection. Best performing methods are based on Convolutional Neural Networks, and, as the process of building an appropriate set of data requires a tremendous amount of work, almost all of them rely on the same benchmark to compete between each other : The KITTI benchmark. However, most of them will use the ground truth generated by the LiDAR sensor which generates very sparse depth map with sometimes less than 5% of the image density, ignoring the second image that is given for stereo estimation. Recent approaches have shown that the use of both input images given in most of the depth estimation data set significantly improve the generated results. This paper is in line with this idea, we developed a very simple yet efficient model based on the U-NET architecture that uses both stereo images in the training process. We demonstrate the effectiveness of our approach and show high quality results comparable to state-of-the-art methods on the KITTI benchmark

DA-NET : Monocular Depth Estimation using Disparity maps Awareness NETwork

International audienceEstimating depth from 2D images has become an active field of study in autonomous driving, scene reconstruction , 3D object recognition, segmentation, and detection. Best performing methods are based on Convolutional Neural Networks, and, as the process of building an appropriate set of data requires a tremendous amount of work, almost all of them rely on the same benchmark to compete between each other : The KITTI benchmark. However, most of them will use the ground truth generated by the LiDAR sensor which generates very sparse depth map with sometimes less than 5% of the image density, ignoring the second image that is given for stereo estimation. Recent approaches have shown that the use of both input images given in most of the depth estimation data set significantly improve the generated results. This paper is in line with this idea, we developed a very simple yet efficient model based on the U-NET architecture that uses both stereo images in the training process. We demonstrate the effectiveness of our approach and show high quality results comparable to state-of-the-art methods on the KITTI benchmark

Calcul du chemin géodésique linéaire sur des maillages triangulaires

National audienceUne méthode de calcul d'un chemin géodésique linéaire reliant une paire de sommets appartenant à une surface polyédrique triangulée, avec ou sans bords, est proposée. La méthode construit un chemin géodésique contraint sur un plan de découpe pour satisfaire les conditions de linéarité. La méthode est intégrée dans une chaîne numérique complète d'acquisition au scanner laser, de reconstruction, de modélisation, et d'impression 3D. Une application de la méthode pour la simulation des mesures morphométriques est présentée

Local thickness computation in 3D meshes and 3D printability assessment

International audienc