Finding Organized Structures in 3-D Ladar Data

In this paper, we address the problem of finding organized thin structures in three-dimensional (3-D) data. Linear and planar structures segmentation received much attention but thin structures organized in complex patterns remain a challenge for segmentation algorithms. We are interested especially in the problems posed by repetitive and symmetric structures acquired with a laser range finder. The method relies on 3-D data projections along specific directions and 2-D histograms comparison. The sensitivity of the classification algorithm to the parameter settings is evaluated and a segmentation method proposed. We illustrate our approach with data from a concertina wire in terrain with vegetation

Perception et sélection d'amers en environnement polaire pour la navigation d'un robot mobile

Ce manuscrit présente les résultats de trois années de recherche menées au LAAS-CNRS, France, et à Carnegie Mellon University, USA. Cette thèse s'inscrivait initialement dans le cadre d'un projet franco-italien visant à concevoir un robot mobile d'exploration polaire, notre contribution devant se situer au niveau de la réalisation d'un système de perception pour la navigation et l'accomplissement de tâches dans ce type d'environnement. Le manuscrit est organisé en cinq chapitres. Le premier chapitre présente plus en détail le contexte de travail. Il traite du problème de la navigation autonome en robotique mobile en environnement naturel et plus particulièrement en Antarctique. Dans le second chapitre nous nous intéressons à la perception en environnement polaire et en particulier à l'utilisation de lasers et de stéréocaméras dans ce type d'environnement. Dans le troisième chapitre nous présentons un état de l'art sur la notion d'amer en robotique mobile. Dans le chapitre suivant nous présentons trois méthodes différentes pour sélectionner et suivre des amers visuels en environnement naturel. Dans le premier cas la nature des amers est définie \textit{a priori}, ce sont des rochers, éléments structurants de l'environnement, que l'on cherche à segmenter et à classifier dans des images couleur. Dans la seconde méthode, que l'on qualifiera de "fonctionnelle", les amers sont définis comme des zones de l'image susceptibles d'être suivis selon un modèle affine. Dans la dernière méthode , méthode "attentionnelle", les amers sont des points d'intérêt. Pour chacune des approches des résultats ont été produits à partir de données acquises sur le site d'expérimentation du LAAS et sur le site de Patriot Hills, Antarctique. Ces trois approches pour la sélection d'amers en environnement polaire ne donnent pas des résultats satisfaisants. Le manque de structures naturelles, l'uniformité et l'homogénéïté du milieu nous ont conduit à nous intéresser dans le dernier chapitre aux approches attentionnelles. Ces méthodes, d'inspiration biologique, combinent des attributs visuels de bas niveau dans le but de mettre en évidence les zones "saillantes" dans une image.TOULOUSE-ENSEEIHT (315552331) / SudocSudocFranceF

Terrain Classification Techniques From Ladar Data For Autonomous Navigation

Autonomous navigation remains a considerable challenge, primarily because of the difficulty in describing the environment of the robot in a way that captures the variability of natural environments. In this paper, we focus on the problem of extracting the ground terrain surface from sparse 3-D data from LADAR mobility sensors, including the segmentation of the terrain from obscuring vegetation. In this paper, we briefly review possible approaches to LADAR processing, discuss their limitations, and describe our current approach. Results obtained with the GDRS CTA LADAR are presente

Experimental Results in Using Aerial LADAR Data for Mobile Robot Navigation

aerial LADAR data for autonomous mobile robot navigation in natural environments. The use of prior maps from aerial LADAR (LAser Detection And Ranging) survey is considered for enhancing system performance in two areas. First, the prior maps are used for registration with the data from the robot in order to compute accurate localization in the map. Second, the prior maps are used for computing detailed traversability maps that are used for planning over long distances. Our objective is to assess the key issues in using such data and to report on a first batch of experiments in combining high-resolution aerial data and on-board sensing

Quality Assessment of Traversability Maps from Aerial LIDAR Data for an Unmanned Ground Vehicle

In this paper we address the problem of assessing quantitatively the quality of traversability maps computed from data collected by an airborne laser range finder. Such data is used to plan paths for an unmanned ground vehicle (UGV) prior to the execution of long range traverses. Little attention has been devoted to the problem we address in this paper. We use a unique data set of geodetic control points, real robot navigation data, ground LIDAR (LIght Detection And Ranging) data and aerial imagery, collected during a week long demonstration to support our work

Directional Associative Markov Network for 3-D Point Cloud Classification

In this paper we address the problem of automated three dimensional point cloud interpretation. This problem is important for various tasks from environment modeling to obstacle avoidance for autonomous robot navigation. In addition to locally extracted features, classifiers need to utilize contextual information in order to perform well. A popular approach to account for context is to utilize the Markov Random Field framework. One recent variant that has successfully been used for the problem considered is the Associative Markov Network (AMN). We extend the AMN model to learn directionality in the clique potentials, resulting in a new anisotropic model that can be efficiently learned using the subgradient method. We validate the proposed approach using data collected from different range sensors and show better performance against standard AMN and Support Vector Machine algorithms