GPS différentiel basé vision : Amélioration de la fusion SLAM/GPS à l'aide des modèles 3D des bâtiments

National audienceNous proposons dans cet article une solution originale pour la localisation d'un véhicule en zone urbaine. Celleci exploite uniquement des matériels peu couteux : une caméra VGA, un GPS standard et des données issues d'un Système d'Information Géographique (SIG) tel que celui de l'IGN ou d'OpenStreeMap. Comme d'autres auparavant, notre approche repose sur un module de fusion d'un SLAM visuel avec les données GPS. Cependant, en plus de l'estimation du mouvement du véhicule, notre solution se distingue par l'estimation et la correction du biais affectant les données GPS. A la manière d'un GPS différentiel, ce biais est estimé dynamiquement en comparant la reconstruction SLAM avec les modèles 3D de ville. Les données GPS, ainsi corrigées, sont alors utilisées par le module de fusion. Il en résulte une précision de localisation jusqu'ici inaccessible avec un GPS standard. Ceci a permis son exploitation dans des applications de Réalité Augmentée

Image Registration by Combining Thin-Plate Splines With a 3D Morphable Model

Registering images of a deforming surface is a well-studied problem. It is common practice to describe the image deformation fields with Thin-Plate Splines. This has the advantage to involve small numbers of parameters, but has the drawback that the 3D surface is not explicitly reconstructed. We propose an image deformation model combining Thin-Plate Splines with 3D entities – a 3D control mesh and a camera – overcoming the above mentioned drawback. An original solution to the non-rigid image registration problem using this model is proposed and demonstrated on simulated and real data

Localisation temps-réel d'objets complexes

International audienceCet article adresse la problématique de localisation en temps-réel d'une caméra RGB vis à vis d'un objet complexe, c'est à dire peu texturé, présentant des surfaces courbes et peu de contours francs. Plus précisément, ces travaux proposent une solution compatible avec les exigences de qualité et de facilité d'exploitation requises par les applications industrielles. Pour cela, une méthode de SLAM contraint à un modèle CAO est combinée avec une méthode d'identification de points de contours 3D de ce même modèle et basée sur des rendus virtuels. Les résultats obtenus à partir de données de synthèse et réelles, montrent que cette solution est robuste, précise et stable aux mouvements brusques et aux occultations, mais aussi facile à déployer et capable de gérer des objets de toute forme.</p

Vers une construction collaborative de bases d'amers géo-référencées pour la localisation en ligne d'un véhicule en milieu urbain

National audienceL'aide à la navigation par Réalité Augmentée RA nécessite une estimation précise des six paramètres de la camera. Pour ceci, les solutions de localisation par vision passent par une étape de modélisation hors ligne de l'environnement. Tandis que les solutions existantes exigent des matériels coûteux et/ou un temps d'exécution très important, nous proposons dans cet article un processus qui crée automatiquement une modélisation précise de l'environnement en utilisant uniquement une caméra standard, un GPS bas coût et des modèles SIG Système d'Informations Géographique disponible gratuitement

Real-Time Tracking with Classifiers

Two basic facts motivate this paper: (1) particle filter based trackers have become increasingly powerful in recent years, and (2) object detectors using statistical learning algorithms often work at a near real-time rate. We present the use of classifiers as likelihood observation function of a particle filter. The original resulting method is able to simultaneously recognize and track an object using only a statistical model learnt from a generic database. Our main contribution is the definition of a likelihood function which is produced directly from the outputs of a classifier. This function is an estimation of calibrated probabilities P (class|data). Parameters of the function are estimated to minimize the negative log likelihood of the training data, which is a cross-entropy error function. Since a generic statistical model is used, the tracking does not need any image based model learnt inline. Moreover, the tracking is robust to appearance variation because the statistical learning is trained with many poses, illumination conditions and instances of the object. We have implemented the method for two recent popular classifiers: (1) Support Vector Machines and (2) Adaboost. An experimental evaluation shows that the approach can be used for popular applications like pedestrian or vehicle detection and tracking. Finally, we demonstrate that an efficient implementation provides a real-time system on which only a fraction of CPU time is required to track at frame rate

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

Review and classification of vision-based localisation techniques in unknown environments

International audienceThis study presents a review of the state-of-the-art and a novel classification of current vision-based localisation techniques in unknown environments. Indeed, because of progresses made in computer vision, it is now possible to consider vision-based systems as promising navigation means that can complement traditional navigation sensors like global navigation satellite systems (GNSSs) and inertial navigation systems. This study aims to review techniques employing a camera as a localisation sensor, provide a classification of techniques and introduce schemes that exploit the use of video information within a multi-sensor system. In fact, a general model is needed to better compare existing techniques in order to decide which approach is appropriate and which are the innovation axes. In addition, existing classifications only consider techniques based on vision as a standalone tool and do not consider video as a sensor among others. The focus is addressed to scenarios where no a priori knowledge of the environment is provided. In fact, these scenarios are the most challenging since the system has to cope with objects as they appear in the scene without any prior information about their expected position

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])