Auto-étalonnage de caméras fisheyes en environnement structuré

Session "Articles"National audienceCet article présente une méthode simple et totalement automatique de correction de la distorsion radiale des caméras à courte focale non étalonnées. Le principe consiste à estimer les paramètres intrinsèques d'un modèle de projection à partir de l'analyse d'une scène présentant des éléments tridimensionnels de type droite. Comme introduit par Devernay et Rosten, la projection des contours de ces éléments dans l'image non distordue doit rester un contour 2D droit. Ce travail propose une formalisation probabiliste originale continue de la présence d'alignement de primitives de contour ("edgels") au sein de l'image. Deux critères d'optimisation originaux ont été développés afin de maximiser cette probabilité, le premier basé sur un maximum de vraisemblance et le second sur l'entropie. Enfin, une méthode d'estimation de la probabilité qu'un pixel appartienne à un contour a été mise en place en se basant sur la propagation de l'erreur, supposée Gaussienne, du capteur de la caméra. Des expériences réalisées, à la fois sur des déformations de synthèse et des caméras réelles à courte focale, comparent les performances de la méthode proposée en terme de précision de correction et de robustesse en présence de bruit par rapport aux techniques habituellement utilisées

SLAM visuel temps réel pour l'estimation précise de plan

National audienceCe papier présente un algorithme de localisation et cartographie simultanée (ou SLAM pour Simultaneous Localization And Mapping) utilisant des contraintes issues de modèles observés dans un environnement inconnu, on parle alors de SLAM contraint ou CSLAM . L'objectif est l'estimation précise des paramètres d'un objet présent dans la scène pour la réalité augmentée. Nous proposons pour cela d'inclure, dans une méthode d'ajustement de faisceaux incrémental, les paramètres de l'objet au même titre que les poses caméras et les points 3D nécessaires au CSLAM . Nous montrons, à travers l'exemple d'un modèle de plan 3D initialisé en ligne, que l'optimisation conjointe des paramètres permet, non seulement de contraindre les points 3D à se rapprocher du plan, mais également de contraindre le plan à se rapprocher des points 3D. Des expérimentations mettront en évidence la précision et le gain en temps de calcul de notre approche comparativement au CSLAM classique

IPCC algorithm: Moving object detection in 3D-Lidar and camera data

International audienceno abstrac

Non-parametric Occupancy Map Using Millions of Range Data

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Probabilistic Block-Matching Based 6D Camera Localization

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Improved visual localization and navigation using proprioceptive sensors

Projet VIPAInternational audienceWe address the problem of vehicle (mobile robot) navigation by combining visual-based reconstruction and localization with metrical information given by the proprioceptive sensors such as the odometry sensor. The proposed approach extends the navigation system based on a monocular vision [1] which is able to build a map and localize the vehicle in the real time way using only one camera. An extended kalman filter is used to integrate odometric information to estimate the vehicle position. This position is updated by the localization obtained from the vision system. Experimental result carried out with an urban electric vehicle will show the improvement of the navigation system and its robustness to the temporary loss of images