Nous présentons un système de navigation pour robot autonome dans un environnement ouvert. Le robot rejoint un objectif en associant des mouvements aux informations visuelles provenant de l'environnement. Il utilise un apprentissage simple et en ligne. Il ne crée aucune carte complexe de son environnement. Le méchanisme s'avère efficace et robuste, de plus il semble en accord avec les observations animales. Enfin, notre implémentation dans un environnement réel supporte des perturbations importantes

BANQUET, J. P.

GAUSSIER, P.

JOULAIN, C.

REVEL, A.

ZREHEN, S.

I-Revues

SEIZIÈME COLLOQUE GRETSI — 15-19 SEPTEMBRE 1997 — GRENOBLE 861
Navigation visuelle dans un environnement ouvert:
reconnaissance de vues panoramiques
P. Gaussier, C. Joulain, S. Zrehen(*), J.P. Banquet (**), A. Revel
ENSEA ETIS, 6 Av du Ponceau, 95014 Cergy Pontoise Cedex, France
(*) USC USA, (**) CREARE Université Paris VI
e-mail: gaussier or joulain@ensea.fr
RÉSUMÉ
Nous présentons un système de navigation pour robot autonome dans
un environnement ouvert. Le robot rejoint un objectif en associant
des mouvements aux informations visuelles provenant de l’environ-
nement. Il utilise un apprentissage simple et en ligne. Il ne crée au-
cune carte complexe de son environnement. Le méchanisme s’avère
efficace et robuste, de plus il semble en accord avec les observations
animales. Enfin, notre implémentation dans un environnement réel
supporte des perturbations importantes.
ABSTRACT
In this paper we describe how a mobile robot controled only by
visual information can retrieve a particular goal location in an open
environment. Our model does not need a precise map nor to learn
all the possible positions in the environment. A simple and fast
on line learning of a few places located near the goal allows the
robot to reach the goal from anywhere in its neighborhood. The
system uses only egocentric representation of the robot environment
and presents very high generalization capabilities. We describe an
efficient implementation tested on our robot in two real indoor
environments.
1 Introduction
La plupart des robots mobiles actuels utilisent principale-
ment pour naviguer des informations provenant de leur odo-
métrie ou de systèmes de mesures actifs (télémètre ultra-son
ou laser). Ces techniques donnent de bons résultats pour des
tâches d’évitement d’obstacles mais semblent relativement in-
adaptées pour reconnaître précisément la position du robot
dans son environnement (les systèmes ultra-son étant trop im-
précis et les télémètres laser trop chers et trop lents pour fa-
briquer des cartes de profondeur de bonne qualité). Les camé-
ras CCD, grâce aux renseignements qu’elles nous fournissent
sur le contenu d’un champ de vision relativement étendu,
semblent donc être des candidats idéaux pour ce type de pro-
blèmes. Jusqu’à présent, le rôle de la vision s’est surtout limité
au recalibrage de la position des robots dans des environne-
ments intérieurs bien structurés [1]. Dans le cas d’un environ-
nement ouvert, lorsque, par exemple, le robot est au milieu
d’une pièce ce type de technique ne peut plus s’appliquer. En
effet, une position particulière ne peut que très rarement se
définir grâce à la reconnaissance d’une seule image : l’impré-
cision sur le positionnement étant alors trop grande. Les tech-
niques actuelles font donc intervenir la vision stéréoscopique
pour récupérer une information de profondeur pertinente [4]
(lorsque la distance n’est pas trop grande) et/ou fusionnent les
informations visuelles avec des informations provenant de té-
lémètres lasers (voir [3] pour le cas d’un environnement exté-
rieur). Malheureusement, la complexité de ces méthodes, leur
coût et la puissance de calcul nécessaire les rendent, pour l’ins-
tant, incompatibles avec des applications de grande série.
C’est dans ce contexte que nous nous sommes intéressés à
comprendre les mécanismes de navigation utilisés par les ani-
maux [5, 7, 8]1. En effet, de la guêpe[2] au primate en pas-
sant par le rat, toutes ces espèces sont capables de retourner à
un endroit appris en utilisant seulement des informations vi-
suelles monoculaires (bien que d’autres systèmes leurs four-
nissent des informations complémentaires très précieuses (ac-
célération, stéréovision...). Il a notamment été montré que le
rat possède, dans une structure de son cerveau appelée l’hip-
pocampe, des neurones s’activant uniquement lorsque l’ani-
mal se trouve dans un endroit particulier de son environnement
et ce, quelque soit son orientation. Ces neurones sont appelés
“cellules de lieux”. Dans cet article, après un bref résumé des
caractéristiques principales de notre modèle [10], nous mon-
trons qu’il permet à un robot d’apprendre en ligne et en un seul
essai à retourner à un endroit donné sans utiliser la moindre
carte de l’environnement. La précision est de l’ordre du cen-
timètre même en partant d’une position qui n’a jamais été ex-
plorée. Nous montrons enfin que notre algorithme supporte la
présence d’objets imprévus tels qu’une personne traversant le
champs de vision du robot.
2 Utiliser des amers pour naviguer
Afin de pouvoir reconnaître un lieu, un système utilisant
uniquement la vision doit être capable d’isoler des amers
(repères visuels), de mesurer leur angle par rapport à un
référentiel relatif ou absolu (i.e. le Nord), pour enfin calculer
la ressemblance entre la situation testée et la situation apprise.
1Ce travail est soutenu par un projet du GIS sciences cognitives CNA43 et
un projet DRET
862
Dans notre modèle, la partie correspondant à l’hippocampe
fusionne les informations représentant le “quoi” (groupe Amer
Fig. 2) avec les informations relatives à l’angle sous lequel
est vu l’amer : le “où” (groupe Azimut). Cette recombinaison
(groupe AmersAzimuts) peut alors être apprise par des
neurones appartenant à un groupe du type Winner Take All.
Ces neurones simulés réagissent alors exactement comme les
“cellules de lieux” enregistrées dans l’hippocampe des rats.
Durant le fonctionnement du robot, lorsque celui-ci trouve
son but (ou qu’on le met dessus), il déclenche une procédure
qui consiste à apprendre, dans les cellules de lieux, un petit
nombre de positions dans le voisinage immédiat du but.
Ces cellules sont associées avec la direction du mouvement
à effectuer pour rejoindre le but (apprentissage hebbien -
voir fig. 1). Le but est supposé toujours visible lors de cet
apprentissage ou, tout du moins, le robot est supposé capable
de maintenir en interne une information relative à la direction
du but. La procédure détaillée permettant au robot d’apprendre
de façon non supervisée est décrite dans [10].
porte
table
table
table
étagère étagère
réfrigérateur
1
2
3
4
image b
image a
chaise
chaise
FIG. 1 — Quatres vues (cercles) sont apprises (i.e. associées à un
mouvement élémentaire), les autres sont mises en correspondance avec une
des vues apprises en fonction de leur similarité (rectangles). Si le robot
apprend à rejoindre le but depuis chaque vue apprise, il est en mesure de
le rejoindre depuis n’importe où. La suite de flèches représente un chemin
possible. La zone représente une surface de 1; 2m  1; 2m, les vues apprises
sont à 30 cm du centre. L’échelle n’est pas respectée pour les positions des
différents meubles (la distance au centre est de 1,5 m).
Le principe de l’architecture est décrit figure 2 et dans
[6]. Lorsque le robot veut rejoindre son but, il tient compte
des informations provenant des “cellules de lieux” et effectue
le mouvement proposé par la cellule la plus active. Petit à
petit, la distance à l’objectif est réduite (exemple Fig. 1,6).
L’algorithme se contente de créer autour du but un bassin
d’attraction qui entraîne systématiquement le robot en son
centre. Le robot n’a pas besoin de connaître réellement sa
position ni de comprendre ce que représentent les amers (pas
besoin de comprendre les objets pour les utiliser). D’ailleurs,
il ne lui est pas non plus nécessaire d’être sûr que les amers
utilisés sont des objets. Si moins de la moitié des amers
sont absents ou déplacés, le système est toujours capable de
généraliser, il est capable de proposer un mouvement qui le
rapproche du but. Néanmoins, pour que l’algorithme puisse
fonctionner correctement, le robot doit apprendre un minimum
de 3 lieux et il faut s’assurer que la mesure de similarité
entre les lieux est bien croissante et monotone lorsque le robot
se rapproche du but ! C’est effectivement le cas lorsqu’une
direction absolue est disponible pour mesurer la somme des
erreurs sur les angles. Dans le cas où l’un des amers est
utilisé comme référence, nous avons prouvé que l’algorithme
peut toujours s’appliquer à condition de rester dans la zone
circonscrite par les amers (la même chose semble être valable
pour les rats). Une fois que l’objectif est en vue et est
reconnaissable un autre mécanisme, un mécanisme permettant
d’atteindre un objet dans une image, peut se mettre en place
[11].
-60 o 0
o
60
o
120
o-120 o
Azimut Objectif
neurones actifs
diffusion du gagnant
‘‘chaises’’
‘‘frigo’’
Vigilance
Azimut
Direction du Mouvement
lien de 1 à 1
liens inconditionels de 1 à tous
‘‘étagères’’
Cellules de lieuxAmer Amers Azimuts
FIG. 2 — Réseau de neurone pour la navigation. Le groupe
AmersAzimuts fusionne les informations “où” et “quoi”.
3 Résultats expérimentaux
Pour avoir un champ de vision assez large le robot uti-
lise des images panoramiques, celles-ci ont été fabriquées en
réunissant les parties centrales de 24 images obtenues après
rotation de la caméra CCD du robot (résolution caméra de
384  288 en 256 niveaux de gris). Chaque image panora-
mique a une taille de (1066  288 et représente un angle
de vue de 270 - Fig. 3,7). Pour trouver des amers poten-
tiels dans l’image, le système fait une moyenne pondérée co-
lonne par colonne de l’image panoramique pour obtenir une
ligne de 1066 points (le poids des points situés sur les lignes
centrales étant plus important). Ce signal est ensuite dérivé
pour permettre de centrer la prise de vues locales (zone de
148 288 points assimilée à un amer) sur les zones ayant un
fort contraste horizontal (Fig. 3). C’est un mécanisme de foca-
lisation de l’attention simple et rapide, nous travaillons aussi
sur des mécanismes plus complexes[12]. Chaque vue locale
est réduite au format 32  32 en effectuant une réduction li-
néaire sur l’axe y et logarithmique sur l’axe x (centrée sur le
point de focalisation, ici point de fort contraste horizontal).
L’algorithme a été testé dans plusieurs pièces différentes
(voir plans Fig. 1, 5 et 8). La figure 4 montre pour chaque
endroit de la Fig. 1 la “cellule de lieu” la plus active et
le mouvement associé. La partition du plan en fonction des
cellules gagnantes est comme on pouvait l’espérer centrée sur
le but. Le robot est donc capable de rejoindre l’objectif quel
que soit son point de départ dans la zone (voir Fig. 1).
Les résultats montrent aue la reconnaissance décroît pro-
gressivement en fonction de la distance à l’objectif (tests effec-
863
FIG. 3 — 15 vues locales apprisent pour une image (environnement Fig. 5,
cercle noir S), et la valeur absolue de la dérivée du signal utilisé pour la
focalisation.
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.85
0.9
0.95
1
"aller au Nord"
"aller à l’Est" "aller au Sud"
"aller à l’Ouest"
FIG. 4 — Niveau de réponse des “cellules de lieux” dans la zone
expérimentale Fig. 1. Chaque niveau de gris est associé à une cellule. Les
axes x et y sont en mètres
tués sur la ligne D Fig. 5). La précision du robot pour atteindre
l’objectif est très bonne. Pour un déplacement élémentaire de
4,5 cm dirigé vers un des points cardinaux, le robot passe à
moins de 2 cm de l’objectif (Fig. 6). Ce résultat est à comparer
avec la taille du robot (20  20 cm) et la précision maximale
théorique du positionnement : 7 mm (calculée à partir de la
résolution de l’image panoramique et de la distance moyenne
des amers).
table
table
caisse
poubelle
chaise
porte armoire
ab autre
robot
affiche
c
S
60cm
D
O E
N
station
planche
FIG. 5 — Une pièce pour les tests, les cercles blancs et la ligne D
représentent plusieurs positions testées. Quatre vues sont apprises (cercles
noirs). Le rectangle en pointillé est décrit en détails en fig.6 , la croix
représente l’objectif.
Nous avons aussi pu montrer que le système est robuste
à des changements d’éclairage, des déplacements d’objets...
Par exemple, lorsqu’on introduit des éléments distracteurs, le
robot utilise d’autres amers pour se repérer (Fig. 7). Il continue
ainsi à effectuer un mouvement le rapprochant de l’objectif.
point à 45 cm du but
10 cm
S
O
i
ii
D
But
FIG. 6 — Exemple du chemin réellement pris par le robot pour atteindre
l’objectif. Zoom du rectangle en pointillé de la fig.5.
a)
b)
FIG. 7 — Changement du choix des amers lorsqu’un élément distracteur
est introduit (environnement Fig. 5, position ‘c’).
D’autres expériences ont été menées dans le cas d’un envi-
ronnement plus complexe pour lequel le robot doit apprendre
à contourner des obstacles (fig. 8 et 9). En plus de lui ap-
prendre des positions autour de l’objectif lui permettant de
se diriger vers ce dernier nous lui avons appris des positions
et leurs mouvements associés pour contourner des obstacles
(flèches 2 et 6 fig.8 et 9). Dans cette expérience, le mécanisme
pour sélectionner le mouvement tiens compte de l’activité de
chaque neurone. Ainsi nous obtenons des trajectoires plus lis-
sées. Nous pouvons voir sur la figure 8 qu’en ayant appris à
associer 10 vues de l’environnement à 10 mouvements, le ro-
bot est en mesure de rejoindre l’objectif depuis n’importe quel
point dans une surface d’à peu près 20m2. La figure 8 montre
différents chemins empruntés par le robot en fonction de sa
position et de son orientation de départ.
4 Conclusion
Notre algorithme est efficace même dans des situations
délicates, la disparition d’amers ou l’introduction d’éléments
perturbateurs[6]. Il est capable d’apprendre à reconnaître des
scènes relativement complexes et de naviguer correctement
avec une architecture neuronale et un mécanisme d’apprentis-
sage non supervisé très simple. Contrairement à la majorité des
systèmes de navigation visuelle, ce système ne nécessite pas la
présence d’un ingénieur pour identifier les vues à apprendre.
De plus, lorsque le robot sort d’une zone ouverte pour entrer
dans une autre, il peut se tromper de mouvement, mais alors
864
Sud
Nord
porte
planches
Télé
chaise
étagères
poubelle
caisse
resistor
chaise
planches
table
table
autrecaisse
robot
table
table
chaise
radiateur
1
2
6
3
4
5
7
8
9
10
7.2m
O
uest
E
st
5.4m
caisse
armoire
station
station
étagères
FIG. 8 — Les flèches numérotées représentent les positions apprisent. Le
but est sous la table (près de 10). Le robot ne peut rejoindre le but depuis
les zones grisées. Le début d’une trajectoire et son orientation initiale sont
représentés par les robots, les points reliés composent le reste de la trajectoire.
la somme des activités de ses “cellules de lieux” diminue très
fortement. Nous prévoyons d’utiliser cette information pour
permettre au robot d’apprendre par lui-même un nouveau lieu
(sous-but) lorsque sa perception de l’environnement change
trop (détection de nouveauté). Le robot pourrait ensuite utili-
ser ces sous-buts pour planifier ses déplacements [9].
Références
[1] R.A. Brooks. A robust layered control system for a
mobile robot. IEEE Journal of Robotics and Automation,
R.A. 2(1) :14–23, March 1986.
[2] B.A. Cartwright and T.S. Collett. Landmark learning in
bees. Journal Comp. Physiology, 151 :521–543, 1983.
[3] R. Chatila. Deliberation and reactivity in autonomous
mobile robots. Robotics and Autonomous System, 16(2-
4) :197–211, Dec 1995.
[4] J.L. Crowley, P. Bobet, S. Mely, M. Kurek, and K. Sara-
chik. Mobile robot perception using vertical line stereo.
Vision Based Vehicle Guidance, June 1992.
[5] P. Gaussier, C. Joulain, A. Revel, and J.P. Banquet. Are
shaping techniques the correct answer for the control
of visually guided autonomous robots ? In UKACC
International Conference on Control’96, pages 1248–
1253, University of Exeter, September 1996. IEE.
[6] P. Gaussier, C. Joulain, S. Zrehen, J.P. Banquet, and
A. Revel. Visual navigation in an open environement
without map. In To appear in International Conference
on Intelligent Robots and Systems - IROS’97, Grenoble,
France, September 1997. IEEE/RSJ.
[7] P. Gaussier, A. Revel, C. Joulain, and S. Zrehen. Living
in a partially structured environment : How to bypass
the limitation of classical reinforcement techniques. to
appear in Robotics and Autonomous Systems, 1997.
a)
2
46
b)
6
1 82
c)
10
4
FIG. 9 — Les éléments sont ceux du plan fig. 8. a)Vue panoramique depuis
le point de départ. b)Vue prise à la moitié de la trajectoire du robot. c)Vue
panoramique près de la position du but (le champignon).
[8] P. Gaussier and S. Zrehen. Avoiding the world model
trap : An acting robot does not need to be so smart !
Journal of Robotics and Computer-Integrated Manufac-
turing, 11(4) :279–286, 1994.
[9] P. Gaussier and S. Zrehen. Navigating with an animal
brain : a neural network for landmark identification and
navigation. In Proceedings of Intelligent Vehicles, pages
399–404, Paris, 1994.
[10] P. Gaussier and S. Zrehen. Perac : A neural architecture
to control artificial animals. Robotics and Autonomous
Systems, 16(2-4) :291–320, 1995.
[11] C. Joulain, P. Gaussier, and A. Revel. Learning to build
categories from perception-action associations. In To
appear in International Conference on Intelligent Robots
and Systems - IROS’97, Grenoble, France, September
1997. IEEE/RSJ.
[12] M. Quoy, O. Gallet, and P. Gaussier. Implémentation
parallèle d’un système de focalisation de l’attention. In A
paraître dans les actes du GRETSI’97, Grenoble, France,
Septembre 1997.


Navigation visuelle dans un environnement ouvert : reconnaissance de vues panoramiques

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