Perception stereoscopique de courbes et de surfaces tridimensionnelles. Application a la robotique mobile

Stereoscopic perception of three-dimensional curves and surfaces. Application to mobile robotics

• Auteur / Autrice : Luc Robert
• Direction : Olivier Faugeras
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1993
• Etablissement(s) : Palaiseau, Ecole polytechnique

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots mobiles

Robotique

Vision par ordinateur

Résumé

Le cadre general de ce travail est le developpement de systemes de vision a plusieurs cameras permettant a un robot mobile, par vision stereoscopique, de percevoir son environnement tridimensionnel. Suivant une approche unifiee fondee sur l'utilisation de la geometrie projective, nous abordons tour-a-tour plusieurs problemes intervenant a differents stades du processus de vision stereoscopique. Nous presentons tout d'abord une methode de calibration permettant de determiner, par minimisation d'un critere lie aux niveaux de gris de l'image, tous les parametres de projection d'une camera. Puis nous menons une etude geometrique des relations entre les objets ponctuels ou courbes de l'espace et leurs projections sur une, deux ou trois cameras lorsque celles-ci sont calibrees (calibration forte) ou que seule la geometrie epipolaire est connue (calibration faible). En particulier, nous montrons qu'a partir d'appariements de points dans deux images faiblement calibrees, il est possible d'extraire des informations tridimensionnelles importantes. L'utilisation des relations geometriques nous permet d'elaborer deux algorithmes de mise en correspondance. Le premier apparie des courbes representant les contours extraits de trois images faiblement calibrees. Le second reconstruit des surfaces tridimensionnelles a partir d'un ensemble d'au moins deux cameras fortement calibrees. Enfin, nous presentons des experiences realisees sur un systeme robotique mobile dote de vision stereoscopique. Les applications potentielles de ces algorithmes sont tres importantes, notamment par le fait que la calibration faible d'un systeme de cameras peut etre realisee a partir d'images de l'environnement (interieur ou exterieur), et constitue donc un pas important vers l'autonomie des systemes robotiques