Asservissement visuel par projection sphérique

par Roméo Tatsambon Fomena

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de François Chaumette.

Soutenue en 2008

à Rennes 1 .


  • Résumé

    Cette étude s'inscrit dans le cadre de l'asservissement visuel. La technique d'asservissement visuel consiste à utiliser les informations visuelles fournies par un capteur de vision pour commander les mouvements d'un système dynamique. Un des défis de cette technique est de s'approcher d'un comportement idéal du robot commandé, par exemple une trajectoire satisfaisante. Aujourd'hui, il est bien établi que l'élargissement du champ de vision et surtout le choix d'informations visuelles adéquates ont une incidence positive sur le comportement du robot. Si l'élargissement du champ de vision d'un robot est possible aujourd'hui par l'utilisation des systèmes de vision catadioptrique (couplage caméra et miroir), la sélection d'informations visuelles adéquates reste encore un problème ouvert puisque peu de travaux de modélisation ont été menés sur des systèmes à large champ de vision. Cette étude vise à modéliser des informations visuelles idéales. L'approche proposée est la modélisation par projection sphérique puisque ce modèle de projection est au centre des modèles de projection perspective et catadioptrique. Des résultats significatifs sont présentés pour un objet plan ou volumétrique défini par un ensemble de points et pour des objets volumétriques sphériques tels qu'une sphère et une sphère marquée. Pour chaque objet, un nouveau vecteur minimal d'informations visuelles idéales est proposé. La validation expérimentale de chaque nouveau vecteur montre un comportement adéquat du robot.

  • Titre traduit

    Visual Servoing from spherical projection


  • Résumé

    Cette étude s'inscrit dans le cadre de l'asservissement visuel. La technique d'asservissement visuel consiste à utiliser les informations visuelles fournies par un capteur de vision pour commander les mouvements d'un système dynamique. Un des défis de cette technique est de s'approcher d'un comportement idéal du robot commandé, par exemple une trajectoire satisfaisante. Aujourd'hui, il est bien établi que l'élargissement du champ de vision et surtout le choix d'informations visuelles adéquates ont une incidence positive sur le comportement du robot. Si l'élargissement du champ de vision d'un robot est possible aujourd'hui par l'utilisation des systèmes de vision catadioptrique (couplage caméra et miroir), la sélection d'informations visuelles adéquates reste encore un problème ouvert puisque peu de travaux de modélisation ont été menés sur des systèmes à large champ de vision. Cette étude vise à modéliser des informations visuelles idéales. L'approche proposée est la modélisation par projection sphérique puisque ce modèle de projection est au centre des modèles de projection perspective et catadioptrique. Des résultats significatifs sont présentés pour un objet plan ou volumétrique défini par un ensemble de points et pour des objets volumétriques sphériques tels qu'une sphère et une sphère marquée. Pour chaque objet, un nouveau vecteur minimal d'informations visuelles idéales est proposé. La validation expérimentale de chaque nouveau vecteur montre un comportement adéquat du robot.


  • Résumé

    This study is concerned with visual servoing. Visual servoing consists in using data provided by a vision sensor to control the motion of a dynamic system. One of the issues in visual servoing is to approach an ideal system behaviour, for instance a satisfactory trajectory. Now, it is well established that enlarging the sensor field of view and choosing adequate features have a positive impact on the system behaviour. If enlarging the sensor field of view is now possible with catadioptric vision systems (coupling of a camera and a mirror), the selection of adequate visual features is still an open problem since there has not been enough research on modeling features using large field of view systems. The purpose of this study is to design ideal features for visual servoing. The proposed approach uses a spherical projection model since this projection model is shared both by the perspective and catadioptric projection models. Significant results are presented for a volumetric or planar target described by a cloud of points and for spherical volumetric targets such as a sphere and compound targets made up of a sphere and points. For each target, a new minimal set of features is proposed. The experimental validation of each new set shows an adequate robot behaviour.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (176 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [169]-176

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  • Bibliothèque :
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2008/90
  • Bibliothèque :
  • PEB soumis à condition
  • Cote : I.9 - TAT
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