Contributions aux méthodes de détection visuelle de fermeture de boucle et de segmentation topologique de l'environnement

par Alexandre Chapoulie

Thèse de doctorat en Automatique et traitement des signaux et des images

Sous la direction de Patrick Rives et de David Filliat.

Soutenue en 2012

à Nice .


  • Résumé

    Dans le contexte de la localisation globale et, plus largement, dans celui de la Localisation et Cartographie Simultanées, il est nécessaire de pouvoir déterminer si un robot revient dans un endroit déjà visité. Il s’agit du problème de la détection de fermeture de boucle. Dans un cadre de reconnaissance visuelle des lieux, les algorithmes existants permettent une détection en temps-réel, une robustesse face à l’alliasing perceptuel ou encore face à la présence d’objets dynamiques. Ces algorithmes sont souvent sensibles à l’orientation du robot rendant impossible la fermeture de boucle à partir d’un point de vue différent. Pour palier ce problème, des caméras panoramiques ou omnidirectionnelles sont employées. Nous présentons ici une méthode plus générale de représentation de l’environnement sous forme d’une vue sphérique égocentrée. En utilisant les propriétés de cette représentation, nous proposons une méthode de détection de fermeture de boucle satisfaisant, en lu des autres propriétés, une indépendance à l’orientation du robot. Le modèle de l’environnement est souvent un ensemble d’images prises à des instants différents, chaque image représentant un lieu. Afin de grouper ces images en lieux significatifs de l’environnement, des lieux topologiques, les méthodes existantes emploient une notion de covisibilité de l’information entre les lieux. Notre approche repose sur l’exploitation de la structure de l’environnement. Nous définissons ainsi un lieu topologique comme ayant une structure qui ne varie pas, la variation engendrant le changement de lieu. Les variations de structure sont détectées à l’aide d’un algorithme efficace de détection de rupture de modèle.

  • Titre traduit

    Contributions to visual loop closure detection and environment topological segmentation methods


  • Résumé

    In the context of global localization and, more widely, in Simultaneous Localization and Mapping, it is mandatory to be able to detect if a robust comes to a previously visited place. It is the loop closure detection problem. Algorithms, in visual place recognition, usually allow detection in real-time, are robust to perceptual aliasing or even to dynamic objects. Those algorithms are often sensitive to the robot orientation involving an impossibility to detect a loop closure from a different point of view. In order to alleviate this drawback, panoramic or omnidirectional cameras are often used. We propose a more general representation of the environment with an ego-centric spherical view. Using these representation properties, we elaborate a loop closure detection algorithm that satisfies, in addition to other properties, robot orientation independence. The environment model is often a set of images taken at various moments, each image corresponding to a place. Existing methods cluster those images ion meaning places of the environment, the topological places, using the concept of covisibility of information between places. Our approach relies on the utilization of the environment structure. We hence define a topological place as having a structure which does not change, variation leading to a place change. The structure variations are detected with an efficient change-point detection algorithm.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (xx-240 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. [229]-239. Résumés en français et en anglais

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  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Section Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 12NICE4055
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