Interprétation de nuages de points : application à la modélisation d'environnements 3D en robotique mobile

par Nicolas Loménie

Thèse de doctorat en Science de la vie et de la matière. Informatique

Sous la direction de Georges Stamon.

Soutenue en 2001

à Paris 5 .

mots clés

• Robots mobiles
• Vision artificielle (robotique)

Résumé

Cette thèse traite de l'analyse de nuages de points 3D désorganisés et s'appuie sur deux outils : un algorithme de partitionnement efficace inspiré des C-moyennes floues d'une part, et des outils de filtrage morphologique de représentation à base de triangulation de Delaunay d'autre part. Le cadre applicatif essentiel est la navigation autonome en robotique mobile en environnement inconnu, c'est à dire sans modèle. Mais la méthodologie générique développée a été appliquée à d'autres types d'environnements, notamment plus structurés. Dans ce cadre, nous nous intéressons à l'analyse des nuages de points généraux et décrivant tous types de scènes. L'accent n'est alors plus à mettre sur la technique de reconstruction mais plutôt sur la faculté d'analyse, de dénombrement et de représentation d'un nuage de points contenant plusieurs objets, utilisant à l'occasion des techniques déjà expérimentées de reconstruction. Par ailleurs, il est vrai qu'historiquement nos travaux se situent dans un cadre de robotique mobile, dans lequel on espère pouvoir doter un robot d'une certaine autonomie en navigation par l'octroi d'une capacité de construire peu à peu un modèle de l'environnement exploré, inconnu "a priori". Nous avons l'objectif de fournir une description relativement détaillée des obstacles qu'il a eu ou qu'il aura à éviter. Le problème de partitionnement d'une scène en objets ou éléments simples reste à ce jour un problème ouvert en environnement naturel, où l'absence de structure géométrique rend difficile à concevoir des algorithmes de modélisation. Dans cette perspective, l'originalité de notre travail réside entre autres dans la définition d'une méthodologie générique d'analyse de scène représentée par des nuages de points 3D, indépendamment de l'environnement. (. . . )

Titre traduit

Point sets analysis : application to 3D scene analysis in the field of mobile robotic

Résumé

This thesis work deals with unorganised 3D point sets analysis based on two tools : on the one hand a clustering algorithm inspired by K-means and on the other hand morphological filtering techniques specifically designed for Delaunay triangulation representations of unstructured point sets. Applications to autonomous mobile robotic navigation are performed in the field of computer vision in unknown environments. But the designed methodology has been generically applied to others types of more structured environments.