Un système multi-robots déployable en centralisé ou distribué pour la reconstruction 3D d'environnements inconnus à large échelle

A centralized and distributed multi-robot system for 3D surface reconstruction of unknown environments

• Auteur / Autrice : Guillaume Hardouin
• Direction : El Mustapha Mouaddib, Fabio Morbidi, Julien Moras
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences pour l'Ingénieur. Robotique
• Date : Soutenance le 22/03/2022
• Etablissement(s) : Amiens
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, technologie et santé (Amiens)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Modélisation, Information et Systèmes (Amiens)
• Jury : Président / Présidente : Paolo Robuffo Giordano
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Isabelle Fantoni-Coichot, Julien Marzat
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ouiddad Labbani-Igbida, Rudolph Triebel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots mobiles

Modélisation tridimensionnelle

Mots clés libres

Système multi-Robots

Planification de mouvement

Planification Next-Best-View

Reconstruction 3D

Multi-Robot systems

Motion planning

Next-Best-View planning

Résumé

Dans un contexte de recherche archéologique ou de préservation du patrimoine, la reconstruction 3D de site à l'aide de capteur de haute qualité, reste un processus lent, complexe et onéreux et chronophage. Avec l'émergence des technologies robotiques, l'utilisation de robots mobiles autonomes permet la production de modèles 3D complets et précis, dans un temps réduit, tout en accédant aux zones les plus difficiles. L'objectif de cette thèse est de mettre au point des méthodes de reconstruction 3D d'environnements inconnus, à l'aide de plusieurs robots mobiles. Les robots, équipés de caméras stéréoscopiques explorent l'environnement et révèlent dans le modèle progressivement reconstruit, des éléments de surface incomplets. Des poses candidates sont alors générées pour les compléter, sont groupées en zones d'intérêt, et sont ensuite assignées aux robots à l'aide d'un algorithme glouton. Cet algorithme est un planificateur de chemin de type Next-Best-View, basé sur un critère surfacique, où le problème du voyageur de commerce est résolu itérativement. Un planificateur probabiliste permet enfin aux robots de trouver leur chemin dans l'espace libre. La méthode a été déclinée en trois architectures : mono-robot dans un cadre préliminaire, multi-robot centralisée pour réduire les temps de reconstruction, puis distribuée pour en augmenter la robustesse. Une validation par simulation et des tests en environnement réel ont été réalisés, pour des robots aériens et roulants, afin de montrer l'efficacité des trois architectures

In archaeology and cultural heritage, the 3D modelling of large-scale structures using high-quality sensors, remains time-consuming, complex, and expansive process. In present age of robotics, a new generation of scanning systems based on mobile robots, could address this challenge, improving efficiency, flexibility and responsiveness. This PhD thesis considers the problem of 3D reconstruction of an unknown environment, with a team of cooperative vehicles. The robots equipped with forward-facing stereo cameras, explore the environment, uncover discrete Incomplete Surface Elements (ISEs) in the volumetric map, and generate candidate viewpoints to scan them. These areas of interest are greedily assigned to the robots using a Next-Best-View approach, where the visit is planned by iteratively solving a Traveling Salesman Problem. Then, a sampling-based planner is used to compute obstacle-free paths using the volumetric map. A single-robot architecture has been first designed, which leverages the 3D surface representation of volumetric map for planning. This architecture has been extended to a multi-robot system with a single base station, in order to accelerate the scanning process. Finally, a distributed architecture has been presented and discussed to increase the robustness of the multi-robot system. Extensive numerical and real-world experiments with multiple aerial and ground robots have been conducted to validate the prosposed architectures in challenging environments