Skip to Content

Répondre au commentaire

Cartographie de l'environnement et suivi simultané de cibles dynamiques par un robot mobile

TitreCartographie de l'environnement et suivi simultané de cibles dynamiques par un robot mobile
Type de publicationThesis
URLhttp://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00260984
Nouvelles publications2007
AuteursBaba, Abdellatif
Mots clésAlignement des données, Cartographie et suivi simultané, Détection visuelle d'objets mobiles, Environnement dynamique, Fusion de capteurs, Grille d'occupation, SLAM
Année de publication2007
UniversityUniversité Paul Sabatier - Toulouse III
Résumé

Une capacité essentielle pour qu'un robot mobile soit capable de comprendre son environnement est de pouvoir en construire la carte. Des entités mobiles dans la zone de perception du robot pendant qu'il construit sa propre carte peuvent provoquer de graves erreurs au niveau de sa localisation, et des inexactitudes dans la carte. Les traces des objets mobiles doivent être détectées et éliminées du modèle. Nous proposons d'adopter la représentation de l'environnement par une grille d'occupation. Cette représentation fournit un modèle de l'environnement pouvant être mis à jour à une fréquence élevée ce qui présente l'intérêt de permettre la détection et le suivi d'éléments mobiles autour du robot. La détection et le suivi des cibles dynamiques sont ensuite effectués. Une procédure qui attribue les mesures acquises aux cibles correspondantes est aussi présentée. Pour essayer d'améliorer la qualité de l'information sensorielle du robot et d'augmenter la fiabilité du suivi, nous utilisons une caméra catadioptrique dont les données seront fusionnées avec le laser. Une image binaire est calculée à partir d'une approche modifiée de flot optique où un nouveau terme qui compense les changements d'illumination est calculé et pris en compte. Deux stratégies qui déterminent les directions des cibles détectées à partir d'images déployées (sur une forme cylindrique) et d'images panoramiques brutes sont respectivement présentées et comparées. Nous proposons en fin, une technique probabiliste pour coupler des mesures reçues par l'un et par l'autre capteur et pour les associer à un même événement.

Répondre