Ces travaux s'inscrivent dans le cadre du projet VIPA " Véhicule Individuel Public Autonome ", au cours duquel le LASMEA et ses partenaires ont mis au point des véhicules capables de naviguer automatiquement, sans aucune infrastructure extérieure dédiée, dans des zones urbaines (parkings, zones piétonnes, aéroports). Il est doté de deux caméras, l'une à l'avant, et l'autre à l'arrière. Avant son déploiement, le véhicule doit tout d'abord être étalonné et conduit manuellement afin de reconstruire la carte d'amers visuels dans laquelle il naviguera ensuite automatiquement. Les travaux de cette thèse ont pour but de développer et de mettre en oeuvre des méthodes souples permettant d'étalonner cet ensemble de caméras dont les champs de vue sont totalement disjoints. Après une étape préalable d'étalonnage intrinsèque et un état de l'art sur les systèmes multi-caméra, nous développons et mettons en oeuvre différentes méthodes d'étalonnage extrinsèque (déterminant les poses relatives des caméras à champs de vue disjoints). La première méthode présentée utilise un miroir plan pour créer un champ de vision commun aux différentes caméras. La seconde approche consiste à manoeuvrer le véhicule pendant que chaque caméra observe une scène statique composée de cibles (dont la détection est sous-pixellique). Dans la troisième approche, nous montrons que l'étalonnage extrinsèque peut être obtenu simultanément à la reconstruction 3D (par exemple lors de la phase d'apprentissage), en utilisant des points d'intérêt comme amers visuels. Pour cela un algorithme d'ajustement de faisceaux multi-caméra a été développé avec une implémentation creuse. Enfin, nous terminons par un étalonnage déterminant l'orientation du système multi-caméra par rapport au véhicule.

Ces travaux s’inscrivent dans le cadre du projet VIPA « Véhicule Individuel Public Autonome », au cours duquel le LASMEA et ses partenaires ont mis au point des véhicules capables de naviguer automatiquement, sans aucune infrastructure extérieure dédiée, dans des zones urbaines (parkings, zones piétonnes, aéroports). Il est doté de deux caméras, l’une à l’avant, et l’autre à l’arrière. Avant son déploiement, le véhicule doit tout d’abord être étalonné et conduit manuellement afin de reconstruire la carte d’amers visuels dans laquelle il naviguera ensuite automatiquement. Les travaux de cette thèse ont pour but de développer et de mettre en oeuvre des méthodes souples permettant d’étalonner cet ensemble de caméras dont les champs de vue sont totalement disjoints. Après une étape préalable d’étalonnage intrinsèque et un état de l’art sur les systèmes multi-caméra, nous développons et mettons en oeuvre différentes méthodes d’étalonnage extrinsèque (déterminant les poses relatives des caméras à champs de vue disjoints). La première méthode présentée utilise un miroir plan pour créer un champ de vision commun aux différentes caméras. La seconde approche consiste à manoeuvrer le véhicule pendant que chaque caméra observe une scène statique composée de cibles (dont la détection est sous-pixellique). Dans la troisième approche, nous montrons que l’étalonnage extrinsèque peut être obtenu simultanément à la reconstruction 3D (par exemple lors de la phase d’apprentissage), en utilisant des points d’intérêt comme amers visuels. Pour cela un algorithme d’ajustement de faisceaux multi-caméra a été développé avec une implémentation creuse. Enfin, nous terminons par un étalonnage déterminant l’orientation du système multi-caméra par rapport au véhicule. / My research was involved in the VIPA « Automatic Electric Vehicle for Passenger Transportation » project. During which, the LASMEA and its partnerships have developed vehicles able to navigate autonomously, without any outside dedicated infrastructure in an urban environment (parking lots, pedestrian areas, airports). Two cameras are rigidly embedded on a vehicle : one at the front, another at the back. Before being available for autonomous navigation tasks, the vehicle have to be calibrated and driven manually in order to build a visual 3D map (calibration and learning steps). Then, the vehicle will use this map to localize itself and drive autonomously. The goals of this thesis are to develop and apply user friendly methods, which calibrate this set of nonoverlapping cameras. After a first step of intrinsic calibration and a state of the art on multi-camera rigs, we develop and test several methods to extrinsically calibrate non-overlapping cameras (i.e. estimate the camera relative poses). The first method uses a planar mirror to create an overlap between views of the different cameras. The second procedure consists in manoeuvring the vehicle while each camera observes a static scene (composed of a set of targets, which are detected accurately). In a third procedure, we solve the 3D reconstruction and the extrinsic calibration problems simultaneously (the learning step can be used for that purpose) relying on visual features such as interest points. To achieve this goal a multi-camera bundle adjustment is proposed and implemented with a sparse data structures. Lastly, we present a calibration of the orientation of a multi-camera rig relative to the vehicle.