Dans cette thèse, nous résolvons le problème de reconstruire simultanément une représentation de la géométrie du monde, de la trajectoire de l'observateur, et de la trajectoire des objets mobiles, à l'aide de la vision. Nous divisons le problème en trois étapes : D'abord, nous donnons une solution au problème de la cartographie et localisation simultanées pour la vision monoculaire qui fonctionne dans les situations les moins bien conditionnées géométriquement. Ensuite, nous incorporons l'observabilité 3D instantanée en dupliquant le matériel de vision avec traitement monoculaire. Ceci élimine les inconvénients inhérents aux systèmes stéréo classiques. Nous ajoutons enfin la détection et suivi des objets mobiles proches en nous servant de cette observabilité 3D. Nous choisissons une représentation éparse et ponctuelle du monde et ses objets. La charge calculatoire des algorithmes de perception est allégée en focalisant activement l'attention aux régions de l'image avec plus d'intérêt.

In this thesis, I study the computational advantages of the allocentric represen- tation as compared to the egocentric representation for autonomous local navigation. Whereas in the allocentric framework, all variables of interest are represented with respect to a coordinate frame attached to an object in the scene, in the egocentric one, they are always represented with respect to the robot frame at each time step. In contrast with well-known results in the Simultaneous Localization and Mapping literature, I show that the amounts of nonlinearity of these two representations, where poses are elements of Lie-group manifolds, do not affect the accuracy of Gaussian- based filtering methods for perception at both the feature level and the object level. Furthermore, although these two representations are equivalent at the object level, the allocentric filtering framework is better than the egocentric one at the feature level due to its advantages in the marginalization process. Moreover, I show that the object- centric perspective, inspired by the allocentric representation, enables novel linear- time filtering algorithms, which significantly outperform state-of-the-art feature-based filtering methods with a small trade-off in accuracy due to a low-rank approximation. Finally, I show that the allocentric representation is also better than the egocentric representation in Model Predictive Control for local trajectory planning and obstacle avoidance tasks.

Methodologies are proposed for combining carrier-phase differential GPS (CDGPS), visual simultaneous localization and mapping (SLAM), and inertial measurements to obtain precise and globally-referenced position and attitude estimates of a rigid structure connecting a GPS receiver, a camera, and an inertial measurement unit (IMU). As part of developing these methodologies, observability of globally-referenced attitude based solely on GPS-based position estimates and visual feature measurements is proven. Determination of attitude in this manner eliminates the need for attitude estimates based on magnetometer and accelerometer measurements, which are notoriously susceptible to magnetic disturbances. This combination of navigation techniques, if coupled properly, is capable of attaining centimeter-level or better absolute positioning and degree-level or better absolute attitude accuracies in any space, both indoors and out. Such a navigation system is ideally suited for application to augmented reality (AR), which often employs a GPS receiver, a camera, and an IMU, and would result in tight registration of virtual elements to the real world. A prototype AR system is presented that represents a first step towards coupling CDGPS, visual SLAM, and inertial navigation. While this prototype AR system does not couple CDGPS and visual SLAM tightly enough to obtain some of the benefit of the proposed methodologies, the system is capable of demonstrating an upper bound on the precision that such a combination of navigation techniques could attain. Test results for the prototype AR system are presented for a dynamic scenario that demonstrate sub-centimeter-level positioning precision and sub-degree-level attitude precision. This level of precision would enable convincing augmented visuals. / text

Although much progress has been made in the field of robotic mapping, many challenges remain including: efficient semantic segmentation using RGB-D sensors, map representations that include complex features (structures and objects), and interfaces for interactive annotation of maps. This thesis addresses how prior knowledge of semi-structured human environments can be leveraged to improve segmentation, mapping, and semantic annotation of maps. We present an organized connected component approach for segmenting RGB-D data into planes and clusters. These segments serve as input to our mapping approach that utilizes them as planar landmarks and object landmarks for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), providing necessary information for service robot tasks and improving data association and loop closure. These features are meaningful to humans, enabling annotation of mapped features to establish common ground and simplifying tasking. A modular, open-source software framework, the OmniMapper, is also presented that allows a number of different sensors and features to be combined to generate a combined map representation, and enabling easy addition of new feature types.

In this dissertation, I use ethnographic observations, interviews, personal narrative, and analysis of youth slam poetry in conversation with theories of identification to demonstrate how members of the Tucson Youth Poetry Slam (TYPS) perform, inhabit, and develop a consciousness indicative of coalition and critical inquiry. TYPS poets demonstrate evidence of what I propose as critical latticework, an image and heuristic that brings together identificatory screen-work with rhizomatic and intersectional perspectives on growth and development. Through my analyses of poetry, interviews, and the activities of this youth slam community, I aim to illustrate the value of critical latticework as a perspective that can contribute to altering our perceptions of youth as developing in one direction, with one sense of healthy progression to adulthood. A critical lattice is another way of perceiving the activities of identification that take place in in-between-and-through-spaces, as well as the potential activism and labor occurring in those spaces, which act as more than screens but spaces of growth and significant chaos. I argue that an understanding of critical latticework is transferrable to writing classrooms, offering a practical image with which students of writing can imagine and move with fluidity to generate meaningful discourse and expand their perspectives on identity and writing.

Navigation with unmanned aerial vehicles (UAVs) requires good knowledge of the current position and other states. A UAV navigation system often uses GPS and inertial sensors in a state estimation solution. If the GPS signal is lost or corrupted state estimation must still be possible and this is where simultaneous localization and mapping (SLAM) provides a solution. SLAM considers the problem of incrementally building a consistent map of a previously unknown environment and simultaneously localize itself within this map, thus a solution does not require position from the GPS receiver. This thesis presents a visual feature based SLAM solution using a low resolution video camera, a low-cost inertial measurement unit (IMU) and a barometric pressure sensor. State estimation in made with a extended information filter (EIF) where sparseness in the information matrix is enforced with an approximation. An implementation is evaluated on real flight data and compared to a EKF-SLAM solution. Results show that both solutions provide similar estimates but the EIF is over-confident. The sparse structure is exploited, possibly not fully, making the solution nearly linear in time and storage requirements are linear in the number of features which enables evaluation for a longer period of time.

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Den idag mest använda biologiska metoden för rening av avloppsvatten är processen som kallas för aktivt slam. Denna är normalt uppbyggd av luftningsbassäng och sedimenteringsbassäng. Kärnan i processen består av mikroorganismer vars sammansättning varierar. Detta beror på en rad olika yttre faktorer. Mikroorganismer bryter ned löst organiskt material i avloppsvattnet och bildar så kallade flockar, som sedan sjunker ner till bassängbottnen i sedimentationssteget. På detta sätt separerar man vattnet ifrån slammet. Det man vill uppnå är så snabb och kompakt sedimentation som möjligt. Polymerer används i samband med avloppsvattenrening för att förbättra flockbildningen och då speciellt när förutsättningarna för naturlig flockning är nedsatt. Syftet med den här studien var att laborativt utvärdera ett antal konventionella polymerprodukter och ett miljövänligare alternativ baserad på potatisstärkelse ur effektiv flockning- och sedimenteringssynvinkel. Där resultat för slamvolym, turbiditet och färgtal har vägts mot varandra, samt koncentrationen av polymer och den tid för sedimentering som krävts. Resultaten har visat att Magnafloc® 919 var den polymer med effektivast och mest optimala egenskaper. Fler polymerer så som t.ex. Magnafloc® 455 hade snarlika resultat, men krävde en högre koncentration av flockningsmedlet, vilket gör Magnafloc® 919 till det bättre alternativet. Resultaten kommer att ligga till grund för rekommendation av polymerprodukt att testa i fullskala.

Cette thèse étudie le problème de la localisation et cartographie simultanées des robots sous-marins, et ses méthodes de résolution utilisant le calcul par intervalles. Le principe du SLAM (Simultaneous Localization And Mapping, ou cartographie et localisation simultanées) est le suivant: un robot sous-marin connait en général sa position initiale (lorsqu'il est à la surface grâce à un GPS), son modèle de déplacement (très approximativement) et possède quelques capteurs l'aidant à estimer sa position (capteur de pression pour mesurer sa profondeur, loch Doppler pour mesurer sa vitesse et sa distance au fond, centrale inertielle pour mesurer son orientation) et voir ce qui l'entoure (sonar). Pourtant, malgré tous ces capteurs, plus il avance, plus ses erreurs d'estimation de position s'accumulent: le robot se perd. En passant et repassant devant plusieurs objets (ou éléments remarquables quelconques de son environnement), il va pouvoir évaluer leur position (plus ou moins précisément) une première fois à partir de la sienne (cartographie grâce à sa localisation), puis recalculer sa trajectoire en les prenant comme repère les fois suivantes quand il est perdu (localisation grâce à sa cartographie). Les mesures de capteurs ou variables utilisées pour décrire les robots étant souvent entachées d'erreurs, elles peuvent être représentées de différentes façons: distributions probabilistes, nuages de points, ensembles continus... En général, les données constructeur des capteurs ou actionneurs du robot nous indiquent des bornes (liées à la précision...). On peut donc représenter ces valeurs sous forme d'intervalles. Les méthodes ensemblistes telles que l'analyse par intervalles permettent d'obtenir des résultats à partir d'équations sur des intervalles. L'avantage de ces méthodes est qu'on est sûr de ne perdre aucune solution (compte tenu des hypothèses faites), contrairement à celles utilisant l'approche probabiliste, où on n'obtient parfois que les solutions les plus probables. Dans cette thèse, l'utilisation du calcul par intervalles dans le cadre du SLAM appliqué aux robots sous-marins et une comparaison entre plusieurs méthodes existantes seront étudiées. De plus, une nouvelle méthode permettant de mieux gérer le problème des données fugaces (données seulement significatives à des instants bien précis et inconnus), rencontré notamment avec des données provenant de sonars, sera proposée. Les applications de ces travaux concernent par exemple le développement de robots sous-marins autonomes (souvent appelés AUVs pour Autonomous Underwater Vehicles ou UUVs pour Unmanned Underwater Vehicles). En effet, contrairement aux robots téléguidés par des humains, ceux-ci doivent eux-mêmes être capables de se repérer dans leur environnement pour effectuer leur travail. Ces robots peuvent avoir des missions variées: relevé de données hydrographiques, localisation d'épaves (bateau, avion...) ou objets dangereux (mines...), surveillance (détection de pollution, vérification de l'état de pipelines...)... Actuellement, ces tâches sont principalement réalisées par des humains, directement avec des plongeurs, ou indirectement avec des sous-marins téléopérés pour les travaux les plus dangereux ou difficiles d'accès.

Ce mémoire concerne les techniques d'indexation dans des bases d'image, ainsi que les méth- odes de localisation en robotique mobile. Il fait le lien entre les travaux en Perception du pôle Robotique et Intelligence Artificilelle du LAAS-CNRS, et les recherches sur la fouille de données menées à l'Université de Rabat. Depuis une dizaine d'années, la vision est devenue une source de données sensorielles essentielles sur les robots mobiles: elle fournit en particulier des représentations de l'environnement dans lequel doit se déplacer un robot. Deux types de représentations peuvent être construites. D'une part les modèles géométriques 3D sont consti- tués de points, de courbes ou de surfaces extraits et reconstruits depuis une séquence d'images; ces modèles permettent au robot de se localiser précisément sous la forme d'une position et d'une orientation dans un repère métrique. D'autre part les modèles fondés sur l'apparence, sont obtenus à partir d'une base d'images acquises lors de déplacements effectués de manière supervisée durant une phase d'apprentissage: des techniques d'analyse de données (ACP, ACI) permettent d'extraire les données les plus pertinentes de cette base; ces modèles permettent au robot de se localiser de manière qualitative ou topologique dans l'environnement. Concernant la vision, seules les représentations fondées sur l'apparence ont été considérées. Le robot se localise en recherchant dans la base d'images, celle qui ressemble le plus à l'image courante : les techniques exploitées pour ce faire sont des méthodes d'indexation, similaires à celles exploitées en fouille de données sur Internet par exemple. De nombreux travaux en Robotique ont déjà exploité ces techniques: citons au LAAS-CNRS une thèse soutenue en 2004, qui traitait déjà de localisation qualitative dans un milieu naturel à partir d'une base d'images panoramiques, indexée par des histogrammes couleur; plus récemment, des travaux menés à Amsterdam, Rennes, Clermont-Ferrand, Lausanne. . . traitaient de l'indexation par des techniques d'appariements de points d'intérêt. Par ailleurs, nous présentons une technique de navigation par RFID (Radio Frequency IDentifier) qui utilise la méthode MonteCarlo, appliquée soit de manière intuitive, soit de manière formelle. Enfin, nous donnons des résultats très péliminaires sur la combinaison d'une perception par capteurs RFID et par capteurs visuels afin d'améliorer la précision de la localisation du robot mobile.