Dans la plupart des applications de robotique, un système de vision apporte une amélioration significative de la perception de l’environnement. La vision panoramique est particulièrement intéressante car elle rend possible une perception omnidirectionnelle. Elle est cependant rarement utilisée en pratique à cause des limitations technologiques découlant des méthodes la permettant. La grande majorité de ces méthodes associent des caméras, des miroirs, des grands angles et des systèmes rotatifs ensembles pour créer des champs de vision élargis. Les principaux défauts de ces méthodes sont les importantes distorsions des images et l’hétérogénéité de la résolution. Certaines autres méthodes permettant des résolutions homogènes, prodiguent un flot de données très important qui est difficile à traiter en temps réel et sont soit trop lents soit manquent de précision. Pour résoudre ces problèmes, nous proposons la réalisation d’une caméra panoramique intelligente qui présente plusieurs améliorations technologiques par rapport aux autres caméras linéaires rotatives. Cette caméra capture des panoramas cylindriques homogènes avec une résolution de 6600 × 2048 pixels. La synchronisation de la capture avec la position angulaire est possible grâce à une plateforme rotative de précision. Nous proposons aussi une solution au problème que pose le gros flot de données avec l’implémentation d’un extracteur de primitives qui sélectionne uniquement les primitives invariantes des images pour donner un système panoramique de vision qui ne transmet que les données pertinentes. Le système a été modélisé et une méthode de calibrage spécifiquement conçue pour les systèmes cylindriques rotatifs est présentée. Enfin, une application de localisation et de reconstruction 3D est décrite pour montrer une utilisation pratique dans une application de type Simultaneous Localization And Mapping ( SLAM ). / In most robotic applications, vision systems can significantly improve the perception of the environment. The panoramic view has particular attractions because it allows omnidirectional perception. However, it is rarely used because the methods that provide panoramic views also have significant drawbacks. Most of these omnidirectional vision systems involve the combination of a matrix camera and a mirror, rotating matrix cameras or a wide angle lens. The major drawbacks of this type of sensors are in the great distortions of the images and the heterogeneity of the resolution. Some other methods, while providing homogeneous resolutions, also provide a huge data flow that is difficult to process in real time and are either too slow or lacking in precision. To address these problems, we propose a smart panoramic vision system that presents technological improvements over rotating linear sensor methods. It allows homogeneous 360 degree cylindrical imaging with a resolution of 6600 × 2048 pixels and a precision turntable to synchronize position with acquisition. We also propose a solution to the bandwidth problem with the implementation of a feature etractor that selects only the invariant feaures of the image in such a way that the camera produces a panoramic view at high speed while delivering only relevant information. A general geometric model has been developped has been developped to describe the image formation process and a caligration method specially designed for this kind of sensor is presented. Finally, localisation and structure from motion experiments are described to show a practical use of the system in SLAM applications.

Ce travail de thèse s'inscrit dans le domaine de la vision pour la robotique. Plus précisément, nous nous sommes intéressés à l'exploitation du champ de vu des caméras panoramiques dans le cadre de l'asservissement visuel. En effet, l'asservissement visuel consiste à intégrer des informations issues d'une ou de plusieurs caméras, dans la boucle de commande des systèmes robotiques. Les approches classiques d'asservissement visuel sont basées sur la régulation à zéro du signal d'erreur entre les mesures visuelles courantes et désirées. Lorsque la configuration souhaitée est très éloignée de la configuration initiale, les informations visuelles peuvent sortir du champ de vu de la caméra. L'utilisation d'une caméra panoramique permet naturellement de réduire les sorties de champ de vu. Nous proposons, à cette fin, des outils adéquats pour la modélisation géométrique et cinématique des informations extraites de l'image panoramique. Nous présentons dans un premier temps les méthodologies pour obtenir une transformation homographique à partir des images panoramiques d'un ensemble d'informations visuelles de type point et droite. Nous montrons également qu'il est possible d'utiliser les droites polaires associées aux droites projetées (des coniques) pour procéder à une simple estimation du point principal et de là à une reconstruction projective. Ensuite, nous présentons des schémas de commande qui utilisent des informations visuelles de natures 2D (asservissement visuel 2D) et mixte (asservissement visuel hybride). Les nouvelles approches hybrides que nous proposons permettent de découpler complètement les vitesses de translation de celles de rotation. Les schémas de commande proposés (2D et hybrides) ont été validés en simulation et sur un robot cartésien à 6 degrés de liberté. Nous présentons aussi une approche de commande de robot mobile non holonome pour le suivi de droite à partir des mesures extraites des images panoramiques.

Dans le domaine de la robotique, les véhicules autonomes de surface en milieu marin jouent un rôle important. Ils permettent de réaliser des opérations dangereuses, comme la surveillance d'environnements marins ou encore des relevés hydrographiques. Avant d'envisager le déplacement d'un véhicule autonome de surface, il est nécessaire d'assurer sa perception de l'environnement. Elle consiste à observer, localiser et éviter les obstacles. A cause des contraintes technologiques, la complexité de l'environnement naturel, et de la diversité des situations rencontrées, il est difficile d'effectuer une plate-forme parfaitement autonome et adaptée à des applications variées. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ASAROME (Autonomous SAiling Robot for Oceanographic MEasurements), un projet de réalisation d'un voilier autonome pour des missions de mesures et d'observations de longues durées. Dans un premier temps, nous avons conçu une plate-forme de perception composée de plusieurs types de capteurs : hydrophones, caméra panoramique, centrale inertielle et sonar. A partir des signaux acquis pendant des campagnes de test, nous avons développé des méthodes de traitement du signal. Elles consistent à analyser et traiter des signaux sonores sous-marins et des images panoramiques pour la reconnaissance d'objets, la détection et la localisation d'obstacles. Pour améliorer la perception des obstacles, des méthodes de fusion de données multi-capteurs ont été développées. L'ensemble des algorithmes ont été validés expérimentalement, en lac puis en mer. Ce travail n'est que le premier pas vers la réalisation d'un robot autonome en milieu marin capable de réaliser des missions complexes de longue durée, mais il montre sa faisabilité par le développement de capacités de perception adaptées.