Dans cette thèse, nous traitons les problèmes d'asservissement et de suivi visuel, qui sont essentiels dans le domaine de la vision robotique. Leur robustesse ainsi que leur précision deviennent des enjeux majeurs. Les techniques classiques sont principalement basées sur l'observation de primitives géométriques dans l'image. Ces primitives ne prennent néanmoins pas compte de toute l'information présente dans les images. C'est pour cette raison que de nouvelles approches, dites approches directes, ont vu le jour. Un inconvénient des méthodes directes actuelles vient du fait qu'elles sont centrées sur l'observation des intensités lumineuses des images qui sont fortement sensibles aux changements d'apparence qui peuvent survenir, par exemple, lors de modification de l'illumination ou occultation. Ceci a pour effet de rendre l'application de ces techniques limitée à des conditions nominales d'utilisation. Pour régler ce problème, nous proposons une solution qui n'est plus directement basée sur les intensités lumineuses mais sur l'information contenue dans les images. Nous montrons que la maximisation de cette information permet de créer une solution unifiée pour résoudre des tâches de suivi et d'asservissement visuel. De nombreuses expériences de suivi valident la robustesse et la précision de la technique proposée dans des applications variées en passant par le suivi de visages, la localisation, la construction de mosaïques et la réalité augmentée. La méthode d'asservissement visuel reposant sur l'information mutuelle est également validée à l'aide d'une plateforme contenant un robot cartésien à six degrés de liberté ainsi qu'un véhicule autonome non-holonome.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00558196 |
| Date | 23 December 2010 |
| Creators | Dame, A. |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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