La capacité à détecter des objets dans une scène et à estimer leur pose constitue un préalable essentiel à l'automatisation d'un grand nombre de tâches, qu'il s'agisse d'analyser automatiquement une situation, de proposer une expérience de réalité augmentée, ou encore de permettre à un robot d'interagir avec son environnement.Dans cette thèse, nous nous intéressons à cette problématique à travers le scénario du dévracage industriel, dans lequel il convient de détecter des instances d'un objet rigide au sein d'un vrac et d'estimer leur pose -- c'est-à-dire leur position et orientation -- à des fins de manipulation robotisée.Nous développons pour ce faire une méthode basée sur l'exploitation d'une image de profondeur, procédant par agrégation d'hypothèses générées par un ensemble d'estimateurs locaux au moyen d'une forêt de décision.La pose d'un objet rigide est usuellement modélisée sous forme d'une transformation rigide 6D dans la littérature. Cette représentation se révèle cependant inadéquate lorsqu'il s'agit de traiter des objets présentant des symétries, pourtant nombreux parmi les objets manufacturés.Afin de contourner ces difficultés, nous introduisons une formulation de la notion de pose compatible avec tout objet rigide physiquement admissible, et munissons l'espace des poses d'une distance quantifiant la longueur du plus petit déplacement entre deux poses. Ces notions fournissent un cadre théorique rigoureux à partir duquel nous développons des outils permettant de manipuler efficacement le concept de pose, et constituent le socle de notre approche du problème du dévracage.Les standards d'évaluation utilisés dans l'état de l'art souffrant de certaines limitations et n'étant que partiellement adaptés à notre contexte applicatif, nous proposons une méthodologie d'évaluation adaptée à des scènes présentant un nombre variable d'instances d'objet arbitraire, potentiellement occultées. Nous mettons celle-ci en œuvre sur des données synthétiques et réelles, et montrons la viabilité de la méthode proposée, compatible avec les problématiques de temps de cycle, de performance et de simplicité de mise en œuvre du dévracage industriel. / Visual object detection and estimation of their poses -- i.e. position and orientation for a rigid object -- is of utmost interest for automatic scene understanding.In this thesis, we address this topic through the bin-picking scenario, in which instances of a rigid object have to be automatically detected and localized in bulk, so as to be manipulated by a robot for various industrial tasks such as machine feeding, assembling, packing, etc.To this aim, we propose a novel method for object detection and pose estimation given an input depth image, based on the aggregation of local predictions through an Hough forest technique, that is suitable with industrial constraints of performance and ease of use.Overcoming limitations of existing approaches that assume objects not to have any proper symmetries, we develop a theoretical and practical framework enabling us to consider any physical rigid object, thanks to a novel definition of the notion of pose and an associated distance.This framework provides tools to deal with poses efficiently for operations such as pose averaging or neighborhood queries, and is based on rigorous mathematical developments.Evaluation benchmarks used in the literature are not very representative of our application scenario and suffer from some intrinsic limitations, therefore we formalize a methodology suited for scenes in which many object instances, partially occluded, in arbitrary poses may be considered. We apply this methodology on real and synthetic data, and demonstrate the soundness of our approach compared to the state of the art.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018GREAM039 |
| Date | 11 June 2018 |
| Creators | Brégier, Romain |
| Contributors | Grenoble Alpes, Crowley, James L |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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