Ce travail traite la problématique de la Modélisation 3D d'un environnement intérieur supposé inconnu par un robot mobile. Notre principale contribution concerne la construction d'un modèle géométrique dense représenté par une carte hétérogène qui combine des amers plans texturés, des lignes 3D et des points d'intérêt. Afin de réaliser cette tâche, nous devons fusionner des données géométriques et photométriques. Pour cela, nous avons d'abord amélioré la stéréovision dense, en proposant une approche qui transforme le problème de la mise en correspondance stéréoscopique en un problème de minimisation d'une fonction d'énergie globale. Le minimum de cette fonction est trouvé par une coupure minimale dans un graphe. Notre contribution réside dans la construction d'un graphe réduit qui a permis d'accélérer considérablement cette méthode globale de l'appariement stéréoscopique et d'obtenir de meilleurs résultats que les méthodes locales. Néanmoins, cette méthode reste non applicable en robotique mobile. Aussi, pour percevoir l'environnement, le robot est équipé d'un télémètre laser pivotant autour d'un axe horizontal et d'une caméra. Nous proposons une chaîne algorithmique permettant de construire de manière incrémentale une carte hétérogène, par l'algorithme de Cartographie et Localisation Simultanées basé sur le filtre de Kalman étendu (EKF-SLAM). Le placage de la texture sur les facettes planes rend le modèle plus réaliste pour un opérateur ; il a permis aussi de solidifier l'étape d'association de données, une étape essentielle pour garantir la cohérence de la carte. Les différents mécanismes développés sont illustrés et validés par des résultats expérimentaux.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00340911 |
| Date | 16 September 2008 |
| Creators | Zureiki, Ayman |
| Publisher | INSA de Toulouse |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0027 seconds