Estimer le mouvement d'un robot et construire en même temps une représentation de l'environnement (problème SLAM: Simultaneous Localisation And Mapping) est souvent considéré comme un problème essentiel pour développer des robots pleinement autonomes qui ne nécessitent pas de connaissances à priori de l'environnement pour réaliser leurs tâches. L'évolution du SLAM est très liée aux capteurs utilisés. Les sonars couplés avec l'odométrie sont souvent présentés comme les premiers capteurs ayant fourni des résultats convaincants. Depuis, les lasers 2D ont souvent remplacés ces capteurs pour des raisons de précision et de rapport signal/bruit. Néanmoins les lasers 2D permettent uniquement d'estimer des mouvements planaires et ne donnent pas des informations perceptuelles suffisantes pour identifier de manière fiable des régions précédemment explorées. Ces observations nous ont amenés à explorer à travers cette thèse comment combiner un capteur omnidirectionnel avec un télémètre laser pour effectuer la localisation et cartographie simultanée dans des environnements complexes et de grandes tailles. Les contributions de cette thèse concernent l'étalonnage des capteurs centraux catadioptriques (avec le développement d'un logiciel open source disponible sur le site internet de l'auteur) et la recherche de la position relative entre un capteur omnidirectionnel et un télémètre laser. Des approches efficaces pour estimer le mouvement 3D du capteur en utilisant des droites et des plans sont détaillées. Enfin deux méthodes sont proposées combinant laser et vision pour effectuer du SLAM planaire mais aussi pour estimer la position 3D du robot ainsi que la structure de l'environnement.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00004652 |
| Date | 09 February 2007 |
| Creators | Mei, Christopher |
| Publisher | École Nationale Supérieure des Mines de Paris |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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