Les travaux présentés ici concernent le domaine de la localisation de véhicule par vision artificielle. Dans ce contexte, la trajectoire d'une caméra et la structure3D de la scène filmée sont estimées par une méthode d'odométrie visuelle monoculaire basée sur l'ajustement de faisceaux local. Les contributions de cette thèse sont plusieurs améliorations de cette méthode. L'incertitude associée à la position estimée n'est pas fournie par la méthode d'ajustement de faisceaux local. C'est pourtant une information indispensable pour pouvoir utiliser cette position, notamment dans un système de fusion multi-sensoriel. Une étude de la propagation d'incertitude pour cette méthode d'odométrie visuelle a donc été effectuée pour obtenir un calcul d'incertitude temps réel et représentant l'erreur de manière absolue (dans le repère du début de la trajectoire). Sur de longues séquences (plusieurs kilomètres), les méthodes monoculaires de localisation sont connues pour présenter des dérives importantes dues principalement à la dérive du facteur d'échelle (non observable). Pour réduire cette dérive et améliorer la qualité de la position fournie, deux méthodes de fusion ont été développées. Ces deux améliorations permettent de rendre cette méthode monoculaire exploitable dans le cadre automobile sur de grandes distances tout en conservant les critères de temps réel nécessaire dans ce type d'application. De plus, notre approche montre l'intérêt de disposer des incertitudes et ainsi de tirer parti de l'information fournie par d'autres capteurs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00662438 |
| Date | 14 March 2011 |
| Creators | Eudes, Alexandre |
| Publisher | Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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