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CE MEMOIRE EXPOSE L'ETUDE ET LA REALISATION D'UN SYSTEME FAIBLE COUT DE RECONNAISSANCE, PAR VISION ARTIFICIELLE MONOCULAIRE, DE MOBILES MANUVRANTS. APRES UN PREMIER CHAPITRE ENONCANT LA PROBLEMATIQUE ATTACHEE A CET OBJECTIF, LES CHAPITRES SUIVANTS DECRIVENT POUR CHAQUE MODULE, LE CHOIX FAIT DE TRAITEMENTS EXISTANTS, L'AMELIORATION DE TECHNIQUES PROPOSEES PAR LA LITTERATURE OU L'ELABORATION DE SOLUTIONS ORIGINALES. AINSI, LE SECOND CHAPITRE TRAITE SPECIFIQUEMENT DE L'AMELIORATION DES IMAGES BRUTES ET LE CHOIX FAIT D'UN LISSAGE SEQUENTIEL. CONCERNANT LA SEGMENTATION D'IMAGES, LE TROISIEME CHAPITRE PROPOSE, DANS UN PREMIER TEMPS UNE SOLUTION CLASSIQUE BASEE SUR UN FILTRE DE CANNY, PUIS DANS UN SECOND TEMPS, UNE ORIENTATION DE LA METHODE SPLIT AND MERGE POUR LA DETECTION ET LA MODELISATION DE REGIONS NON STATIONNAIRES. LE QUATRIEME CHAPITRE DECRIT UN MODULE ORIGINAL D'IDENTIFICATION UTILISANT UNE REFERENCE ISSUE DU MEME PROCESSUS DE MODELISATION
Cette thèse concerne l'étude et le développement d'une architecture logicielle d'un système de vision pour le guidage d'un robot mobile dans un milieu extérieur. Ce système est composé de différents modules assurant chacun une tache spécifique, et l'ensemble des taches est coordonné par un module central jouant le rôle de superviseur. Dans cette étude, l'accent est principalement mis sur le module d'analyse de scène qui est basé sur un algorithme de détection des éléments linéaires dans l'image numérique. Ce module est fonctionnel sous deux modes différents: la phase initiale qui consiste en un traitement de l'image entière pour initialiser la navigation, et la phase de suivi continu qui assure le traitement sur des fenêtres extraites des images prises périodiquement. Pour diminuer le risque d'erreur lié à ce type de technique, une carte détaillée de l'environnement à été établie dans le but de réaliser une prédiction de scène à partir de données visuelles. La scène est utilisée pour valider les éléments détectés au niveau du module de la base de connaissance. Ce dernier établit un raisonnement à partir des informations acquises et prédites pour construire un modèle de la scène. Le module de pilotage génère à partir de ce modèle une trajectoire constituée d'une suite de segments de droite qui sont ensuite interprétés séquentiellement par le dispositif de navigation
NOUS AVONS PRESENTE DANS CE TRAVAIL COMMENT L'INTEGRATION D'UNE CAMERA MONTEE SUR LA PINCE D'UN ROBOT ET CONNECTEE A UN SYSTEME DE VISION ARTIFICIELLE PEUT PERMETTRE AU ROBOT D'EVOLUER DANS UN ENVIRONNEMENT SIMPLE ET PARTIELLEMENT CONNU MAIS VARIABLE DANS LE TEMPS. LE SYSTEME DE VISION MONOCULAIRE EST CONSTRUIT SUR LA COMPARAISON DES DESCRIPTIONS SYMBOLIQUES DES IMAGES REELLES ET CONCEPTUELLES. IL A ETE REALISE EN VUE DE SATISFAIRE DEUX TYPES D'APPLICATIONS: 1) LA COMMANDE DE ROBOT EN BOUCLE FERMEE, 2) L'INTERPRETATION D'UNE SCENE 3D VISIBLE PAR UNE SEULE CAMERA. NOUS AVONS DECRIT LES METHODES PERMETTANT DE RECONNAITRE ET DE LOCALISER DANS L'ESPACE, LES PRIMITIVES GEOMETRIQUES EXTRAITES DE L'IMAGE, AYANT UN CORRESPONDANT DANS UNE BASE DE DONNEES CONTENANT LE MODELE DES OBJETS DE LA SCENE. EN EMPRUNTANT LE FORMALISME DE REDONDANCE DES TACHES ROBOTIQUES, NOUS AVONS ELABORE UNE COMMANDE CINEMATIQUE D'UN ROBOT MANIPULATEUR A SIX AXES DE ROTATION. EN CE QUI NOUS CONCERNE, LA REDONDANCE D'UNE TACHE DE VISION REPRESENTE LES DEGRES DE LIBERTE DU ROBOT NON CONTRAINTS PAR L'OBJET PERCU QUI PEUT PRESENTER PAR EXEMPLE DES SYMETRIES GEOMETRIQUES. LA REDONDANCE PEUT EGALEMENT PROVENIR D'UN MANQUE D'INFORMATIONS VISUELLES (OBJET TROP ELOIGNE, OBJET PARTIELLEMENT CACHE). POUR LA COMMANDE DYNAMIQUE, NOUS AVONS MIS EN UVRE DES ASSERVISSEMENTS PARTIELLEMENT OU TOTALEMENT CONTRAINTS PAR LE SYSTEME DE VISION
LA PRISE EN COMPTE DU MOUVEMENT DANS DES APPLICATIONS DE ROBOTIQUE EST UN DOMAINE IMPORTANT, POUR LEQUEL DES FONCTIONNALITES DE PERCEPTION DOIVENT ETRE DEVELOPPEES. NOTRE OBJECTIF A ETE L'ETUDE DE LA MANIPULATION GUIDEE PAR ASSERVISSEMENT VISUEL ET LA REALISATION D'EXPERIMENTATIONS AFIN DE VALIDER LES METHODES PROPOSEES. L'ACCENT A ETE MIS SUR L'INTEGRATION TEMPS REEL DU PROCESSUS ET LA COOPERATION PAR FUSION SENSORIELLE. POUR MENER CETTE ETUDE A BIEN, NOUS AVONS DEGAGE TROIS GRANDS THEMES PROGRESSIFS : - L'EXPLOITATION DU FORMALISME FONCTION DE TACHE POUR L'ASSERVISSEMENT VISUEL D'UN COUPLE ROBOT/CAPTEUR, SUR UN OBJET REEL STATIQUE OU MOBILE, - L'UTILISATION DE CET ASSERVISSEMENT VISUEL DANS DEUX CAS ILLUSTRANT LES TACHES DE LA MANIPULATION : LA SURVEILLANCE D'OBJET FIXE OU MOBILE, PUIS SA SAISIE, - L'ETUDE ET LA MISE EN UVRE DE LA COOPERATION DE CES DEUX ASSERVISSEMENT VISUELS ET DE LA FUSION DE LEURS INFORMATIONS VISUELLES LORS D'UNE TACHE DE SAISIE, TRANSPORT PUIS DEPOSE D'UN OBJET. LE TRAVAIL S'EST POURSUIVI DANS DEUX DIRECTIONS : D'ABORD CELLE DE LA VISION ACTIVE, OU L'ASSERVISSEMENT VISUEL A ETE APPLIQUE A UNE PLATINE SITE/AZIMUT PORTANT UNE CAMERA MUNIE D'UN OBJECTIF ASSERVI ; CE PREMIER ASPECT REPOND A UN DE NOS OBJECTIFS, L'UTILISATION D'UN ROBOT SIMPLE POUR EFFECTUER UNE TACHE DE SURVEILLANCE ET DE SUIVI. NOUS AVONS D'AUTRE PART EXPLOITE L'ASSERVISSEMENT VISUEL POUR DEVELOPPER LA COMMANDE D'UN BRAS MANIPULATEUR PORTANT UNE CAMERA POUR EFFECTUER UNE TACHE DE SAISIE. CES DEUX ETUDES ONT ETE MENEES PUIS REALISEES DANS UN CONTEXTE TEMPS REEL. L'OBJECTIF FINAL, LA COOPERATION DE CES DEUX PROCESSUS DANS UNE TACHE DE MANIPULATION, A NECESSITE UNE ETUDE DE LA FUSION DES INFORMATIONS VISUELLES, ET L'INTEGRATION D'UN SYSTEME COMPLET DESTINE A ETRE EMBARQUE SUR DES PLATEFORMES MOBILES. CETTE COOPERATION PERMET AUX DEUX ASSERVISSEMENTS VISUELS DE COMPLETER LEURS INFORMATIONS SUR LA CIBLE, OU DE RESOUDRE LE PROBLEME DES OCCULTATIONS.
LES TRAVAUX EXPOSES DANS CETTE THESE CONCERNENT LE TRAITEMENT D'IMAGES 3D ACTIVE ET 2D MONOCULAIRE. ON PRESENTE TOUT D'ABORD UN APERCU SUR LES SYSTEMES D'ACQUISITION DES INFORMATIONS VISUELLES EN METTANT L'ACCENT SUR LES PRINCIPAUX TYPES DE CAPTEURS ACTIFS D'INFORMATIONS TRI-DIMENSIONNELLES. LE CHAPITRE SUIVANT CONCERNE LA DETERMINATION D'INDICES VISUELS EN VISION 3D ACTIVE. APRES UNE REVUE DES METHODES D'EXTRACTION DE CONTOURS 3D ET DE DETERMINATION D'ELEMENTS SURFACIQUES, ON PROPOSE DES ALGORITHMES D'EXTRACTION ET SUIVI DE CONTOURS 3D PUIS ON EXPOSE DEUX METHODES DE SEGMENTATION DE DONNEES 3D EN REGIONS PLANES, L'UNE PROCEDANT PAR CROISSANCE DE REGIONS ET L'AUTRE PAR DIVISION/FUSION. ON SE PROPOSE ENSUITE D'ANALYSER LES PRINCIPAUX SYSTEMES DE VISION EN MONDE 3D. APRES UNE PRESENTATION DES SYSTEMES CLASSIQUES, ON MONTRE L'INTERET DES SYSTEMES A BASE DE CONNAISSANCES POUR L'INTERPRETATION DES IMAGES D'UN ENVIRONNEMENT COMPLEXE. CECI NOUS CONDUIT A PROPOSER UN SYSTEME D'INTERPRETATION D'IMAGES 2D REPOSANT SUR UNE METHODE DE PREDICTION-VERIFICATION D'HYPOTHESES UTILISANT UN SYSTEME D'INFERENCE AFIN DE GENERER LES HYPOTHESES D'ELEMENTS 3D A PARTIR DES DONNEES 2D. ON PRESENTE LA STRUCTURE GENERALE DU SYSTEME PUIS ON DETAILLE LA STRUCTURE ORIENTEE OBJET DES DONNEES ET LES REGLES D'INFERENCE. ON ACHEVE LA PRESENTATION PAR QUELQUES EXEMPLES DE PREDICTION D'ELEMENTS 3D