Fusion de données visuo-inertielles pour l'estimation de pose et l'autocalibrage

Les systèmes multi-capteurs exploitent les complémentarités des différentes sources sensorielles. Par exemple, le capteur visuo-inertiel permet d'estimer la pose à haute fréquence et avec une grande précision. Les méthodes de vision mesurent la pose à basse fréquence mais limitent la dérive cau...

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Main Author: Scandaroli, Glauco Garcia
Language:ENG
Published: Université Nice Sophia Antipolis 2013
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00861858
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/86/18/58/PDF/2013NICE4034.pdf
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collection NDLTD
language ENG
sources NDLTD
topic [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other
Estimation d'état
Observateurs d'état
Observabilité
Fonctions de Lyapunov
Estimation de pose
Calibrage caméra-centrale inertielle
Vision par ordinateur
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Estimation d'état
Observateurs d'état
Observabilité
Fonctions de Lyapunov
Estimation de pose
Calibrage caméra-centrale inertielle
Vision par ordinateur
Scandaroli, Glauco Garcia
Fusion de données visuo-inertielles pour l'estimation de pose et l'autocalibrage
description Les systèmes multi-capteurs exploitent les complémentarités des différentes sources sensorielles. Par exemple, le capteur visuo-inertiel permet d'estimer la pose à haute fréquence et avec une grande précision. Les méthodes de vision mesurent la pose à basse fréquence mais limitent la dérive causée par l'intégration des données inertielles. Les centrales inertielles mesurent des incréments du déplacement à haute fréquence, ce que permet d'initialiser la vision et de compenser la perte momentanée de celle-ci. Cette thèse analyse deux aspects du problème. Premièrement, nous étudions les méthodes visuelles directes pour l'estimation de pose, et proposons une nouvelle technique basée sur la corrélation entre des images et la pondération des régions et des pixels, avec une optimisation inspirée de la méthode de Newton. Notre technique estime la pose même en présence des changements d'illumination extrêmes. Deuxièmement, nous étudions la fusion des données a partir de la théorie de la commande. Nos résultats principaux concernent le développement d'observateurs pour l'estimation de pose, biais IMU et l'autocalibrage. Nous analysons la dynamique de rotation d'un point de vue non linéaire, et fournissons des observateurs stables dans le groupe des matrices de rotation. Par ailleurs, nous analysons la dynamique de translation en tant que système linéaire variant dans le temps, et proposons des conditions d'observabilité uniforme. Les analyses d'observabilité nous permettent de démontrer la stabilité uniforme des observateurs proposés. La méthode visuelle et les observateurs sont testés et comparés aux méthodes classiques avec des simulations et de vraies données visuo-inertielles.
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