robotique et systèmes d information...
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Robotique et Systèmes d!InformationGéographiques
Amiens, le 22 Janvier 2008
• Groupe de travail “Véhicules Autonomes : air, terre,mer”, du GDR robotique
• Événement associé à RFIA 2008
Programme
10:00 ! 10:30 : Simon Lacroix (LAAS/CNRS) "Introduction : quels liens
entre la robotique et les SIGs ?"
10:30 ! 11:30 : Nicolas Paparoditis (IGN/Matis) "Numérisation et
Modélisation 3D des environnements urbains"
11:30 ! 12:00 : Antoine Benain (Société Magellium) "TSIGANES/SITEEG:
vers une interaction entre SIG et agents mobiles"
12:00 ! 14:00 : Repas
Programme (suite) 14:00 ! 14:30: Jean-Emmanuel Deschaud, Xavier Brun, François Goulette(Mines Paris / CAOR) : "Texturation d'environnements urbains par système
mobile avec un couplage Caméra/Télémètre Laser"
14:30 ! 15:00 : Maged Jabbour (UTC) "Gestion d'amers naturels dans un
SIG pour la navigation autonome en milieu urbain"
15:00 ! 15:30 : Nicolas Viandier, Juliette Marais (INRETS) "Prise en
compte de l'environnement de réception des signaux GNSS pour la
localisation en environnement urbain"
15:30 ! 16:00 : Pause
16:00 ! 16:30 : Cindy Cappelle (LAGIS) "Fusion de données multicapteurs
(GNSS, SIG-3D et autres capteurs proprioceptifs) pour la navigation
autonome en milieu urbain"
16:30 ! 17:00 : Table ronde et conclusions
Simon Lacroix
Robotics and Interactions groupLAAS/CNRS, Toulouse
Quels liens entre Robotique et Systèmesd!Information Géographiques ?
Fil conducteur
• Besoins de modèles d!environnement pour la robotique– Robots terrestres– Robots aériens
• Robotique et SIGs
• Un problème essentiel è résoudre
Besoins en modèles d!environnement pourles robots terrestres
• Pour planifier des mouvements et déplacements! évaluation/quantification des actions de déplacement
• Pour réaliser des mouvements! Détection d!éléments sur lesquels s!asservir (plus ou moinscomplexes)
• Pour se localiser! Missions définies en terme de localisation (“aller à”,“explorer/surveiller zone”…)
! Pour assurer la cohérence spatiale des modèles! Pour assurer l!exécution des déplacements
• Au delà de l!autonomie du mouvement, pour planifier / exécuter destâches :
! De perception, d!exploration, de surveillance, dans un contextemulti-robots…
Quelques exemples
Modèle numérique de terrainz = f(x,y) sur grille cartesienne
Modèle probabiliste d!obstaclesP(Obst) sur grille cartesienne
(modèle robocentrique)
• À partir de stéréovision ou télémetrie laser, pour le décider ouplanifier des mouvements
Quelques exemples
Par classification decouleur/texture(fusion avec les
prédédents modèles OK)
• À partir de vision monoculaire, pour le mouvement
Données brutes Segmentées Interprétées
Exploitation pourl!asservissement des
déplacements
Modélisation et localisation
• Si localisation parfaite– Problème de la cartographie “résolu”
• Si il existe une cartographie parfaite– Problème de la localisation “résolu”
• Constat de base : les capteurs depositionnement dérivent
! Cartographie et localisation (SLAM)
Quelques mots sur le SLAM
1. Observationdes amers
2. «"prédiction"»du déplacement3. Observation
4. «"Associationdes données"»"
5. Fusion"
! Un type de modèle supplémentaire : cartes d!amers
Quelques mots sur le SLAM
Fonctions nécessaires :1. Détection des amers
2. Observation relatives (mesures)
• Des amers par rapport au robot
• Des déplacements du robot
3. Associations des observations
4. Ré-estimation des positions des amers et du robot
Cartes d!amers
Avec un télémètre laser 2D :
Cartes d!amers
Avec un radar (carte en 2D) :
Cartes d!amers
Avec vision (stéréo, mono, pano) :
"
Cartes d!amers
Avec vision (stéréo, mono, pano) :
"
Cas des robots aériens
Besoins analogues aux robots terrestres :
– Modèles d!accessibilité («"sense and avoid"obstacles» pourdrones)
– Modèles pour asservir les déplacements («"follow road"», …)
– Besoins en localisation
– Au delà de l!autonomie du mouvement, pour planifier / exécuterdes tâches :! De perception, d!exploration, de surveillance, dans un
contexte multi-robots…
Cas des robots aériens
Exemple : construction d!un MNT par stéréovision et SLAM
Cas des robots aériens
Exemple : détermination de zones “atterrissables” (traversables pour unrover) par vision monoculaire
Représentations de l!environnement pourl!autonomie des robots
Supports denavigation
Amers
Orthoimages
Traversabilité
MNT
! Différents modèles organisés en «"couches"»
! Certains modèles pré-existent
Énorme développement des SIGs
SIGs de tout, de partout, accessibles partout
Robotique et SIGs
1. Techniques analogues de construction de modèles del!environnement
2. Exploitation des SIGs par des robots (terrestres, aériens,maritimes)
3. Mise à jour de SIGs par des robots (cf “mobile mapping”)
! Fonction essentielle à assurer : localisationau sein de modèles de l!environnement
existants
Fil conducteur
• Besoins de modèles d!environnement pour la robotique– Robots terrestres– Robots aériens
• Robotique et SIGs
• Un problème essentiel è résoudre
Recalage données terrestres et aériennesA
irG
roun
d
Recalage données terrestres et aériennesA
irG
roun
d
Recalage données terrestres et aériennes
Principales difficultés :
1. Grand changements de point de vue(impacte résolution et précision desdonnées)
2. Variations radiométriques
3. Données étalées dans le temps
Mise en correspondance de MNTsterrestres et aériens
[Vandapel/Hebert @ CMU]
Mise en correspondance de MNTsterrestres et aériens
[Vandapel/Hebert @ CMU]
Recalage sur orthoimages
Spot 5 (2.5 m)Pleïades simulation
(0.8 m)Orthoimage (DTM)
(0.05 m)
1ère tentative @ LAAS : points d!intérêts ! échec…
Recalage surorthoimages
Appariements de points “SIFT”(Niko Süenderhof @ Chemnitz Uni.)
Attention à lacohérence spatiale
Recalage sur orthoimagesPEA Geoloc (Onera-DTM / Magellium) : recalage d!un drone sur
orthoimages existantes
1. Génération de mosaïqueà partir des images du drone
2. Recalage par maximisationd!information mutuelle ou surprimitives.
Recalage sur orthoimagesPEA Geoloc (Onera-DTM / Magellium) : recalage d!un drone sur
orthoimages existantes
1. Génération de mosaïqueà partir des images du drone
2. Recalage par maximisationd!information mutuelle ou surprimitives.
Autres travaux sur l!intégration de données air/sol
• Fruh-Zakhor 2003
• 4D-Cities @ GeorgiaTech (F. Dellaert)
• These d!O. Tournaire (IGN)
Robotique aéroterrestre
“Remote eye” @ CMUGrasp @ Upenn (projet
Mars2020, localisation de cibles)
Travaux en cours @ ACFRPEA Action (Onera/LAAS)
Robotique aéroterrestre
“Remote eye” @ CMUGrasp @ Upenn (projet
Mars2020, localisation de cibles)
Travaux en cours @ ACFRPEA Action (Onera/LAAS)
Conclusions ?
10:30 ! 11:30 : Nicolas Paparoditis (IGN/Matis) "Numérisation et Modélisation 3D des
environnements urbains"
11:30 ! 12:00 : Antoine Benain (Société Magellium) "TSIGANES/SITEEG: vers une
interaction entre SIG et agents mobiles"
14:00 ! 14:30: Jean-Emmanuel Deschaud, Xavier Brun, François Goulette (Mines Paris/ CAOR) : "Texturation d'environnements urbains par système mobile avec un couplage
Caméra/Télémètre Laser"
14:30 ! 15:00 : Maged Jabbour (UTC) "Gestion d'amers naturels dans un SIG pour la
navigation autonome en milieu urbain"
15:00 ! 15:30 : Nicolas Viandier, Juliette Marais (INRETS) "Prise en compte de
l'environnement de réception des signaux GNSS pour la localisation en environnement
urbain"
16:00 ! 16:30 : Cindy Cappelle (LAGIS) "Fusion de données multicapteurs (GNSS,
SIG-3D et autres capteurs proprioceptifs) pour la navigation autonome en milieu urbain"
16:30 ! 17:00 : Table ronde et conclusions