Réalité Augmentée. Sylvie Naudet Collette. Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (DIASI/LVIC)

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1 Réalité Augmentée Sylvie Naudet Collette Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (DIASI/LVIC)

2 PLAN 1. Introduction et définitions 2. Réalité augmentée sur des objets 3D Applications industrielles DiotaSoft-CEA 3. Réalité augmentée sur de grands environnements Système de navigation par RA wikitude drive 4. Conclusion et perspectives Pionneer cyber navigation

3 LA RÉALITÉ AUGMENTÉE DÉFINITION Le concept de Réalité Augmentée (RA) vise à accroître notre perception du monde réel, en y ajoutant des éléments virtuels. La réalité augmentée consiste à mixer le monde réel et le monde virtuel de manière à apporter à l utilisateur des informations numériques destinées à le guider ou l aider à comprendre son environnement Azuma 94 combiner le réel et le virtuel de manière interactive (en temps réel) en respectant l homogénéité perspectiviste 3 CEA-LIST

4 RA Monde réel Monde virtuel Scène réelle Recalage vision/gps/mens Modèle Numérique Système de < VST Restitution Opérateur Réalité Augmentée OST Wearable interface/computing SAR Création de contenu Interaction utilisateur Syst. d information Fiches techniques Procédures Simulations 3D

5 Contexte LA RÉALITÉ AUGMENTÉE Augmentation d objets 3D (petits environnements) Aide à la navigation (grands environnements) DiotaSoft-CEA 3 critères essentiels Précision Temps réel Stabilité SLAM visuel wikitude drive Déploiement. Utilisation de capteurs standards, grand public et embarqués. Pionneer cyber navigation

6 LA RÉALITÉ AUGMENTÉE DANS L INDUSTRIE CONTEXTE ET ENJEUX Des produits, machines, équipements, des technologies de plus en plus complexes, besoin de personnel qualifié pour des techniques et technologies de plus en plus complexes et variées Transformation digitale : nos industrie s approprient le numérique La donnée numérique suit le produit sur tout son cycle de vie (PLM) Prototypage Conception fabrication vente après-vente, entretien La RA : capacité à superposer des informations numériques et des données réelles Bi 3 = Bonne Information au Bon Individu au Bon Instant Vision Augmentée vs Réalité Augmentée apporter dans le champ visuel une information adaptée au contexte superposer sur le monde réel une information recalée géométriquement avec la scène réelle Applications : l aide au design, l aide au montage, la formation, la maintenance, l aide à la vente, le service après vente, planification industrielle

7 LES CRITÈRES ESSENTIELS Mobilité Facilité de mise en œuvre Précision Robustesse Stabilité Recalage réel/virtuel localisation 6DOF du système GPS + centrale inertielle suffisant pour certaines applications RA de précision Recalage 3D exploitant la caméra embarquée

8 RA sur objets 3D DEUX GRANDES FAMILLES D APPROCHES SLAM visuel Minimisation d une erreur de projection multi-vues d une carte éparse de la scène stable dérive au cours du temps localisation relative (p/r à la pose initiale de la caméra) Model-Based-tracking (modèle d apparence ou modèle géométrique) Erreur de projection du modèle 3D sur l image courante localisation absolue (p/r au repère de l objet) précis peu stable (mono-vue, sensible lorsque occultations ou objet de faible taille dans l image) Approche proposée : SLAM Contraint au modèle 3D Unification SLAM et Model-based-tracking

9 9 RÉALITÉ AUGMENTÉE SUR OBJETS 3D Un objet connu : un modèle 3D d un objet d intérêt est disponible Scène statique Objet d intérêt Modèle 3D géométrique

10 SLAM CONTRAINT : PRINCIPE GÉNÉRAL SLAM (localisation et cartographie de la scène) avec : La géométrie multi-vues Des contraintes liées aux modèle 3D contraintes additionnelles Initialisation Localisation Ajustement de faisceaux intégrant des contraintes au modèle 3D MODELE 3D Image clé? oui Enrichissement de la carte non contraintes additionnelles Ajustement de faisceaux Points 3D associés à l environnement (3DOF) Points 3D associés à l objet d intérêt (2DOF) [Tamaazousti CVPR 11] SLAM SLAM Contraint 10

11 11 AJUSTEMENT DE FAISCEAUX CONTRAINT AUX PLANS DU MODÈLE Classification des points 3D reconstruits en Points de l environnement Points appartenant à l objet d intérêt ε x = ε P j, Q i, Q πi = q i,j π(kp j Q i ) 2 Q i E j D i + Q i M j D i q i,j π(kp j M π iq π i i ) 2 ε E ε M Points 3D associés à l environnement (3DOF) Points 3D associés à l objet d intérêt (2DOF) [Tamaazousti CVPR 11]

12 L AJUSTEMENT DE FAISCEAUX CONTRAINT 12 PAR SEGMENTS Extraction des contours francs du modèle 3D Reprojection dans les images de l ajustement de faisceaux Contrainte sur les poses de la camera ε x = ε P j, Q i = q i,j π(kp j Q i ) 2 Q i E j D i + Q i M j D i n i,j. (m i,j π(kp j M i )) ε E ε M Points 3D associés à l environnement Segments 3D extraits du modèle

13 SLAM CONTRAINT: LOCALISATION ET CARTOGRAPHIE DE LA SCÈNE AVEC : La géométrie multi-vues Des contraintes liées au modèle 3D Reconstruction et localisation simultannées (SLAM) Performances: Reconstruction 3D en ligne Contraintes au modèle 3D SLAM Contraint Robuste aux forts mouvements et aux occultations Sans effet de jittering Sans marqueurs, Sur de grands environnements peu texturés, Temps réel (75 fps sur tablette)

14 AUGMENTED REALITY APPLICATIONS Marketing SNCF Navigation & Mobility Maintenance & Learning

15 AR WITH DIFFERENT TYPE OF DISPLAY Transparent screen Transparent glasses New interaction with AR content Real object Transparent glasses Augmented view of the user Gesture interaction based on finger tracking to interact with both virtual and real objects

16 RÉALITÉ AUGMENTÉE SUR DE GRANDS ENVIRONNEMENTS Navigation outdoor Navigation indoor Estimation de la pose de la caméra (6DOF) Précision Temps réel Stabilité Déploiement. Utilisation de capteurs standards, grand public et embarqués. t

17 Contexte et Problématique LA RÉALITÉ AUGMENTÉE POUR L AIDE À LA NAVIGATION Qualité de la localisation Estimation précise des 6DL de la camera Utilisation des modèles 3D SIG Google Earth, Google TerraExplorer, IGN Un contexte plus difficile Modèles moins précis (uniquement les façades des bâtiments) Ne contraint que 3 DOF de la caméra (Tx,Ty, lacet) Dérive en altitude Grands environnements avec trafic routier (des objets mobiles et des occultations plus importantes liées à la végétation)

18 Solution proposée: SLAM contraint PRINCIPE DU SLAM CONTRAINT Processus SLAM Localisation Information a priori Reconstruction Information sur la géométrie de la scène Modèle 3D SIG, MNT TerraExplorer, IGN

19 Solution proposée: SLAM contraint PRINCIPE DU SLAM CONTRAINT Processus SLAM Localisation Information sur la trajectoire de la caméra Information a priori GPS, odomètres Reconstruction Information sur la géométrie de la scène Modèle 3D SIG, MNT TerraExplorer, IGN

20 SLAM contraint : bâtiments + MNT + GPS TerraExplorer, IGN 1. Modèles de bâtiments: Façade plan Incertitude jusqu à 2,5m 2. MNT: Route segment 3D Incertitude jusqu à 2,5m 3. GPS standard: Fréquence ~1Hz Incertitude ~5m Données aberrantes + biais non constant 2 approches étudiées Localisation par reconnaissance de points de vue Enjeux : création automatique d une bases d amers géoréférencés [Larnaout RFIA 14] Localisation en ligne combinant SLAM, Modèles3D, GPS, Odomètre [Larnaout RFIA 14] 4. Odomètre

21 LOCALISATION PAR RECONNAISSANCE DE POINTS DE VUES Hors ligne En ligne Initialisation BD Localisation Image clé? oui non création d une BD géo-référencée Enrichissement de la carte Pose de la caméra Ajustement de faisceaux Enjeux : comment créer cette base d amers de manière automatique avec des capteurs standards SLAM But ultime: Tout véhicule connecté contribue à l enrichissement de cette base

22 CRÉATION D UNE BASE D AMERS HORS LIGNE AF Local contraint GPS et MNT GPS/MNT Reconstruction géo-référencée Robuste aux données GPS aberrantes AF global contraint au modèle Bâtiments/MNT Prises en compte de la géométrie globale de la scène Manque de précision au niveau des DL dans le plan D. Larnaout et al ICIP 13 : SLAM + GPS+ MNT

23 Construction d une base d amers géo référencée par fusion SLAM, GPS, SIG ( hors ligne)

24 LOCALISATION TEMPS RÉEL : SLAM+ RECONNAISSANCE POINTS DE VUE Application automobile vidéo Application piéton

25 LOCALISATION EN LIGNE FUSION EN LIGNE GPS différentiel basé sur les modèles des bâtiments Principe: Corriger localement les incertitudes des données GPS en exploitant les modèles 3D des bâtiments. Modèles d incertitude du GPS (Chausse et al 2005) Incertitude = biais + bruit Gaussien de faible amplitude

26 FUSION EN LIGNE

27 LA RÉALITÉ AUGMENTÉE DE DEMAIN. Projet Tango -Google HoloLens (MicroSoft) Qualcomm Research

28 Merci pour votre attention

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