Robotique, SIG et Réalité Augmentée Un problème de localisation

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1 Robotique, SIG et Réalité Augmentée Un problème de localisation Olivier Lefebvre Responsable Département Perception et Robotique 1

2 Magellium : Informations Générales Capital: euros Détenu par les fondateurs Fonds propres: 2 M CA 2011: 16 M 170 personnes R&D > 10% Habilitation Défense Agrément Recherche Agrément Formation Harwell Le Pecq (78) CNES Siège Ramonville Saint-Agne CLS Spotima ge IG N Magelliu m

3 Magellium : positionnement Marchés Espace Défense Energie Environnement Transport Sécurité Offres Etudes - Applications - Systèmes - Solutions - Produits - Services Process Ingénierie, Logiciel, Intégration, Services Expertises Signal & Image Géomatique Architecture Systèmes d Information Perception & Robotique

4 Département Perception et Robotique Département Perception et Robotique 15 personnes Robotique, vision par ordinateur 5 ingénieurs/docteurs 30% de R&D Etudes, démonstrateurs, industrialisation Spécification et calibration capteur Chaîne de traitement de vision Localisation basée vision Réalité Augmentée Reconstruction 3D Traitement image drones (géoréférencement, détection d objets) Navigation Autonome

5 La localisation en robotique Besoin Navigation autonome Exemple d un rover martien Différent de «photogrammétrie» Embarqué et temps-réel Capteurs Proprioceptifs Perception de l état interne Extéroceptifs Perception de l environnement Odométrie Centrale inertielle GNSS Vision Techniques MAGVME::Detect{} Match{} Estimate Motion{} Localisation et cartographie intimement liées (SLAM, Simultaneous Localisation And Mapping) Détection d amers visuels Estimation du mouvement du capteur en fonction du mouvement des amers perçus Estimation de la position des amers Fusion avec d autres capteurs de localisation

6 Réalité Augmentée Un problème de localisation Exemples d augmentations : la température (gadget Windows) la pizzeria la plus proche (Layar sur smartphone) Localisation basée IP Localisation basée GPS + compas (+ gyroscopes, accéléromètres) le boulon à dévisser (RAI de Magellium) Localisation basée vision

7 Localisation basée vision Quelques concepts et enjeux «Amers» ( carte) Marqueurs artificiels Marqueurs naturels Zones planes Environnement Modèle CAO Capteurs Texturé (points d intérêts, etc.) Non texturé (segments, modèle dense, etc.) Caméra(s), capteur 3D, fusion avec IMU, etc. Détection / Suivi Détection : initialisation («Où suisje?») Suivi : «sachant que j étais à tel position auparavant».

8 Localisation basée vision Quelques concepts et enjeux Interface de visualisation Augmentations visuelles Création et positionnement (édition 3D, réalité virtuelle) Déploiement à grande échelle Lunettes, HMD, Ecran (tablette, smartphone, PC), etc. Création des «cartes» Performance, robustesse Ergonomie, Quality of User Experience ( «ça marche»)

9 Le système RAI de Magellium Réalité Augmentée pour l Industrie Maintenance et intervention d urgence Guidage et assistance à l intervention Système bas coût Webcam Tablette PC standard Processus Création de cartes dans l environnement (RAIAcquisition) Edition des cartes avec augmentations visuelles (RAI-Editor) Navigation et intervention (RAI-Mobile) Evolutions (sortie en septembre 2013) Fusion IMU RA à partir de CAO (uniquement) «Détection» optimale Système matériel intégré

10 Fusions de techniques Marqueur artificiel Marqueur naturel plan Marqueurs naturels «épars» Modèle dense Modèle CAO Reconstruction 3D / reverse engineering Caméra Création de carte UWB, etc. Capteur 3D Localisation Centrale IMU

11 Cas difficiles «Proof of Concept» - CAO uniquement - Pas de texture - Mauvaises conditions d illumination? Etc. Carte Capteur 1 Marqueur naturel plan Caméra+IMU 2 Modèle CAO Capteur 3D 3 Modèle CAO (à partir de scan) démo Caméra Intérêts Connexion à la CAO 3D Facilité de déploiement et d édition des augmentations Mesure as built/as designed Indépendant de l environnement Performant pour tout type d équipement

12 Autres usages de la réalité augmentée TOURA (TOUrisme en Réalité Augmentée) Guide touristique multimédia avec fonctions de réalité augmentée (surimpression dans le flux caméra) Scénario dans le centre historique de Toulouse (collaboration avec Toulouse Métropole) Financement Région Midi-Pyrénées Planning : 24 mois, démo POC 11/2012, fin de projet 12/2013 NOVELA Toulouse, Festival des savoirs, octobre 2013 Magellium, PME «imagerie numérique», coordinateur application de réalité augmentée Camineo, PME «guide multimédia» scénarios, guide multimédia IRIT, laboratoire «vision par ordinateur» traitement d image, volet collaboratif + démo

13 Reconstruction 3D Problématique : construire un modèle 3D de l environnement à partir d un système de perception (pas d édition manuelle) Capteur caméra et/ou 3D Exécution temps-réel Approche localisation et cartographie simultanée Puissance de calcul et mémoire importante Acquisition de l environnement Model 3D

14 Perspectives Localisation en intérieur Estimation de mouvement («sans carte») ou localisation dans un modèle de l environnement Carte «visuelle» (amers ) ou modèle (CAO, SIG ) Embarqué, fiable, robuste aux conditions environnementales Nouveaux capteurs 3D (type Kinect ou LIDAR) Données «denses», grande quantités de données Traitements adaptés sur calculateurs spécifiques (GPU )

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