LIRMM / ED I2S : MODULE IMAGE. «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes : état des lieux, enjeux et perspectives»
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- Judith Boulet
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1 LIRMM / ED I2S : MODULE IMAGE «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes : état des lieux, enjeux et perspectives» Xavier SAVATIER, IRSEEM / ESIGELEC 29 avril 2015
2 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
3 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
4 LE VEHICULE AUTONOME Mercedes Bertha ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/2015 4/105
5 LE VEHICULE AUTONOME Google car ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/2015 5/105
6 LE VEHICULE AUTONOME Vislab (Italie) Oxford Next two (Renault) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/2015 6/105
7 LE VEHICULE AUTONOME NAVIGATION AUTONOME D UN VEHICULE = FACULTE DE LA MACHINE À PERCEVOIR ANALYSER AGIR ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/2015 7/105
8 LE VEHICULE AUTONOME véhicule particulier Véhicule autonome Transport public Engin industriel ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/2015 8/105
9 LE VEHICULE AUTONOME Confort Sécurité Ecologie Véhicule autonome ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/2015 9/105
10 LE VEHICULE AUTONOME L homme supervise la machine La machine supervise l homme ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
11 LE VEHICULE AUTONOME L homme supervise la machine La machine supervise l homme Convention de Vienne (sécurité routière) Article 8: The vehicle should always be in control of (human) driver in good physical and mental condition ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
12 LE VEHICULE AUTONOME Plan Nouvelle France Industrielle : «véhicule autonome» Embouteillage Autoroute Libre service Convoi navettes Exploitations industrielles Péri urbain Voiturier Flotte libre service Transport en couloir de bus Tout contexte Flotte taxi partagé Transport à la demande Livraison tout contexte Sur voie publique Sur site industriel ou privé ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
13 LE VEHICULE AUTONOME Les problèmes à résoudre pour permettre une navigation autonome Où suis-je? Où vais-je? Comment? Méthodes de localisation Cartes? Connaissances a priori? Path planning Path control ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
14 LE VEHICULE AUTONOME Architecture fonctionnelle pour la navigation autonome Driver conducteur Communication V2V / V2I communication V2V / V2I perception Perception HMI IHM Co-Pilot Copilote Driver Surveillance Monitoring du conducteur Unité de caclul Decision Unit Contrôle latéral / longitudinal Vehicle Control Vehicle Observer Système de supervision (infra) Source : plan nouvelle France industrielle, véhicule autonome ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
15 LE VEHICULE AUTONOME Les tâches que doit faire un véhicule autonome localisation Détection d obstacles cartographie Contrôle de trajectoire ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
16 LE VEHICULE AUTONOME Retrospective Tsukuba, 1977 Darpa Urban challenge 2007 Google car (now!) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
17 LA COUCHE PERCEPTION CAPTEURS ENCADREMENT POUR LA SCIENTIFIQUE PERCEPTION D ENVIRONNEMENTS Actif Passif LIDAR RADAR RGB-D Vision ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
18 LA COUCHE PERCEPTION CAPTEURS ENCADREMENT POUR LA SCIENTIFIQUE PERCEPTION D ENVIRONNEMENTS Actif Passif LIDAR RADAR RGB-D Vision ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
19 LA COUCHE PERCEPTION FORMATION D UNE IMAGE ET VISION PAR ORDINATEUR Approche radiométrique Approche géométrique Monde 3D Centre de projection Plan image ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
20 LA COUCHE PERCEPTION LA ENCADREMENT DIFFICULTE DE SCIENTIFIQUE LA TACHE PERCEPTION Action Perception Multiphysique Scènes complexes Variabilité des scènes Décision ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
21 LA COUCHE PERCEPTION Scènes en environnement naturel = forte dynamique Autres véhicules Autres usagers Variations d illumination Variations d environnement Voitures, camions, motos Piétons, cyclistes Météo, réflexions, tunnels Végétation, obstacles divers ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
22 LA COUCHE PERCEPTION Scènes en environnement naturel = forte dynamique Autres véhicules Autres usagers Variations d illumination Variations d environnement Voitures, camions, motos Piétons, cyclistes Météo, réflexions, tunnels Végétation, obstacles divers ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
23 LA COUCHE PERCEPTION Scènes en environnement naturel = forte dynamique Autres véhicules Autres usagers Variations d illumination Variations d environnement Voitures, camions, motos Piétons, cyclistes Météo, nuit Saisons, travaux ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
24 LA COUCHE PERCEPTION difficulté Source : plan nouvelle France industrielle, véhicule autonome temps ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
25 LA COUCHE PERCEPTION difficulté Capacités d autodiagnostic et de mesure d un indicateur de qualité pour détecterla défaillance d un algorithme? Source : plan nouvelle France industrielle, véhicule autonome temps ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
26 LA COUCHE PERCEPTION difficulté Comment percevoir le comportement du conducteur de manière non intrusive? Source : plan nouvelle France industrielle, véhicule autonome temps ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
27 LA COUCHE PERCEPTION difficulté Mise à jour des données des référence (cartes, positions des autres véhicules ) Robustesse des algorithmes en cas de données manquantes ou erronées? Source : plan nouvelle France industrielle, véhicule autonome temps ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
28 LA COUCHE PERCEPTION difficulté Construction d outils et collecte de données pour le rejeu en simulation et le test en mode HIL / VIL Source : plan nouvelle France industrielle, véhicule autonome temps ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
29 VERROUS DU VA VERROUS PAR CAS D USAGE difficulté Verrous R&D résolu Ville Distance des obstacles vs. temps de réponse Piétons, véhicules Intersections, rondpoints Autoroute Distance de perception < distance de freinage (150m min) Mouvements des autres véhicules Changement de voies Trafic dense en péri-urbain Distance de perception > distance de freinage (40 à 100m) Mouvements des autres véhicules Changement de voies ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
30 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
31 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
32 SOLTUIONS SYSTEMES DE PERCEPTION DÉJÀ EMBARQUES Surround view Adaptative cruise control Pedestrian detection ultrasound camera lidar radar Park assist Lane Departure Warning Surround view Road sign recognition Surround view ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
33 SOLUTIONS ADAS ENCADREMENT utilisant la vision SCIENTIFIQUE MobilEyes : une des solutions la plus aboutie Source : MobilEyes déjà intégrée chez de nombreux constructeurs et équipementiers ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
34 SOLUTIONS LANE ENCADREMENT DEPARTURE SCIENTIFIQUE WARNING camera Traitements Lane detection Lane departure Tracking ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
35 SOLUTIONS DETECTION ENCADREMENT DE LIGNES SCIENTIFIQUE : TRANSFORMEE DE HOUGH Y = ax + B Peut s écrire R = X cos + Y sin Principe : Pour un (R, ) donné on cherche si des points de l image (X,Y) vérifier l équation R = X cos + Y sin ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
36 SOLUTIONS TRANSFORMEE ENCADREMENT DE SCIENTIFIQUE HOUGH y (9,12) R=x.cos + y.sin (1,7) (6,8) (3,4) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105 x
37 SOLUTIONS TRANSFORMEE ENCADREMENT DE SCIENTIFIQUE HOUGH Discrétisation de l espace de Hough Construction d un histogramme Recherche des maximums locaux ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
38 RUBRIQUE DETECTION ENCADREMENT DE PIETONS SCIENTIFIQUE Segmentation du mouvement (flot optique, stéréovision) Reconnaissance de formes Classification Calcul de distance ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
39 PERCEPTION 3D VISION 3D POUR LE VEHICULE Banc de stéréovision Géométrie épipolaire Source : Vislab ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
40 PERCEPTION 3D STEREOVISION Géométrie épipolaire (projection perspective) M m T F m = 0 Matrice fondamentale ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
41 PERCEPTION 3D STEREOVISION Géométrie épipolaire (projection perspective) M m T F m = 0 Il faut établir au moins 8 correspondances entre les images gauche et droite pour calculer la matrice fondamentale F ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
42 PERCEPTION 3D STEREOVISION Comment établir des correspondances entre les paires d images? ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
43 PERCEPTION 3D STEREOVISION Caractériser chaque point par son voisinage et trouver une façon de les comparer Appariement? ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
44 PERCEPTION 3D STEREOVISION Caractériser chaque point par son voisinage et trouver une façon de les comparer Calcul d un score de corrélation au voisinage - Méthode locale - Grand espace à parcourir tems réel? ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
45 PERCEPTION 3D STEREOVISION Caractériser chaque point par son voisinage et trouver une façon de les comparer M Réduction de l espace de recherche à 1 dimension (ligne épipolaire) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
46 PERCEPTION 3D STEREOVISION Utilisation dans le véhicule : on aligne les caméras gauche et droite pour avoir des images rectifiées Source : IFSTTAR / LIVIC ; JP Tarrel ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
47 PERCEPTION 3D STEREOVISION Caractériser chaque point par son voisinage et trouver une façon de les comparer ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
48 PERCEPTION 3D STEREOVISION Caractériser chaque point par son voisinage et trouver une façon de les comparer Utilisation de descripteurs - Coins, droites, SIFT, SURF. ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
49 PERCEPTION 3D DESCRIPTEUR SIFT Descripteur de points Utilise les gradients Basé sur une représentation pyramidale - Robuste aux changements d échelle - Robuste aux changements d orientation «Matching of two images using the SIFT method» ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
50 PERCEPTION 3D AUTRES METHODES POUR LA RECONSTRUCTION 3D Caméra + «Shape-From-X» Shape-From-Shading Shape-Fom-Contour Shape-From-Silhouettes Shape-From-Consistency Shape-From-Stereo etc. ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
51 PERCEPTION 3D RECONSTRUCTION 3D DENSE POUR LE VEHICULE INTELLIGENT VISLAB (Italie) : reconstruction dense par vision uniquement Construction d un carte d occupation locale Va permettre au véhicule de naviguer sans connaissance de l environnement a priori Source : Vislab ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
52 PERCEPTION 3D CONTRÔLE LONGITUDINAL DU VEHICULE (IFSTTAR / LIVIC) Calcul de disparité (carte de profondeur) Source : IFSTTAR / LIVIC ; JP Tarrel Estimation du plan de la route Détection des objets verticaux Réduction de la zone de recherche dans la phase de labelling des obstacles ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
53 PERCEPTION 3D STEREOVISION DENSE POUR LE CONTRÔLE LONGITUDINAL DU VEHICULE (IFSTTAR / LIVIC) Source : IFSTTAR / LIVIC ; JP Tarrel ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
54 NAVIGATION AUTONOME NAVIGATION AUTONOME Où suis-je? Où vais-je? Comment? Méthodes de localisation Cartes? Connaissances a priori? Path planning Path control ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
55 LOCALISATION LOCALISATION POUR LE VEHICULE AUTONOME GPS Précision 1m env Pas toujours disponible Fréquence de mesure 1Hz Inertiel Bas coût, toujours disponible Dérives en position Fréquence de mesure 10Hz extéroceptifs Précision centimétrique Selon la méthode dérive ou pas Calculs embarqués, cartes environnement Fréquence de mesure 20-30Hz ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
56 LOCALISATION LOCALISATION ET NAVIGATION AUTONOME Navigation sans carte : - le véhicule découvre son environnement au fur et à mesure - Il se guide avec des informations 2D en suivant la route (contrôle latéral) et en adaptant sa vitesse par rapport aux autres véhicules (contrôle longitudinal) Peut être fait par stéréovision Faible temps de calcul fonctionne à vitesse élevée Suppose un marquage de la route (en péri-urbain uniquement) Difficulté dans des séquences spécifiques exemple dans le rondpoints ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
57 LOCALISATION LOCALISATION ET NAVIGATION AUTONOME Navigation par exploration (SLAM) Le véhicule fait un premier passage et construit une carte Techniques de SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) utilisées en robotique indoor vidéo Utilisation de techniques dites de fermeture de boucles La construction de la carte peut être amélioré par des méthodes de fermeture de boucle Le SLAM peut être fait en ligne Calculs embarqués importants en vision Cumul des erreurs de localisation La fermeture de boucles suppose la reconnaissance d un même lieu vu à des moments différents ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
58 LOCALISATION LOCALISATION ET NAVIGATION AUTONOME Navigation à partir de points de référence Utilisation d un 1 er véhicule qui construit une base d image géoréférencée Approche par mémoire visuelle le véhicule équipé d une caméra retrouve des points-clés et se localise Source : KITTI database ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
59 LOCALISATION LOCALISATION ET NAVIGATION AUTONOME Navigation à partir de points de référence Nécessite la mise en correspondance de points (SIFT par exemple) Source : KITTI database ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
60 LOCALISATION LE PROBLEME DE MISE EN CORRESPONDANCE DE SCENES Extraction des points caractéristiques (features) Utilisation d une représentation invariante aux effets d échelle et aux variations d angles de vue SIFT, SURF, ASIFT ) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
61 LOCALISATION LE PROBLEME DE MISE EN CORRESPONDANCE DE SCENES m T F m = 0 Mise en correspondance Calcul de la matrice essentielle (équivalente à la matrice fondamentale quand la caméra est calibrée Approche par les moindres carrés : inconvénient : pas robustes aux points aberrants (cas des faux appariements) Utilisation de méthodes de rejet des faux appariements (RANSAC) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
62 LOCALISATION LES PROBLEMES QUI SE POSENT DANS LA MISE EN CORRESPONDANCE DE SCENES PAR VISION Perceptual aliasing ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
63 CONCLUSIONS UTILISATION DE LA VISION POUT LE VEHICULE AUTONOME Localisation avec carte Approches actives (laser, ultrasons) Approches passives (vision) Avantages Accès à d autres fonctionnalités: Analyse de la scène Reconstruction 3D Détection d obstacles Inconvenients Reposent sur des calculs lourds: Inversion de matrices Score de corrélation ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
64 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
65 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
66 TRAVAUX DE L IRSEEM TRAVAUX DE L IRSEEM EN VISION POUR LA ROBOTIQUE MOBILE AUTONOME ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
67 TRAVAUX DE L IRSEEM ESIGELEC and IRSEEM: m² for high education, applied research and transfer ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
68 TRAVAUX DE L IRSEEM IRSEEM : Research Institute in Embedded Electronics Electronics (12 faculty, 11 PhD) EMC compatibility Reliability Command & Control (8 faculty, 8 PhD) Fault tolerent Diagnosis Intelligent systems (16 faculty, 3 PhD) Computer vision and robotics Cooperative multiagents 1 Center for Tech Transfer 4 technological platforms 10 engineers & technicians ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
69 TRAVAUX DE L IRSEEM Exemple de travaux en cours ou réalisés Vision omnidirectionnelle Localisation outdoor Design de miroirs Modélisation du trafic et communication M2M Machine learning exploitant des images omnidirectionnelles Capteurs plénotiques 69 ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
70 TRAVAUX DE L IRSEEM SERBER (Simulateur d Environnement Routier intégré à un Banc de test véhicule pour l Evaluation de stratégies de gestion de l énergie embarquée) Simulateur de conduite Pro-SIVIC Modélisation et test HIL Laboratoire de Navigation Autonome Intégration sur Banc à rouleaux CISE ED Réunion I2s - module COST image de l institut - Carnot «La vision ESP 19 embarquée octobre 2012 pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
71 TRAVAUX DE L IRSEEM SAVEMORE : Smart Autonomous VEhicle for Urban MObility using Renewable Energy électromobilité intelligente : véhicule robotisé pour la livraison de marchandises en ville WP1 : benefits in using electrical autonomous vehicles for delivery in urban mobility scheme WP2: Adaptation of concepts used in autonomous robotics to urban delivery autonomous vehicle WP3 : Design, simulation, test and demonstration 71 ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
72 TRAVAUX DE L IRSEEM COALAS: COgnitive Assisted Living Ambiant System Développement de solutions technologiques innovantes pour le maintien à domicile des personnes dépendantes ESIGELEC : Contribution au développement d un démonstrateur intégrant un robot humanoïde et une chaise roulante (semi)-autonome 72 ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
73 TRAVAUX DE L IRSEEM NAVALIS : crewboat innovant pour l éolien offshore Améliorer les conditions de vie du personnel à bord des crewboats Réduire la consommation énergétique et les émissions de polluants des crewboats Améliorer la sécurité des opérations de transfert de personnel (Lot 4 et 5) LOT 4 : Passerelle robotisée pour le transfert de personnel LOT 5 : Système de positionnement local du navire ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
![2016 [INSERER UN ILLUSTRATION DU PROJET (IMAGE, SYNOPTIQUE, )] 74 ED I2s - module](/docs-images/25/4840311/images/74-0.jpg "image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/2015")
74 TRAVAUX DE L IRSEEM ARGOS (VIKINGS) Challenge international robotique TOTAL / ANR IRSEEM : Conception d un robot en vu des 3 compétitions sur le site de Lacq (2015 à 2016 [INSERER UN ILLUSTRATION DU PROJET (IMAGE, SYNOPTIQUE, )] 74 ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
75 75MOYENS TECHNIQUES PLATEFORME «NAVIGATION AUTONOME» ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
76 MOYENS TECHNIQUES EXPERIMENTATIONS 3D motion Capture 20 caméras VICON T40S - 4 MegaPixels full resolution (up to 2000fps) - More than 1000 markers can be tracked - indoor/outdoor use -Basler camera 200 fps compatible for 3D rendering - ROI : 15m x 10m x 5m 76 ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
77 MOYENS TECHNIQUES EXPERIMENTATIONS 3D laser scanner LEICA ScanStation C10 Range: m Accuracy: +-6mm Field of view: 360 x 210 Color camera with image fusion Autonomy: 7H Software for data processing and rendering Indoor mobile robots: 3 wifibots Core I5 LINUX Wifi, pan-tilt cameras VectoreNav IMU VN100 LIDAR HOKUYO UTM30LX (30m) 77 ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
78 MOYENS TECHNIQUES EXPERIMENTATIONS Système de recueil de données en environnement extérieur embarqué sur plateforme robotique ou sur véhicule 3D positioning system (IMU + GPS-RTK) RMP440LE Seagway platform (90Kg load) ROS operating system ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
79 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
80 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
81 VISION OMNI FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
82 POSITIONNEMENT VISION OMNIDIRECTIONNELLE Vision omnidirectionnelle = caméra avec un large champ de vue Field Of View (FOV) de 180 à 360 ~130º FOV ~180º FOV ~360º FOV >180º FOV Medium FOV Perspective cameras wide FOV dioptric cameras catadioptric cameras polydioptric cameras ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
83 POSITIONNEMENT VISION OMNIDIRECTIONNELLE : PRINCIPALES CONTRIBUTIONS >180º FOV catadioptric cameras Méthodes de design de miroirs Modélisation et calibration Reconstruction 3D Méthodes d apprentissage pour la reconnaissance de formes ~360º FOV Odométrie visuelle polydioptric cameras ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
84 PERCEPTION 3D CAPTEUR CATADIOPTRIQUE A PROJECTION CENTRALE? Para-catadioptrique CONTRAINTE DE POINT DE VUE UNIQUE (Nayar, 1997) Hyper-catadioptrique ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
85 PERCEPTION 3D CAPTE UR CATADIOPTRIQUE : CALIBRATION f f -1 (p) Forward projection (3D-2D) Backward projection (2D-3D) + Modèles analytiques (ad hoc, sphère d équivalence) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
86 PERCEPTION 3D CAPTEUR CATADIOPTRIQUE : CALIBRATION f f -1 (p) Forward projection (3D-2D) Backward projection (2D-3D) + LUT 3D/2D + interpolation par maillage (triangle de Delaunay) Calibration basée sur une mire 3D (Ragot, ) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
87 PERCEPTION 3D STEREOVISION OMNIDIRECTIONNELLE ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
88 PERCEPTION 3D STEREOVISION OMNIDIRECTIONNELLE? Comment faire l appariement de points sur images omnidirectionnelles? ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
89 PERCEPTION 3D STEREOVISION OMNIDIRECTIONNELLE Géométrie épipolaire : capteurs catadioptriques centraux M ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
90 PERCEPTION 3D STEREOVISION OMNIDIRECTIONNELLE Géométrie épipolaire sur capteurs catadioptriques centraux : configuration verticale M ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
91 PERCEPTION 3D CONTRIBUTIONS : RECONSTRUCTION DE POINTS 3D Prise en compte de la couleur dans l appariement Programmation dynamique (BOUTTEAU 2008) Carte de disparité ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
92 PERCEPTION 3D CONTRIBUTIONS : RECONSTRUCTION DE DROITES 3D Détection dans un couloir Reconstruction de droites par stéréovision omnidirectionnelle Applicable à plusieurs scénarios (navigation indoor, détection de bords de voies) (BOUTTEAU 2008 ; BOUTTEAU 2013) Détection de bords de voies ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
93 PERCEPTION 3D UTILISATION DU MOUVEMENT DU CAPTEUR (STRUCTURE FROM MOTION) Initialisation du calcul de la matrice essentielle en utilisant la stéréovision Ajustement de faisceaux sur images omnidirectionnelles (BOUTTEAU, 2006) Comparaison LIDAR / SFM parcours de 40m ; erreur entre 2 poses = 12cm 7 S.D. ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
94 PERCEPTION 3D RECONSTRUCTION VOXELIQUE Test de photoconsistance et Voxel coloring Reconstruction dense temps réel Reconstruction voxelique par vision omnidirectionnelle Implémentation sur GPU (ROSSI 2009 ) Parallélisation sur architecture de calcul massivement parallèle GPU ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
95 CAPTEURS NON CENTRAUX CONCEPTION D UN CAPTEUR CATADIOTRIQUE DOUBLE MIROIR A PROJECTION PRESCRITE Etude d un capteur de vision monoculaire permettant l observation simultanée du conducteur et de la scène de conduite (collaboration avec le Laboratoire de Psychologie de la Conduite de l IFSTTAR)? ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
96 CAPTEURS NON CENTRAUX CONCEPTION D UN CAPTEUR CATADIOTRIQUE DOUBLE MIROIR A PROJECTION PRESCRITE Objet Surface du miroir Trouver M tel que : Plan image Pas de solutions exactes Méthodes d approximation Analytique Surface fixe (Hicks 2001) Champs de vecteur (Hicks 2004) Maillage 3D (Swaminathan 2003) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
97 CAPTEURS NON CENTRAUX Principales contributions Comparaison de méthodes Calibration AAM pour le suivi du visage et du regard Surface fixe Champ de vecteur ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
98 ANALYSE DE SCENES MACHINE LEARNING SUR IMAGES OMNI : CONTEXTE Authentification biométrique ambiante Biométrie + Détection de visages Vision et robotique Reconnaissance de la démarche ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
99 ANALYSE DE SCENES DECTECTION DE VISAGES SUR IMAGES OMNIDIRECTIONNELLES Traitement sans dépliement d images Amélioration de détecteur de Viola- Jones (descripteurs polygonaux, variantes Adaboost) Amélioration du taux de détection par rapport à une approche par dépliement ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
100 ANALYSE DE SCENES EXTRACTION DE SILHOUETTES SUR IMAGES OMNIDIRECTIONNELLES Image à segmenter Background model Mesures de similarité Apprentissage non supervisé (K-Means) ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
101 NAVIGATION AUTONOME PLATEFORME NAVIGATION AUTONOME Capteurs modélisation Calibration & Mesures simulation Évaluation en milieu contrôlé Simulation de scénarii intégration Conditions dégradées (nuit, brouillard, pluie) Trajectographie Obstacles modulables Validation des systèmes de navigation autonome ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
102 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
103 SOMMAIRE 1. LE VEHICULE AUTONOME : CONTEXTE ET ENJEUX 2. LES SOLUTIONS BASEES VISION DÉJÀ DEPLOYEES DANS LE VEHICULE 3. ACTIVITES DE RECHERCHE DE L IRSEEM 4. FOCUS SUR LA VISION OMNIDIRECTIONNELLE 5. CONCLUSIONS ET ECHANGES
104 BLIAN ET PERPECTIVES Des problèmes encore ouverts Forte attente pour le véhicule autonome fisheye Nouvelles technologies de perception et localisation en embarqué plénoptique multispectral La caméra est un capteur multifonction Architectures embarquées Simulation / HIL Vision embarquée : diffusion de la technologie BILAN Intégration sur systèmes embarqués et méthodologie de test PERSPECTIVES Bases de test ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
105 MERCI DE VOTRE ATTENTION ED I2s - module image - «La vision embarquée pour les systèmes mobiles autonomes» - 29/04/ /105
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