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Reconstruction 3D parReconstruction 3D parmono vision avec des mono vision avec des trajectoires fortement trajectoires fortement
contraintescontraintes
Reconstruction 3D parReconstruction 3D parmono vision avec des mono vision avec des trajectoires fortement trajectoires fortement
contraintescontraintes
Joan SolàLAAS-CNRS
Toulouse, France
Revue du projet PICAS$O3 novembre 2005
On parle de…On parle de…1. Observabilité du 3D en vision
2. SLAM par mesures angulaires (ou SLAM par mono vision)
3. Initialisation des Amers
4. Performances:
FDPs Gaussiennes
5. Trajectoires fortement contraintes
Utilisation du SLAM-FKE
ContenuContenu
» Observabilité en vision: pourquoi je ne fais pas la stéréo?
» Un peu de SLAM à observabilité totale
» Le Problème de l’initialisation des amers dans le SLAM par mono vision
» Le Rayon Géométrique: une représentation efficace de la FDP de la position de l’amer
» Méthodes retardées et non retardées
» Solution Temps Réel:
• L'initialisation par Partage Fédératif de l’Information (PFI)
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
: angle qui ferme la région
Objet proche
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
Augmenter la base stéréoscopique
Objet lointain
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
Augmenter la base stéréoscopique
Objet lointain
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
Augmenter la précision du banc stéréo
Objet lointain
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
Augmenter la précision du banc stéréo
Objet lointain
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
Augmenter la base et la précision
Objet lointain
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
Augmenter la base et la précision
Problème mécanique:1. Augmenter la base fait
diminuer la précision du banc.
2. Une base longue rend impossibleun calibrage ‘a vie’.
3. Un auto calibrage en ligne serait nécessaire. Ce n’est pas facile.
Objet encore plus loin
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
n
minminn
: angle entre mesures
: angle qui ferme la région
: précision du système capteur
Observabilité stéréoObservabilité stéréo
min
0
10
20
30
40
50
60
70
Base courte
Base longue avec auto calibrage
Base longue pré calibrée
Et plus loin?Et plus loin?
0
10
20
30
40
50
60
70
Base longue pré calibrée
Modélisation 3Dpar vision stéréo
Modélisation 3D par vision mono en mouvement
SLAMpar mesures
angulaires
SFMStructure
FromMotion
SLAM: de l’anglais, Simultaneous Localization And Mapping
SLAM: de l’anglais, Simultaneous Localization And Mapping
1
2
34
5
1
2
3
4
R
5
Le problème du cas angulaire:Initialisation des Amers
Le problème du cas angulaire:Initialisation des Amers
• L’approche naïve
?
Te
tactuel
tprecedent tactuel
?
Le problème:Initialisation des Amers
Le problème:Initialisation des Amers
• Considération des incertitudes
tactuel
tprecedent tactuel
Te
Le point 3DLe point 3Dest dedansest dedans
?
Le problème:Initialisation des Amers
Le problème:Initialisation des Amers
• Les cas Content et Pas Content
Content
Peu Content
Pas Content
L'idée CLÉL'idée CLÉ
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L’approximationinitiale
est facile
La sélection des membres est facile et sûre
Le derniermembreest facilementincorporé
Initialisationimmédiate
INITIALISATIONretardée
Définition du Rayon Géométrique
Définition du Rayon Géométrique
Définir une série géométrique de Gaussiennes
xR : position de la camera
4r4
3r3
= i / ri
= ri / ri-1
[ rmin rmax ]
Remplir l’espace entre rmin i rmax
1. Avec le nombre minimal de termes
2. Tout en respectant les contraintes de linéarisation
• Facteur de forme, base géométrique et limites de distance
• Le nombre de termes est logarithmique en rmax / rmin :
• On obtient des nombres très petits :
• Les membres étant Gaussiens, ils sont facilement manipulables
avec FKE.
Les bénéfices du Rayon Géométrique
Les bénéfices du Rayon Géométrique
Scénario rmin rmax Ratio Ng
Intérieur 0.5 5 10 3
Extérieur 1 100 100 5
Longue portée 1 1000 1000 7
[rmin , rmax]
Ng = f( log(rmax / rmin)
1
2
Comment ça marcheComment ça marche
La première observation détermine le Rayon Conique
J’approche le Rayon Coniqueavec le Rayon Géométrique
Je peux initialiser les membres maintenant :J’obtiens une méthode immédiate.
Comment ça marcheComment ça marche
€
C = 1Ng
Je me déplace et réaliseune deuxième observation
Je peux distinguer les membres dans l’image
Comment ça marcheComment ça marche
Je calcule vraisemblanceset actualise crédibilités
C’est comme modifier la forme du rayon
€
C+ = C ⋅λ
Comment ça marcheComment ça marche
€
λ = 1
2π Ze
−z⋅Z −1 ⋅ ′ z
2
J'élimine les membresinvraisemblables
C’est une opération triviale et sure
Comment ça marcheComment ça marche
€
C <0.001
nombre _ de _ termes
Avec des méthodes immédiates je peux corriger la carte SLAM
Comment ça marcheComment ça marche
Je continue...
Comment ça marcheComment ça marche
Et un jour il ne resteraqu’un seul membre.
Ce membre est déjà Gaussien!
Si je l’initialise maintenant j’ai une méthode retardée
Comment ça marcheComment ça marche
3
min
Trajectoires non contraintesTrajectoires non contraintes
Content
Peu Content
Pas content
retardées
retardées
immédiates
immédiates
immédiates
min
Trajectoires fortement contraintes : Méthodes retardées et immédiates
Trajectoires fortement contraintes : Méthodes retardées et immédiates
retardéesimmédiates
retardéesimmédiates
retardéesimmédiates
retardéesimmédiates
Méthodes retardées et immédiates
Méthodes retardées et immédiates
immédiates
Cha
mp
de v
ueC
hamp de vue
QuickTime™ et undécompresseur H.264
sont requis pour visionner cette image.
QuickTime™ et undécompresseur H.264
sont requis pour visionner cette image.
Méthodes retardées et immédiates
Méthodes retardées et immédiates
• Un algorithme naïve
• Un algorithme consistent
• L’algorithme d’Actualisation en Blocreta
rdées
imm
éd
iate
s
• L’algorithme multicarte
• L’algorithme du Partage Fédératif de l’Information
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L’algorithme multicarteL’algorithme multicarte
1. Initialiser tous les membres comme amers en cartes séparées2. Lors des observations postérieures:
• Actualiser les crédibilités des cartes et n’éliminer les mauvaises• Réaliser des corrections sur les cartes comme dans SLAM-FKE
3. Quand il ne reste qu’une carte:• Rien à faire
QuickTime™ and aTIFF (LZW) decompressor
are needed to see this picture.méthode hors ligne
imm
éd
iate
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L'algorithme du Partage Fédératif de l’Information (PFI)
L'algorithme du Partage Fédératif de l’Information (PFI)1. Initialiser les membres comme des amers différents
dans la même carte2. Lors des observations postérieures :
• Actualiser les crédibilités et éliminer les mauvais membres• Effectuer une correction douce fédérée
3. Quand il ne reste qu’un membre:• Rien à faire
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imm
éd
iate
L'algorithme PFIL'algorithme PFI
• La Correction Douce Fédérée: Partager l’Information
Observation {y, R}
correction FKE avec membre 1
correction FKE avec membre 2
correction FKE avec membre N
imm
éd
iate
{y, R1 }{y, R2 }
{y, RN }
… …
Partage de l’Information:
Coefficient Fédératif i :
Privilège des vraisemblances:
L'algorithme PFIet le Cas Pas Content
L'algorithme PFIet le Cas Pas Content
immédiate
QuickTime™ et undécompresseur H.264
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L'algorithme PFIet le Cas Pas Content
L'algorithme PFIet le Cas Pas Content
Vue latéraleVue de oiseau
immédiate
L’inclusion de nouvelles bornes
L’inclusion de nouvelles bornes
1. Diviser l’image en sous images.
2. Choisir celles ou c’est intéressantd’y inclure une nouvelle borne.
3. Y faire une recherche de pointsde Harris.
Les mesures des bornesLes mesures des bornes
Pixel trouvé: MESURE
Maximum decorrélation
Région de recherche
Carte: bornes 3D
Signature de la borne
Projection sur l’image
Stratégie de recherche:1. Globale à double espace 2. Locale à simple espace 3. Résultat sous pixellique
Le suivi des bornesLe suivi des bornes
QuickTime™ et undécompresseur H.264
sont requis pour visionner cette image.
ConclusionsConclusions
1. La reconstruction 3D dans des situationsà très faible observabilité est rendu possible.
2. Le mouvement précis de la camera dans la scèneest acquis simultanément.
3. On est en disposition d’y intégrer des objetsmobiles.
4. Pour cela, des hypothèses sur la vitesse de chaque point seront d’abord lancées et postérieurement validées (ou non) et raffinées par les observations.
Merci!Merci!Merci!Merci!
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