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