SLAM collaboratif dans des environnements extérieurs

SLAM collaboratif dans des environnements extérieurs

Cette thèse propose des modèles cartographiques à grande échelle d'environnements urbains et ruraux à l'aide de données en 3D acquises par plusieurs robots. La mémoire contribue de deux manières principales au domaine de recherche de la cartographie. La première contribution est la créatio...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Contreras Samamé Luis Federico (Auteur), Martinet Philippe (Directeur de thèse, Membre du jury), Kermorgant Olivier (Directeur de thèse, Membre du jury), Frémont Vincent (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Berge-Cherfaoui Véronique (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Labbani-Igbida Ouiddad (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Boutteau Rémi (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : SLAM collaboratif dans des environnements extérieurs / Luis Federico Contreras Samamé; sous la direction de Philippe Martinet et de Olivier Kermorgant
Publié : 2019
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Automatique, Productique et Robotique : Ecole centrale de Nantes : 2019
Sujets :
Lidar
Robots mobiles
SLAM (langage de programmation)
Imagerie tridimensionnelle
Cartographie 3D
SLAM collaboratif
LiDAR
Nuage de points
Robotique mobile
Thèses et écrits académiques
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230 |a Données textuelles 
304 |a Titre provenant de l'écran-titre 
314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Vincent Frémont (Président du jury) ; Philippe Martinet, Olivier Kermorgant, Vincent Frémont, Véronique Berge-Cherfaoui, Ouiddad Labbani-Igbida, Rémi Boutteau (Membre(s) du jury) ; Véronique Berge-Cherfaoui, Ouiddad Labbani-Igbida (Rapporteur(s)) 
328 0 |b Thèse de doctorat  |c Automatique, Productique et Robotique  |e Ecole centrale de Nantes  |d 2019 
330 |a Cette thèse propose des modèles cartographiques à grande échelle d'environnements urbains et ruraux à l'aide de données en 3D acquises par plusieurs robots. La mémoire contribue de deux manières principales au domaine de recherche de la cartographie. La première contribution est la création d'une nouvelle structure, CoMapping, qui permet de générer des cartes 3D de façon collaborative. Cette structure s applique aux environnements extérieurs en ayant une approche décentralisée. La fonctionnalité de CoMapping comprend les éléments suivants : Tout d abord, chaque robot réalise la construction d'une carte de son environnement sous forme de nuage de points.Pour cela, le système de cartographie a été mis en place sur des ordinateurs dédiés à chaque voiture, en traitant les mesures de distance à partir d'un LiDAR 3D se déplaçant en six degrés de liberté (6-DOF). Ensuite, les robots partagent leurs cartes locales et fusionnent individuellement les nuages de points afin d'améliorer leur estimation de leur cartographie locale. La deuxième contribution clé est le groupe de métriques qui permettent d'analyser les processus de fusion et de partage de cartes entre les robots. Nous présentons des résultats expérimentaux en vue de valider la structure CoMapping et ses métriques. Tous les tests ont été réalisés dans des environnements extérieurs urbains du campus de l École Centrale de Nantes ainsi que dans des milieux ruraux. 
330 |a This thesis proposes large-scale mapping model of urban and rural environments using 3D data acquired by several robots. The work contributes in two main ways to the research field of mapping. The first contribution is the creation of a new framework, CoMapping, which allows to generate 3D maps in a cooperative way. This framework applies to outdoor environments with a decentralized approach. The CoMapping's functionality includes the following elements: First of all, each robot builds a map of its environment in point cloud format.To do this, the mapping system was set up on computers dedicated to each vehicle, processing distance measurements from a 3D LiDAR moving in six degrees of freedom (6-DOF). Then, the robots share their local maps and merge the point clouds individually to improve their local map estimation. The second key contribution is the group of metrics that allow to analyze the merging and card sharing processes between robots. We present experimental results to validate the CoMapping framework with their respective metrics. All tests were carried out in urban outdoor environments on the surrounding campus of the École Centrale de Nantes as well as in rural areas. 
337 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
541 | |a Collaborative SLAM for outdoor environments  |z eng 
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610 0 |a Cartographie 3D 
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