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Auteur MERAD BOUDIA Samy
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Faire une suggestion Affiner la rechercheInterface de navigation basée vision d'un robot mobile en environnement naturel. / MERAD BOUDIA Samy
Titre : Interface de navigation basée vision d'un robot mobile en environnement naturel. Type de document : document électronique Auteurs : MERAD BOUDIA Samy, Auteur Année de publication : 04-06-2014 Importance : 109 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Robot mobile autonomie vision modélisation de l’environnement segmentation Classification Bayésienne extraction du chemin navigation localisation relative localisation absolue filtre de Kalman encodeurs commande de robot navigation Résumé : Ce projet se situe dans le cadre de la navigation d’un robot mobile autonome dans des environnements naturels (d’extérieurs semi structurés et non structurés).
Un robot mobile autonome doit être capable de percevoir et d'appréhender l'environnement dans lequel il évolue, à partir des données fournies par ses capteurs (typiquement une caméra), pour effectuer des missions de type : aller à un amer, déplacement d’un point à un autre, le suivi de chemin...L’information apportée par la caméra permet d'extraire des informations sur la géométrie du terrain, la forme et la surface des objets.
Les travaux présentés dans ce mémoire portent donc sur le développement de l'utilisation du capteur caméra vidéo pour apporter des informations utiles à la localisation et à la navigation du robot dans son environnement.
Les algorithmes mis en œuvre concernent à la fois, l’acquisition de séquences d’images d’une scène vidéo, l’extraction d’objets 2D sur la scène (précisément la route ), et enfin, conception d’un système d’apprentissage, de reconnaissance, et d’interprétation d’images, permettant au robot d’entreprendre une stratégie de navigation, tout en s’adaptant avec les conditions défavorables, et particulièrement complexes, des environnements dans lesquels il évolue.
Tout d'abord, un algorithme de segmentation donne une description très synthétique de la scène : la méthode consiste d’une part à détecter et caractériser par des attributs, les zones d’intérêts de l’image (il s’agit essentiellement des contours et des régions), et d’autre part classifier les régions sur l’étude de l’allure générale des histogrammes sur chaque composante colorimétrique. Les régions issues de cette segmentation sont caractérisées puis identifiées afin d'obtenir leur nature (chemin, herbe, roche, terre...). Leur caractérisation est obtenue à partir d'informations sur leur couleur, texture, forme…
L’objectif du projet est d’étudier, concevoir, et réaliser un logiciel pour la navigation d’un robot mobile en environnement naturel, interagissant avec ce dernier. Notre étude a porté essentiellement sur la détection et l’extraction de chemin ou de route à partir de séquences d’image vidéo :
- Nous avons réalisé le logiciel ROVIS (Robot Vision) en C++ Builder qui englobe plusieurs fonctionnalités qui permettent d’extraire la position du robot mobile à partir de la route extraite d’une séquence vidéo. Ces fonctionnalités sont principalement : l’acquisition, le prétraitement, la détection de contours/régions, la segmentation d’images couleurs, classification par la méthode des modes de l’histogramme combinée avec l’approche Bayésienne, extraction des contours du chemin, la transformée de Hough pour la détection de la route, le filtre de Kalman pour le suivi, et la méthode du template matching pour la catégorisation et la détection d’intersections dans un réseau de chemin.
- Nous présenterons par la suite les résultats dans divers types d’environnements naturels afin d’évaluer la performance relative des différents algorithmes sélectionnés, tant sur le plan de la détection que de la reconnaissance.
- Les résultats de ces descriptions seront directement exploitables pour la localisation et la navigation d’un robot mobile basée sur la vision monoculaire.
Nous mettons également en place une localisation relative du robot mobile. Cette localisation relative s'appuiera sur les encodeurs du robot mobile. Aussi, nous étudierons une localisation absolue à l'aide d'une caméra. Et enfin, la fusion de ces deux approches avec le filtre de Kalman permet d’obtenir une meilleure précision de localisation.
Directeur de thèse : BERRACHED Nasr Eddine Interface de navigation basée vision d'un robot mobile en environnement naturel. [document électronique] / MERAD BOUDIA Samy, Auteur . - 04-06-2014 . - 109 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Robot mobile autonomie vision modélisation de l’environnement segmentation Classification Bayésienne extraction du chemin navigation localisation relative localisation absolue filtre de Kalman encodeurs commande de robot navigation Résumé : Ce projet se situe dans le cadre de la navigation d’un robot mobile autonome dans des environnements naturels (d’extérieurs semi structurés et non structurés).
Un robot mobile autonome doit être capable de percevoir et d'appréhender l'environnement dans lequel il évolue, à partir des données fournies par ses capteurs (typiquement une caméra), pour effectuer des missions de type : aller à un amer, déplacement d’un point à un autre, le suivi de chemin...L’information apportée par la caméra permet d'extraire des informations sur la géométrie du terrain, la forme et la surface des objets.
Les travaux présentés dans ce mémoire portent donc sur le développement de l'utilisation du capteur caméra vidéo pour apporter des informations utiles à la localisation et à la navigation du robot dans son environnement.
Les algorithmes mis en œuvre concernent à la fois, l’acquisition de séquences d’images d’une scène vidéo, l’extraction d’objets 2D sur la scène (précisément la route ), et enfin, conception d’un système d’apprentissage, de reconnaissance, et d’interprétation d’images, permettant au robot d’entreprendre une stratégie de navigation, tout en s’adaptant avec les conditions défavorables, et particulièrement complexes, des environnements dans lesquels il évolue.
Tout d'abord, un algorithme de segmentation donne une description très synthétique de la scène : la méthode consiste d’une part à détecter et caractériser par des attributs, les zones d’intérêts de l’image (il s’agit essentiellement des contours et des régions), et d’autre part classifier les régions sur l’étude de l’allure générale des histogrammes sur chaque composante colorimétrique. Les régions issues de cette segmentation sont caractérisées puis identifiées afin d'obtenir leur nature (chemin, herbe, roche, terre...). Leur caractérisation est obtenue à partir d'informations sur leur couleur, texture, forme…
L’objectif du projet est d’étudier, concevoir, et réaliser un logiciel pour la navigation d’un robot mobile en environnement naturel, interagissant avec ce dernier. Notre étude a porté essentiellement sur la détection et l’extraction de chemin ou de route à partir de séquences d’image vidéo :
- Nous avons réalisé le logiciel ROVIS (Robot Vision) en C++ Builder qui englobe plusieurs fonctionnalités qui permettent d’extraire la position du robot mobile à partir de la route extraite d’une séquence vidéo. Ces fonctionnalités sont principalement : l’acquisition, le prétraitement, la détection de contours/régions, la segmentation d’images couleurs, classification par la méthode des modes de l’histogramme combinée avec l’approche Bayésienne, extraction des contours du chemin, la transformée de Hough pour la détection de la route, le filtre de Kalman pour le suivi, et la méthode du template matching pour la catégorisation et la détection d’intersections dans un réseau de chemin.
- Nous présenterons par la suite les résultats dans divers types d’environnements naturels afin d’évaluer la performance relative des différents algorithmes sélectionnés, tant sur le plan de la détection que de la reconnaissance.
- Les résultats de ces descriptions seront directement exploitables pour la localisation et la navigation d’un robot mobile basée sur la vision monoculaire.
Nous mettons également en place une localisation relative du robot mobile. Cette localisation relative s'appuiera sur les encodeurs du robot mobile. Aussi, nous étudierons une localisation absolue à l'aide d'une caméra. Et enfin, la fusion de ces deux approches avec le filtre de Kalman permet d’obtenir une meilleure précision de localisation.
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