SLAM visuel monoculaire par caméra infrarouge
Résumé
Nowadays many applications require the execution of visual algorithms on a vehicle, for motion estimation of for self-localization. This paper presents an algorithm for a 3D Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) that will be later integrated on a vehicle. Even if more e cient SLAM methods have been proposed recently, a method based on the Extended Kalman Filter (EKF), has been choosen for its easier implementation, for the easiness of migration on embedded system, and also for its speed processing. We will present the results of this algorithm, developped on a standard PC, applied to a 60 Hz visible camera and a low resolution infrared camera (160x120).
De nombreuses applications nécessitent la mise en oeuvre d'algorithmes de vision sur véhicule, afin d'estimer des déplacements ou de localiser ce véhicule dans l'environnement. Cet article présente un algorithme de localisation et cartographie simultanée (SLAM) 3D que nous devrons à terme intégrer dans un système embarqué sur un véhicule. Bien que de nombreuses nouvelles méthodes de SLAM se développent, nous avons choisi une méthode fondée sur un filtre de Kalman étendu (EKF) pour sa facilité de mise en oeuvre, de portage sur architecture embarqué ainsi que pour sa vitesse de traitement. Nous présentons les résultats de cet algorithme développé sur un PC standard, appliqué à des images acquises depuis une caméra visible capable de fournir des images à 60 Hz et depuis une caméra infrarouge basse résolution (160x120).
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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