Simultaneous localization and mapping in 3D environments with stereovision

In this thesis, we tackle the SLAM problem for robots evolving in 3D in large environments, without any prior knowledge on the environment, and using stereovision. A full implementation of the various processes has been conceived, developed, and experimented in various contexts. The first part of the thesis deals with the data association problem: it introduces a matching algorithm for invariant image point features, which is robust to image noise and viewpoint changes. The second part of the thesis is devoted to an implementation of a SLAM approach using an extended Kalman filter. Landmarks are the point features detected in the image, their 3D coordinate being computed by stereovision. The last part of the thesis presents and analyzes results with several hundreds meter long trajectories, with a low altitude flying blimp and a rover. When the trajectory ``closes a loop'', a fast backward correction of the robot poses based on the local motion estimates and the landmark map is applied, in order to be able to construct spatially consistent large digital elevation maps of the environment.Dans cette thèse, nous abordons le problème SLAM pour des robots évoluant en 3D dans de grands environnements, en utilisant la stéréovision. Une implémentation complète des différentes fonctionnalités nécessaires a été conçue, développée et expérimentée dans différents contextes. La première partie de la thèse traite du problème d'association des données :elle présente un algorithme de mise en correspondance de points d'intérêt détectés dans les images, qui est robuste par rapport au bruit et aux changements de point de vue. La deuxième partie de la thèse est dédiée au développement d'une approche du problème SLAM basée sur le filtrage de Kalman. Les amers sont les points d'intérêt détectés dans les images, dont les coordonnées 3D sont fournies par la stéréovision. La dernière partie de la thèse présente et analyse des résultats obtenus dans différents contextes~: sur des trajectoires de plusieurs centaines de mètres effectuées par un ballon dirigeable évoluant à faible altitude, avec un robot évoluant en environnement naturel non structuré, et avec un robot évoluant en environnements intérieurs. Lorsque la trajectoire ``ferme une boucle'', une méthode rapide de correction de l'estimée des différentes positions par lesquelles le robot est passé permet de reconstruire un modèle numérique du terrain