Vision en mouvement pour la robotique mobile

This thesis deals with the problem of using computer vision in mobile robots. The contribution presented here is oriented along four axes: firstly, hardware architectures suited for the execution of low-level image processing algorithms are studied: the Datacube specialized cards and a parallel machine using a Transputer network.The second axis deals with the tracking and the localization of a tridimensional object in a sequence of images, using first order prediction of the motion in the image plane and verification by a maximal clique search in the graph of mutually compatible matchings. The localization uses the object's vertices and requires that at least five of them be available.A dynamic environment modeling module, using numerical fusion between trinocular stereovision and tracking of stereo-matched primitives, is than presented. It allows robust tridimensional data to be acquired by fusing successive 2D observations of a 3D edge given by the stereovision.The final axis concerns the integration of this perception system in the control architecture of a mobile robot, to achieve various functions: vision servoed motion, and environment modeling. The functional units implementing vision tasks and the data exchanged with other units are exhibited, as well as the way in which they interact with the control structure of the robot.Some experiments, realized with the mobile robot Hilare 1.5, have validated the proposed algorithms and concepts.Cette thèse traite le problème de l'utilisation de la vision artificielle en robotique mobile. La contribution présentée est orientée selon quatre axes : tout d'abord, les structures matérielles adaptées à l'exécution d'algorithmes de vision bas-niveau ont été étudiées : cartes spécialisées Datacube et machines parallèles à réseau de Transputers.Le second axe traite du suivi et de la localisation d'objets tridimensionnels dans une séquence d'images, basé sur une prédiction au premier ordre du mouvement dans le plan des images et une vérification par recherche de cliques maximales dans le graphe des appariements compatibles. La localisation repose sur les sommets de l'objet et nécessite au moins cinq sommets. Un module de modélisation dynamique de l'environnement utilisant la fusion numérique entre un module de stéréovision trinoculaire et un module de suivi des primitives appariées est présenté ensuite. Il permet d'acquérir des données tridimensionnelles robustes en fusionnant les observations 2D successives d'un segment 3D issu de la stéréovision.Enfin, le dernier axe concerne l'intégration d'un tel système de perception dans l'architecture de contrôle d'un robot mobile pour réaliser différentes fonctions : mouvements asservis sur la vision, modélisation de l'environnement. Les modules fonctionnels implémentant la vision ainsi que les informations qu'ils échangent avec les autres modules du robot sont mis en évidence, ainsi que la manière dont ces modules interagissent avec la structure de contrôle du robot.Différentes expérimentations réalisées sur le robot Hilare 1.5 ont permis de valider les algorithmes et les concepts proposés