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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 37/9 - 2003  - pp.1075-1093  - doi:10.3166/jesa.37.1075-1093
TITRE
Localisation et modélisation ensembliste de l'environnement d'un robot

RÉSUMÉ
Cet article présente une méthode originale de localisation et de modélisation simultanée de l'environnement basée sur l'utilisation d'un système de vision omnidirectionnelle stéréoscopique et du formalisme ensembliste pour l'estimation d'état. La première partie de l'étude traite de la construction du modèle sensoriel. Dans une seconde partie nous proposons une méthode de localisation ensembliste qui exploite le modèle sensoriel. Dans une troisième partie nous introduisons un module de mise à jour de la carte de l'environnement et nous détaillons les différentes phases de maintien de la cohérence (fusion ou intégration) au sens ensembliste. Nous présentons enfin les résultats de notre paradigme SLAM dans des environnements structurés de grandes dimensions.


ABSTRACT
This paper deals with an original simultaneous localization and map building paradigm (SLAM) based on the one hand on the use of an omnidirectional stereoscopic vision system and on the other hand on interval analysis formalism for the state estimation. TJG HKTUV part of our study is linked to the problem of building the sensorial model. The second part is devoted to the exploitation of this sensorial model to localize the robot with the help of the interval analysis. The third part introduces the problem of map updating and deals with the fusion or the integration of the sensorial model with an environment map (integrating all the previous primitive observations). We have tested our SLAM algorithm on several large and structured environments and some experimental results are presented.


AUTEUR(S)
Cyril DROCOURT, Laurent DELAHOCHE, Eric BRASSART, Cyril CAUCHOIS

MOTS-CLÉS
calcul ensembliste, vision omnidirectionnelle stéréoscopique, localisation, construction de carte, fusion multicritère.

KEYWORDS
Interval Analysis, Omnidirectional Stereoscopic Vision, Localization, Map Building, Multi-criteria Fusion.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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