SLAM contraint en environnement de grande taille

Résumé : Ce papier présente un algorithme de localisation et cartographie simultanée (ou SLAM pour Simultaneous Localization And Mapping) utilisant des contraintes issues d'un modèle d'environnement, on parle alors de SLAM contraint. L'objectif est d'utiliser un modèle 3D épars de grande taille issu d'une reconstruction de type SFM (Structure From Motion) afin d'estimer le mouvement de la caméra relativement au modèle, même lorsque ce dernier est peu ou pas observé. Il est nécesaire pour cela d'inclure des contraintes issues du modèle d'environnement dans l'algorithme de SLAM. Nous montrons que la cartographie simultanée permet l'utilisation d'un modèle approximatif ou partiellement obsolète avec une localisation plus fiable en conditions difficiles.
Type de document :
Communication dans un congrès
Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. 2014
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Contributeur : Sébastien Adam <>
Soumis le : vendredi 9 mai 2014 - 11:18:41
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:24:24
Document(s) archivé(s) le : samedi 9 août 2014 - 10:50:39

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Citation

Datta Ramadasan, Marc Chevaldonné, Thierry Chateau. SLAM contraint en environnement de grande taille. Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. 2014. 〈hal-00988855〉

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