SLAM visuel temps réel pour l'estimation précise de plan

Résumé : Ce papier présente un algorithme de localisation et cartographie simultanée (ou SLAM pour Simultaneous Localization And Mapping) utilisant des contraintes issues de modèles observés dans un environnement inconnu, on parle alors de SLAM contraint ou CSLAM . L'objectif est l'estimation précise des paramètres d'un objet présent dans la scène pour la réalité augmentée. Nous proposons pour cela d'inclure, dans une méthode d'ajustement de faisceaux incrémental, les paramètres de l'objet au même titre que les poses caméras et les points 3D nécessaires au CSLAM . Nous montrons, à travers l'exemple d'un modèle de plan 3D initialisé en ligne, que l'optimisation conjointe des paramètres permet, non seulement de contraindre les points 3D à se rapprocher du plan, mais également de contraindre le plan à se rapprocher des points 3D. Des expérimentations mettront en évidence la précision et le gain en temps de calcul de notre approche comparativement au CSLAM classique.
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 - 16:21:23
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:24:24
Document(s) archivé(s) le : lundi 11 août 2014 - 15:15:26

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  • HAL Id : hal-00989067, version 1

Citation

Datta Ramadasan, Clement Deymier, Marc Chevaldonné, Thierry Chateau. SLAM visuel temps réel pour l'estimation précise de plan. Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. 2014. 〈hal-00989067〉

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