FR 3124591 A1 20221230 FR 2106820 A 20210625 L’invention concerne un procédé de détermination d’une cartographie d’un environnement tridimensionnel, comprenant une pluralité d’objets, sur la base d’une première image et une deuxième image, le procédé comprenant des étapes de : - détermination (E4) d’une pluralité d’éléments caractéristiques communs dans la première et la deuxième image, - détermination (E6) de groupes d’éléments caractéristiques par analyse d’images de telle sorte que chaque groupe d’éléments caractéristiques corresponde à un objet, - estimation (E8) d’une position tridimensionnelle des éléments caractéristiques par triangulation entre les positions des éléments caractéristiques dans la première image et les positions des éléments caractéristiques correspondants dans la deuxième image, et - pour chaque groupe d’éléments caractéristiques, optimisation (E12) des positions tridimensionnelles des éléments caractéristiques du groupe concerné par minimisation d’une variable d’erreur fonction d’une distance entre une position détectée desdits éléments caractéristiques issue de la première image et une position bidimensionnelle associée à la position tridimensionnelle estimée correspondante. Figure pour l’abrégé : Fig. 4 Procédé et dispositif de détermination d’une cartographie d’un environnement tridimensionnel et système de cartographie associé Domaine technique de l'invention La présente invention concerne le domaine technique de la localisation et la cartographie simultanées d’un équipement électronique dans un environnement tridimensionnel. Elle concerne en particulier un procédé et un dispositif de détermination d’une cartographie d’un environnement tridimensionnel et un système de cartographie associé. Etat de la technique Les systèmes SLAM (pour « Simultaneous localization and mapping » selon l’acronyme d’origine anglo-saxonne couramment utilisé) sont connus pour permettre une localisation et une cartographie simultanées d’un mobile équipé d’un dispositif d’acquisition d’image, par exemple une caméra, dans un environnement tridimensionnel. De manière classique, un tel système se base sur une analyse des images acquises par la caméra. Plus particulièrement, des points de la dernière image acquise sont mis en correspondance avec les points correspondant des images acquises précédemment. Une triangulation est ensuite réalisée afin d’obtenir à la fois une représentation tridimensionnelle de l’environnement concerné et la pose du dispositif d’acquisition d’image dans cet environnement. Une optimisation (également appelée « Bundle adjustement » selon l’expression d’origine anglo-saxonne couramment utilisée) permet d’affiner la position des points formant la représentation tridimensionnelle. Cependant, cette étape d’optimisation est assez complexe et coûteuse à mettre en œuvre car elle nécessite l’analyse de l’ensemble des points des images acquises. Présentation de l'invention Dans ce contexte, la présente invention propose d’améliorer la détermination de la cartographie de l’environnement tridimensionnel, et en particulier d’améliorer l’étape d’optimisation. Plus particulièrement, on propose, selon l’invention, un procédé de détermination d’une cartographie d’un environnement tridimensionnel, comprenant une pluralité d’objets, sur la base d’au moins une première image et une deuxième image dudit environnement tridimensionnel, ladite première image et ladite deuxième image étant respectivement acquises par un dispositif d’acquisition d’image présentant deux poses différentes, le procédé comprenant des étapes de : - détermination d’une pluralité d’éléments caractéristiques communs dans la première image et la deuxième image dudit environnement tridimensionnel, - détermination de groupes d’éléments caractéristiques au moyen d’une analyse d’images de telle sorte que chaque groupe d’éléments caractéristiques corresponde à un objet de l’environnement tridimensionnel, - estimation d’une position tridimensionnelle des éléments caractéristiques sur la base d’une triangulation entre les positions des éléments caractéristiques dans la première image et les positions des éléments caractéristiques correspondants dans la deuxième image, et - pour chaque groupe d’éléments caractéristiques, optimisation des positions tridimensionnelles des éléments caractéristiques du groupe concerné par minimisation d’une variable d’erreur fonction, pour l’ensemble des éléments caractéristiques du groupe concerné, d’une distance entre une position détectée desdits éléments caractéristiques issue au moins de la première image et une position bidimensionnelle associée à la position tridimensionnelle estimée correspondante. Ainsi, de manière avantageuse, les positions tridimensionnelles sont optimisées, dans un premier temps, pour des groupes d’éléments identifiés et non sur l’ensemble des éléments caractéristiques de l’image. Cela permet de simplifier cette optimisation et de réduire le temps de traitement nécessaire. La cartographie de l’environnement tridimensionnel peut donc être obtenue de manière plus rapide. D’autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - l’étape d’estimation de la position tridimensionnelle des éléments caractéristiques est mise en œuvre pour chaque groupe d’éléments caractéristiques sur la base, pour chaque groupe d’éléments caractéristiques, d’une triangulation entre les positions des éléments caractéristiques du groupe concerné dans la première image et les positions des éléments caractéristiques correspondantes dans la deuxième image ; - la détermination d’éléments caractéristiques utilise une méthode d’identification de zones distinctives correspondant à des formes présentes dans la première image et dans la deuxième image ; - l’identification des groupes d’éléments caractéristiques utilise un réseau neuronal recevant en entrée une image de l’environnement tridimensionnel et fournissant en sortie une classe pour chacun des pixels de l’image concernée, ce qui permet d’obtenir une classification desdits pixels ; - les groupes d’éléments caractéristiques sont obtenus à partir des classes attribuées aux éléments caractéristiques, par exemple en utilisant, pour chaque élément caractéristique, la classe fournie par le réseau neuronal pour le pixel correspondant ; - il est prévu, après l’étape de détermination des positions tridimensionnelles optimisées, une autre étape d’optimisation, pour tous les éléments caractéristiques identifiés, de la position tridimensionnelle optimisée sur la base d’une minimisation d’une variable d’erreur fonction, pour l’ensemble des éléments caractéristiques identifiés, d’une distance entre la position détectée desdits éléments caractéristiques issue au moins de la première image et une position bidimensionnelle associée à la position tridimensionnelle optimisée correspondante ; - l’étape d’estimation comprend une sous-étape de détermination d’une pose du dispositif d’acquisition d’image ; - la position bidimensionnelle (telle qu’utilisée à l’une ou l’autre des étapes d’optimisation) est également associée à la pose du dispositif d’acquisition d’image déterminée ; - il est prévu une étape de sélection de groupes d’éléments caractéristiques sur la base de la nature des objets associés, l’étape de détermination des positions tridimensionnelles optimisées étant mise en œuvre seulement pour les éléments caractéristiques des groupes sélectionnés ; - l’étape de détermination des positions tridimensionnelles optimisées comprenant une sous-étape d’identification d’un type d’objet, la variable d’erreur est minimisée en fonction du type d’objet identifié pour le groupe de éléments caractéristiques concerné ; et - la variable d’erreur est minimisée en fonction d’une caractéristique géométrique associée à l’objet concerné. Ainsi, si l’objet concerné est plan, cette caractéristique géométrique est prise en compte pour l’optimisation et cela permet également un traitement plus rapide. La présente invention concerne également un dispositif de détermination d’une cartographie d’un environnement tridimensionnel, comprenant une pluralité d’objets, sur la base d’au moins une première image et une deuxième image dudit environnement tridimensionnel, ladite première image et ladite deuxième image étant respectivement acquises par un dispositif d’acquisition d’image présentant deux poses différentes, ledit dispositif de détermination comprenant : - un module de détermination d’une pluralité d’éléments caractéristiques communs dans la première image et la deuxième image dudit environnement tridimensionnel, - un module détermination de groupes d’éléments caractéristiques au moyen d’une analyse d’images de telle sorte que chaque groupe d’éléments caractéristiques corresponde à un objet de l’environnement tridimensionnel, - un module d’estimation d’une position tridimensionnelle des éléments caractéristiques sur la base d’une triangulation entre les positions des éléments caractéristiques du groupe concerné dans la première image et les positions des éléments caractéristiques correspondants dans la deuxième image, et - un module d’optimisation, pour chaque groupe d’éléments caractéristiques, des positions tridimensionnelles des éléments caractéristiques du groupe concerné par minimisation d’une variable d’erreur fonction, pour l’ensemble des éléments caractéristiques du groupe concerné, d’une distance entre une position détectée desdits éléments caractéristiques issue au moins de la première image et une position bidimensionnelle associée à la position tridimensionnelle estimée correspondante. La présente invention concerne encore un système de cartographie d’un environnement tridimensionnel comprenant un dispositif de détermination d’une cartographie d’un environnement tridimensionnel tel qu’introduit précédemment et un dispositif d’acquisition d’image. Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Procédé de détermination d’une cartographie d’un environnement tridimensionnel, comprenant une pluralité d’objets (20, 22, 24, 25, 27, 28, 29, 30), sur la base d’au moins une première image et une deuxième image dudit environnement tridimensionnel, ladite première image et ladite deuxième image étant respectivement acquises par un dispositif d’acquisition d’image (5) présentant deux poses différentes, le procédé comprenant des étapes de : - détermination (E4 ; E34) d’une pluralité d’éléments caractéristiques communs dans la première image et la deuxième image dudit environnement tridimensionnel, - détermination (E6 ; E38) de groupes d’éléments caractéristiques au moyen d’une analyse d’images de telle sorte que chaque groupe d’éléments caractéristiques corresponde à un objet (20, 22, 24, 25, 27, 28, 29, 30) de l’environnement tridimensionnel, - estimation (E8 ; E36) d’une position tridimensionnelle des éléments caractéristiques sur la base d’une triangulation entre les positions des éléments caractéristiques dans la première image et les positions des éléments caractéristiques correspondants dans la deuxième image, et - pour chaque groupe d’éléments caractéristiques, optimisation (E12 ; E42) des positions tridimensionnelles des éléments caractéristiques du groupe concerné par minimisation d’une variable d’erreur fonction, pour l’ensemble des éléments caractéristiques du groupe concerné, d’une distance entre une position détectée desdits éléments caractéristiques issue au moins de la première image et une position bidimensionnelle associée à la position tridimensionnelle estimée correspondante. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape d’estimation (E8) de la position tridimensionnelle des éléments caractéristiques est mise en œuvre pour chaque groupe d’éléments caractéristiques sur la base, pour chaque groupe d’éléments caractéristiques, d’une triangulation entre les positions des éléments caractéristiques du groupe concerné dans la première image et les positions des éléments caractéristiques correspondantes dans la deuxième image. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la détermination d’éléments caractéristiques utilise une méthode d’identification de zones distinctives correspondant à des formes présentes dans la première image et dans la deuxième image. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’identification des groupes d’éléments caractéristiques utilise un réseau neuronal (NN) recevant en entrée une image de l’environnement tridimensionnel et fournissant en sortie une classe pour chacun des pixels de l’image concernée. Procédé selon la revendication 4, dans lequel les groupes d’éléments caractéristiques sont obtenus à partir des classes attribuées aux éléments caractéristiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant, après l’étape de détermination des positions tridimensionnelles optimisées, une autre étape d’optimisation (E14 ; E44), pour tous les éléments caractéristiques identifiés, de la position tridimensionnelle optimisée sur la base d’une minimisation d’une variable d’erreur fonction, pour l’ensemble des éléments caractéristiques identifiés, d’une distance entre la position détectée desdits éléments caractéristiques issue au moins de la première image et une position bidimensionnelle associée à la position tridimensionnelle optimisée correspondante. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l’étape d’estimation (E8 ; E36) comprend une sous-étape de détermination d’une pose du dispositif d’acquisition d’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, comprenant une étape de sélection de groupes d’éléments caractéristiques sur la base de la nature des objets (20, 22, 24, 25, 27, 28, 29, 30) associés, l’étape de détermination des positions tridimensionnelles optimisées étant mise en œuvre seulement pour les éléments caractéristiques des groupes sélectionnés. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel, l’étape de détermination des positions tridimensionnelles optimisées comprenant une sous-étape d’identification d’un type d’objet, la variable d’erreur est minimisée en fonction du type d’objet identifié pour le groupe de éléments caractéristiques concerné. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la variable d’erreur est minimisée en fonction d’une caractéristique géométrique associée à l’objet (20, 22, 24, 25, 27, 28, 29, 30) concerné. Dispositif de détermination d’une cartographie (10) d’un environnement tridimensionnel, comprenant une pluralité d’objets (20, 22, 24, 25, 27, 28, 29, 30), sur la base d’au moins une première image et une deuxième image dudit environnement tridimensionnel, ladite première image et ladite deuxième image étant respectivement acquises par un dispositif d’acquisition d’image (5) présentant deux poses différentes, ledit dispositif de détermination comprenant : - un module de détermination d’une pluralité d’éléments caractéristiques communs dans la première image et la deuxième image dudit environnement tridimensionnel, - un module détermination de groupes d’éléments caractéristiques au moyen d’une analyse d’images de telle sorte que chaque groupe d’éléments caractéristiques corresponde à un objet de l’environnement tridimensionnel, - un module d’estimation d’une position tridimensionnelle des éléments caractéristiques sur la base d’une triangulation entre les positions des éléments caractéristiques du groupe concerné dans la première image et les positions des éléments caractéristiques correspondants dans la deuxième image, et - un module d’optimisation, pour chaque groupe d’éléments caractéristiques, des positions tridimensionnelles des éléments caractéristiques du groupe concerné par minimisation d’une variable d’erreur fonction, pour l’ensemble des éléments caractéristiques du groupe concerné, d’une distance entre une position détectée desdits éléments caractéristiques issue au moins de la première image et une position bidimensionnelle associée à la position tridimensionnelle estimée correspondante. Système de cartographie (1) d’un environnement tridimensionnel comprenant un dispositif de détermination d’une cartographie (10) d’un environnement tridimensionnel selon la revendication 11 et un dispositif d’acquisition d’image (5).