Localisation d'objets 3D industriels à l'aide d'un algorithme de SLAM contraint au modèle

Un besoin applicatif existe en terme de localisation 3D d’objets par vision. Cette technologie devient en effet de plus en plus populaire dans le milieu industriel ou elle peut etre utile lors de controle qualite, de robotisation de tâches ou encore d’aide a la maintenance par Realite Augmentee. Neanmoins, le deploiement de telles applications est actuellement limite en raison de la difficulte a allier qualite de localisation, facilite de mise en oeuvre et genericite de la solution. En effet, la majorite des solutions implique : soit des etapes de mise en oeuvre complexes comme avec l’installation de capteurs de mouvement ou une preparation supervisee du modele CAO; soit un manque de precision de la localisation dans le cadre de certaines applications necessitant de prendre en compte des mouvements de fortes amplitudes de la camera (provoquant du flou de bouger et des tremblements dans le flux video) ainsi que des occultations partielles ou totales de l’objet ; soit enfin une restriction sur la nature de l’objet, celui-ci devant etre texture, de petite taille ou encore polyedrique pour avoir une bonne localisation. La plupart des solutions de localisation existantes correspondent a des approches de suivi base modele. Cette methode consiste a estimer la pose relative entre la camera et l’objet d’interet par mises en correspondance de primitives 3D extraites du modele avec des primitives 2D extraites d’images d’un flux video. Pour autant, cette approche atteint ses limites lorsque l’objet est difficilement observable dans l’image.Afin d’ameliorer la localisation lorsque l’application concerne un objet fixe, de recentes solutions se sont appuyees en complement des primitives du modele, sur des primitives de l’environnement reconstruites au cours du processus de localisation. Ces approches combinent algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) et de suivi d’objet base contours en utilisant les informations du modele comme contrainte dans le processus d’optimisation du SLAM. Pour cela, un terme d’erreur est ajoute a la fonction de cout classique.Celui-ci mesure l’erreur de re-projection entre des primitives 3D issues des aretes franches du modele et les points de contour 2D dans l’image qui leur sont associes. L’ajout de cette contrainte permet d’exprimer la localisation du SLAM dans le repere de l’objet d’interet tout en reduisant sa derive. Les solutions de SLAM contraint au modele n’exploitant cependant que les contours francs du modele, ne sont pas generiques et ne permettent de localiser que des objets polyedriques. De plus, l’ajout de cette contrainte entraine une forte augmentation de la consommation memoire, les images de contours necessaires a l’etape de mise en correspondance devant etre conservees.Les travaux presentes dans ce memoire de these visent a fournir une solution repondant simultanement a l’ensemble des besoins concernant la facilite de deploiement, la qualite de localisation et la genericite sur la nature des objets suivis. Aussi, notre solution basee sur un algorithme de SLAM visuel contraint base images cles, se restreint-elle au seul usage d’une camera couleur, les cameras RGBD impliquant generalement une limite sur le volume, la nature reflective ou absorbante de l’objet, et sur la luminosite de son environnement. Cette etude est en outre restreinte a la seule exploitation de modeles 3D geometrique non textures, les textures pouvant difficilement etre considerees comme stables dans le temps (usure, taches.) et pouvant varier pour un meme objet manufacture. De plus, les modeles a base de nuages de descripteurs locaux ou les modeles surfaciques textures sont actuellement des donnees peu disponibles dans l’industrie. Enfin, nous faisons le choix d’estimer la pose de la camera de maniere geometrique et non par apprentissage. Le suivi d’objets a l’aide d’apprentissage automatique est en effet encore difficilement exploitable en milieu industriel. (.)