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Architecture embarquée pour le SLAM monoculaire
D.BOTERO GALEANO, A.GONZALEZ, M.DEVY
RAP
Manifestation avec acte : Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA 2012), Lyon (France), 24-27 Janvier 2012, 8p. , N° 11629
Lien : http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656569
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Abstract
Cet article rappelle les principes des algorithmes de SLAM monoculaire mis en oeuvre sur un véhicule pour traiter de sa localisation, puis décrit l'architecture développée pour embarquer ces algorithmes. Notre méthode SLAM exploite le filtre de Kalman étendu pour construire une carte d'amers ponctuels, représentés soit par Inverse Depth Parametrization si la profondeur est trop imprécise, soit en euclidien; la position du véhicule est mise à jour à partir d'appariements entre points extraits de l'image et amers de la carte. Cet article présente une implémentation sur une architecture dédiée, réalisée en co-design sur un FPGA. Les algorithmes d'extraction des points de l'image sont exécutés à la fréquence pixel sur FPGA, tandis que la fonction de construction et mise à jour de la carte reste exécutée en logiciel. Les caractéristiques et les performances de ces deux implémentations sont comparées avec des données de vérité terrain.
A C-embedded algorithm for real-time monocular SLAM
A.GONZALEZ, J.M.CODOL, M.DEVY
RAP
Manifestation avec acte : International Conference on Electronics Circuits and Systems (ICECS 2011), Beyrouth (Liban), 11-14 Décembre 2011, 4p. , N° 11655
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125955RT-SLAM: A generic and real-time visual SLAM implementation
C.ROUSSILLON, A.GONZALEZ, J.SOLA, J.M.CODOL, N.MANSARD, S.LACROIX, M.DEVY
RIS, RAP, GEPETTO
Manifestation avec acte : International Conference on Computer Vision Systems (ICVS'2011), Sophia Antipolis (France), 20-22 Septembre 2011, pp.31-40 , N° 11722
Lien : http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00662647
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Abstract
This article presents a new open-source C++ implementation to solve the SLAM problem, which is focused on genericity, versatility and high execution speed. It is based on an original object oriented architecture, that allows the combination of numerous sensors and landmark types, and the integration of various approaches proposed in the literature. The system capacities are illustrated by the presentation of an inertial/vision SLAM approach, for which several improvements over existing methods have been introduced, and that copes with very high dynamic motions. Results with a hand-held camera are presented.
RT-SLAM: A generic and real-time visual SLAM implementation
C.ROUSSILLON, A.GONZALEZ, J.SOLA, J.M.CODOL, N.MANSARD, S.LACROIX, M.DEVY
RIS, RAP, GEPETTO
Ouvrage (contribution) : Computer Vision Systems, Lecture Notes in Computer Science, 6962, Springer, 222p., N°ISBN 978-3-642-23967-0, Septembre 2011, pp.31-40 , N° 11722
Lien : http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00662647
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Abstract
This article presents a new open-source C++ implementation to solve the SLAM problem, which is focused on genericity, versatility and high execution speed. It is based on an original object oriented architecture, that allows the combination of numerous sensors and landmark types, and the integration of various approaches proposed in the literature. The system capacities are illustrated by the presentation of an inertial/vision SLAM approach, for which several improvements over existing methods have been introduced, and that copes with very high dynamic motions. Results with a hand-held camera are presented.
SLAM visuel monoculaire par caméra infrarouge
A.GONZALEZ, M.DEVY, J.SOLA
RAP, GEPETTO
Manifestation avec acte : ORASIS 2011, Praz sur Arly (France), 6-10 Juin 2011, 8p. , N° 11435
Lien : http://hal.inria.fr/inria-00610516/fr/
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Résumé
Nowadays many applications require the execution of visual algorithms on a vehicle, for motion estimation of for self-localization. This paper presents an algorithm for a 3D Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) that will be later integrated on a vehicle. Even if more e cient SLAM methods have been proposed recently, a method based on the Extended Kalman Filter (EKF), has been choosen for its easier implementation, for the easiness of migration on embedded system, and also for its speed processing. We will present the results of this algorithm, developped on a standard PC, applied to a 60 Hz visible camera and a low resolution infrared camera (160x120).