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FPGA implementation of mono and stereo inverse perspective mapping for obstacle detection
D.BOTERO GALEANO, J.PIAT, P.CHALIMBAUD, M.DEVY, J.L.BOIZARD
RAP, N2IS
Manifestation avec acte : Conference on Design and Architectures for Signal and Image Processing ( DASIP ) 2012 du 23 octobre au 25 octobre 2012, Karlsruhe (Allemagne), Octobre 2012, 8p. , N° 12420
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128947An FPGA accelerator for multispectral vision-based EKF-SLAM
D.BOTERO GALEANO, J.PIAT, M.DEVY, J.L.BOIZARD
RAP, N2IS
Manifestation avec acte : Workshop on Smart CAmeras for roBOTic applications ( SCaBot ) 2012 du 11 octobre au 11 octobre 2012, Vilamoura (Portugal), Octobre 2012, 6p. , N° 12714
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128821Visual trajectory learning and following in unknown routes for autonomous navigation
D.MARQUEZ GAMEZ, M.DEVY
RAP
Manifestation avec acte : Workshop on Planning, Perception and Navigation for Intelligent Vehicles ( PPNIV ) 2012 du 07 octobre au 07 octobre 2012, Villamoura (Portugal), 2012, 6p. , N° 12713
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128818Active visual-based detection and tracking of moving objects from clustering and classification methods
D.MARQUEZ GAMEZ, M.DEVY
RAP
Manifestation avec acte : Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS 2012), Brno (République Tchèque), 4-7 Septembre 2012, paper 176, 12p. , N° 12421
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128228Low cost GPS-aided mobile vehicle localization
J.M.CODOL, V.ILA, M.DEVY
RAP
Rapport LAAS N°12070, Mars 2012, 7p.
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126657Real-time visual SLAM and GPS carrier phase usage for precise mobile robot navigation
J.M.CODOL, M.DEVY, A.MONIN, M.PONCELET
MRS, RAP, Nav On Time
Rapport LAAS N°11823, Mars 2012, 6p.
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126660Architecture 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.
SLAM visuel avec détection et suivi d'objets mobiles par une approche de segmentation/classification
D.MARQUEZ GAMEZ, M.DEVY
RAP
Manifestation avec acte : Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA 2012), Lyon (France), 24-27 Janvier 2012, 8p. , N° 11666
Lien : http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656572
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Résumé
Cet article présente un système conçu pour traiter ensemble du SLAM, de la Détection et du Suivi d'objets mobiles (SLAM-MOT), en exploitant uniquement la vision. Le but est de produire depuis des données visuelles, une description exploitable par un robot mobile, d'une scène dynamique: modélisation du monde statique, localisation du robot dans ce monde, et comment les autres objets mobiles s'y déplacent. Une approche combinant Segmentation par Clustering et Classification permet de détecter d'une part des points statiques pris en compte dans le SLAM visuel, et d'autre part des groupes de points mobiles exploités pour détecter et suivre les composantes dynamiques de la scène. L'approche globale est évaluée sur des bases d'images acquises en milieu urbain
Hybridation GPS-vision monoculaire pour la navigation autonome d'un robot en milieu extérieur. Rapport intermédiaire n° 1: Localisation GPS par traitement des triples différences
A.MONIN, M.DEVY, J.M.CODOL
MRS, RAP
Rapport de Contrat : Nav On Time, 19 Décembre 2011, 14p. , N° 11868
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128844Real-time architecture on FPGA for obstacle detection using inverse perspective mapping
D.BOTERO GALEANO, M.DEVY, J.L.BOIZARD, W.FILALI
RAP, N2IS
Manifestation avec acte : International Conference on Electronics Circuits and Systems (ICECS 2011), Beyrouth (Liban), 11-14 Décembre 2011, 4p. , N° 11657
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