Personne : Landry, David
En cours de chargement...
Adresse électronique
Date de naissance
Projets de recherche
Structures organisationnelles
Fonction
Nom de famille
Landry
Prénom
David
Affiliation
Université Laval. Département d'informatique et de génie logiciel
ISNI
ORCID
Identifiant Canadiana
ncf11923937
person.page.name
1 Résultats
Résultats de recherche
Voici les éléments 1 - 1 sur 1
Publication Accès libre Data-driven covariance estimation for the iterative closest point algorithm(2019) Landry, David; Giguère, Philippe; Pomerleau, FrançoisLes nuages de points en trois dimensions sont un format de données très commun en robotique mobile. Ils sont souvent produits par des capteurs spécialisés de type lidar. Les nuages de points générés par ces capteurs sont utilisés dans des tâches impliquant de l’estimation d’état, telles que la cartographie ou la localisation. Les algorithmes de recalage de nuages de points, notamment l’algorithme ICP (Iterative Closest Point), nous permettent de prendre des mesures d’égo-motion nécessaires à ces tâches. La fusion des recalages dans des chaînes existantes d’estimation d’état dépend d’une évaluation précise de leur incertitude. Cependant, les méthodes existantes d’estimation de l’incertitude se prêtent mal aux données en trois dimensions. Ce mémoire vise à estimer l’incertitude de recalages 3D issus d’Iterative Closest Point (ICP). Premièrement, il pose des fondations théoriques desquelles nous pouvons articuler une estimation de la covariance. Notamment, il révise l’algorithme ICP, avec une attention spéciale sur les parties qui sont importantes pour l’estimation de la covariance. Ensuite, un article scientifique inséré présente CELLO-3D, notre algorithme d’estimation de la covariance d’ICP. L’article inséré contient une validation expérimentale complète du nouvel algorithme. Il montre que notre algorithme performe mieux que les méthodes existantes dans une grande variété d’environnements. Finalement, ce mémoire est conclu par des expérimentations supplémentaires, qui sont complémentaires à l’article.