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Personne :
Babin, Philippe

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Babin

Prénom

Philippe

Affiliation

Département d'informatique et de génie logiciel, Faculté des sciences et de génie, Université Laval

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Voici les éléments 1 - 1 sur 1
  • PublicationAccès libre
    Analysis of error functions for the iterative closest point algorithm
    (2019) Babin, Philippe; Giguère, Philippe; Pomerleau, François
    Dans les dernières années, beaucoup de progrès a été fait dans le domaine des voitures autonomes. Plusieurs grandes compagnies travaillent à créer un véhicule robuste et sûr. Pour réaliser cette tâche, ces voitures utilisent un lidar pour la localisation et pour la cartographie. Iterative Closest Point (ICP)est un algorithme de recalage de points utilisé pour la cartographie basé sur les lidars. Ce mémoire explore des approches pour améliorer le minimisateur d’erreur d’ICP. La première approche est une analyse en profondeur des filtres à données aberrantes. Quatorze des filtres les plus communs (incluant les M-estimateurs) ont été testés dans différents types d’environnement, pour un total de plus de 2 millions de recalages. Les résultats expérimentaux montrent que la plupart des filtres ont des performances similaires, s’ils sont correctement paramétrés. Néanmoins, les filtres comme Var.Trim., Cauchy et Cauchy MAD sont plus stables à travers tous les types environnements testés. La deuxième approche explore les possibilités de la cartographie à grande échelle à l’aide de lidar dans la forêt boréale. La cartographie avec un lidar est souvent basée sur des techniques de Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) utilisant un graphe de poses, celui-ci fusionne ensemble ICP, les positions Global Navigation Satellite System (GNSS) et les mesures de l’Inertial Measurement Unit (IMU). Nous proposons une approche alternative qui fusionne ses capteurs directement dans l’étape de minimisation d’ICP. Nous avons réussi à créer une carte ayant 4.1 km de tracés de motoneige et de chemins étroits. Cette carte est localement et globalement cohérente.