Data-driven covariance estimation for the iterative closest point algorithm

Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.advisorGiguère, Philippe-
dc.contributor.advisorPomerleau, François-
dc.contributor.authorLandry, David-
dc.date.accessioned2019-05-06T23:01:57Z-
dc.date.available2019-05-06T23:01:57Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.other35097-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11794/34734-
dc.description.abstractLes 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.fr
dc.description.abstractThree-dimensional point clouds are an ubiquitous data format in robotics. They are produced by specialized sensors such as lidars or depth cameras. The point clouds generated by those sensors are used for state estimation tasks like mapping and localization. Point cloud registration algorithms, such as Iterative Closest Point (ICP), allow us to make ego-motion measurements necessary to those tasks. The fusion of ICP registrations in existing state estimation frameworks relies on an accurate estimation of their uncertainty. Unfortunately, existing covariance estimation methods often scale poorly to the 3D case. This thesis aims to estimate the uncertainty of ICP registrations for 3D point clouds. First, it poses theoretical foundations from which we can articulate a covariance estimation method. It reviews the ICP algorithm, with a special focus on the parts of it that are pertinent to covariance estimation. Then, an inserted article introduces CELLO-3D, our data-driven covariance estimation method for ICP. The article contains a thorough experimental validation of the new algorithm. The latter is shown to perform better than existing covariance estimation techniques in a wide variety of environments. Finally, this thesis comprises supplementary experiments, which complement the article.en
dc.format.extent1 ressource en ligne (xi, 74 pages)-
dc.languageeng-
dc.subject.classificationQA 76.05 UL 2019-
dc.titleData-driven covariance estimation for the iterative closest point algorithmen
dc.typeCOAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrisefr
dc.date.updated2019-05-06T23:01:57Z-
dc.subject.rvmAlgorithmesfr_CA
dc.subject.rvmAnalyse de covariancefr_CA
dc.subject.rvmSuperposition d'images (Électronique numérique) -- Informatiquefr_CA
dc.subject.rvmImagerie tridimensionnelle -- Informatiquefr_CA
dcterms.publisher.locationQuébec-
dc.identifier.bacTC-QQLA-35097-
bul.identifier.controlNumber1132192949-
bul.identifier.lot20190429-
etdms.degree.nameMémoire. Informatiquefr_CA
etdms.degree.grantorUniversité Lavalfr_CA
Collection :Thèses et mémoires

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