Soutenance de thèse de Luis Frederico CONTRERAS SAMAME

Luis Frederico CONTRERAS SAMAME, doctorant au sein de l’équipe ARMEN, soutiendra sa thèse intitulée « SLAM Collaboratif dans des environnements extérieurs » / « Collaborative SLAM for outdoor environments »

mercredi 10 avril 2019 à 10h30, dans l’amphi du bâtiment S sur le site de Centrale Nantes.

Jury :
– Directeur thèse : Philippe Martinet
– Co-encadrant : Olivier Kermorgant
– Rapporteurs : Ouiddad Labbani – IGIBA, ENSIL – ENSCI, Véronique Cherfaoui, UTC Compiègne
– Autres membres : Luc Jaulin, Lab STICC, ENSTA Bretagne – Vincent Fremont (LS2N)

Résumé : Cette thèse propose des modèles cartographiques à grande échelle d’environnements urbains et ruraux à l’aide de données en 3D acquises par plusieurs robots.
La mémoire contribue de deux manières principales au domaine de recherche de la cartographie. La première contribution est la création d’une nouvelle structure, CoMapping, qui permet de générer des cartes 3D de façon collaborative. Cette structure s’applique aux environnements extérieurs en ayant une approche décentralisée. La fonctionnalité de CoMapping comprend les éléments suivants : Tout d’abord, chaque robot réalise la construction d’une carte de son environnement sous forme de nuage de points.
Pour cela, le système de cartographie a été mis en place sur des ordinateurs dédiés à chaque voiture, en traitant les mesures de distance à partir d’un LiDAR 3D se déplaçant en
six degrés de liberté (6-DOF). Ensuite, les robots partagent leurs cartes locales et fusionnent individuellement les nuages de points afin d’améliorer leur estimation de leur
cartographie locale. La deuxième contribution clé est le groupe de métriques qui permettent d’analyser les processus de fusion et de partage de cartes entre les robots. Nous présentons des résultats expérimentaux en vue de valider la structure CoMapping et ses métriques. Tous les tests ont été réalisés dans des environnements extérieurs urbains du campus de l’École Centrale de Nantes ainsi que dans des milieux ruraux.

Mots-clés : Cartographie 3D, SLAM collaboratif , LiDAR, nuage de points, robotique mobile

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Abstract : This thesis proposes large-scale mapping model of urban and rural environments using 3D data acquired by several robots. The work contributes in two main ways to the research field of mapping. The first contribution is the creation of a new framework, CoMapping, which allows to generate 3D maps in a cooperative way. This framework applies to outdoor environments with a decentralized approach. The CoMapping’s functionality includes the following elements: First of all, each robot builds a map of its environment in point cloud format.
To do this, the mapping system was set up on computers dedicated to each vehicle, processing distance measurements from a 3D LiDAR moving in six degrees of freedom (6-
DOF). Then, the robots share their local maps and merge the point clouds individually to improve their local map estimation.
The second key contribution is the group of metrics that allow to analyze the merging and card sharing processes between robots. We present experimental results to validate the
CoMapping framework with their respective metrics. All tests were carried out in urban outdoor environments on the surrounding campus of the École Centrale de Nantes as
well as in rural areas.

Keywords : 3D mapping, collab orative SLAM, LiDAR, point clouds, mobile robotics