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RESEARCH PRODUCT

Mélange de Gaussiennes Photométriques pour l'Asservissement Visuel Virtuel Direct d'une Caméra Omnidirectionnelle

Seif Eddine GuerbasNathan CrombezGuillaume CaronEl Mustapha Mouaddib

subject

[INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]Asservissement visuelSuivi.Vision Omnidirectionnelle[INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV][INFO]Computer Science [cs][INFO] Computer Science [cs]

description

International audience; Cet article traite du suivi de pose direct basé modèle 3D. Nous considérons la transformation d’images omnidirectionnelles en Mélange de Gaussiennes Photométriquesn (MGP) comme primitives directes. Les contributions sont d’adapter l’optimisation de pose aux caméras omnidirectionnelles et de repenser les règles d’initialisation et d’optimisation du paramètre d’extension du MGP. Plusieurs évaluations montrent que cette approche augmente la taille du domaine de convergence. L’application à des images acquises avec un robot mobile placé dans un environnement urbain, représenté par un grand nuage de points 3D coloré, montre une robustesse significative aux grands mouvements inter-images par rapport aux approches directes qui utilisent uniquement l’intensité des pixels

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03339652/file/Photometric_Gaussian_Mixtures_for_Direct_Virtual_Visual_Servoing_of_Omnidirectional_Camera.pdf