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 +== October 20th, 2009 -- Sergio Rodriguez, PhD Student Heudiasyc ==
  
-== September 28th, 2009 -- Pascal Vasseur, Chercheur CNRS == +Title:** An Experiment of a 3D Real-Time Robust Visual Odometry for Intelligent Vehicles** 
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 +Abstract: 
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 +Vision systems are nowadays very promising for many on-board vehicles perception functionalities, like obstacles detection/recognition and ego-localization. In the talk, we present a 3D visual odometric method that uses a stereo-vision system to estimate the 3D ego-motion of a vehicle in outdoor road conditions. In order to run in real-time, the studied technique is sparse meaning that it makes use of feature points that are tracked during several frames. A robust scheme is also employed to reject outliers that are detected on moving objects of the environment. Moreover, efforts have been spent on the real time implementation of the method. In this talk, we describe the key stages of the method: features extraction and tracking, quadrifocal constraints, optimization solver and robustification. Real experiments are reported to compare the performance of 
 +this approach with GPS data and 2D-wheel-based odometry. 
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 +== October 13rd, 2009 -- Menhour Laghni, PhD Student Heudiasyc ==
  
-Title: +Title: **Commande et observation d’un véhicule automobile pour le diagnostic de rupture d'un itinéraire**
  
 Abstract: Abstract:
  
 +La conduite en toute sécurité peut être obtenue par une meilleure compréhension du risque et des situations critiques. En effet, elle peut être atteinte par la connaissance du comportement dynamique du véhicule et de la géométrie de la route. Cette présentation propose l'étude du problème de diagnostic de rupture d'un itinéraire. En d’autre terme,  réaliser par simulation une extrapolation des comportements observés, dans une situation de conduite maîtrisée, vers une perte de contrôle en utilisant une commande robuste et un observateur. Pour ce faire, deux points sont traités : 
  
 +  * le premier concerne la reconstruction du dévers de la route avec un observateur par mode glissant à entrée inconnue. Ce paramètre, non mesurable par des capteurs à faible coût, joue un rôle important dans la dynamique latéral du véhicule. D'où l'importance de mettre en oeuvre un observateur (ou capteur virtuel) pour l'estimer. 
  
 +  * le second est l'étude du comportement dynamique de véhicule sous des fortes accélérations latérales, en utilisant un modèle du véhicule non linéaire piloté par un modèle du conducteur (commande robuste) et couplé avec l'observateur du dévers. Le modèle du conducteur est basé sur un retour d’états robuste à gains préprogrammés, réglé par la résolution d’une contrainte LMI et une méthode d’interpolation.
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 +Les différentes composantes sont testées et validées par des données expérimentales de deux véhicules : Peugeot 307 de l'INRETS-MA et véhicule VANI (Véhicule d'ANalyse d'Itinéraire).
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 == October 10th, 2009 -- Philippe Bonnifait, Proffesor UTC == == October 10th, 2009 -- Philippe Bonnifait, Proffesor UTC ==
  
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 This talk first recalls the essential attributes of the quality of service of a positioning system. In particular, we will focus on integrity that is nowadays well standardized in the avionic domain (for safety of life reasons). For robotized land vehicles, integrity is a new concern. The concept of Protection Level will be described.   This talk first recalls the essential attributes of the quality of service of a positioning system. In particular, we will focus on integrity that is nowadays well standardized in the avionic domain (for safety of life reasons). For robotized land vehicles, integrity is a new concern. The concept of Protection Level will be described.  
 The computation of  Uncertainty Levels will then be addressed using robust state observation approaches, in a multi-sensor context, since modern vehicles are often equipped with a GPS receiver, dead-reckoning sensors (such as wheel-speed measurements, easily accessible on a CAN bus), road navigable maps, lidars and cameras. In a second part, we will present how to deal with map-matching integrity using multi-hypothesis road tracking. Experimental results obtained with different vehicles in the framework of the POMA/CVIS European project will be presented. The computation of  Uncertainty Levels will then be addressed using robust state observation approaches, in a multi-sensor context, since modern vehicles are often equipped with a GPS receiver, dead-reckoning sensors (such as wheel-speed measurements, easily accessible on a CAN bus), road navigable maps, lidars and cameras. In a second part, we will present how to deal with map-matching integrity using multi-hypothesis road tracking. Experimental results obtained with different vehicles in the framework of the POMA/CVIS European project will be presented.
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-October 13rd, 2009 -- Menhour Laghni, PhD Student Heudiasyc +== September 28th, 2009 -- Pascal Vasseur, CNRS Researcher == 
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-October 20th, 2009 -- Sergio Rodriguez, PhD Student Heudiasyc +
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 +Title: **Vision Omnidirectionnelle : Modélisation, Extraction de Primitives et Applications** 
  
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 +La vision omnidirectionnelle basée sur l'association d'une caméra et d'un miroir de révolution est devenue depuis une dizaine d'années un capteur très important en robotique mobile. Les avancées liées à la modélisation géométrique de ce type de capteurs ont permis une utilisation simplifiée, plus efficace et plus précise avec un champ d'application très étendu. Dans cet exposé, nous aborderons donc la modélisation géométrique des caméras catadioptriques en nous concentrant sur les capteurs à point de vue unique. Nous verrons que la modélisation par une sphère permet de définir des outils très intéressants pour l'extraction de primitives telles que les droites. Quelques applications basées sur la vision omnidirectionnelle seront également proposées.
  
  
  

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en/semnars.1268064710.txt.gz · Last modified: 2010/03/08 17:11 by castillo
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