Co-design hardware/software of real time vision system on FPGA for obstacle detection / Ali Alhamwi ; sous la direction de Jonathan Piat

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : anglais / English

Temps réel (informatique)

Vision par ordinateur

Piat, Jonathan (1983- ....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université Toulouse 3 Paul Sabatier (1969-....) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes (Toulouse ; 1968-....) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Relation : Co-design hardware/software of real time vision system on FPGA for obstacle detection / Ali Alhamwi ; sous la direction de Jonathan Piat / , 2016

Résumé / Abstract : La détection, localisation d'obstacles et la reconstruction de carte d'occupation 2D sont des fonctions de base pour un robot navigant dans un environnement intérieure lorsque l'intervention avec les objets se fait dans un environnement encombré. Les solutions fondées sur la vision artificielle et couramment utilisées comme SLAM (simultaneous localization and mapping) ou le flux optique ont tendance a être des calculs intensifs. Ces solutions nécessitent des ressources de calcul puissantes pour répondre à faible vitesse en temps réel aux contraintes. Nous présentons une architecture matérielle pour la détection, localisation d'obstacles et la reconstruction de cartes d'occupation 2D en temps réel. Le système proposé est réalisé en utilisant une architecture de vision sur FPGA (field programmable gates array) et des capteurs d'odométrie pour la détection, localisation des obstacles et la cartographie. De la fusion de ces deux sources d'information complémentaires résulte un modèle amelioré de l'environnement autour des robots. L'architecture proposé est un système à faible coût avec un temps de calcul réduit, un débit d'images élevé, et une faible consommation d'énergie

Résumé / Abstract : Obstacle detection, localization and occupancy map reconstruction are essential abilities for a mobile robot to navigate in an environment. Solutions based on passive monocular vision such as simultaneous localization and mapping (SLAM) or optical flow (OF) require intensive computation. Systems based on these methods often rely on over-sized computation resources to meet real-time constraints. Inverse perspective mapping allows for obstacles detection at a low computational cost under the hypothesis of a flat ground observed during motion. It is thus possible to build an occupancy grid map by integrating obstacle detection over the course of the sensor. In this work we propose hardware/software system for obstacle detection, localization and 2D occupancy map reconstruction in real-time. The proposed system uses a FPGA-based design for vision and proprioceptive sensors for localization. Fusing this information allows for the construction of a simple environment model of the sensor surrounding. The resulting architecture is a low-cost, low-latency, high-throughput and low-power system.