Conception d'un système de localisation à l'intérieur de bâtiments par vision monoculaire embarquée
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Abstract EN:
This thesis aims at the design of an indoor localization system. Outdoors, the almost unavoidable localization system is GPS (Global Positionning System). By receiving signals from at least four satellites from the GPS network orbiting, a GPC receiver triangulates and estimates its position, whether on land, at sea or in the air. GPS makes it possible to determine the position of any receiver placed in visibility of the satellite network and the defect in this visibility generally leads to an erroneous or even impossible localization ; which is the case in indoor environment. The growing interest in navigation assistance services for people and goods in large indoor areas such as hospitals, airports and shopping malls for example has created the need for a reliable and functional tracking system for indoor environment. To respond to this problem, several solutions have been proposed. One of the most popular approaches to localization in indoor environment is that based on the WiFi network. By measuring the strength of the signals emitted by the various access points, this type of system is able to triangulate the position of a receiver. However, one of the main drawbacks of this approach is that it requires deploying a network of access points with the various known costs such as those related tosystem maintenance. In this thesis, the system we propose is based on computer vision. To be located, the user takes a photo of their surroundings and indexes a databasz of georeferenced images. This indexing consists in a comparison of features extracted from the different images using computer vision algorithms such as the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm. In comparison with the WiFi system, we offer (almost) a pure software system, which does not require any deployment and therefore no maintenance costs.
Abstract FR:
Cette thèse a pour objectif la conception d’un système de localisation à l’intérieur de bâtiments. A ciel dégagé, le système de localisation presque incontournable est le GPS (Global Positioning System). En captant des signaux provenant d’au moins quatre satellites du réseau GPS en orbite, un récepteur GPS procède par triangulation et estime sa position, qu’il soit sur terre, sur mer ou dans les airs. Le GPS permet de déterminer la position de n’importe quel récepteur placé en visibilité du réseau de satellites et un défaut de cette visibilité conduit généralement à une localisation erronée, voire impossible ; ce qui est le cas à l’intérieur de bâtiments. L’intérêt grandissant pour les services d’aide à la navigation des personnes et des biens dans les grandes surfaces fermées telles que les hôpitaux, les aéroports et centres commerciaux par exemple a suscité le besoin de système de localisation fiable et fonctionnel en environnement fermé. Pour répondre à cette problématique, plusieurs solutions ont été proposées. Une des approches les plus répandues pour faire de la localisation en environnement fermé est celle basée sur le réseau WiFi. En mesurant la force des signaux émis par les différents points d’accès, ce type de système est capable de trianguler la position d’un récepteur. Néanmoins, un des principaux inconvénients de cette approche est qu’elle nécessite de déployer un réseau de points d’accès avec les différents coûts que l’on connaît tels que ceux liés à la maintenance du système. Dans cette thèse, le système que nous proposons est basé sur la vision par ordinateur. Pour être localisé, l’utilisateur prend une photo de son environnement et indexe une base de données d’images géoréférencées. Cette indexation consiste en une comparaison de caractéristiques extraites des différentes images par le biais d’algorithmes de vision tels l’algorithme SIFT (Scale Invariant Feature Transform). En comparaison avec le système par WiFi, nous proposons un système (presque) purement logiciel, qui ne nécessite donc aucun déploiement et donc pas de coûts liés à la maintenance.