Implementation of neuromorphic vision solutions for humanoid robots
Institution:
Paris 6Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Artificial vision aims to confer to machines the ability to perceive and to interpret their environment by inspiring from the biological vision. Since the beginning of image processing and machine vision fields in the 60's, numerous techniques have been developed to extract and to process visual information in an all implicitly accepted and unique context of frames. This is shown to be in contradiction with biologic eyes which have discarded through evolution mechanisms the concepts of frame and synchronized pixels. This thesis aims to switch the classic computer vision paradigm based on frame for the biological one. New vision algorithms are developed using this new paradigm for the iCub humanoid robot, in the context of the european project eMorph. The aimed goal is to design a neuro-inspired vision based navigation ability to the robot. This neuro-inspired vision is expected to be much more accurate and energy efficient.
Abstract FR:
L'objectif de cette these était le développement d'un système visuel bio-inspiré dit «neuromorphique », pouvant s'intégrer au sein du robot humanoïde « iCub », et ce afin d'en accroître l'autonomie notamment en navigation. Afin de bien comprendre le fonctionnement du paradigme « event-based » , la stratégie utilisée tant du point de vue de l'extraction que de la transmission de l'information est premièrement détaillée. Ensuite, les contributions méthodologiques de mes travaux sur l'exploitation d'une telle information y sont décrites : je me suis particulièrement intéressé au calcul du flot optique. J'ai développé des méthodologies, dérivées de ce calcul, permettant de déterminer des informations cruciales pour la navigation robotique telles le « foyer d'expansion » et le « temps avant impact ». Toutes ces méthodes sont validées sur des données réelles, et avec, dans le cas du « foyer d'expansion », l'utilisation conjointe de données simulées.