Eva Goichon soutient sa thèse de doctorat le lundi 15 décembre 2025 à 10h00, à la salle des thèses de l’École doctorale Sciences, Technologies, Santé, à Amiens.
Jury
- M. C. Demonceaux, Professeur, Université de Bourgogne Europe - Rapporteur
- M. B. Tamadazte, Chercheur senior HDR, CNRS - Rapporteur
- Mme S. Bouchafa-Bruneau, Professeure, Université Paris-Saclay - Examinatrice
- Mme C. Cappelle, Maîtresse de conférences, Université de Lille - Examinatrice
- Mme M. Pressigout, Maîtresse de conférences, INSA Rennes - Examinatrice
- M. G. Caron, Maître de conférences HDR, Université de Picardie Jules Verne - Directeur de thèse
- M. F. Kanehiro, Chercheur senior HDR, AIST (Japon) - Codirecteur de thèse
- M. P. Vasseur, Professeur, Université de Picardie Jules Verne - Conseiller scientifique
Résumé
Cette thèse traite de la localisation et de la cartographie visuelles simultanées (SLAM) appliquées à la robotique, et propose un cadre unifié pour intégrer toutes les données issues des caméras couleur-profondeur afin d’améliorer la robustesse et l’adaptabilité des systèmes.
La première contribution présente une méthode de conversion linéaire entre modèles de caméras non linéaires. Ces conversions, couvrant les modèles équidistants, unifiés, polynomiaux et rationnels polynomiaux, rendent les paramètres intrinsèques compatibles avec les chaînes de traitement tout en préservant la précision et en évitant de nouveaux étalonnages.
La seconde contribution introduit une méthode de SLAM multimodal combinant les canaux couleur, profondeur et infrarouge de géométries différentes. Les points infrarouges sont reprojetés dans le repère couleur puis fusionnés avec les points couleur, ce qui améliore le suivi en environnements peu texturés ou soumis à des variations lumineuses.
Ces travaux offrent des solutions généralisables pour une perception robotique robuste et adaptée aux capteurs multimodaux.
