FVS Système de vision globale pour robots footballeurs Projet de fin détudes Par Félix...

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FVS Système de vision globale pour robots footballeurs Projet de fin d’études Par Félix Duchesneau

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FVSSystème de vision globale pour robots footballeurs

Projet de fin d’études

Par

Félix Duchesneau

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Déroulement de la présentation

Contexte d’utilisation du système Le prototype Requis au niveau traitement d’images Requis au niveau structure logicielle Le système de vision FVS Solutions en termes de traitements Survol de l’implantation logicielle Discussion Questions

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Contexte d’utilisation du système

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Le Prototype : Falcon Vision System

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Requis au niveau traitement d’images

Couvrir la totalité du terrain Calibrer les caméras Détection des robots et du ballon Calcul de l’orientation des robots Identification des robots

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Requis au niveau structure logicielle

Une interface s’impose pour les réglages Facile à modifier et à entretenir Adaptable aux changements matériels ou

logiciels Performance : disponibilité et précision des

données Modularité Découplage Absence de duplication des données

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Le système FVS

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Déroulement de la présentation

Contexte d’utilisation du système Le prototype Requis au niveau traitement d’images Requis au niveau structure logicielle Le système de vision FVS Solutions en termes de traitements Survol de l’implantation logicielle Discussion Questions

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Solutions en termes de traitements

Détection des robots par segmentation

des intensités

Pixeli = (R,G,B)

I(Pixeli) = (R + G + B)/3

Pixeli sera :

ALLUMÉ si I(Pixeli) >= Seuil

ÉTEINT si I(Pixeli) < Seuil

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Solutions en termes de traitements

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Solutions en termes de traitements

Calcul de l’orientation des robots par la

Détection de trois marqueurs

Angle entre les 2 marqueurs arrières = 90o

Produit scalaire entre 2 vecteurs unitaires =

Cosinus de l’angle entre les deux

COS(90o) = 0

V

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Solutions en termes de traitements

Identification des robots par couleurs

L’équipe des rouges R = 1.0 & B = 0.0

G = 0.0 G = 0.5 G = 1.0

L’équipe des bleus R = 0.0 & B = 1.0

G = 0.0 G = 0.5 G = 1.0

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Déroulement de la présentation

Contexte d’utilisation du système Le prototype Requis au niveau traitement d’images Requis au niveau structure logicielle Le système de vision FVS Solutions en termes de traitements Survol de l’implantation logicielle Discussion Questions

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Survol de l’implantation logicielle

Cinq modules essentiels

Interface graphique

Interface graphique

Module de fusion de l’information

Module de fusion de l’information

Capture d’images

Capture d’images

Traitement d’images

Traitement d’images

Communication réseau

Communication réseau

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Survol de l’implantation logicielle

L’architecture logicielle

Interface

Engin de fusion

Engin d’analyseEngin de capture

Caméra Pilote

Calibration Image

Caméra 1

Médiateur

Réseau

Engin d’analyseEngin de capture

Caméra Pilote

Calibration Image

Caméra 2

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Contexte d’utilisation du système Le prototype Requis au niveau traitement d’images Requis au niveau structure logicielle Le système de vision FVS Solutions en termes de traitements Survol de l’implantation logicielle Discussion Questions

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Discussion

Problème : Les couleurs varient en fonction de la position sur le terrain

Solution : Mettre à profit la flexibilité du système d’identification par couleurs

L’équipe # 1

R = 1.0G = 0.0B = 0.0

R = 0.0G = 0.0B = 0.0

R = 1.0G = 1.0B = 0.0

L’équipe # 2

R = 0.0G = 0.0B = 1.0

R = 0.0G = 1.0B = 0.0

R = 1.0G = 1.0B = 1.0

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Discussion

Pourquoi ne pas tester une autre méthode de

détection de l’orientation ?

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Contexte d’utilisation du système Le prototype Requis au niveau traitement d’images Requis au niveau structure logicielle Le système de vision FVS Solutions en termes de traitements Survol de l’implantation logicielle Discussion Questions