Mahmoud KHAIRALLAH soutient sa thèse de doctorat le vendredi 16 septembre 2022 : « Flow-Based Visual Inertial Odometry for Neuromorphic Vision Sensors »

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Mahmoud KHAIRALLAH soutient sa thèse de doctorat le vendredi 16 septembre 2022 : « Flow-Based Visual Inertial Odometry for Neuromorphic Vision Sensors »

Mahmoud KHAIRALLAH soutient sa thèse de doctorat le vendredi 16 septembre 2022, 14h sur le site Pelvoux, amphithéâtre Bx30. Une retransmission via Zoom est également effectuée: https://us06web.zoom.us/j/84226114655?pwd=aXJlT3Z4OE9vdzcwamErdjJyVFppUT09

Titre: Flow-Based Visual Inertial Odometry for Neuromorphic Vision Sensors

Résumé:

Plutôt que de générer des images de manière constante et synchrone, les capteurs neuromorphiques de vision -également connus sous le nom de caméras événementielles, permettent à chaque pixel de fournir des informations de manière indépendante et asynchrone chaque fois qu’un changement de luminosité est détecté. Par conséquent, les capteurs de vision neuromorphiques n’ont pas les problèmes des caméras conventionnelles telles que les artefacts d’image et le Flou cinétique. De plus, ils peuvent fournir une compression sans perte de donnée avec une résolution temporelle et une plage dynamique plus élevée. Par conséquent, les caméras événementielles remplacent commodément les caméras conventionnelles dans les applications robotiques nécessitant une grande maniabilité et des conditions environnementales variables. Dans cette thèse, nous abordons le problème de l’odométrie visio-inertielle à l’aide de caméras événementielles et d’une centrale inertielle. En exploitant la cohérence des caméras événementielles avec les conditions de constance de la luminosité, nous discutons de la possibilité de construire un système d’odométrie visuelle basé sur l’estimation du flot optique. Nous développons notre approche basée sur l’hypothèse que ces caméras fournissent des informations des contours des objets de la scène et appliquons un algorithme de détection de ligne pour la réduction des données. Le suivi de ligne nous permet de gagner plus de temps pour les calculs et fournit une meilleure représentation de l’environnement que les points d’intérêt. Dans cette thèse, nous ne montrons pas seulement une approche pour l’odométrie visio-inertielle basée sur les événements, mais également des algorithmes qui peuvent être utilisés comme algorithmes des caméras événementielles autonomes ou intégrés dans d’autres approches si nécessaire.

Composition du jury de thèse

Membre du jury Titre Lieu d’exercice Fonction dans le jury
Catherine ACHARD Professeure des Universités Sorbonne Université Rapporteure
Samia AINOUZ Professeure des Universités Université de Rouen Rapporteure
Fabien BONARDI Maître de Conférences Université d’Évry, Université Paris-Saclay Co-encadrant
Samia BOUCHAFA-BRUNEAU Professeure des Universités Université d’Évry, Université Paris-Saclay Directrice de thèse
Michèle GOUIFFES Maître de Conférences HDR Université Paris-Saclay Examinatrice
David ROUSSEL Maître de Conférences Université d’Évry, Université Paris-Saclay Co-encadrant
Omar TAHRI Professeur des Universités Université de Bourgogne Examinateur
Pascal VASSEUR Professeur des Universités Université de Picardie Examinateur
  • Date : vendredi 16/09/2022, 14h
  • Lieu : Site Pelvoux, Amphithéâtre Bx30, Une retransmission via Zoom est également effectuée: https://us06web.zoom.us/j/87144224360?pwd=NnM2NEF5elJRNEtwNjdFNnB0bXZYUT09
  • Doctorant : Mahmoud KHAIRALLAH, Université d’Évry, Université Paris Saclay, IBISC équipe SIAM
  • Directrice de thèse : Samia BOUCHAFA-BRUNEAU (PR Univ. Évry, IBISC équipe SIAM)
  • Co-encadrants de thèse: Fabien BONARDI (MCF  Univ. Évry, IBISC équipe SIAM), David ROUSSEL (MCF ENSIIE, IBISC équipe IRA2)
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