Modélisation probabiliste et exploration visuelle autonome pour la reconstruction de scènes inconnues

inconnues. Il s'agit d'interpreter des informations visuelles et de generer les points de vue qui permettent de construire progressivement une carte de l'environnement. Le probleme est decompose, de facon hierarchique, en trois fonctionnalites. Dans un premier temps, le systeme determine la suite des actions aboutissantauninventaire de tous les objets de la scene. Cette problematique s'inscrit dans le contexte tres general de la recherche d'objets. L'approche que nous presentons est basee sur une description probabiliste de l'occupation de la scene par des objets. La recherche consiste alors a generer une suite d'observations aboutissant a des probabilites proches de 1 aux endroits ou se trouve un objet et proches de 0 ailleurs. Nous developpons plusieurs strategies allant dans ce sens. Dans un second temps, l'exploration est focalisee sur chaque objet a˝n d'en ameliorer la description. Nous presentons un modele d'objet base sur un melange de modeles stochastique et a erreur bornee permettant de representer l'enveloppe approchee de l'objet tout en tenant compte des incertitudes de localisation. Nous developpons un algorithme d'estimation en ligne de ce modele et elaborons un processus d'exploration optimale en temps reel base sur la minimisation de l'incertitude de localisation de l'objet observe. En˝n, la derniere fonction-nalite concerne le suivi des consignes permettant de deplacer la camera tout en suivant l'objet d'interet. Ce probleme est resolu par asservissement visuel dont nous etudions les potentialites du point de vue de la cooperation camera globale/camera locale.