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La qualité métrique d’une reconstruction 3D se vérifie par distances, plans, poses et volumes comparés à des références, avec couverture, incertitude et stabilité dans le temps.
La stéréovision estime la profondeur à partir de deux caméras calibrées qui observent une même scène sous des angles différents et mesurent le déplacement apparent des points.
Vérifier une carte de profondeur active exige de mesurer précision, couverture, trous, bruit, latence, confiance et stabilité sur surfaces, distances, éclairages et mouvements variés.
Pour éviter un obstacle avec profondeur active, le robot filtre les mesures invalides, transforme les points dans son repère, estime distance et mouvement, puis ralentit ou arrête selon la marge.
Calibrer un capteur de profondeur active consiste à estimer ses paramètres internes, sa distorsion et sa pose par rapport au robot, puis à vérifier distances et cohérence dans le volume utile.
La profondeur active émet une lumière ou un signal pour mesurer la distance ; la stéréo passive estime la profondeur à partir de différences entre images sans projection dédiée.
La profondeur active mesure la distance en émettant un signal, par exemple lumière structurée ou temps de vol, puis en analysant son retour pour estimer la géométrie de la scène.
Le filtrage d’image transforme les pixels pour réduire bruit, corriger illumination, renforcer structures ou préparer segmentation et détection, en tenant compte de la résolution et de la latence du robot.
Un filtre de lissage atténue variations et bruit en combinant des pixels voisins ; un filtre de contours accentue les changements d’intensité pour localiser limites, arêtes ou transitions.
La latence d’un filtre d’image se vérifie en horodatant acquisition, fin de traitement et commande, puis en mesurant délai, gigue et effet sur la stabilité dans les pires charges du calculateur.
L’extraction de caractéristiques transforme des mesures brutes en variables plus compactes et informatives, comme contours, textures, vitesses ou formes, pour une détection, estimation ou décision robotique.
La taille d’un filtre se choisit selon taille du bruit, détail ou obstacle à préserver, résolution, vitesse du robot et budget de calcul, puis se valide par mesure plutôt que par une valeur universelle.
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