Contributions by vision systems to multi-sensor object localization and tracking for intelligent vehicles

par Sergio Alberto Rodríguez Florez

Thèse de doctorat en Technologies de l'information et des systèmes

Sous la direction de Philippe Bonnifait et de Vincent Frémont.

Soutenue en 2010

à Compiègne .


  • Résumé

    Les systèmes d’aide à la conduite peuvent améliorer la sécurité routière en aidant les utilisateurs via des avertissements de situations dangereuses ou en déclenchant des actions appropriées en cas de collision imminente (airbags, freinage d’urgence, etc). Dans ce cas, la connaissance de la position et de la vitesse des objets mobiles alentours constitue une information clé. C’est pourquoi, dans ce travail, nous nous focalisons sur la détection et le suivi d’objets dans une scène dynamique. En remarquant que les systèmes multi-caméras sont de plus en plus présents dans les véhicules et en sachant que le lidar est performant pour la détection d’obstacles, nous nous intéressons à l’apport de la vision stéréoscopique dans la perception géométrique multimodale de l’environnement. Afin de fusionner les informations géométriques entre le lidar et le système de vision, nous avons développé un procédé de calibrage qui détermine les paramètres extrinsèques et évalue les incertitudes sur ces estimations. Nous proposons ensuite une méthode d’odométrie visuelle temps-réel permettant d’estimer le mouvement propre du véhicule afin de simplifier l’analyse du mouvement des objets dynamiques. Dans un second temps, nous montrons comment l’intégrité de la détection et du suivi des objets par lidar peut être améliorée en utilisant une méthode de confirmation visuelle qui procède par reconstruction dense de l’environnement 3D. Pour finir, le système de perception multimodal a été intégré sur une plateforme automobile, ce qui a permis de tester expérimentalement les différentes approches proposées dans des situations routières en environnement non contrôlé.

  • Titre traduit

    Contributions des systèmes de vision à la localisation et au suivi d'objets par fusion multi-capteurs pour les véhicules


  • Résumé

    Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) can improve road safety by supporting the driver through warnings in hazardous circumstances or triggering appropriate actions when facing imminent collision situations (e. G. Airbags, emergency brake systems, etc). In this context, the knowledge of the location and the speed of the surrounding mobile objects constitute a key information. Consequently, in this work, we focus on object detection, localization and tracking in dynamic scenes. Noticing the increasing presence of embedded multi-camera systems on vehicles and recognizing the effectiveness of lidar automotive systems to detect obstacles, we investigate stereo vision systems contributions to multi-modal perception of the environment geometry. In order to fuse geometrical information between lidar and vision system, we propose a calibration process which determines the extrinsic parameters between the exteroceptive sensors and quantifies the uncertainties of this estimation. We present a real-time visual odometry method which estimates the vehicle ego-motion and simplifies dynamic object motion analysis. Then, the integrity of the lidar-based object detection and tracking is increased by the means of a visual confirmation method that exploits stereo-vision 3D dense reconstruction in focused areas. Finally, a complete full scale automotive system integrating the considered perception modalities was implemented and tested experimentally in open road situations with an experimental car.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (170 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 94 réf.

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  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2010 ROD 1910
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