Fusion de données multi-capteurs pour l'estimation de la zone navigable pour le véhicule à conduite automatisée

par Valentin Magnier

Thèse de doctorat en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Dominique Gruyer.

Le président du jury était Michel Basset.

Le jury était composé de Dominique Gruyer, Michel Basset, Michèle Rombaut, Pascal Vasseur, Vincent Vigneron, Bruno Durand.

Les rapporteurs étaient Michèle Rombaut, Pascal Vasseur.


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous avons développé un système de fusion de données multi-capteur destiné à l’estimation de la zone navigable autour véhicule. Ce système est modulaire en fonction des capteurs disponibles sur le véhicule. Il permet d'alimenter les applications clientes avec une représentation fiable des acteurs de la scène routière perçus par les capteurs embarqués. Il est aussi capable de réaliser une prédiction temporelle de ce que sera la scène dans les secondes à venir. Des meta-informations (vitesses, type d'objet,...) sont aussi fournies aux applications clientes (en l'occurrence partie décision pour le véhicule autonome).L'algorithme proposé s’accommode de différents types de capteurs (LiDAR, radar, ...) pouvant fonctionner à des fréquences différentes. Il repose sur une modélisation de la scène utilisant deux algorithmes spécialisés, l'un pour les objets mobiles et l'autre pour la scène fixe.

  • Titre traduit

    Multi-sensor data fusion for the estimation of the navigable space for the autonomous vehicle


  • Résumé

    In this PhD Thesis, we have developed a multi-sensors data-fusion architecture dedicated to the estimation of the free-space zone surrounding the vehicle. This system is modular according the sensors configuration of the vehicle. It provides to the customer applications a reliable representation of the road scene's actors that are perceived by the embedded sensors. It is also able to predict what the road scene will be in a few seconds.Meta information such as speed or type of object are provided to customer applications (in our case, the supervisor part of an autonomous vehicle).The proposed algorithm is able to work with various types of sensors (LiDAR, radar, ...) that can even run at different frequencies. It is based on a model of the road environment using two dedicated algorithms: one for the moving obstacles and another for the static scene.


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Informations

  • Sous le titre : Fusion de données multi-capteurs pour l'estimation de la zone navigable pour le véhicule à conduite automatisée
  • Détails : 1 vol. (IX-169 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 165-169.
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