Détermination et implémentation temps-réel de stratégies de gestion de capteurs pour le pistage multi-cibles

Real-Time Sensor Management Strategies for Multi-Object Tracking

• Auteur / Autrice : Marcos Eduardo Gomes borges
• Direction : Philippe Vanheeghe, Emmanuel Duflos
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, génie informatique, traitement du signal et image
• Date : Soutenance le 19/12/2018
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Lille
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - Centre de Recherche en Informatique- Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189 / CRIStAL
• Jury : Président / Présidente : François Septier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Audrey Giremus
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Eric Chaumette, Lyudmila Mihaylova

Mots clés

Mots clés contrôlés

Fusion multicapteurs

Poursuite automatique

Estimation de paramètres

Gestion

Capteurs (technologie)

Mots clés libres

Gestion de capteur

Pistage multi-cibles

Filtre PHD labelisée

Filtre PHD multi-capteurs labelisée

Sensor management

Multi-object tracking

Labeled PHD filter

Multi-sensors labeled PHD filter

Résumé

Les systèmes de surveillance modernes doivent coordonner leurs stratégies d’observation pour améliorer l’information obtenue lors de leurs futures mesures afin d’estimer avec précision les états des objets d’intérêt (emplacement, vitesse, apparence, etc.). Par conséquent, la gestion adaptative des capteurs consiste à déterminer les stratégies de mesure des capteurs exploitant les informations a priori afin de déterminer les actions de détection actuelles. L’une des applications la plus connue de la gestion des capteurs est le suivi multi-objet, qui fait référence au problème de l’estimation conjointe du nombre d’objets et de leurs états ou trajectoires à partir de mesures bruyantes. Cette thèse porte sur les stratégies de gestion des capteurs en temps réel afin de résoudre le problème du suivi multi-objet dans le cadre de l’approche RFS labélisée. La première contribution est la formulation théorique rigoureuse du filtre mono-capteur LPHD avec son implémentation Gaussienne. La seconde contribution est l’extension du filtre LPHD pour le cas multi-capteurs. La troisième contribution est le développement de la méthode de gestion de capteurs basée sur la minimisation du risque Bayes et formulée dans les cadres POMDP et LRFS. En outre, des analyses et des simulations des approches de gestion de capteurs existantes pour le suivi multi-objets sont fournies

Modern surveillance systems must coordinate their observation strategies to enhance the information obtained by their future measurements in order to accurately estimate the states of objects of interest (location, velocity, appearance, etc). Therefore, adaptive sensor management consists of determining sensor measurement strategies that exploit a priori information in order to determine current sensing actions. One of the most challenging applications of sensor management is the multi-object tracking, which refers to the problem of jointly estimating the number of objects and their states or trajectories from noisy sensor measurements. This thesis focuses on real-time sensor management strategies formulated in the POMDP framework to address the multi-object tracking problem within the LRFS approach. The first key contribution is the rigorous theoretical formulation of the mono-sensor LPHD filter with its Gaussian-mixture implementation. The second contribution is the extension of the mono-sensor LPHD filter for superpositional sensors, resulting in the theoretical formulation of the multi-sensor LPHD filter. The third contribution is the development of the Expected Risk Reduction (ERR) sensor management method based on the minimization of the Bayes risk and formulated in the POMDP and LRFS framework. Additionally, analyses and simulations of the existing sensor management approaches for multi-object tracking, such as Task-based, Information-theoretic, and Risk-based sensor management, are provided.