Observatoire de trajectoire de piétons à l'aide d'un réseau de télémètre laser à balayage : application à l'intérieur des bâtiments
Auteur / Autrice : | Ladji Adiaviakoye |
Direction : | Marc Bourcerie |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Electronique, photonique |
Date : | Soutenance le 10/09/2015 |
Etablissement(s) : | Angers |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LARIS. Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes (EA7315) - Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes / LARIS |
Jury : | Président / Présidente : Alain Le Duff |
Examinateurs / Examinatrices : Patrick Plainchault, François Peyret, Jean-Michel Auberlet | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Nicolas Saunier, Philippe Bonnifait |
Mots clés
Résumé
Dans la vie de tous les jours, nous assistons à des chorégraphies surprenantes dans les déplacements de foules de piétons. Les mécanismes qui sont à la base de la dynamique des foules humaines restent peu connus. Un des modes d’observation des piétons consiste à réaliser des mesures en conditions réelles (exemple : aéroport, gare, etc.). La trajectoire empruntée, la vitesse et l’accélération sont les données de base pour une telle analyse. C’est dans ce contexte que se placent nos travaux qui combinent étroitement observations en milieu naturel et expérimentations contrôlées. Nous avons proposé un système pour le suivi de plusieurs piétons dans un environnement fermé, à l’aide d’un réseau de télémètres lasers à balayage. Nous avons fait avancer l’état de l’art sur quatre plans.Premièrement, nous avons introduit une méthode de fusion automatique des données, permettant de discriminer les objets statiques (murs, poteaux, etc.) et aussi d’augmenter le taux de détection.Deuxièmement, nous avons proposé une méthode de détection non paramétrique basée sur la modélisation de la marche. L’algorithme estime la position du piéton, que celui-ci soit immobile ou en mouvement.Finalement, notre suivi repose sur la méthode Rao-Blackwell Monte Carlo Association de Données, avec la particularité de suivre un nombre variable de piétons.L’algorithme a été évalué quantitativement par des expériences de comportement social à différents niveaux de densité. Ces expériences ont eu lieu dans une école, près de 300 piétons ont été suivis dont une trentaine simultanément.