Analyse d'environnement pour la navigation autonome de véhicule à haute vitesse

par Zhujun Xu

Projet de thèse en Informatique et Télécommunications

Sous la direction de Éric Chaumette et de Damien Vivet.

Thèses en préparation à Toulouse, ISAE , dans le cadre de École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse) , en partenariat avec ISAE-ONERA SCANR Signal communication Antennes Navigation Radar (laboratoire) et de ISAE/DEOS/SCAN - Signal, Communication, Antennes, Navigation (equipe de recherche) depuis le 01-09-2018 .


  • Résumé

    L'ambition de ce projet est d'intégrer les couches d'analyse de scène et plus particulièrement d'événements dans le cadre de la navigation autonome, à savoir construire une représentation d'informations sémantiques dynamiques dans l'environnement direct du véhicule (objets mobiles et événements). En effet, ce type d'éléments risque d'obliger le véhicule à avoir un comportement non standard (arrêt, évitement, etc). Nous souhaitons donc mettre en place une cartographie d'objets dynamiques (véhicules, piétons) dite sémantique de l'environnement du véhicule. Cette cartographie devra permettre d'extraire la nature des objets (sémantique), leur positions mais également leurs dynamiques (vitesse, direction etc.). Ce type de cartographie permettra la prise en compte d'événements de haut niveau et ouvrira le champ à l'analyse des interactions entre objets pour l'extraction d'événements (piéton qui traverse, bouchons, circulation dangereuse, etc.)

  • Titre traduit

    Environmental Analysis for High Speed Vehicle Autonomous Navigation


  • Résumé

    The ambition of this project is to integrate the layers of scene analysis and more particularly of events in the context of autonomous navigation, namely to build a representation of dynamic semantic information in the direct environment of the vehicle (objects mobile and events). Indeed, this type of elements may force the vehicle to have a non-standard behavior (stop, avoidance, etc.). We therefore want to set up a map of dynamic objects (vehicles, pedestrians) called semantic of the vehicle environment. This mapping should make it possible to extract the nature of the objects (semantics), their positions but also their dynamics (speed, direction, etc.). This type of mapping will allow the inclusion of high level events and will open the field to the analysis of the interactions between objects for the extraction of events (pedestrian crossing, traffic jams, dangerous traffic, etc.).