Détection, localisation et suivi des obstacles et objets mobiles à partir d'une plate forme de stéréo-vision

par Benjamin Lefaudeux

Thèse de doctorat en Informatique temps réel, robotique et automatique

Sous la direction de Fawzi Nashashibi.

Soutenue le 30-09-2013

à Paris, ENMP , dans le cadre de École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Centre de robotique (Paris) (laboratoire) , Centre de CAO et Robotique (laboratoire) et de Informatique, Mathématiques et Automatique pour la Route Automatisée (laboratoire) .

Le président du jury était Patrick Rives.

Le jury était composé de Fawzi Nashashibi, Guy Le Besnerais, Roland Chapuis.

Les rapporteurs étaient Didier Aubert, Michel Devy.


  • Résumé

    Cette thèse s'inscrit dans la problématique de la perception des véhicules autonomes, qui doivent notamment être capables de détecter et de positionner à tout moment les éléments fixes et mobiles de leur environnement. Les besoins sont ensuite multiples, de la détection d'obstacles à la localisation du porteur dans l'espace, et de nombreuses méthodes de la littérature s'y attellent. L'objectif de cette thèse est de reconstituer, à partir de prises de vues de stéréo-vision, une carte en trois dimensions décrivant l'environnement proche ; tout en effectuant une détection, localisation et suivi dans le temps des objets mobiles.La détection et le suivi dans le temps d'un grand nombre de points d'intérêt constitue une première étape. Après avoir effectué une comparaison exhaustive de divers détecteurs de points d'intérêt de la littérature, on propose pour réaliser le suivi de points une implémentation massivement parallélisée de l'algorithme KLT, dans une configuration redondante réalisée pendant cette thèse. Cette implémentation autorise le suivi fiable de milliers de points en temps réel, et se compare favorablement à l'état de l'art.Il s'agit ensuite d'estimer le déplacement du porteur, et de positionner ces points dans l'espace, tâche pour laquelle on propose une évolution robuste d'une procédure bien connue, dite "SVD", suivie d'un filtrage par UKF, qui nous permettent d'estimer très rapidement le mouvement propre du porteur. Les points suivis sont ensuite positionnés dans l'espace, en prenant en compte leur possible mobilité, en estimant continuellement la position la plus probable compte tenu des observations successives.La détection et le suivi des objets mobiles font l'objet d'une dernière partie, dans laquelle on propose une segmentation originale tenant compte des aspects de position et de vitesse. On exploite ainsi une des singularités de notre approche, qui conserve pour chaque point positionné un ensemble cohérent de positions dans le temps. Le filtrage et le suivi des cibles se basent finalement sur un filtre GM-PHD.

  • Titre traduit

    Detection, localisation and tracking of obstacles and moving objects, from a stereovision setup


  • Résumé

    This PhD work is to be seen within the context of autonomous vehicle perception, in which the detection and localisation of elements of the surroundings in real time is an obvious requirement. Subsequent perception needs are manyfold, from localisation to obstacle detection, and are the subject of a continued research interest. The goal of this work is to build, in real time and from stereovision acquisition, a 3D map of the surroundings ; while detecting and tracking moving objects.Interest point selection and tracking on picture space are a first step, which we initiate by a thorough comparison of detectors from the literature. As regards tracking, we propose a massively parallel implementation of the standard KLT algorithm, using redundant tracking to provide reliable quality estimation. This allows us to track thousands of points in real-time, which compares favourably to the state of the art.Next step is the ego-motion estimation, along with the positioning of tracked points in 3D space. We first propose an iterative variant of the well known “SVD” process followed by UKF filtering, which allows for a very fast and reliable estimation. Then the position of every followed interest point is filtered on the fly over time, in contrast to most dense approaches from the literature.We finally propose a segmentation of moving objects in the augmented position-speed space, which is made possible by our continuous estimation of feature points position. Target tracking and filtering finally use a GM-PHD approach.


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