Qadeer Baig - Fusion de données multicapteurs pour la détection et le suivi d’objets mobiles à partir d’un véhicule autonome

La perception est un point clé pour le fonctionnement d’un véhicule autonome ou même pour un véhicule fournissant des fonctions d’assistance. Un véhicule observe le monde externe à l’aide de capteurs et construit un modèle interne de l’environnement extérieur. Il met à jour en continu ce modèle de l’environnement en utilisant les dernières données des capteurs. Dans ce cadre, la perception peut être divisée en deux étapes : la première partie, appelée SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) s’intéresse à la construction d’une carte de l’environnement extérieur et à la localisation du véhicule hôte dans cette carte, et deuxième partie traite de la détection et du suivi des objets mobiles dans l’environnement (DATMO pour Detection And Tracking of Moving Objects). En utilisant des capteurs laser de grande précision, des résultats importants ont été obtenus par les chercheurs. Cependant, avec des capteurs laser de faible résolution et des données bruitées, le problème est toujours ouvert, en particulier le problème du DATMO. Dans cette thèse nous proposons d’utiliser la vision (mono ou stéréo) couplée à un capteur laser pour résoudre ce problème.

La première contribution de cette thèse porte sur l’identification et le développement de trois niveaux de fusion. En fonction du niveau de traitement de l’information capteur avant le processus de fusion, nous les appelons "fusion bas niveau", "fusion au niveau de la détection" et "fusion au niveau du suivi". Pour la fusion bas niveau, nous avons utilisé les grilles d’occupations. Pour la fusion au niveau de la détection, les objets détectés par chaque capteur sont fusionnés pour avoir une liste d’objets fusionnés. La fusion au niveau du suivi requiert le suivi des objets pour chaque capteur et ensuite on réalise la fusion entre les listes d’objets suivis.

La deuxième contribution de cette thèse est le développement d’une technique rapide pour trouver les bords de route à partir des données du laser et en utilisant cette information nous supprimons de nombreuses fausses alarmes. Nous avons en effet observé que beaucoup de fausses alarmes apparaissent sur le bord de la route.

La troisième contribution de cette thèse est le développement d’une solution complète pour la perception avec un capteur laser et des caméras stéréo-vision et son intégration sur un démonstrateur du projet européen Intersafe-2. Ce projet s’intéresse à la sécurité aux intersections et vise à y réduire les blessures et les accidents mortels. Dans ce projet, nous avons travaillé en collaboration avec Volkswagen, l’Université Technique de Cluj-Napoca, en Roumanie et l’INRIA Paris pour fournir une solution complète de perception et d’évaluation des risques pour le démonstrateur de Volkswagen.