Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le contexte de l'Ingénierie d'un Système Interactif d'Aide à la Conduite (SIAC) d'un procédé industriel. Nous défendons l'intérêt d'améliorer l'interactivité numérique entre un procédé et un agent (opérateur de conduite, rondier) qui applique des procédures de conduite. L'originalité du SIAC consiste à encapsuler le système physique par un canal d'objets logiques afin de mieux équilibrer la distribution des rôles entre l'humain et le système technique qu'il conduit. Ce SIAC fournit aux opérateurs et aux rondiers des services d'aide à la conduite tels que la localisation des équipements, l'autorisation des actions à exécuter et la validation des actions exécutées, de même que la gestion des contraintes d'exclusion et de dépendances entre actions, imposées par la physique du procédé. La spécification de ce système sociotechnique interprète les travaux des « Problem Frames » en génie in-formatique pour proposer un procédé de modélisation itératif dans le cadre d'une Ingénierie Système Ba-sée sur des Modèles (ISBM). Cette ISBM s'appuie sur le langage SysML, dont la syntaxe et la sémantique sont spécialisées pour supporter le procédé de modélisation proposé. Cette spécialisation met en corres-pondance les artéfacts clés extraits à la fois des bonnes pratiques de l'Ingénierie Système et des bonnes pratiques de SysML.

Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le contexte de l'Ingénierie d'un Système Interactif d'Aide à la Conduite (SIAC) d'un procédé industriel. Nous défendons l'intérêt d'améliorer l'interactivité numérique entre un procédé et un agent (opérateur de conduite, rondier) qui applique des procédures de conduite. L'originalité du SIAC consiste à encapsuler le système physique par un canal d'objets logiques afin de mieux équilibrer la distribution des rôles entre l'humain et le système technique qu'il conduit. Ce SIAC fournit aux opérateurs et aux rondiers des services d'aide à la conduite tels que la localisation des équipements, l'autorisation des actions à exécuter et la validation des actions exécutées, de même que la gestion des contraintes d'exclusion et de dépendances entre actions, imposées par la physique du procédé. La spécification de ce système sociotechnique interprète les travaux des « Problem Frames » en génie informatique pour proposer un procédé de modélisation itératif dans le cadre d'une Ingénierie Système Basée sur des Modèles (ISBM). Cette ISBM s'appuie sur le langage SysML, dont la syntaxe et la sémantique sont spécialisées pour supporter le procédé de modélisation proposé. Cette spécialisation met en correspondance les artéfacts clés extraits à la fois des bonnes pratiques de l'Ingénierie Système et des bonnes pratiques de SysML. / Within the context of the Engineering of an Interactive Aiding System for industrial process Control (SIAC), these works aims to improve the digital interaction between a process and a human operator (control room operator, field operator) which applies control procedures. The proposed SIAC enhances the digital capabilities of the field operator in order to better balance the role distribution between the technical system and the human system. It provides active control services to field operators such as equipment localisation, action authorization and action validation, as well as man-agement services for the verification of exclusions between procedures constraints and verification of de-pendencies between actions constraints.The specification of such socio-technical system interprets the ?Problem Frames? from software engineer-ing in order to propose an iterative Model Based System Engineering (MBSE) process. This MBSE is based on SysML modelling language, whose syntax and semantics are specialized to support the proposed meth-odology. This specialization maps the key artefacts that are extracted from the System Engineering and SysML good practices.

Cette thèse propose une nouvelle approche de prédiction de risques d'accident liés aux poids lourds. Le but est d'alerter le conducteur ou le système de contrôle actif, suffisamment tôt, pour leur permettre d'anticiper et de réagir avant d'entrer en situation accidentogène. La prédiction du risque est fondée sur la prise en compte des incertitudes du système véhicule-conducteur-infrastructure. Celles-ci sont modélisées par des quantités aléatoires, conduisant à évaluer le risque par la probabilité de dépassement d'un seuil critique de sécurité. Cependant, étant donnée la complexité du système, le calcul embarqué de cette probabilité n'est pas évident, les méthodes classiques de type Monte-Carlo étant prohibitifs en temps de calcul. Dès lors, notre contribution réside dans l'introduction d'une approche fiabiliste, initialement employée dans la sécurité des structures, dans le but de réaliser un tel calcul probabiliste en temps réel. Une grandeur, dite indice de fiabilité, est introduite pour caractériser le risque d'accident au lieu d'une évaluation déterministe. Dans ce travail, nous traitons principalement le cas de renversement. Deux dispositifs de prédiction fiabiliste du risque sont développés : une prédiction à long terme avant l'entrée dans la zone de risque, et une prédiction à court terme menée tout au long de l'évolution dynamique du véhicule. Afin d'optimiser le temps de calcul, une modélisation empirique du risque par les machines à vecteurs supports est mise en ½uvre. Le modèle empirique fournit des expressions explicites de la limite de sécurité en fonctions des incertitudes du système. Les méthodes proposées s'appliquent aussi bien à d'autres types de véhicules qu'à d'autres types de risque d'accident.

L'objectif principal de cette thèse est le développement et l'implantation d'une assistance active pour l'évitement des sorties involontaires de la voie de circulation. Les caractéristiques de cette assistance se déclinent ainsi : - intervention dans les moments d'inactivité du conducteur alors que la sortie de voie devient imminente et rétablissement de la situation de maintien de voie, - action partagée avec le conducteur sur la direction du véhicule, - fonctionnement sur des routes à faible et à forte courbure, - efficacité quelle que soit la qualité de la route, à forte ou à faible adhérence.

La recherche menée durant cette thèse a comme objectif de développer un système de positionnement latéral d’un véhicule sur sa voie de circulation afin d’alerter le conducteur en cas de sortie involontaire de sa voie ou de fournir à un système de conduite autonome la position latérale du véhicule. Le système développé est basé sur une interaction de type hyperfréquence entre un module d’émission-réception embarqué dans le véhicule et des transpondeurs passifs intégrés dans la chaussée entre chaque voies de circulation. Ce système fonctionne dans la bande UHF. Les transpondeurs passifs contiennent chacun une antenne connectée à deux résonateurs à onde acoustique de surface ayant des coefficients de qualité élevés à leur fréquence de résonance. Chaque transpondeur reçoit l’onde émise par le module hyperfréquence puis la réémet en lui ajoutant une signature spécifique venant des résonateurs. Le module hyperfréquence embarqué dans le véhicule contient des antennes d’émission et de réception ainsi qu’une chaine de transmission et d’acquisition. Il fonctionne autour des deux fréquences centrales des résonateurs. Un algorithme de traitement du signal reçu permet de déterminer la distance latérale entre le véhicule et les transpondeurs en utilisant les déphasages d’arrivé du signal du transpondeur après l’avoir extrait du signal global reçu. Le système a été expérimenté en milieu extérieur et il présente une erreur d’estimation de la distance latérale d’environ 4cm. / The research carried out during this thesis aims to develop a lateral positioning system of a vehicle on its lane in order to alert the driver in case of an unintentional lane departure or to provide the lateral position of the vehicle for an autonomous driving system. The system developed is based on a hyperfrequency interaction between a transceiver module embedded in the vehicle and passive transponders integrated in the road. This system operates in the UHF band. Each passive transponder contains an antenna connected to two surface acoustic wave resonators that have a high quality coefficient at their resonant frequency. Each transponder receives the waves emitted by the hyperfrequency module and then retransmits it by adding a specific signature due to the resonators. The hyperfrequency module embedded in the vehicle contains transmitting and receiving antennas as well as a transmission and acquisition chain. It operates around the two center frequencies of the resonators. A received signal processing algorithm was devemoped to determine the lateral distance between the vehicle and the transponders by using the phase of the transponder signal after having extracted it from the received global signal. The system has been tested in an external environment and has an estimated lateral distance error of 4 cm.

La complexité croissante de l'environnement routier et le souci d'amélioration de la sécurité routière expliquent un nombre important de travaux sur l'aide à la conduite. De nombreux systèmes (ultrasons, laser, radar, ...) ont déjà été mis en oeuvre pour percevoir l'environnement autour d'un véhicule. Tous se heurtent à la diversité des scènes observées, que ce soit en milieu urbain ou routier. Il est donc nécessaire d'exploiter des capteurs qui donnent une information riche pouvant être analysée dans plusieurs fonctions et quelle que soit la configuration. La vision semble tout à fait adéquate ; elle est d'ailleurs une source sensorielle capitale dans la prise de décision chez l'humain. Les méthodes décrites dans cette thèse consistent donc à proposer un système complet et autonome de stéréovision passive pour la détection d'obstacles sur un véhicule, dit intelligent, évoluant en milieu urbain ou routier. La problématique majeure relative à l'exploitation d'un banc de stéréovision sur un robot ou un véhicule concerne la qualité du calibrage qui tend à varier au cours du temps. Un tel système n'est en effet viable que si les paramètres qui décrivent la géométrie du capteur peuvent être correctement estimés, y compris en présence de chocs et vibrations. Nous présentons donc d'abord une méthode de recalibrage en ligne d'un système initialement calibré, consistant en une correction dynamique de ses paramètres. Affranchi des problèmes de calibrage, le deuxième problème abordé est la détection d'obstacles en milieu routier. Les méthodes décrites dans ce document proposent une construction du profil longitudinal de la route afin d'en extraire un modèle d'obstacle tenant compte des variations de pente et du dévers et/ou roulis. Notre approche exploite les données 3D fournies par la stéréo-vision. La dernière application concerne un système de perception pour l'aide au parking; nous présentons une méthode générique de con struction incrémentale d'un modèle 3D de l'espace libre. Cette méthode suppose que le déplacement du véhicule est estimé avec une bonne précision. Le modèle est alors analysé pour détecter et caractériser une place de parking; le but est d'alimenter un planificateur de mouvement permettant la réalisation automatique de la manoeuvre. Toutes les méthodes ont été intégrées dans l'environnement RT-MAPS, et ont été validées soit en ligne sur le démonstrateur du LAAS, soit sur des séquences d'images acquises sur des véhicules.

La détection de piétons et la reconnaissance des panneaux routiers sont des fonctions importantes des systèmes d'aide à la conduite (anglais : Advanced Driver Assistance System - ADAS). Une nouvelle approche pour la reconnaissance des panneaux et deux méthodes d'élimination de fausses alarmes dans des applications de détection de piétons sont présentées dans cette thèse. Notre approche de reconnaissance de panneaux consiste en trois phases: une segmentation de couleurs, une détection de formes et une classification du contenu. Le color enhancement des régions rouges est amélioré en introduisant un seuil adaptatif. Dans la phase de classification, la performance du K-d tree est augmentée en utilisant un poids spatial. Les Random Forests obtiennent un taux de classification de 97% sur le benchmark allemand de la reconnaissance des panneaux routiers (German Traffic Sign Recognition Benchmark). Les besoins en mémoire et calcul sont réduits en employant une réduction de la dimension des caractéristiques. Les classifieurs atteignent un taux de classification aussi haut qu'avec une fraction de la dimension des caractéristiques, selectionée en utilisant des Random Forests ou Fisher's Crtierion. Cette technique est validée sur deux benchmarks d'images multiclasses : ETH80 et Caltech 101. Dans une application de vidéo surveillance avec des caméras statiques, les fausses alarmes des objets fixes, comme les arbres et les lampadaires, sont éliminées avec la corrélation sur plusieurs trames. Les fausses alarmes récurrentes sont supprimées par un filtre complémentaire en forme d'arbre.

Le dépassement des limitations de vitesse est l'une des causes majeures des accidents de la route, qui pourraient être réduits par l'utilisation de système robuste de détection des limitations de vitesse pouvant continuellement informer le conducteur de la bonne limitation imposée. Les travaux présentés dans ce document portent sur la réalisation d'un tel système basé sur une détection visuelle des panneaux de limitation de vitesse. Afin de rendre le système robuste, il est nécessaire de fusionner les résultats de ces détections avec les informations d'autres capteurs pour interpréter les résultats issus de la détection visuelle. C'est ainsi qu'a été entre autre spécialement développé un capteur cartographique permettant d'avoir une vision plus large sur l'horizon électronique du véhicule, ainsi qu'un système détection des lignes de marquage au sol pour analyser les changements de voie. Le processus de fusion mis en place traitant ces diverses sources d'information est fondé sur des modèles à base de règles permettant de s'affranchir des problèmes inhérents aux processus de fusion probabilistes pouvant parfois mener à des situations de doute mettant le système global en faute. Ces travaux sont le fruit d'une collaboration avec un industriel et le prototype développé a été validé expérimentalement sur route. Un outil de vérité terrain a été spécialement développé pour quantifier les résultats. Le système montre d'excellents résultats en détection et reconnaissance des panneaux de limitation de vitesse ainsi que dans la clarification de situations complexes.

Dans le domaine de la détection et du suivi d'obstacles pour les systèmes ADAS (Advanced Driver Assistance System) basés vision, il est nécessaire d'assurer la localisation à court terme du véhicule. Le SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) basé vision propose de résoudre ce problème en combinant l’estimation de l’état du véhicule (pose dans un repère local et vitesses) et une modélisation incrémentale de l’environnement. Ce dernier est perçu par l'extraction de caractéristiques locales (points d'intérêt) dans une séquence d'images et leur suivi au cours du temps pour permettre la construction incrémentale d'une carte d'amers. Cette tâche de perception engendre une importante charge de calcul qui affecte très significativement la latence et la cadence du système. Les méthodologies de co-design permettent de concevoir une architecture mixte de calcul pour l“exécution d'une application particulière. Dans ce type d'architecture, l'utilisation d'accélérateurs matériels permet d'améliorer significativement les performances (temps d'exécution, encombrement, consommation). Le ZynQ (Xilinx) propose une architecture de prototypage mixte comprenant un processeur dual-core associé à des ressources matérielles configurables. L'objectif de cette thèse est donc de proposer une implémentation co-design d'un SLAM basé vision par la conception d'accélérateurs pour les opérations de vision afin de satisfaire les contraintes en performances des systèmes ADAS embarqués. La première contribution des travaux est la conception de cette chaîne complète 3D EKF-SLAM à l'aide une approche co-design. Nous avons défini et validé, selon notre méthodologie de conception, le choix d'une architecture Hardware-in-theloop (HIL) afin de valider les différentes itérations de conception. La seconde contribution est l'intégration de modules matériels dédiés pour accélérer les traitements de perception visuelle de cette chaîne (détection, description et mise en correspondance de points d’intérêt). / In the field of obstacle detection and tracking for vision-based ADAS (Advanced Driver Assistance System), it is necessary to perform short-term vehicle localisation. Vision based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) solves this problem by combining the vehicle state estimation (local pose and speeds) and an incremental modelling of the environment. The environment is perceived by extracting features (interest points) in a sequence of images and tracking them over time to allow an incremental landmarks map construction. The perception step leads to an important computational load which affects very significantly the system latency and throughput. Co-design methodologies allow to design a mixed processing architecture optimized for a specific application In this type of architecture, the use of hardware accelerators allows for great performance increase (throughput, memory size, power consumption). The ZynQ (Xilinx) provides a prototyping mixed-architecture including a dual-core microprocessor combined with configurable hardware resources. The goal of this thesis is to propose a co-design implementation of a vision-based SLAM processing chain involving hardware accelerators for image processing in order to meet the constraints of an embedded ADAS system. The first contribution is the design of a complete 3D EKF-SLAM processing chain thanks to a codesign approach. We defined and validated, according to the followed co-design approach, the choice of a Hardware-in-the-loop (HIL) architecture to validate the different design iterations. The second contribution is the integration of dedicated hardware modules to accelerate the visual perception computations of this processing chain (features detection, description and matching).

Les conditions météorologiques dégradées, en particulier le brouillard, posent un problème à la fois aux automobilistes qui ont tendance à surestimer les distances intervéhiculaires, mais aussi aux capteurs extéroceptifs qui fonctionnent de manière dégradée. La détection et la quantification des conditions de visibilité constituent donc un enjeu fort en termes de sécurité routière. Nous proposons deux techniques complémentaires permettant d'effectuer une mesure embarquée de la distance de visibilité par des techniques d'analyse d'images effectuées en temps réel. Elles reposent sur une définition de la distance de visibilité météorologique, distance au delà de laquelle un objet noir de dimensions suffisantes ne peut être reconnu de jour sur le ciel à l'horizon. La première technique, fondée sur un modèle de diffusion atmosphérique, détecte et estime la densité du brouillard diurne en utilisant une seule caméra. La deuxième technique, mettant à profit une propriété générale de l'atmosphère, est capable d'estimer la distance de visibilité par toutes conditions météorologiques, de jour et de nuit, en utilisant, pour sa part, un capteur stéréoscopique. Nous évaluons, d'une part, les méthodes à l'aide d'images réelles acquises sur véhicule sous différentes conditions météorologiques, ce qui constitue une évaluation qualitative du travail réalisé. Nous évaluons d'autre part les méthodes à l'aide d'images acquises sur un site spécifique équipé de mires de référence, conçu et réalisé sur les pistes d'essai de Satory, ce qui constitue une évaluation quantitative.