À l'heure actuelle, le deux-roues motorisé (DRM) constitue un moyen de transport de plus en plus convoité, notamment pour les possibilités qu'il offre d'esquiver les engorgements de trafic. Ce constat est justifié par le nombre de DRM circulant quotidiennement et impliquant un trafic de plus en plus croissant. Néanmoins, ce phénomène conduit à l'explosion du nombre d’accidents et par conséquent un grand nombre de victimes classant ainsi, les DRM dans la catégorie des modes de transport particulièrement dangereux et ses utilisateurs dans celle des usagers très vulnérables. A première vue, le développement des aides à la conduite actives pourrait résoudre le problème de contrôlabilité du véhicule mais cette solution n'est plus envisageable dès lors qu'il s'agit de pertes de contrôle irréversibles qui constituent, par ailleurs un pourcentage très important des accidents de DRM en tant que véhicule seul. En effet, ce type de système intervient, alors que le véhicule se trouve déjà dans une situation dégradée. De plus, l’adaptabilité des aides actives sur les véhicules à deux roues motorisés reste problématique. Actuellement, l'accent est mis sur le développement des systèmes de sécurité prévenant le conducteur de DRM suffisamment en amont d'un danger pour éviter la situation conflictuelle, c'est le cas des aides préventives. Ce travail de thèse s'inscrit dans ce cadre et y contribue au niveau de la modélisation, l'identification, l'estimation d'état, l'analyse de la dynamique limite et la mise en place d'une plate-forme expérimentale. Ainsi, plusieurs points ont été traités: Modélisation du système Véhicule-Infrastructure-Conducteur (V-I-C). Développement d’observateurs pour l’estimation des variables d’états et des entrées inconnues. Mise en place d’un modèle vitesse limite, servant de référence pour l’unité d’avertissement, qui tient compte de plusieurs critères (dynamique du véhicule, comportement du conducteur, géométrie de la route). Identification d'un modèle mathématique propre au véhicule prototype (Scooter). Mise en place d’une plate-forme expérimentale qui s'articule autour de l'instrumentation d'un scooter par un ensemble de capteurs et centrale d'enregistrement. / Nowadays, the use of Powered Two Wheeled (PTW) vehicles is constantly growing, upsetting driving practices and road traffic. Unfortunately, this expansion is also inflected by an important increase of motorcycle's fatalities (20 times higher when driving a car). Recent statistics confirm this observation and consider riders as the most vulnerable road users. In 2010, the French Agency of Road Safety made a finding of around 1000 deaths (25% of traffic fatalities), while the traffic proportion of motorcycles does not exceed 1%. Several research programs are launched to answer this issue and to find solutions in term of preventive and / or active security systems. At first sight, the development of active driving assistance could solve the problem of motorcycle's controllability. The safety systems are not enough or efficient when situations are irreversible. Example of poor cornering which is responsible for most bike accidents involving single-vehicle motorcycle crashes. Indeed, this type of system occurs while the vehicle is still in a degraded situation. In addition, the adaptability of active assistance of PTW vehicles remains dangerous. Currently, the focus is on the development of safety systems warning riders sufficiently before hazardous situations.The present PhD thesis aims into this framework and gives several contributions in terms of: modeling, identification, state estimation and study of dynamic limit applied to an experimental benchmark. Thus, several points were studied: Modeling of System Driver-Vehicle-Infrastructure (D-V-I). Development of observers to estimate the state variables and unknown inputs. Establishment of a model of limit speed, as a reference for the unity of warning, which takes into account several criteria (vehicle dynamics, driver behavior, road geometry). Identification of a mathematical model specific to the prototype vehicle (Scooter). Establishment of an experimental platform which is based on the instrumentation of a Scooter with a set of sensors and central registration.

In this thesis, we present a vehicle detection and tracking system based on image processing and pattern recognition of single camera image sequences. Both software design and hardware implementation are considered. In the hypothesis generation (HG) step and the hypothesis verification (HV) step, we use the shadow detection technique combined with the proposed constrained vehicle width/distance ratio to eliminate unreasonable hypotheses. Furthermore, we use SVM classifier, a popular machine learning technique, to verify the generated hypothesis more precisely. In the vehicle tracking step, we limit vehicle tracking duration and periodic vehicle detection mechanisms. These tracking methods alleviate our driver-assistant system from executing complex operations of vehicle detection repeatedly and thus increase system performance without sacrificing too much in case of tracking wrong objects. Based on the the profiling of the software execution time, we implement by hardware the most critical part, the preprocessing of intensity conversion and edge detection. The complete software/hardware embedded system is realized in a FPGA prototype board, so that performance of whole system could achieve real-time processing without too much hardware cost.

According to the community database on accidents on the roads in Europe, 2035 cyclist fatalities happened in Europe in 2019 [S]. In Sweden, 10440 bicycle crashes were reported in the Swedish Traffic Accident Data Acquisition database during 2019, and 30% of the cyclist fatalities were in car-to-cyclist rear-end crashes [6]. Nowadays, new micromobility vehicles (MMVs), for example, e-scooters, and Segways, are becoming more popular. Unlike traditional bicycles, these new MMVs usually have novel designs in appearance, kinematics, operation method, and power source (e.g., electricity-driven/assisted), which bring new hazards to traditional road users [1, 4]. Thus, it is essential to understand and quantify the behavior of the new MMV users to improve road safety.

Nowadays, autonomous driving revolution is getting closer to reality. To achieve the Autonomous driving the first step is to develop the Advanced Driver Assistance System (ADAS). Driver-assistance systems are one of the fastest-growing segments in automotive electronics since already there are many forms of ADAS available. To investigate state of art of development of ADAS towards Autonomous Driving, we develop Systematic Mapping Study (SMS). SMS methodology is used to collect, classify, and analyze the relevant publications. A classification is introduced based on the developments carried out in ADAS towards Autonomous driving. According to SMS methodology, we identified 894 relevant publications about ADAS and its developmental journey toward Autonomous Driving completed from 2012 to 2016. We classify the area of our research under three classifications: technical classifications, research types and research contributions. The related publications are classified under thirty-three technical classifications. This thesis sheds light on a better understanding of the achievements and shortcomings in this area. By evaluating collected results, we answer our seven research questions. The result specifies that most of the publications belong to the Models and Solution Proposal from the research type and contribution. The least number of the publications belong to the Automated…Autonomous driving from the technical classification which indicated the lack of publications in this area.

Recent advances in technology are changing the way how everyday activities are performed. Technologies in the traffic domain provide diverse instruments of gathering and analysing data for more fuel-efficient, safe, and convenient travelling for both drivers and passengers. In this article, we propose a reference architecture for a context-aware driving assistant system. Moreover, we exemplify this architecture with a real prototype of a driving assistance system called Driving coach. This prototype collects, fuses and analyses diverse information, like digital map, weather, traffic situation, as well as vehicle information to provide drivers in-depth information regarding their previous trip along with personalised hints to improve their fuel-efficient driving in the future. The Driving coach system monitors its own performance, as well as driver feedback to correct itself to serve the driver more appropriately.

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).

This thesis project presents the web service choreography approach used for the composition of web services. It leverages the CHOReVOLUTION platform, a future-oriented and scalable platform, that is used to design and deploy web service choreographies. By using this platform, a use case that falls into the ITS domain is developed. This use case highlights the benefits of the web service choreography when used for the development of ITS applications. The necessary web services are designed and their interactions are defined through a choreography diagram that graphically represents how the services should collaborate together to fulfill a specific goal. By using the choreography diagram as input to the platform and by registering the web services on a web server, the choreography is deployed over the platform. The resulted choreography is tested in terms of services coordination. It is demonstrated that the platform can generate specific components that are interposed between the services and are able to take care of the services coordination for the use case created. Moreover, the execution time required to complete the choreography is measured, analyzed and reported under different conditions. Finally, it is shown that the execution time varies depending on the data that the services have to process and that the processing of huge data sets may lead to high execution times. / Detta examensarbete behandlar hur man med hjälp koreografering av webbtjänster kan komponera webbtjänster. Det använder sig av CHOReVOLUTION plattformen, en framåtblickande och skalbar plattform, som används för att designa och verkställa koreografering av webbtjänster. Med denna plattform skapas ett användningsfall inom ITS-området. Detta fall belyser fördelarna med webbtjänskoreografi i samband med utveckling av ITS- applikationer. De nödvändiga webbtjänsterna designas och deras samspel definieras genom ett diagram för koreografin, som på ett grafiskt vis presenterar hur tjänsterna skall kollaborera för att nå ett specifikt mål. Genom att mata plattformen med data från diagrammet, och genom att registrera webbtjänster på en webbserver, verkställs koreografin. Med resultatet testas koordineringen av tjänsterna. I detta examensarbete visas det att plattformen kan skapa specifika komponenter som interagerar med tjänsterna, samt sköta koordineringen av tjänster som krävs för detta användningsfall. Exekveringstiden mäts, analyseras och rapporteras under flera olika omständigheter. Det demonstreras också att exekveringstiden varierar beroende på den data som tjänsterna måste behandla, och hur behandlingen av mycket stora datamängder kan leda till långa exekveringstider.

Cette thèse, réalisée en coopération avec l'Institut Pascal et Renault, s'inscrit dans le domaine des applications d'aide à la conduite, la plupart de ces systèmes visant à améliorer la sécurité des passagers du véhicule. La fusion de différents capteurs permet de rendre plus fiable la prise de décision. L'objectif des travaux de cette thèse a été de développer un système de fusion entre un radar et une caméra intelligente pour la détection des obstacles frontaux au véhicule. Nous avons proposé une architecture modulaire de fusion temps réel utilisant des données asynchrones provenant des capteurs sans a priori applicatif. Notre système de fusion de capteurs est basé sur des méthodes de suivi de plusieurs cibles. Des méthodes probabilistes de suivi de cibles ont été envisagées et une méthode particulière, basée sur la modélisation des obstacles par un ensemble fini de variables aléatoires a été choisie et testée en temps réel. Cette méthode, appelée CPHD (Cardinalized Probability Hypothesis Density) permet de gérer les différents défauts des capteurs (non détections, fausses alarmes, imprécision de positions et de vitesses mesurées) et les incertitudes liées à l’environnement (nombre inconnu d'obstacles à détecter). Ce système a été amélioré par la gestion de différents types d'obstacles : piéton, voiture, camion, vélo. Nous avons proposé aussi une méthode permettant de résoudre le problème des occultations avec une caméra de manière explicite par une méthode probabiliste en prenant en compte les imprécisions de ce capteur. L'utilisation de capteurs intelligents a introduit un problème de corrélation des mesures (dues à un prétraitement des données) que nous avons réussi à gérer grâce à une analyse de l'estimation des performances de détection de ces capteurs. Afin de compléter ce système de fusion, nous avons mis en place un outil permettant de déterminer rapidement les paramètres de fusion à utiliser pour les différents capteurs. Notre système a été testé en situation réelle lors de nombreuses expérimentations. Nous avons ainsi validé chacune des contributions de manière qualitative et quantitative. / This PhD work, carried out in collaboration with Institut Pascal and Renault, is in the field of the Advanced Driving Assisted Systems, most of these systems aiming to improve passenger security. Sensors fusion makes the system decision more reliable. The goal of this PhD work was to develop a fusion system between a radar and a smart camera, improving obstacles detection in front of the vehicle. Our approach proposes a real-time flexible fusion architecture system using asynchronous data from the sensors without any prior knowledge about the application. Our fusion system is based on a multi targets tracking method. Probabilistic multi target tracking was considered, and one based on random finite sets (modelling targets) was selected and tested in real-time computation. The filter, named CPHD (Cardinalized Probability Hypothesis Density), succeed in taking into account and correcting all sensor defaults (non detections, false alarms and imprecision on position and speed estimated by sensors) and uncertainty about the environment (unknown number of targets). This system was improved by introducing the management of the type of the target: pedestrian, car, truck and bicycle. A new system was proposed, solving explicitly camera occlusions issues by a probabilistic method taking into account this sensor imprecision. Smart sensors use induces data correlation (due to pre-processed data). This issue was solved by correcting the estimation of sensor detection performance. A new tool was set up to complete fusion system: it allows the estimation of all sensors parameters used by fusion filter. Our system was tested in real situations with several experimentations. Every contribution was qualitatively and quantitatively validated.

La conduite automobile est l’une des rares tâches nécessitant un apprentissage et le passage d’un examen initial, qui ne prévoit pas de mise en situation critique ni l’obligation de recyclages réguliers. En conséquence, les conducteurs ne connaissent pas les nouveaux systèmes d’aide et de sécurité proposés par les constructeurs automobiles et risquent de ne pas ou de mal s’en servir en conduite nominale. L’objectif de ce travail a été de vérifier, auprès de conducteurs novices et expérimentés, leur réelle capacité à utiliser les systèmes d’aide et de sécurité impliqués dans la régulation longitudinale du véhicule, en situation nominale et en situation d’urgence. Des essais ont été menés sur route, piste et simulateur de conduite. L’originalité de l’étude a porté sur la mesure du comportement du conducteur et de ses performances, pour approcher au mieux leur état fonctionnel (éveil physiologique, attention) induit par la charge mentale lorsqu’ils étaient confrontés à ces situations. On a privilégié l’utilisation de mesures physiologiques en continu et, en particulier, celles de l’activité électrodermale. Les résultats obtenus ont permis de conclure que les conducteurs -soumis à une situation critique, et en conséquence à une charge mentale élevée - utilisaient ces systèmes d’aide de manière inappropriée. Découlent de ces conclusions, deux offres de formations pour pallier la méconnaissance et la mauvaise utilisation des systèmes d’aide et de sécurité / Driving is one of the few activities which require both training and initial examination, but for which there are neither critical situation testing nor regular refresher courses. This creates two key problems: Through a lack of knowledge of the driving aids and safety systems offered by car manufacturers, drivers may fail to use or may misuse them in normal driving situations; secondly, an emergency situation may become critical if the driver has not previously experienced it in controlled conditions. The aim of this study was to check novice and experienced drivers’ ability to use the driving aids and safety systems proposed for vehicle longitudinal control in both nominal and critical situations. Trials were carried out in the field, on tracks and on driving simulators. The uniqueness of the study comes from combining driver behaviour and performance measurements to best correspond to the attention and workload observed when drivers were subjected to these situations. We therefore favoured the use of continuous physiological measures, and in particular electrodermal activity. The results enabled us to conclude that the use of these systems in critical situations was often inappropriate and necessitated a high workload. These conclusions led to the development and deployment of two training programmes in order to compensate for the lack of knowledge and misuse of the driving aids and safety systems

Cette thèse s’inscrit dans le développement et la conception de fonctions d’aide à la conduite pour les véhicules autonomes de niveau 3 et plus en milieu urbain ou péri urbain. Du fait d’un environnement plus complexe et de trajectoires possibles plus nombreuses et sinueuses, les algorithmes des véhicules autonomes développés pour l’autoroute ne sont pas adaptés pour le milieu urbain. L’objectif de la thèse est de mettre à disposition des méthodes et des réalisations pour permettre au véhicule autonome d’évoluer en milieu urbain. Cette thèse se focalise sur la proposition de solutions pour améliorer le guidage latéral des véhicules autonomes en milieu urbain à travers l’étude de la planification de trajectoire en situation complexe, l’analyse du comportement des usagers et l’amélioration du suivi de ces trajectoires complexes à faibles vitesses. Les solutions proposées doivent fonctionner en temps réel dans les calculateurs des prototypes pour pouvoir ensuite être appliquées sur route ouverte. L’apport de cette thèse est donc autant théorique que pratique.Après une synthèse des fonctions d’aide à la conduite présentes à bord des véhicules et une présentation des moyens d’essais mis à disposition pour la validation des algorithmes proposés, une analyse complète de la dynamique latérale est effectuée dans les domaines temporel et fréquentiel. Cette analyse permet alors la mise en place d’observateurs de la dynamique latérale pour estimer des signaux nécessaires aux fonctions de guidage latéral et dont les grandeurs ne sont pas toujours mesurables, fortement dégradées ou bruitées. La régulation latérale du véhicule autonome se base sur les conclusions apportées par l’analyse de cette dynamique pour proposer une solution de type multirégulateur capable de générer une consigne en angle volant pour suivre une trajectoire latérale quelle que soit la vitesse. La solution est validée tant en simulation que sur prototype pour plusieurs vitesses sur des trajectoires de changement de voie. La suite de la thèse s’intéresse à la génération d’une trajectoire en milieu urbain tenant compte non seulement de l’infrastructure complexe (intersection/rond-point) mais également des comportements des véhicules autour. C’est pourquoi, une analyse des véhicules de l’environnement est menée afin de déterminer leur comportement et leur trajectoire. Cette analyse est essentielle pour la méthode de génération de trajectoire développée dans cette thèse. Cette méthode, basée sur l’algorithme A* et enrichie pour respecter les contraintes géométriques et dynamiques du véhicule, se focalise d’abord dans un environnement statique complexe de type parking ou rond-point. Des points de passage sont intégrés à la méthode afin de générer des trajectoires conformes au code de la route et d’améliorer le temps de calcul. La méthode est ensuite adaptée pour un environnement dynamique où le véhicule est alors capable, sur une route à double sens de circulation, de dépasser un véhicule avec un véhicule arrivant en sens inverse. / This thesis is about the design of driving assistance systems for level 3 urban automated driving. Because of a more complex of the environment and a larger set of possible trajectories, the algorithms of highway automated driving are not adapted to urban environment. This thesis objective is to provide methods and algorithms to enable the vehicle to perform automated driving in urban scenarios, focusing on the vehicle lateral guidance and on the path planning. The proposed solutions operate in real-time on board of the automated vehicle prototypes. The contribution of this thesis is as theoretical as practical.After a synthesis of the driving assistance systems available on current cars and a presentation of the prototypes used for the validation of the algorithms developed in the thesis, a complete analysis of the vehicle lateral dynamics is carried out in time and frequency domains. This analysis enables the design of observers of the lateral dynamics in order not only to estimate signals required for the lateral guidance functions but also to increase reliability of available measurements. Based on the conclusions from the analysis of lateral dynamic, a multi-controller solution has been proposed. It enables the computation of a steering wheel input to follow a trajectory at any longitudinal speed. The solution is validated in simulation and on real road traffic for lane change scenarios. Another contribution consist in an analysis on the other vehicles of the environment is conducted in order to identify their behaviors and which maneuver there are performing. This analysis is essential for the path planning function developed in the thesis. This method, based on the A* algorithm and extended to respect geometric and dynamic constraints, firstly focuses on static environment such as a parking lot. Waypoints are added to the method in order to compute trajectories compatible with traffic regulation and improve the computation time. The method is then adapted for dynamic environment where, in the end, the vehicle is able to perform overtaking manoeuvers in a complex environment.