L'arrivée simultanée de capteurs de profondeur et couleur, et d'algorithmes de détection de squelettes super-temps-réel a conduit à un regain de la recherche sur la capture de mouvements humains. Cette fonctionnalité constitue un point clé de la communication Homme-Machine. Mais le contexte d'application de ces dernières avancées est l'interaction volontaire et fronto-parallèle, ce qui permet certaines approximations et requiert un positionnement spécifique des capteurs. Dans cette thèse, nous présentons une approche multi-capteurs, conçue pour améliorer la robustesse et la précision du positionnement des articulations de l'homme, et fondée sur un processus de lissage trajectoriel par intégration temporelle, et le filtrage des squelettes détectés par chaque capteur. L'approche est testée sur une base de données nouvelle acquise spécifiquement, avec une méthodologie d'étalonnage adaptée spécialement. Un début d'extension à la perception jointe avec du contexte, ici des objets, est proposée. / Simultaneous apparition of depth and color sensors and super-realtime skeleton detection algorithms led to a surge of new research in Human Motion Capture. This feature is a key part of Human-Machine Interaction. But the applicative context of those new technologies is voluntary, fronto-parallel interaction with the sensor, which allowed the designers certain approximations and requires a specific sensor placement. In this thesis, we present a multi-sensor approach, designed to improve robustness and accuracy of a human's joints positionning, and based on a trajectory smoothing process by temporal integration, and filtering of the skeletons detected in each sensor. The approach has been tested on a new specially constituted database, with a specifically adapted calibration methodology. We also began extending the approach to context-based improvements, with object perception being proposed.

Dans le cadre de la robotique mobile en environnement extérieur, les concepts de localisation et de perception sont au coeur de toute réalisation. Aussi, les travaux menés au sein de cette thèse visent à rendre plus robustes des processus de localisation existants sans pour autant augmenter de manière notable leur complexité. La problématique proposée place un robot au sein d'un environnement potentiellement dangereux avec pour objectif de suivre une trajectoire établie comme sécurisée avec une carte aussi simple que possible. De plus, des contraintes fortes sont imposées tant dans la réalisation (système peu onéreux, indétectable) que dans le résultat (une exécution temps-réel et une localisation en permanence dans une tolérance de 10 cm autour de la trajectoire de référence). Le capteur extéroceptif choisi pour mener à bien ce projet est une caméra tandis que l'estimation de la pose du véhicule à chaque instant est réalisée par un filtre de Kalman dans sa version étendue. Les principaux problèmes d'estimation résident dans la non-linéarité des modèles d'observation et les contributions apportées apportent quelques solutions : - une méthode de calcul exacte de la propagation des incertitudes de l'espace monde vers l'espace capteur (caméra) ; - une méthode de détection des principaux cas de divergence du filtre de Kalman dans le calcul de la phase de mise à jour ; - une méthode de correction du gain de Kalman. Ce projet avait deux objectifs : réaliser une fonction de localisation répondant aux contraintes fortes préalablement évoquées, et permettre à un véhicule de quitter temporairement la trajectoire de référence, suite à la prise en main de l'opérateur pour ensuite reprendre le cours normal de sa mission au plus près de la trajectoire de référence. Ce deuxième volet fait intervenir un cadre plus large dans lequel il faut, en plus de la localisation, cartographier son environnement. Cette problématique, identifiée par l'acronyme SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), fait le lien avec les deux dernières contributions de ces travaux de thèse : - une méthode d'initialisation des points qui constitueront la carte SLAM ; - une méthode pour maintenir la cohérence entre la carte de référence et la carte SLAM. Des résultats sur des données réelles, étayant chacune des contributions, sont présentés et illustrent la réalisation des deux principaux objectifs. / In the context of outdoor mobile robotics, concepts of localization and perception are central to any achievement. Also, the work in this thesis improves an existing localization process more robust without signicantly increasing their complexity. The proposed problematic addresses a robot in a potentially dangerous field with the aim to follow a path established as safe with a map as simple as possible. In addition, strong constraints are imposed as in the realization (inexpensive system, undetectable) as in the result (a real-time process execution and a localization continuously within a tolerance of 10 cm closed to the reference trajectory). The exteroceptive sensor chosen to carry this project is a camera while the pose estimation of the vehicle at each moment is achieved with an Extended Kalman filter. The main estimation problems are due to the non-linearity of the models and contributions provide some solutions : - an exact calculation method of the propagation of uncertainties in space world into space sensor (camera) ; - a method to detect the main event of a divergence of the update step of the Kalman filter ; - a method to correct the Kalman gain. This project had two objectives : to achieve a localization function with respect to strong constraints previously mentioned, and allow a vehicle to leave temporarily the reference trajectory, while the operator modify the robot trajectory and then resume the normal course of its mission to the reference path. This second part involves a broader context in which it is necessary, in addition to the localization, to map the environment. This problem, identifed by the acronym SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), made the connection with the last two contributions of this thesis work : - an initialization method of the points which will constitute the SLAM map ; - a method to maintain consistency between the reference map and the SLAM map. Results on real data, supporting each contribution, are presented and illustrate the realization of the two main objectives.

Dans les systèmes de perception multicapteurs, un point central concerne le suivi d'objets multiples. Dans mes travaux de thèse, le capteur principal est un télémètre laser à balayage qui perçoit des cibles étendues. Le problème desuivi multi-objets se décompose généralement en plusieurs étapes (détection, association et suivi) réalisées de manière séquentielle ou conjointe. Mes travaux ont permis de proposer des alternatives à ces méthodes en adoptant une approche "track-before-detect" sur cibles distribuées qui permet d'éviter la succession des traitements en proposant un cadre global de résolution de ce problème d'estimation. Dans une première partie, nous proposons une méthode de détection travaillant directement en coordonnées naturelles (polaires) qui exploite les propriétés d'invariance géométrique des objets suivis. Cette solution est ensuite intégrée dans le cadre des approches JPDA et PHD de suivi multicibles résolues grâce aux méthodes de Monte-Carlo séquentielles. La seconde partie du manuscrit vise à s'affranchir du détecteur pour proposer une méthode dans laquelle le modèle d'objet est directement intégré au processus de suivi. C'est sur ce point clé que les avancées ont été les plus significatives permettant d'aboutir à une méthode conjointe de détection et de suivi. Un processus d'agrégation a été développé afin de permettre une formalisation des données qui évite tout prétraitement sous-optimal. Nous avons finalement proposé un formalisme général pour les systèmes multicapteurs (multilidar, centrale inertielle, GPS). D'un point de vue applicatif, ces travaux ont été validés dans le domaine du suivi de véhicules pour les systèmes d'aide à la conduite. / In multi-sensor perception systems, an active topic concerns the multiple object tracking methodes. In this work, the main sensor is a scanning laser rangefinder perceiving extended targets. Tracking methods are generally composed of a three-step scheme (detection, association and tracking) which is jointly or sequentially implemented. This work proposes alternative solutions by considering a track-before-detect approach on extended targets. It avoids the classic procedures by proposing a global framework to solve this estimation problem. Firstly, we propose a detection method dealing with measurements in natural coordinates (polar) which is founded on geometrical invariance properties of the tracked objects. This solution is then integrated in the JPDA and PHD multi-target tracking frameworks solved with the sequential Monte-Carlo methods. The second part of this thesis aims at avoiding the detection step to propose an approach where the object model is directly embedded in the tracking process. This lets to build a novel joint detection and tracking approach. An aggregation process was developed to construct a measurement modeling avoiding any suboptimal preprocessing. We finally proposed a general framework for multi-sensor systems ( multiple lidar, inertial sensor, GPS). Theses methods were applied in the area of multiple vehicle tracking for the Advanced Driver Assistance Systems.