Manoeuvring a vehicle with additionally attached trailers is a tedious task. Albeit driver assistance systems support the driver in nearly any situation in these days, tools facilitating the manoeuvring process of extended vehicles can only rarely be found in research and especially in the market. This thesis deals with the prototypical implementation of a rear view camera parking assistance system. In particular, the visualisation of the predicted driving path of the tractor-trailer combination in the camera image is emphasised, following the representation of existing parking assistance systems for individual vehicles. A general approach is aiming at the portability of the system to nearly any kind of trailer. The superimposed guidelines are based on a state space model, which is derived on top of assumptions agreeing with results found in the literature. Due to the strong assumptions and simplifications, the model is tested in three different ways and moreover for different types of trailers. All underlying methods are described in detail and furthermore tested in several scenarios, if necessary. Special importance is attached to the comparison of the actual driven paths with their previous predictions, for which a new method has been derived, implemented and tested successfully. Beside the implementation of the guideline projection to the camera’s image, the human-machine interface is augmented by a Bird’s Eye view animation, too. A final test of the integrated system for different types of trailers shows the proper operation of the overall system during parking situations.

Ce travail porte sur la conception d’un système capable d’effectuer des manœuvres de parking automatique plus polyvalent que ceux actuellement commercialisés, tout en conservant une définition technique des capteurs extéroceptifs limités en prix et en gabarit. Un cas d’usage typique est de permettre au véhicule de se rendre automatiquement dans la zone de garage du domicile de son propriétaire, cette fonction est classiquement appelée voiturier autonome à domicile. Partant de l’existant et connaissant les performances attendues, une architecture système et une architecture fonctionnelle ont été tracées. Cela a permis de constituer un ensemble de fonctions interconnectées qui ont participé dans la création d’une architecture software modulaire ainsi que dans la création des interfaces de connexion au véhicule prototype. Dans un premier temps, nous explorons la problématique de la détection d’obstacles. Partant d’un système propriétaire fermé de capteurs ultrason, nous avons réussi à réaliser une carte d’obstacle à un niveau de précision supérieur au produit d’origine. Une augmentation de la limite de détection des capteurs ultrason a été réalisée utilisant une technique Structure from Motion. Ces informations d’occupation ont été exploitées par la suite pour traiter la problématique de détection du couloir de navigation. Dans un second temps, la fonction de localisation du véhicule est abordée. Trois techniques de localisation collaborent pour une robustesse de fonctionnement continu : la localisation odométrique, la localisation par appariement des grilles d’occupation et la localisation par appariement entre une image actuelle et une base d’images adaptée à notre besoin et améliorée en termes de temps de calcul. Enfin, nous nous sommes intéressés à la problématique de navigation du véhicule. Nous avons considéré résolue la problématique de contrôle des actionneurs pour le suivi d’une trajectoire donnée et nous nous sommes concentrés sur la création d’une trajectoire admissible. Nous avons développé une technique de planification locale pour l’évitement d’un d’obstacles non cartographiés. Pour la construction de trajectoire nous avons utilisé des courbes à géométrie connue et avons montré qu’en utilisant trois clothoïdes et éventuellement deux arcs de cercle (si le braquage maximal est atteint) il est possible de créer des trajectoires à courbure continue adaptées à notre situation. Nous avons montré que l’utilisation d’une carte d’obstacles nous permet de prédire plus en avance de la possibilité d’emprunter un certain couloir de navigation. Chacune des parties de ce travail a fait l’objet de validations en simulation mais aussi sur des données réelles démontrant la pertinence des approches proposées quant à l’application visée. / This work covers the conception of a system capable to do automatic parking maneuvers more versatile than those already commercialized, respecting the technical definition of exteroceptive sensors limited by costs and weight. A typical use case is to set a vehicle to park autonomously in the parking lot of a home, function generally called autonomous home valet parking. Taking from the existing and knowing the expected performances, a system architecture and a functional architecture were drawn. This allowed to compose an assembly of interconnected functions that participated in the creation of modular software architecture, as well as in the creation of connection interfaces with the prototype vehicle. First, we explored the obstacle detection problem. Having a closed property system with ultrasonic sensors, we managed to build an obstacle map with a higher precision level than the build-in product. An increasing limit detection of the ultrasonic sensors was developed using the Structure from Motion technique. This obstacle occupancy information was exploited afterwards in order to solve the detection problem of the navigation corridors. Second, the vehicle localization is addressed. Three localization techniques work for a continuous functioning robustness: the localization by odometry, the localization by occupancy grid map matching and the localization by comparing the current image with the images stored in a database adapted to our needs and improved by computing means. Last, we interested in the vehicle navigation problem. We considered solved the actuator control problem for the tracking of a given trajectory and we concentrated on an admissible trajectory planning. We developed a local path planning technique for avoiding the unmapped obstacles. In order to build the trajectory we used curves of known geometry and we proved that by using clothoides and eventually two circle arches (if maximum steering angle achieved) it is therefore be possible to create trajectories with continuous curves adapted to our situation. We confirmed that using an obstacle map will allow us to predict forehead the possibility to take a specific navigation corridor. Each part of this work was validated in simulation as well as on real data, proving the pertinence of the proposed approaches for the intended application.