Récemment, dans la recherche automobile et dans le domaine des transports intelligents,plusieurs projets intéressants ont été menés afin de diminuer le nombre d'accidents. Lors du développement de ces projets, de nouveaux systèmes d'aide à la conduite ont été proposés,comme les systèmes de prévention de collision, d'aide à la vision de nuit et à la navigation.Ces études ont permis de proposer de nouvelles perspectives telles que les systèmes d'aide à la conduite coopératifs, en utilisant la communication entre les véhicules ou entre les véhicules et l'infrastructure basée sur les réseaux VANETs. Pour évaluer l'impact de systèmes ADAS sur l'amélioration de la sécurité routière et la réaction du conducteur, il est indispensable d'utiliser des outils flexibles et efficaces. Des métriques intéressantes sont ainsi proposées dans le but de tester la performance de ces systèmes. La plateforme LaRA qui est équipée de plusieurs capteurs et d'un système d'acquisition en temps réel nous a fourni une base de données réelles de position et de vitesse. Ces données sont traitées et analysées afin de calculer les métriques de performances tels que : la distance entre véhicules et le temps à collision. Nous avons proposé dans cette thèse une nouvelle méthodologie de développement pour le prototypage de systèmes ADAS. Cette méthodologie dédiée aux systèmes ADAS coopératifs, combine les données de plusieurs modules tels que : le module de vision, le module de communication V2V et le module de géo-localisation GPS. Un des problèmes majeurs des systèmes ADAS communicants concerne la qualité et la robustesse de la communication. Elle est fonction d'un grand nombre de paramètres qu'il faut modéliser pour pouvoir évaluer la fiabilité du système d'aide à la conduite.Nous proposons ainsi, un système de prototypage basé sur le principe de la réalité augmentée,dans lequel nous pouvons rejouer des données réelles et modifier des paramètres de l'environnement de communication. Nous avons mis en œuvre notre méthodologie avec la réalisation d'un système d'alerte coopératif entre les véhicules. Les données du système de géolocalisation GPS et les protocoles de routage ont été des éléments primordiaux pour la simulation du modèleV2V sous le simulateur ns-2. L'étape de la simulation du protocole avec les données réelles a été suivie par l'intégration des résultats de simulations dans le nouveau prototype développé sous RTMaps. La mise en œuvre du système d'alerte a permis d'estimer le nombre de pré-collisions détectées dans les deux situations réelle et simulée. L'écart entre ces deux dernières a été étudié et analysé pour plusieurs scénarios qui correspondent aux différentes situations routières.

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Récemment, dans la recherche automobile et dans le domaine des transports intelligents,plusieurs projets intéressants ont été menés afin de diminuer le nombre d’accidents. Lors du développement de ces projets, de nouveaux systèmes d’aide à la conduite ont été proposés,comme les systèmes de prévention de collision, d’aide à la vision de nuit et à la navigation.Ces études ont permis de proposer de nouvelles perspectives telles que les systèmes d’aide à la conduite coopératifs, en utilisant la communication entre les véhicules ou entre les véhicules et l’infrastructure basée sur les réseaux VANETs. Pour évaluer l’impact de systèmes ADAS sur l’amélioration de la sécurité routière et la réaction du conducteur, il est indispensable d’utiliser des outils flexibles et efficaces. Des métriques intéressantes sont ainsi proposées dans le but de tester la performance de ces systèmes. La plateforme LaRA qui est équipée de plusieurs capteurs et d’un système d’acquisition en temps réel nous a fourni une base de données réelles de position et de vitesse. Ces données sont traitées et analysées afin de calculer les métriques de performances tels que : la distance entre véhicules et le temps à collision. Nous avons proposé dans cette thèse une nouvelle méthodologie de développement pour le prototypage de systèmes ADAS. Cette méthodologie dédiée aux systèmes ADAS coopératifs, combine les données de plusieurs modules tels que : le module de vision, le module de communication V2V et le module de géo-localisation GPS. Un des problèmes majeurs des systèmes ADAS communicants concerne la qualité et la robustesse de la communication. Elle est fonction d’un grand nombre de paramètres qu’il faut modéliser pour pouvoir évaluer la fiabilité du système d’aide à la conduite.Nous proposons ainsi, un système de prototypage basé sur le principe de la réalité augmentée,dans lequel nous pouvons rejouer des données réelles et modifier des paramètres de l’environnement de communication. Nous avons mis en œuvre notre méthodologie avec la réalisation d’un système d’alerte coopératif entre les véhicules. Les données du système de géolocalisation GPS et les protocoles de routage ont été des éléments primordiaux pour la simulation du modèleV2V sous le simulateur ns-2. L’étape de la simulation du protocole avec les données réelles a été suivie par l’intégration des résultats de simulations dans le nouveau prototype développé sous RTMaps. La mise en œuvre du système d’alerte a permis d’estimer le nombre de pré-collisions détectées dans les deux situations réelle et simulée. L’écart entre ces deux dernières a été étudié et analysé pour plusieurs scénarios qui correspondent aux différentes situations routières. / During the last recent years, ADAS systems such as collision warning, tracking, night vision and navigation systems have been developed. The development of these systems has witness eda growing importance, as they are expected to help improving both road safety and traffic efficiency. More over, they have an ability to enhance the communication between the road infrastructure and the vehicle or between vehicles for safer and efficient transportation services such as : embedded advance collision, collision avoidance and automatic control. In addition,given the rapidly increasing interest in wireless communications, cooperative ADAS define anew framework of autonomous inter vehicular communication which operates on the assumption that such vehicles consist of a multitude of coordinated advanced sensory technologies.Sensors acquire real-time data about road conditions to help the driver respond effectively by sending appropriate messages between vehicles. In addition, these data help to assess the performance of ADAS in the context of improving driver behavior. It is necessary to set some main metrics such as inter-vehicle distance, driver reaction time and time to collision. The messages are transmitted to drivers using vehicular Ad-hoc networks (VANETs) which are a specific type of Mobile Ad-hoc Networks hold the promise to contribute to safe and more efficient roadways.In this thesis we proposed a new methodology of development to prototype ADAS. This methodology dedicated to cooperative ADAS drove us to implement a new simulated frameworkof prototyping system. This framework combines the data from three models : Geo-localizationGPS, vision and V2V communication towards an application of anti-collision warning system. A major problem in communicating ADAS systems is the quality and robustness of the communication.It depends on a large number of parameters that must be modeled to assess there liability of these systems. We developed a new prototyping system based on the principle ofaugmenting the reality in which we can replay actual data and change settings of communication environment. The GPS data and routing protocols were crucial elements for V2V model simulation into ns-2 simulator. We have performed real tests on the experimental prototyping platform LaRA. Multiple results are presented to show up the constancy of the method and the performance efficiency of real-time multi sensors in an integrated framework for collision avoidance applications. Results of this research have shown that IVCs simulations system provides enhanced data for the verification of features of new ADAS. The results of routing protocols simulation with real-time location data are integrated in the new developed prototype. The implementation of the system warning was used to estimate the number of pre-collisions detected in both real and simulated situations. The difference between these two situations was studied and analyzed for several scenarios corresponding to different road situations.