Les travaux présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre duprojet PANsafer (Vers un Passage A Niveau plus sûr), lauréat de l’appel ANR-VTT2008. Ce projet est labellisé par les deux pôles de compétitivité i-Trans et Véhiculedu Futur. Le travail de la thèse est mené conjointement par le laboratoire IRTESSETde l’UTBM et le laboratoire LEOST de l’IFSTTAR.L’objectif de cette thèse est de développer un système de perception permettantl’interprétation de scénarios dans l’environnement d’un passage à niveau. Il s’agitd’évaluer des situations potentiellement dangereuses par l’analyse spatio-temporelledes objets présents autour du passage à niveau.Pour atteindre cet objectif, le travail est décomposé en trois étapes principales. Lapremière étape est consacrée à la mise en place d’une architecture spatiale des capteursvidéo permettant de couvrir de manière optimale l’environnement du passageà niveau. Cette étape est mise en oeuvre dans le cadre du développement d’unsimulateur d’aide à la sécurité aux passages à niveau en utilisant un système deperception multi-vues. Dans ce cadre, nous avons proposé une méthode d’optimisationpermettant de déterminer automatiquement la position et l’orientation descaméras par rapport à l’environnement à percevoir.La deuxième étape consisteà développer une méthode robuste de suivi d’objets enmouvement à partir d’une séquence d’images. Dans un premier temps, nous avonsproposé une technique permettant la détection et la séparation des objets. Le processusde suivi est ensuite mis en oeuvre par le calcul et la rectification du flotoptique grâce respectivement à un modèle gaussien et un modèle de filtre de Kalman.La dernière étape est destinée à l’analyse des trajectoires 2D reconstruites parl’étape précédente pour l’interprétation de scénarios. Cette analyse commence parune modélisation markovienne des trajectoires 2D. Un système de décision à basede théorie de l’évidence est ensuite proposé pour l’évaluation de scénarios, aprèsavoir modélisé les sources de danger.L’approche proposée a été testée et évaluée avec des données issues de campagnesexpérimentales effectuées sur site réel d’un passage à niveau mis à disposition parRFF. / The main objective of this thesis is to develop a system for monitoringthe close environment of a level crossing. It aims to develop a perception systemallowing the detection and the evaluation of dangerous situations around a levelcrossing.To achieve this goal, the overall problem of this work has been broken down intothree main stages. In the first stage, we propose a method for optimizing automaticallythe location of video sensors in order to cover optimally a level crossingenvironment. This stage addresses the problem of cameras positioning and orientationin order to view optimally monitored scenes.The second stage aims to implement a method for objects tracking within a surveillancezone. It consists first on developing robust algorithms for detecting and separatingmoving objects around level crossing. The second part of this stage consistsin performing object tracking using a Gaussian propagation optical flow based modeland Kalman filtering.On the basis of the previous steps, the last stage is concerned to present a newmodel to evaluate and recognize potential dangerous situations in a level crossingenvironment. This danger evaluation method is built using Hidden Markov Modeland credibility model.Finally, synthetics and real data are used to test the effectiveness and the robustnessof the proposed algorithms and the whole approach by considering various scenarioswithin several situations.This work is developed within the framework of PANsafer project (Towards a saferlevel crossing), supported by the ANR-VTT program (2008) of the French NationalAgency of Research. This project is also labelled by Pôles de compétitivité "i-Trans"and "Véhicule du Futur". All the work, presented in this thesis, has been conductedjointly within IRTES-SET laboratory from UTBM and LEOST laboratory fromIFSTTAR.

Decision-making is one of the key challenges blocking full autonomy of automated vehicles. In highway scenarios, automated vehicles are expected to be aware of their surroundings and make decisions by interacting with other road participants to drive safely and efficiently. In this thesis, one and multistep lookahead rollout algorithm and its variants are applied to address this problem. The results are evaluated using metrics related to safety and efficiency and compared with the DQN baseline. To improve the collision-avoidance performance of the ego-vehicle, I combine the idea of fortified rollout and rollout with multiple heuristics and propose the safe rollout method for the decision-making problem of automated vehicles. The experimental results show that the rollout agents have decent decision-making performance and can outperform the DQN baseline by collecting higher total reward. Experiments are also conducted to investigate the agent’s ability to adapt to varying behaviour of surrounding vehicles, as well as the impact of different horizon and reward function setting. The difference between deterministic and stochastic problems and its impact on the performance of different rollout agents is discussed. Two approaches to implement data-driven simulation are presented, and the feasibility of utilizing these data-driven simulator as control and decision support is investigated. / Beslutsfattande är en av de viktigaste utmaningarna som blockerar full autonomi för automatiserade fordon. I motorvägsscenarier, förväntas automatiserade fordon att vara medvetna om sin omgivning och fatta beslut genom att samspela med andra vägdeltagare för att köra säkert och effektivt. I den här avhandlingen tillämpas en och flerstegs lookahead-utrullningsalgoritm och dess varianter för att lösa detta problem. Resultaten utvärderas med hjälp av mått relaterade till säkerhet och effektivitet och jämförs med DQN-baslinjen. För att förbättra ego-fordonets kollisionsundvikande prestanda kombinerar jag idén om förstärkt utrullning och utrullning med flera heuristiker och föreslår den säkra utrullningsmetoden för beslutsfattande problem med automatiserade fordon. De experimentella resultaten visar att utrullningsagenterna har rimligt beslutsfattande prestanda och kan prestera bättre än DQN-baslinjen med högre total belöning. Experiment genomförs också för att undersöka agentens förmåga att anpassa sig till olika beteenden hos omgivande fordon, samt påverkan av olika horisont- och belöningsfunktionsinställningar. Skillnaden mellan deterministiska och stokastiska problem och dess inverkan på prestandan hos olika utrullningsagenter diskuteras. Två tillvägagångssätt för att implementera datadriven simulering presenteras, och möjligheten att använda dessa datadrivna simulatorer som styr- och beslutsstöd undersöks.

In this thesis a Gaussian process regression (GPR) model and a Kalman filter (KF) model were developed and applied to a trajectory prediction problem. The main subject of the thesis is GPR, where the intended purpose of the KF is to compare it to the GPR model. The input data for the models consists of two noisy spherical angle coordinates of a moving target relative to a moving guided projectile. In order to perform trajectory predictions the models need to estimate the distance between the target and guided projectile since there are only two coordinates available and an estimation of three coordinates is desired. The distance estimation was done by a Low Speed Approximation. The trajectories investigated were harmonic-exponential, exponential-spiral and linear. The results showed issues with the hyperparameters of the GPR model which may be related to the preprocessing of the trajectory data. However, the GPR model did outperform the KF model when there was acceleration, despite the issues with the hyperparameters. The KF model outperformed the GPR model when the target trajectory behaved linearly. The results indicate that GPR has potential as a trajectory prediction algorithm. / I denna avhandling utvecklades och tillämpades en Gaussisk process regression (GPR)-modell och en Kalman Filter (KF)-modell på ett positionspredikteringsproblem. Huvudämnet för avhandlingen är GPR medan det avsedda syftet med KF är att jämföra den med GPR-modellen. Modellernas indata består av två brusiga sfäriska vinkelkoordinater av ett rörligt mål i förhållande till en styrd projektil. För att modellerna ska kunna utföra positionsprediktering så behöver avståndet mellan målet och den styrda projektilen skattas, eftersom det endast finns två tillgängliga koordinater och en uppskattning av tre koordinater önskas. Avståndsberäkningen gjordes baserat på ett antagande om att hastigheten för målet är liten relativt hastigheten för den styrda projektilen, i avhandlingen är denna approximation benämnd Low Speed Approximation. De undersökta banorna var harmonisk-exponentiell, exponentiell-spiral och linjär. Resultaten visade problem med hyperparametrarna för GPR-modellen, vilket kan vara relaterat till förbehandlingen av bandatan. Trots problem med hyperparametrarna så presterade GPR-modellen bättre än KF-modellen när det fanns acceleration. KF-modellen presterade bättre än GPR-modellen när målets bana betedde sig linjärt. Resultaten indikerar att GPR har potential som en algoritm för positionsprediktering.

Cette thèse traite de la gestion du trafic aérien et plus précisément, de l’optimisation globale des plans de vol déposés par les compagnies aériennes sous contrainte du respect de la capacité de l’espace aérien. Une composante importante de ce travail concerne la gestion de l’incertitude entourant les trajectoires des aéronefs. Dans la première partie du travail, nous identifions les principales causes d’incertitude au niveau de la prédiction de trajectoires. Celle-ci est la composante essentielle à l’automatisation des systèmes de gestion du trafic aérien. Nous étudions donc le problème du réglage automatique et en-ligne des paramètres de la prédiction de trajectoires au cours de la phase de montée avec l’algorithme d’optimisation CMA-ES. La principale conclusion, corroborée par d’autres travaux de la littérature, implique que la prédiction de trajectoires des centres de contrôle n’est pas suffisamment précise aujourd’hui pour supporter l’automatisation complète des tâches critiques. Ainsi, un système d’optimisation centralisé de la gestion du traficaérien doit prendre en compte le facteur humain et l’incertitude de façon générale.Par conséquent, la seconde partie traite du développement des modèles et des algorithmes dans une perspective globale. De plus, nous décrivons un modèle stochastique qui capture les incertitudes sur les temps de passage sur des balises de survol pour chaque trajectoire. Ceci nous permet d’inférer l’incertitude engendrée sur l’occupation des secteurs de contrôle par les aéronefs à tout moment.Dans la troisième partie, nous formulons une variante du problème classique du Air Traffic Flow and Capacity Management au cours de la phase tactique. L’intérêt est de renforcer les échanges d’information entre le gestionnaire du réseau et les contrôleurs aériens. Nous définissons donc un problème d’optimisation dont l’objectif est de minimiser conjointement les coûts de retard et de congestion tout en respectant les contraintes de séquencement au cours des phases de décollage et d’attérissage. Pour combattre le nombre de dimensions élevé de ce problème, nous choisissons un algorithme évolutionnaire multiobjectif avec une représentation indirecte du problème en se basant sur des ordonnanceurs gloutons. Enfin, nous étudions les performances et la robustesse de cette approche en utilisant le modèle stochastique défini précédemment. Ce travail est validé à l’aide de problèmes réels obtenus du Central Flow Management Unit en Europe, que l’on a aussi densifiés artificiellement. / In this thesis, we investigate the issue of optimizing the aircraft operators' demand with the airspace capacity by taking into account uncertainty in air traffic management. In the first part of the work, we identify the main causes of uncertainty of the trajectory prediction (TP), the core component underlying automation in ATM systems. We study the problem of online parameter-tuning of the TP during the climbing phase with the optimization algorithm CMA-ES. The main conclusion, corroborated by other works in the literature, is that ground TP is not sufficiently accurate nowadays to support fully automated safety-critical applications. Hence, with the current data sharing limitations, any centralized optimization system in Air Traffic Control should consider the human-in-the-loop factor, as well as other uncertainties. Consequently, in the second part of the thesis, we develop models and algorithms from a network global perspective and we describe a generic uncertainty model that captures flight trajectories uncertainties and infer their impact on the occupancy count of the Air Traffic Control sectors. This usual indicator quantifies coarsely the complexity managed by air traffic controllers in terms of number of flights. In the third part of the thesis, we formulate a variant of the Air Traffic Flow and Capacity Management problem in the tactical phase for bridging the gap between the network manager and air traffic controllers. The optimization problem consists in minimizing jointly the cost of delays and the cost of congestion while meeting sequencing constraints. In order to cope with the high dimensionality of the problem, evolutionary multi-objective optimization algorithms are used with an indirect representation and some greedy schedulers to optimize flight plans. An additional uncertainty model is added on top of the network model, allowing us to study the performances and the robustness of the proposed optimization algorithm when facing noisy context. We validate our approach on real-world and artificially densified instances obtained from the Central Flow Management Unit in Europe.

Different road users follow different behaviors and intentions in the trajectories that they traverse. Predicting the intent of these road users at intersections would not only help increase the comfort of drive in autonomous vehicles, but also help detect potential accidents. In this thesis, the research objective is to build models that predicts future positions of road users (pedestrians,cyclists and autonomous shuttles) by capturing behaviors endemic to different road users.  Firstly, a constant velocity state space model is used as a benchmark for intent prediction, with a fresh approach to estimate parameters from the data through the EM algorithm. Then, a neural network based LSTM sequence modeling architecture is used to better capture the dynamics of road user movement and their dependence on the spatial area. Inspired by the recent success of transformers and attention in text mining, we then propose a mechanism to capture the road users' social behavior amongst their neighbors. To achieve this, past trajectories of different road users are forward propagated through the LSTM network to obtain representative feature vectors for each road users' behaviour. These feature vectors are then passed through an attention-layer to obtain representations that incorporate information from other road users' feature vectors, which are in-turn used to predict future positions for every road user in the frame. It is seen that the attention based LSTM model slightly outperforms the plain LSTM models, while both substantially outperform the constant velocity model. A comparative qualitative analysis is performed to assess the behaviors that are captured/missed by the different models. The thesis concludes with a dissection of the behaviors captured by the attention module.

Face à l’évolution rapide des technologies nécessaires à l’automatisation de la conduite au cours de ces dernières années, les grands constructeurs automobiles promettent la commercialisation de véhicules autonomes à l’horizon 2020. Cependant, la définition des interactions entre les systèmes de conduite automatisée et le conducteur au cours de la tâche de conduite reste une question ouverte. L'objectif de cette thèse est de concevoir, développer et évaluer des principes de coopération entre le conducteur et les systèmes de conduite automatisée. Compte tenu de la complexité d'un tel Système Homme-Machine, la thèse propose, en premier lieu une architecture de contrôle coopératif hiérarchique et deux principes de coopération généraux sur deux niveaux dans l’architecture qui serviront ensuite de base commune pour la conception des systèmes coopératifs développés pour les cas d’usages définis. Afin d’assurer une coopération efficace avec le conducteur dans un environnement de conduite dynamique, le véhicule autonome a besoin de comprendre la situation et de partager sa compréhension de la situation avec le conducteur. Pour cela, cette thèse propose un formalisme de représentation de la scène de conduite basé sur le repère de Frenet. Ensuite, une méthode de prédiction de trajectoire est également proposée. Sur la base de la détection de manœuvre et de l'estimation du jerk, cette méthode permet d’améliorer la précision de la trajectoire prédite comparée à celle déterminée par la méthode basée sur une hypothèse d'accélération constante. Dans la partie d’études de cas, deux principes de coopération sont mis en œuvre dans deux cas d’usage. Dans le premier cas de la gestion d’insertion sur autoroute, un système de contrôle longitudinal coopératif est conçu. Il comporte une fonction de planification de manœuvre et de génération de trajectoire basée sur la commande prédictive. En fonction du principe de coopération, ce système peut à la fois gérer automatiquement l’insertion d’un véhicule et donner la possibilité au conducteur de changer la décision du système. Dans le second cas d'usage qui concerne le contrôle de trajectoire et le changement de voie sur autoroute, le problème de partage du contrôle est formulé comme un problème d’optimisation sous contraintes qui est résolu en ligne en utilisant l’approche de la commande prédictive (MPC). Cette approche assure le transfert continu de l’autorité du contrôle entre le système et le conducteur en adaptant les pondérations dans la fonction de coût et en mettant en œuvre des contraintes dynamiques en ligne dans le modèle prédictif, tout en informant le conducteur des dangers potentiels grâce au retour haptique sur le volant. Les deux systèmes sont évalués à l’aide de tests utilisateur sur simulateur de conduite. En fonction des résultats des tests, cette thèse discute la question des facteurs humains et la perception de l'utilisateur sur les principes de coopération. / Given rapid advancement of automated driving (AD) technologies in recent years, major car makers promise the commercialization of AD vehicles within one decade from now. However, how the automation should interact with human drivers remains an open question. The objective of this thesis is to design, develop and evaluate interaction principles for AD systems that can cooperate with a human driver. Considering the complexity of such a human-machine system, this thesis begins with proposing two general cooperation principles and a hierarchical cooperative control architecture to lay a common basis for interaction and system design in the defined use cases. Since the proposed principles address a dynamic driving environment involving manually driven vehicles, the AD vehicle needs to understand it and to share its situational awareness with the driver for efficient cooperation. This thesis first proposes a representation formalism of the driving scene in the Frenet frame to facilitate the creation of the spatial awareness of the AD system. An adaptive vehicle longitudinal trajectory prediction method is also presented. Based on maneuver detection and jerk estimation, this method yields better prediction accuracy than the method based on constant acceleration assumption. As case studies, this thesis implements two cooperation principles for two use cases respectively. In the first use case of highway merging management, this thesis proposes a cooperative longitudinal control framework featuring an ad-hoc maneuver planning function and a model predictive control (MPC) based trajectory generation for transient maneuvers. This framework can automatically handle a merging vehicle, and at the mean time it offers the driver a possibility to change the intention of the system. In another use case concerning highway lane positioning and lane changing, a shared steering control problem is formulated in MPC framework. By adapting the weight on the stage cost and implementing dynamic constraints online, the MPC ensures seamless control transfer between the system and the driver while conveying potential hazards through haptic feedback. Both of the designed systems are evaluated through user tests on driving simulator. Finally, human factors issue and user’s perception on these new interaction paradigms are discussed.

Cette thèse s'inscrit dans l'amélioration de la gestion du trafic aérien. Le vent et la température sont deux paramètres omniprésents, subis, et à l'origine de nombreux biais de prédiction qui altèrent le suivi des trajectoires. Nous proposons une méthode pour limiter ces biais. Le concept "Wind and Température Networking" améliore la prédiction de trajectoire en utilisant le vent et la température mesurés par les avions voisins. Nous détaillons les effets de la température sur l'avion, permettant sa prise en compte. L'évaluation du concept est faite sur 8000 vols. Nous traitons du calcul de trajectoires optimales en présence de vent prédit, pour remplacer les actuelles routes de l'Atlantique Nord, et aboutir à des groupes de trajectoires optimisées et robustes. Dans la conclusion, nous présentons d'autres champs d'applications du partage de vents, et abordons les besoins en nouvelles infrastructures et protocoles de communication, nécessaires à la prise en compte de ce nouveau concept. / This thesis is related to air traffic management systems current changes. On the ground and in flight, trajectory calculation methods and available data differ. Wind and temperature are two ubiquitous parameters that are subject to and cause prediction bias. We propose a concept to limit this bias. Our "Wind and Temperature Networking" concept improves trajectory prediction, using wind and temperature information from neighboring aircraft. We detail the effects of temperature on the aircraft performances, allowing for temperature to be taken into account. The concept evaluation is done on 8000 flights. We discuss the calculation of optimal trajectories in the presence of predicted winds, to replace the current North Atlantic Tracks, and to provide optimized and robust groups of trajectories. The conclusion of this thesis presents other fields of wind sharing applications, and addresses the need for new telecommunications infrastructures and protocols.