Les applications pour véhicules autonomes et les systèmes d’aide avancée à la conduite (Advanced Driving Assistance Systems - ADAS) mettent en oeuvre des processus permettant à des systèmes haut niveau de réaliser une prise de décision. Pour de tels systèmes, la connaissance du positionnement précis (ou localisation) du véhicule dans son environnement est un pré-requis nécessaire. Cette thèse s’intéresse à la détection de la structure de scène, au processus de localisation ainsi qu’à la modélisation d’erreurs. A partir d’un large spectre fonctionnel de systèmes de vision, de l’accessibilité d’un système de cartographie ouvert (Open Geographical Information Systems - GIS) et de la large diffusion des systèmes de positionnement dans les véhicules (Global Positioning System - GPS), cette thèse étudie la performance et la fiabilité d’une méthode de localisation utilisant ces différentes sources. La détection de marquage sur la route réalisée par caméra monoculaire est le point de départ permettant de connaître la structure de la scène. En utilisant, une détection multi-noyau avec pondération hiérarchique, la méthode paramétrique proposée effectue la détection et le suivi des marquages sur la voie du véhicule en temps réel. La confiance en cette source d’information a été quantifiée par un indicateur de vraisemblance. Nous proposons ensuite un système de localisation qui fusionne des informations de positionnement (GPS), la carte (GIS) et les marquages détectés précédemment dans un cadre probabiliste basé sur un filtre particulaire. Pour ce faire, nous proposons d’utiliser les marquages détectés non seulement dans l’étape de mise en correspondance des cartes mais aussi dans la modélisation de la trajectoire attendue du véhicule. La fiabilité du système de localisation, en présence d’erreurs inhabituelles dans les différentes sources d’information, est améliorée par la prise en compte de différents indicateurs de confiance. Ce mécanisme est par la suite utilisé pour identifier les sources d’erreur. Cette thèse se conclut par une validation expérimentale des méthodes proposées dans des situations réelles de conduite. Leurs performances ont été quantifiées en utilisant un véhicule expérimental et des données en libre accès sur internet. / Autonomous Vehicles (AV) applications and Advanced Driving Assistance Systems (ADAS) relay in scene understanding processes allowing high level systems to carry out decision marking. For such systems, the localization of a vehicle evolving in a structured dynamic environment constitutes a complex problem of crucial importance. Our research addresses scene structure detection, localization and error modeling. Taking into account the large functional spectrum of vision systems, the accessibility of Open Geographical Information Systems (GIS) and the widely presence of Global Positioning Systems (GPS) onboard vehicles, we study the performance and the reliability of a vehicle localization method combining such information sources. Monocular vision–based lane marking detection provides key information about the scene structure. Using an enhanced multi-kernel framework with hierarchical weights, the proposed parametric method performs, in real time, the detection and tracking of the ego-lane marking. A self-assessment indicator quantifies the confidence of this information source. We conduct our investigations in a localization system which tightly couples GPS, GIS and lane makings in the probabilistic framework of Particle Filter (PF). To this end, it is proposed the use of lane markings not only during the map-matching process but also to model the expected ego-vehicle motion. The reliability of the localization system, in presence of unusual errors from the different information sources, is enhanced by taking into account different confidence indicators. Such a mechanism is later employed to identify error sources. This research concludes with an experimental validation in real driving situations of the proposed methods. They were tested and its performance was quantified using an experimental vehicle and publicly available datasets.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA112017 |
| Date | 09 February 2015 |
| Creators | Lu, Wenjie |
| Contributors | Paris 11, Reynaud, Roger |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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