La métrologie du trafic et des trajectoires des véhicules évolue fortement depuis dix ans. Cette croissance est principalement Liée aux demandes de services de plus en plus nombreuses des usagers et à un bilan d'accidents corporels toujours très insatisfaisant ( 4 838 tués, 106 709 blessés dont 39 754 blessés hospitalisés en 2007). L'objectif des travaux de cette thèse était de proposer un système de mesure pour mieux comprendre les relations entre l'accidentologie et les caractéristiques de l'infrastructure. Un système de cette nature permettrait d'apporter des réponses pertinentes à de nombreuses questions encore en suspend, telles que : - la route est-elle bien utilisée par les conducteurs, - les informations proposées par la signalisation et le tracé sont-elles bien comprises, - le site induit-il des comportements dangereux : si oui, pourquoi, - quels sont les mécanismes d'accidents ou de presqu'accidents . . . Un cahier des charges a donc été établi, en accord avec des experts en sécurité routière, pour répondre à ce besoin. Après un état de l'art des systèmes "bord de voie" et des méthodes existantes, il s'est avéré que de nombreux systèmes sont commercialisés pour la mesure de trafic. Quelques systèmes optiques permettent aussi la mesure de trajectoires, avec l'objectif d'une part de détecter les incidents et d'autre part d'améliorer la fiabilité de mesure par l'étude d'une zone (moyenne) plutôt que d'un seul point. Toutefois, aucun de ces dispositifs ne répond au cahier des charges, notamment en terme de précision de mesure. Il a donc été décidé de réaliser intégralement (matériel et logiciel) un nouvel outil de mesure, appelé Observatoire De Trajectoire (ODT), combinant les deux capteurs du marché qui permettent une mesure en "champ large" : la caméra et le laser. Le domaine scientifique le plus exploré étant le suivi d'objets, une bibliographie a donc été effectuée pour identifier les méthodes les plus appropriées pour notre problématique. Le choix s'est positionné sur les méthodes probabilistes et particulièrement sur deux techniques bien connues que sont le filtre à particules et le "Markov Chain Monte Carlo" (MCMC). La contribution principale de la thèse porte sur le développement de deux méthodes opérationnelles pour l'estimation précise des trajectoires de véhicules à partir d'une combinaison d'images vidéo et de mesures télémétriques. Ces méthodes de suivi s'appuient sur une nouvelle méthode de soustraction fond/forme, sur la combinaison d'un modèle cinématique et d'un modèle d'observations et enfin sur une technique originale de fusion de capteurs, utilisant un processus de ré-échantillonnage de filtre à particules. L'avantage de la première méthode, dite "séquentielle", est de pouvoir estimer toutes les trajectoires des véhicules légers. Elle permet donc de récupérer une grande quantité d'informations (5 paramètres par point mesuré), proportionnelle au temps passé pour son analyse. La seconde méthode, dite "globale", permet une plus grande réactivité et une analyse plus fine, grâce à une réduction considérablement des paramètres de suivi. Néanmoins, elle a l'inconvénient de ne pas pouvoir suivre les trajectoires "atypiques". Cette caractéristique peut, en revanche, être utilisée comme critère de classification de trajectoires. Enfin, les différentes étapes de ces méthodes ont été validées à l'aide de nombreuses trajectoires étalons. Ces trajectoires étalons étant suivies et mesurées par un véhicule équipé d'un GPS précis au cm près, à différentes vitesses. Les deux méthodes ont ensuite été comparées entre elles et avec ces mêmes vérités terrains.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00399848 |
| Date | 15 December 2008 |
| Creators | Goyat, Yann |
| Publisher | Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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