La connaissance du profil et des attributs de la route est un élément critique dans le développement des assistances à la conduite. Ceci est notamment le cas pour les applications d’alerte et d’aide au maintien de voie. Les résultats des travaux de perception, vidéo notamment, permettent uniquement une localisation relative du véhicule par rapport à la route. Ce type de localisation ne permet pas l’accès au positionnement absolu de la route. A ce titre, il est impossible d’avoir accès au devers de la route via une seule caméra vidéo montée en vision frontale. Pour surmonter cette difficulté, nous proposons dans cette thèse une approche de numérisation et de reconstruction 3D de la géométrie de la route (pente, devers et courbure) dans un repère absolu supposé galiléen. L’idée générale de la numérisation 3D de la route, consiste à localiser le véhicule en 3D, faire le recalage pour obtenir celui du centre de la voie et d’associer à chaque positionnement les valeurs numériques des différents attributs de la route. L’approche développée consiste en la fusion d’informations provenant d’une part de capteurs proprioceptifs et extéroceptifs et d’autre part d’observateurs. On y distingue trois phases principales : La première a pour objet l’estimation des attributs de la route à l’aide d’observateurs. La deuxième est dédiée au positionnement relatif de la route par rapport au véhicule à partir de capteurs de vision embarqués sur le véhicule. La dernière phase aboutit à la reconstruction 3D de la route par fusion des informations provenant des deux premières phases. Techniquement les états des véhicules et les attributs de la route sont reconstruit à l’aide de filtres de Kalman étendus et d’observateurs à entrées inconnues. Par la suite, la géométrie 3D de la route, dans le repère absolu, est obtenue en calculant la matrice de passage du repère relatif, lié aux capteurs embarqués, au repère absolu. On utilise pour cela un schéma de fusion avec les données issues du capteur vidéo et les données GPS en utilisant les techniques IMM (Interacting Multiple Models). / The knowledge of the profile and the road attributes is a critical item in the development of driving assistances. This is specially the case for alert applications and lateral control. The results of the perception studies, specially the video, only allow a relative localization of the vehicle on the road. This kind of localization does not allow the access to absolute positioning of the road. For this reason, it is impossible to have access to the road bank via only one video camera fixed in frontal view. To overcome this difficulty, we propose in this thesis an approach of digitalization and 3Dreconstruction of the geometry of the road (slope, road bank and curvature) in an absolute frame, supposed Galilean. The general idea of 3D-digitalization of the road consist in localizing the vehicle in 3D, doing the correction to obtain the one of the road center and to associate, to each positioning, the numerical values of the different attributes of the road. The developed approach consists in the fusion of information coming from proprioceptive and exteroceptive sensors on one hand and observers on the other. We find in it three principal cases: The first one has for object the estimation of the road attributes via observers. The second one is dedicated to the relative positioning of the road beside the vehicle via embedded video sensors in the vehicle. The last stage leads to the 3D-reconstruction of the road via fusion of information coming from the two first stages. Technically, the states of the vehicles and the road attributes are reconstructed by application of the extended Kalman filters and proportional integral observers with unknown inputs. Afterwards, the 3D-geometry of the road, in the absolute landmark, is obtained by calculating the transfer matrix from the relative frame, linked to embedded sensors, to the absolute frame. For that, we use a fusion scheme with the video sensors and GPS data by using the IMM techniques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2009EVRY0025 |
| Date | 22 October 2009 |
| Creators | Sebsadji, Yazid |
| Contributors | Evry-Val d'Essonne, Mammar, Said, Aubert, Didier |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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