Multiple Sensor Fusion for Detection, Classification and Tracking of Moving Objects in Driving Environments. (Fusion multi-capteur pour la detection, classification et suivi d'objets mobiles en environnement routier)

Les systemes avances d'assistance au conducteur (ADAS) aident les conducteurs a effectuer des tâches de conduite complexes et a eviter ou attenuer les situations dangereuses. Le vehicule detecte le monde exterieur au moyen de capteurs, et ensuite construit et met a jour un modele interne de la configuration de l'environnement. La perception de vehicule consiste a etablir des relations spatiales et temporelles entre le vehicule et les obstacles statiques et mobiles dans l'environnement. Cette perception se compose de deux tâches principales : la localisation et cartographie simultanees (SLAM) traite de la modelisation de pieces statiques; et la detection et le suivi d'objets en mouvement (DATMO) est responsable de la modelisation des pieces mobiles dans l'environnement. Afin de realiser un bon raisonnement et controle, le systeme doit modeliser correctement l'environnement. La detection precise et la classification des objets en mouvement est un aspect essentiel d'un systeme de suivi d'objets. Classification des objets en mouvement est necessaire pour determiner le comportement possible des objets entourant le vehicule, et il est generalement realisee au niveau de suivi des objets. La connaissance de la classe d'objets en mouvement au niveau de la detection peut aider a ameliorer leur suivi. La plupart des solutions de perception actuels considerent informations de classification seulement comme information additional pour la sortie final de la perception. Aussi, la gestion de l'information incomplete est une exigence importante pour les systemes de perception. Une information incomplete peut etre originaire de raisons liees a la detection, tels que les problemes d calibrage et les dysfonctionnements des capteurs; ou des perturbations de la scene, comme des occlusions, des problemes de meteo et objet deplacement. Les principales contributions de cette these se concentrent sur ​​la scene DATMO. Precisement, nous pensons que l'inclusion de la classe de l'objet comme un element cle de la representation de l'objet et la gestion de l'incertitude de plusieurs capteurs de detections, peut ameliorer les resultats de la tâche de perception. Par consequent, nous abordons les problemes de l'association de donnees, la fusion de capteurs, la classification et le suivi a differents niveaux au sein de la phase de DATMO. Meme si nous nous concentrons sur un ensemble de trois capteurs principaux: radar, lidar, et la camera, nous proposons une architecture modifiables pour inclure un autre type ou nombre de capteurs. Premierement, nous definissons une representation composite de l'objet pour inclure des informations de classe et de l'etat d'objet deouis le debut de la tâche de perception. Deuxiemement, nous proposons, mettre en œuvre, et comparons deux architectures de perception afin de resoudre le probleme de DATMO selon le niveau ou l'association des objets, la fusion et la classification des informations sont inclus et appliquees. Nos methodes de fusion de donnees sont basees sur la theorie de l'evidence, qui est utilise pour gerer et inclure l'incertitude de la detection du capteur et de la classification des objets. Troisiemement, nous proposons une approche d'association de donnees bassee en la theorie de l'evidence pour etablir une relation entre deux liste des detections d'objets. Quatriemement, nous integrons nos approches de fusion dans le cadre d'une application vehicule en temps reel. Cette integration a ete realisee dans un reelle demonstrateur de vehicule du projet European InteractIVe. Finalement, nous avons analyse et evalue experimentalement les performances des methodes proposees. Nous avons compare notre fusion rapproche les uns contre les autres et contre une methode state-of-the-art en utilisant des donnees reelles de scenarios de conduite differents. Ces comparaisons sont concentres sur la detection, la classification et le suivi des differents objets en mouvement: pietons, velos, voitures et camions.