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Theses Year : 2009

Fusion of multi sensor data for road environment comprehension

Fusion multi-sources pour l'interprétation d'un environnement routier

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Abstract

Exceeding speed limits is a major cause of road accidents, which could be reduced by the use of robust detection of speed limits that may continuously inform the driver of the proper speed limitation. The work presented in this document relate to the achievement of such a system based on a visual detection of speed limit signs. To make the system robust, it is necessary to merge the results of these detections with information from other sensors to interpret the results of the visual detection. For this aim, two algorithms were developed. First, a specific geographic information system was developed in order to expand the electronic horizon of the vehicle. The fusion process in place addressing these various sources of information is based on model-based rules to overcome the problems inherent to the probabilistic fusion process that can sometimes lead to uncertain situations putting the whole system in global fault. These works are the fruit of collaboration with an automotive supplier and the prototype has been validated experimentally on the road and in real conditions. A ground truth tool has been specially developed to quantify the results. The system shows excellent results with high detection and classification rates for speed limit signs recognition and complex situations analysis.
Le dépassement des limitations de vitesse est l'une des causes majeures des accidents de la route, qui pourraient être réduits par l'utilisation de système robuste de détection des limitations de vitesse pouvant continuellement informer le conducteur de la bonne limitation imposée. Les travaux présentés dans ce document portent sur la réalisation d'un tel système basé sur une détection visuelle des panneaux de limitation de vitesse. Afin de rendre le système robuste, il est nécessaire de fusionner les résultats de ces détections avec les informations d'autres capteurs pour interpréter les résultats issus de la détection visuelle. C'est ainsi qu'a été entre autre spécialement développé un capteur cartographique permettant d'avoir une vision plus large sur l'horizon électronique du véhicule, ainsi qu'un système détection des lignes de marquage au sol pour analyser les changements de voie. Le processus de fusion mis en place traitant ces diverses sources d'information est fondé sur des modèles à base de règles permettant de s'affranchir des problèmes inhérents aux processus de fusion probabilistes pouvant parfois mener à des situations de doute mettant le système global en faute. Ces travaux sont le fruit d'une collaboration avec un industriel et le prototype développé a été validé expérimentalement sur route. Un outil de vérité terrain a été spécialement développé pour quantifier les résultats. Le système montre d'excellents résultats en détection et reconnaissance des panneaux de limitation de vitesse ainsi que dans la clarification de situations complexes.
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Dates and versions

pastel-00005997 , version 1 (15-12-2010)

Identifiers

  • HAL Id : pastel-00005997 , version 1

Cite

Alexandre Bargeton. Fusion multi-sources pour l'interprétation d'un environnement routier. Mathématiques [math]. École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2009. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨pastel-00005997⟩
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