La vision dans le domaine des véhicules intelligents

Actuellement, l’automatisation de la conduite automobile est sujette à un grand intérêt. En effet, ses potentialités sont nombreuses et séduisantes, qu’il s’agisse de l’optimisation des infrastructures, de l’amélioration de la mobilité, de la minimisation des risques et du temps de parcours et, par voie de conséquence, de la consommation d’énergie.

Au cours des dernières décennies une grande importance a été donnée aux systèmes de transport afin d’améliorer les conditions de sécurité, d’optimiser l’exploitation des réseaux routiers, de diminuer la consommation d’énergie et de préserver l’environnement.

Les efforts consentis pour résoudre ces problèmes ont ouvert un nouveau domaine de recherche et d’application, à savoir, la conduite automatisée de véhicule, dans lequel des nouvelles techniques sont exploitées pour automatiser entièrement ou partiellement les tâches de la conduite.

Les différentes tâches en question sont reprises dans la liste ci-dessous (qui n’a pas prétention à l’exhaustivité) :
➤ Suivre la route,
➤ Se tenir dans la file correcte,
➤ Se maintenir une distance sûre des autres véhicules,
➤ Détecter les piétons,
➤ Adapter la vitesse du véhicule en fonction des conditions de trafic et des caractéristiques de la route,
➤ Changer de file pour suivre les véhicules et éviter les obstacles,
➤ Trouver l’itinéraire le plus court vers une destination donnée,
➤ Se déplacer et stationner dans l’environnement urbain.

L’intérêt pour les technologies des systèmes de transport intelligents (ITS) est apparu depuis une vingtaine d’années quand le problème de la mobilité des personnes et des marchandises commençait à se poser avec une plus grande acuité, favorisant ainsi la recherche de solutions alternatives. Des institutions gouvernementales ont activé cette phase initiale de prospection au moyen de divers projets impliquant un grand nombre d’unités de recherche qui ont travaillé dans une voie coopérative afin de produire plusieurs prototypes et de mettre en œuvre les solutions pressenties, toutes basées sur des approches assez différentes les unes des autres. En Europe, le projet PROMETHEUS a commencé cette étape exploratoire en 1986. Le projet a impliqué plus de 13 constructeurs automobiles et plusieurs unités de recherches gouvernementales et universitaires de 19 pays européens. Dans ce cadre, un certain nombre d’approches différentes des ITS ont été conçues et mises en application. Aux Etats-Unis la majeure partie des initiatives a été lancée afin de traiter le problème de la mobilité, impliquant plusieurs universités, centres de recherches et compagnies automobiles. Après cette phase pilote, le gouvernement américain a établi le NAHSC [Bis.97] en 1995.

Au Japon, où le problème de mobilité est beaucoup plus important, quelques prototypes de véhicules ont été développés dans le cadre de différents projets. A l’instar de ce qui s’est produit aux USA, l’Advanced Cruise-Assist Highway System Research Association (AHSRA) a été fondée en 1996 de manière à impliquer un grand nombre d’industriels de l’automobile et de centres de recherches [Tok.97], qui ont conjointement développé différentes approches relatives à la conduite automatisée de véhicule. Nous pouvons également citer le projet coopératif international ATLANTIC qui a débuté en 2001, impliquant plusieurs laboratoires de recherches européens et Nord Américains. Ce projet se décompose en 8 thématiques de recherches distinctes sur les systèmes de transports intelligents [Gin.04]. Les résultats principaux de cette première étape se résument d’une part à une analyse profonde du problème et d’autre part au développement d’une étude de faisabilité, indispensable à la compréhension des exigences et des implications de ce qu’il est convenu d’appeler dorénavant la « technologie ITS ». Le domaine de l’ITS entame maintenant sa deuxième phase, qu’on peut caractériser par une maturité dans ses approches et par l’avènement de nouvelles possibilités technologiques qui permettent le développement des premiers produits expérimentaux. Un certain nombre de prototypes de véhicules intelligents ont été conçus, mis en oeuvre et testés sur route. La conception de ces prototypes résulte aussi bien de l’analyse critique des résultats issus directement de la recherche sous-jacente que de l’apport d’autres disciplines, parmi lesquelles la Robotique, l’Intelligence Artificielle, l’Informatique, les Télécommunications, l’Automatique, le Traitement du Signal, pour ne citer que celles-ci. Initialement, les dispositifs technologiques les plus adaptés au problème de la perception dans le cadre du problème posé (caméras infrarouges, radars, sonars, etc.) étaient dérivés d’applications militaires très coûteuses. Cependant, grâce à l’effet conjugué de l’engouement croissant pour les applications ITS et du progrès de la production industrielle, la technologie d’aujourd’hui offre des capteurs et des systèmes de traitement à des prix très compétitifs. Pour évaluer et comparer les différentes approches, ces prototypes de véhicules automatiques sont équipés d’un grand nombre de capteurs et de calculateurs. L’Europe, de son côté, finance depuis de nombreuses années des projets sur l’électronique embarquée et les véhicules intelligents. Aujourd’hui, au-delà des développements industriels potentiels pour l’aide à la conduite ou la conduite automatisée, la vocation de ces projets est clairement de fédérer les recherches et les développements des différents acteurs européens. Parmi les différents projets en cours, Carsense [Lan.01] réunit 12 partenaires depuis janvier 2000 : Les constructeurs automobiles, des équipementiers et des instituts de recherche. L’objectif de ce projet est de proposer un système d’aide à la conduite à faible vitesse (de l’ordre de 30 km/h) aussi complet que possible, adapté à des situations complexes comme la conduite en ville. Le concept clé de ce système repose sur les performances de l’ensemble des capteurs équipant le véhicule : radars, lasers, caméras, capteurs à ultrasons, etc.. . Le but est d’en extraire suffisamment d’informations pour bien évaluer l’environnement du véhicule et être capable de prendre une décision tout en respectant les contraintes temporelles imposées par ce type d’application. Deux autres projets majeurs, financés par la commission européenne ont débuté en 2001 pour une durée de trois ans : CyberCars [Par.03] lancé en août 2001 et CyberMove [Ram.04] lancé en décembre 2001. Les deux projets réunissent treize partenaires . Il convient par ailleurs de citer le projet ARCOS [Arc.03] qui a débuté au mois de janvier 2002.

Comme nous l’avons précisé au début de ce mémoire, dans le cadre de notre projet de recherche sur les véhicules intelligents et les ITS, nous nous intéressons plus particulièrement aux systèmes basés sur la vision par ordinateur. Avant toute chose, il est nécessaire de revenir de façon plus détaillée sur les motivations qui sont à la base du développement de tels dispositifs, en précisant quelles sont leurs particularités et les contraintes qui s’y appliquent. Une attention toute particulière sera consacrée aux approches les plus représentatives ou au moins les plus «applicables », au problème de l’attelage virtuel tel que nous l’avons introduit. Pour terminer, nous tenterons de tracer les grandes lignes des perspectives d’évolution des véhicules intelligents.

Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
1. CONTEXTE DE LA THÈSE
2. CADRE DE LA THÈSE
3. OBJECTIF DE LA THÈSE
4. PLAN DU MÉMOIRE
LES VEHICULES INTELLIGENTS : ETAT DE L’ART
I.1. INTRODUCTION
I.2. LA CONDUITE AUTOMATISÉE DES VÉHICULES
I.2.1. QUE FAUT-IL AMÉLIORER, LES VÉHICULES OU LES INFRASTRUCTURES ?
I.2.2. QUELLES SONT LES EXIGENCES QUE DOIT SATISFAIRE UNE APPLICATION ITS ?
I.2.3 QUEL TYPE DE CAPTEURS UTILISER ?
I.3. LA VISION DANS LE DOMAINE DES VÉHICULES INTELLIGENTS
I.4. LE SUIVI DE LA ROUTE
I.4.1. DÉTECTION DES MARQUAGES AU SOL
I.4.2. DÉTECTION DES OBSTACLES
I.5. LES TENDANCES RELATIVES A L’ÉVOLUTION DES MATÉRIELS
I.6. LES VÉHICULES PROTOTYPES
I.7. CONCLUSION
LES CAPTEURS INTELLIGENTS
II.1. INTRODUCTION
II.2. POURQUOI METTRE L’INTELLIGENCE AU SEIN DES CAPTEURS ?
II.2.1. L’ITINÉRAIRE DE L’INFORMATION
II.2.2. CE QU’ON ATTEND D’UN CAPTEUR INTELLIGENT
II.3.3. FONCTIONS ASSOCIÉES À « L’INTELLIGENCE » DES CAPTEURS
II.3.4. FONCTIONS DE L’INTELLIGENCE DANS LE TRAITEMENT DE L’INFORMATION
II.3. LES APPROCHES DE RÉALISATION DES CAPTEURS INTELLIGENTS
II.4. MODÉLISATION DU CONCEPT DU CAPTEUR INTELLIGENT
II.5. LE CAPTEUR INTELLIGENT EN TANT QU’ÉQUIPEMENT INTELLIGENT
II.6. DOMAINES D’APPLICATIONS DES CAPTEURS INTELLIGENTS
II.7. LA CONCEPTION DES CAPTEURS INTELLIGENTS
II.7.1. APPROCHE FONCTIONNELLE
II.7.1.1. LA DÉCOMPOSITION FONCTIONNELLE
II.7.1.2. LA DÉCOMPOSITION PAR FLOTS DE DONNÉES
II.7.2. APPROCHE INFORMATIONNELLE
II.7.3. APPROCHE COMPORTEMENTALE
II.7.4. APPROCHE HYBRIDE
II.7.5. APPROCHE ORIENTÉE OBJET
II.8. LE CAPTEUR INTELLIGENT DÉDIÉ À L’ATTELAGE VIRTUEL
II.8.1. BESOINS SUPPLEMENTAIRES
II.8.2. SPÉCIFICATIONS DES BESOINS DU SYSTÈME D’ATTELAGE VIRTUEL
II.8.2.1. LES CONSOMMATEURS EXTERNES
II.8.2.2. LES SERVICES QUE DOIT FOURNIR LE SYSTÈME
II.8.3. ARCHITECTURE OPÉRATINNELLE DU SYSTÈME D’ATTELAGE VIRTUEL
II.9. CONCLUSION
APPLICATION : ATTELAGE VIRTUEL
III.1. INTRODUCTION
III.2. LES CONTRAINTES ET LES EXIGENCES DE L’APPLICATION
III.2.1. AU NIVEAU DE L’APPLICATION
III.2.2. AU NIVEAU MATÉRIEL
III.3. DÉCOMPOSITION FONCTIONNELLE DU CAPTEUR STÉRÉOSCOPIQUE DÉVELOPPÉ
III.3.1. ACQUISITION
III.3.1.1. LES DISPOSITIFS D’ACQUISITION D’IMAGES
III.3.1.2. LA TAILLE DU CAPTEUR
III.3.1.3 LE MODÈLE GÉOMÉTRIQUE DE LA CAMÉRA
III.3.1.4. CHAMPS DE VISION – VOLUME DE TRAVAIL
III.3.2. LE SYSTÈME DE STÉRÉOVISION
III.3.2.1. UNE CONFIGURATION GÉOMETRIQUE PARTICULIERE
III.3.2.2. DÉSCRIPTION DU SYSTÈME DE STÉRÉOVISION MIS EN PLACE
III.3.3. LA CALIBRATION
III.3.3.1. LA CALIBRATION PHOTOGRAMÉTRIQUE
III.3.3.2 LA CALIBRATION HYBRIDE
III.3.3.3. L’AUTOCALIBRATION (SELF-CALIBRATION)
III.3.3.4 LA CALIBRATION D’UN CAPTEUR STÉRÉOSCOPIQUE
III.3.4. MISE EN ŒUVRE DE LA CALIBRATION HYBRIDE
III.3.4.1. BINARISATION DE L’IMAGE
III.3.4.2. DÉTECTION DES RECTANGLES ET EXTRACTION DES COINS DE LA MIRE
III.3.4.3. ORGANISATION DES COINS DÉTECTÉS
III.4.4.4. EVALUATION DES PERFORMANCES DE LA CALIBRATION DU SYSTÈME STÉRÉOSCOPIQUE
III.3.5. DÉTECTION DE LA PLAQUE D’IMMATRICULATION
III.3.5.1. LA SEGMENTATION STATISTIQUE
III.3.4.2. RÉSULTATS EXPERIMENTAUX
III.3.6. LECTURE DE PLAQUE D’IMMATRICULATION
III.3.6.1. SEGMENTATION DES CARACTÈRES
III.3.6.2. RECONNAISSANCE DES CARACTÈRES
III.3.6.3. EVALUATION DES PERFORMANCES DE LA PROCÉDURE DE LECTURE DE LA PLAQUE
III.3.7. L’ALGORITHME DE TRACKING
III.3.7.1. INTERET DE LA DEMARCHE
III.3.7.2. LA DÉMARCHE GLOBALE
III.3.7.3. MISE EN ŒUVRE DU FILTRE
III.3.8. EXTRACTION DES INFORMATIONS NÉCESSAIRES AU SUIVI DU VÉHICULE
III.3.8.1. LE MODE NORMAL DU FONCTIONNEMENT DU CAPTEUR STÉRÉOSCOPIQUE
III.3.5.2. LE MODE DU FONCTIONNEMENT DÉGRADÉ DU CAPTEUR STÉRÉOSCOPIQUE
III.4.CONCLUSION
CONCLUSION GÉNÉRALE

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