Multiple sensor fusion for detection, classification and tracking of moving objects in driving environments

Les systèmes avancés d'assistance au conducteur (ADAS) aident les conducteurs à effectuer des tâches de conduite complexes et à éviter ou atténuer les situations dangereuses. Le véhicule détecte le monde extérieur au moyen de capteurs, et ensuite construit et met à jour un modèle interne de la configuration de l'environnement. La perception de véhicule consiste à établir des relations spatiales et temporelles entre le véhicule et les obstacles statiques et mobiles dans l'environnement. Cette perception se compose de deux tâches principales : la localisation et cartographie simultanées (SLAM) traite de la modélisation de pièces statiques; et la détection et le suivi d'objets en mouvement (DATMO) est responsable de la modélisation des pièces mobiles dans l'environnement. Afin de réaliser un bon raisonnement et contrôle, le système doit modéliser correctement l'environnement. La détection précise et la classification des objets en mouvement est un aspect essentiel d'un système de suivi d'objets. Classification des objets en mouvement est nécessaire pour déterminer le comportement possible des objets entourant le véhicule, et il est généralement réalisée au niveau de suivi des objets. La connaissance de la classe d'objets en mouvement au niveau de la détection peut aider à améliorer leur suivi. La plupart des solutions de perception actuels considèrent informations de classification seulement comme information additional pour la sortie final de la perception. Aussi, la gestion de l'information incomplète est une exigence importante pour les systèmes de perception. Une information incomplète peut être originaire de raisons liées à la détection, tels que les problèmes d calibrage et les dysfonctionnements des capteurs; ou des perturbations de la scène, comme des occlusions, des problèmes de météo et objet déplacement. Les principales contributions de cette thèse se concentrent sur ​​la scène DATMO. Précisément, nous pensons que l'inclusion de la classe de l'objet comme un élément clé de la représentation de l'objet et la gestion de l'incertitude de plusieurs capteurs de détections, peut améliorer les résultats de la tâche de perception. Par conséquent, nous abordons les problèmes de l'association de données, la fusion de capteurs, la classification et le suivi à différents niveaux au sein de la phase de DATMO. Même si nous nous concentrons sur un ensemble de trois capteurs principaux: radar, lidar, et la caméra, nous proposons une architecture modifiables pour i