Estimation du contexte par vision embarquée et schémas de commande pour l'automobile

Les systèmes dotés d autonomie doivent continument évaluer leur environnement, via des capteurs embarqués, afin de prendre des décisions pertinentes au regard de leur mission, mais aussi de l endosystème et de l exosystème. Dans le cas de véhicules dits intelligents , l attention quant au contexte environnant se porte principalement d une part sur des objets parfaitement normalisés, comme la signalisation routière verticale ou horizontale, et d autre part sur des objets difficilement modélisables de par leur nombre et leur variété (piétons, cyclistes, autres véhicules, animaux, ballons, obstacles quelconques sur la chaussée, etc ). La décision a contrario offre un cadre formel, adapté à ce problème de détection d objets variables, car modélisant le bruit plutôt qu énumérant les objets à détecter. La contribution principale de cette thèse est d adapter des mesures probabilistes de type NFA (Nombre de Fausses Alarmes) au problème de la détection d objets soit ayant un mouvement propre, soit saillants par rapport au plan de la route. Un point fort des algorithmes développés est qu ils s affranchissent de tout seuil de détection. Une première mesure NFA permet d identifier le sous-domaine de l'image (pixels non nécessairement connexes) dont les valeurs de niveau de gris sont les plus étonnantes, sous hypothèse de bruit gaussien (modèle naïf). Une seconde mesure NFA permet ensuite d identifier le sous-ensemble des fenêtres de significativité maximale, sous hypothèse de loi binômiale (modèle naïf). Nous montrons que ces mesures NFA peuvent également servir de critères d optimisation de paramètres, qu il s agisse du mouvement 6D de la caméra embarquée, ou d un seuil de binarisation sur les niveaux de gris. Enfin, nous montrons que les algorithmes proposés sont génériques au sens où ils s appliquent à différents types d images en entrée, radiométriques ou de disparité.A l opposé de l approche a contrario, les modèles markoviens permettent d injecter des connaissances a priori sur les objets recherchés. Nous les exploitons dans le cas de la classification de marquages routiers.A partir de l estimation du contexte (signalisation, détection d objets inconnus ), la partie commande comporte premièrement une spécification des trajectoires possibles et deuxièmement des lois en boucle fermée assurant le suivi de la trajectoire sélectionnée. Les diverses trajectoires possibles sont regroupées en un faisceau, soit un ensemble de fonctions du temps où divers paramètres permettent de régler les invariants géométriques locaux (pente, courbure). Ces paramètres seront globalement fonction du contexte extérieur au véhicule (présence de vulnérables, d'obstacles fixes, de limitations de vitesse, etc.) et permettent de déterminer l'élément du faisceau choisi. Le suivi de la trajectoire choisie s'effectue alors en utilisant des techniques de type platitude différentielle, qui s'avèrent particulièrement bien adaptées aux problèmes de suivi de trajectoire. Un système différentiellement plat est en effet entièrement paramétré par ses sorties plates et leurs dérivées. Une autre propriété caractéristique de ce type de systèmes est d'être linéarisable de manière exacte (et donc globale) par bouclage dynamique endogène et transformation de coordonnées. Le suivi stabilisant est alors trivialement obtenu sur le système linéarisé.To take relevant decisions, autonomous systems have to continuously estimate their environment via embedded sensors. In the case of 'intelligent' vehicles, the estimation of the context focuses both on objects perfectly known such as road signs (vertical or horizontal), and on objects unknown or difficult to describe due to their number and variety (pedestrians, cyclists, other vehicles, animals, any obstacles on the road, etc.). Now, the a contrario modelling provides a formal framework adapted to the problem of detection of variable objects, by modeling the noise rather than the objects to detect. Our main contribution in this PhD work was to adapt the probabilistic NFA (Number of False Alarms) measurements to the problem of detection of objects simply defined either as having an own motion, or salient to the road plane. A highlight of the proposed algorithms is that they are free from any detection parameter, in particular threshold. A first NFA criterion allows the identification of the sub-domain of the image (not necessarily connected pixels) whose gray level values are the most amazing under Gaussian noise assumption (naive model). A second NFA criterion allows then identifying the subset of maximum significant windows under binomial hypothesis (naive model). We prove that these measurements (NFA) can also be used for the estimation of intrinsec parameters, for instance either the 6D movement of the onboard camera, or a binarisation threshold. Finally, we prove that the proposed algorithms are generic and can be applied to different kinds of input images, for instance either radiometric images or disparity maps. Conversely to the a contrario approach, the Markov models allow to inject a priori knowledge about the objects sought. We use it in the case of the road marking classification. From the context estimation (road signs, detected objects), the control part includes firstly a specification of the possible trajectories and secondly the laws to achieve the selected path. The possible trajectories are grouped into a bundle, and various parameters are used to set the local geometric invariants (slope, curvature). These parameters depend on the vehicle context (presence of vulnerables, fixed obstacles, speed limits, etc ... ), and allows determining the selected the trajectory from the bundle. Differentially flat system is indeed fully parameterized by its flat outputs and their derivatives. Another feature of this kind of systems is to be accurately linearized by endogenous dynamics feed-back and coordinate transformation. Tracking stabilizer is then trivially obtained from the linearized system.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Apports de l'ultra large bande et de la diversité de polarisation du radar de sol pour l'auscultation des ouvrages du génie civil

The Ground Penetrating Radar technique (GPR) is now widely used as a non destructive probing and imaging tool in several civil engineering applications mainly concerning inspection of construction materials and structures, mapping of underground utilities and voids, characterization of sub-structures, foundations and soil and estimation of sub-surface volumetric moisture content. GPR belongs to a continuously evolving field due to electronic integration, high-performance computing, and advanced signal processing. The promotion of this technology relies on the development of new system configurations and data processing tools for the interpretation of sub-surface images. In this context, the work presents first the dual polarization UWB ground coupled GPR system which has been developed recently. Then, the data processing has focalized on the development of analysis tools to transform the raw images in a more user-readable image in order to improve the GPR data interpretation especially within the scope of detection of urban pipes and soil characterization. The processing means used concern clutter removal in the pre-processing step using adaptations and extensions of the PCA and ICA algorithms. Moreover, a template matching image processing technique is presented to help the detection of hyperbola within GPR raw B-scan images. The dual polarization is finally shown to bring additional information and to improve the detection of buried dielectric objects or medium discontinuities. The performances of our analysis approaches are illustrated using synthetic data (3D FDTD simulations) and field-measurement data in controlled environments. Different polarization configurations and dielectric characteristics of objects have been considered. The potential for target discrimination has been quantified using statistical criteria such as ROCLa technique de Georadar (GPR) est actuellement largement utilisée comme une technique non-destructive de sondage et d'imagerie dans plusieurs applications du génie civil qui concernent principalement: l'inspection des structures et des matériaux de construction, la cartographie des réseaux enterrés et des cavités, la caractérisation des fondations souterraines et du sol ainsi que l'estimation de la teneur en eau volumique du sous-sol. Le radar GPR est une technique en continuelle évolution en raison de l'intégration toujours plus poussée des équipements électroniques, des performances des calculateurs numériques, et des traitements du signal avancés. La promotion de cette technologie repose sur le développement de nouvelles configurations de systèmes et d'outils de traitement des données en vue de l'interprétation des images du sous-sol. Dans ce contexte, les travaux de cette thèse présentent tout d'abord le système GPR ULB (Ultra large bande) à double polarisation couplé au sol, lequel a été développé récemment au laboratoire. Par la suite, les traitement des données ont été focalisés sur le développement d'outils d'analyse en vue d'obtenir à partir des images brutes des images plus facilement lisibles par l'utilisateur afin d'améliorer l'interprétation des données GPR, en particulier dans le cadre de la détection de canalisations urbaines et la caractérisation des sols. Les moyens de traitement utilisés concernent l'élimination du clutter au cours d'une étape de prétraitement en utilisant des adaptations et des extensions des algorithmes fondés sur les techniques PCA et ICA. De plus, une technique de traitement d'image ‘'template matching” a été proposée pour faciliter la détection d'hyperbole dans une image Bscan de GPR. La diversité de polarisation est enfin abordée, dans le but de fournir des informations supplémentaires pour la détection d'objets diélectriques et des discontinuités du sous-sol. Les performances de nos outils d'analyse sont évaluées sur de données synthétiques (simulations 3D FDTD) et des données de mesures obtenues dans des environnements contrôlés. Pour cela, nous avons considéré différentes configurations de polarisation et des objets à caractéristiques diélectriques variées. Le potentiel de discrimination des cibles a été quantifié en utilisant le critère statistique fondé sur les courbes RO