Environment Perception for Driver Assistance Systems Using Hierarchical Occupancy Grids

Die Zahl der im Straßenverkehr Verunglückten in Deutschland ist rückläufig. Die Fahrzeughersteller tragen ihren Teil zur Sicherheit im Straßenverkehr bei, indem sie Fahrern immer komplexere Fahrerassistenz- und Sicherheitssysteme anbieten, um sicher und entspannt ans Ziel zu kommen. Für moderne Fahrerassistenzsysteme ist eine zuverlässige und umfassende Umgebungserfassung unerlässlich. Um möglichst viele unterschiedliche Systeme mit einer gemeinsamen Umgebungserfassung bedienen zu können, ist es notwendig, dass diese eine möglichst sensorunabhängige, anwendungsübergreifende, konsistente und umfassende Repräsentation der Umgebung liefert. Belegungskarten ermöglichen die Analyse von Freiraum, die Fahrbahnverlaufsschätzung, die Detektion bewegter Objekte und die Selbstlokalisierung. In dieser Arbeit wird daher eine dreidimensionale Belegungskarte zur Umgebungsmodellierung für Fahrerassistenzsysteme eingesetzt. Um den effizienten Einsatz von dreidimensionalen Karten zu ermöglichen wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem sich der Detaillierungsgrad der Umgebungsmodellierung dynamisch und anwendungsgesteuert anpassen lässt. Um die Umgebungserfassung zu vervollständigen wird sowohl die rasterbasierte Selbstlokalisierung in zwei und drei Dimensionen als auch die Detektion und Verfolgung bewegter Objekte behandelt. Als weitere Anwendungen für die vorgeschlagene Umgebungsrepräsentation werden eine Laserscanner-basierte Höhenschätzung für Brücken und eine Parklückendetektion und -vermessung beschrieben und evaluiert.The number of casualties from road traffic is decreasing in Germany. Vehicle manufacturers contribute to safety by providing drivers with more and more complex driver assistance and safety systems, making driving safer and more relaxing. A reliable and comprehensive environment perception is essential for modern driver assistance systems. To support as many different applications as possible with a single environment representation, a sensor-independent and application-independent consistent environment representation must be applied. Occupancy grids enable free space analysis, road course estimation, detection of moving objects and self-localization among other things. Therefore, this thesis uses a three-dimensional occupancy grid to model the environment for driver assistance systems. To allow for an efficient application of three-dimensional occupancy grids, a dynamic method to control the occupancy grid detail level is proposed. The desired resolution is controlled by the applications. To complete the environment perception, a grid-based simultaneous self-localization and mapping approach for two and three dimensions as well as the detection and tracking of moving objects are described and evaluated. In addition, exemplary applications for the proposed environment representation are characterized and analyzed: lidar-based height estimation for bridges and parking spot detection and measuring

Localisation précise et fiable de véhicules par approche multisensorielle

Vehicle localization is a crucial step in the development of smart vehicles. The research in this domain has been growing in recent years. Generally, the effort is focused on the localization accuracy, we present here a localization method on existing map where the objective is to estimate the robot position not only with accuracy but also with confidence. To achieve this , the algorithm developed has two main steps : one, selection and perception of the most relevant informations and two, position estimation and confidence update. This last step also allows to detect and eliminate the previous errors. Environment perception is well achieved, thanks to different sensors associated with specific detectors. Humans use different senses, shifting automatically in order to localize themselves depending on the situation of the environment, for e.g if there is enough illumination we depend on eyes, else the ear or the touch otherwise. We have developed a similar approach for the robot that takes into account the specific environmental constraints and actual position estimation to select at each instant the most relevant set of sensor, landmark and detector. The perception step, led by a top-down process, can use already known informations allowing a focus on the searched landmark and an improvement of the detection and data associations steps. This top-down approach is well implemented, thanks to a Bayesian network. Bayesian network allows to model the interactions between the different probable events with management of the uncertainty. With this network, it is very easy to take into account those different events. Moreover, a Bayesian network has a great flexibility to take into consideration additional events that can cause false detections (like sensor failure, meteorological conditions and others). The environment data is obtained with a Georeferenced map (from GIS). With the already available maps on the internet, allows to exploit an already existing information. The use of a Georeferenced map facilitates the communication of informations between a vehicle and several other vehicles or with an element of the infrastructure, that can be very useful for multi vehicle coordination, for example. The results shows that the developed approach is very accurate and reliable for localization, whether static or dynamic, and can be applied for autonomous driving. Moreover, new sensors can be added at ease.La localisation d’un véhicule est une étape cruciale dans le développement des véhicules intelligents. Les recherches sur ce sujet ont connu un grand essor ces dernières années. L’accent est souvent porté sur la précision de la localisation, nous présentons ici une méthode de localisation sur carte existante dont l’objectif est d’estimer la position du robot non seulement de façon précise mais également de manière fiable. Pour ce faire, l’algorithme développé se présente en deux étapes principales : une étape de sélection et de perception des informations les plus pertinentes et une étape de mise à jour de la position estimée et de la fiabilité, cette dernière étape permet également de détecter et réparer ou éliminer les précédentes erreurs. La perception de l’environnement est réalisée à travers différents capteurs associés à des détecteurs spécifiques. L’humain utilise aussi différents capteurs pour se localiser et va intuitivement sélectionner le plus performant, s’il fait jour il utilisera ses yeux, sinon son oreille ou le toucher. Nous avons développé une approche similaire pour le robot qui tient compte des contraintes environnementales et de l’estimation actuelle pour sélectionner à chaque instant l’ensemble capteur, indice de la scène et détecteur le plus pertinent. La phase de perception, étant pilotée par un processus Top-Down, peut bénéficier d’informations déjà connues permettant ainsi de se focaliser sur l’indice recherché et d’améliorer les phases de détection et d’associations de données. Cette approche Top-Down s’appuie sur un réseau bayésien. Ce dernier permet de modéliser les interactions entre les différents événements qui se produisent en gérant l’incertitude. Il permet une prise en compte facile des différents événements. Par ailleurs le réseau bayésien présente une grande flexibilité pour l’ajout d’événements supplémentaires pouvant engendrer des non-détections (tels que dysfonctionnement de capteurs, conditions météorologiques, etc.). Les données de l’environnement sont rendues disponibles grâce à une carte géoréférencée préalablement fournie. Avec le développement de cartes disponibles facilement sur internet, cette façon de faire permet d’exploiter au mieux l’information déjà fournie. L’utilisation d’une carte géoréférencée permet d’avoir un référentiel commun entre tous les véhicules ou éléments de l’infrastructure facilitant ainsi l’échange d’informations et ouvrant du coup la possibilité d’interaction simplifiées dans le cas de flottes par exemple. Les résultats montrent que l’approche développée est pertinente pour une localisation précise et fiable aussi bien statique que dynamique. L’ajout de nouveaux capteurs se fait naturellement et sans nécessiter d’heuristique particulière. La localisation obtenue est suffisamment précise et fiable pour permettre des applications de conduite autonome utilisant, entre autres, cet algorithme