Road detection and vehicles tracking by vision for ACC

This article deals with a process designed first to extract the lane of vehicle by on-board monocular vision. This detection process is based upon a recursive updating of a statistical model of the lane obtained by a training phase. Once the lane has been located, a reconstruction algorithm computes the vehicle location on its lane and the 3D shape of the road. Thereafter, we are focus at the detection, location and tracking of front vehicles equipped with specific visual markers in order to achieve an accurate determination of the location and speed of these vehicles. Merging these various informations allows to point out the most dangerous obstacle. Each of these three processes is detailed significant examples are provide.Cet article présente, dans un premier temps, un procédé permettant de détecter la voie de circulation d'un véhicule par vision monoculaire embarquée. Ce processus de détection est basé sur une mise à jour récursive d'un modèle statistique de la voie obtenu par une phase d'apprentissage. Après avoir localisé la voie, un algorithme de reconstruction détermine la position du véhicule dans sa voie de circulation et le profil 3D de la route. Par la suite, nous nous intéressons à la détection, la localisation et surtout le suivi des véhicules situés à l'avant et équipés de marques visuelles afin de déterminer avec précision la position et la vitesse relative de ces véhicules. La combinaison de ces différentes informations permet de déterminer le véhicule le plus dangereux. La description détaillée de chacune des étapes de notre algorithme est suivie d'exemples significatifs

Towards an embedded Visuo-Inertial Smart Sensor

Abstract. In neurological system of primates, changes in posture are detected by the central nervous system through a vestibular process. This process, located in inner ear, coordinates several system outputs to maintain stable balance, visual gaze, and autonomic control in response to changes in posture. Consequently the vestibular data is merged to other sensing data like touch, vision,.... The visuo-inertial merging is crucial for several tasks like navigation, depth estimation, stabilization. This paper proposes a ”primate-inspired ” sensing hardware, based on a CMOS imaging and an artificial vestibular system. The whole sensor can be considered like a smart embedded sensor where one of the most original aspect of this approach is the use of a System On Chip implemented in a FPGA to manage the whole system. The sensing device is designed around a 4 Millions pixels CMOS imager and the artificial vestibular set is composed by 3 linear accelerometers and 3 gyroscopes. With its structure, the system proposes a high degree of versatility and allows the implementation of parallel image and inertial processing algorithms. In order to illustrate the proposed approach, we consider a depth estimation with Kalman filtering implementation

Location and relative speed estimation of vehicles by monocular vision

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Une Stratégie de Commande Globale pour le Convoi de Véhicules Urbains basée sur des Lois de Commande Découplées Non-Linéaires

National audiencePour résoudre les problèmes liés au trafic important dans les métropoles, de nouvelles alternatives , appelés "Urban Transportation Systems", voient le jour. Celles-ci sont basées sur des véhiculeś electriques en libre accès. Une fonctionnalité nécessaire de ces systèmes est leur capacitéà se déplacer en convoi. Dans ce papier, est présenté le convoi de ces véhicules automatisés, s'appuyant sur des capteurs RTK-GPS et une communication inter-véhicules. La commande développée est basée sur une stratégie de commande globale ; en fait, l'état du convoi est pris en compte. En fait, le com-portement du convoi estétudiéà travers lesétats du leader et du véhicule situé immédiatement devant. La distance inter-véhicules est prise comme la distance curviligne le long d'une trajectoire de référence. Se basant sur la théorie de commande non-linéaire, les contrôles latéral et longitudinal sont traités indépendamment. Afin de prodiguer un confort aux passagers, des fonctions de supervision sont greffées au système de contrôle. Puis, des expérimentations, portées sur véhicules réelles, et des simulations de longs convois sont présentées

A Real Time Car Tracker

This paper details a vehicle detection and localization algorithm from a single perspective view. A video camera, embedded in a car, provides a grey scale image of a lead car. This lead vehicle is equipped with three visual marks to make easier low and high level processes. The algorithm is designed for real time implementation. It is conceived from a direct 3D localization method coupled with a tracking method based on a rigidity criteria of the trajectories of N points. The processes are implemented on a specialized hardware architecture to satisfy real time constraints. Keywords : computer vision, real time implementation, car tracking.

A global control strategy for urban vehicles platooning relying on nonlinear decoupling laws

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Design of a Hybrid Visuo-Inertial Smart Sensor

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Road detection and vehicles tracking by vision for an on-board ACC system in the VELAC vehicle

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Road Curb Detection using Traversable Ground Segmentation: Application to Autonomous Shuttle Vehicle Navigation

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