Adapting the Virtual Platooning Concept to Roundabout Crossing

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Enhancing Mobile Object Classification Using Geo-referenced Maps and Evidential Grids

Evidential grids have recently shown interesting properties for mobile object perception. Evidential grids are a generalisation of Bayesian occupancy grids using Dempster- Shafer theory. In particular, these grids can handle efficiently partial information. The novelty of this article is to propose a perception scheme enhanced by geo-referenced maps used as an additional source of information, which is fused with a sensor grid. The paper presents the key stages of such a data fusion process. An adaptation of conjunctive combination rule is presented to refine the analysis of the conflicting information. The method uses temporal accumulation to make the distinction between stationary and mobile objects, and applies contextual discounting for modelling information obsolescence. As a result, the method is able to better characterise the occupied cells by differentiating, for instance, moving objects, parked cars, urban infrastructure and buildings. Experiments carried out on real- world data illustrate the benefits of such an approach.Comment: 6 pp. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1207.101

LiDAR based relative pose and covariance estimation for communicating vehicles exchanging a polygonal model of their shape

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Collaborative Grid Mapping for Moving Object Tracking Evaluation

Perception of other road users is a crucial task for intelligent vehicles. Perception systems can use on-board sensors only or be in cooperation with other vehicles or with roadside units. In any case, the performance of perception systems has to be evaluated against ground-truth data, which is a particularly tedious task and requires numerous manual operations. In this article, we propose a novel semi-automatic method for pseudo ground-truth estimation. The principle consists in carrying out experiments with several vehicles equipped with LiDAR sensors and with fixed perception systems located at the roadside in order to collaboratively build reference dynamic data. The method is based on grid mapping and in particular on the elaboration of a background map that holds relevant information that remains valid during a whole dataset sequence. Data from all agents is converted in time-stamped observations grids. A data fusion method that manages uncertainties combines the background map with observations to produce dynamic reference information at each instant. Several datasets have been acquired with three experimental vehicles and a roadside unit. An evaluation of this method is finally provided in comparison to a handmade ground truth

Multi-hypothesis Map-Matching using Particle Filtering

8 pagesInternational audienceThis paper describes a new Map-Matching method relying on the use of Particle Filtering. Since this method implements a multi-hypothesis road-tracking strategy, it is able to handle ambiguous situations arising at junctions or when positioning accuracy is low. In this Bayesian framework, map-matching integrity can be monitored using normalized innovation residuals. An interesting characteristic of this method is its efficient implementation since particles are constraint to the road network; the complexity is reduced to one dimension. Experimental tests carried out with real data are finally reported to illustrate the performance of the method in comparison with a ground truth. The current real-time implementation allows map-matching at 100 Hz with confidence indicators which is relevant for many map-aided ADAS applications

Calcul de trajectoires pour la préconisation de manoeuvres automobiles sur la base d'une perception multi-capteur (application à l'évitement de collision)

Les systèmes d aide à la conduite, en général, et plus particulièrement les systèmes d aide à l évitement de collision sont de plus en plus en présents dans les véhicules car ils ont un très fort potentiel de réduction du nombre d accidents de la circulation.En effet, ces systèmes ont pour rôle d assister le conducteur, voire de se substituer à lui lorsque la situation de conduite indique un risque de collision important. Cette thèse traite du développement de ces systèmes en abordant quelques problématiques rencontrées.Afin de réagir convenablement, le système a d abord besoin d une représentation aussi fidèle que possible de l environnement du véhicule. La perception est faite au moyen de capteurs extéroceptifs qui permettent de détecter les objets et d en mesurer divers paramètres selon leur principe de mesure. La fusion des données individuelles des capteurs permet d obtenir une information globale plus juste, plus certaine et plus variée. Ce travail traite en profondeur des méthodes de suivi d objets par fusion de données multi-capteur, multimodale au niveau piste. Les approches proposées ont été évaluées puis approuvées grâce à des données de roulage réel et sur des données de conduite simulées.Il est ensuite nécessaire de faire une analyse de la scène perçue au cours du temps afin d évaluer le risque de collision encouru par le véhicule porteur du système. Cette thèse propose des méthodes de prédiction de trajectoire et de calcul de probabilité de collision, à divers horizons temporels afin de quantifier le risque de collision et d établir ainsi divers niveaux d alerte au conducteur. Un simulateur de scénarios automobiles a été utilisé pour valider la cohérence des méthodes d analyse de scène.Enfin, lorsque le risque de collision atteint un seuil jugé critique, le système doit calculer une trajectoire d évitement de collision qui sera ensuite automatiquement exécutée. Les principales approches de planification de trajectoires ont été revues et un choix a été fait et motivé en accord avec le contexte de système d aide à la conduite.Driver assistant systems in general, and specially collision avoidance systems are more and more installed in recent vehicles because of their high potential in reducing the number road accidents. Indeed, those systems are designed to assist the driver or even to take its place when the risk of collision is very important. This thesis deals with the main challenges in the development of collision avoidance systems. In order to react in a convenient way, the system must, first, build a faithful representation of the environment of the ego-vehicle. Perception is made by means of exteroceptive sensors that detect objects and measure different parameters, depending on their measurement principle. The fusion of individual sensor data allows obtaining a global knowledge that is more accurate, more certain and more varied. This research work makes a deep exploration of high level multisensor, multimodal, multitarget tracking methods. The proposed approaches are evaluated and validated on real driving data and also on simulated scenarios. Then, the observed scene is continuously analyzed in order to evaluate the risk of collision on the ego-vehicle. The thesis proposes methods of vehicle trajectory prediction and methods to calculate the probability of collision at different prediction times. This allows defining different levels of alert to the driver. an automotive scenarion simulator is used to test and validate the proposed scene analysis approaches. Finally, when the risk of collision reaches a defined critical value, the system must compute a collision avoidance trajectory that will be automatically followed. The main approaches of trajectory planning have been revisited et one has chosen according to the context of driver assistant system.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Filtrage ensembliste multi-hypothèse sur des données intervalles : Application à la localisation

Le filtrage particulaire est une méthode utilisée pour l'estimation d'état des systèmes dynamiques. L'un des inconvénients majeurs de ce type de filtrage est la nécessité d'utiliser un grand nombre de particules pour explorer les régions de forte vraisemblance et éviter ainsi une divergence éventuelle du filtre. Dans cet article, nous proposons un algorithme hybride basé simultanément sur le filtrage particulaire et l'analyse par intervalles. La méthode proposée permet de réduire significativement le nombre de particules par rapport au filtrage particulaire classique et de répondre ainsi aux applications temps réel. Des résultats sur un problème de localisation d'un mobile montrent l'utilité et l'efficacité de la méthode proposée

Grilles de perception évidentielles pour la navigation robotique en milieu urbain

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur le problème de la perception de l environnement en milieu urbain, complexe et dynamique et ce en présence de mesures extéroceptives bruitées et incomplètes obtenues à partir decapteurs embarqués. Le problème est formalisé sous l angle de la fusion de données capteurs à l aide d une représentation spatiale de l environnement. Ces travaux ont été réalisés pour la navigation autonome de véhicules intelligents dans le cadre du projet national ANR CityVIP. Après avoir considéré les principaux formalismes de modélisation de l incertitude, un système de fusion de grilles spatio-référencées gérant l incertitude avec des fonctions de croyances est étudié. Ce système est notamment capable de fusionner les mesures d un lidar multi-nappes et multi-échos, obtenues à différents instants pour construire une carte locale dynamique sous la forme discrète d une grille d occupation évidentielle.Le principal avantage des fonctions de croyance est de représenter de manière explicite l ignorance et ne nécessite donc pas d introduire d information à priori non fondée. De plus, ce formalisme permet d utiliser facilement l information conflictuelle pour déterminer la dynamique de la scène comme par exemple les cellules en mouvement. Le formalisme de grilles d occupation évidentielles est présenté en détails et un modèle de capteur lidar multi-nappes et multi-echos est ensuite proposé. Deux approches de fusion séquentielle multi-grilles sont étudiées selon les paradigmes halocentréet égo-centré. Enfin, l implémentation et les tests expérimentaux des approches sont décrits et l injection d informations géographiques connues a priori est étudiée. La plupart des travaux présentés ont été implémentés en temps réel sur un véhicule du laboratoire et de nombreux tests en conditions réelles ont été réalisés avec une interface d analyse de résultat utilisant une rétro-projection dans une image grand angle. Les résultats ont été présentés dans 5 conférences internationales [Moras et al., 2010, Moras et al., 2011a, Moras et al., 2011b, Moras et al., 2012, Kurdej et al., 2012] etle système expérimental a servi à la réalisation de démonstrations officielles dans le cadre du projet CityVIP à Paris et lors de la conférence IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2011 en Allemagne.The research presented in this thesis focuses on the problem of the perception of the urban environment which is complex and dynamic in the presence of noisy and incomplete exteroceptive measurements obtained from on-board sensors. The problem is formalized in terms of sensor data fusion with a spatial representation of the environment. This work has been carried out for the autonomous navigation of intelligent vehicles within the national project ANR CityVIP. After having considered various formalisms to represent uncertainty, a fusion of spatio-referenced grids managing uncertainty with belief functions is studied. This system is capable of merging multi-layers and multi-echoes lidar measurements, obtainedat different time indexes to build a dynamic local map as a discrete evidential occupancy grid. The main advantages of belief functions are, firstly, to represent explicitly ignorance, which reduces the assumptions and therefore avoid introducing wrong a priori information and, secondly, to easily use conflicting information to determine the dynamics of the scene such as movements of the cells. The formalism of evidential occupancy grids is then presented in details and two multi-layers and multi-echos lidar sensor models are proposed. The propagation of the information through geometrical transformations is formalized in a similar way of image transformation framework. Then, the implementation of the approach is described and the injection of prior geographic information is finally investigated. Most of the works presented have been implemented in real time on a vehicle and many tests in real conditions have been realized. The results of these researches were presented through five international conferences [Moras et al., 2010, Moras et al., 2011a, Moras et al., 2011b, Moras et al., 2012], [Kurdej et al., 2012] and the experimental vehicle was presented at the official demonstration project CityVIP in Paris and at the IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2011, in Germany.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Matching Raw GPS Measurements on a Navigable Map Without Computing a Global Position

International audienceMap-matching means determining the location of a mobile with respect to a road network description stored in a digital map. This problem is usually addressed using GPS-like fixes. Unfortunately, there are many situations in urban areas where few satellites are visible because of outages due to tall buildings. In this paper, map-matching is solved using raw GPS measurements (pseudoranges and Doppler measurements), avoiding the necessity to compute a global position. The problem is formalized in a general Bayesian framework in order to handle noise, which is able to perform multi-hypothesis map-matching when there is not enough information to make unambiguous decisions. This tightly-coupled GPS-Map fusion has to cope simultaneously with identifying the road and estimating the mobile's position on that road. A marginalized particle filter is proposed for solving this hybrid estimation problem efficiently. Real experimental results are reported to show that this approach can be initialized with fewer than four satellites. It is also able to track the location with two satellites only, once the road selection has been solved

Contribution à la localisation dynamique d'automobiles.<br />Application à l'aide à la conduite.

Le manuscrit est organisé autour de 4 chapitres scientifiques et techniques. Le premier porte sur la radiolocalisation. Il en dresse un état de l'art en décrivant les mesures et le fonctionnement de systèmes de radiolocalisation sur la base des exemples du LORAN C et du GPS. Ces principes serviront aux modélisations du chapitre 4. Les amers utilisés par les systèmes de localisation ont été souvent peu considérés. Depuis quelques années et suite au progrès des techniques de cartographie et localisation simultanées, ils sont au centre des préoccupations de chercheurs. Ainsi dans le chapitre 3, je présente quelques types d'amers en cherchant à faire le lien avec l'information géographique et les bases de données navigables utiles pour leur gestion. Le chapitre 4 pose le problème de la localisation dynamique comme un problème d'observation d'état et décrit les différentes méthodologies que j'ai étudiées.C'est le chapitre le plus méthodologique dans lequel je présente le plus de résultats. Enfin, le chapitre 5 présente l'application de mes travaux à l'aide à la conduite automobile.Le document se terminera par une synthèse de mes contributions scientifiques et dressera des perspectives de recherche