Stéréovision embarquée sur véhicule : de l'auto-calibrage à la détection d'obstacles

摘要

La complexite croissante de l'environnement routier et le souci d'amelioration de la securite routiere expliquent un nombre important de travaux sur l'aide a la conduite. De nombreux systemes (ultrasons, laser, radar, ...) ont deja ete mis en oeuvre pour percevoir l'environnement autour d'un vehicule. Tous se heurtent a la diversite des scenes observees, que ce soit en milieu urbain ou routier. Il est donc necessaire d'exploiter des capteurs qui donnent une information riche pouvant etre analysee dans plusieurs fonctions et quelle que soit la configuration. La vision semble tout a fait adequate ; elle est d'ailleurs une source sensorielle capitale dans la prise de decision chez l'humain. Les methodes decrites dans cette these consistent donc a proposer un systeme complet et autonome de stereovision passive pour la detection d'obstacles sur un vehicule, dit intelligent, evoluant en milieu urbain ou routier. La problematique majeure relative a l'exploitation d'un banc de stereovision sur un robot ou un vehicule concerne la qualite du calibrage qui tend a varier au cours du temps. Un tel systeme n'est en effet viable que si les parametres qui decrivent la geometrie du capteur peuvent etre correctement estimes, y compris en presence de chocs et vibrations. Nous presentons donc d'abord une methode de recalibrage en ligne d'un systeme initialement calibre, consistant en une correction dynamique de ses parametres. Affranchi des problemes de calibrage, le deuxieme probleme aborde est la detection d'obstacles en milieu routier. Les methodes decrites dans ce document proposent une construction du profil longitudinal de la route afin d'en extraire un modele d'obstacle tenant compte des variations de pente et du devers et/ou roulis. Notre approche exploite les donnees 3D fournies par la stereo-vision. La derniere application concerne un systeme de perception pour l'aide au parking; nous presentons une methode generique de con struction incrementale d'un modele 3D de l'espace libre. Cette methode suppose que le deplacement du vehicule est estime avec une bonne precision. Le modele est alors analyse pour detecter et caracteriser une place de parking; le but est d'alimenter un planificateur de mouvement permettant la realisation automatique de la manoeuvre. Toutes les methodes ont ete integrees dans l'environnement RT-MAPS, et ont ete validees soit en ligne sur le demonstrateur du LAAS, soit sur des sequences d'images acquises sur des vehicules.