Perception pour véhicule urbain sans conducteur: conception et implémentation

Perception for driverless vehicles

• Auteur / Autrice : Rodrigo Benenson
• Direction : Christian Laurgier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, temps réel, robotique et automatique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Paris, ENMP

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots -- Systèmes de commande

Villes

Sécurité routière

Systèmes de transport intelligent

Résumé

Le développement de véhicules sans conducteur capables de se déplacer sur des routes urbaines pourrait offrir des avantages importants dans la réduction des accidents, le confort et la réduction des coûts des déplacements. Dans ce document, nous discutons la manière de créer un système de perception permettant à un robot de conduire sur des routes sans devoir adapter l'infrastructure, sans avoir besoin de visites précédentes, et en prenant en compte la présence de piétons et d'autres voitures. Nous affirmons que le processus de perception est spécifique à l'application visée et que, par nature, il doit être capable de gérer les incertitudes dans la connaissance du monde. Nous analysons le problème de perception pour une conduite sûre dans les environnements urbains et proposons une solution où le processus de perception est formulé comme un processus d'optimisation. Nous pensons aussi que le processus de perception pourrait bénéficier de la collaboration entre véhicules à proximité. Nous examinons ce problème et proposons une solution adaptée aux contraintes rencontrés dans les zones urbaines. Ici la question centrale est formulée comme un problème d'association de données. La conception théorique du nouveau système de perception est validé par des expérimentations à pleine échelle sur notre véhicule électrique automatisé, le Cycab.

The development of driverless vehicles capable of moving on urban roads could pro- vide important benefits in accidents reductions, life comfort and costs reductions. In this document we discuss how to create a perception system allowing robots to drive on roads, without the need to adapt the infrastructure, without requiring previous visits, and considering possible the presence of pedestrians and cars. We argue that the perception process is application specific and by nature needs to be able to deal with uncertainties in the knowledge of the world. We analyse the particular problem of perception for safe driving in the urban environments and propose a novel solution where the perception process is essentially seen as an optimization process. Also we propose that the perception process could benefit from collaboration between nearby vehicles. We examine this problem and provide a solution adapted to the con- straints encountered in the urban scenario. Here the core issue is formulated as a data association problem. Both the new perception and collaboration mechanism were integrated into a full- fledged driverless vehicle system. The results are supported by real world full scale experiments on our automated electric vehicles, the Cycabs.