Reconstruction tridimensionnelle de la géométrie de la route par stéréovision

Three dimensional reconstruction of the road geometry by stereovision

• Auteur / Autrice : Nabil Benmansour
• Direction : Didier Aubert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Paris 6

Mots clés

Mots clés contrôlés

Stéréoscopes

Modélisation tridimensionnelle

Conduite automobile

Résumé

Au cours du vingtième siècle, la voiture est progressivement devenue un moyen de transport indispensable au quotidien. Sa généralisation a été telle que le parc automobile français compte désormais plus de 26 millions de véhicules. Mais celle-ci a entraîné un véritable problème de santé publique et un coût économique important dû au nombre d'accidents de la route. Les statistiques nous ont montré que plus de 95% des accidents de la route sont dus à un facteur humain, cas pour lesquels une assistance à la conduite, qui permet d'anticiper les dangers de la route, aurait pu s'avérer utile. C'est pour cette raison que l'industrie automobile développe des systèmes d'assistance à la conduite (ADAS : Advanced Driver Assistance Systems) afin d'avertir le conducteur à temps pour qu'il puisse prendre la bonne décision. La connaissance du profil et des attributs de la route jouent un rôle primordial dans le développement des ADAS. Ceci est notamment le cas pour les applications d'alerte et d'aide au maintien de voie. Les résultats des travaux de perception en monovision permettent une localisation relative du véhicule par rapport à la route. Cependant, ils ne permettent pas d'estimer avec précision et sans ambiguïtés certains attributs de la route tels que la courbure verticale ou le dévers. Pour surmonter cette difficulté, nous proposons dans cette thèse une approche, fondée sur la stéréovision, qui permet la localisation du véhicule sur sa voie de circulation et la reconstruction 3D de la géométrie de la route (courbure horizontale, courbure verticale et dévers). L'approche développée consiste en l'utilisation d'un capteur stéréoscopique avec des techniques de traitement d'images. Cette approche nous a permis de reconstruire la géométrie tridimensionnelle de la chaussée devant le véhicule et de localiser ce dernier sur sa voie de circulation. L'innovation principale de cette approche consiste à guider l'appariement stéréoscopique par un modèle statistique de la voie de circulation, ce qui lui confère certains avantages par rapport aux autres approches développées dans la littérature : vitesse et robustesse de la mise en correspondance stéréoscopique notamment.