Evidential perception grids for robotics navigation in urban environment
Grilles de perception évidentielles pour la navigation robotique en milieu urbain
Résumé
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.
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.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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