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Theses

Towards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data.

Résumé : Cette thèse de doctorat s’intéresse au suivi de trajectoire basé sur la perception visuelle et la localisation en milieu urbain. L'approche proposée comprend deux systèmes. Le premier concerne la perception de l'environnement. Cette tâche est effectuée en utilisant des techniques d'apprentissage profond pour extraire automatiquement les caractéristiques visuelles 2D et utiliser ces derniers pour apprendre à distinguer les différents objets dans les scénarios de conduite. Trois techniques d'apprentissage approfondi sont adoptées : la segmentation sémantique pour assigner chaque pixel d’une image à une classe, la segmentation d'instance pour identifier les instances séparées de la même classe et la classification d'image pour reconnaître davantage les étiquettes spécifiques des instances. Ici, notre système considère 15 classes d'objets et reconnaît les panneaux de signalisation. Le deuxième système fait référence au suivi de chemin numérisé. Dans un premier temps, le véhicule équipé enregistre d'abord l'itinéraire avec un système de vision stéréo et un récepteur GPS (étape d'apprentissage ou numérisation du chemin). Ensuite, le système proposé analyse hors ligne la trajectoire GPS et identifie exactement les emplacements des courbes dangereuses (brusques) et les limitation de vitesse via les données visuelles. Enfin, une fois que le véhicule est capable de se localiser lui-même durant la phase de suivi de chemin, le module de contrôle du véhicule piloté avec notre algorithme de négociation de vitesse, prend en compte les informations extraites et calcule la vitesse idéale à exécuter. Grâce aux résultats expérimentaux des deux systèmes, nous prouvons que le premier est capable de détecter et de reconnaître précisément les objets d'intérêt dans les scénarios urbains, tandis que le suivi de trajectoire réduit significativement les erreurs latérales entre le trajet appris et le trajet parcouru. Nous soutenons que la fusion des deux systèmes améliorera le suivi de chemin pour prévenir les accidents ou assurer la conduite autonome.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02160966
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Thursday, June 20, 2019 - 12:25:35 PM
Last modification on : Tuesday, October 1, 2019 - 5:08:48 PM

File

These_GAMEZ_SERNA_UTBM.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02160966, version 1

Citation

Citlalli Gamez Serna. Towards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data.. Other [cs.OH]. Université Bourgogne Franche-Comté, 2019. English. ⟨NNT : 2019UBFCA004⟩. ⟨tel-02160966⟩

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