UMR CNRS 7253 : Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes
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Gestion des incertitudes pour la perception en environnement dynamique

Cette problématique concerne principalement la gestion des imprécisions et des incertitudes lors du traitement des données dans un système de perception embarqué. La difficulté vient du fait que les sources d’informations se déplacent, observent une scène en mouvement et ne sont pas toujours synchronisées. Nous avons travaillé sur la modélisation, la propagation et la mise à jour des incertitudes en utilisant le formalisme des fonctions de croyance. Ces travaux ont permis de développer un module de fusion de données au niveau « objet », qui combine les informations issues de capteurs asynchrones. Nous avons porté une attention particulière à la mise à jour des coefficients de confiance sur les objets détectés et suivis dans le temps en fonction des sources d’information (traitements lidar, vision mono ou stéréo) et des algorithmes de détection et/ou de reconnaissance. L’utilisation des fonctions de croyance a permis de propager les incertitudes et de prendre en compte la dépendance entre les traitements. Une application à la détection de piéton embarquée dans un véhicule a été intégrée sur la plate forme PACPUS et a fait l’objet de nombreuses démonstrations.

En collaboration avec les domaines DI et RO, nous menons une étude, au sein du laboratoire, sur les techniques de fusion de données dans les applications de réseau de véhicules (VANET). Les réseaux de véhicules présentent des particularités intéressantes : les sources d’information sont mobiles, réparties dans un réseau routier et ne sont pas indépendantes entre elles. Nous avons étudié et défini des opérateurs de fusion de données échangées dans un tel réseau.


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