Détection, suivi et géo-localisation d'obstacles à l'aide d'un modèle 3D géo-référencé, une caméra et un GPS : validation avec un lidar
Résumé
Le développement des véhicules urbains autonomes ainsi que des systèmes d'aide à la conduite pour les véhicules non-autonomes impose au véhicule intelligent de remplir plusieurs tâches : la localisation du véhicule, la détection des obstacles, la planification de trajectoire, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne ... Dans cet article, nous nous focalisons sur la détection et la géo-localisation d'obstacles. L'approche proposée exploite un modèle 3D géo-référencé et texturé de l'environnement d'évolution du véhicule. Afin de manipuler la base de données du modèle 3D, un système d'information géographique 3D (SIG-3D) a été développé. Le principe de la méthode pour détecter les obstacles de la scène est de comparer deux images : l'" image réelle " acquise par une caméra embarquée et l'" image virtuelle " fournie par le SIG-3D. Afin de se localiser dans le modèle 3D, l'estimation de la pose donnée par un GPS RTK centimétrique est utilisée. La méthode développée permet également de calculer la distance entre le véhicule et les obstacles détectés ainsi que la géo-position des obstacles à l'aide de l'information de profondeur produite par le SIG-3D. Des résultats expérimentaux obtenus avec des données réelles sont présentés. Afin de valider le calcul de la distance entre le véhicule et l'obstacle, les résultats sont comparés avec la distance délivrée par un télémètre laser.