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The objective of the work carried out during this thesis is the evaluation of the comfortimprovement by the redesign of the suspension control law, in particular that of AMCOVAR orAMVAR+ (continuously variable dampers), implemented on the vehicles of the PSA Group andresulting today from a strategy called SkyHook. Given the complexity of the vehicle system, ahierarchical approach, mainly composed of four levels (Supervisor, Global Control, Distributionand Local Control), is implemented at the Global Chassis Control (GCC) level. It is within thisframework that the Global Control of Suspension (GCS) will be developed; L’objectif de travaux menés au cours de cette thèse est l’évaluation de l’amélioration duconfort par la remise à plat de la loi de commande de la suspension, notamment celle des AMCOVARou AMVAR+ (AMortisseurs COntinûment VARibales), implantée sur les véhicules duGroupe PSA et issue aujourd’hui d’une stratégie dite SkyHook. Compte tenu de la complexitédu système véhicule, une approche hiérarchisée, composée principalement de quatre niveaux (Superviseur,Commande Globale, Répartition et Commande Locale), est mise en place à l’échelledu Contrôle Global du Châssis (CGC). C’est dans ce cadre que la Commande Globale de laSuspension (CGS) sera développée.

Autonomous driving is one of the current major technological challenges in the automotive sector. Vehicles are becoming more complex and are integrating new systems relying on key functionalities such as perception. Perception is used in various ways to ensure safer mobility, allowing the main inboard system to understand the environment in which the vehicle evolves. Perception plays a critical role in the proper behavior of an autonomous vehicle. It is necessary to ensure that the embedded perception solutions are effective enough to meet safe driving requirements. However, the evaluation of such solutions remains a complex and little explored task. One of the critical issues is the difficulty of generating and having sufficient reference data to conduct relevant evaluations. The purpose of this thesis is to develop a new validation tool to evaluate the performances and error levels of different perception solutions, while minimizing the manual annotations. With this tool, it will be possible to lead benchmark studies on different solutions based on common criteria. The development of this tool is split into two main parts: the automated production of reference data and the evaluation method of the tested perception solutions., Le véhicule autonome représente l'un des défis technologiques actuels majeurs dans le secteur automobile. Les véhicules actuels se complexifient et intègrent de nouveaux systèmes reposants sur des fonctionnalités clés telles que la perception. Permettant au véhicule d'appréhender l'environnement dans lequel il évolue, elle est exploitée sous différents aspects pour garantir une mobilité plus sûre. Étant donné le rôle essentiel de la perception dans le bon comportement d'un véhicule autonome, il est nécessaire de s'assurer que les solutions de perception utilisées soient suffisamment performantes pour garantir une circulation sécurisée. L’évaluation de telles solutions de perception reste cependant une tâche complexe et peu explorée. L’un des points critiques est la difficulté de produire et de disposer de données de référence suffisantes pour mener des évaluations pertinentes. L'objectif de cette thèse est de mettre au point un nouvel outil de validation permettant d'évaluer les performances et niveaux d'erreurs de différentes solutions de perception, tout en utilisant le minimum de traitements manuels. Via cet outil, il sera alors possible de mettre en concurrence différentes solutions en se basant sur des critères communs. La mise au point de cet outil se décompose selon deux parties principales qui sont : la génération automatisée de données de référence et la méthode d'évaluation des solutions de perceptions testées.

L'émergence de nouvelles technologies, d'infrastructures et de véhicules connectés ces dernières années offre une nouvelle opportunité pour accroître la sécurité aux passages à niveau. Celle-ci est une préoccupation majeure pour les chemins de fer du monde entier. Dans cet article, la conception d'un nouveau système avancé d'aide à la conduite est présentée dans le cadre d'un projet international appelé DIGIM II (Passage à niveau connecté). Celui-ci permet aux voitures d'agir de manière plus sûre à l'approche d'un passage à niveau fermé. L'article décrit les différentes étapes de la conception du système proposé, y compris les contributions des différentes parties prenantes, et examine la fonction principale et les mécanismes de sécurité mis en place dans ce nouveau système.

This thesis deals with the tuning of the new Advanced Driving Assistance Systems (ADAS). The development of these systems has become nowadays a strategic line of research for the automotive industry towards the conception of safer and fuel-efficient vehicles.This thesis contributes to a multi-criterion, multi-modeland multi-scenario methodological vision of the tuning process. It is presented through a specific application of the tuning of the Lane Centering Assistance (LCA). It relies on vehicle and environment’s dynamical models of adequate complexity in the aim of formalizing and managing, in a H2/H∞ framework, the trade-off between performance, comfort and robustness. The formulated criteria are easy to compute and defined in a way to be understandable, closely linked to practical specifications. The whole methodology is driven by the research of a pertinent trade-off between realism (being as closest as possible to reality) and complexity (quick evaluation of the criterion). The efficiency and the robustness of the approach is demonstrated through high-fidelity simulations and numerous tests on real vehicles.; Cette thèse est dédiée à la pré-calibration des nouveaux systèmes d’aides à la conduite (ADAS). Le développement de ces systèmes est devenu aujourd’hui un axe de recherche stratégique pour les constructeurs automobiles dans le but de proposer des véhicules plus sûrs et moins énergivores. Cette thèse contribue à une vision méthodologique multi-critère, multi-modèle et multi-scénario. Elle en propose une instanciation particulière pour la pré-calibration spécifique au Lane Centering Assistance (LCA). Elle s’appuie sur des modèles dynamiques de complexité juste nécessaire du véhicule et de son environnement pour, dans le cadre du formalisme H2/H∞, formaliser et arbitrer les compromis entre performance de suivi de voie, confort des passagers et robustesse. Les critères élaborés sont définis de manière à être d’interprétation aisée, car directement liés à la physique, et facilement calculables. Ils s’appuient sur des modèles de perturbations exogènes (e.g. courbure de la route ou rafale de vent) et de véhicules multiples mais représentatifs, de manière à réduire autant que possible le pessimisme tout en embrassant l’ensemble des situations réalistes. Des simulations et des essais sur véhicules démontrent l’intérêt de l’approche.

This study takes place in the framework of the VANets development. The main goalis to design ADAS, using data from C2C communications, improving traffic situation. Criterionsto assess the traffic in terms of security, comfort, environmental impact and traffic fluidness arechosen.A first contribution is the design of a cruise control system enriched, on the one hand, withfeedforward element on the reference signal including a filter with a non integer order and, onthe other hand, with an input reference signal generation taking into account vehicle dynamicsand operating conditions.A second input is the design of connected and not connected car following laws in orderto study their impact on traffic. Results show marginal gains with connectd laws compared tonot connected law.In order to improve traffic performances, a third contribution set up local and globalcooperation between connected vehicles in order to improve lane changing impact on traffic.; Les travaux réalisés s’inscrivent dans le contexte de l’apparition d’un environnementconnecté pour les véhicules. L’objectif principal est de mettre en place des systèmes d’aideà la conduite, utilisant des données issues de connexions entre les véhicules, qui améliorent lasituation de trafic. Des critères permettant d’évaluer la situation en termes de fluidité du trafic,de sécurité, de confort et de réduction de l’impact environnemental sont choisis.Une première contribution des travaux est la mise en place d’un système de régulation devitesse longitudinale du véhicule enrichie, d’un part, d’un élément « feedforward » contenant unpréfiltre d’ordre non entier et, d’autre part, d’une génération de référence prenant en compte lescapacités d’accélération du véhicule compte tenu des conditions courantes d’opérations.Dans une seconde contribution, des lois de suivi de véhicules, connectées et non connectées,sont proposées puis étudiées de manière à mettre en évidence leur intérêt sur l’améliorationdes performances du trafic. Les résultats obtenus montrent des gains marginaux pour les loisconnectées par rapport au cas non connecté.Pour améliorer les performances du trafic, une troisième contribution propose la mise enplace de coopérations sur deux niveaux, local et global, entre les véhicules connectés pour réaliserdes changements de voie.

This study takes place in the framework of the VANets development. The main goal is to design ADAS, using data from C2C communications, improving traffic situation. Criterions to assess the traffic in terms of security, comfort, environmental impact and traffic fluidness are chosen.A first contribution is the design of a cruise control system enriched, on the one hand, with feedforward element on the reference signal including a filter with a non integer order and, on the other hand, with an input reference signal generation taking into account vehicle dynamics and operating conditions.A second input is the design of connected and not connected car following laws in order to study their impact on traffic. Results show marginal gains with connectd laws compared to not connected law.In order to improve traffic performances, a third contribution set up local and global cooperation between connected vehicles in order to improve lane changing impact on traffic., Les travaux réalisés s’inscrivent dans le contexte de l’apparition d’un environnement connecté pour les véhicules. L’objectif principal est de mettre en place des systèmes d’aide à la conduite, utilisant des données issues de connexions entre les véhicules, pour améliorer le trafic. Des critères permettant d’évaluer la situation en termes de fluidité du trafic, de sécurité,de confort et de réduction de l’impact environnemental sont choisis.Une première contribution des travaux est la mise en place d’un système de régulation de vitesse longitudinale du véhicule enrichi, d’une part, d’un élément « feedforward » contenant un préfiltre d’ordre non entier et, d’autre part, d’une génération de référence prenant en compte les capacités d’accélération du véhicule compte tenu des conditions courantes de fonctionnement. L’intérêt est d’avoir une système anticipatif de contrôle de traction.Dans une seconde contribution, des lois de suivi de véhicules, connectées et non connectées, sont proposées puis étudiées de manière à mettre en évidence leur intérêt sur l’amélioration des performances du trafic. Les résultats obtenus montrent des gains marginaux pour les lois connectées par rapport au cas non connecté en termes de fluidification de trafic. En revanche, la sécurité est grandement améliorée par l’utilisation de connectivité entre véhicules.Pour améliorer les performances du trafic, une troisième contribution propose la mise en place de coopérations sur deux niveaux, local et global, entre les véhicules connectés pour réaliser des changements de voie.

The thesis work contained in this manuscript is dedicated to the Advanced Driving Assistance Systems, which has become nowadays a strategic research line in many car companies. This kind of systems can be seen as a first generation of assisted or semi-autonomous driving, that will set the way to fully automated vehicles. The first part focuses on the analysis and control of lateral dynamics control applications - Autosteer by target tracking and the Lane Centering Assistance System (LCA). In this framework, safety plays a key role, bringing into focus the application of different constrained control techniques for linear parametervarying (LPV) models. Model Predictive Control (MPC) and Interpolation Based Control (IBC) have been the selected ones in the present work. In addition, it is a critical feature to design robust control systems that ensure a correct behavior under system's variation of parameters or in the presence of uncertainty. Robust Positive Invariance (RPI) theory tools are considered to design robust LPV control strategies with respect to large vehicle speed variations and curvature of the road changes. The second axis of this thesis is the optimization-based trajectory planning for overtaking and lane change in highways with anti-collision enhancements. To achieve this goal, an exhaustive description of the possible scenarios that may arise is presented, allowing to formulate an optimization problem which maximizes passenger comfort and ensures system constraints' satisfaction., Le travail de thèse décrit dans ce manuscrit concerne les Systèmes Avancés d’Aide à la Conduite (ADAS) qui sont devenus de nos jours un axe de recherche stratégique chez de nombreux constructeurs automobiles. Ce type de systèmes peuvent être considérés comme la première génération de dispositifs de conduite assistée ou semi-autonome et qui ouvrira la voie aux véhicules pleinement autonomes. La première partie de ce manuscrit concerne l’analyse et la commande pour les applications de contrôle de la dynamique latérale du véhicule – autoguidage par suivi de cible et aide au maintien au centre de la voie (LCA). Dans ce cadre, la sécurité joue un rôle clé, mettant en lumière la mise en oeuvre différentes techniques de commande contrainte pour des modèles linéaires à paramètres variants (LPV). La commande prédictive (MPC) et la commande par interpolation (IBC) ont été sélectionnés dans ce travail. De plus, la conception d’un système de commande robuste qui assure un comportement correct malgré la variation des paramètres du système ou la présence d’incertitudes est une caractéristique critique. Les outils de la théorie de l’invariance positive robuste (RPI) sont pris en considération pour la conception de stratégies de commande robustes LPV par rapport aux larges variations de la vitesse véhicule et aux changements de courbure de la route. Le second axe de cette thèse est la planification optimale de trajectoire pour les manouvres de dépassement et de changement de voie sur autoroute, avec réduction des risques de collision. Pour atteindre cet objectif, la description exhaustive des scénarios possible est présentée, permettant de formuler un problème d’optimisation qui maximise le confort du conducteur et assure la satisfaction des contraintes du système.

The thesis work contained in this manuscript is dedicated to the Advanced Driving Assistance Systems, which has become nowadays a strategic research line in many car companies. This kind of systems can be seen as a first generation of assisted or semi-autonomous driving, that will set the way to fully automated vehicles. The first part focuses on the analysis and control of lateral dynamics control applications - Autosteer by target tracking and the Lane Centering Assistance System (LCA). In this framework, safety plays a key role, bringing into focus the application of different constrained control techniques for linear parametervarying (LPV) models. Model Predictive Control (MPC) and Interpolation Based Control (IBC) have been the selected ones in the present work. In addition, it is a critical feature to design robust control systems that ensure a correct behavior under system's variation of parameters or in the presence of uncertainty. Robust Positive Invariance (RPI) theory tools are considered to design robust LPV control strategies with respect to large vehicle speed variations and curvature of the road changes. The second axis of this thesis is the optimization-based trajectory planning for overtaking and lane change in highways with anti-collision enhancements. To achieve this goal, an exhaustive description of the possible scenarios that may arise is presented, allowing to formulate an optimization problem which maximizes passenger comfort and ensures system constraints' satisfaction.; Le travail de thèse décrit dans ce manuscrit concerne les Systèmes Avancés d’Aide à la Conduite (ADAS) qui sont devenus de nos jours un axe de recherche stratégique chez de nombreux constructeurs automobiles. Ce type de systèmes peuvent être considérés comme la première génération de dispositifs de conduite assistée ou semi-autonome et qui ouvrira la voie aux véhicules pleinement autonomes. La première partie de ce manuscrit concerne l’analyse et la commande pour les applications de contrôle de la dynamique latérale du véhicule – autoguidage par suivi de cible et aide au maintien au centre de la voie (LCA). Dans ce cadre, la sécurité joue un rôle clé, mettant en lumière la mise en oeuvre différentes techniques de commande contrainte pour des modèles linéaires à paramètres variants (LPV). La commande prédictive (MPC) et la commande par interpolation (IBC) ont été sélectionnés dans ce travail. De plus, la conception d’un système de commande robuste qui assure un comportement correct malgré la variation des paramètres du système ou la présence d’incertitudes est une caractéristique critique. Les outils de la théorie de l’invariance positive robuste (RPI) sont pris en considération pour la conception de stratégies de commande robustes LPV par rapport aux larges variations de la vitesse véhicule et aux changements de courbure de la route. Le second axe de cette thèse est la planification optimale de trajectoire pour les manouvres de dépassement et de changement de voie sur autoroute, avec réduction des risques de collision. Pour atteindre cet objectif, la description exhaustive des scénarios possible est présentée, permettant de formuler un problème d’optimisation qui maximise le confort du conducteur et assure la satisfaction des contraintes du système.

Car manufacturers increasingly provide Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) based on cameras and image processing algorithms. To embed ADAS applications, semiconductor companies propose heterogeneous architectures. These Systems-on-Chip (SoCs) are composed of several processors with different capabilities on the same chip. However, with the increasing complexity of such systems, it becomes more and more difficult for an automotive actor to chose a SoC which can execute a given ADAS application while meeting real-time constraints. In addition, embedding algorithms on this type of hardware is not trivial: one needs to determine how to spread the computational load between the different processors, in others words the mapping of the computational load.In response to this issue, we defined during this thesis a global methodology to study the embeddability of image processing algorithms for real-time execution. This methodology predicts the embeddability of a given image processing algorithm on several heterogeneous SoCs by automatically exploring the possible mapping. It is based on three major contributions: the modeling of an algorithm and its real-time constraints, the characterization of a heterogeneous SoC, and a performance prediction approach which can address different types of architectures., Les constructeurs automobiles proposent de plus en plus des systèmes d'aide à la conduite, en anglais Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), utilisant des caméras et des algorithmes de traitement d'images. Pour embarquer des applications ADAS, les fondeurs proposent des architectures embarquées hétérogènes. Ces Systems-on-Chip (SoCs) intègrent sur la même puce plusieurs processeurs de différentes natures. Cependant, avec leur complexité croissante, il devient de plus en plus difficile pour un industriel automobile de choisir un SoC qui puisse exécuter une application ADAS donnée avec le respect des contraintes temps-réel. De plus le caractère hétérogène amène une nouvelle problématique : la répartition des charges de calcul entre les différents processeurs du même SoC.Pour répondre à cette problématique, nous avons défini au cours de cette thèse une méthodologie globale de l’analyse de l'embarquabilité d'algorithmes de traitement d'images pour une exécution temps-réel. Cette méthodologie permet d'estimer l'embarquabilité d'un algorithme de traitement d'images sur plusieurs SoCs hétérogènes en explorant automatiquement les différentes répartitions de charge de calcul possibles. Elle est basée sur trois contributions majeures : la modélisation d'un algorithme et ses contraintes temps-réel, la caractérisation d'un SoC hétérogène et une méthode de prédiction de performances multi-architecture.

The research carried out during this thesis aims to develop a lateral positioning system of a vehicle on its lane in order to alert the driver in case of an unintentional lane departure or to provide the lateral position of the vehicle for an autonomous driving system. The system developed is based on a hyperfrequency interaction between a transceiver module embedded in the vehicle and passive transponders integrated in the road. This system operates in the UHF band. Each passive transponder contains an antenna connected to two surface acoustic wave resonators that have a high quality coefficient at their resonant frequency. Each transponder receives the waves emitted by the hyperfrequency module and then retransmits it by adding a specific signature due to the resonators. The hyperfrequency module embedded in the vehicle contains transmitting and receiving antennas as well as a transmission and acquisition chain. It operates around the two center frequencies of the resonators. A received signal processing algorithm was devemoped to determine the lateral distance between the vehicle and the transponders by using the phase of the transponder signal after having extracted it from the received global signal. The system has been tested in an external environment and has an estimated lateral distance error of 4 cm., La recherche menée durant cette thèse a comme objectif de développer un système de positionnement latéral d’un véhicule sur sa voie de circulation afin d’alerter le conducteur en cas de sortie involontaire de sa voie ou de fournir à un système de conduite autonome la position latérale du véhicule. Le système développé est basé sur une interaction de type hyperfréquence entre un module d’émission-réception embarqué dans le véhicule et des transpondeurs passifs intégrés dans la chaussée entre chaque voies de circulation. Ce système fonctionne dans la bande UHF. Les transpondeurs passifs contiennent chacun une antenne connectée à deux résonateurs à onde acoustique de surface ayant des coefficients de qualité élevés à leur fréquence de résonance. Chaque transpondeur reçoit l’onde émise par le module hyperfréquence puis la réémet en lui ajoutant une signature spécifique venant des résonateurs. Le module hyperfréquence embarqué dans le véhicule contient des antennes d’émission et de réception ainsi qu’une chaine de transmission et d’acquisition. Il fonctionne autour des deux fréquences centrales des résonateurs. Un algorithme de traitement du signal reçu permet de déterminer la distance latérale entre le véhicule et les transpondeurs en utilisant les déphasages d’arrivé du signal du transpondeur après l’avoir extrait du signal global reçu. Le système a été expérimenté en milieu extérieur et il présente une erreur d’estimation de la distance latérale d’environ 4cm.

International audience; In this paper we propose a new methodology of development dedicated to cooperative ADAS. This methodology led us to implement a new framework for prototyping a communicating ADAS system. Within this framework, we combine the data from multiple modules: a vision module, a V2V communication module and Geo‐localization GPS module, in order to accomplish a cooperative warning system. To achieve this goal, we have developed a prototyping system based on the principle of augmented reality, in which we replay real data and change the characteristics of the communication system. The GPS data and routing protocols were crucial elements for V2V communication simulation made with ns‐2 simulator. We conducted different scenarios on real experimental platform consists of LaRA vehicles. Multiple results are presented to show up the compatibility and the performance efficiency of real‐time multi sensors in an integrated framework for collision avoidance applications. The implementation of the warning system was used to estimate the number of pre‐collisions detected in both real and simulated situations. The difference between these two situations was analyzed for several scenarios corresponding to different road situations. The results showed that the simulation of V2V communication provide additional data that improve the implementation of these new ADAS and to assess their performance.; Cet article propose une nouvelle méthodologie de développement dédiée aux systèmes ADAS coopératifs. Cette méthodologie nous a conduit à mettre en œuvre un nouveau cadre de prototypage des systèmes ADAS communicants. Dans ce cadre, nous combinons les données de plusieurs modules, un module de vision, un module de communication V2V et un module de géolocalisation GPS, pour réaliser un système d’alerte coopératif. Afin d’atteindre cet objectif, nous avons développé un système de prototypage basé sur le principe de la réalité augmentée, dans lequel nous pouvons rejouer des données réelles et modifier les caractéristiques du système de communication. Les données du système de géolocalisation GPS et les protocoles de routage ont été des éléments primordiaux pour la simulation de la communication V2V réalisée avec le simulateur ns‐2. Nous avons effectué différents scénarios réels sur la plate‐forme du prototype LaRA composée de véhicules instrumentés. Plusieurs résultats sont présentés pour illustrer la compatibilité et l’efficacité de l’intégration des données réelles issues de plusieurs capteurs dans ce nouveau système de prototypage pour les applications d’alerte. La mise en œuvre du système d’alerte a permis d’estimer le nombre de pré‐collisions détectées dans deux situations, une réelle et une simulée. L’écart entre ces deux configurations a été étudié et analysé pour plusieurs scénarios qui correspondent aux différentes situations routières. Les résultats ont montré que les simulations de communications V2V fournissent des données complémentaires qui améliorent la mise en œuvre de ces nouveaux ADAS et permettent d’évaluer leurs performances.

International audience; In this paper we propose a new methodology of development dedicated to cooperative ADAS. This methodology led us to implement a new framework for prototyping a communicating ADAS system. Within this framework, we combine the data from multiple modules: a vision module, a V2V communication module and Geo‐localization GPS module, in order to accomplish a cooperative warning system. To achieve this goal, we have developed a prototyping system based on the principle of augmented reality, in which we replay real data and change the characteristics of the communication system. The GPS data and routing protocols were crucial elements for V2V communication simulation made with ns‐2 simulator. We conducted different scenarios on real experimental platform consists of LaRA vehicles. Multiple results are presented to show up the compatibility and the performance efficiency of real‐time multi sensors in an integrated framework for collision avoidance applications. The implementation of the warning system was used to estimate the number of pre‐collisions detected in both real and simulated situations. The difference between these two situations was analyzed for several scenarios corresponding to different road situations. The results showed that the simulation of V2V communication provide additional data that improve the implementation of these new ADAS and to assess their performance.; Cet article propose une nouvelle méthodologie de développement dédiée aux systèmes ADAS coopératifs. Cette méthodologie nous a conduit à mettre en œuvre un nouveau cadre de prototypage des systèmes ADAS communicants. Dans ce cadre, nous combinons les données de plusieurs modules, un module de vision, un module de communication V2V et un module de géolocalisation GPS, pour réaliser un système d’alerte coopératif. Afin d’atteindre cet objectif, nous avons développé un système de prototypage basé sur le principe de la réalité augmentée, dans lequel nous pouvons rejouer des données réelles et modifier les caractéristiques du système de communication. Les données du système de géolocalisation GPS et les protocoles de routage ont été des éléments primordiaux pour la simulation de la communication V2V réalisée avec le simulateur ns‐2. Nous avons effectué différents scénarios réels sur la plate‐forme du prototype LaRA composée de véhicules instrumentés. Plusieurs résultats sont présentés pour illustrer la compatibilité et l’efficacité de l’intégration des données réelles issues de plusieurs capteurs dans ce nouveau système de prototypage pour les applications d’alerte. La mise en œuvre du système d’alerte a permis d’estimer le nombre de pré‐collisions détectées dans deux situations, une réelle et une simulée. L’écart entre ces deux configurations a été étudié et analysé pour plusieurs scénarios qui correspondent aux différentes situations routières. Les résultats ont montré que les simulations de communications V2V fournissent des données complémentaires qui améliorent la mise en œuvre de ces nouveaux ADAS et permettent d’évaluer leurs performances.

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.

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.

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are designed to assist the driver and in particular to improve road safety. For this purpose, various sensors are typically embedded in vehicles in order, for example, to alert the driver in case of imminent danger on the road. The use of camera type of sensor is a cost-effective solution and many ADAS based on camera are being created. Unfortunately, the performance of such systems decrease drastically in the presence of adverse weather conditions, especially in the presence of fog or rain, which could oblige to turn off the systems temporarily in order to avoid erroneous results. While, it is precisely in these difficult circumstances that the driver would potentially need the most to be assisted. Once the weather conditions detected and characterized by embedded vision, we propose in this thesis to restore the degraded image to provide a better signal to the ADAS and thus extend the operation range of these systems. In the state of the art, there are several approaches dealing with images restoration, some of which are dedicated to our fog and rain problem and others are more general : denoising, contrast or color enhancement, inpainting... We propose in this work to combine the two families of approaches. In the case of fog our contribution is to take advantage of both approaches (physical and signal) to propose a new automatic method adapted to the case of road images. We evaluated our method using ad hoc criteria (ROC curves, visible contrast to 5 %, assessment on ADAS) applied to databases of synthetic and real images. In case of rain, once the drops present on the windshield are detected, we reconstruct the hidden parts of the image using a method of inpainting based on partial differential equations. The method parameters have been optimized on road images. Finally, we show that it is possible with this approach to build three types of applications: preprocessing, processing and assistance. In every family, we have proposed and evaluated a specific application : traffic signs detection during foggy weather; detection of free space in fog conditions and display of the restored image to the driver.; Les systèmes d'aide à la conduite (ADAS) ont pour objectif d'assister le conducteur et en particulier d'améliorer la sécurité routière. Pour cela, différents capteurs sont généralement embarqués dans les véhicules afin, par exemple, d'avertir le conducteur en cas de danger présent sur la route. L'utilisation de capteurs de type caméra est une solution économiquement avantageuse et de nombreux ADAS à base de caméra voient le jour. Malheureusement, les performances de tels systèmes se dégradent en présence de conditions météorologiques défavorables, notamment en présence de brouillard ou de pluie, ce qui obligerait à les désactiver temporairement par crainte de résultats erronés. Hors, c'est précisément dans ces conditions difficiles que le conducteur aurait potentiellement le plus besoin d'être assisté. Une fois les conditions météorologiques détectées et caractérisées par vision embarquée, nous proposons dans cette thèse de restaurer l'image dégradée à la sortie du capteur afin de fournir aux ADAS un signal de meilleure qualité et donc d'étendre la gamme de fonctionnement de ces systèmes. Dans l'état de l'art, il existe plusieurs approches traitant la restauration d'images, parmi lesquelles certaines sont dédiées à nos problématiques de brouillard ou de pluie, et d'autres sont plus générales : débruitage, rehaussement du contraste ou de la couleur, "inpainting"... Nous proposons dans cette thèse de combiner les deux familles d'approches. Dans le cas du brouillard notre contribution est de tirer profit de deux types d'approches (physique et signal) afin de proposer une nouvelle méthode automatique et adaptée au cas d'images routières. Nous avons évalué notre méthode à l'aide de critères ad hoc (courbes ROC, contraste visibles à 5 %, évaluation sur ADAS) appliqués sur des bases de données d'images de synthèse et réelles. Dans le cas de la pluie, une fois les gouttes présentes sur le pare-brise détectées, nous reconstituons les parties masquées de l'image à l'aide d'une méthode d'"inpainting" fondée sur les équations aux dérivées partielles. Les paramètres de la méthode ont été optimisés sur des images routières. Enfin, nous montrons qu'il est possible grâce à cette approche de construire trois types d'applications : prétraitement, traitement et assistance. Dans chaque famille, nous avons proposé et évalué une application spécifique : détection des panneaux dans le brouillard ; détection de l'espace navigable dans le brouillard ; affichage de l'image restaurée au conducteur.

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are designed to assist the driver and in particular to improve road safety. For this purpose, various sensors are typically embedded in vehicles in order, for example, to alert the driver in case of imminent danger on the road. The use of camera type of sensor is a cost-effective solution and many ADAS based on camera are being created. Unfortunately, the performance of such systems decrease drastically in the presence of adverse weather conditions, especially in the presence of fog or rain, which could oblige to turn off the systems temporarily in order to avoid erroneous results. While, it is precisely in these difficult circumstances that the driver would potentially need the most to be assisted. Once the weather conditions detected and characterized by embedded vision, we propose in this thesis to restore the degraded image to provide a better signal to the ADAS and thus extend the operation range of these systems. In the state of the art, there are several approaches dealing with images restoration, some of which are dedicated to our fog and rain problem and others are more general : denoising, contrast or color enhancement, inpainting... We propose in this work to combine the two families of approaches. In the case of fog our contribution is to take advantage of both approaches (physical and signal) to propose a new automatic method adapted to the case of road images. We evaluated our method using ad hoc criteria (ROC curves, visible contrast to 5 %, assessment on ADAS) applied to databases of synthetic and real images. In case of rain, once the drops present on the windshield are detected, we reconstruct the hidden parts of the image using a method of inpainting based on partial differential equations. The method parameters have been optimized on road images. Finally, we show that it is possible with this approach to build three types of applications: preprocessing, processing and assistance. In every family, we have proposed and evaluated a specific application : traffic signs detection during foggy weather; detection of free space in fog conditions and display of the restored image to the driver., Les systèmes d'aide à la conduite (ADAS) ont pour objectif d'assister le conducteur et en particulier d'améliorer la sécurité routière. Pour cela, différents capteurs sont généralement embarqués dans les véhicules afin, par exemple, d'avertir le conducteur en cas de danger présent sur la route. L'utilisation de capteurs de type caméra est une solution économiquement avantageuse et de nombreux ADAS à base de caméra voient le jour. Malheureusement, les performances de tels systèmes se dégradent en présence de conditions météorologiques défavorables, notamment en présence de brouillard ou de pluie, ce qui obligerait à les désactiver temporairement par crainte de résultats erronés. Hors, c'est précisément dans ces conditions difficiles que le conducteur aurait potentiellement le plus besoin d'être assisté. Une fois les conditions météorologiques détectées et caractérisées par vision embarquée, nous proposons dans cette thèse de restaurer l'image dégradée à la sortie du capteur afin de fournir aux ADAS un signal de meilleure qualité et donc d'étendre la gamme de fonctionnement de ces systèmes. Dans l'état de l'art, il existe plusieurs approches traitant la restauration d'images, parmi lesquelles certaines sont dédiées à nos problématiques de brouillard ou de pluie, et d'autres sont plus générales : débruitage, rehaussement du contraste ou de la couleur, "inpainting"... Nous proposons dans cette thèse de combiner les deux familles d'approches. Dans le cas du brouillard notre contribution est de tirer profit de deux types d'approches (physique et signal) afin de proposer une nouvelle méthode automatique et adaptée au cas d'images routières. Nous avons évalué notre méthode à l'aide de critères ad hoc (courbes ROC, contraste visibles à 5 %, évaluation sur ADAS) appliqués sur des bases de données d'images de synthèse et réelles. Dans le cas de la pluie, une fois les gouttes présentes sur le pare-brise détectées, nous reconstituons les parties masquées de l'image à l'aide d'une méthode d'"inpainting" fondée sur les équations aux dérivées partielles. Les paramètres de la méthode ont été optimisés sur des images routières. Enfin, nous montrons qu'il est possible grâce à cette approche de construire trois types d'applications : prétraitement, traitement et assistance. Dans chaque famille, nous avons proposé et évalué une application spécifique : détection des panneaux dans le brouillard ; détection de l'espace navigable dans le brouillard ; affichage de l'image restaurée au conducteur.

Thèse réalisée au sein des laboratoires LIVIC et LEPSiS de l'IFSTTAR entre septembre 2007 et septembre 2010.; Adverse weather conditions such as rain or fog impair temporarily the driving conditions. On secondary roads, the numerous accidents that occur during these events exemplify a bad adaptation of the driving and specifically of the speed practised. We propose to estimate a reference speed along a path and to adapt speed in degraded conditions of visibility or friction. Our method of assessing roadway risk relies on the realisation of dynamic scenarios, extracted from accident studies, using a model of the interactions between vehicle, driver and infrastructure. We use static characteristics of the infrastructure and of its environment. We also use dynamic characteristics of the meteorological environment of the car estimated in real time. We show that the models used for friction and visibility estimation and we show that tools already exist allowing to estimate the necessary static inputs of the models. We then present the online methods used to detect degraded atmospheric conditions with embedded cameras. We detail an original method allowing night fog detection based on the detection of halos around light sources and on the backscattered veil of the car front lights. We finally present a static method based on the use of a camera intended to calibrate the system in real conditions of fog.; Les conditions atmosphériques dégradées telles que la pluie et le brouillard altèrent temporairement les conditions de conduite. Sur le réseau secondaire, la sur-accidentologie observée dans ces conditions témoigne d'une mauvaise adaptation de la conduite et en particulier de la vitesse. Nous proposons une méthodologie permettant d'estimer une vitesse de référence le long d'un trajet ainsi qu'une méthode fondée sur l'étude du risque routier pour moduler la vitesse en conditions d'adhérence et de visibilité dégradées. Notre estimation du risque routier s'appuie sur la réalisation de scénarios, extraits de l'accidentologie, à l'aide d'un modèle d'interactions véhicule-infrastructure-conducteur. Nous prenons en compte des caractéristiques statiques propres à l'infrastructure et à son environnement et les conditions météorologiques estimées en temps réel dans l'environnement direct du véhicule. Nous montrons qu'il existe des outils permettant d'alimenter les modèles en caractéristiques statiques. Enfin, nous présentons les méthodes fondées sur l'utilisation d'une caméra embarquée permettant de détecter et de caractériser en ligne les conditions atmosphériques dégradées. Nous détaillons en particulier notre contribution au travers d'une méthode de détection et de caractérisation du brouillard de nuit. Celle-ci est constituée d'un système dual s'appuyant sur la détection des halos autour des sources de lumière et sur la détection du voile de rétrodiffusion des phares du véhicule. Nous proposons finalement une méthode statique par caméra permettant de calibrer le système en conditions écologiques.

Thèse réalisée au sein des laboratoires LIVIC et LEPSiS de l'IFSTTAR entre septembre 2007 et septembre 2010.; Adverse weather conditions such as rain or fog impair temporarily the driving conditions. On secondary roads, the numerous accidents that occur during these events exemplify a bad adaptation of the driving and specifically of the speed practised. We propose to estimate a reference speed along a path and to adapt speed in degraded conditions of visibility or friction. Our method of assessing roadway risk relies on the realisation of dynamic scenarios, extracted from accident studies, using a model of the interactions between vehicle, driver and infrastructure. We use static characteristics of the infrastructure and of its environment. We also use dynamic characteristics of the meteorological environment of the car estimated in real time. We show that the models used for friction and visibility estimation and we show that tools already exist allowing to estimate the necessary static inputs of the models. We then present the online methods used to detect degraded atmospheric conditions with embedded cameras. We detail an original method allowing night fog detection based on the detection of halos around light sources and on the backscattered veil of the car front lights. We finally present a static method based on the use of a camera intended to calibrate the system in real conditions of fog.; Les conditions atmosphériques dégradées telles que la pluie et le brouillard altèrent temporairement les conditions de conduite. Sur le réseau secondaire, la sur-accidentologie observée dans ces conditions témoigne d'une mauvaise adaptation de la conduite et en particulier de la vitesse. Nous proposons une méthodologie permettant d'estimer une vitesse de référence le long d'un trajet ainsi qu'une méthode fondée sur l'étude du risque routier pour moduler la vitesse en conditions d'adhérence et de visibilité dégradées. Notre estimation du risque routier s'appuie sur la réalisation de scénarios, extraits de l'accidentologie, à l'aide d'un modèle d'interactions véhicule-infrastructure-conducteur. Nous prenons en compte des caractéristiques statiques propres à l'infrastructure et à son environnement et les conditions météorologiques estimées en temps réel dans l'environnement direct du véhicule. Nous montrons qu'il existe des outils permettant d'alimenter les modèles en caractéristiques statiques. Enfin, nous présentons les méthodes fondées sur l'utilisation d'une caméra embarquée permettant de détecter et de caractériser en ligne les conditions atmosphériques dégradées. Nous détaillons en particulier notre contribution au travers d'une méthode de détection et de caractérisation du brouillard de nuit. Celle-ci est constituée d'un système dual s'appuyant sur la détection des halos autour des sources de lumière et sur la détection du voile de rétrodiffusion des phares du véhicule. Nous proposons finalement une méthode statique par caméra permettant de calibrer le système en conditions écologiques.

Road obstacle detection is a major topic for the developpment of future Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). In this document, we propose a multi-sensor approach to obstacle detection. It is assumed to be robust and generic, thanks to a control task confered to stereovision. In the proposed approach, various sensors (stereoscopic sensor, laser scanner, optical identification sensor) provide hypothesis of detections, which are represented as volumes of interest in the disparity space associated to the stereoscopic images. These volumes are then processed by a stereovision algorithm to perform validation and characterization of the hypothesis. We propose a description of this methodology, three methods for the creation of hypothesis, and criteria for their validation. We also explore some practical aspects related to the implementation and the evaluation of the proposed strategy. Particularily, we propose to determine the appropriate method to obtain usable data from the stereoscopic images. Finally, three applications of the proposed methodology, fully operational in experimental vehicles, are presented. They figure how obstacle detection and cooperation with inter-vehicle communication could be used for the developpment of future ADAS.; Parmi les nouvelles technologies envisagées pour le développement d'aides à la conduite innovantes, la détection d'obstacles tient une place importante. Elle permet en effet d'anticiper d'éventuelles collisions, pour un gain réel en sécurité. Cette thèse propose d'aborder le thème de la détection d'obstacles par une approche multi-capteurs qui se veut robuste et générique, grâce au rôle central conféré à la stéréovision. Dans la méthodologie proposée, les différents capteurs (capteur stéréoscopique, télémètre laser, capteur d'identification optique) fournissent des hypothèses de détection sous la forme de volumes d'intérêt dans l'espace de disparité lié aux images stéréoscopiques. Un traitement localisé dans chacune de ces régions permet ensuite de valider et de caractériser ces hypothèses. Nous proposons dans cette thèse la description de cette méthodologie, trois méthodes de création d'hypothèses de détection et des critères pour la validation de celles-ci. Par ailleurs, des aspects pragmatiques liés à la mise en oeuvre de cette approche sont abordés, comme les choix algorithmiques permettant l'obtention en temps réel de données exploitables pour la stéréovision et l'évaluation des méthodes proposées. Enfin, nous présentons trois applications fonctionnant dans des véhicules expérimentaux et anticipant sur de futures aides à la conduite.

Road obstacle detection is a major topic for the developpment of future Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). In this document, we propose a multi-sensor approach to obstacle detection. It is assumed to be robust and generic, thanks to a control task confered to stereovision. In the proposed approach, various sensors (stereoscopic sensor, laser scanner, optical identification sensor) provide hypothesis of detections, which are represented as volumes of interest in the disparity space associated to the stereoscopic images. These volumes are then processed by a stereovision algorithm to perform validation and characterization of the hypothesis. We propose a description of this methodology, three methods for the creation of hypothesis, and criteria for their validation. We also explore some practical aspects related to the implementation and the evaluation of the proposed strategy. Particularily, we propose to determine the appropriate method to obtain usable data from the stereoscopic images. Finally, three applications of the proposed methodology, fully operational in experimental vehicles, are presented. They figure how obstacle detection and cooperation with inter-vehicle communication could be used for the developpment of future ADAS.; Parmi les nouvelles technologies envisagées pour le développement d'aides à la conduite innovantes, la détection d'obstacles tient une place importante. Elle permet en effet d'anticiper d'éventuelles collisions, pour un gain réel en sécurité. Cette thèse propose d'aborder le thème de la détection d'obstacles par une approche multi-capteurs qui se veut robuste et générique, grâce au rôle central conféré à la stéréovision. Dans la méthodologie proposée, les différents capteurs (capteur stéréoscopique, télémètre laser, capteur d'identification optique) fournissent des hypothèses de détection sous la forme de volumes d'intérêt dans l'espace de disparité lié aux images stéréoscopiques. Un traitement localisé dans chacune de ces régions permet ensuite de valider et de caractériser ces hypothèses. Nous proposons dans cette thèse la description de cette méthodologie, trois méthodes de création d'hypothèses de détection et des critères pour la validation de celles-ci. Par ailleurs, des aspects pragmatiques liés à la mise en oeuvre de cette approche sont abordés, comme les choix algorithmiques permettant l'obtention en temps réel de données exploitables pour la stéréovision et l'évaluation des méthodes proposées. Enfin, nous présentons trois applications fonctionnant dans des véhicules expérimentaux et anticipant sur de futures aides à la conduite.