Estimation précise des trajectoires de véhicule par un système optique

Thèse préparée dans le cadre de l'Ecole doctorale "Science pour l'ingénieur de Clermont-Ferrand".Vehicle traffic and trajectory metrology has evolved significantly over the pastten years. The expansion in this field primarily stems from service demands beingexpressed by a growing number of road users, coupled with continually disturbingreports released on accidents involving bodily injury (for the year 2007, 4838 killed, 106 709 injured of whom 39 754 required hospitalization). The objectiveof the research presented in this document has been to propose a measurementsystem that provides for a better understanding of the relations existingbetween accident occurrence rates and infrastructure characteristics. A system ofthis type would yield relevant responses to many questions that have heretoforegone unanswered, namely:² Are roads being appropriately used by drivers?,² Is the information contained in road signs and the road alignment well understood?,² Does the traffic site induce hazardous behavior, and if so why?,² What mechanisms are involved in producing accidents or near accidents?. . .A number of specifications have been drawn up, in collaboration with roadsafety experts, to guide this study and address these issues. Subsequent to a stateof-the-art assessment of "roadside" systems and existing methods, it is observedthat a good number of traffic measurement systems are now available on the market.Several optical systems are also being marketed for measuring trajectories,in pursuit of a dual objective: detecting incidents and improving measurementreliability by examining a zone (that extends over a medium-sized area) ratherthan a single point. None of these measurement approaches however actually satisfiesthe study specifications, especially in terms of measurement precision. Itwas thus decided to develop from scratch (i.e. both hardware and software) a newmeasurement tool, referred to as ODT (French acronym for Trajectory ObservationStation), a device that assembles sensors available on the market to allowfor "wide-field" measurements. We opted for cameras, in conjunction with a 1Dscanning laser range finder.The scientific field more explored being the objects tracking, a bibliographywas thus carried out to identify the most suitable methods for our problems.The choice positioned on the probabilistic methods and particularly on two wellknowntechniques which are the particle filter and the "Markov Chain MonteCarlo" (MCMC).The main applications-related contribution of this work focuses on developingtwo methods for accurately estimating vehicle trajectories based on a combinationof video images and range finder (telemeter) measurements. These applicationsrely upon several methodological contributions. We propose an originalbackground subtraction algorithm that enables extracting the vehicles present onan image, while our other original proposal entails a sensor fusion technique to beincluded in the particle filter re-sampling process.The advantage of the first method, known as " sequential ", is to be able toestimate all the trajectories of the cars. It thus makes it possible to recover a greatquantity of information (5 parameters per measured point), proportional to theacquisition frequency of the sensors. The second method, qualified as " globale", allows in a finer analysis, thanks to a reduction considerably of the trackingparameters. Nevertheless, it has the disadvantage of not being able to track the "atypical " trajectories. This characteristic can, on the other hand, being used likecriterion of classification of trajectories.Finally, the various stages involved in these methods have been validated bya broad array of reference trajectories, which were tracked and measured by avehicle equipped with a GPS accurate to within a cm over a range of speeds.The two methods were then compared between them and with these same truthsgrounds.La métrologie du trafic et des trajectoires des véhicules évolue fortement depuis dix ans. Cette croissance est principalement Liée aux demandes de services de plus en plus nombreuses des usagers et à un bilan d'accidents corporels toujours très insatisfaisant ( 4 838 tués, 106 709 blessés dont 39 754 blessés hospitalisés en 2007). L'objectif des travaux de cette thèse était de proposer un système de mesure pour mieux comprendre les relations entre l'accidentologie et les caractéristiques de l'infrastructure. Un système de cette nature permettrait d'apporter des réponses pertinentes à de nombreuses questions encore en suspend, telles que : - la route est-elle bien utilisée par les conducteurs, - les informations proposées par la signalisation et le tracé sont-elles bien comprises, - le site induit-il des comportements dangereux : si oui, pourquoi, - quels sont les mécanismes d'accidents ou de presqu'accidents . . . Un cahier des charges a donc été établi, en accord avec des experts en sécurité routière, pour répondre à ce besoin. Après un état de l'art des systèmes "bord de voie" et des méthodes existantes, il s'est avéré que de nombreux systèmes sont commercialisés pour la mesure de trafic. Quelques systèmes optiques permettent aussi la mesure de trajectoires, avec l'objectif d'une part de détecter les incidents et d'autre part d'améliorer la fiabilité de mesure par l'étude d'une zone (moyenne) plutôt que d'un seul point. Toutefois, aucun de ces dispositifs ne répond au cahier des charges, notamment en terme de précision de mesure. Il a donc été décidé de réaliser intégralement (matériel et logiciel) un nouvel outil de mesure, appelé Observatoire De Trajectoire (ODT), combinant les deux capteurs du marché qui permettent une mesure en "champ large" : la caméra et le laser. Le domaine scientifique le plus exploré étant le suivi d'objets, une bibliographie a donc été effectuée pour identifier les méthodes les plus appropriées pour notre problématique. Le choix s'est positionné sur les méthodes probabilistes et particulièrement sur deux techniques bien connues que sont le filtre à particules et le "Markov Chain Monte Carlo" (MCMC). La contribution principale de la thèse porte sur le développement de deux méthodes opérationnelles pour l'estimation précise des trajectoires de véhicules à partir d'une combinaison d'images vidéo et de mesures télémétriques. Ces méthodes de suivi s'appuient sur une nouvelle méthode de soustraction fond/forme, sur la combinaison d'un modèle cinématique et d'un modèle d'observations et enfin sur une technique originale de fusion de capteurs, utilisant un processus de ré-échantillonnage de filtre à particules. L'avantage de la première méthode, dite "séquentielle", est de pouvoir estimer toutes les trajectoires des véhicules légers. Elle permet donc de récupérer une grande quantité d'informations (5 paramètres par point mesuré), proportionnelle au temps passé pour son analyse. La seconde méthode, dite "globale", permet une plus grande réactivité et une analyse plus fine, grâce à une réduction considérablement des paramètres de suivi. Néanmoins, elle a l'inconvénient de ne pas pouvoir suivre les trajectoires "atypiques". Cette caractéristique peut, en revanche, être utilisée comme critère de classification de trajectoires. Enfin, les différentes étapes de ces méthodes ont été validées à l'aide de nombreuses trajectoires étalons. Ces trajectoires étalons étant suivies et mesurées par un véhicule équipé d'un GPS précis au cm près, à différentes vitesses. Les deux méthodes ont ensuite été comparées entre elles et avec ces mêmes vérités terrains