Prédiction de trajectoires pour les véhicules autonomes

The trajectory prediction of neighboring agents of an autonomous vehicle is essential for autonomous driving in order to perform trajectory planning in an efficient manner. In this thesis, we tackle the problem of predicting the trajectory of a target vehicle in two different environments; a highway and an urban area (intersection, roundabout, etc.). To this end, we develop solutions based on deep machine learning by phasing the interactions between the target vehicle and the static and dynamic elements of the scene. In addition, in order to take into account the uncertainty of the future, we generate multiple plausible trajectories and the probability of occurrence of each. We also make sure that the predicted trajectories are realistic and conform to the structure of the scene. The solutions developed are evaluated using real driving datasets.La prédiction de trajectoire des agents avoisinants d'un véhicule autonome est essentielle pour la conduite autonome afin d'effectuer une planification de trajectoire d'une manière efficace. Dans cette thèse, nous abordons la problématique de prédiction de trajectoire d'un véhicule cible dans deux environnements différents ; une autoroute et une zone urbaine (intersection, rond-point, etc.). Dans ce but, nous développons des solutions basées sur l'apprentissage automatique profond en mettant en phase les interactions entre le véhicule cibles et les éléments statiques et dynamiques de la scène. De plus, afin de tenir compte de l'incertitude du futur, nous générons de multiples trajectoires plausibles et la probabilité d'occurrence de chacune. Nous nous assurons également que les trajectoires prédites sont réalistes et conformes à la structure de la scène. Les solutions développées sont évaluées à à l'aide de bases de données de conduite réelles