Fusion de données cartographiques

et vision pour

la détermination de la vitesse limite

Anne-Sophie PUTHONCAOR - Mines ParisTech

SCATI – 09/12/10

anne-sophie.puthon@enmsp.fr

Plan

I. Contexte

II. Système général

III. Fusion multicapteurs avec Dempster-Shafer

IV. Amélioration du système « navigation »

V. Résultats

VI. Conclusion & Perspectives

2SCATI – 09/12/10

Aspect accidentogène d’une vitesse trop importante

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Contexte

Système ISA (Intelligent Speed Adaptation)

Fermé? Nombre de capteurs?

Principales causes d’accidents en France Source: ONISR

Architecture?

Type de capteurs?

Semi ouvert?

Ouvert?

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Contexte

Basées sur une fusion caméra + GIS

Basées sur une caméraProduits commercialisés

Basées sur un GISProjets européens

Source: LAVIA

Architectures existantes

Systèmes incomplets

Manque d’information : dynamique, panonceau, travaux

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Système général

Panneaux de limitation

2 sources d’information utilisées

Vitesse explicite

SYSTEME « VISION »

Information dynamiqueMultifonctionnelle

Temps de traitement longDépendant des conditions extérieures

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Vitesse implicite

Code de la Route

SYSTEME « NAVIGATION »

Equipement bon marchéInformation disponible immédiatement

Information statiqueDépendante de la réception satellite

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2 sources d’information utilisées

Système général

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SYSTEME « VISION »

SYSTEME « NAVIGATION »

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Système général

Bonne gestion des conflits et de l’ignorance

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Univers

Théorie développée par Dempster[1] et Shafer[2]

[1] A. Dempster, “Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping”, Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions, pp. 57–72, 1967.[2] G. Shafer, A Mathematical Theory of Evidence. Princeton university press, NJ, 1976.

Power set

Masse de croyance

Détermination de la vitesse limite

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Fusion multicapteurs avec Dempster-Shafer

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Fusion avec la règle conjonctive

, conflit entre les 2 sources

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Fusion multicapteurs avec Dempster-Shafer

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Comment évaluer la confiance de la caméra ?

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Fusion multicapteurs avec Dempster-Shafer

A. Bargeton, F. Moutarde, F. Nashashibi, and B. Bradai. Improving Pan-European Speed-Limit Signs Recognition with a New "Global Number Segmentation" Before Digit Recognition.2008.

Extraction du contexte de conduite

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Amélioration du système « navigation »

C1: MLCP C2: ADASRP C3: Classe fonctionnelle C4: Type de route C5: Ville, Intersection, Sortie d’autoroute C6: Mode guidage

Haute/Moyenne/Faible confianceValidé ou nonFC1, FC2…Autoroute, Nationale, etc.

Activé ou non

Comment évaluer la confiance du GIS ?

Méthode proposée par Lauffenburger[3]

[3] J. Lauffenburger, B. Bradai, M. Basset, and F. Nashashibi, “Navigation and Speed Signs Recognition Fusion for Enhanced Vehicle Location”, in Proc. of International Federation of Automatic Control (IFAC’08), Seoul, Korea, 2008.

Critères

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Problème de non-homogénéité

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C1: MLCPC2: ADASRP

C3: Classe functionelleC6: Mode guidage

C4: Type de routeC5: Ville,

Intersection, Sortie d’autoroute

Information de fiabilité Contexte de conduite

Solution : séparation des critères en 2 classes

+ nouveau critère pour la vitesse stockée dans la base de données

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Amélioration du système « navigation »

Comment évaluer la confiance du GIS ?

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Application à Demspter-Shafer

Proposée par Smets[4] et généralisée par Mercier[5]

[4] P. Smets, “Belief Functions: the Disjunctive Rule of Combination and the Generalized Bayesian Theorem”, Classic Works

of the Dempster- Shafer Theory of Belief Functions, pp. 633–664, 2005.[5] D. Mercier, B. Quost, and T. Denoeux, “Contextual Discounting of Belief Functions”, Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty, pp. 552–562, 2005.

Affaiblissement

R, la fiabilité de la sourceα ϵ [0, 1], le taux d’affaiblissement

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Amélioration du système « navigation »

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Résultats

Comparaison entre les deux méthodes

• Environnement urbain• Vitesse stockée de 50 km/h• Route secondaire

Différence entre une configuration fiable et non-fiable

• Environnement hors-ville• Autoroute• Vitesse stockée de 130 km/h

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Amélioration de la méthode de détermination de la vitesse

Prise en compte du contexte de conduite indispensable à la compréhension des limitations

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Conclusion…

… & Perspectives

Détection des panonceaux et/ou des marquages pour gérer les cas spécifiques

Besoin d’améliorer le schéma décisionnel en gardant en mémoire les limites précédentes en en ignorant les aberrations

Implémentation d’un système industriel de régulation

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Merci de votre attention

Questions?

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