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Fusion de données - Théorie et méthodesArticle de référence | Réf : R7226 v1
Auteur(s) : Anne-Marie DESODT-LEBRUN
Date de publication : 10 déc. 1996
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Une application, développée entre autres dans le cadre de programmes européens, consiste à équiper un véhicule routier de différents capteurs permettant, grâce à la fusion des informations fournies, une détection automatique d’obstacle. On présentera ici 2 méthodes de résolution de ce problème mettant en œuvre les techniques définies précédemment.
La première architecture a été réalisée dans le cadre du contrat Prolab2.
Elle se décompose en un module d’évaluation de la situation et en un module d’interprétation.
Le véhicule est équipé à l’avant d’une caméra, associée à un télèmètre laser, et d’un système de stéréovision linéaire. D’autres caméras observent les côtés et l’arrière.
La fusion de ces données dynamiques permet d’obtenir l’image la meilleure possible du véhicule dans son environnement.
Les problèmes dus aux décalages temporels sont cruciaux dans ce type de système.
Des filtres estimateurs prédictifs de Kalman sont associés à chaque capteur.
Plusieurs capteurs peuvent correspondre au même objet ; on réalise une fusion permettant d’obtenir une carte globale grâce à des filtres prédicteurs estimateurs associés à chaque obstacle.
La fusion géométrique permet de placer les objets détectés par rapport à l’infrastructure, il s’agit d’une affectation par des méthodes géométriques.
La dernière étape concerne la fusion numérique symbolique, réalisée grâce à une représentation objet du véhicule, de l’environnement statique et des obstacles, associée à des concepts symboliques. Cette phase permet de faciliter le diagnostic. Un système à base de règles permet de filtrer les données, de gérer les événements.
La figure 7 représente la structure globale de ce système.
Dans le système Prochip, la perception comporte un détecteur lidar, un radar hyperfréquence, un système de détection thermique infrarouge ...
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(1) - ABIDI (M.A.), GONZALEZ (R.C.) - Data fusion in robotics and machine intelligence, - Academic press, San Diego, p. 1-546 (1992).
(2) - APPRIOU (A.) - Probabilités et incertitude en fusion de données multisenseurs, - Revue Scientifique et Technique de la Défense, p. 27-40, 1er trim. (1991).
(3) - BERSCHANDY (D.) - Comparaison des approches classiques et neuronales dans l’architecture d’un système d’intelligence artificielle embarquée, - Thèse Université Paris-Sud (1993).
(4) - BLACKMAN (S.S.) - Theoretical approaches to data association and fusion, - Spie vol. 931, Sensor fusion, p. 50-55 (1988).
(5) - BLOCH (I.) - Information Combination operators for data fusion : a comparative review with classification, - SPIE, vol. 2315, p. 148-159 (1994).
(6) - CLARK (J.), YULLE (A.) - Data...
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