FS Resultats - LOVE

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FS Resultats - LOVE
Recherche : Fondamentale
Objet de la recherche : LOVe, des Logiciels d’Observation des Vulnérables pour assurer
la sécurité des piétons
Responsable(s) scientifique(s) : Laurent Trassoudaine
Organisme : Université de Clermont-Ferrand 2
Equipe : LASMEA
Partenaires : Armines/CAOR (Fawzi Nashashibi) – Armines/CMM (Serge
Beucher) – INRIA/Emotion (Anne Spalanzani) –
INRIA/ICARE (Ezio Malis) – INRIA/IMARA (Michel
Parent)
–
CNRS/UTC/Heudiasyc
(Véronique
Cherfaoui)
–
CNRS/UBP/LASMEA
(Frédéric
Chausse) – CNRS/UPS/IEF (Roger Reynaud) –
CEA/LIST (Patrick Sayd) – LCPC/INRETS/LIVIC
(Didier Aubert) – Renault (Sébastien Cornou) –
Valeo (Julien Rebut)
Date de début des travaux :
1° septembre 2006 – 30 décembre 2009
Coût de la recherche: 8,5 M€.
Problématique et objet de la recherche
La sécurité des piétons : un problème crucial et complexe
La protection des piétons et plus généralement des vulnérables est une préoccupation forte
car ils correspondent à environ 900 tués par an en France. La législation a commencé à
évoluer. Les règles EuroNcap intègre aujourd’hui des tests de compatibilité physique des
véhicules. La prochaine étape est en 2010 : les conditions de test ne sont pas encore
complètement définies. Il est important pour les constructeurs et équipementiers français,
en particulier Renault et Valeo, d’anticiper et de préparer ce que pourrait être un système
actif pour lequel une brique essentielle est la détection, la localisation et la classification des
vulnérables. L’objectif est donc de produire des logiciels de perception artificielle
suffisamment fiables et compatibles avec une implémentation sur des équipements
informatiques automobiles.
Cependant, la détection, la localisation, la reconnaissance et le suivi de piétons demeure un
problème scientifique ouvert qui plus est dans un environnement complexe tel que les
centres-villes. Afin d’assurer une bonne compréhension de la scène jusqu’à 40 m, une
importante panoplie de solution algorithmique est déployée afin de traiter des données
issues de caméras, de stéréovision ou de laser à balayage.
Méthodologie
Vers la production de logiciels de perception artificielle fiables et sûrs
LOVe propose donc de contribuer à la sécurité routière en mettant principalement l’accent
sur la sécurité des piétons. L’objectif est d’aboutir à des logiciels embarqués d’observation
des vulnérables fiables et sûrs rapidement implantables sur la gamme. A dessein, une
démarche de conception industrielle de ces logiciels a été adoptée afin de spécifier
clairement les contraintes techniques (capteurs, informatique), contextuels (scenarii
envisagés) et méthodes de validation des algorithmes. LOVe est riche d’une multitude
d’approches exploitant des données laser, mono et stéréo-vision tant au niveau de la
détection, de la localisation, de la reconnaissance ou du suivi des piétons. Ces solutions
peuvent ensuite être combinées à différents niveaux de la chaine de traitement par des
algorithmes de fusion de données afin d’accroître précision de localisation et certitude de la
situation. L’ensemble de la production a été caractérisée afin que les industriels maîtrisent la
pertinence de chacun des algorithmes proposés.
Principaux résultats (intermédiaires le cas échéant)
Les recherches menées dans LOVe ont conduit à la rédaction de près de 50 articles
scientifiques preuves d’une importante dynamique scientifique. D’importantes avancées
sont à noter, en particulier, en détection par stéréovision, en suivi mono-vision ou encore
dans les méthodes de combinaisons d’information. De manière générale, les industriels
Renault et Valeo disposent de logiciels aux formats et caractéristiques maitrisés ce qui rend
possible leur implémentation rapide dans une application sécuritaire de pré-crash en
particulier.
Ces recherches menées dans le cadre des pôles de compétitivités [email protected], Moveo et
Viaméca ont de nombreuses retombées. Si la plus remarquable est sans doute la création de
trois start-up, on peut également noter le dépôt de deux brevets et la poursuite de plusieurs
partenariats tant dans des projets de recherche qu’au sein de collaborations industriels.
Les connaissances scientifiques et techniques acquises permettent d’envisager l’extension
des recherches aux autres vulnérables.

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