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 System@tic, 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.