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Les systèmes d'aide à la conduite, en général, et plus particulièrement les systèmes d'aide à l'évitement de collision sont de plus en plus en présents dans les véhicules car ils ont un très fort potentiel de réduction du nombre d'accidents de la circulation. Afin de réagir convenablement, le système a d'abord besoin d'une représentation très fidèle de l'environnement du véhicule. Cette perception de l'environnement est faite en fusionnant les données de plusieurs capteurs extéroceptifs afin de détecter et de suivre les obstacles potentiels et de reconnaître la configuration de route de…mehr

Produktbeschreibung
Les systèmes d'aide à la conduite, en général, et plus particulièrement les systèmes d'aide à l'évitement de collision sont de plus en plus en présents dans les véhicules car ils ont un très fort potentiel de réduction du nombre d'accidents de la circulation. Afin de réagir convenablement, le système a d'abord besoin d'une représentation très fidèle de l'environnement du véhicule. Cette perception de l'environnement est faite en fusionnant les données de plusieurs capteurs extéroceptifs afin de détecter et de suivre les obstacles potentiels et de reconnaître la configuration de route de circulation. Il est ensuite nécessaire de faire une analyse de la scène perçue au cours du temps afin d'évaluer le risque de collision encouru par le véhicule porteur du système. Enfin, lorsque le risque de collision atteint un seuil jugé critique, le système doit calculer une trajectoire d'évitement de collision qui sera ensuite automatiquement exécutée. Plusieurs approches sont proposées et comparées puis les méthodes choisies sont testées et évalués sur des données de roulages réels et de simulations.
Autorenporträt
Adam Houénou a obtenu le grade de Docteur de l'Université de Technologie de Compiègne (France, 60) en 2013. Ses travaux portent sur la fusion de données multi-capteur et l'analyse de scènes dynamiques pour les systèmes d'aide à la conduite et la conduite autonome.