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- W567619894 abstract "Cette these s'inscrit dans la problematique de la perception des vehicules autonomes, qui doivent notamment etre capables de detecter et de positionner a tout moment les elements fixes et mobiles de leur environnement. Les besoins sont ensuite multiples, de la detection d'obstacles a la localisation du porteur dans l'espace, et de nombreuses methodes de la litterature s'y attellent. L'objectif de cette these est de reconstituer, a partir de prises de vues de stereo-vision, une carte en trois dimensions decrivant l'environnement proche ; tout en effectuant une detection, localisation et suivi dans le temps des objets mobiles.La detection et le suivi dans le temps d'un grand nombre de points d'interet constitue une premiere etape. Apres avoir effectue une comparaison exhaustive de divers detecteurs de points d'interet de la litterature, on propose pour realiser le suivi de points une implementation massivement parallelisee de l'algorithme KLT, dans une configuration redondante realisee pendant cette these. Cette implementation autorise le suivi fiable de milliers de points en temps reel, et se compare favorablement a l'etat de l'art.Il s'agit ensuite d'estimer le deplacement du porteur, et de positionner ces points dans l'espace, tâche pour laquelle on propose une evolution robuste d'une procedure bien connue, dite SVD, suivie d'un filtrage par UKF, qui nous permettent d'estimer tres rapidement le mouvement propre du porteur. Les points suivis sont ensuite positionnes dans l'espace, en prenant en compte leur possible mobilite, en estimant continuellement la position la plus probable compte tenu des observations successives.La detection et le suivi des objets mobiles font l'objet d'une derniere partie, dans laquelle on propose une segmentation originale tenant compte des aspects de position et de vitesse. On exploite ainsi une des singularites de notre approche, qui conserve pour chaque point positionne un ensemble coherent de positions dans le temps. Le filtrage et le suivi des cibles se basent finalement sur un filtre GM-PHD." @default.
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