Détection des objets mobiles et prédiction de leur mouvement dans un environnement dynamique

Abstract

Un robot mobile doit percevoir correctement l'environnement où il évolue. Autrement, l'interprétation qu'il en fait sera erronée et ne peut prendre des décisions correctes. La perception est également un point clé pour tout véhicule intelligent ou fournissant des fonctions d'assistance à la conduite. Dans ce cadre, la perception peut être divisée en deux parties: la première appelée SLAM (Simultaneous Localisation And Mapping) s'intéresse à la construction d'une carte de l'environnement et à la localisation du véhicule dans cette carte, et la deuxième partie, applelée (Detection And Tracking on Moving Objects), traite la détection et du suivi des objets mobiles dans l'environnement. L'objectif de ce travail est d'implémenter un module grid-based DATMO sur la plateforme expérimentale << Robucar >> du CDTA utilisant les informations issues du télémètre laser. Pour ce faire, l'environnement est modélisé en utilisant le formalisme des grilles d'occupation et le filtrage est assuré par le filtre d'occupation bayésien (BOF).