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SP3 Schémas globaux

SP3 Schémas globaux. Véronique Cherfaoui + partenaires SP3 29 mars 2007. SP3 schémas globaux. Avant propos : Proposition de changer le nom des repères : Après discussion avec François : on garde les anciennes notations à savoir RUSL Repère Love = repère télémètre RUCM = repère monovision

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Presentation Transcript

  1. SP3 Schémas globaux Véronique Cherfaoui + partenaires SP3 29 mars 2007

  2. SP3 schémas globaux • Avant propos : Proposition de changer le nom des repères : Après discussion avec François : on garde les anciennes notations à savoir • RUSL Repère Love = repère télémètre • RUCM = repère monovision • RUCS = repère stéréovision

  3. Tache 3.1Couplage Zones d’intérêt / détection (1), (7), (2) Zones d’interêt (RUCM) Zones d’intérêt (RUSL) Projection proprio Zones d’interêt (RUCS) Zones d’intérêt (RUi) Sélection/Focalisation/ Prédiction/Reconnaissance Objets/piétons (RUi) Données du capteur i (1) : i = SL (4)(6) : i = CM (6) i=CS

  4. 3.1 questions • Lisibilité de la tâche 3.1 par rapport à la tâche 2.1 • En quoi le module 3.1 est différent du ou des modules développés en 2.1 • Ce que va contenir ce module ( sélection, focalisation, projection, reconnaissance …)

  5. Tache 3.2 - Solution combinées • 2 type d’architectures identifiées lors du séminaire du 15 novembre (voir présentation SP3)

  6. Capteur 1 Mesures 1 Capteur n Mesures n Tache 3.2 architecture type 1 • Les entrées sont • des données de différents capteurs • Des zones d’intérêt • Partenaires identifiés • (1), (3) (4),(6), (8) Zones d’intérêt Fusion des mesures Détection, Estimation (1)(3)(4)(6) RUSL (8) RUCM Objets Pistage Association, Estimation, Prédiction (1)(3)(4)(6) RUSL (8) RUCM Pistes

  7. LIVIC (1) Images stéréo N&B rectifiées et synchrones,Zones de recherche Confiances par piste Combinaison stéréovision/laser Piste sélectionnée (RUSL) Confirmation des pistes lasers par stéréovision (position, orientation, précision, confiance) TTC Pistes (RUSL) Pistes (RUSL) potentielles Impacts LASER, Zone de recherche code couleur 3.2 2.x 3.1 ou 2.1? Association Multi-objets Mise à jour Détection cibles potentielles prédiction Zone de travail SP1, Données proprioceptives, Données de calibrage Prédiction trajectoire Rétro-Projection Zone image (RUCM) Zone Intérêt Scène (RUSL)

  8. Can, Gyro Laser Détection Zone d'intérêt Caméra Tâche 2.1 Pistage 3D Tâche 2.4 Full Image Tâche 3.2 Projection 3D -> 2D Pistes 3D Image ROI Pistage 2D (Point d'intérêts) Détection Vision (Adaboost, ...) Image ROI Fusion 2D Objects 3D + Objects 2D Pistage 3D Prise de décision (seuillage sur indice de confiance) Pistes (Laser + Vision) Pistes + (Objects Vision) CAOR (4)

  9. CEA(6) Images stéréo N&B rectifiées et synchrones Piétons (RUSL) (position, confiance) Pistes Piétons (RUSL) Disparité sur Les objets Classification par fusion de la disparité et de l’apparence Pistage: Association avec ancienne piste ou création nouvelle piste Calcul de la disparité avec fusion des données image et Lidar Objets (T2.1) Données Lidar

  10. Emotion (3) Image mono (RUCM) Paire d’image Stéréo (RUCS) Détecteur 1 Détecteur 2 ... Proprioception Fusion dans une grille d’occupation code couleur 3.2 2.x 3.1 ou 2.1? BOF Prédiction Pistes de piétons (RUSL) 10

  11. ICARE (8) Calibration Propioception Prediction Image Mono (RUCM) Piste Suivi Visuel Telemetre (RUSL)

  12. Capteur 1 Mesures 1 Capteur n Mesures n Pistage Association, Estimation, Prédiction Pistes RUSL Tache 3.2 architecture type 2 • Les entrées sont • Des objets/piétons détectés par l’une ou l’autre modalité. • Partenaires identifiés • (5), (7) Détection Estimation Détection Estimation Objets RUSL

  13. Heudiasyc (5) Détecteur j Détecteur k … Détecteur i Fusion d’objets Pistage Objetsrusl Pistesrusl Association d’objets/pistes code couleur 3.2 2.x 3.1 ou 2.1? Mise à jour/Estimation des pistes Initialisation nouvelles pistes Données proprio Prédiction Pistesrusl

  14. LASMEA (7) Association Objets/Pistes Détecteur i Détecteur j Objetsrusl n n Destruction piste maintien o o FUSION DES OBJETS CORRECTION INITIALISATION proprio PREDICTION Pistesrusl

  15. 8+L 8+L 8m 8m Données proprio Carte vue de dessus Choix de Dt IEF (2) Fenêtre 3.1 Prédiction supervision Détecteur i Objet Recalage Carte vue de dessus Fenêtres Détecteur i Détecteur j Détecteur k Scrutation sur nouvel horizon Focalisation pour détecteur robuste Prise en compte du mouvement des vulnérables sur la carte Objetsrusl 3.2 Association d’objets/pistes Mise à jour/ Estimation pistes Initialisation nouvelles pistes 2.X Gestion des pistes / Evaluation 3.2 Pistesrusl

  16. Capteur 1 Mesures 1 Capteur n Mesures n Tâche 3.3 Combinaison de pistes • Architecture type 3 • fusion décentralisée • Intérêt : utiliser des modules indépendants • gérer l’asynchronisme • Partenaires identifiés • (4) (5), (7) Détection Estimation Détection Estimation objets objets Pistage Pistage Pistes Combinaison de pistage Association,combinaison, analyse Pistes Danger, Contrôle

  17. Tâche 2.1 Tâche 2.4 Laser Can, Gyro Caméra Tâche 2.2 Tâche 3.3 Détection (Adaboost,...) Détection Zone d'intérêt Objects 2D Pistage 2D (Point d'intérêts) Pistage 3D Recalage temporel Pistes 3D Pistes 2D Matching/Fusion 2D Pistage 3D Pistes + Objects (si objects vision non matchés Laser) Prise de décision (seuillage sur indice de confiance) Pistes (Laser + Vision) Pistes + (Objects Vision) CAOR(4)

  18. Heudiasyc (5) Pistes i ti,rusl Pistes jtj,rusl Données proprio Etat des modules Recalage temporel Pistes itc,rusl Pistes jtc,rusl Pistes globalestc,rusl Association pistes/pistes code couleur 3.3 3.2 2.x 3.1 ou 2.1? Combinaison des pistes Initialisation nouvelles pistes ? Etat des modules Validation /analyse Pistes globalesrusl

  19. maintien LASMEA(7) Pistes i ti,id_i, rusl Pistes jtj,id_j, rusl Recalage temporel proprio Association piste à piste Initialisation o o Prédiction maintien n n o n correction correction id_j dispo n o id_i dispo Destruction piste Destruction piste Fusion Validation Pistes globalesrusl

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