Descriptif
Ce cours est dédié à la présentation de capteurs principaux des véhicules autonômes et le traitement d'informations fournies par ces capteurs : caméra RGB, LIDAR, RADAR, GPS, IMU, SONAR.
Objectifs pédagogiques
- Définir les système multi-capteurs pour véhicule autonome;
- Prendre comme cas introductif le cas général des systèmes de Cartographie Mobile pour présenter :
- Les modules perception : caméra ; Laser; etc ...
- Les modules de localisation : Direct (basé GPS, INS, avec KALMAN...) ou Indirect (basé images, et caméra 6D, etc.) :
- Les systèmes d'acquisition multi-capteur et la notion des BDDS (Bases de données datées Synchronisées
- Système multi-capteur basé vision pour des applications ADAS:
- Définir les modules de vision dans le cas des ADAS avec une approche traitement d'images temps réel :
- Détection trace au sol (Détection de ligne de Hough)
- Reconnaissance de panneaux; détection de piétons , etc
- Les approches Laser, les approche Radar, les approches fusion
- Vision de jour, vision de nuit, contrainte de la pluie
28 heures en présentiel (8 blocs ou créneaux)
réparties en:
- Cours d'improvisation et théatre : 28
Diplôme(s) concerné(s)
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
MATLAB (IN103)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
Vos modalités d'acquisition :
Contrôle continu (projet)
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 6
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
- Scientifique acquis : 2
Le coefficient de l'UE est : 2
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Programme détaillé
1 - Intro générale et localisation du véhicule par caméra (JP Tarel)
2 - Reconstruction stéréo pour la détection d'obstacles et des mobiles (JP Tarel)
3 - TP1 sur la reconstruction stéréo par la méthode de v-disparité (JP Tarel)
4 - Détection et Reconnaissance (T Ridene)
5 - TP2 sur la détection de véhicule (T Ridene)
6 - Conditions dégradées (JP Tarel)
7 - Fusion multi-capteurs pour la perception (T Ridene)
8 - TP3 Brouillard (T Ridene)