Résumé:
Dans le cadre des véhicules autonomes sur autoroutes, l'une des premières et des plus
importantes tâches consiste à localiser le véhicule sur la route. Pour cela, le véhicule doit
pouvoir prendre en compte les informations de plusieurs capteurs et les fusionner avec des
données issues de cartes routières.
Le problème de la perception de la route ou de la voie est un catalyseur crucial pour les
systèmes avancés d'aide à la conduite. En tant que tel, il a été un domaine de recherche actif au
cours des deux dernières décennies avec des progrès considérables réalisés au cours des
dernières années. Le problème a été confronté à divers scénarios, avec différentes définitions
de tâches, conduisant à l'utilisation de diverses modalités et approches de détection.
L’objectif de notre travail consiste à implémenter une application de détection des voies
routières basée sur le fusionnement des images successives. À cet effet, nous envisageons
d’utiliser l’algorithme de Canny puisqu’il a amélioré de nombreux détecteurs de contour de
l'image ainsi que l’algorithme de Hough probabiliste pour que nous déduisons leur robustesse
et leur capacité de détecter les voies routières. Enfin, l’étude comparative de notre approche
avec et sans le prétraitement de fusionnement d’images successives a marqué que ce
prétraitement améliore les performances de détection.
