Détection des voies routières par vision

Abstract

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.