Détection de voie routière par techniques intelligentes

Abstract

Ce mémoire porte sur la détection de voie routière et le suivi de trajectoire dans le contexte des véhicules autonomes. Une première approche classique, basée sur le traitement d’image (binarisation, IPM, ajustement parabolique), a été développée pour détecter les marquages au sol et calculer la courbure de la route. Ensuite, une seconde approche basée sur un réseau de neurones convolutif (U-Net) a été mise en œuvre pour améliorer la robustesse de la segmentation. Les courbures extraites ont été intégrées dans un modèle dynamique de véhicule, avec un suivi assuré par un régulateur LQR. Les résultats expérimentaux et de simulation montrent la validité et les limites de chaque approche, ainsi que l’intérêt d’intégrer des techniques d’intelligence artificielle pour une détection plus fiable.