6.3 Simulation par traitement d’images
6.3.3 Exemple de mise en œuvre
La chaîne de traitements décrite précédemment a été implémentée afin de démontrer la faisabilité de l’application du modèle photométrique étendu pour simuler les effets visuel du brouillard. Le code de simulation PROF, présenté dans le chapitre 4, a été mis en œuvre afin de produire la description 2D½ détaillée de la scène routière de rase-campagne prise comme exemple. Cette description est présentée en figure 6.9.
Cette scène comprend, outre le terrain traversé par la chaussée à deux voies (avec un mar-quage de route nationale), deux automobiles et un panneau de signalisation annonçant une inter-section (type AB1). Le premier véhicule roule dans le même sens que celui de l’usager dont on simule l’environnement visuel, à une distance de 75 m ; l’autre véhicule vient en sens inverse, à une distance de 100 m ; le panneau est situé en rive, à une distance de 50 m. Seules les sources lumineuses ayant un impact sur l’environnement visuel du conducteur sont prises en compte : ses propres projecteurs en position feux de croisement, les projecteurs du véhicule sur l’autre voie, et les feux à l’arrière du véhicule suivi, le droit étant un feu de position et le gauche un feu anti-brouillard.
Pour déterminer les informations géométriques, il a suffit de lancer un rayon dans chaque direction (i, j) du champ visuel afin de déterminer la profondeur d(i, j) dans la scène, puis de lancer des rayons secondaires depuis le point d’intersection vers chaque source afin de détermi-ner sa distance ds(i, j).
Pour déterminer les informations photométriques, on a fait l’hypothèse que toutes les sur-faces étaient lambertiennes et décrites par leur coefficient de réflexion ρ. Il suffit ainsi de profiter
du lancer de rayon secondaire précédent pour déterminer l’intensité Is(i, j) de la source dans
la direction du point d’intersection et ainsi calculer la luminance non atténuée en ce point4, en
utilisant les lois de la photométrie [DeC97] :
Ls(i, j) = ρ(i, j)Is(i, j)
πds(i, j)2 (6.13)
Dans les directions visant directement la surface d’une source (zones primaires), la luminance a été déterminée à l’aide de l’équation 6.1. Pour calculer la contribution de l’éclairage naturel, on a
fait l’hypothèse que la luminance du brouillard Lbétait uniforme, et on a utilisé une expression
de la luminance intrinsèque adaptée de l’ouvrage de Desvignes [Des97] afin de tenir compte
4. En pratique, on a utilisé PROF pour simuler la distribution de luminance provenant de chaque source indé-pendamment, ce qui explique le bruit dans les images de la figure 6.9.
6.3. Simulation par traitement d’images
(a) Éclairage naturel.
(b) Éclairage dû aux projecteurs du véhicule de l’observateur.
(c) Éclairage dû aux projecteurs du véhicule croisé.
(d) Éclairage dû aux feux du véhicule suivi.
FIG. 6.9 – Cartes d’iso-luminance et d’iso-distance décrivant l’éclairage dans une scène
rou-tière de rase-campagne, selon le principe illustré dans la figure 6.8. La couleur rouge désigne les zones de ciel (distance infinie), et les zones non-éclairées par une source (distance indéfinie).
de l’influence de l’orientation des surfaces par rapport à la verticale sur l’éclairement qu’elles reçoivent du ciel :
L0(i, j) = ρ(i, j)1 + cos θ(i, j)
2 Lb (6.14)
où θ(i, j) est l’angle de la normale à l’élément de surface pointé par le pixel (i, j) par rapport à la verticale, et ρ(i, j) le coefficient de réflexion de cet élément de surface.
Pour le brouillard, on a choisi une granulométrie centrée autour de 10 µm de diamètre dont l’OFC a été calculé dans le chapitre précédent. On a fixé la visibilité météorologique à 100 m. Deux valeurs de la luminance de voile ont été utilisées afin de simuler une situation nocturne (Lb = 0 cd.m−2) et une situation diurne (Lb = 500 cd.m−2). Le code de simulation PROF a été une fois de plus mis en œuvre afin de produire la distribution de luminance rétrodiffusée par les codes du véhicule simulé (modèle Peugeot 205).
Disposant de l’ensemble des données nécessaires à la simulation des effets visuels du brouil-lard, on a calculé les images photométriques de la scène perturbée par la diffusion de la lumière en situations de conduite de nuit et de jour. Les résultats, présentés dans la figure 6.10 sous forme de cartes d’iso-luminance, permettent de visualiser l’importance relative des différents phénomènes qui sont à l’origine des dégradations de la visibilité. Pour la situation diurne, on constate que les effets majeurs du brouillard sont l’extinction et le voile atmosphérique. L’effet de halo reste néamoins notable, alors que le voile rétrodiffusé est insignifiant. Pour la situation nocturne, la double extinction assombrit fortement la scène, ce qui a pour conséquence de mettre en évidence les halos diffusés autour des sources lumineuses, qui se mélangent avec le voile rétrodiffusé.
6.4 Application à la simulation de conduite
par temps de brouillard
6.4.1 Enjeux et contraintes de la simulation de conduite
Le principal intérêt de la simulation des effets du brouillard sur l’environnement visuel de l’usager de la route est de fournir un outil complémentaire de l’expérimentation pour étudier les problèmes perceptifs soulevés par la conduite en conditions de visibilité dégradée [CDC99]. On peut même affirmer qu’il n’existe à ce jour aucune alternative à la simulation de conduite pour qui voudrait aborder les aspects dynamiques du comportement du conducteur confronté à un brouillard dense. En effet, il est quasiment impossible de prévoir le lieu et le moment où les conditions favorables seront réunies pour une expérimentation in situ, sans parler du danger auquel on exposerait les sujets en les faisant réellement conduire en situation de visibilité réduite ; quant-aux essais en brouillard artificiel, ils sont forcément limités aux aspects statiques par les dimensions des installations.
Mais simuler la conduite par temps de brouillard implique la capacité de simuler en temps-réel les perturbations du signal visuel causées par le brouillard : extinction, halo et voiles. Il faut en effet minimiser le délai entre les actions du sujet et la mise à jour au niveau de la restitution visuelle, pour ne pas perturber la tâche de conduite. Or la technologie actuelle ne permet pas