Les problèmes de la détection des piétons

Pourquoi est-ce que la détection des piétons est si difficile à partir d’un capteur laser ? En effet, si pour un être humain, il est aisé d’accepter la définition suivante pour un piéton : « personne qui circule à pied », une telle assimilation n’est pas aisée pour un système de perception artificielle tel que celui examiné ici où les problèmes rencontrés tendent à s’accumuler.

Détection à bord d’un véhicule routier

Du fait que l’algorithme de perception soit monté sur un véhicule routier ajoute une difficulté supplémentaire surtout dans un environnement aussi complexe et varié qu’une ville. Effectivement, il est aisé d’imaginer la complexité de devoir détecter des piétons dans un environnement qui change tout le temps, à des vitesses différentes et où de nom-breux obstacles peuvent apparaître et disparaître subitement à tout moment.

Détecter tous les piétons présents dans le champs du capteur

Le fait que tous les piétons, sans exception, doivent être détectés qu’ils soient mobiles ou pas, augmente encore la complexité de l’algorithme attendu. Evidemment, il est plus facile de se contenter de détecter voire de suivre des piétons uniquement en mouvement afin d’éviter toutes les fausses alarmes dûes aux différents obstacles qui peuvent être rencontrés en ville tels que des panneaux, des barrières, des arbres et tous les objets qui peuvent s’apparenter par leur taille et/ou leur forme à un piéton.

Détecter malgré leurs postures ou leurs attitudes

Le piéton fait partie de ces objets les plus déformables qui existent avec un nombre insensé de poses, de tenues vestimentaires, de comportements et d’objets qui peuvent l’accompagner lors de ces déplacements. En effet, détecter un piéton qu’il soit adulte ou enfant, de face ou de coté, portant avec lui une valise ou un parapluie est totalement différent au niveau de sa taille et de sa forme dans l’image.

Détecter même en cas d’occultation

Parce que le système doit travailler dans un trafic réel, un piéton peut à tout instant être soit partiellement soit totalement occulté par un autre objet. Le système doit être capable de suivre ces piétons pendant un certain temps malgré cette occultation partielle ou totale afin de pouvoir prévenir si une collision dangereuse est envisageable.

Détecter rapidement

Evidemment, le système doit être en temps réel afin de prévenir d’une éventuelle col-lision. En effet, s’il ne peut pas détecter un piéton dans un temps suffisament court, il est inutile. C’est une des principales complexités de la mise au point de ce genre d’algo-rithme qui doit pouvoir répondre à tous les problèmes énumérés jusqu’à présent tout en étant suffisament simple pour un temps de calcul minimum.

FIG. 2.13 – A gauche, situation d’une apparition brutale d’un enfant - figure extraite

de [Gavrila, 2001] . A droite, passage piéton avec de nombreuses occultations entre les usagers.

FIG. 2.14 – Exemples de différentes postures que peut prendre un piéton - figure extraite

de [Gavrila et al., 2001].

Difficultés supplémentaires apportées par un capteur laser

Développer un algorithme de détection de piéton à partir d’un capteur laser comme celui choisi par le projet LOVe ajoute des difficultés supplémentaires qui sont liées aux

caractéristiques même des informations délivrées par le télémètre. On rappel que les prin-cipales caractéristiques et surtout les limites d’utilisation de l’IBEO Alasca XT sont pré-sentées dans la section 2.1.4.

Commençons par souligner quelques avantages liés au choix d’un tel télémètre. D’abord la mesure de distance (profondeur) est directement accessible sans traitement supplémen-taire. Ce télémètre permet de capter instantanément quatre faisceaux laser et de percevoir les cibles suivant quatre coupes différentes. De plus, l’étendue de mesure (résolution de

0.25^o) est adaptée à l’application de perception d’un environnement routier immédiat (<

30 mètres).

Par contre, comme pour tout capteur, les inconvénients ne manquent pas. Ici, de part le choix technologique effectué par les partenaires industriels avec un nombre de nappes et une résolution limitée, le capteur laser IBEO délivre une information pauvre des objets détectés (pas d’information de forme, de hauteur...), rendant de ce fait, plus difficile la classification des obstacles (cf. la figure 2.15).

De plus, sa forte sensibilité aux conditions atmosphériques complique la détection des obstacles qui peuvent être partiellement ou totalement occultés par le brouillard, la pluie ou la grêle. Le faisceau laser peut également être absorbé par certaines textures ou couleurs sombres des vêtements portés par les piétons rendant leur détection comme partiellement occultée. −15 −10 −5 0 5 10 15 0 10 20 30 40 50 60 X [m] Y [m] −15 −10 −5 0 5 10 15 0 10 20 30 40 50 60 X [m] Y [m]

FIG. 2.15 – Ces deux images illustrent pourquoi la détection puis la classification des

objets sont compliquées avec un capteur laser IBEO alasca XT. En effet, l’environnement perçu par ce capteur est « pauvre » c’est à dire que nous n’avons pas d’information sur la couleur, la hauteur ou la forme des objets.

Ces différents inconvénients peuvent être vus de manière générale comme les principaux problèmes d’une détection d’obstacles à partir d’une image de profondeur. En effet, un ob-jet étant représenté dans une nappe, par un certain nombre de points 2D qui sont fonction de la distance objet/capteur et de la résolution angulaire du télémètre (cf. la figure 2.16), la plupart des méthodes de détection/classification vont tenter de classifier une observation (cluster) en fonction de sa taille et du nombre de points théoriques qui doit la constituer.

Si pour une raison quelconque (couleur absorbante, brouillard, transparence, occulta-tion...) certains de ces points ne sont pas présents dans l’image laser, cela engendre une modification de la taille et/ou de la forme de l’obstacle qui risque de changer de catégorie lors de sa classification (cf. la figure 2.17).

FIG. 2.16 – Nombre de points théoriques (pour une nappe) renvoyés par un piéton de

profil (largeur∼ 40 cm) pour un angle de résolution égal à 0.5oen fonction de la distance

séparant le piéton du capteur.

FIG. 2.17 – Le nombre de points renvoyés par un piéton dans une image laser peut être

très différent selon sa posture et sa position relative par rapport au capteur. Par exemple, le piéton de gauche étant plus proche du capteur de détection que le piéton de droite, le capteur devrait renvoyer plus de points. Mais comme le piéton est de profil (surface de reflexion réduite), il renvoie moins de points que le piéton de face.