Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
Auteur(s)
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Anne-Marie DESODT-LEBRUN : Enseignant-Chercheur à l’Université des Sciences et Technologies de Lille
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Lire l’articleINTRODUCTION
La fusion de données est une technique récente pour le traitement d’informations multisources. Elle permet de fusionner des données multiples concernant un phénomène afin d’obtenir un jugement plus fondé que celui obtenu à partir de l’ensemble des sources considérées chacune isolément.
Le terme même de fusion de données a été introduit aux États-Unis dans les années 70 et les techniques de fusion de données ont connu un large développement dans les années 80 ; ce développement se poursuit encore. Cette progression fulgurante est due à la conjonction de deux phénomènes : les progrès technologiques informatiques et des besoins militaires urgents. Il est à noter qu’à l’heure actuelle, les applications ont essaimé hors de ce concept militaire, puisque la fusion s’avère nécessaire dans les applications de robotique, de transport ou de traitement d’images.
Les auteurs distinguent habituellement le concept de fusion de capteurs du concept de fusion de données.
Le premier concerne la combinaison d’informations issues de différents capteurs tels que radar, caméra infrarouge ou visible, télémètre laser, imageur laser, capteur ultraviolet, capteur ultrasonore, capteur sismique... La fusion de données a un spectre d’utilisations plus vaste puisqu’elle s’intéresse à la combinaison de toutes sources de connaissance, qu’elles soient issues de capteurs, de systèmes de navigation, de bases de données diverses (données cartographiques, documentaires, modèles numériques de terrain, règles de savoir faire) ou même d’analyses ou de fusions précédentes.
Cet article présente les problèmes posés, dans les deux contextes, et un panorama des méthodes qui peuvent être utilisées pour les résoudre.
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Présentation
Conclusion
En anglais
3. Exemple d’application
Une application, développée entre autres dans le cadre de programmes européens, consiste à équiper un véhicule routier de différents capteurs permettant, grâce à la fusion des informations fournies, une détection automatique d’obstacle. On présentera ici 2 méthodes de résolution de ce problème mettant en œuvre les techniques définies précédemment.
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La première architecture a été réalisée dans le cadre du contrat Prolab2.
Elle se décompose en un module d’évaluation de la situation et en un module d’interprétation.
Le véhicule est équipé à l’avant d’une caméra, associée à un télèmètre laser, et d’un système de stéréovision linéaire. D’autres caméras observent les côtés et l’arrière.
La fusion de ces données dynamiques permet d’obtenir l’image la meilleure possible du véhicule dans son environnement.
Les problèmes dus aux décalages temporels sont cruciaux dans ce type de système.
Des filtres estimateurs prédictifs de Kalman sont associés à chaque capteur.
Plusieurs capteurs peuvent correspondre au même objet ; on réalise une fusion permettant d’obtenir une carte globale grâce à des filtres prédicteurs estimateurs associés à chaque obstacle.
La fusion géométrique permet de placer les objets détectés par rapport à l’infrastructure, il s’agit d’une affectation par des méthodes géométriques.
La dernière étape concerne la fusion numérique symbolique, réalisée grâce à une représentation objet du véhicule, de l’environnement statique et des obstacles, associée à des concepts symboliques. Cette phase permet de faciliter le diagnostic. Un système à base de règles permet de filtrer les données, de gérer les événements.
La figure 7 représente la structure globale de ce système.
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Dans le système Prochip, la perception comporte un détecteur lidar, un radar hyperfréquence, un système de détection thermique infrarouge ...
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Exemple d’application
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - ABIDI (M.A.), GONZALEZ (R.C.) - Data fusion in robotics and machine intelligence, - Academic press, San Diego, p. 1-546 (1992).
-
(2) - APPRIOU (A.) - Probabilités et incertitude en fusion de données multisenseurs, - Revue Scientifique et Technique de la Défense, p. 27-40, 1er trim. (1991).
-
(3) - BERSCHANDY (D.) - Comparaison des approches classiques et neuronales dans l’architecture d’un système d’intelligence artificielle embarquée, - Thèse Université Paris-Sud (1993).
-
(4) - BLACKMAN (S.S.) - Theoretical approaches to data association and fusion, - Spie vol. 931, Sensor fusion, p. 50-55 (1988).
-
(5) - BLOCH (I.) - Information Combination operators for data fusion : a comparative review with classification, - SPIE, vol. 2315, p. 148-159 (1994).
-
(6) - CLARK (J.), YULLE (A.) - Data...
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