Filtrage de mesures de trajectoires de véhicules - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2020

Vehicules trajectories filtering

Filtrage de mesures de trajectoires de véhicules

Résumé

Drivers individual behavior on a microscopic scale stay relatively unknown. Existing models lack corroboration data and cannot be completely trusted. In order of providing proof of accuracy, datasets based on traffic video recording were collected. These video datasets are heavily impacted by measurement errors. Recording missing parts, camera resolution or post-processing treatment (mainly vehicle identification between successive frames) are most of the error’s sources. Literature proposes a wide variety of solution from classical data treatment such as Kalman or Butterworth filters to adding extra physical constraints. In 2016, Buisson, Villegas and Rivoirard suggested a new methodology based on polar coordinates and tested it with good results on the MOCoPo dataset. The present work continues this way and applies it on four others dataset with again good results provided that the trajectories stay in hypothesises constraints (which are relatively low: temporal continuity, no circuit ).
Le comportement individuel des conducteurs à l’échelle microscopique reste mal connu. S’il existe des modèles, les données permettant de les valider restent rares. Pour combler cette lacune, une des techniques utilisées a été de reconstituer les trajectoires des véhicules à partir d’images vidéo. Ces données vidéos sont difficiles à exploiter à cause des diverses sources d’erreurs pouvant les impacter. Il s’agit de problèmes lors de l’enregistrement, de la résolution des caméras ou encore de la difficulté à bien identifier les véhicules sur toutes les images. Toutes ces imprécisions doivent être filtrées pour pouvoir permettre une exploitation plus détaillée des données. Buisson, Villegas et Rivoirard proposèrent, en 2016, une méthode de filtrage basée sur le passage en coordonnées polaires. Cette méthode avait été testée, avec succès, uniquement sur une seule source de données, MOCoPo. Le présent travail a consisté à son application sur diverses sources de données vidéos (NGSIM, pNEUMA) mais aussi sur des données provenant de GPS et LIDAR. Les résultats obtenus montrent que si les données sont régulières dans le temps et que les hypothèses sur le rayon et l’angle polaire sont vérifiées, la méthode est applicable à toutes sources de données de trajectoires de véhicules.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

dumas-03234468 , version 1 (25-05-2021)

Licence

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Identifiants

  • HAL Id : dumas-03234468 , version 1

Citer

Sébastien Plantier. Filtrage de mesures de trajectoires de véhicules. Sciences de l'ingénieur [physics]. 2020. ⟨dumas-03234468⟩
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