Imagerie polarimétrique pour l’aide à la conduite automobile

1. Jean-Benoit Jourdain Chercheur responsable: Frédéric Taillade Imagerie polarimétrique pour l’aide à la conduite automobile 18/06/08

2. Présentation du LCPC Quatre grands secteurs d’activités : Etudes géotechniques Ouvrages d’art Domaine urbain Routes

3. Localisations • Paris • Nantes • Marne-la-vallée • Satory Versailles

4. Présentation du projet • Recherche des constructeurs automobiles : • Augmenter le confort de conduite • Assurer la sécurité de la voiture et de ses occupants • Utilisation des capteurs de détections Étude de faisabilité : d’un détecteur de panneaux routiers. d’un détecteur d’eau sur la chaussée.

5. Principe global • Obtenir une image détectant la présence de panneaux routiers et d’eau sur la chaussée. • Utilisation de la polarisation • Calcul du degrés de polarisation (D.O.P.) entre deux images • Rotation d’un polaroïd devant une caméra

6. Source de lumière polarisée Source de lumière non polarisée Rétroréflexion sur le panneau Diffusion sur le panneau Réflexion sur l’eau Capture de 2 images au travers d’un analyseur ( 0°/90°) Calcul du degré de polarisation Image Système de reconnaissance de panneaux/ d’eau Information donner au conducteur et à la voiture

7. Principe de polarisation Panneau : • La lumière diffusée par un panneau est légèrement polarisée • Présence d’un panneau : détection d’une lumière polarisée • La lumière réfléchie par de l’eau peut être polarisée • Présence d’eau sur la chaussée : détection d’une lumière polarisée Eau :

8. Réalisations : Montages • Montage réalisé pour la détection de panneaux : Polariseur Source Analyseur Caméra

9. Montage réalisé pour la détection d’eau : Source Analyseur Caméra Echantillon de chaussée

10. Programme LabView : Acquisition • Capture de la scène pour un réglage en temps réel • Capture des deux images • Conversion des images en tables de pixels • Enregistrement de l’image D.O.P.

11. Programme LabView : Traitement • Calcul du degré de polarisation (D.O.P.) : Valeur du contraste entre 0 et 1.

12. Problème rencontré dans les faibles valeurs de pixel.

13. Amélioration du contraste : • Fonction puissance Y = X n

14. Fonction Sinus Y = (SIN( X.(π/2) + n ))2

15. Visualisation du traitement effectué sur l’image D.O.P. :

16. Changement d’échelle des valeurs de pixel : Y = 255.X Valeurs entre 0 et 1 Valeurs entre 0 et 255 Y = (X – Xmin) . 255 / (Xmax – Xmin)

17. Affichage de l’image finale : • Les valeurs des pixels sont arrondies • Affichage de l’image résultante de la table de pixel • Image finale : sur 8 bits, Xmin = 0, Xmax = 255

18. Partie traitement complète :

19. Résultats et interprétations • Détection de panneaux avec source polarisée

21. Détection des panneaux sans source polarisée :

23. Détection de l’eau sur la chaussée :

24. Améliorations But : capter deux images simultanément Axes de recherches : • Cellule Pockels • Lame séparatrice • Caméras en parallèles

25. Formule du D.O.P. améliorée • Problème : direction de polarisation inconnue du faisceau incident 90° 90° I2=Imax I2 I1 = I2 0° 0° I1 I1=0 D.O.P.= 1 D.O.P.= 0

26. D.O.P. maximal en fonction de l’angle de polarisation • de la lumière incidente :

27. Nouvelle formule : Acquisition de 4 images (0°, 45°, 90° et 135°) 90° 135° I90° 45° I45° I135° 0° I0°

28. Résultats de la nouvelle formule :

29. Conclusion • Bons résultats : • Détection de panneaux avec source polarisée • Détection d’eau sur la chaussée • Mauvais résultats : • Détection de panneaux sans source polarisée Etude de faisabilité utilisée par le LCPC • Esprit d ’équipe • Poursuite d’étude dans le domaine de la vision