Modélisation et caractérisation des capteurs Lidar embarqués dans les véhicules intelligents et leurs applications en détection/reconnaissance d’obstacle par fusion multi-capteurs Lidar-Vision

Le développement des systèmes de sécurité embarqués dans les véhicules a connu un progrès significatif ces dernières années avec l’apparition, notamment, de systèmes intelligents d’aide à la conduite (ADAS) et de la conduite automatisée. Parmi les capteurs utilisés, la combinaison des capteurs lidars et des caméras permet de mesurer et de reconstruire virtuellement l’environnement du véhicule et ses obstacles. Le projet proposé ici porte sur 1) la modélisation, la caractérisation et la validation des lidars dans différentes conditions d’utilisation et 2) la fusion lidar-vidéo pour la détection, la classification et le pistage d’obstacles en temps réel. Le projet d’une durée de trois ans implique la firme Phantom Intelligence de Québec ainsi que deux doctorants et un maitrisard membres du laboratoire LIV (Laboratoire sur l’intelligence véhiculaire) de la Faculté de génie de l’Université de Sherbrooke.

Faculty Supervisor:

Denis Gingras

Student:

Ayet Bagane

Partner:

Phantom Intelligence

Discipline:

Engineering - computer / electrical

Sector:

Automotive and transportation

University:

Program:

Accelerate

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