Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Séminaire

Ego-localisation multi-sources – Application au véhicule intelligent

Le 22 mars 2016 à 14h00 Salle des séminaires du LGI2A, FSA, Béthune
Cindy CAPELLE Maître de conférences Université de technologie Belfort-Montbéliard, UTBM

La localisation des véhicules demeure une fonction fondamentale pour le développement des systèmes d’aide à la conduite et la navigation autonome.

La localisation des véhicules repose souvent sur l’utilisation d’un système de navigation par satellites (tels que le GPS, Galiléo). Néanmoins, le service GPS peut s’avérer intermittent et non fiable, notamment en milieu urbain. En effet, les configurations urbaines telles que les canyons occasionnent du multi-trajet lors de la réception des signaux GPS voire le masquage complet des signaux. Il en résulte alors une imprécision voire une indisponibilité de la mesure GPS. L’ajout de capteurs proprioceptifs, tels qu’une centrale inertielle ou des odomètres, peuvent permettre de pallier ces limitations, mais à court terme uniquement. En effet, l’erreur de la localisation à l’estime croît avec le temps.

En outre, les caméras fournissent des informations précieuses sur l’environnement (amers visuels, cartes de profondeurs, informations contextuelles) permettant ainsi une localisation en position et en orientation ainsi qu’une segmentation de la scène observée. Néanmoins, l’environnement est en constante évolution : la présence d’objets en mouvement, la vitesse et la dynamique du véhicule ainsi que les changements de luminosité ou les conditions météorologiques peuvent ainsi altérer la perception.

Un seul capteur ne pouvant répondre à lui seul à la problématique de localisation précise et robuste, je présente une approche multi-capteurs, qui combine des données GPS, odométriques, et une caméra. Par ailleurs, un modèle virtuel 3D de l’environnement d’évolution du véhicule est également intégré à l’approche.