Apport des modèles numériques d'élévation pour l'enrichissement des cartes de navigation par fusion multi-capteurs

Contribution of digital elevation models for the enrichment of navigation maps by multi-sensor fusion

• Auteur / Autrice : Hiba Al Assaad
• Direction : Jean-Charles Noyer, Ahmad Shahin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et technologies de l'information et de la communication. Traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 16/10/2020
• Etablissement(s) : Littoral en cotutelle avec Université Libanaise
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, signal et image de la Côte d'Opale (Calais, Pas de Calais) - Laboratoire de mathématiques et applications (Tripoli, Liban) - Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale / LISIC
• Jury : Président / Présidente : Patrick Danès
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Farah Mourad-Chehade, Yassine Ruichek, Mourad Azzam, Christophe Boucher, Ali Daher
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Farah Mourad-Chehade, Yassine Ruichek

Mots clés

Mots clés contrôlés

Fusion multicapteurs

Filtrage du signal

Calcul d'itinéraires routiers

Automobiles -- Systèmes de guidage

Véhicules automobiles -- Localisation automatique

Localisation par satellites, Systèmes de

Mots clés libres

Transports intelligents

Navigation GNSS/INS

Cartes routières et Modèles numériques d'élévation

Filtrage particulaire

Intelligent transport

GNSS/INS navigation

Road maps and digital models

Particle filtering

Résumé

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'étude d'une méthode de fusion multi-capteurs pour l'estimation de la localisation 3-D et l'attitude d'un véhicule terrestre. Nous avons développé et validé, en situation réelle, une méthode de fusion centralisée basée sur une modélisation d'état à partir de mesures GNSS/INS provenant du capteur ublox EVK-M8U. Le système de mesure est également alimenté par des données cartographiques routières OSM et d'élévation issues des modèles numériques ASTER/World 30. Certaines mesures sont modélisées par des équations présentant de fortes non-linéarités que nous avons choisies de traiter par filtrage particulaire. La prise en compte des données cartographiques est faite de manière statistique à partir de la métrique de Mahalanobis. En outre, nous avons développé une nouvelle méthode de gestion des modèles numériques d'élévation (MNE), désignée par la méthode de "Fenêtre Glissante Adjacente" (FGA) afin de limiter l'impact des artefacts présents dans ces données. Durant l'étape de gestion du MNE, nous avons mis en oeuvre des approches géométriques (TIN, FGA) qui permettent de rendre plus robuste la correction d'altitude et favorise un accroissement des performances en estimation du paramètre d'inclinaison des segments de la carte routière numérique.

Te work presented in this thesis concerns the study of a multi-sensor fusion method for the estimation of 3-D localization and the attitude of a land vehicle. We have developed and validated, in a real situation, a centralized fusion method based on state modeling from GNSS/INS measurements delivered by the ublox EVK-M8U sensor. The measurement system is also completed by OSM digital road maps and elevation data from the ASTER/World 30 digital models. Some measurements are modeled by equations with strong non-linearities which we have chosen to process by particle filtering. The cartographic data are taken into account statistically from the metric of Mahalanobis. In addition, we have developed a new method for managing digital elevation models (DEM), known as the "Fenêtre Glissante Adjacente" (FGA) method, in order to limit the impact of the artifacts that are found in this data. During the DEM management step, we implemented geometric approaches (TIN, FGA) which make the altitude correction more robust and favors an increase in performance in estimating the inclination parameter of the segments of the digital road maps.