Localisation multi-capteurs d'un véhicule routier sous contraintes cartographiques : mise en oeuvre d'un filtre particulaire et d'une modélisation multivoies de la route par des clothoïdes

Road vehicle location by multi-sensor fusion and map constraints : particle filtering and lane level modelling of the road using clothoids

• Auteur / Autrice : Ahmed Selloum
• Direction : François Peyret, David Bétaille, Éric Le Carpentier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et traitement du signal, robotique
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Nantes
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Fusion multicapteurs

Routes -- Localisation

Véhicules automobiles -- Localisation automatique

Réseaux routiers intelligents

Résumé

Dans le domaine des Systèmes de Transport Intelligents, de nombreuses aides à la conduite nécessitent la localisation précise et fiable du véhicule en temps réel sur une carte numérique. La technologie GPS, associée à une carte standard, s’avère généralement satisfaisante pour les systèmes classiques de navigation, toutefois elle souffre de sérieux problèmes quand l’application nécessite une précision au niveau de la voie de circulation avec un indicateur de confiance associé. La thèse s’appuie sur trois propositions qui permettent d’apporter une solution innovante au problème posé : 1) l’utilisation d’une carte numérique précise décrivant toutes les voies de la route sous la forme d’une succession de clothoïdes ; 2) le choix d’un vecteur d’état discret-continu comprenant directement les coordonnées du véhicule sur la carte ; 3) l’utilisation du filtrage particulaire qui permet de traiter les multi-hypothèses, d’estimer les probabilités associées à chacune et d’appliquer aisément les contraintes cartographiques. D’un point de vue pratique, cette assignation du véhicule à un tronçon de voie sur la carte est importante puisque les règles de conduite automobile et certaines informations au conducteur sont attachées à l’infrastructure à ce niveau de détail. La mise en oeuvre de ce système a été menée en deux étapes. Dans un premier temps, la localisation du véhicule est effectuée par un filtre particulaire sous contraintes spatiales définies par une carte précise. Les résultats obtenus en simulation et à partir de données réelles font apparaître en détail les intérêts de la méthode proposée par rapport à un système classique. Dans un deuxième temps, l’exploitation de la contrainte directionnelle de la route et d’un multi-modèle d’évolution du véhicule permet de pallier les effets éventuels d’un mauvais gyromètre

In the field of Intelligent Transportation Systems, many Advanced Driver Assistance Systems require reliable and precise location of the vehicle in real time on a digital map. The GPS technology, combined with a standard map, is generally satisfactory for conventional navigation systems, however, it suffers from serious problems when the application requires an accuracy at a road lane level with a confidence indicator associated. The thesis is based on three proposals that bring an innovative solution to the problem : 1) the use of a precise digital map describing all the lanes of the road as a series of clothoïds (spirals), 2) the choice of a discrete-continuous state vector that comprises directly the coordinates of the vehicle on the map, 3) the use of a particle filter that can handle multiple hypotheses, estimate the probabilities associated with each of them and apply easily cartographic constraints. From a practical standpoint, this assignment of the vehicle to a road lane on the map is important because the driving rules and some driver information are tied to the infrastructure at this level of detail. The implementation of this system was conducted in two steps. First, the location of the vehicle is done by a particle filter with space constraints defined by a precise map. The results obtained from simulation and real data show in detail the interests of the proposed method compared to a conventional system. In a second step, the use of the directional constraint of the road and of a vehicle evolution multi-model allows to remedy the possible effects of a bad gyro