Thèse soutenue

Estimation circulaire multi-modèles appliquée au Map matching en environnement contraint

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Auteur / Autrice : Karim El Mokhtari
Direction : Benaissa AmamiSerge Reboul
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie informatique, Automatique et Traitement du signal
Date : Soutenance le 08/01/2015
Etablissement(s) : Littoral en cotutelle avec Université Abdelmalek Essaadi (Tanger, Maroc). Faculté des Sciences et Techniques
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 d'informatique, systèmes et télécommunications (Tanger, Maroc) - Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale / LISIC
Jury : Président / Présidente : Mohammed Benjelloun
Examinateurs / Examinatrices : Benaissa Amami, Salaheddine Hamdoune
Rapporteurs / Rapporteuses : Roland Chapuis, Mohammed Essaaidi, Salaheddine Hamdoune

Résumé

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La navigation dans les environnements contraints tels que les zones portuaires ou les zones urbainesdenses est souvent exposée au problème du masquage des satellites GPS. Dans ce cas, le recours auxcapteurs proprioceptifs est généralement la solution envisagée pour localiser temporairement le véhiculesur une carte. Cependant, la dérive de ces capteurs met rapidement en défaut le système de navigation.Pour localiser le véhicule, on utilise dans cette thèse, un magnétomètre pour la mesure du cap dans unrepère absolu, un capteur de vitesse et une carte numérique du réseau de routes.Dans ce contexte, le premier apport de ce travail est de proposer la mise en correspondance desmesures de cap avec la carte numérique (map matching) pour localiser le véhicule. La technique proposéefait appel à un filtre particulaire défini dans le domaine circulaire et à un préfiltrage circulairedes mesures de cap. On montre que cette technique est plus performante qu’un algorithme de map matchingtopologique classique et notamment dans le cas problématique d’une jonction de route en Y. Ledeuxième apport de ce travail est de proposer un filtre circulaire multi-modèles CIMM défini dans uncadre bayésien à partir de la distribution circulaire de von Mises. On montre que l’intégration de cettenouvelle approche dans le préfiltrage et l’analyse des mesures de cap permet d’améliorer la robustesse del’estimation de la direction pendant les virages ainsi que d’augmenter la qualité du map matching grâce àune meilleure propagation des particules du filtre sur le réseau de routes. Les performances des méthodesproposées sont évaluées sur des données synthétiques et réelles.