Localisation autonome par apprentissage des dynamiques de déplacement en transport multimodal

Autonomous localization by learning mobility dynamics in multimodal transportation

• Auteur / Autrice : Johan Perul
• Direction : Valérie Renaudin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, productique et robotique
• Date : Soutenance le 21/10/2020
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Université Gustave Eiffel (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Carlos Canudas-de-Wit
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Valérie Renaudin, Carlos Canudas-de-Wit, Silvère Bonnabel, Marc Pierrot-Deseilligny, Myriam Servières
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Silvère Bonnabel, Marc Pierrot-Deseilligny

Mots clés

Mots clés contrôlés

Localisation

Piétons

Robotique

Transport multimodal

Mots clés libres

Navigation piétonne

Localisation multimodale

Filtre de Kalman

GNSS

Capteurs inertiels Magnétiques

Pedestrian navigation

Multimodal localization

Kalman Filter

GNSS

Magnetic and inertial sensors

Résumé

Le développement croissant d'objets intelligents offre de nouvelles opportunités de localisation du voyageur connecté. Cependant, le suivi de la trajectoire du piéton reste problématique et les applications de navigation ne proposent pas de suivre la trajectoire du voyageur à l’échelle multimodale de façon autonome. Ce travail s’intéresse à la mise en place d’une solution unique capable de localiser l’utilisateur selon différents mode de déplacement et quel que soit l’environnement, à partir de capteurs inertiels, magnétique et GNSS. Dans un premier temps, une nouvelle méthode de localisation du cycliste est mise en place. Les mesures de phases GNSS sont utilisées pour corriger le vecteur vitesse par différences temporelles et la direction de déplacement est contrainte à l'aide des signaux inertiels. Ces éléments ont été utilisés dans un second temps et adaptés pour mettre en place une nouvelle méthode de localisation du piéton avec un capteur en main. L’approche PDR qui est une technique de navigation inertielle à l’estime est paramétrée dans un filtre de Kalman étendu. Une mise à jour innovante fusionnant l’estimation de l’attitude du boîtier et une estimation statistique de la direction de marche permet de corriger l’estimation du cap de marche et obtenir une estimation cohérente et lissée. Les mesures GNSS sont utilisées pour corriger le vecteur vitesse, l’orientation, la longueur de pas et la position absolue. Enfin, une approche multimodale est proposée et la gestion des transitions entre les différents algorithmes, assistée par l’utilisation d’un capteur innovant, est étudiée. Des validations expérimentales multimodales en conditions réelles sont conduites pour analyser les performances d’estimation de la solution proposée.

The growing development of smart objects offers new opportunities for locating the connected traveller. However, tracking the trajectory of the pedestrian remains problematic and navigation applications do not offer to track the traveller's trajectory on a multimodal level in an autonomous way. This work focuses on the implementation of a single solution able to locate the user according to different travel modes and whatever the environment, using inertial, magnetic and GNSS sensors. In a first step, a new method for locating the cyclist is implemented. GNSS phase measurements are used to correct the velocity vector by time differences and the motion direction is constrained using inertial signals. These elements were used in a second step and adapted to implement a new method of pedestrian localization with a handheld sensor. The PDR approach, which is an inertial dead reckoning navigation technique, is parameterized in an extended Kalman filter. An innovative update merging the device attitude estimation and a statistical estimation of the walking direction allows to correct the walking heading estimation and obtain a consistent and smoothed estimation. GNSS measurements are used to correct speed vector, orientation, step length and absolute position. Finally, a multimodal approach is proposed and the management of transitions between the different algorithms, assisted by the use of an innovative sensor, is studied. Multimodal experimental validations in real conditions are conducted to analyze the estimation performances of the proposed solution.