Définition et quantification de la qualité des données cartographiques pour les systèmes de navigation : application à l'aide à la conduite et aux véhicules autonomes

Definition and quantification of the quality of map data for navigation systems: application to driver assistance and autonomous vehicles

• Auteur / Autrice : Rémy Huet
• Direction : Philippe Xu, Philippe Bonnifait
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique et robotique
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2022
• Etablissement(s) : Compiègne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Compiègne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Heuristique et diagnostic des systèmes complexes (Compiègne, Oise) (1981-....)

Mots clés

Mots clés libres

Véhicule autonome

Robotique mobile

Cartes

Intégrité

Perception

Autonomous driving

Robotics

Map

Integrity

Perception

Résumé

Les systèmes de navigation intelligents pour des véhicules à délégation totale ou partielle de conduite, ainsi que les systèmes d'aide à la conduite, requièrent une connaissance intègre de l'environnement de conduite. De nombreuses informations de navigation sont enregistrées dans des cartes routières et sont utilisées en temps réel à l'aide d'un système de localisation. Comme toute source d'information, les cartes sont entachées d'erreurs, qui peuvent parfois être commises dès la phase de cartographie, mais sont plus souvent dues à une modification de l'environnement routier lui-même. L'utilisation de ces cartes au sein d'un système de navigation requiert que ces cartes soient constamment contrôlées. Des systèmes de perception, par caméra ou lidar, permettent de vérifier l'intégrité des informations cartographiques par une vision temps réel de l'environnement de navigation. La problématique de cette thèse est d'étudier l'utilisation jointe d'une carte et d'un système de localisation et de perception embarqué afin de quantifier la qualité des informations cartographiques. Le principal verrou est la définition de métriques permettant de qualifier l'utilisabilité des informations cartographiques dans les tâches de navigation. Les systèmes de perception étant également soumis à des erreurs, une redondance d'information est nécessaire pour garantir un risque suffisamment faible. Cette redondance peut être obtenue par des trajets multiples ou bien à travers une flotte de véhicules collaboratifs.

Intelligent navigation systems for fully or partially delegated vehicles, as well as driver assistance systems, require an understanding of the driving environment with a high level of integrity. A lot of navigation information is stored in road maps and is used in real time with the help of a localization system. Like any source of information, maps are subject to errors, which can sometimes be made during the mapping phase, but are more often due to a change in the road environment itself. The use of these maps in a navigation system requires them to be constantly monitored. Perception systems, by cameras or lidar, allow to check the integrity of the map information by a real-time vision of the navigation environment. The problematic of this thesis is to study the joint use of a map and an on-board localization and perception system in order to quantify the quality of the map information. The main issue is the definition of metrics to qualify the usability of map information in navigation tasks. Since perception systems are also subject to errors, information redundancy is necessary to guarantee a sufficiently low level of risk. This redundancy can be achieved through multiple trips or through a fleet of collaborative vehicles.