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 map data quality for navigation systems: application to driving assistance and autonomous vehicles.

• Auteur / Autrice : Marie-Ngoïe Badibanga kalenda
• Direction : Philippe Bonnifait
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique et robotique
• Date : Inscription en doctorat le 01/12/2023
• Etablissement(s) : Compiègne
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences pour l'ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Heuristique et diagnostic des systèmes complexes

Mots clés

Mots clés libres

Véhicules intelligents

Robotique

Cartographie

Crowdsourcing

Intelligent Vehicles

Robotics

Navigation map

Crowdsourcing

Résumé

La thèse proposée ici vise à réaliser un système qui permet de quantifier la confiance dans les informations cartographiques qu'utilisent les véhicules au quotidien. Le travail de recherche fera un état de l'art autour des techniques de détection de défauts dans les cartes de navigation, d'alignement et d'agrégation de cartes hétérogènes, de fusion centralisée de données cartographiques et des métriques de confiance liées aux cartes. Le cœur de la thèse sera de proposer une nouvelle méthodologie permettant la qualification de la qualité d'une carte donnée à l'aide d'un serveur central en utilisant des données de perception issues de caméras, provenant d'une flotte hétérogène de véhicules. En particulier, il faudra démontrer la capacité du système à attester de la véracité de certaines informations ou au contraire à détecter des erreurs. Le système devra également prendre en compte le risque qu'une information ne soit plus à jour si elle n'a pu être vérifiée sur une longue période temporelle.

The aim of the thesis proposed here is to develop a system for quantifying trust in the map information used by vehicles on a daily basis. The research work will review the state of the art in techniques for detecting faults in navigation maps, aligning and aggregating heterogeneous maps, centralized map data fusion and map-related trust metrics. The core of the thesis will be to propose a new methodology enabling the qualification of the quality of a given map with the help of a central server, using camera-based perception data from a heterogeneous fleet of vehicles. In particular, it will be necessary to demonstrate the system's ability to attest to the veracity of certain information or, on the contrary, to detect errors. The system will also have to take into account the risk of information becoming out-of-date if it has not been verified over a long period of time.