Séminaire (organisé par l’équipe de recherche ASER)

Vincent DREVELLE


Méthodes ensemblistes robustes pour la localisation intègre des véhicules en milieu urbain


Mardi 15 novembre 2011 à 14h en C221


Résumé :

On cherche à caractériser un domaine de confiance pour la localisation d’un véhicule, en utilisant des méthodes ensemblistes robustes par intervalles. La localisation s’appuie sur la fusion de mesures brutes GPS avec un a priori cartographique tridimensionnel et les capteurs proprioceptifs du véhicule.

L’utilisation de méthodes ensemblistes permet, sous hypothèse d’erreurs de mesure bornées, de calculer l’ensemble des positions compatibles avec les mesures. Chaque information exprime ainsi une contrainte sur la localisation. Des méthodes de calcul par intervalles associées à la propagation de contraintes permettent de caractériser de façon garantie une zone de localisation sous la forme d’un sous-pavage (union de boites disjointes). L’hypothèse d’erreurs bornées étant impossible à garantir en pratique, on utilise des intervalles d’erreur sur les mesures dont la confiance permet d’assurer un niveau d’intégrité spécifié sur la zone de localisation.

La présence de mesures GPS aberrantes est fréquente en environnement urbain, en particulier à cause des signaux réfléchis. L’utilisation de contraintes relaxées permet un calcul de position robuste aux données aberrantes, tout en rendant possible leur détection et identification. De plus le nombre de signaux GPS disponibles étant souvent insuffisant pour déterminer une position, le calcul de la zone de localisation est effectué en couplage serré avec une carte surfacique 3D de l’espace roulable.

Pour assurer la continuité de la localisation, la pose courante du véhicule est estimée à partir d’un horizon des dernières positions calculées et des mesures proprioceptives du véhicule (vitesse et vitesse de lacet). L’évolution du véhicule est contrainte sur la carte et le calcul est robuste à la présence de positions erronées dans l’horizon.

Cette méthode de localisation ensembliste robuste est implantée en temps-réel sur le véhicule expérimental Carmen du laboratoire Heudiasyc.

Seminars


Mardi 17 octobre 2017

Séminaire à 14 h en GI042 (Bâtiment Blaise Pascal), présenté par Corina Sandu, Professeur à Virginia Tech. « Overview of Dr. Corina Sandu’s Research and Teaching at Virginia Tech ».


Mardi 4 avril 2017

Séminaire à 14 h dans l’amphi du Centre d’Innovation de l’UTC, présenté par Xavier LAGORCE, PhD, Head of Computer Vision, Chronocam.
« Chronocam : Event-based cameras for machine vision »


Mardi 22 novembre 2016

Séminaire à 14 h au Centre d’Innovation de l’UTC, présenté par Riccardo SPICA, Lagadic group, Inria Rennes Bretagne Atlantique & IRISA.
« Active visual estimation for single and multiple robot systems »


Mardi 20 septembre 2016

Séminaire à 14 h au Centre d’Innovation de l’UTC, présenté par :
Hafida MOUHAGIR, Doctorante Heudiasyc en 3ème année, « Planification de trajectoires sur la base d’une perception évidentielle pour un véhicule autonome »
Israel LUGO CARDENAS, Doctorant Heudiasyc en 3ème année, « Décollage et atterrissage autonome : Méthodologie et Simulation »


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