Représentation de l'environnement et localisation instantanée d'un véhicule autonome sur voies rapides: approche multi-capteurs

par Farouk Ghallabi

Projet de thèse en Informatique temps réel, robotique et automatique - Paris

Sous la direction de Fawzi Nashashibi.

Thèses en préparation à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Mathématiques et Systèmes (laboratoire) , CAOR - Centre de CAO et Robotique (equipe de recherche) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-11-2016 .


  • Résumé

    La localisation d'un véhicule est une tâche indispensable dans une architecture de navigation d'un véhicule autonome. Cette tâche peut être assurée par le biais de capteurs proprioceptifs, exteroceptifs voire distants. Actuellement, le capteur de localisation globale le plus répandu s'appuie sur un système de navigation par satellite (GNSS) tel que le GPS par exemple. Celui-ci fournit la position du véhicule dans un référentiel géographique particulier. Cependant, l'incertitude des mesures de ce capteur est fortement liée à la couverture satellitaire de la zone de navigation, de la structure de l'environnement (problème des multi sauts) et de la technologie employée. Ainsi, pour permettre une localisation fine du véhicule et remédier aux problèmes liés à la localisation globale, des solutions ont été proposées, intégrant l'emploi d'autres types de capteurs embarqués. Néanmoins, ces solutions sont fortement dépendantes de la nature de l'environnement dans lequel évolue le véhicule autonome ainsi que des conditions externes telles que les conditions à visibilité dégradée (pluie, brouillard, passage en tunnel...). Dans cette thèse, nous considérons un environnement autoroutier (extérieur, peu structuré et à haute dynamique) où une localisation uniquement basée sur des amers (ou « features ») ne serait pas suffisante. De plus, le véhicule se déplaçant à grande vitesse, ceci réduit le nombre d'observations par rapport à la distance parcourue. Dans ce contexte de navigation particulier, nous étudierons et développerons une approche multi-capteurs, à base de Caméra Monoculaire et de Lidar/Laser Scanner adaptée à ce type de contraintes. Une validation expérimentale sera enfin effectuée à bord d'un vrai prototype équipé affecté à ces travaux de thèse.

  • Titre traduit

    Environment modelling and instantaneous localization of an autonomous vehicle on expressways: multisensors approach


  • Résumé

    Vehicle localization is of key importance for an autonomous navigation system architecture. This task can be insured by means of sensors. Currently, Global Positioning System (GPS) is the most used for localization. However, GPS-localization accuracy is strongly related to the satellite cover and the used technology. Thus, to turn away these limits, many solutions have been proposed by integrating other sensors to allow more accurate and robust localization. Nevertheless, these solutions are strongly dependent on the nature of the environment as well as external conditions such as conditions with degraded visibility (rain, fog, …). In this thesis, we consider a motorway environment (low-structured and with high dynamics) where a localization only based on land-marks (or “features”) would not be sufficient. Moreover, high speed scenarios are considered. In this particular context of navigation, we will study and develop a multi-sensors approach based on Monocular Camera and Lidar/Laser scanners. An experimental validation will be finally carried out on board a true equipped prototype .