Navigation des personnes aux moyens des technologies des smartphones et des données d’environnements cartographiés

Inertial navigation, context awareness, online detection, indoor mapping, particle filtering, data fusion

• Auteur / Autrice : Fadoua Taia Alaoui
• Direction : Valérie Renaudin, David Bétaille
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, Image, Vision
• Date : Soutenance le 10/12/2018
• 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 : Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux (France ; 2011-2019)
• Jury : Président / Présidente : Latifa Oukhellou
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Valérie Renaudin, David Bétaille, Latifa Oukhellou, Bertrand Merminod, Hassen Fourati, Mathieu Lagrange
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Latifa Oukhellou, Bertrand Merminod

Mots clés

Mots clés contrôlés

Appariement (statistique)

Cartographie -- Logiciels

Services basés sur la localisation

Smartphones

Navigation par inertie

Mots clés libres

Navigation inertielle

Reconnaissance automatique

Détection en ligne

Cartographie indoor

Filtrage particulaire

Fusion de données

Inertial navigation

Context awareness

Online detection

Indoor mapping

Particle filtering

Data fusion

Résumé

La navigation inertielle grâce aux capteurs intégrés dans les smartphones permet d’assurer une géolocalisation continue même en absence de signal GNSS. Ces capteurs bas coût délivrent néanmoins des mesures bruitées qui engendrent une dérive de la trajectoire. La technique PDR qui est une technique de navigation inertielle par détection de pas souffre de deux limites principales. La première est l’estimation de la longueur de pas car cette dernière dépend des caractéristiques physiques de chaque utilisateur, et la seconde est le résultat d’une dérive angulaire combinée avec un biais lié au portage du capteur à la main. Dans le contexte du projet HAPPYHAND, ce travail s’intéresse à l’exploitation de la carte pour corriger ces différentes erreurs. Un réseau de navigation topologique est exploité pour corriger à la fois les erreurs angulaires et calibrer le modèle de longueur de pas. Ce modèle est ensuite augmenté par un processus de mise à jour de position par détection de points d’intérêt.

Smartphone navigation using the low-cost embedded sensors in off the shelf smartphones can provide a continuous solution in GNSS-denied environments. The most widely adopted approach is Pedestrian Dead Reckoning (PDR) that uses acceleration and angular velocity to estimate the user’s position. Yet, consumer grade sensors deliver noisy measurements that may result into a drift in the estimated trajectory. One major challenge is to estimate accurately step length information since it depends on physiological features that are specific to each user. In addition, angular biases are more likely to be introduced in the orientation estimation process with handheld devices. This is mainly due to the high degree of freedom of hand motion. In the context of a national project called HAPPYHAND, the main goal of this work is to exploit map information as far as possible in order to mitigate the previous inherent limitations to the PDR approach. First, a topological network extracted from the map is proposed in order to correct the angular errors and calibrate the step length model. Second, context awareness is adopted in order to provide regular and frequent position updates thanks to a point of interest online detection scheme.