[fr] français
Coordinateur : Madame Juliette Marais (IFSTTAR / LEOST)
Partenaires : IFSTTAR / LEOST IFSTTAR / LEOST - Université de Lille, CRIStAL Maan El Badaoui El Najjar, Professeur Université de Lille - M3S M3 SYSTEMS
Équipe : DiCOT du Groupe Thématique CI2S.
PRCE - Projet de recherche collaborative - Entreprise
Dates : 2020 / 2024
Résumé :
La révolution des systèmes de transports routiers et ferroviaires passe aujourd’hui par le développement de technologies embarquées parmi lesquelles la localisation et la communication sont des éléments clés pour la modernisation des transports terrestres et l’émergence de véhicules connectés et autonomes. Dans le projet LOCSP, l’effort porte sur la solution de localisation. Ces nouvelles solutions doivent garantir d’une part la précision nécessaire à l’application : précision relative à la voie de circulation, identification de la voie… et d’autre part, répondre au besoin croissant d’intégrité. Avec le paramètre d’intégrité, il s’agit de garantir à l’utilisateur qu’il peut utiliser son système de localisation en sécurité ou de l’alerter en cas de défaillance pour éviter toute situation critique. La plupart des solutions développées exploite les techniques de fusion de capteurs hétérogènes pour une plus grande précision et robustesse. Les concepts d’intégrité progressent mais sont encore incomplets pour prendre en compte les erreurs liées à l’environnement local.
LOCSP (LOcalisation Sûre et Précise) rassemble deux équipes de recherche (IFSTTAR et CRIStAL) et une PME (M3 Systems) dans le but de développer et comparer des solutions de localisation précises et sûres même en présence de fautes et de répondre ainsi à deux problématiques : la première consiste à rendre plus robustes et précises les solutions en implémentant les technologies et les techniques d’hybridations les plus récentes. La deuxième vise à permettre à chacun et notamment aux acteurs économiques une évaluation complète et détaillées des solutions.
LOCSP entend ainsi, d’une part, compléter les travaux existants pour de meilleures performances et d’autre part, répondre au besoin de plateforme de comparaison des algorithmes développés dans les différentes équipes.
Les recherches menées apporteront des contributions sur deux axes en particulier :
– Le premier sur les solutions hybrides et collaboratives tolérantes aux fautes pour une navigation autonome sûre. Il s’agira de développer un cadre de détection et d’exclusion de fautes pour la localisation collaborative de flottes de véhicules équipées de solutions hybrides multi-capteurs.
– Le deuxième sur les méthodes de détection et de réduction des interférences électromagnétiques sur les solutions GNSS. Nous étudierons les différentes familles de détections, ainsi que la capacité des algorithmes de type RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring) et de l’hybridation multi-capteurs dans le cadre d’une thèse. Les interférences pourront être injectées grâce aux outils développés par M3Systems.
Dans le projet, une base de données de référence sera constituée. Elle doit être représentative des différents environnements traversés (rural, urbain, forêt…) et couvrir les différentes fautes rencontrées dans les environnements transports : multi-trajets, trajets réfléchis en l’absence de trajet direct, et interférences. Ces bases résulteront de données précédemment collectées par les membres du consortium et complétées par la mise en œuvre de campagnes de mesures spécifiques. Une fois publique, cette base de données doit permettre de comparer les performances des solutions de localisation de chacun sur une base de données de référence pour les communautés scientifique et industrielle.
L’objectif de LOCSP est ainsi : (i) de comparer des performances atteintes par les solutions existantes ; (ii) de proposer un panel de solutions et d’algorithmes au coût et à la complexité croissante tout en mettant à l’épreuve les méthodes avec des scénarios de défaillances capteurs pour dresser les limites et les performances des méthodes.
L’ensemble des solutions proposées sera testé sur véhicules et données réelles. Ces travaux permettront de construire un outil qui génèrera des données utilisables par un utilisateur final afin de peser le compromis entre le coût et la complexité du système et les performances atteignables.
Abstract
For safe localisation solutions in a hars urban environment
Revolution of the transportation systems (evolving toward autonomous cars or trains in a world where digitalization will be everywhere) implies the development of a panel of embedded technologies among which localization and communication are key elements. In this framework, LOCSP (Solution de LOCalisation Sûre et Précise) will focus on the localization function and in particular on the requirement for accurate and safe positions. Indeed, the new positioning solutions shall provide on one hand the minimum accuracy required by the application (road level, track identification, position of the vehicle on a track…) and, on the other hand, ensure the user that the position can be trusted through the development of integrity monitoring solutions. Most of the solutions developed exploit the benefits of heterogeneous sensor fusion for a better robustness and accuracy.
LOCSP gathers two research teams (IFSTTAR and CRIStAL) and one SME (M3 Systems) in order to develop and compare safe and accurate localization solutions even in presence of faults and thus, answer the two following challenges : make the position more robust and accurate by implementing the most recent technologies and hybridizations techniques ; Allow everyone to benefit from a complete and detailed evaluation of the different solutions.
LOCSP intends, on the one hand, to complement existing studies for better performance, and, on the other hand, answer to need of comparison platforms of any algorithms developed in a different team.