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´ Ecole Doctorale SciencesetIng´enierie Departement : Sciences et Technologies ´ de l’Information et de la Communication
N o d’ordre : .......................
` THESE pr´esent´eepourobtenirlegradede:
DocteurdelUniversit´edEvryValdEssonne Mention Traitement du signal et des images par Alexandre NDJENG NDJENG Titredelath`ese:
Localisation robuste multi-capteursetmulti-mode`les Soutenuele14/09/2009devantlacommissiondexamencompose´ede: Patrick RIVES INRIA-Sophia Antipolis Rapporteur Roland CHAPUIS LASMEA - Univ. B.P. de Clermont Ferrand Rapporteur Vincent NIMIER ONERA-ChˆatillonExaminateur Fawzi NASHASHIBI ENSMP - Paris Examinateur Denis GINGRAS IMSI-Universite´deSherbrookeExaminateur Dominique GRUYER INRETS/LIVIC-Versailles Co-encadrant Se´bastienGLASER LCPC/LIVIC-Versailles Co-encadrant Didier AUBERT INRETS-LIVIC-VersaillesDirecteurdeth`ese L aboratoire sur les I nteractions V ´ehicule-I nfrastructures-C onducteur UM LCPC
A
mon
P`ere,
` a
ma
Me`re
et
Marthe
Aline
Remerciements
Aumomento`ujere´digecettepartie,lareconnaissanceprendenmoitoutsonsens de sentiment le plus profond de la nature humaine. En effet, je ne saurai jamais remer-cierasseztousceuxqui,depr`esoudeloin,montaccompagn´edanscelongetdicile, mais passionnant parcours du doctorat. Mon encadrement, ma famille et mes amis, m’ont constammentencourag´e,soutenuetrendulespoirdecontinuerlorsquejenperdaisla capacite´.Surtout,ilsontsupport´eetsansrancoeurmeshumeurs,toutenser´ejouissant detousmessucce`s.Pourleurg´en´erosit´e,leurpatienceetleursconseilssages,jeleurdois toutemareconnaissance.Lalistedespersonnesquejevoudraisremercieresttr`eslongue pourlesquelqueslignesdontjedispose.Deplusmonhabilete´a`manierlesmotsesttrop faiblepourpouvoirexprimertoutemagratitude.Toutefoisjetiensa`exprimermarecon-naissance :
auLaboratoiresurlesInteractionsV´ehicule-Infrastructures-Conducteur(LIVIC)et le´coledoctoraleScience&Ing´enieriedeluniversite´dEvryValdEssonne,pour avoirrendupossiblelaccomplissementdecegrandreˆvequefutpourmoiledocto-rat ;
– a` M. Didier Aubert, directeur de recherche au LIVIC, M. Dominique Gruyer et M. S´ebastienGlaser,tousdeuxcharg´esderechercheauLIVIC,pourmavoirencadr´e durantcestroisdernie`resanne´es;leurguideetleurdisponibilit´eonte´t´etr`ese-caces,mepermettantde´velopperunegrandeautonomie;
a`M.PatrickRives,directeurderecherchea`lINRIAetM.RolandChapuis,Pro-fesseur`aluniversit´eBlaisePascal,pourlattentionquilsontporte´ea`cetravail,en mefaisantlhonneurdˆetremesrapporteursdeth`ese;
a`M.DenisGringras,professeura`lUniversit´edeSherbrooke,M.FawziNashashibi, ing´enieurderecherchea`lENSMPetM.VincentNimier,ing´enieurderecherch` e a lONERA,pouravoiraccepte´departiciperaujury,etpourleurcritiquesconstruc-tives sur mon manuscrit et son contenu ;
i
Remerciements
aM.Sa¨ıdMammar,Professeura`lUniversite´dEvry-ValdEssonne,pourlint´erˆet ` quilamanifeste´pourcetteth`eseetsesexcellentessuggestions;
– `a tout le personnel du LIVIC pour les discussions et les remarques utiles sur mon travail, et en particulier M. Jacques Erlich, directeur du laboratoire ;
a`M.AlainLambert,enseignant-chercheura`luniversit´edeParisXIOrsay,pourses pre´cieuxconseils,etpourmavoirfaitgagnerenconancequant`anotreraisonne-ment ;
– `a ma famille : Jean-Pierre, Esther, Ruben, Marcelline, Pierre, Pierre Loti, Chantale, Maximilien, Anicet, Victorien, pour ce que j’ai de plus cher : l’amour qu’elle ne se lassedemete´moignerquoiques´epar´espardesmilliersdekilome`tres;
a`GraˆceAdeline,poursonsoutieninconditionnel,etsagrandecapacit´`ered e a m on-nerespoirlorsquejesuisauborddud´ecouragement; Atoutescespersonneseta`beaucoupdautres,dontlesnomsnegurentpassurcette liste restreinte, un grand merci.
ii
Table des mati` eres
Remerciements ii Tabledesmatie`resiv Table des figures xi Re´sume´1 1 Introductionge´n´erale3 1.1ContexteG´ene´rale...............................3 1.2Moduledelocalisationpourlaidea`laconduite...............5 1.3Situationdanslecontexteetplandelathe`se.................6 2 Lalocalisationdev´ehiculesroutiers:e´tatdelart9 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2Syste`mesdepositionnementparsatellites...................9 2.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2.2Descriptiondessyst`emesdepositionnementparsatellites......10 2.2.2.1 GPS NAVSTAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.2.2 GLONASS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.2.3 GALILEO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.3 Principe du positionnement par satellites . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.3.1 Positionnement absolu par satellites . . . . . . . . . . . . 11 2.2.3.2 Positionnement relatif par satellites . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.3.3 Positionnement par mesure de phase . . . . . . . . . . . . 12 2.2.4Erreursdusyste`meGPS........................13 2.2.4.1Erreursdues`alage´ome´triedessatellites..........13 2.2.4.2Erreursdues`alar´efractiondanslatmosphe`re.......14 2.2.4.3 Erreurs dues aux trajets multiples . . . . . . . . . . . . . 15
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Tabledesmati`eres
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Tabledesmatie`res
2.2.5Syst`emesSBASetGNSS........................15 2.3Localisationa`basedecapteursproprioceptifs................16 2.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.3.2 La localisation inertielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.3.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.3.2.2 Principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.3.2.3Repe`resetcoordonne´es...................18 2.3.2.4 Capteurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3.2.5Avantagesetinconve´nients.................23 2.3.3Lodom´etrie...............................24 2.3.3.1De´nitionetprincipe.....................24 2.3.3.2Mode`leodome´triquedetypetricycleduve´hiculeroutier.24 2.3.3.3Avantagesetinconv´enientsdelodome´trie.........25 2.4 Approches d’hybridation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.5 Algorithmes de fusion pour la localisation hybride . . . . . . . . . . . . . . 27 2.5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.5.2 Le filtrage de Kalman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.5.2.1Pr´esentation.........................27 2.5.2.2 Implantation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.5.2.3 Remarques et conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.5.3FiltredeKalmane´tendu........................29 2.5.3.1Pre´sentation.........................29 2.5.3.2 Implantation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.5.3.3 Remarques et conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.5.4 Filtre de Kalman inodore (UKF) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.5.4.1 Fondement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.5.4.2 Implantation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.5.4.3 Remarque et conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.5.5 Filtre DD1 & DD2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.5.5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.5.5.2 L’interpolation de Stirling . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.5.5.3 Implantation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.5.5.4 Remarques et conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.5.6Filtrea`particules............................36 2.5.6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.5.6.2 Implantation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.5.6.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
Fusionhybridemulti-mod`eles39 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.2Estimationmulti-mod`eles...........................40 3.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.2.2Positionduproble`meetformulationdelapproche..........41 3.2.3Me´thodesdestimationmulti-mod`eles.................42 3.2.3.1Estimationmulti-mod`elesparcommutation........42 3.2.3.2Estimationpard´etectionmulti-mod`eles..........44 3.2.3.3Estimationparfusiondemode`les..............44
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Tabledesmatie`res
Tabledesmati`eres
3.2.3.4Estimationpartestmulti-hypothe`ses............47 3.3 Structure de l’algorithme IMM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.3.2 Formulation et implantation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.3.2.1 L’interaction : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3.2.2 Le filt ´ ifique : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 rage spec 3.3.2.3Lecalculdesvraisemblancesetmisea`jourdesprobabilite´s:51 3.3.2.4Lestimationd´etatglobalouFusion:............51 3.3.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.4 Application de l’IMM en localisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.4.1Mod`elescin´ematiquesduve´hiculeroutier...............52 3.4.1.1Syste`mesa`tempscontinu..................52 3.4.1.2Syst`emes`atempsdiscret..................55 3.4.1.3De´rivationdelamatricedebruitsyst`eme.........55 3.4.1.4Expressiondesmod`elesd´evolution.............56 3.4.2Crit`eresdactivationdesmod`eles...................61 3.4.2.1Zonesdactivationsdesmode`les...............61 3.4.2.2D´etectiondelamarchearri`ere................61 3.4.2.3Expressiondelavariancedesmode`les...........63 3.4.2.4 Matrice de transition de Markov . . . . . . . . . . . . . . 64 3.4.3Mode`ledemesure............................65 3.4.4R´esultatsexp´erimentaux........................65 3.4.4.1Sce´nario1:cerclepur....................66 3.4.4.2Sce´nario2:Lignedroite,Stop&Goetmarchearri`ere...69 3.4.4.3Sce´nario3:aller-retour-allersurpistere´elle........71 3.4.5 Limites de l’approche IMM classique en localisation . . . . . . . . . 74 3.4.5.1Sce´nario4:manoeuvresdeparking.............74 3.4.5.2Sce´nario5:MasquageduGPS...............77 3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4 Nouvelleapprochedemisea`jourdesvraisem-blances dans l’IMM 81 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.2Mod´elisationdusyste`me............................82 4.2.1Modesetmode`lesde´volution.....................83 4.2.2Mod`elesdecomportementsdecapteursproprioceptifs........83 4.2.2.1Sous-mod`elesdecomportementcentr´esen0: d 0 = 0 . . . 85 4.2.2.2Sous-mode`lesdecomportementpour | d m | ≈ 0 . . . . . . . 85 4.2.2.3Sous-mod`elesdecomportementpour | d m | >> 0 . . . . . . 86 4.2.3Inuenceduparam`etre α . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 4.2.4Repr´esentationd´etatdesmod`elescontraints.............90 4.3 Calcul des vraisemblances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4.3.1Lesmod`elesdemesure.........................94 4.3.2Vraisemblancesdesmode`lesde´volutioncontraints..........95 4.3.3Strate´giedefusion...........................99 4.4Applicationa`lalocalisation..........................103 4.4.1Sc´enario4:manoeuvresdeparkingavecdescapteursasynchrones.104
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