Estimation intègre par les véhicules de leur voie de circulation pour l’agrégation de données

Les informations contenues dans les cartes routières numériques revêtent une importance grandissante dans le domaine des véhicules intelligents. La prise en compte d’environnements de plus en plus complexes a augmenté le niveau de précision exigé des informations cartographiques. Les cartes routières numériques, considérées ici comme des bases de données géographiques, contiennent des informations contextuelles sur le réseau routier, facilitant la compréhension correcte de l’environnement. En les combinant avec les données provenant des capteurs embarqués, une représentation plus fine de l’environnement peut être obtenue, améliorant grandement la compréhension de contexte du véhicule et la prise de décision. La performance des différents capteurs peut varier grandement en fonction du lieu considéré, ceci étant principalement dû à des facteurs environnementaux. Au contraire, une carte peut fournir ses informations de manière fiable, sans être affectée par ces éléments extérieurs, mais pour cela, elle doit reposer sur un autre élément essentiel : une source de localisation. Le secteur automobile utilise les systèmes de localisation globale par satellite (GNSS) à des fins de localisation absolue, mais cette solution n’est pas parfaite, étant soumise à différentes sources d’erreur. Ces erreurs sont elles aussi dépendantes de l’environnent d’évolution du véhicule (par exemple, des multi-trajets causés par des bâtiments). Nous sommes donc en présence de deux systèmes centraux, dont les performances sont d´dépendantes du lieu considéré. Cette étude se focalise sur leur dénominateur commun : la carte routière numérique, et son utilisation en tant qu’outil d’évaluation de leur performance. L’idée développée durant cette thèse est d’utiliser la carte en tant que canevas d’apprentissage, pour stocker des informations géoréférencées sur la performance des diésèrent capteurs équipant le véhicule, au cours de trajets répétitifs. Pour cela, une localisation robuste, relative à la carte, est nécessaire au travers d’une méthode de map-matching. La problématique principale réside dans la différence de précision entre la carte et le positionnement GNSS, créant des situations ambigües. Durant cette thèse, un algorithme de map-matching a été conçu pour gérer ces ambigüités en fournissant des hypothèses multiples lorsque nécessaire. L’objectif est d’assurer l’intégrité de l’algorithme en retournant un ensemble d’hypothèses contenant l’hypothèse correcte avec une grande probabilité. Cet algorithme utilise les capteurs proprioceptifs dans une approche de navigation à l’estime aidée d’informations cartographiques. Une procédure d’évaluation de cohérence, utilisant le GNSS comme information redondante de positionnement est ensuite appliquée, visant à isoler une hypothèse cohérente unique qui pourra ainsi être utilisée avec confiance dans le processus d’écriture dans la carte. L’utilisation de la carte numérique en écriture/lecture a été évaluée et la procédure complète d’écriture a été testée sur des données réelles, enregistrées par des véhicules expérimentaux sur route ouverte.The information stored in digital road maps has become very important for intelligent vehicles. As intelligent vehicles address more complex environments, the accuracy requirements for this information have increased. Regarded as a geographic database, digital road maps contain contextual information about the road network, crucial for a good understanding of the environment. When combined with data acquired from on-board sensors, a better representation of the environment can be made, improving the vehicle’s situation understanding. Sensors performance can vary drastically depending on the location of the vehicle, mainly due to environmental factors. Comparatively, a map can provide prior information more reliably but to do so, it depends on another essential component: a localization system. Global Navigation Satellite Systems (GNSS) are commonly used in automotive to provide an absolute positioning of the vehicle, but its accuracy is not perfect: GNSS are prone to errors, also depending greatly on the environment (e.g., multipaths). Perception and localization systems are two important components of an intelligent vehicle whose performances vary in function of the vehicle location. This research focuses on their common denominator, the digital road map, and its use as a tool to assess their performance. The idea developed during this thesis is to use the map as a learning canvas, to store georeferenced information about the performance of the sensors during repetitive travels. This requires a robust localization with respect to the map to be available, through a process of map-matching. The main problematic is the discrepancy between the accuracy of the map and of the GNSS, creating ambiguous situations. This thesis develops a map-matching algorithm designed to cope with these ambiguities by providing multiple hypotheses when necessary. The objective is to ensure the integrity of the result by returning a hypothesis set containing the correct matching with high probability. The method relies on proprioceptive sensors via a dead-reckoning approach aided by the map. A coherence checking procedure using GNSS redundant information is then applied to isolate a single map-matching result that can be used to write learning data with confidence in the map. The possibility to handle the digital map in read/write operation has been assessed and the whole writing procedure has been tested on data recorded by test vehicles on open roads