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GDR Robotique

Groupe de Travail GT2 « Véhicules Terrestres »Journées du 22-23 octobre 2008

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Sommaire

I- Présentation du GT (Véhicules terrestres)

II- Activité du groupe FUDOLO

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I- Présentation du GT (Véhicules terrestres)

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Historique

Historiquement, le GT2 « véhicules autonomes » était composé de 3 parties : Terre

Air

Mer

Il a été restructuré en 2008 en deux parties Véhicules terrestres

Commande de drones

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Objectifs du GT2 « Véhicules terrestres »

Contribuer à fédérer les activités robotiques liées aux véhicules terrestres

Faire se rencontrer les acteurs scientifiques

Impliquer les industriels

Lieu d'échanges d'informations

Trois grands domaines applicatifs visés (Environnements routier, urbain, milieu naturel)

Quatre volets thématiques

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Quatre volets thématiques

1- Techniques de localisation et cartographie

Correspondants : F. Peyret (LCPC), P. Rives (INRIA) Combinaison ou fusion d'informations pour optimisation

de la précision et de l'intégrité de la localisation (positionnement)

Techniques de localisation basées SIG (fusion de données a priori provenant de BD cartographiques)

SLAM

Cartographie automatique

...

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Quatre volets thématiques

2- Interprétation des scènes

Correspondant : D. Aubert (LIVIC) Reconnaissance / suivi des obstacles

Représentation dynamique des scènes

Processus de perception multi-sensorielle

Aide à la conduite

...

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Quatre volets thématiques

3- Contrôle / Commande des véhicules :

Correspondant : B. Thuilot (LASMEA) Contrôle / commande des véhicules à grande dynamique

Contrôle / commande de convois de véhicules

Planification de trajectoire et chemins

Navigation réactive et évitement d'obstacles

Commande référencée capteurs

...

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Quatre volets thématiques

4- Véhicules communicants (correspondant à définir)

Localisation décentralisée de flotte

Perception multi points de vue de scènes

Contrôle / commande / planification de flottes communicantes

Techniques de communication véhicule / véhicule et véhicule / infrastructure

...

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Actions et calendrier Journées et actions

23 Janvier 2009 : journée Localisation (lieu à définir) Localisation absolue (fusion de données GNSS + …) SLAM Couplage SLAM/absolu

12 Juin 2009 : journée Perception pour les véhicules terrestres

Détection d'obstacles Aides à la conduite ...

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Actions en cours

Publications / ouvrages Thème localisation : ouvrage sur la fusion de

données pour la localisation absolue (Annales Fudolo)

D'autres idées ????

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II- Activités du groupe FUDOLO

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1- FUDOLO : Présentation

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Le groupe Fudolo : historique

Groupe informel « FUsion de DOnnées pour la LOcalisation »

Création en 2005, dans la foulée du projet ARCOS, Animateur : François Peyret (LCPC) Partenaires

LCPC, UTC, LASMEA, LIVIC, ENSMP, CEMAGREF, IEF, ESIEE Amiens

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Le groupe Fudolo : Objectifs Regroupement de partenaires scientifiques et échanges

autour de la thématique « Localisation absolue » Elaboration de bases de données issues de capteurs

réels embarqués, avec référence

Divers GPS Odomètres Gyromètres Centrales inertielles

Recensement, évaluation et comparaison d'algorithmes de fusion de données pour la localisation absolue

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2- FUDOLO : les travaux menés

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Acquisition des donnéesa- Les véhicules utilisés

Mégane VIPER du LIVIC

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Acquisition des donnéesb- Les capteurs (1) Récepteurs GPS

Récepteur centimétrique bi-fréquence : Thales SAGITTA (référence avec IMU IXSEA)

Récepteur moyenne gamme EGNOS : TRIMBLE Ag 132 (filter on&off)

Récepteur bas de gamme : ASHTECH A 12

Centrales inertielles

IMU haut de gamme IXSEA PHINS (référence)

IMU moyenne gamme (gyros viobrants) : Crossbow VG 400

IMU moyenne gamme (gyros FOG) : Crossbow VG 600

IMU bas de gamme : Micro Strain

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Acquisition des donnéesb- Les capteurs (2)

Autres Gyromètre de cap FOG :

KVH E-Core 2000 Compas : KVH C100 Codeur (boîte de vitesse) Angle volant Caméra d’environnement

Un certain nombre de combinaisons de capteurs ont été définies, une seule a été choisie pour la comparaison :

DGPS EGNOS Ag 132 + vitesse de lacet centrale VG 400 + codeur + angle volant

Mesures datées à qq µs par boîtier de datation «hard»

sensor-hub développé par l’INRIA et l’ENSMP

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Acquisition des donnéesc- Les séquences acquises (1)

Plusieurs séquences d’essai ont été acquises, chacune avec des caractéristiques particulières : 4 séquences avec des vitesses très variables,

1 séquence en conduite sportive

1 séquence en environnement urbain

1 séquence sur autoroute,

1 séquence sur route départementale

Des séquences statiques

Une seule séquence a été choisie pour appliquer et comparer les filtres : piste routière + Val d’Or (MOVEO)

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Acquisition des donnéesc- Les séquences acquises (2)

Une seule séquence a été choisie pour appliquer et comparer les filtres : piste routière + Val d’Or (MOVEO)

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Les algorithmes testésa- Choix et critères de comparaison (1)

Objectifs :

ne pas innover obligatoirement mais évaluer de manière comparative et compréhensive les algorithmes classiques,

sur des données réelles, en conditions réelles, avec une référence, mais sans tenir compte des aspects temps réel,

en utilisant des données communes, des référentiels communs, des modèles communs, des cadencements communs et des prétraitements communs (dans la mesure du possible).

Variables estimées en sortie des filtres :

Composantes Est et Nord dans un repère local ENU + Cap / E Valeurs estimées + covariance des erreurs (ellipse d’erreur 2D) Priorité sur le problème 2D avec une seule solution 3D

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Les algorithmes testésa- Choix et critères de comparaison (2)

Algorithmes choisis : EKF 2D, UKF 2D, Filtre à particules probabilistes (PF) 2D, Filtre à particules ensemblistes (BPF) 2D, Interactive Multiple Model (IMM) 2D.

Critères de comparaison des algorithmes : l’écart entre les estimés et la référence, la taille des ellipses d’erreur, la consistance des erreurs estimées / erreurs vraies, critères d’intégrité, par rapport à un seuil d’alarme prédéfini

(disponibilité, risque de fausse alarme, risque d’intégrité), plus tard…

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Analyse des donnéesb- Exemple de résultats (1) Consistance pour l’algo IMM

100 150 200 250 300 350 400 450 500 550-40

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40Plane deviation and 2 predicted envelop versus time - IMM livic

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in m

time in s

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Analyse des donnéesb- Exemple de résultats (2) Consistance pour l’algo BPF

100 150 200 250 300 350 400 450 500 550-40

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40Plane deviation and 2 predicted envelop versus time - BPF utc

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time in s

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Analyse des donnéesb- Exemple de résultats (3) Consistance pour l’algo PF

100 150 200 250 300 350 400 450 500-40

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40Plane deviation and 2 predicted envelop versus time - PF orsay

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100 150 200 250 300 350 400 450 500-40

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viat

ion

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time in s

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Analyse des donnéesb- Résultats : bilan actuel L’analyse des données soulève aujourd’hui un certain

nombre de questions méthodologiques… Plusieurs réglages ont été faits pour optimiser les

résultats des filtres et ils conduisent à des niveaux de bruits de modèles assez sensiblement différents !

Il faut approfondir l’étude en simulant des masques GPS Il faut aussi reconnaître que « quand tout va bien » les

filtres se comportent à peu près à l’identique… et que les avantages/inconvénients des uns par rapport aux autres apparaissent dans des situations singulières (comme par exemple en l’absence de cap initial).

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3- FUDOLO : bilan général / perspectives

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Le groupe Fudolo : bilan actuel

+ Une très bonne dynamique a été créée (assiduité et motivation des partenaires malgré l’absence d’enjeux)

+ D’excellents échanges scientifiques ont eu lieu

+ Un intéressante base de données a été constituée

+ Plusieurs algorithmes ont été testés et comparés

- Des problèmes de méthodologie ont été soulevés et pas encore complètement traités

- L'ouvrage de synthèse n'a pas encore été finalisé

Le groupe a revu ses ambitions à la baisse lors de sa dernière

réunion (1ère annale FUDOLO pour l’été 2009)

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Le groupe Fudolo : le futur

Finaliser un premier ouvrage bilan des activités de Fudolo (Annales)

S'inscrire dans le cadre plus formel du GT2 Véhicules terrestres pour ouvrir à d'autres partenaires et se rendre plus

visible sur la scène scientifique (inter)nationale

pour étendre le champ scientifique (SIG, vision…)

tout en gardant conservant le même esprit