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1 GDR Robotique Groupe de Travail GT2 « Véhicules Terrestres » Journées du 22-23 octobre 2008.

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1 1 GDR Robotique Groupe de Travail GT2 « Véhicules Terrestres » Journées du octobre 2008

2 2 Sommaire I- Présentation du GT (Véhicules terrestres) II- Activité du groupe FUDOLO

3 3 I- Présentation du GT (Véhicules terrestres)

4 4 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

5 5 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

6 6 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...

7 7 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...

8 8 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...

9 9 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...

10 10 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...

11 11 Actions en cours Publications / ouvrages Thème localisation : ouvrage sur la fusion de données pour la localisation absolue (Annales Fudolo) D'autres idées ????

12 12 II- Activités du groupe FUDOLO

13 13 1- FUDOLO : Présentation

14 14 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

15 15 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

16 16 2- FUDOLO : les travaux menés

17 17 Acquisition des données a- Les véhicules utilisés Mégane VIPER du LIVIC

18 18 Acquisition des données b- 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

19 19 Acquisition des données b- Les capteurs (2) Autres Gyromètre de cap FOG : KVH E-Core 2000 Compas : KVH C100 Codeur (boîte de vitesse) Angle volant Caméra denvironnement Un certain nombre de combinaisons de capteurs ont été définies, une seule a été choisie pour la comparaison : DGPS EGNOS Ag vitesse de lacet centrale VG codeur + angle volant Mesures datées à qq µs par boîtier de datation «hard» sensor-hub développé par lINRIA et lENSMP

20 20 Acquisition des données c- Les séquences acquises (1) Plusieurs séquences dessai 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 dOr (MOVEO)

21 21 Acquisition des données c- Les séquences acquises (2) Une seule séquence a été choisie pour appliquer et comparer les filtres : piste routière + Val dOr (MOVEO)

22 22 Les algorithmes testés a- 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 derreur 2D) Priorité sur le problème 2D avec une seule solution 3D

23 23 Les algorithmes testés a- 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 : lécart entre les estimés et la référence, la taille des ellipses derreur, la consistance des erreurs estimées / erreurs vraies, critères dintégrité, par rapport à un seuil dalarme prédéfini (disponibilité, risque de fausse alarme, risque dintégrité), plus tard…

24 24 Analyse des données b- Exemple de résultats (1) Consistance pour lalgo IMM

25 25 Analyse des données b- Exemple de résultats (2) Consistance pour lalgo BPF

26 26 Analyse des données b- Exemple de résultats (3) Consistance pour lalgo PF

27 27 Analyse des données b- Résultats : bilan actuel Lanalyse des données soulève aujourdhui 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 létude en simulant des masques GPS Il faut aussi reconnaître que « quand tout va bien » les filtres se comportent à peu près à lidentique… et que les avantages/inconvénients des uns par rapport aux autres apparaissent dans des situations singulières (comme par exemple en labsence de cap initial).

28 28 3- FUDOLO : bilan général / perspectives

29 29 Le groupe Fudolo : bilan actuel + Une très bonne dynamique a été créée (assiduité et motivation des partenaires malgré labsence denjeux) + Dexcellents 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 lété 2009)

30 30 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


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