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

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

2. SommaireI- Présentation du GT (Véhicules terrestres)II- Activité du groupe FUDOLO

3. I- Présentation du GT (Véhicules terrestres)‏

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. 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. 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 • ...

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

12. II- Activités du groupe FUDOLO

13. 1- FUDOLO : Présentation

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. 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. 2- FUDOLO : les travaux menés

17. Acquisition des donnéesa- Les véhicules utilisés • Mégane VIPER du LIVIC

18. 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

19. Acquisition des donnéesb- Les capteurs (2) Mesures datées à qq µs par boîtier de datation «hard» sensor-hub développé par l’INRIA et l’ENSMP • 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

20. 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)

21. 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)

22. 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

23. 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…

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

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

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

27. 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).

28. 3- FUDOLO : bilan général / perspectives

29. 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)

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