Démarche du projet

L'objectif de CAPLOC est de développer un capteur innovant, fondé sur les technologies satellitaires actuelles et futures, capable de délivrer une information de localisation précise, accessible en tous lieux, dans un contexte de réduction globale des coûts.

Le système exploite une perception visuelle de sont environnement afin, dans un premier temps, de qualifier les performances de localisation d'un récepteur GNSS, puis de les améliorer. Plus précisément, il s'agit de déterminer la structure de l'environnement traversé par un mobile et d'en extraire un certain nombre de propriétés grâce à l'analyse des images fournies par un ensemble de caméras embarquées. Plusieurs solutions sont envisagées pour améliorer l'estimation de la position, comme par exemple, l'exclusion de certains signaux sur le principe du RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring) ou la correction des erreurs de pseudodistance directement dans l'estimateur (non encore étudiée à ce jour). Ces recherches sont associées à un brevet déposé par l'IFSTTAR en 2006 en France et à l'international en 2008. Les résultats seront transposables à tous les modes de transport et ont vocation à devenir une fonction clé d'un ensemble d'applications au service de la gestion de trafic.

Une des principales exigences formulées par les opérateurs de transports pour le déploiement de systèmes d'information et de signalisation est de réduire au minimum l'impact de l'implantation d'un système sur l'infrastructure. L'utilisation du système de localisation précis est ainsi envisagée pour la localisation de tramways ou encore le suivi de locomotives (fret).

Brevet Juliette Marais, Sébastien Ambellouis, Amaury Flancquart, Marion Berbineau Dispositif de localisation.
Demande de brevet français déposée le 29/09/2006 n°06 54018
n° de publication : WO/2008/040896
date de publication internationale : 10 avril 2008

 

Les partenaires du projet

UTBM - SeT

Ifsttar - LEOST

Les différentes étapes du projet

Dans un premier temps, il s'agit de déterminer l'état de réception des signaux satellitaires en comparant les positions des satellites et des obstacles autour de l'antenne. Les obstacles qui nous intéressent sont les obstacles les plus volumineux (immeubles par exemple). Les obstacles plus fins créent des phénomènes locaux très furtifs pour un récepteur mobile et ne présentent pas de difficultés majeures. Pour la détection et la caractérisation de ces obstacles, nous proposons une application utilisant les propriétés de couleur et de texture de l'image afin d'extraire davantage d'informations. Les informations extraites de l'image permettront alors de détecter puis d'exclure les satellites dégradant les performances du récepteur. Ce comportement est celui du RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring), algorithme embarqué notamment dans l'aviation. Cependant ces techniques d'exclusion contraignent fortement la disponibinilité en environnement urbain.

Dans un second temps, nous souhaitons mettre en œuvre un procédé de création de modèles 3D de l'environnement. Ce procédé devra être facile à mettre en œuvre et compatible avec les exigences opérationnelles des opérateurs de transport. Il permettra d'appréhender l'environnement autour du véhicule avec une mobilisation du véhicule la plus courte possible (si possible un seul trajet). Ce modèle, associé à un moteur de lancer de rayons, permet de calculer puis de corriger l'erreur de pseudodistance causée par la présence de réflexions du signal sur les bâtiments. L'estimation de la valeur du retard des signaux reçus sera intégrée à l'estimateur lors du calcul de la position.