Localisation multi-hypothèses pour l'aide à la conduite : conception d'un filtre 'réactif-coopératif' - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2014

Multi-hypotheses localisation for Advanced Driving Assistance Systems: Development of a reactive-cooperative filter

Localisation multi-hypothèses pour l'aide à la conduite : conception d'un filtre 'réactif-coopératif'

Résumé

This work presents an innovative collaborative data fusion approach for ego-vehicle localization. This approach called the Optimized Kalman Particle Swarm (OKPS) is a data fusion and an optimized filtering method. Data fusion is made using data from a low cost GPS, INS, Odometer and a Steering wheel angle encoder. This work proved that this approach is both more appropriate and more efficient for vehicle ego-localization in degraded sensors performance and highly nonlinear situations. The most widely used vehicle localization methods are the Bayesian approaches represented by the EKF and its variants (UKF, DD1, DD2). The Bayesian methods suffer from sensitivity to noises and instability for the highly non-linear cases. Proposed for covering the Bayesian methods limitations, the Multi-hypothesis (particle based) approaches are used for ego-vehicle localization. Inspired from monte-carlo simulation methods, the Particle Filter (PF) performances are strongly dependent on computational resources. Taking advantages of existing localization techniques and integrating metaheuristic optimization benefits, the OKPS is designed to deal with vehicles high nonlinear dynamic, data noises and real time requirement. For ego-vehicle localization, especially for highly dynamic on-road maneuvers, a filter needs to be robust and reactive at the same time. The OKPS filter is a new cooperative reactive localization algorithm inspired by dynamic Particle Swarm Optimization (PSO) metaheuristic methods. It combines advantages of the PSO and two other filters : The Particle Filter (PF) and the Extended Kalman filter (EKF). The OKPS is tested using real data collected using a vehicle equipped with embedded sensors. Its performances are tested in comparison with the EKF, the PF and the Swarm Particle Filter (SPF). The SPF is an interesting particle based hybrid filter combining PSO and particle filtering advantages ; It represents the first step of the OKPS development. The results show the efficiency of the OKPS for a high dynamic driving scenario with damaged and low quality GPS data.
Ces travaux présentent une approche de fusion de données collaborative innovante pour l'égo-localisation de Îhicules routiers. Cette approche appelée filtre de Kalman optimisé à essaim de particules (Optimized Kalman Particle Swarm) est une méthode de fusion de données et de filtrage optimisé. La fusion de données est faite en utilisant les données d'un GPS à faible coût, une centrale inertielle, un compteur odométrique et un codeur d'angle au volant. Ce travail montre que cette approche est à la fois plus robuste et plus appropriée que les méthodes plus classiques d'égo-localisation aux situations de conduite urbaine. Cette constatation apparait clairement dans le cas de dégradations des signaux capteurs ou des situations à fortes non linéarités. Les méthodes d'égo-localisation de Îhicules les plus utilisées sont les approches bayésiennes représentées par le filtre de Kalman étendu (Extended Kalman Filter) et ses variantes (UKF, DD1, DD2). Les méthodes bayésiennes souffrent de sensibilité aux bruits et d'instabilité pour les cas fortement non linéaires. Proposées pour couvrir les limitations des méthodes bayésiennes, les approches multi-hypothèses (à base de particules) sont aussi utilisées pour la localisation égo-Îhiculaire. Inspiré des méthodes de simulation de Monte-Carlo, les performances du filtre à particules (Particle Filter) sont fortement dépendantes des ressources en matière de calcul. Tirant avantage des techniques de localisation existantes et en intégrant les avantages de l'optimisation métaheuristique, l'OKPS est conçu pour faire face aux bruits, aux fortes dynamiques, aux données non linéaires et aux besoins d'exécution en temps réel. Pour l'égo-localisation d'un Îhicule, en particulier pour les manoeuvres très dynamiques sur route, un filtre doit être robuste et réactif en même temps. Le filtre OKPS est conçu sur un nouvel algorithme de localisation coopérative-réactive et dynamique inspirée par l'Optimisation par Essaim de Particules (Particle Swarm Optimization) qui est une méthode métaheuristique. Cette nouvelle approche combine les avantages de la PSO et des deux autres filtres : Le filtre à particules (PF) et le filtre de Kalman étendu (EKF). L'OKPS est testé en utilisant des données réelles recueillies à l'aide d'un Îhicule équipé de capteurs embarqués. Ses performances sont testées en comparaison avec l'EKF, le PF et le filtre par essaim de particules (Swarm Particle Filter). Le filtre SPF est un filtre à particules hybride intéressant combinant les avantages de la PSO et du filtrage à particules ; Il représente la première étape de la conception de l'OKPS. Les résultats montrent l'efficacité de l'OKPS pour un scénario de conduite à dynamique éleÎe avec des données GPS endommagés et/ou de qualité faible.
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Identifiants

  • HAL Id : tel-01357694 , version 1

Citer

Adda Redouane Ahmed Bacha. Localisation multi-hypothèses pour l'aide à la conduite : conception d'un filtre 'réactif-coopératif'. Automatique / Robotique. Université Evry -Val d'Essonne, 2014. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01357694⟩
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