Localisation d’un véhicule sur une carte routière précise - Localization on a vehicle on a precise road map

Localisation d’un véhicule sur une carte routière précise

Localization on a vehicle on a precise road map

Frédéric Chausse Jean Laneurit  Roland Chapuis 

LASMEA - UMR 6602 UBP/CNRS, Université Blaise Pascal, 24, av. des Landais 63177 Aubière Cedex France

Corresponding Author Email: 
chausse@lasmea.univ-bpclermont.fr
Page: 
159-177
|
Received: 
3 May 2005
|
Accepted: 
N/A
|
Published: 
30 April 2006
| Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

This article deals with a multisensor based vehicle localization method. The final precision is lesser than one meter. A low cost GPS, a video gray level camera, an odometer and a steer angle sensor provide the data to be fused. The important contributions of the article concern (1) the data fusion by Kalman filtering, (2) the caracterisation of GPS errors and their modelisation by a bias and a low level additive noise and consequently the estimation of the bias and (3) a vision/map coupling to transform local positioning given by a computer vision algorithm into a global reference thus creating another kind of exteroceptive data. The article ends presenting an important experimental validation that corresponds to the implementation of the method in a real driving situation.

Résumé

Cet article présente une approche de fusion multicapteurs permettant d'obtenir la localisation d'un véhicule avec une précision décimétrique. Les différentes sources d'informations utilisées proviennent d'un GPS autonome bas coût, d'une caméra, d'un odomètre et d'un capteur d'angle au volant. Les contributions importantes concernent (1) la formalisation et la résolution du problème de fusion par filtrage de Kalman, (2) la caractérisation expérimentale des erreurs sur les données GPS et consécutivement leur modélisation par un biais et un bruit blanc gaussien additif et l'estimation du biais, (3) le couplage d'une localisation locale par vision avec une carte précise pour fournir une autre source de donnée extéroceptive. L'article se termine par une importante validation expérimentale de la méthode proposée en situation réelle.

Keywords: 

Localization, multisensor data fusion, Kalman filtering, GPS, artificial vision

Mots clés

Localisation, fusion multisensorielle, filtrage de Kalman, GPS, vision artificielle

1. Introduction
2. Mise À Jour De L'état Par Données GPS
3. Mise À Jour De L'état Par Les Données « Vision »
4. Étape De Prédiction
5. Résultats De La Localisation
6. Conclusion
  References

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