3D estimation of road cartography using vehicle localization and observers

International audienceDriving safety enhancement could be achieved by better understanding of risk situations from the knowledge of vehicle dynamic states as well as road geometry. Among the parameters of the road that have an impact on vehicle dynamics, one can find the bank and the slope angles, which can not however be measured by mean of low cost onboard sensors. This work of this paper is aimed to improve the controllability of the vehicle and the development of a low cost mapping system of the roadway. Two observers are developed firstly to estimate these two variables and secondly to localize the vehicle. The road attributes are estimated using an extended Kalman filter (EKF) and a Proportional Integral (PI) observer with unknown inputs based vehicle models and the measurements obtained from inertial (INS) and ABS sensors. The vehicle localization is performed at each time sample using an algorithm based on the IMM technique (Interacting Multiple Models), it allows to reconstruct the road shape in 3 dimensions. Testing on measurements obtained with a prototype vehicle show the good behavior of the proposed estimation scheme

Détection de fautes pour les capteurs embarqués de véhicules intelligents basée sur la redondance analytique utilisant une transformation non linéaire

La sécurité des systèmes de transports intelligents est au centre de tous les débats. Afin de s’assurer un fonctionnement sécuritaire, il est nécessaire de pouvoir vérifier le bon fonctionnement des capteurs permettant d’avoir une parfaite connaissance de l’environnement et de l’état du véhicule. Cette thèse présente une nouvelle solution de détection et d’identification de faute pouvant apparaitre sur les capteurs embarqués d’un véhicule intelligent. Cette méthode est basée sur la redondance analytique des données, consistant à estimer une même mesure à l’aide de capteurs de différentes natures. Cette mesure subit alors une transformation non linéaire permettant à la fois d’accroitre la sensibilité aux fautes et d’être plus robuste aux bruits. Cette étude propose plusieurs solutions de transformation et d’estimation qui seront évaluées en simulation avant de proposer une méthode d’optimisation de la prise de décision en fonction de critères choisis par l’utilisateur. La description de l’architecture, des méthodes employées ainsi que des équations permettant l’établissement de celle-ci seront décrites dans le chapitre 3. L’évaluation en simulation des performances de l’architecture sera effectuée dans le chapitre 4 avant une analyse finale des résultats ainsi qu’une comparaison avec une solution existante dans le dernier chapitre, permettant la validation de notre approche