Fiches Alice

Description :

Pour assister l'utilisateur dans les applications métier de l'usine du futur et aider au développement d'outils de visualisation d'information en réalité augmentée (RA) sur site, l’estimation de la position et de l’orientation de la caméra intégrée dans l'équipement tenu en main est nécessaire. De nouveaux usages émergent dans un contexte de développement des applications en RA, principalement dédiés à la visualisation. Cependant, ces applications souffrent d’un manque de précision lié à l'utilisation de capteurs bas coûts, intégrés dans les équipements mobiles. De nouveaux algorithmes de fusion opportune de plusieurs signaux pour estimer en continu la pose d'un objet tenu en main est proposé afin de répondre aux difficultés induites par les variations structurelles et environnementales (intérieur/extérieur) ainsi qu’aux variations de dynamique du porteur de l’objet. L’enjeu est d’assurer une précision suffisante et qualifiée d’affichage en RA pour des applications industrielles complexes : assistance/maintenance, visualisation de réseaux cachés, exploitation/caractérisation de modèles 3D, etc.

Description :

Le projet CyborgLOC vise la production pré-industrielle d’une Solution Adaptative multi-capteurs pour la géolocalisation Indoor Outdoor nomade. Il s'inscrit dans le cadre des challenges MALIN dont le but est de développer des prototypes de maturité croissante destinés à la localisation de fantassin en milieu intérieur de façon autonome. La création d’un système de géolocalisation outdoor/indoor sans infrastructures reposera sur la fusion de plusieurs briques technologiques et compétences. La 1ère brique repose sur les compétences IFSTTAR de traitement serré des données inertielles et GNSS d'un "quipement posé sur le pied selon un calcul réccurssif. La 2nde est faite de méthodes d'apprentissage et de "Big Data" pour intégrer la reconnaissance en temps réel des mouvements du corps humain et les intégrer dans les calculs de trajectoire du barycentre du porteur. La 3ème est l’expertise des microsystèmes miniaturisés de géolocalisation avec energy harvesting de SGME ainsi que sa maîtrise de capteurs variés. La dernière brique consiste à exploiter les premiers prototypes de SGME pour un système de Géolocalisation Indoor/Outdoor basés sur les travaux de fusion et d’ordonnancement des données et des calculs.

Description :

Le consortium eMAPs propose de développer un service de localisation (LBS) à travers son projet eMAPs basé sur Galileo pour relever les défis prévus et attendus de la ville intelligente et de la voiture autonome. Les développements matériels et logiciels proposés par eMAPs visent à fournir des solutions d'avenir telles que la navigation intelligente pour les utilisateurs de voitures connectés, la gestion de flotte en temps réel pour les transports publics urbains et le suivi de la maintenance des infrastructures pour les urbanistes. En développant un récepteur haut de gamme innovant, économique, compact et performant, eMAPs fournira une précision de positionnement 2D (95%) et des cartes urbaines haute définition d'un véhicule ciblé de 30 cm qui bénéficieront à toutes les parties prenantes de la ville intelligente : les voyageurs, les opérateurs de transport public et les autorités urbaines. Le produit final d’eMAPs sera une plate-forme qui hybride les données générées par un récepteur GNSS multi-fréquences multi-constellation, une IMU et des caméras.

Description :

Description :

InLane est un projet européen de 3 ans financé par l'Agence européenne du GNSS dans le cadre du programme d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne. Le projet a pour objectif de développer une application de navigation "turn-by-turn" précise, de faible coût et précise à la voie près grâce à de la fusion entre le EGNSS et des méthodes et systèmes de vision assisté par ordinateur.

Parmi les ambitions figure la production d'une nouvelle génération d'informations de cartographie améliorée, rendue possible par des mises à jour en temps réel basées sur des techniques de "crowdsourcing". Cette approche permettra un positionnement du véhicule au niveau de la voie afin de permettre à la navigation d'accéder à un nouveau niveau de détail et d'efficacité.

Description :

L’accès à la géolocalisation précise sur smartphone est globalement considéré comme une commodité par les opérateurs de services de mobilité. Or le constat en 2020 est qu’il n’existe pas de solution de géolocalisation répondant aux besoins des personnes en situation de handicap (PSH). Il manque une précision suffisante de calcul des coordonnées en temps réel, dans tous les lieux et de façon continue, sur toute la chaîne multimodale. Le développement d’une technologie de géolocalisation sans balise n’est pas encore assez avancé pour permettre une bonne pénétration de marché et améliorer la compétitivité industrielle. Les approches scientifiques ne s’appuient pas sur des modélisations individuelles qui permettent de personnaliser le calcul de géolocalisation en fonction des typologies de handicap. Cette évolution nécessite la construction d’une grande base de données de signaux enregistrés par le smartphone de PSH pour apprendre les modèles avec de l’intelligence artificielle (IA). On constate aussi que les interfaces homme/machine des applications sur smartphone ne sont pas ajustées en fonction de la nature du handicap. Enfin l’absence d’algorithme de géolocalisation qui puisse être généralisé à des smartphones moins performants est une difficulté supplémentaire. Tous ces défis sont au coeur du LabCom inmob mutualise les compétences et savoir-faire du laboratoire Geoloc de l’université Gustave Eiffel et de Okeenea Digital, une société du groupe Okeenea.

Description :

Le projet vise à développer une nouvelle génération d'antennes GNSS multifréquences compactes multiconstellation pour les applications professionnelles et grand public. Il soutient le développement d'une nouvelle génération d'antennes Galileo

Description :

Le projet SyS-DataSet se propose de développer une plateforme de génération de jeux de données capteurs synthétiques, permettant de compléter des jeux de données réelles utilisés pour la mise au point et la validation des fonctions de systèmes autonomes. Une méthodologie sera définie pour permettre d’identifier les cas pertinents ainsi que les variantes qu’il conviendra de générer afin d’augmenter la couverture de test et la robustesse des fonctions ADAS ciblées par le projet.

Ce projet adresse en priorité le domaine automobile.

Description :

L’objective principal de ce projet est de rendre les systèmes de positionnement plus fiable dans un contexte de transport multimodal afin de contribuer à la construction des systèmes de mobilité plus connectés. Plus précisément, les travaux vont non seulement permettre de détecter et d’exclure les fautes de mesure dans les capteurs mais aussi d’estimer un indicateur d’incertitude sur l'information fournie par le système de positionnement. Finalement, la précision et l’intégrité du système de positionnement pourront être améliorées. Une stratégie importante de ce projet est d’exploiter des méthodes d'Intelligence Artificielle (IA) pour assister les outils grand public (smartphone, montre connectée, etc) de géolocalisation afin d'accompagner la mobilité des tous, voire même le développement d’applications professionnelles d'enrichissement des modèles numériques urbains. Les travaux vont se dérouler théoriquement et expérimentalement avec les dispositifs de positionnement existants dans le laboratoire GEOLOC, qui couvrent une chaîne de transport multimodal (pédestre, vélo, voiture, etc). Une approche de surveillance d’intégrité va être conçue et sera applicable dans le contexte multimodal.

Description :

Description :

Le développement croissant d’objets intelligents offre de nouvelles opportunités de localisation du voyageur connecté. Mais, le suivi de la trajectoire du piéton reste problématique et les applications de navigation ne proposent pas de suivre la trajectoire du voyageur à l’échelle multimodale de façon autonome. Ce travail propose une solution unique capable de localiser l’utilisateur selon différents modes de déplacement et quel que soit l’environnement, avec des capteurs inertiels, magnétiques et GNSS. Une nouvelle méthode de localisation du cycliste est introduite. Les mesures de phases GNSS sont utilisées pour corriger le vecteur vitesse et la direction de déplacement est corrigée par l'inertie. Ces éléments ont été adaptés pour une nouvelle méthode de localisation du piéton avec un capteur en main. L’approche est paramétrée dans un filtre de Kalman étendu. Une mise à jour innovante fusionnant l’estimation de l’attitude du boîtier et une estimation statistique de la direction de marche corrige l’estimation du cap de marche et fournit une estimation cohérente et lissée. Les mesures GNSS corrigent le vecteur vitesse, l’orientation, la longueur de pas et les coordonnées du voyageur. Une approche multimodale est aussi proposée. Elle gère les transitions entre les différents algorithmes assistée par l’utilisation d’un capteur innovant. Des validations expérimentales multimodales en conditions réelles sont conduites pour analyser les performances de la solution proposée.

Description :

L'objectif de cette thèse est de concevoir système de surveillance de l'intégrité dans le contexte du transport multimodal qui réponde aux exigences de précision et de fiabilité dictées par les usages. Le premier défi à relever dans cette thèse est de catégoriser les applications basées sur la position, puis de définir les spécifications et les tolérances sur la précision de positionnement et le risque d'intégrité pour différentes catégories d'applications dans le contexte du transport multimodal. En effet, la conception de l'algorithme de surveillance de l'intégrité dépend fortement des applications ciblées. Une fois les spécifications définies, le deuxième défi consiste à étudier les caractérisations des erreurs de mesure et leur propagation. dans un filtre de positionnement avec un système hybride comprenant GNSS, capteurs inertiels (INS), magnétomètre et baromètre. Le GNSS souffre surtout d’erreurs instantanées dues à la propagation du signal par trajets multiples dans les canyons urbains. D'autres capteurs, tels que les INS sont principalement contaminés par des erreurs à croissance lente (ou erreur de rampe). Elles doivent être considérées pour détecter et exclure correctement les défauts de mesure et estimer un PL qui s’adapte à la fois aux différents modes de transport et différents utilisateurs ciblés. Le dernier défi consiste à reconnaître le contexte de localisation (environnement, mode de transport, nature des déplacements piétons).

Description :

Le projet ICHASE (Integrity Complementing High Accuracy Service via EGNSS) évaluera la faisabilité et la valeur ajoutée des évolutions des systèmes et services EGNSS pour atteindre les performances cibles des véhicules autonomes routiers, en s'appuyant sur :

1. EGNSS

• GNSS comme source de la méthode de positionnement absolu (complétée par d'autres technologies de positionnement relatif non-GNSS).
• Le service HAS prévu par Galileo E6, comme service de positionnement précis,
• L'infrastructure EGNOS SoL ready, qui permet l'introduction de nouveaux services SoL de haute précision.

2. Non GNSS

•     Technologies supplémentaires permettant le positionnement dans des environnements difficiles (comme les capteurs de positionnement non-GNSS, les technologies de détection et d'atténuation des mesures erronées).

Les développements prévus visent un double objectif :

1. Définition d'un concept d'intégrité adapté aux véhicules autonomes, en tenant compte notamment des divers environnements contraignants applicables à ces applications (par exemple, les environnements urbains).

2. Définition du ou des services EGNSS à l'horizon 2030+ qui supporteront efficacement ces applications, en fournissant les engagements nécessaires sur les nouveaux messages EGNOS (et Galileo) utilisés dans un tel concept d'intégrité.

Tous les développements d'ICHASE sont basés sur l'utilisation du GNSS et d'autre capteurs afin de répondre aux besoins des véhicules autonomes.

Description :

Inmob1, porté par le laboratoire GEOLOC2 de l’Université Gustave Eiffel est lauréat de l’AAP labcom ANR en 2020 qui s’intéresse à la mobilité des déficients visuels en co-construisant les recherches avec des associations spécialisées. Les contacts noués ont fait apparaître le besoin de renforcer les dispositifs et les capacités de dialogue du laboratoire avec ces acteurs de terrain. Le projet ACCESS vise à améliorer les moyens de communication, notamment avec les malvoyants qui participent aux expérimentations et à enrichir la qualité des relations entre chercheurs et citoyens. Il s’agit de rendre plus accessible les travaux scientifiques via une communication adaptée à ces publics, de dynamiser les échanges et de développer les connaissances entre les deux communautés. Réussir l’interaction avec les membres des associations est une clé importante de succès du projet pour aller jusqu’à des applications personnalisées de guidage adaptées au handicap.

Description :

Dans le cadre du mandat européen M496, le CEN-CENELEC TC5/WG1 mène actuellement des travaux de normalisation sur l'utilisation du positionnement par GNSS des systèmes de transport intelligents (STI) routiers. A terme, ces travaux serviront à mettre à jour 2 normes européennes sur les procédures d'essai des terminaux de positionnement basés sur le GNSS pour l'évaluation des performances et la création d'une nouvelle norme européenne sur les exigences de "rejeu" de données GNSS (Record & Replay). Pour ce faire, le projet devra produire des données techniques sous la forme de rapports techniques et de spécifications techniques, qui devront couvrir les 4 thèems suivants : - Méthodologie d'enregistrement des données GNSS pour le rejeu - Raffinement du modèle d'erreur PVT pour l'analyse de sensibilité - Evaluation de l'intégrité du GNSS pour les applications routières - Evaluation des performances des systèmes de positionnement GNSS hybridés Une première norme européenne a été publiée. Il s'agit de la norme méthodologique générale EN 16803-1 : "Utilisation du positionnement par GNSS pour les systèmes de transport intelligents (STI) routiers. Partie 1 : Définitions et procédures d'ingénierie système pour l'établissement et l'évaluation des performances". Deux autres normes européennes (16803-2 et 16803-3) portant sur l'évaluation des performances sont actuellement en passe d'être publiées (Q1 2020).

Description :

L’accès à la géolocalisation précise sur smartphone est considéré comme fourni par les opérateurs de services de mobilité. Or il n’existe pas de solutionsuffisamment performante pour répondre aux besoins des personnes en situation de handicap (PSH). Les technologies commercialisées s’appuient sur un réseau dense de balises pour garantir le service, posant des problèmes de couverture, de continuité de service, de maintenance et de coût. Beaucoup de recherches visent à s’affranchir de l’infrastructure, principalement dans les bâtiments, avec une cartographie de la propagation radio, des approches collaboratives ou encore l’inclusion de données biomécaniques. Bien que prometteur l’amélioration des performances par inertie est figée depuis quelques années car les approches scientifiques ne s’appuient pas sur des modélisations individuelles pour personnaliser le calcul de trace en fonction des typologies de handicap. Or les PSH sont équipés de smartphone qui permettent cette individualisation. Cette thèse fait l’hypothèse que la singularité des individus en situation de handicap permet de dépasser ces limites et d(aboutir à une solution sans balise aux performances satisfaisante pour améliorer la mobilité des PSH. L’objectif  est de proposer des méthodes d’amélioration des performances de géolocalisation sans balise, par mesure d’inertie en intégrant les spécificités du handicap au coeur de l’apprentissage des modèles nécessaires au calcul des coordonnées de localisation.

Description :

Description :

Les utilisateurs s'attendent clairement à bénéficier d'un service de positionnement GNSS fiable intégrant de l'intégrité. La première réaction est de tirer profit de l'énorme travail réalisé sur ce sujet pour l'aviation civile. Cependant, comme expliqué dans la section précédente, il semble évident que : - Les normes actuellement développées ne sont pas adaptées aux utilisateurs terrestres. - Le concept de niveau de protection n'est pas vraiment pertinent pour l'application terrestre car l'objectif principal n'est pas de calculer une position tridimensionnelle mais de projeter un utilisateur sur une carte. Les indicateurs d'intégrité doivent être revus pour s'adapter à l'application des utilisateurs terrestres. - L'environnement applicable aux utilisateurs terrestres est sensiblement différent de celui des les avions. La fourniture d'un service GNSS en mode autonome n'est pas réaliste. L'intégration des d'autres capteurs tels que les capteurs inertiels, est une condition préalable pour fournir un service de valeur aux utilisateurs. La conclusion est que les algorithmes d'intégrité doivent être retravaillés par rapport à l'aviation civile. La méthodologie permettant d'obtenir l'intégrité de l'application utilisée par l'utilisateur sera assez similaire. La principale différence étant que la probabilité d'occurrence de trajets multiples forts beaucoup plus importante que la probabilité de défaillance des satellites qui est le moteur de l'application de l'aviation civile.

Description :

La révolution numérique impacte fortement notre mobilité et les transports. La prolifération des équipements connectés et nouvelles technologies assistent le déplacement des personnes, des véhicules et des biens. L’accès aux données numériques en temps réel facilite la recherche d’itinéraires, la consultation des horaires, le choix du mode de transport et la billettique. Ces données optimisent le trafic via une meilleure maintenance et sécurité des offres de transport. La transition numérique contribue aussi à la croissance d’une économie collaborative de la mobilité par des plates-formes de services qui relient clients et demandeurs, facilitant le partage de véhicules, de vélos et d’autres moyens de locomotion. Le véhicule connecté bénéficie aujourd’hui de plus de technologie embarquée qui facilite son déplacement sur des infrastructures intelligentes attribuant des priorités aux transports collectifs, au covoiturage ou encore vers des itinéraires alternatifs. La technologie numérique est un outil nouveau et indispensable de l’évolution de la mobilité synonyme de progrès et de changements profonds pour tous les acteurs du transport. Dans ce contexte, le projet fédérateur "Mobilité et Transition Numérique" regroupe 11 laboratoires de l'ifsttar sur trois axes de recherche : (1) la mobilité connectée, (2) l'étude de la mobilité par le numérique et (3) les acteurs et les territoires confrontés aux opportunités ouvertes par le numérique.

Depuis son lancement, nos actions ont été les suivantes :

• Organisation de séminaires de travail articulés autour de présentations de travaux (internes ou réalisées par des personnalités externes), et de recherches de sujets transversaux ou "de rupture" sur lesquels les participants à ce PF pourraient travailler en collaboration. Ces débats ont débouché sur une proposition de projet Impulsion ;
• Financement de plusieurs stages, dont les résumés se trouvent sur notre site internet : https://mobtransnum.ifsttar.fr/nos-actions/stages/
• Soutiens à des bourses de thèse, afin que les jeunes chercheurs puissent présenter leurs travaux en congrès ;
• Un recensement des applications utilisées dans le cadre des travaux de recherche sur la mobilité et la transition numérique.
• Un site web actif et documenté (https://mobtransnum.ifsttar.fr/)
• Organisation d'une session thématique pour les RFTM2020 reportées en 2021
• Fondation Univ. Eiffel : projet "fondation" proposé et retenu retenue pour recherche de financement et partenariat dans le cadre de la création de la fondation. FInalisation de la fiche synthétique en cours.