Localisation sur carte

La localisation sur carte est une technique qui permet d’associer une estimation de la position d’un véhicule et de sa trajectoire sur une carte routière numérique. Elle permet à l’automobiliste de savoir sur quelle voie il circule et d’utiliser les informations de guidage du navigateur.

Comme la structure du réseau est complexe, la localisation, qui estime une position ou une trajectoire, est insuffisante. Il faut donc y ajouter des éléments géographiques représentant les routes sur la carte numérique pour compenser les imperfections et les erreurs issues de différentes sources d’information.

La carte routière numérique sera composée d’une base de données géographiques vectorielles 2D incluse dans un SIG (Système d’ Informations Géographiques) où les routes sont représentées par des points décrivant l’axe central de la route (connaissance de leur position et orientation associée), les points d'intersection sont modélisés par des nœuds et les points de forme pour décrire la géométrie. On est loin de la réalité et on en obtient ici une vue déformée en raison du déplacement du véhicule sur une surface 3D et non 2D (ce qui est représenté sur la carte). Le problème de cette localisation consiste à savoir où est le véhicule de la manière la plus précise sur cette carte routière numérique. Ainsi, pour se localiser sur une carte numérique, il faut :

 Estimer l’abscisse curviligne depuis une des deux extrémités.

Il s’agit d’une tâche complexe. Pour venir à bout de ce problème de localisation, on peut utiliser des algorithmes ou divers moyens. Toutes ces méthodes ont des degrés de technicité différents et permettent d’obtenir des résultats variables. Selon les cas, une méthode conviendra mieux qu’une autre.

Parmi les méthodes les plus connues, on peut citer la méthode floue, le filtrage de Kalman, les méthodes de résolution par les mathématiques (géométrie, probabilité, statistiques) entre autres.

1.3.4.2. Marquage au sol

Le marquage au sol va servir à délimiter et donc à détecter les routes. On peut recenser différentes méthodes pour reconnaître le marquage au sol. En effet, on peut utiliser la méthode de détermination de contours pour détecter les bords de route avec les ombres portées ou bien d’autres méthodes de recherche de segments forts sur l’image montrant la route à emprunter. Le marquage au sol pour la localisation est une méthode souvent utilisée. Il est très facile de détecter les bords de route à travers l’image de par le contraste de ceux-ci par une segmentation de contours.

Des méthodes de détection de contours ont été réalisées à partir du changement de l’intensité lumineuse. Un exemple de méthode très utilisée est la transformée de Hough [13] qui va permettre de reconnaître dans l’image les lignes qui constituent la bordure de la route.

La difficulté à identifier les contours grâce au marquage au sol dépend des modèles utilisés qui peuvent être plus ou moins compliqués selon la profondeur de champ. D’autres méthodes recherchent quels éléments varient selon les images obtenues et ainsi identifient des points ou droites en comparant deux à deux les images grâce à un algorithme.

1.3.4.3. Localisation à partir d’amers sur une carte

Pour pouvoir utiliser ces amers, nous sommes obligés d’utiliser des cartes. Celles-ci sont de deux types :

 Carte locale : elle contient des amers situés localement dans une zone géographique proche ;

 Carte globale : elle contient des amers qui pourront être utilisés sur toute la Terre.

Ces cartes peuvent nous renseigner, d’une part, sur la position exacte des amers par leurs coordonnées et leur représentation par des objets ponctuels. D’autre part, elles nous livrent des informations sur ces derniers comme leur hauteur par rapport au sol.

Dans notre cas, nous n’utiliserons que des cartes locales. Il faut tout d’abord faire des acquisitions d’images sur un parcours pour en faire un traitement afin de définir les amers. Il est évident que le calcul de position et de trajectoire par le biais d’une carte globale amènerait une quantité énorme d’informations à traiter. Or, dans notre cas, le véhicule est équipé d’une mémoire limitée et n’a pas la capacité à gérer autant de données. Il est donc judicieux de placer les amers sur une carte locale qui va permettre d’obtenir le minimum d’informations nécessaires à traiter.

Afin de pouvoir utiliser cette carte d’amers, il va être nécessaire de juxtaposer celle-ci avec une carte de navigation pour pouvoir se diriger (cf. Figure 1.5 et Figure 1.6).

Plusieurs approches peuvent être utilisées selon le type d’amers :

 L’utilisation d’amers en tant qu’images clés : ici, nous allons à partir de plusieurs images retrouver la position 3D du véhicule grâce à la détection de points d’intérêt sur ces images. A chaque image correspond une position estimée du véhicule et différentes informations comme les paramètres de la pose de la caméra, les matrices de projection associées, les coordonnées homogènes pour chaque point dans un référentiel commun.

 L’utilisation d’amers en tant qu’images clés comme précédemment mais ici nous ne prenons que l’information 2D et non plus 3D. Les coordonnées dans l’image suffisent pour la position. On extrait les points Harris (cf §2.2) communs entre les images, ce qui permet au véhicule d’identifier le déplacement à réaliser.

 L’utilisation d’amers plans : cette fois-ci, on détecte également les points d’intérêt 3D, mais contenus dans un même plan d’équation connue. A ces différents points, on va associer une image caractéristique.