a la route ou encore, les environnements pathologiques d´epourvus de couverture GNSS (imposant d’avoir recours `a des modalit´es de mesure compl´ementaires). . .
Ce rapport r´esume les travaux de recherche men´es dans le cadre de cette th`ese, ainsi que les diverses contributions apport´ees `a la probl´ematique de la localisation v´ehiculaire coop´erative. Dans la Section 9.2, on pose tout d’abord le probl`eme g´en´erique de la local-isation coop´erative CLoc, ainsi que les principaux challenges associ´es, avant d’introduire bri`evement les principales contributions de l’´etat de l’art dans la Section 9.3. Ensuite, la Section 9.4 d´ecrit une premi`ere proposition de sch´ema CLoc reposant uniquement sur des liens de communication V2V ITS-G5 et sur le GNSS (V2V CLoc), ainsi que les algo-rithmes correspondants (fusion, s´election de liens, r´eduction du niveau de corr´elation des bruits d’observation...). En Section 9.5, on introduit la technologie radio impulsionnelle ultra large bande IR-UWB, qui permet de disposer de mesures de distances V2V plus pr´ecises. A cette occasion, on traite ´egalement de probl`emes de confiance excessive du filtre de fusion, ainsi que de propagation de l’erreur entre v´ehicules. La Section 9.6, quant
`
a elle, aborde la question de la dilution g´eom´etrique de la pr´ecision dans la dimension orthogonale `a la route, en ayant recours `a d’autres types de capteurs embarqu´es. Enfin, la Section 9.7 apporte quelques validations suppl´emantaires, sur la base d’exp´erimentations men´ees sur le terrain, ainsi que de simulations reposant sur des mod`eles de trafic plus r´eallistes.
9.2 Probl´ ematique et Enjeux
En mati`ere de localisation sans fil, le terme decoop´eration revˆet une signification partic-uli`ere. Les m´ethodes ditesnon-coop´erativesvisent en g´en´eral `a localiser des noeuds mobiles uniquement vis-`a-vis d’une jeu d’ancres fixes dont les positions sont connues a priori. A contrario, les solutions dites coop´eratives (CLoc) exploitent la pr´esence de noeuds voisins
(a)
(b)
Figure 9.1: (a) V´ehicules ´echangeant p´eriodiquement des messages CAMs permettant d’assurer de nouvelles fonctions de localisation coop´eratives CLoc. Les instants de trans-mission @tiet le niveau de puissance transmiseRSSIid´ependent du v´ehicule ´emetteuri(et donc, du lien V2V). (b) V´ehicule local “Ego” recevant des messages CAMs asynchrones de la part d’“ancres virtuelles” et fusionnant l’ensemble des informations disponibles.
On s’attend `a ce que la dispersion associ´ee au r´esultat de cette fusion coop´erative soit plus fabvorable que celle r´esultant d’approches de localisation non-coop´eratives (c.-`a-d., s’appuyant sur le GNSS seul).
(mobiles ou statiques) jouant le rˆole d’“ancres virtuelles”2[94], en s’appuyant typiquement sur des m´ethodes distribu´ees de type passage de messages [84]. Ces sch´emas CLoc ont jusque-l`a ´et´e principalement appliqu´es aux r´eseaux de capteurs sans fil (WSNs) statiques ou encore `a des r´eseaux ad hoc mobiles (MANET) pr´esentant une faible dynamique.
De la mˆeme fa¸con, dans le contexte des r´eseaux v´ehiculaires ad hoc (VANETs) (Cf.
2Le termevirtuellesest ici entendu dans le sensmobiles etdont les positions peuvent ˆetre, elles-mˆemes, entˆach´ees d’erreurs.
Figure 9.1), au lieu de consid´erer uniquement des ancres statiques telles que des unit´es de bord de route (RSU) g´eo-r´ef´erenc´ees, les approches CLoc renvoient aux strat´egies ex-ploitant les v´ehicules voisins comme des “ancres virtuelles”. Plus pr´ecis´ement, les messages coop´eratifs CAMs p´eriodiquement diffus´es entre v´ehicules peuvent ˆetre utilis´es au premier chef pour fusionner des donn´ees GNSS encapsul´ees (ou toute autre donn´ee renvoyant `a une estimation de la localisation du v´ehicule `a l’origine du message), mais aussi, de fa¸con optionnelle3et opportuniste, afin de mesurer des m´etriques radio d´ependant de la distance entre ´emetteur et r´ecepteur, comme la puissance re¸cue (RSSI). Par rapport aux approaches non-cooperatives, aucune connaissance a priori des positions des ancres fixes n’est alors requise4 (ex. carte a priori de RSUs g´eo-r´ef´erenc´ees). On esp`ere ´egalement b´en´eficier ainsi d’une forme de redondance et de diversit´e d’information, notamment grˆace aux donn´ees transmises par les v´ehicules voisins.
Toutefois, en raison de la sp´ecificit´e des motifs de mobilit´e et des contraintes g´eom´etriques de la route d’une part, ou encore de la fr´equente fragmentation et de la tr`es haute dynam-icit´e de la topologie du r´eseau d’autre part (typiquement, donnant lieu `a les liens radio dont la dur´ee de vie n’exc`ede pas une seconde pour des v´ehiculers ´evoluant en directions oppos´ees), l’application des techniques CLoc au contexte VANETs pr´esente de nombreux challenges.
Tout d’abord, les intervalles temporels entre CAMs cons´ecutifs sont contraints par la charge du canal de communication V2X et par cons´equents, les transmissions correspon-dantes sont non-periodiques. La r´eception de donn´ees vis-`a-vis des “ancres virtuelles”
environnantes s’effectue donc de mani`ere totalement asynchrone5 (Cf. Figure 9.1). Si ces ph´enom`enes ne sont pas correctement pris en compte au niveau de la conception du filtre de fusion, des erreurs tr`es significatives peuvent ˆetre commises in fine sur les r´esultats de localisation.
Un autre d´efi r´eside dans l’optimalit´e du filtre de fusion lorsque les observations disponibles en entr´ee (typiquement, les mesures GNSS et ITS-G5 RSSI) sont suppos´ement affect´ees par des processus de bruit blancs et ind´ependants, alors mˆeme qu’elles peu-vent ˆetre en pratique fortement corr´el´ees dans le temps et/ou l’espace. Ces probl`emes
3Par optionnelle, on entend aussi que d’autres technologies d´edi´ees pourraient ˆetre expoit´ees sp´ecifiquement pour la mesure de distance (ex. IR-UWB) en parall`ele de communications V2X ITS-G5, comme on le verra par la suite.
4Au besoin, une telle connaissance doit toutefois ˆetre facilement int´egrable au probl`eme, en conservant le mˆeme cadre g´en´eral de fusion.
5Qui plus est, les donn´ees encapsul´ees portent elles-mˆemes sur des instants d’estimation asynchrones.
de corr´elation r´esultent de la continuit´e locale des ph´enom`enes physiques de propagation, de la sp´ecificit´e des motifs de mobilit´e v´ehiculiare, ainsi que de taux de rafraichissement contraints par les standards. Ils sont per¸cus comme une limitation importante vis-`a-vis des approches CLos de l’´etat de l’art.
L’optimalit´e de certaines impl´ementations du filtre de fusion peut aussi ˆetre mise
`
a mal dans des espaces d’estimation `a grande dimension, en fonction de la nature des donn´ees pr´esent´ees en entr´ee. Typiquement, le filtrage Bay´esien particulaire (PF) utilis´e habituellement pour hybrider des donn´ees h´et´erog`enes peut ˆetre confront´e `a des probl`emes d’effondrement du nuage de particules (depletion) en cas de mesures de distances tr`es pr´ecises (typiquement, via la technologie radio impulsionnelle ultra large bande IR-UWB) et de positions a priori tr`es impr´ecises (typiquement, en cas de mauvaise initialisation GNSS). Ce ph´enom`ene peut donner lieu `a des biais d’estimation, ainsi qu’`a une confiance excessive dans les r´esultats de fusion, qui peuvent alors se propager sur le r´eseau du fait de la coop´eration.
Il existe enfin un compromis `a trouver entre la pr´ecision de localisation atteignable et la complexit´e induite par la fusion (dans un contexte potentiellement contraint en termes de capacit´es de calcul embarqu´ees, de latence, et/ou de consommation...), en fonction des ´eventuelles limitations ou d´eficiences du medium de communication V2X (e.g., trafic accru au niveau du r´eseau, congestion du canal, pertes de paquets...). A titre d’exemple, la coop´eration exhaustive, qui vise `a prendre en compte l’ensemble des voisins disponibles (c.-`a-d., ind´ependamment de la qualit´e de leurs liens radio respectifs et/ou de la qualit´e des informations qu’ils transmettent) peut g´en´erer une complexit´e calculatoire importante (au niveau de l’´etape de fusion) ainsi qu’une surcharge du canal de communication (en raison de l’absence de m´ecanismes d’autocensure `a l’´emission). D’autre part, le filtre coop´eratif PF peut lui-mˆeme induire une forte compexit´e calculatoire et un surcoˆut en termes de tafic de donn´ees afin de garantir un niveau de performances optimal (ex. en rendant compte du nuage de particules repr´esentant la densit´e a posteriori de l’´etat estim´e au niveau du message `a transmettre).