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Thèse de doctorat (H/F) : Définition et quantification de la qualité des données cartographiques pour les systèmes de navigation : application à l'aide à la conduite et aux véhicules autonomes

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : lundi 30 mai 2022

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Informations générales

Référence : UMR7253-PHIXU-007
Lieu de travail : COMPIEGNE
Date de publication : lundi 9 mai 2022
Nom du responsable scientifique : Philippe XU
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 novembre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Les systèmes de navigation intelligents pour des véhicules à délégation totale ou partielle de conduite, ainsi que les systèmes d'aide à la conduite, requièrent une connaissance intègre de l'environnement de conduite. De nombreuses informations de navigation sont enregistrées dans des cartes routières et sont utilisées en temps réel à l'aide d'un système de localisation. Comme toute source d'information, les cartes sont entachées d'erreurs, qui peuvent parfois être commises dès la phase de cartographie, mais sont plus souvent dues à une modification de l'environnement routier lui-même. L'utilisation de ces cartes au sein d'un système de navigation requiert que ces cartes soient constamment contrôlées. Des systèmes de perception, par caméra ou lidar, permettent de vérifier l'intégrité des informations cartographiques par une vision temps réel de l'environnement de navigation. La problématique de cette thèse est d'étudier l'utilisation jointe d'une carte et d'un système de localisation et de perception embarqué afin de quantifier la qualité des informations cartographiques. Le principal verrou est la définition de métriques permettant de qualifier l'utilisabilité des informations cartographiques dans les tâches de navigation. Les systèmes de perception étant également soumis à des erreurs, une redondance d'information est nécessaire pour garantir un risque suffisamment faible. Cette redondance peut être obtenue par des trajets multiples ou bien à travers une flotte de véhicules collaboratifs.

Contexte de travail

Ce sujet de thèse s'inscrit dans le cadre du laboratoire commun SIVALab entre Renault et Heudiasyc. Côté Renault, deux ingénieurs de recherche seront impliqués dans l'encadrement des travaux. Il s'agit de Marie-Anne Mittet et Eric Gosselin respectivement experts « localisation » et « cartographie » au Technocentre de Renault.

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