FR3139195A1 - Positioning method, on a road map, device and associated motor vehicle - Google Patents
Positioning method, on a road map, device and associated motor vehicle Download PDFInfo
- Publication number
- FR3139195A1 FR3139195A1 FR2208707A FR2208707A FR3139195A1 FR 3139195 A1 FR3139195 A1 FR 3139195A1 FR 2208707 A FR2208707 A FR 2208707A FR 2208707 A FR2208707 A FR 2208707A FR 3139195 A1 FR3139195 A1 FR 3139195A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- series
- positions
- vehicle
- standard deviation
- geographical
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 101150080085 SEG1 gene Proteins 0.000 claims abstract description 9
- 101100421134 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) sle1 gene Proteins 0.000 claims abstract description 9
- 101100202858 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) SEG2 gene Proteins 0.000 claims abstract description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 21
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 229920000297 Rayon Polymers 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 235000021183 entrée Nutrition 0.000 description 2
- 239000002964 rayon Substances 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 1
- 241001080024 Telles Species 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000010432 diamond Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
- G01C21/30—Map- or contour-matching
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
Procédé de positionnement, sur des segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5) de route, d’un véhicule comprenant les étapes suivantes : Réception d’une première série de positions du véhicule,Détermination, par appariement cartographique, d’une deuxième série de positions sur les segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5) et à une distance inférieure à une première déviation de chaque position de la première série,Répétition des étapes suivantes :Réception d’une nouvelle position (P5) du véhicule,Détermination, par appariement cartographique, d’une troisième série de positions (N2, N3, N4, N5), sur les segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5), et à une distance :Inférieure à une deuxième déviation des positions de la deuxième série de positions, etInférieure à une troisième déviation de la nouvelle position, et La deuxième déviation étant inférieure à la première déviation et à la troisième déviation. Figure pour l’abrégé : figure 3Method of positioning, on road segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5), of a vehicle comprising the following steps: Receiving a first series of positions of the vehicle, Determination, by cartographic matching, of a second series of positions on the segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5) and at a distance less than a first deviation from each position of the first series, Repeating the following steps: Receiving a new position (P5) from the vehicle, Determination, by cartographic matching, of a third series of positions (N2, N3, N4, N5), on the segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5), and at a distance: Less than a second deviation positions of the second series of positions, and Less than a third deviation from the new position, and The second deviation being less than the first deviation and the third deviation. Figure for the abstract: figure 3
Description
L’invention concerne le positionnement d’un véhicule sur une carte routière.The invention relates to the positioning of a vehicle on a road map.
Les position ou coordonnées géographiques (comprenant par exemple une latitude, une longitude et éventuellement une altitude) obtenues par exemple à partir d’un module satellitaire de localisation géographique comportent des erreurs inhérentes à ces modules.The position or geographic coordinates (including for example a latitude, a longitude and possibly an altitude) obtained for example from a satellite geographic location module contain errors inherent to these modules.
Il existe aujourd’hui un besoin pour positionner un véhicule sur une carte routière à partir de ces positions de manière précise et rapide.Today there is a need to position a vehicle on a road map from these positions precisely and quickly.
Dans ce but, l’invention concerne un procédé de positionnement, sur (une carte routière comprenant des segments de route, d’un deuxième véhicule (circulant selon un trajet), le procédé de positionnement comprenant les étapes suivantes :
- Réception d’une première série de positions (autrement dit : traces) géographiques (par exemple consécutives) du deuxième véhicule (dans le trajet),
- Détermination d’une deuxième série de positions géographiques (la deuxième série de positions étant positionnée) sur les segments de route et à l’intérieur (autrement dit : sur) de premières surfaces (ou zones) autour de chaque position de la première série de positions à une distance (de chaque position de la première série de positions) inférieure à une déviation standard égale à une première déviation standard,
- Répétition de la série d’étapes suivantes :
- Réception d’une nouvelle position géographique du deuxième véhicule (consécutive à la deuxième série de positions géographique),
- Détermination d’une troisième série de positions géographiques, (la troisième série de position étant positionnée) sur les segments de route, et à l’intérieur (autrement dit : sur) :
- De deuxièmes surfaces (ou zones) autour de chaque position d’une partie au moins de la deuxième série de positions à une distance (de chaque position d’une partie au moins de la deuxième série) inférieure à une déviation standard égale à une deuxième déviation standard, et
- De troisièmes surfaces (ou zones) autour de la nouvelle position à une distance (de la nouvelle position) inférieure à une déviation standard égale à une troisième déviation standard, et
- Remplacement (autrement dit : mise à jour) des positions géographiques de la deuxième série par les positions géographique de la troisième série (pour la répétition suivante de la série d’étape),
For this purpose, the invention relates to a method of positioning, on a road map comprising road segments, of a second vehicle (circulating along a route), the positioning method comprising the following steps:
- Reception of a first series of geographical positions (in other words: traces) (for example consecutive) of the second vehicle (in the route),
- Determination of a second series of geographical positions (the second series of positions being positioned) on the road segments and within (in other words: on) first surfaces (or zones) around each position of the first series of positions at a distance (from each position of the first series of positions) less than a standard deviation equal to a first standard deviation,
- Repeating the following series of steps:
- Receipt of a new geographical position of the second vehicle (consecutive to the second series of geographical positions),
- Determination of a third series of geographical positions, (the third series of positions being positioned) on the road segments, and inside (in other words: on):
- Second surfaces (or zones) around each position of at least part of the second series of positions at a distance (from each position of at least part of the second series) less than a standard deviation equal to a second standard deviation, and
- Third surfaces (or zones) around the new position at a distance (from the new position) less than a standard deviation equal to a third standard deviation, and
- Replacement (in other words: updating) of the geographical positions of the second series by the geographical positions of the third series (for the next repetition of the step series),
Les étapes de détermination de la deuxième et de la troisième série étant mis en œuvre par un algorithme (autrement dit : un procédé ou une méthode) d’appariement cartographique (en anglais « map matching » autrement dit : algorithme de « cartospondance ») basé sur un modèle de Markov caché (en anglais « Hidden Markov model »l).The steps of determining the second and third series being implemented by a map matching algorithm (in other words: a process or method) based on on a hidden Markov model.
Grâce à une deuxième déviation standa rd inférieure, l’invention permet une détermination de la troisième série de position géographique plus rapide, tout en demeurant précise.Thanks to a second lower standard deviation, the invention allows determination of the third series of geographical position more quickly, while remaining precise.
Par exemple, les premières surfaces sont constituées par des disques centrés aux postions (autrement dit : à chaque position) de la première série de positions géographiques et de rayon égal à la première déviation standard.For example, the first surfaces consist of disks centered at the positions (in other words: at each position) of the first series of geographical positions and with a radius equal to the first standard deviation.
Par exemple, les deuxièmes surfaces sont constituées par des disques centrés aux postions (autrement dit : à chaque position) d’une partie de la deuxième série de positions géographiques et de rayon égal à la deuxième déviation standard.For example, the second surfaces consist of disks centered at the positions (in other words: at each position) of part of the second series of geographical positions and with a radius equal to the second standard deviation.
Par exemple, les troisièmes surfaces sont constituées par un disque centré en la nouvelle position et de rayon égal à la troisième déviation standard.For example, the third surfaces consist of a disk centered in the new position and with a radius equal to the third standard deviation.
En variante, les première, deuxième et troisième surfaces peuvent avoir des formes différentes de disques (par exemple, carrées, losanges, ellipses, rectangles, …)Alternatively, the first, second and third surfaces may have different disk shapes (for example, squares, diamonds, ellipses, rectangles, etc.)
La carte routière peut représenter un réseau routier ou une partie d’un réseau routier.The road map can represent a road network or part of a road network.
Par exemple, la deuxième déviation standard est comprise entre 2 mètres et 5 mètres et la première et/ou la troisième déviation standard est comprise entre 10 et 40 mètres.For example, the second standard deviation is between 2 meters and 5 meters and the first and/or third standard deviation is between 10 and 40 meters.
Un algorithme d’appariement cartographique sert (autrement dit : consiste à positionner, ou, positionne) un élément (ou plusieurs éléments) (sur une carte) à partir d’une position géographique.A map matching algorithm serves (in other words: consists of positioning, or, positions) an element (or several elements) (on a map) from a geographical position.
Un algorithme cartographique basé sur un modèle de Markov recherche la série de positions géographique en sortie la plus probable positionnée sur les segments de route et à une distance inférieure à la déviation standard autour de chaque position d’une série de positions en entrée, c’est-à-dire, à l’intérieur des premières surfaces pour l’étape de détermination de la deuxième série, et à l’intérieur des deuxièmes surfaces et des troisièmes surfaces pour l’étape de détermination de la troisième série.A Markov model-based mapping algorithm searches for the most likely output geographic position series positioned on road segments and at a distance less than the standard deviation around each position in an input position series, i.e. that is to say, inside the first surfaces for the step of determining the second series, and inside the second surfaces and the third surfaces for the step of determining the third series.
Un algorithme cartographique basé sur un modèle de Markov caché est mis en œuvre, par exemple, par les étapes suivantes :
- Pour chaque position géographique, identification des segments qui coupent une surface à une distance inférieure à la déviation standard autour de chaque position d’une série de positions en entrée. Chacun de ces segments est représenté sous la forme d'un état dans la chaîne de Markov et a une probabilité d'émission qui est la probabilité d'observer une position géographique de la série de position en entrée sur le segment à condition que le segment candidat soit la vraie correspondance (c’est-à-dire, soit le segment sur lequel se trouve effectivement le véhicule), puis
- Calcul de la probabilité de transition pour chaque paire d'états cachés adjacents dans la chaîne de Markov telle que la probabilité de celle-ci dépende uniquement du premier état
- Trouver le chemin du maximum de vraisemblance sur la chaîne de Markov qui a les émissions et les probabilités de transmission les plus élevées.
- For each geographic position, identifying segments that intersect a surface at a distance less than the standard deviation around each position in a series of input positions. Each of these segments is represented as a state in the Markov chain and has an emission probability which is the probability of observing a geographic position from the input position series on the segment provided that the segment candidate either the real correspondence (that is to say, the segment on which the vehicle is actually located), then
- Calculation of the transition probability for each pair of adjacent hidden states in the Markov chain such that its probability depends only on the first state
- Find the maximum likelihood path on the Markov chain that has the highest emissions and transmission probabilities.
L’algorithme est par exemple un de ceux décris dans les articles suivants :
- Online map-matching based on Hidden Markov model for real-time traffic sensing applications, Chong Yang Goh, J. Dauwels, Nikola Mitrovic, M. Asif, A. Oran, Patrick Jaillet l2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems.
- A Map-matching Algorithm of Real-time Floating Car System for Complex City Road Network, C. Feng, 2007.
- A Simplified Map-Matching Algorithm for Floating Car Data, AINA 2021, LNNS 227, pp. 1–10, 2021.
- Online map-matching based on Hidden Markov model for real-time traffic sensing applications, Chong Yang Goh, J. Dauwels, Nikola Mitrovic, M. Asif, A. Oran, Patrick Jaillet l2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems.
- A Map-matching Algorithm of Real-time Floating Car System for Complex City Road Network, C. Feng, 2007.
- A Simplified Map-Matching Algorithm for Floating Car Data, AINA 2021, LNNS 227, pp. 1–10, 2021.
Il peut s’agir également de la mise en œuvre de l’algorithme dans le code java disponible au lien suivant : github.com/graphhopper/graphhopper#map-matchingIt can also be the implementation of the algorithm in the java code available at the following link: github.com/graphhopper/graphhopper#map-matching
La première série de positions géographiques et la nouvelle position géographique peuvent être obtenues par un module de positionnement satellitaire du deuxième véhicule, par exemple un système dit « GPS » (pour « Gobal Positionning System » en Anglais).The first series of geographic positions and the new geographic position can be obtained by a satellite positioning module of the second vehicle, for example a so-called “GPS” system (for “Gobal Positioning System” in English).
Par exemple, la série d’étape peut être répétée, par exemple tant qu’il y a besoin de la troisième série de position géographique.For example, the series of steps can be repeated, for example as long as the third series of geographical position is needed.
Selon un mode de réalisation, la première série à un nombre de positions supérieur ou égal à la troisième série.According to one embodiment, the first series has a number of positions greater than or equal to the third series.
En variante, la troisième série peut avoir un nombre de positions égal à celui de la première série plus un.Alternatively, the third series may have a number of positions equal to that of the first series plus one.
Selon un mode de réalisation :
- La première série est constituée de 4 positions géographique,
- Ladite une partie au moins de la deuxième série est constituée de 3 positions géographiques (donc la troisième série est constituée de 4 positions géographiques).
- The first series is made up of 4 geographical positions,
- Said at least part of the second series is made up of 3 geographical positions (therefore the third series is made up of 4 geographical positions).
Bien entendu les premières, deuxièmes et troisièmes séries peuvent être constituées d’un nombre de positions différents de 3 ou 4.Of course the first, second and third series can be made up of a number of positions other than 3 or 4.
Selon un mode de réalisation, le procédé est mis en œuvre dans un ego véhicule automobile.According to one embodiment, the method is implemented in a motor vehicle ego.
Préférentiellement, l’égo véhicule utilise uniquement la position géographique de la troisième série située à une distance de la nouvelle position inférieure à la troisième déviation standard (c’est-à-dire), c’est-à-dire, à l’intérieur des troisièmes surfaces (par exemple, pour commander une direction et une vitesse de l’égo véhicule ou un affichage de la carte).Preferably, the ego vehicle uses only the geographical position of the third series located at a distance from the new position less than the third standard deviation (i.e.), that is to say, at the interior of the third surfaces (for example, to control a direction and a speed of the ego vehicle or a map display).
Par exemple, la carte routière est mémorisée dans l’égo véhicule.For example, the road map is stored in the ego vehicle.
En variante, le procédé peut être mis en œuvre par un serveur fixe (par exemple positionné sur le bord d’une route, par exemple au niveau d’un croisement routier dangereux).Alternatively, the method can be implemented by a fixed server (for example positioned on the side of a road, for example at a dangerous road crossing).
Selon un mode de réalisation, le procédé selon l’invention comprend en outre l’étape suivante :
- Commande d’une direction, (ou) d’une vitesse de l’égo véhicule automobile ou d’un affichage de la carte (par exemple sur un écran de l’égo véhicule) à partir de la troisième série de positions (par exemple à chaque fois que la série d’étape est répétée).
- Control of a direction, (or) a speed of the motor vehicle ego or a map display (for example on a screen of the vehicle ego) from the third series of positions (for example each time the series of steps is repeated).
En variante, la troisième série de positions peut être transmise par l’égo véhicule à un serveur.Alternatively, the third series of positions can be transmitted by the ego vehicle to a server.
Selon un mode de réalisation, la première série de positions et(/ou) la nouvelle position géographique est reçue (autrement dit : réceptionnée) (durant l’étape de réception) du deuxième véhicule par l’égo véhicule par une communication radiofréquence, par exemple conformément aux spécifications dites «V2V» (pour, en anglais «Vehicle to Véhicle», soit en Français, véhicule à véhicule), par exemple dans des messages dit «CAM » selon la norme dite « ITS-G5 » publiée par l’Institut européen des normes de télécommunications.According to one embodiment, the first series of positions and/or the new geographical position is received (in other words: received) (during the reception step) from the second vehicle by the ego vehicle by radio frequency communication, by example in accordance with so-called “V2V” specifications (for, in English “Vehicle to Véhicle”, or in French, vehicle to vehicle), for example in so-called “CAM” messages according to the so-called “ITS-G5” standard published by the European Telecommunications Standards Institute.
Ainsi l’invention permet de déterminer la position de véhicules environnants l’égo véhicule avec une très faible latence.Thus the invention makes it possible to determine the position of vehicles surrounding the ego vehicle with very low latency.
En variante, le deuxième véhicule est l’égo véhicule.Alternatively, the second vehicle is the ego vehicle.
L’invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par le microprocesseur ou un microcontrôleur.The invention also relates to a computer program comprising instructions, executable by a microprocessor or a microcontroller, for implementing the method according to the invention, when the computer program is executed by the microprocessor or a microcontroller.
L’invention concerne aussi un dispositif électronique configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention, et un véhicule automobile comprenant le dispositif électronuque.The invention also relates to an electronic device configured to implement the steps of the method according to the invention, and a motor vehicle comprising the electronic device.
Les caractéristiques et avantages du dispositif électronique, du véhicule automobile, et du programme d’ordinateur sont identiques à ceux du procédé, c’est pourquoi, ils ne sont pas repris ici.The characteristics and advantages of the electronic device, the motor vehicle, and the computer program are identical to those of the process, which is why they are not repeated here.
On entend qu’un élément tel que le dispositif électronique ou un autre élément est « configuré pour » réaliser ou mettre en œuvre une étape ou une opération, par le fait que l’élément comporte des moyens pour (autrement dit « est conformé pour » ou « est adapté pour ») réaliser l’étape ou l’opération. Il s’agit préférentiellement de moyens électroniques, par exemple d’un programme d’ordinateur, de données en mémoire et/ou de circuits électroniques spécialisés.It is understood that an element such as the electronic device or another element is “configured to” carry out or implement a step or an operation, by the fact that the element comprises means for (in other words “is configured for” or “is suitable for”) carrying out the step or operation. These are preferably electronic means, for example a computer program, data in memory and/or specialized electronic circuits.
Lorsqu’une étape ou une opération est réalisée (autrement dit : mise en œuvre) par un tel élément, cela implique généralement que l’élément comporte des moyens pour (autrement dit « est conformé pour » ou « est adapté pour » ou « est configuré pour ») réaliser l’étape ou l’opération. Il s’agit également par exemple de moyens électroniques, par exemple un programme d’ordinateur, des données en mémoire et/ou des circuits électroniques spécialisés.When a step or an operation is carried out (in other words: implemented) by such an element, this generally implies that the element includes means for (in other words "is designed for" or "is adapted for" or "is configured to) perform the step or operation. It also concerns, for example, electronic means, for example a computer program, data in memory and/or specialized electronic circuits.
D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit comprenant des modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels.Other characteristics and advantages of the present invention will appear more clearly on reading the detailed description which follows including embodiments of the invention given by way of non-limiting examples and illustrated by the appended drawings, in which.
Description détaillée d’un exemple de réalisation de l’inventionDetailed description of an example of embodiment of the invention
En référence aux figures 1, 2 et 4, à l’étape S10, un dispositif électronique 110 d’un véhicule 100 circulant sur un segment de route SEG5 reçoit d’un deuxième véhicule 200 une première série de positions géographiques P1, P2, P3, P4 consécutives du deuxième véhicule 200.With reference to Figures 1, 2 and 4, in step S10, an electronic device 110 of a vehicle 100 traveling on a road segment SEG5 receives from a second vehicle 200 a first series of geographical positions P1, P2, P3 , consecutive P4 of the second vehicle 200.
A l’étape S20, le dispositif 110 détermine la deuxième série de positions géographiques N1, N2, N3, N4 sur les segments SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5 de route et à l’intérieur de disques S1, S2, S3, S4 respectivement centrés en P1, P2, P3, P4 et d’un rayon de 20 mètres.In step S20, the device 110 determines the second series of geographical positions N1, N2, N3, N4 on the road segments SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5 and inside disks S1, S2, S3, S4 respectively centered in P1, P2, P3, P4 and with a radius of 20 meters.
A l’étape S30, en référence à la
Le dispositif 110 mémorise les cartes 111 et 111’.The device 110 memorizes the cards 111 and 111’.
La première série de positions géographiques P1, P2, P3, P4 et la nouvelle position P5 géographique peuvent être obtenues par un module de positionnement satellitaire du deuxième véhicule 200, par exemple un système dit « GPS » (pour « Gobal Positionning System » en Anglais) et transmis au dispositif 110 par une par une communication radiofréquence, par exemple par un réseau télécommunication 500, par exemple conformément aux spécifications dites «V2V» (pour, en anglais «Vehicle to Véhicle», soit en Français, véhicule à véhicule), par exemple dans des messages dit «CAM » selon la norme dite « ITS-G5 » publiée par l’Institut européen des normes de télécommunications.The first series of geographic positions P1, P2, P3, P4 and the new geographic position P5 can be obtained by a satellite positioning module of the second vehicle 200, for example a system called “GPS” (for “Gobal Positioning System” in English ) and transmitted to the device 110 by radio frequency communication, for example by a telecommunications network 500, for example in accordance with so-called “V2V” specifications (for, in English “Vehicle to Véhicle”, or in French, vehicle to vehicle), for example in so-called “CAM” messages according to the so-called “ITS-G5” standard published by the European Telecommunications Standards Institute.
A l’étape S40,
- Des disques A2, A3, A4 centrés en N2, N3, N4 et d’un rayon de 3 mètres, et
- Du disque S5 centré en P5 et d’un rayon de 20 mètres.
- A2, A3, A4 discs centered at N2, N3, N4 and with a radius of 3 meters, and
- From the S5 disk centered at P5 and with a radius of 20 meters.
La position des points N2, N3 et N4 peut rester inchangée entre la deuxième série et la troisième série puisque ces positions sont déjà sur le segment SEG1 de la route.The position of points N2, N3 and N4 can remain unchanged between the second series and the third series since these positions are already on the SEG1 segment of the road.
Les étapes S20 et S40 de détermination de la deuxième et de la troisième série sont mis en œuvre par un algorithme (autrement dit : un procédé ou une méthode) d’appariement cartographique (en anglais « map matching » autrement dit : algorithme de cartospondance) basé sur un modèle de Markov caché (en anglais « Hidden Markov model»).Steps S20 and S40 of determining the second and third series are implemented by a map matching algorithm (in other words: a process or method) (in English “map matching” in other words: map matching algorithm) based on a hidden Markov model.
Un algorithme d’appariement cartographique consiste à positionner un élément sur une carte à partir d’une position géographique.A map matching algorithm consists of positioning an element on a map from a geographic position.
Un algorithme cartographique basé sur un modèle de Markov recherche la série de positions géographiques en sortie la plus probable positionnée sur les segments de route et à une distance inférieure à la déviation standard autour de chaque position d’une série de positions en entrée, c’est-à-dire, à l’intérieur des disques S1, S2, S3, S4 pour l’étape de détermination de la deuxième série, et à l’intérieur des disques A2, A3, A4 et S5 pour l’étape de détermination de la troisième série.A mapping algorithm based on a Markov model searches for the most probable series of output geographic positions positioned on the road segments and at a distance less than the standard deviation around each position of a series of input positions, i.e. that is to say, inside the disks S1, S2, S3, S4 for the step of determining the second series, and inside the disks A2, A3, A4 and S5 for the determination step of the third series.
L’algorithme est par exemple décris dans les articles suivants :
- Online map-matching based on Hidden Markov model for real-time traffic sensing applications, Chong Yang Goh, J. Dauwels, Nikola Mitrovic, M. Asif, A. Oran, Patrick Jaillet l2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems.
- A Map-matching Algorithm of Real-time Floating Car System for Complex City Road Network, C. Feng, 2007.
- A Simplified Map-Matching Algorithm for Floating Car Data, AINA 2021, LNNS 227, pp. 1–10, 2021.
- Online map-matching based on Hidden Markov model for real-time traffic sensing applications, Chong Yang Goh, J. Dauwels, Nikola Mitrovic, M. Asif, A. Oran, Patrick Jaillet l2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems.
- A Map-matching Algorithm of Real-time Floating Car System for Complex City Road Network, C. Feng, 2007.
- A Simplified Map-Matching Algorithm for Floating Car Data, AINA 2021, LNNS 227, pp. 1–10, 2021.
Il peut s’agit également de la mise en œuvre de l’algorithme dans le code java disponible au lien suivant : github.com/graphhopper/graphhopper#map-matchingIt can also be the implementation of the algorithm in the java code available at the following link: github.com/graphhopper/graphhopper#map-matching
A l’étape S50, le dispositif 110 commande la vitesse et la direction à partir de la troisième série de points N2, N3, N4, N5.In step S50, the device 110 controls the speed and direction from the third series of points N2, N3, N4, N5.
Par exemple, le dispositif 110 détermine que le véhicule 100 positionné en P100 risque d’entrer en collision avec le véhicule 200 dont le dispositif 110 a déterminé la position en N5. Le dispositif 110 commande alors le moteur de propulsion et/ou les freins du véhicule 100 pour ralentir le véhicule 100 et ainsi réduire ou éliminer les risques de collisions avec le véhicule 200.For example, the device 110 determines that the vehicle 100 positioned at P100 risks colliding with the vehicle 200 whose position the device 110 has determined at N5. The device 110 then controls the propulsion motor and/or the brakes of the vehicle 100 to slow down the vehicle 100 and thus reduce or eliminate the risk of collisions with the vehicle 200.
A l’étape S60, la deuxième série de positions N1, N2, N3, N4 est remplacée par la troisième série de positions N2, N3, N4, N5 et les étapes S30 à S60 sont répétées tout au long du déplacement du véhicule 100, éventuellement avec d’autres véhicule que le véhicule 200. Par exemple, une nouvelle troisième série est calculée à partir des points N3, N4 et N5 et d’une nouvelle position non représentée.In step S60, the second series of positions N1, N2, N3, N4 is replaced by the third series of positions N2, N3, N4, N5 and steps S30 to S60 are repeated throughout the movement of the vehicle 100, possibly with vehicles other than vehicle 200. For example, a new third series is calculated from points N3, N4 and N5 and a new position not shown.
Claims (9)
- Réception d’une première série de positions géographiques (P1, P2, P3, P4) du deuxième véhicule (200),
- Détermination d’une deuxième série de positions géographiques (N1, N2, N3, N4), sur les segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5) de route, et à l’intérieur de premières surfaces (S1, S2, S3, S4) autour de chaque position de la première série de positions (P1, P2, P3, P4) à une distance inférieure à une déviation standard égale à une première déviation standard,
- Répétition de la série d’étapes suivantes :
- Réception d’une nouvelle position géographique (P5) du deuxième véhicule (200),
- Détermination d’une troisième série de positions géographiques (N2, N3, N4, N5), sur les segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5) de route, et à l’intérieur :
- De deuxièmes surfaces (A2, A3, A4) autour de chaque position d’une partie au moins de la deuxième série de positions (N1, N2, N3, N4) à une distance inférieure à une déviation standard égale à une deuxième déviation standard, et
- De troisièmes surfaces (S5) autour de la nouvelle position (P5) à une distance inférieure à une déviation standard égale à une troisième déviation standard, et
- Remplacement des positions géographiques de la deuxième série (N1, N2, N3, N4) par les positions géographique (N2, N3, N4, N5) de la troisième série,
Les étapes de détermination de la deuxième et de la troisième série étant mis en œuvre par un algorithme d’appariement cartographique basé sur un modèle de Markov caché.Method for positioning, on road segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5), a second vehicle (200), the positioning method being characterized in that it comprises the following steps:
- Receiving a first series of geographical positions (P1, P2, P3, P4) from the second vehicle (200),
- Determination of a second series of geographical positions (N1, N2, N3, N4), on the road segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5), and inside first surfaces (S1, S2, S3 , S4) around each position of the first series of positions (P1, P2, P3, P4) at a distance less than a standard deviation equal to a first standard deviation,
- Repeating the following series of steps:
- Receiving a new geographical position (P5) from the second vehicle (200),
- Determination of a third series of geographical positions (N2, N3, N4, N5), on the road segments (SEG1, SEG2, SEG3, SEG4, SEG5), and within:
- Second surfaces (A2, A3, A4) around each position of at least part of the second series of positions (N1, N2, N3, N4) at a distance less than a standard deviation equal to a second standard deviation, And
- Third surfaces (S5) around the new position (P5) at a distance less than a standard deviation equal to a third standard deviation, and
- Replacement of the geographical positions of the second series (N1, N2, N3, N4) by the geographical positions (N2, N3, N4, N5) of the third series,
The steps of determining the second and third series being implemented by a map matching algorithm based on a hidden Markov model.
- La première série est constituée de 4 positions géographique,
- Ladite une partie au moins de la deuxième série est constituée de 3 positions géographiques.
- The first series is made up of 4 geographical positions,
- Said at least part of the second series is made up of 3 geographical positions.
- Commande d’une direction ou d’une vitesse de l’égo véhicule automobile (100) à partir de la troisième série de positions.
- Control of a direction or a speed of the motor vehicle (100) from the third series of positions.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR2208707A FR3139195A1 (en) | 2022-08-31 | 2022-08-31 | Positioning method, on a road map, device and associated motor vehicle |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR2208707A FR3139195A1 (en) | 2022-08-31 | 2022-08-31 | Positioning method, on a road map, device and associated motor vehicle |
| FR2208707 | 2022-08-31 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| FR3139195A1 true FR3139195A1 (en) | 2024-03-01 |
Family
ID=83506620
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| FR2208707A Pending FR3139195A1 (en) | 2022-08-31 | 2022-08-31 | Positioning method, on a road map, device and associated motor vehicle |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| FR (1) | FR3139195A1 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110313648A1 (en) * | 2010-06-16 | 2011-12-22 | Microsoft Corporation | Probabilistic Map Matching From A Plurality Of Observational And Contextual Factors |
| US20200033139A1 (en) * | 2018-07-25 | 2020-01-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and device for accelerated map-matching |
| CN114440900A (en) * | 2022-01-07 | 2022-05-06 | 中国地质大学（武汉） | Improved hidden Markov model map matching method and device |
-
2022
- 2022-08-31 FR FR2208707A patent/FR3139195A1/en active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110313648A1 (en) * | 2010-06-16 | 2011-12-22 | Microsoft Corporation | Probabilistic Map Matching From A Plurality Of Observational And Contextual Factors |
| US20200033139A1 (en) * | 2018-07-25 | 2020-01-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and device for accelerated map-matching |
| CN114440900A (en) * | 2022-01-07 | 2022-05-06 | 中国地质大学（武汉） | Improved hidden Markov model map matching method and device |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| "A Simplified Map-Matching Algorithm for Floating Car Data", AINA 2021, vol. 227, 2021, pages 1 - 10 |
| C. FENG, A MAP-MATCHING ALGORITHM OF REAL-TIME FLOATING CAR SYSTEM FOR COMPLEX CITY ROAD NETWORK, 2007 |
| CHONG YANG GOHJ. DAUWELSNIKOLA MITROVICM. ASIFA. ORANPATRICK JAILLET, INTERNATIONAL IEEE CONFÉRENCE ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, pages 12012 |
| GOH C Y ET AL: "Online map-matching based on Hidden Markov model for real-time traffic sensing applications", INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS (ITSC), 2012 15TH INTERNATIONAL IEEE CONFERENCE ON, IEEE, 16 September 2012 (2012-09-16), pages 776 - 781, XP032263959, ISBN: 978-1-4673-3064-0, DOI: 10.1109/ITSC.2012.6338627 * |
| PAUL NEWSON ET AL: "Hidden Markov map matching through noise and sparseness", PROCEEDINGS OF THE 17TH ACM SIGSPATIAL INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS, GIS '09, ACM PRESS, NEW YORK, NEW YORK, USA, 4 November 2009 (2009-11-04), pages 336 - 343, XP058360607, ISBN: 978-1-60558-649-6, DOI: 10.1145/1653771.1653818 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10605615B2 (en) | Vehicle routing and notifications based on characteristics | |
| CN106203644A (en) | Car damage identification method and device | |
| US20230168097A1 (en) | Path determination method and apparatus, device, and medium | |
| CN106289295A (en) | The vehicle follower method of a kind of self-driving travel and device | |
| EP3957104A1 (en) | Method for predicting a modification of the linkage conditions of a terminal to a cellular network | |
| FR3139195A1 (en) | Positioning method, on a road map, device and associated motor vehicle | |
| CN111301314A (en) | Active vehicle control notification method and system | |
| CN115856979B (en) | Positioning method and device for automatic driving vehicle, electronic equipment and storage medium | |
| EP1299746B1 (en) | Method for secure determination of an object location, preferably a vehicle moving along a known course | |
| EP1856481B1 (en) | Method for locating inside a network an element associated with a geographical position, corresponding location server and computer programme | |
| WO2020016150A1 (en) | Method of locating a vehicle | |
| FR3055876B1 (en) | METHOD FOR DETERMINING THE POSITION OF A RAILWAY VEHICLE AND ASSOCIATED RAILWAY INSTALLATION | |
| FR3064073A1 (en) | METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING A POSITION | |
| EP4352305A1 (en) | Method and device for deactivating driving assistance systems | |
| EP4095554A1 (en) | Method for managing a secondary radar operating in s-mode for preventing the problem of bds swap | |
| FR3099961A1 (en) | ESTIMATE OF THE AVERAGE SPEED OF A TRAFFIC OF AT LEAST ONE VEHICLE ON A ROAD SECTION | |
| FR3101833A1 (en) | Method and device for association with a group of vehicles by platoon | |
| CN113923602B (en) | Method and device for filtering signaling drift data | |
| CN117109612A (en) | Road reference line generation method, device, equipment and medium | |
| WO2024115827A1 (en) | Method and device for controlling a driving assistance system in an environment containing an intersection | |
| CN106289292A (en) | Stroke recording method | |
| WO2022184986A1 (en) | Method and device for determining a regulatory speed for a vehicle on a portion of road | |
| FR3130958A1 (en) | Method for modeling a tactical environment of a motor vehicle. | |
| CN116184459A (en) | Positioning signal compensation method, system, electronic equipment and readable storage medium | |
| EP4325903A1 (en) | Method for determining a route of a mobile terminal from data relating to a plurality of network events involving said mobile terminal, corresponding device and computer program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 2 |
|
| PLSC | Publication of the preliminary search report |
Effective date: 20240301 |