Système coopératif radiofréquence de positionnement latéral d’un véhicule sur la chaussée

Caméra

   En se basant sur les marquages routiers utilisés par les conducteurs pour guider leur véhicule, les systèmes de positionnement utilisant la vision par caméra(s) détectent les lignes blanches, les bordures de route, les autres voitures… Ainsi, ces systèmes de vision ont, comme le conducteur, la perception de l’environnement qui entoure le véhicule. Il suffit donc de traiter ces informations (séquences d’images) pour déterminer la réaction la plus adéquate. Néanmoins, la difficulté d’acquérir de façon sûre les images sous toutes conditions climatiques et de variations de luminosité est un problème. Ces systèmes sont encore loin de la performance du système visuel humain. Il existe deux types de vision par caméra dans la littérature : la vision monoculaire et la vision stéréoscopique. La vision monoculaire est une technique qui utilise une seule caméra pour analyser une scène et en extraire les informations utiles. Dans la plupart des systèmes développés, la caméra est montée en haut et au centre du pare-brise du véhicule, ce qui permet de détecter les deux lignes de la voie de circulation [9]. La vision stéréoscopique, de manière similaire à la vision humaine, consiste à reproduire une scène en trois dimensions à partir de deux ou plusieurs images de cette scène prises simultanément par deux ou plusieurs caméras calibrées et dont la distance qui les sépare est bien connue. La reproduction tridimensionnelle de la scène s’appuie sur la géométrie épipolaire qui décrit les relations géométriques des différentes images du même objet prises de différents points d’observation. La plupart des caméras utilisées dans les systèmes de vision sont des caméras CCD (chargecoupled device) qui renvoient les luminances de la scène. Les systèmes de vision peuvent détecter les différents éléments constituant une scène routière tels que les limites de la voie de circulation, les autres véhicules, les obstacles, les piétons [11] avec des limitations liées principalement aux conditions météorologiques. Dans le contexte des systèmes de vision par caméra(s), de nombreux travaux ont été effectués depuis une vingtaine d’années et visent plusieurs applications allant de la détection des véhicules et des piétons, à la détections des routes et des voies. Dans le cadre de cette étude, on s’intéresse aux systèmes de détection des voies et des routes.

Détection de la route

   La détection de la route est une tâche fondamentale des véhicules intelligents pour l’analyse de la scène qui entoure le véhicule et pour la navigation des véhicules autonomes en toute sécurité. Elle permet de confiner la recherche des autres systèmes (détection des piétons et de véhicules) à des régions précises afin d’optimiser la recherche et diminuer le nombre des fausses détections [11]. En plus, la détection de la route peut servir comme une solution alternative pour la détection des sorties involontaires de la voie dans le cas où le système de détection de la voie de circulation échoue et cela à partir de la connaissance préalable des propriétés de la route parcourue telles que le nombre de voies et la largeur de chacune d’elle [12]. Parmi les travaux sur ce sujet, on peut citer ceux de Alvarez et Lopez qui utilisent les régions illuminées et invariantes des images prises par une caméra monoculaire couleur pour effectuer la détection de la route [13]. Dans [14], les auteurs proposent une méthode de détection des glissières de sécurité de la route avec un système de stéréovision en utilisant la représentation Stexil de la scène tridimensionnelle qui est une approximation de niveau intermédiaire des structures 3D où la primitive d’un objet est appelé Stixel [15].

LIDAR

   La télédétection par laser (Light Detection and Ranging, LIDAR) est une technique de mesure de la distance ou de la vitesse d’une cible par vision active, fondée sur l’analyse du faisceau lumineux émis par un laser et réfléchi par la cible se trouvant dans l’axe de tir du laser. La gamme de fréquences utilisée par le LIDAR varie de la lumière infrarouge jusqu’aux ultraviolets en passant par la lumière visible. La détermination de la distance d’une cible se fait à l’aide d’un laser impulsionnel en calculant le délai entre l’émission d’une impulsion et la détection de l’impulsion réfléchie par la cible. Le LIDAR est utilisé dans les véhicules intelligents pour détecter les obstacles, les véhicules, les bordures des routes et les limites de chaque voie de circulation. Le principe de la détection de la voie de circulation par le LIDAR est basé sur la différence de l’intensité de la réflexion des impulsions laser entre les lignes blanches limitant chaque voie (réflexion élevée) et la surface grise ou noir de la route (faible réflexion) [22, 23, 24]. Les systèmes LIDAR sont peu sensibles à la luminosité de l’environnement entourant le véhicule. Leurs performances diminuent cependant en présence de pluie, de brouillard et de neige. En plus, leur prix élevé rend ces systèmes indisponibles actuellement pour une utilisation à grande échelle.

Tag RFID

   Ce type de système utilise des transpondeurs passifs implantés dans la chaussée qui sont interrogés par un émetteur-récepteur intégré dans le véhicule. Par exemple dans [28] (Figure 1.6), le système de communication Véhicule-Infrastructure présenté est formé d’un émetteur-récepteur à la fréquence de 13.56 MHz placé en dessous du véhicule et qui interroge un tag RFID passif formé d’un modulateur-démodulateur à 13.56 MHz, d’un micro-contrôleur et d’un nombre donné d’antennes couvrant transversalement toute la voie de circulation. Suivant l’antenne excitée à l’interrogation, le tag RFID envoie le code spécifique de l’antenne excitée. Avec 16 antennes pour chaque transpondeur et une distance longitudinal de 1 mètre entre les transpondeurs, on peut déterminer la position latérale avec une précision de 8 cm.

Diagramme de rayonnement

   Le diagramme de rayonnement d’une antenne décrit la façon avec laquelle une antenne rayonne le champ électromagnétique dans l’espace à une distance fixe r dans toutes les directions. Il montre la variation de la densité de puissance dans ces directions. D’après la propriété de réciprocité d’une antenne en émission et en réception, ce diagramme de rayonnement décrit aussi la façon de capter le champ électromagnétique par l’antenne. Plusieurs caractéristiques sont déduites à partir de ce diagramme telles que les ouvertures à −3dB et la directivité. La Figure 3.5 représente une antenne planaire rectangulaire dans l’espace tridimensionnel. Dans le diagramme de rayonnement tridimensionnel, on s’intéresse aux deux plans E et H. Dans la configuration de l’antenne de la Figure 3.5, le plan horizontal (θ = π/2, ϕ) correspond au plan E et le plan vertical (θ, ϕ = 0) correspond au plan H. La Figure 3.6 présente les plans E et H des diagrammes de rayonnement mesurés des antennes de réception dans une chambre anéchoïque. À partir de ces diagrammes, les gains de ces antennes à 868.3MHz et à 915MHz sont respectivement 1dBi et 0.5dBi. Ces gains sont inférieurs à la directivité théorique d’une antenne planaire simple, qui est autour de 4 dBi, et cela à cause des pertes diélectriques dans le substrat.

Table des matières

Introduction
1 Systèmes de positionnement latéral actuels 
1.1 Introduction 
1.2 Systèmes autonomes
1.2.1 Système de positionnement mondial (GPS)
1.2.2 Systèmes de vision
1.2.2.1 Caméra
1.2.2.2 LIDAR
1.3 Systèmes coopératifs
1.3.1 Systèmes de guidage magnétique
1.3.2 Communication Véhicule-Infrastructure par des transpondeurs passifs
1.3.2.1 Tag RFID
1.3.2.2 Radar FMCW
1.4 Fusion de données 
1.5 Bilan des systèmes existants 
2 Méthode de positionnement proposée 
2.1 Idée de base pour l’estimation de la distance latérale
2.2 La méthode de la différence de phase d’arrivée (PDoA)
2.2.1 Principe de la méthode
2.2.1.1 Battement entre deux fréquences
2.2.2 Choix des fréquences
2.3 Schéma fonctionnel du système
2.4 Distance latérale et distance effective 
3 Réalisation d’un prototype 
3.1 Étude des antennes d’émission et de réception
3.1.1 Présentation des antennes planaires
3.1.2 Détermination des caractéristiques d’une antenne planaire rectangulaire
3.1.3 Techniques d’alimentation des antennes imprimées
3.1.3.1 Alimentation par une ligne microruban
3.1.3.2 Alimentation par une sonde coaxiale
3.1.3.3 Adaptation au point d’alimentation
3.1.4 Antennes choisies
3.1.4.1 Antenne de réception
3.1.4.2 Antenne d’émission
3.2 Étude du transpondeur 
3.2.1 Résonateur SAW intégré dans le transpondeur
3.2.1.1 Principe du résonateur SAW
3.2.1.2 Modélisation d’un résonateur SAW
3.2.1.3 Résonateurs choisis
3.2.2 Antenne du transpondeur
3.2.2.1 Dipôle demi-onde
3.2.2.2 Réseau d’antenne planaire
3.2.3 Chaine RF
3.2.3.1 Synthétiseur de fréquence
3.2.3.2 Filtre actif 10 kHz
3.2.3.3 Mélangeur
3.2.3.4 Amplificateur du signal OL
3.2.3.5 Amplificateur du signal RF de la voie indirecte
3.3 Conclusion 
4 Modélisation du système et mesures expérimentales 
4.1 Modélisation du système 
4.1.1 Couplage entre les antennes
4.1.2 Signal du transpondeur
4.1.3 Réponse globale du système
4.2 Traitement du signal mesuré et extraction des informations utiles 
4.2.1 Échantillonnage du signal
4.2.2 Reconstitution du signal échantillonné
4.2.2.1 Filtre numérique
4.2.2.2 Extraction de l’amplitude et de la phase du signal échantillonné
4.2.3 Extraction du signal utile
4.2.3.1 Modèle du signal reconstruit à 5 paramètres
4.2.3.2 Optimisation
4.3 Prévision théorique du comportement du système par simulation
4.3.1 Mise en œuvre de la simulation
4.3.1.1 Diagramme de rayonnement
4.3.1.2 Affaiblissement et déphasage en espace libre
4.3.2 Déplacement latéral
4.3.2.1 Signal Sindirect/direct simulé
4.3.2.2 Signal du transpondeur
4.3.3 Déplacement longitudinal
4.4 Expérimentation du système en milieu extérieur 
4.4.1 Présentation de la manipulation
4.4.2 Déplacement latéral
4.4.3 Déplacement longitudinal
5 Étude de paramètres 
5.1 Mesures avec transpondeur planaire 
5.2 Influence de la vitesse du véhicule 
5.2.1 Durée de mesure
5.2.2 Effet Doppler
Conclusion et perspectives
Bibliographie

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