Cartographie et localisation par radar hyperfréquence
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- Rémi St-Laurent
- il y a 8 ans
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1 Cartographie et localisation par radar hyperfréquence Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea IRSTEA Unité de Recherche Technologie et systèmes d information pour les agrosystèmes (TSCF) Adresse: IRSTEA Campus Universitaire des Cézeaux CS AUBIERE Cedex - FRANCE raphael.rouveure@irstea.fr
2 Pourquoi un radar hyperfréquence? 2 Perception en milieu extérieur robustesse vis-à-vis des conditions de mesure Conditions météorologiques Variations de luminosité, alternance jour/nuit pluie neige brouillard poussières ombre nuit soleil rasant Mesure simultanée de la distance et de la vitesse radiale Capacité de mesure à grande distance A contrario, il est difficile d utiliser un système radar hyperfréquence en milieu fermé Multiparcours Présence de lobe secondaires sur les antennes radar Saturation des étages d entrées
3 Un outil original pour la perception en milieux extérieurs naturels 3 hardware module software module Radar Pélican Algorithme R-SLAM localisation et cartographie simultanées
4 Présentation du radar PELICAN 4 Radar continu modulé en fréquence (FMCW) Radar panoramique 2.5 antenna beam width 5 antenna beam width (antenne balaye dans le plan horizontal) Emission en bande K (24 GHz) Principales caractéristiques Carrier frequency Transmitted power Antenna gain Range Distance resolution Angular resolution Size Weight 24GHz 13dBm 20dB 3-100m 1m 2,5 / cm 10kg
5 Principe de l émission modulée en fréquence 5 émission d une onde hyperfréquence modulée linéairement en fréquence mesure de l écart de fréquence (fréquence de battement) entre le signal émis et le signal reçu Le signal I b mesuré à la sortie du radar est la somme des n signaux de battement provenant des n obstacles présents devant le radar Une analyse fréquentielle permet d extraire pour chaque cible une fréquence de battement f b Cette fréquence est la somme algébrique d une composante f r due à la distance R de la cible et d une composante Doppler f d due à sa vitesse radiale V
6 Construction d une image radar panoramique 6 Pour construire l image radar, l antenne tourne dans le plan horizontal Un spectre radar est calculé pour chaque position de l antenne radar (1 spectre par degré, soit 360 spectres par tour) On utilise une représentation de type PPI (PPI : Plan Position Indicator) - le radar est positionné au centre de l image - l amplitude des signaux radar rétrodiffusés par les cibles est représenté par des variations de couleurs ou de niveau de gris - représentation 2D de l environnement (pas d information d altitude)
7 Correction de l effet de speckle 7 L effet de speckle est une modulation d amplitude aléatoire inhérente à toute construction d image radar Cette modulation d amplitude aléatoire rend difficile l interprétation des images Aerial image (Google-Maps) Raw panoramic radar image Radar image with speckle correction On utilise le déplacement du radar afin de réaliser un filtrage multi-visée et réduire l effet du speckle
8 Des outils de configuration et de contrôle 8 Test and configuration tools Data transfer UDP channel for control UDP channel for data Control with tablet or smartphone
9 Image radar instant (k) Image radar instant (k+1) Construction d une carte radar globale 9 Algorithme "R-SLAM basé sur le principe du SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) Dans une approche SLAM classiqueˮ, on cherche à détecter et identifier des éléments pertinents de l environnement, puis à les retrouver d une acquisition sur l autre (ce processus est typiquement géré à l aide d un filtre de Kalman) 2 panoramiques radar successifs sont très proches visuellement Choix d une approche de type scanmatching : appariement 3D (x,y,q) des panoramiques radar successifs afin de déterminer les déplacements du radar Une fois le déplacement estimé, l image radar courante est intégrée dans la carte radar globale via un processus de fusion les images radar sont considérées de façon globale, on ne gère pas individuellement les amers (problème association des données, problème de bouclage de trajectoire) approche capteur, pas de modélisation du véhicule porteur hypothèse environnement statique (éléments statiques >> éléments mobiles)
10 Approche capteur pour un usage multiplateforme 10
11 Exemple de construction de cartes radar 11 Environnement urbain Distance parcourue : m - Vitesse moy. (maxi.) : 6.9 km/h (12.2 km/h) - Nb. pano. radar : 445 Image aérienne et positions GPS Cartographie et localisation R-SLAM
12 Exemple de construction de cartes radar 12 Environnement urbain Distance parcourue : m - Vitesse moy. (maxi.) : 6.9 km/h (12.2 km/h) - Nb. pano. radar : 445 Image aérienne et positions GPS Cartographie et localisation R-SLAM
13 Exemple de construction de cartes radar Environnement périurbain 13 Image aérienne et positions GPS Cartographie et localisation R-SLAM
14 Exemple de construction de cartes radar 14 Environnement périurbain Radar map Red: computed radar trajectory Aerial image Yellow: GPS trajectory (Google-Maps)
15 Exemple de construction de cartes radar Application au suivi géomorphologique des rivières dans le cadre du projet ANR Pélican 15
16 Exemple de construction de cartes radar Comparaison entre la carte radar et une image aérienne RVB 16 Radar map and trajectory Aerial image
17 Exemple de construction de cartes radar Comparaison entre la carte radar et une image aérienne infrarouge 17 Infrared (IR) image Radar map
18 Exemple de construction de cartes radar Comparaison entre la carte radar et des données laser 3D 18 Nuage de points laser Radar map
19 Vers une imagerie 3D Le lobe d antenne et le mode de balayage du radar PELICAN ne permettent pas d obtenir une représentation 3D de l environnement Développement d un radar 3D aéroporté permettant la construction de modèle numérique de surface 19 - Modélisation / simulation - Montage de projets de recherche
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