Surveillance de l’Intégrité du Positionnement avec l’Intelligence Artificielle pour la Mobilité Connectée dans le Contexte du Transport Multimodal

L’essor de services de mobilité douce sur des dispositifs portables exploitant la localisation requiert un positionnementfiable des usagers vulnérables pour garantir leur sécurité. La surveillance de l’intégrité (SI) permet d’atteindre cet objectif en identifiant et excluant les mesures erronées, en estimant l’incertitude du positionnement et en alertant les utilisateurs lorsque l’incertitude devient trop grande. Conçue à l’origine pour l’aviation, puis adaptée aux véhicules, la surveillance de l’intégrité est rarement utilisée pour les piétons, en particulier dans les zones urbaines et intérieures où les signaux GNSS sont fortement perturbés. Cette recherche vise à développer de nouveaux algorithmes SI avec de l’Intelligence Artificielle (IA) pour relever ces défis pour les piétons. Le système SI proposé, basé sur l’IA, comprend un algorithme de sélection des bonnes mesures de phase de la porteuse GNSS avec du Machine Learning (ML) et un estimateur du “Protection Level”(PL) basé sur du Deep Learning (DL) pour fiabiliser le positionnement dans des environnements complexes. Le système SI est également combiné à du calcul de trace en “Pedestrian Dead Reckoning” (PDR), qui traite des signaux inertiels et magnétiques, pour améliorer encore la précision. Enfin, le système, développé avec des dispositifs portables dequalité recherche, est démontré comme prometteur pour des dispositifs Android de qualité grand public et d’autres modes de transport que celui la marche.