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The integration of GPS/BDS real-time kinematic positioning and visual–inertial odometry based on smartphones / Zun Niu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 10 (October 2021) . - n° 699 Titre : The integration of GPS/BDS real-time kinematic positioning and visual–inertial odometry based on smartphones Type de document : Article/Communication Auteurs : Zun Niu, Auteur ; Fugui Guo, Auteur ; Qiangqiang Shuai, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 699 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes IGN] C++ [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] format RINEX [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel [Termes IGN] positionnement par BeiDou [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] précision du positionnement [Termes IGN] programmation informatique [Termes IGN] robot [Termes IGN] téléphone intelligent [Termes IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) The real-time kinematic positioning technique (RTK) and visual–inertial odometry (VIO) are both promising positioning technologies. However, RTK degrades in GNSS-hostile areas, where global navigation satellite system (GNSS) signals are reflected and blocked, while VIO is affected by long-term drift. The integration of RTK and VIO can improve the accuracy and robustness of positioning. In recent years, smartphones equipped with multiple sensors have become commodities and can provide measurements for integrating RTK and VIO. This paper verifies the feasibility of integrating RTK and VIO using smartphones, and we propose an improved algorithm to integrate RTK and VIO with better performance. We began by developing an Android smartphone application for data collection and then wrote a Python program to convert the data to a robot operating system (ROS) bag. Next, we established two ROS nodes to calculate the RTK results and accomplish the integration. Finally, we conducted experiments in urban areas to assess the integration of RTK and VIO based on smartphones. The results demonstrate that the integration improves the accuracy and robustness of positioning and that our improved algorithm reduces altitude deviation. Our work can aid navigation and positioning research, which is the reason why we open source the majority of the codes at our GitHub. Numéro de notice : A2021-800 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10100699 Date de publication en ligne : 14/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10100699 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98852 [article]

Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform / Imane Salhi (2021)  

Public Titre : Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform Titre original : Caméra intelligente embarquée pour le suivi robuste d'objets sur plateforme mobile Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Imane Salhi, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2021 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Doctoral Thesis Computer Science, Automation and Signal Processing, Ecole doctorale Mathématiques et STIC, Université Gustave Eiffel Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] caméra numérique [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] couplage caméra/INS [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] navigation inertielle [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] système à couplage étroit [Termes IGN] système de numérisation mobile Résumé : (auteur) Le suivi visuel-inertiel est une thématique d'actualité, difficile à traiter, notamment lorsqu’il s’agit de respecter les contraintes des systèmes embarqués, comme dans les drones autonomes (Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)). Les questions relatives à la miniaturisation, la portabilité et la communication des systèmes électroniques s’inscrivent dans des problématiques actuelles en matière d'avancée technologique. Pour répondre de manière efficace à ces problématiques, il est nécessaire d’envisager des traitements complexes et des implémentations sur des supports contraignants en termes d’intégration et de consommation d’énergie, tels que les micro-véhicules aériens (MAVs), les lunettes et les caméras intelligentes. Au cours de cette dernière décennie, différents algorithmes performants de suivi ont été développés. En revanche, ils nécessitent des ressources calculatoires conséquentes, compte tenu des différentes formes d'utilisation possibles. Or, les systèmes embarqués imposent de fortes contraintes d'intégration, ce qui réduit leurs ressources, particulièrement en termes de capacité calculatoire. Ainsi, ce type de système nécessite de recourir à des approches efficaces avec moins de charge et de complexité calculatoire. L’enjeu de cette thèse réside dans cette problématique. L'objectif est d’apporter une solution embarquée de suivi qui permettrait d'assurer un fonctionnement robuste dans différents environnements de navigation. Une analyse des algorithmes pertinents de suivi, visuel et visuel-inertiel et des environnements de navigation ainsi qu’une étude de différentes architectures embarquées de calcul sont menées, afin de proposer notre solution nommée « système de suivi inertiel-visuel adaptatif à l'environnement de navigation~». Cette dernière consiste à alterner entre deux approches de suivi : KLT-ORB et EKF VI Tracking, selon les conditions de navigation du système, grâce au module de contrôle, tout en assurant la cohérence du système global en gérant le nombre de PoIs et l'occurrence de leur détection et en respectant les contraintes des systèmes embarqués. Tous nos expérimentations et tests ont été réalisées en utilisant le jeux de données EuRoC. Numéro de notice : 17632 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Informatique, automatique et traitement du signal : Gustave Eiffel : 2021 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) + Laboratoire L3A (CEA) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 03/03/2021 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03150241 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97275

Intelligent sensors for positioning, tracking, monitoring, navigation and smart sensing in smart cities / Li Tiancheng (2021)  

Public Titre : Intelligent sensors for positioning, tracking, monitoring, navigation and smart sensing in smart cities Type de document : Monographie Auteurs : Li Tiancheng, Éditeur scientifique ; Jan Junkun, Éditeur scientifique ; Cao Yue, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 266 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0123-9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] capteur (télédétection) [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] détection de cible [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] Extreme Gradient Machine [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] Inférence floue [Termes IGN] internet des objets [Termes IGN] logique floue [Termes IGN] navigation autonome [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] positionnement en intérieur [Termes IGN] réseau de capteurs [Termes IGN] simulation de signal [Termes IGN] ville intelligente Résumé : (éditeur) The rapid development of advanced, arguably, intelligent sensors and their massive deployment provide a foundation for new paradigms to combat the challenges that arise in significant tasks such as positioning, tracking, navigation, and smart sensing in various environments. Relevant advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are also finding rapid adoption by industry and fan the fire. Consequently, research on intelligent sensing systems and technologies has attracted considerable attention during the past decade, leading to a variety of effective applications related to intelligent transportation, autonomous vehicles, wearable computing, wireless sensor networks (WSN), and the internet of things (IoT). In particular, the sensors community has a great interest in novel, intelligent information fusion, and data mining methods coupling AI and ML for substantial performance enhancement, especially for the challenging scenarios that make traditional approaches inappropriate. This reprint book has collected 14 excellent papers that represent state-of-the-art achievements in the relevant topics and provides cutting-edge coverage of recent advances in sensor signal and data mining techniques, algorithms, and approaches, particularly applied for positioning, tracking, navigation, and smart sensing. Note de contenu : 1- MIMU/odometer fusion with state constraints for vehicle positioning during BeiDou signal outage: Testing and results 2- Autonomous road roundabout detection and navigation system for smart vehicles and cities using laser simulator–fuzzy logic algorithms and sensor fusion 3- An elaborated signal model for simultaneous range and vector velocity estimation in FMCW radar 4- Hybrid solution combining Kalman filtering with Takagi–Sugeno fuzzy inference system for online car-following model calibration 5- Computationally efficient cooperative dynamic range-only SLAM based on sum of Gaussian filter 6- LoRaWAN geo-tracking using map matching and compass sensor fusion 7- A robust multi-sensor data fusion clustering algorithm based on density peaks 8- Extended target marginal distribution Poisson multi-Bernoulli mixture filter 9- A multi-core object detection coprocessor for multi-scale/type classification applicable to IoT devices 10- Leveraging uncertainties in softmax decision-making models for low-power IoT devices 11- Implementing deep learning techniques in 5G IoT networks for 3D indoor positioning: DELTA (DeEp Learning-Based Co-operaTive Architecture) 12- A novel hybrid algorithm based on Grey Wolf optimizer and fireworks algorithm 13- Passenger flow forecasting in metro transfer station based on the combination of singular spectrum analysis and AdaBoost-weighted extreme learning machine 14- A unified fourth-order tensor-based smart community system Numéro de notice : 28609 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0123-9 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0123-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99453

Pré-localisation des données pour la modélisation 3D de tunnels : développements et évaluations / Christophe Heinkelé in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 221 (novembre 2019)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 221 (novembre 2019) . - pp 49 - 62 Titre : Pré-localisation des données pour la modélisation 3D de tunnels : développements et évaluations Type de document : Article/Communication Auteurs : Christophe Heinkelé, Auteur ; Philippe Foucher, Auteur ; Emmanuel Moisan, Auteur ; Pierre Charbonnier, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 49 - 62 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] coordonnées curvilignes [Termes IGN] disparité [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] regroupement de données [Termes IGN] séquence d'images [Termes IGN] SIFT (algorithme) [Termes IGN] structure-from-motion [Termes IGN] tunnel [Termes IGN] visualisation de données Résumé : (Auteur) Le présent article décrit l'implémentation d'une méthode de pré-localisation d'images au sein de grands volumes de données dans des tunnels navigables et routiers. Elle repose sur une technique d'odométrie visuelle simplifiée, rapide et facile à mettre en oeuvre et dont la précision est évaluée par comparaison avec des techniques plus conventionnelles. Nous expliquons comment cette méthode permet de former des sous-ensembles d'images se rapportant à une même coupe transversale de l'ouvrage et présentant un fort taux de recouvrement, appelés "tuiles". Ces sous-ensembles permettent de faciliter la navigation dans les séquences ainsi que les traitements postérieurs, comme par exemple la reconstruction 3D par photogrammétrie. Numéro de notice : A2019-564 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2019.440 Date de publication en ligne : 02/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2019.440 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94429 [article]

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Odometer, low-cost inertial sensors, and four-GNSS data to enhance PPP and attitude determination / Zhouzheng Gao in GPS solutions, vol 22 n° 3 (July 2018)  

Public [article]  inGPS solutions > vol 22 n° 3 (July 2018) Titre : Odometer, low-cost inertial sensors, and four-GNSS data to enhance PPP and attitude determination Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhouzheng Gao, Auteur ; Maorong Ge, Auteur ; You Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] données BeiDou [Termes IGN] données Galileo [Termes IGN] données GLONASS [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] données GPS [Termes IGN] GNSS assisté pour la navigation [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] orientation du capteur [Termes IGN] positionnement ponctuel précis [Termes IGN] précision du positionnement Résumé : (Auteur) To upgrade the positioning accuracy, re-initialization speed, and attitude determination performance of precise point positioning (PPP) in dynamic applications, we proposed a multi-sensor fusion system consisting of four global navigation satellite systems (GNSSs), namely GPS, BDS, Galileo, and GLONASS, several low-cost inertial sensors, and an odometer. The study shows that the performance of PPP in terms of continuity, reliability, stability, and re-initialization speed improves by such a multi-sensor fusion system. This manifests itself in a significantly increased accuracy. For position solutions, compared to un-aided PPP solutions, the improvements achieved using low-cost inertial navigation system (INS) are about 36.4, 38.7, and 31.3% in the north, east, and vertical components, respectively, and the improvement using odometer are about 1.58, 0.35, and 4.32% relative to the INS-aided PPP solutions. Moreover, using the odometer can provide more than 2.1, 1.4, and 50.6% attitude improvements for roll, pitch, and heading angles compared to the attitude solutions obtained from the INS-aided PPP system. Under GNSS outage conditions, the mean position improvements using the odometer are about 2.3, 1.8, and 8.7%, with maximum increases of 74.6, 74.7, and 28.3%, and the average attitude improvements are about 4.7, 5.4, and 3.3%, with maximum increases of 36.4, 31.7, and 28.9%, respectively. This means that the odometer can enhance the performance of PPP and PPP/INS integration in challenging dynamic conditions. Numéro de notice : A2018-375 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10291-018-0725-y Date de publication en ligne : 05/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-018-0725-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90779 [article]

Landmark based localization in urban environment / Xiaozhi Qu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 140 (June 2018)  

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Tight integration of INS/Stereo VO/Digital map for land vehicle navigation / Fei Liu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 1 (January 2018)  

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Vision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique / Maxime Derome (2017)  

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Le projet ROV 3D : relevé sous-marin en grande profondeur par photogrammétrie : Applications à l'archéologie sous-marine / Pierre Drap in XYZ, n° 142 (mars - mai 2015) 

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Estimating the vehicle-miles-traveled implications of alternative metropolitan growth scenarios: A Boston example / Joseph Ferreira Jr in Transactions in GIS, vol 17 n° 5 (October 2013)  

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Getting closer to everywhere: accurately tracking smartphones indoors / Ramsey Faragher in GPS world, vol 24 n° 10 (October 2013)

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Amélioration de la position GNSS en ville par la méthode des tranchées urbaines / M. Voyer in Géomatique expert, n° 93 (01/07/2013)

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An introduction to the technology mobile mapping systems / Gordon Petrie in Geoinformatics, vol 13 n° 1 (01/01/2010)

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GNSS for vehicle control / D.M. Bevly (2010)

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Improving GPS localization with vision and inertial sensing / A. Fakih in Geomatica, vol 63 n° 4 (December 2009)

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