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A history of laser scanning, Part 1: space and defense applications / Adam P. Spring in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 7 (July 2020)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 7 (July 2020) . - pp 419-429 Titre : A history of laser scanning, Part 1: space and defense applications Type de document : Article/Communication Auteurs : Adam P. Spring, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 419-429 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] balayage laser [Termes descripteurs IGN] capteur à balayage [Termes descripteurs IGN] défense nationale [Termes descripteurs IGN] histoire des sciences et techniques [Termes descripteurs IGN] navigation autonome [Termes descripteurs IGN] secteur spatial [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] véhicule sans pilote Résumé : (Auteur) This article presents the origins and evolution of midrange terrestrial laser scanning (TLS), spanning primarily from the 1950s to the time of publication. Particular attention is given to developments in hardware and software that document the physical dimensions of a scene as a point cloud. These developments include parameters for accuracy, repeatability, and resolution in the midrange—millimeter and centimeter levels when recording objects at building and landscape scales up to a kilometer away. The article is split into two parts: Part one starts with early space and defense applications, and part two examines the survey applications that formed around TLS technologies in the 1990s. The origins of midrange TLS, ironically, begin in space and defense applications, which shaped the development of sensors and information processing via autonomous vehicles. Included are planetary rovers, space shuttles, robots, and land vehicles designed for relative navigation in hostile environments like space and war zones. Key people in the midrange TLS community were consulted throughout the 10-year period over which this article was written. A multilingual and multidisciplinary literature review—comprising media written or produced in Chinese, English, French, German, Japanese, Italian, and Russian—was also an integral part of this research. Numéro de notice : A2020-381 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.7.419 date de publication en ligne : 01/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.7.419 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95426 [article]

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Towards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data. / Citlalli Gamez serna (2019)  

Public Titre : Towards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data. Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Citlalli Gamez serna, Auteur ; Yassine Ruichek, Directeur de thèse Editeur : Dijon : Université Bourgogne Franche-Comté UBFC Année de publication : 2019 Importance : 178 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l'Université Bourgogne Franche-Comté préparée à l'Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, Informatique Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] instance [Termes descripteurs IGN] milieu urbain [Termes descripteurs IGN] récepteur GPS [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] signalisation routière [Termes descripteurs IGN] système de transport intelligent [Termes descripteurs IGN] trajectoire [Termes descripteurs IGN] véhicule sans pilote [Termes descripteurs IGN] vision [Termes descripteurs IGN] vision stéréoscopique [Termes descripteurs IGN] vitesse Résumé : (auteur) This PhD thesis focuses on developing a path tracking approach based on visual perception and localization in urban environments. The proposed approach comprises two systems. The first one concerns environment perception. This task is carried out using deep learning techniques to automatically extract 2D visual features and use them to learn in order to distinguish the different objects in the driving scenarios. Three deep learning techniques are adopted: semantic segmentation to assign each image pixel to a class, instance segmentation to identify separated instances of the same class and, image classification to further recognize the specific labels of the instances. Here our system segments 15 object classes and performs traffic sign recognition. The second system refers to path tracking. In order to follow a path, the equipped vehicle first travels and records the route with a stereo vision system and a GPS receiver (learning step). The proposed system analyses off-line the GPS path and identifies exactly the locations of dangerous (sharp) curves and speed limits. Later after the vehicle is able to localize itself, the vehicle control module together with our speed negotiation algorithm, takes into account the information extracted and computes the ideal speed to execute. Through experimental results of both systems, we prove that, the first one is capable to detect and recognize precisely objects of interest in urban scenarios, while the path tracking one reduces significantly the lateral errors between the learned and traveled path. We argue that the fusion of both systems will ameliorate the tracking approach for preventing accidents or implementing autonomous driving. Note de contenu : I- Context and problems 1- Introduction II- Contribution 2- Proposed datasets 3- Traffic sign classification 4- Visual perception system for urban environments 5- Dynamic speed adaptation system for path tracking based on curvature information and speed limits III- Conclusions and future works 6- Conclusions and future works Numéro de notice : 25967 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : UBFC : 2019 Organisme de stage : CIAD Dijon DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02160966/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96587

Deep learning based vehicular mobility models for intelligent transportation systems / Jian Zhang (2018)  

Public Titre : Deep learning based vehicular mobility models for intelligent transportation systems Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jian Zhang, Auteur ; Abdelkader El Kamel, Directeur de thèse Editeur : Lille [France] : Ecole Centrale de Lille Année de publication : 2018 Importance : 175 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée en vue d’obtenir le grade de Docteur, Spécialité : Automatique, génie informatique, traitement du signal et des images, Doctorat délivré par Centrale Lille Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] données de flux [Termes descripteurs IGN] itération [Termes descripteurs IGN] mobilité [Termes descripteurs IGN] modèle de simulation [Termes descripteurs IGN] sécurité routière [Termes descripteurs IGN] système de transport intelligent [Termes descripteurs IGN] trafic routier [Termes descripteurs IGN] transport [Termes descripteurs IGN] UML [Termes descripteurs IGN] véhicule sans pilote Résumé : (auteur) The intelligent transportation systems gain great research interests in recent years. Although the realistic traffic simulation plays an important role, it has not received enough attention. This thesis is devoted to studying the traffic simulation in microscopic level, and proposes corresponding vehicular mobility models. Using deep learning methods, these mobility models have been proven with a promising credibility to represent the vehicles in real-world. Firstly, a data-driven neural network based mobility model is proposed. This model comes from real-world trajectory data and allows mimicking local vehicle behaviors. By analyzing the performance of this basic learning based mobility model, we indicate that an improvement is possible and we propose its specification. An HMM is then introduced. The preparation of this integration is necessary, which includes an examination of traditional dynamics based mobility models and the adaptation method of “classical” models to our situation. At last, the enhanced model is presented, and a sophisticated scenario simulation is built with it to validate the theoretical results. The performance of our mobility model is promising and implementation issues have also been discussed. Note de contenu : 1- Introduction 2- Neural network based data-driven mobility model 3- Enhanced Mobility Model with HMM 4- Experiment platform and scenario simulation Conclusions and Perspectives Numéro de notice : 25873 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Automatique, génie informatique, traitement du signal et des images : École Centrale Lille : 2018 Organisme de stage : CRIStAL (laboratoire) En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02136219/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95562

Generating a hazard map of dynamic objects using lidar mobile mapping / Alexander Schlichting in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 12 (December 2016)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 82 n° 12 (December 2016) . - pp 967 - 972 Titre : Generating a hazard map of dynamic objects using lidar mobile mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexander Schlichting, Auteur ; Claus Brenner, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 967 - 972 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] aléa [Termes descripteurs IGN] cartographie cadastrale [Termes descripteurs IGN] cartographie des risques [Termes descripteurs IGN] détection de piéton [Termes descripteurs IGN] processus [Termes descripteurs IGN] système de numérisation mobile [Termes descripteurs IGN] véhicule sans pilote Résumé : (auteur) One of the hardest problems for future self-driving cars is to predict hazardous situations involving pedestrians and cyclists. Human drivers solve this problem typically by having a deeper understanding of the scene. The technical equivalent of this is to provide a hazard map, which serves as a prior for self-driving cars, enabling them to adjust driving speed and processing thresholds. In this paper, we present a method to derive such a hazard map using lidar mobile mapping. Pedestrians and cyclists are obtained from a sequence of point clouds by segmentation and classification. Their locations are then accumulated in a grid map, which serves as a "heat map" for possible hazardous situations. To demonstrate our approach, we generated a map using lidar mobile mapping, obtained by twelve measurement campaigns in Hanover (Germany). Our results show different outcomes for the city center, residential areas, busy roads, and road junctions. Numéro de notice : A2016-985 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.82.12.967 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83701 [article]

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Quelle carte numérique pour le véhicule autonome ? / Pascal Vasseur in Transport environnement circulation TEC, n° 231 (novembre 2016)  

Public [article]  inTransport environnement circulation TEC > n° 231 (novembre 2016) Titre : Quelle carte numérique pour le véhicule autonome ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Pascal Vasseur, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Bahman Soheilian , Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur ; Patrick Rives, Auteur Année de publication : 2016 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Transports [Termes descripteurs IGN] base de données localisées [Termes descripteurs IGN] véhicule sans pilote [Termes descripteurs IGN] visualisation 2D Résumé : (auteur) La cartographie devient un enjeu primordial qui se traduit actuellement par des bouleversements très importants chez les équipementiers et constructeurs automobiles ainsi que les sociétés du numérique. Bien que Google Maps reste un acteur central de ce secteur, de nombreuses concurrences s’organisent avec le rachat de Here par Audi, BMW et Daimler, le rapprochement de TomTom et de Bosch, l’acquisition de MapSense par Apple ou encore la récupération de Bing Maps par Uber, sans oublier bien entendu les acteurs tels que l’IGN, OpenStreetMap, Garmin, ViaMichelin. Il est donc intéressant de s’interroger sur ce qui doit constituer une carte numérique pour le véhicule autonome. Numéro de notice : A2016--200 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : https://www.revuetec.com/revue/carte-numerique-vehicule-autonome/ Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91910 [article]

Introduction to a portable stereo mapping system for unmanned vehicles / Julien Li-Chee-Ming in Geomatica, vol 66 n° 4 (December 2012)

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L'acquisition de données mobiles en pratique / Anonyme in Géomatique expert, n° 80 (01/05/2011)

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Mobile mapping and autonomous vehicle navigation / Charles K. Toth in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 185 (Mars 2007)

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