Système de Positionnement Fiable pour Améliorer la Sécurité de la Mobilité Douce avec une Approche d’IA verte (ReSilientGAIA)
Reliable Positioning System for Soft Mobility Safety Enhancement with a Green AI Approach (ReSilientGAIA)
Financement : ANR JCJC - young researchers (CE22 - Transport and mobility, constructions in urban and peri-urban areas) (2023-2027)
Responsable(s) scientifique : Ni ZHU Géoloc, Université Gustave Eiffel (département Aménagement, mobilités et environnement).
Contrat de recherche débuté en juin 2023
FR
Partenaires :
- UGE-AME-GEOLOC,
- AAU CRENAU : Myriam Servières, Thomas Leduc, Vincent Tourre.
- UGE-AME-SPLOTT.
La mobilité et les transports sont essentiels dans le développement durable. La stratégie de transition de mobilité en Europe a fait évoluer la façon dont les gens se déplacent vers des solutions à faible émission de carbone. Un nombre croissant de mobilités douces urbains ont vu le jour, tel que les trottinettes électriques, les scooters auto-équilibrés ou même les vélos autopilotés. Les gens choisissent la mobilité douce comme alternative pour remplacer les véhicules à occupation unique ou comme solution pour le dernier kilomètre.
La mobilité douce est écologique et abordable, qui contribue à réduire la congestion, les émissions de carbone et le bruit en ville. Mais les utilisateurs de la mobilité douce sont vulnérables car les accidents peuvent être mortels. D'autre part, de plus en plus d'objets portables sont apparus avec diverses applications embarquées basées sur la localisation. Celles-ci ne se limitent plus aux divertissements mais ont déjà été étendues à des applications critiques telles que le guidage des personnes malvoyantes. Ceci offre la possibilité pour des services de guidage plus intelligents en intégrant des fonctionnalités de sécurité. L'objectif de ce projet est d'ajouter un contrôle de sécurité dans un nouvel algorithme de positionnement fiable basé sur la fusion multi-capteurs pour les utilisateurs de la mobilité douce. Deux fonctionnalités de sécurité seront ajoutées aux applications basées sur la localisation: i) détecter, exclure ou réparer automatiquement les mesures défectueuses des multi-capteurs; ii) calculer un indicateur d'incertitude pour les positions estimées. Si l'erreur de position estimée est supérieure à l’erreur minimale tolérable, une alarme d'avertissement sera envoyée aux utilisateurs. Cela permettra d'améliorer la sécurité des usagers de la route vulnérables grâce à des dispositifs de positionnement portables pour des applications critiques en matière de sécurité ou de fiabilité.
EN
Partnership :
- UGE-AME-GEOLOC,
- AAU CRENAU : Myriam Servières, Thomas Leduc, Vincent Tourre.
- UGE-AME-SPLOTT.
Mobility and transport play crucial roles in achieving sustainable development goals. The mobility transition strategy in Europe has shifted the way that people move in their daily life towards low-carbon emission solutions. An increasing number of urban soft mobility has emerged, from e-scooters, e-bikes to self-balancing scooters or even self-driving bicycles. More and more users choose soft mobility as an alternative to replace single-occupied vehicles or for last-mile solutions.
Soft mobility is no doubt a green and affordable mobility mode, which contributes to less congestion, less carbon emission and less noise in the city. But the users of soft mobility are vulnerable compared to other transport users, whose accidents can be easily fatal once happened. On the other side, more and more intelligent connected wearables have emerged with various embedded position based applications. They are no longer limited to entertainment utilities but have already been extended to critical use cases such as guidance of visually impaired people, insuring users based on soft mobility behaviors, etc. This provides no doubt the possibility of more intelligent positioning guidance services by integrating safety functionalities for vulnerable road users. The objective of this project is to add safety control in a new reliable positioning algorithm based on multisensor fusion for soft mobility users.
Two safety functionalities will be added to the locationbased applications: i) automatically detect, exclude or repair the faulty measurements from multi-sensors; ii) estimate an uncertainty indicator to bound the positioning errors. In case the estimated positioning error bound is bigger than the minimum tolerable positioning error, a timely warning alarm will be sent to the users. This will enhance the safety of vulnerable road users via connected wearable positioning devices for safety-critical or reliable-critical applications.