Résumé (MAX 2200 caractères avec les espaces)
Ce projet vise à établir de nouvelles méthodes pour la navigation automobile ainsi que pour la gestion optimale d’une flotte de véhicules en environnement hostile. En outre, le projet vise également à développer des mesures innovantes pour l’analyse temps réel des comportements de conduite dangereuse ainsi que l’analyse temps réel des accidents de voiture afin d’améliorer la sécurité globale des conducteurs Canadiens. De façon générale, cette recherche propose de combiner les mesures d’un récepteur GPS haute sensibilité avec celles provenant d’un système autonome de navigation inertielle ainsi que d’autres capteurs autonomes complémentaires tels que l’odomètre et les magnétomètres. Par ailleurs, afin de fournir une solution abordable, le système cible sera basé exclusivement sur l’utilisation de capteurs à très faible coût. Il est attendu que ce projet permettra une réduction significative de l’empreinte environnementale des véhicules automobiles en plus d’avoir un impact positif sur la sécurité globale des véhicules ciblés. Par exemple, l’amélioration de la précision sur la localisation des véhicules routiers permettrait de réduire considérablement le temps requis afin de trouver un véhicule volé ou égaré, ce qui peut avoir des répercussions importantes sur les finances des entreprises Canadiennes. De plus, l’établissement d’un système de suivi des comportements de conduite des automobilistes pourrait permettre la mise en place d’un nouveau système de taxation basé sur l’utilisation de la voiture ou sur le comportement de conduite, ce qui, selon des études récentes, permettrait de réduire jusqu’à 10% les émissions de gaz à effet de serre des véhicules ciblés. Finalement, la reconstruction précise d’un accident de voiture en temps réel permettrait de prédire les besoins spécifiques sur une scène d’accident, améliorant ainsi le temps de réaction ainsi que la sécurité globale des automobilistes. La preuve de concept sera d’abord réalisée en laboratoire ainsi que sur route à l’aide de matériel de simulation et d’une voiture de test en vue de caractériser les performances du système. Le projet contribuera aux initiatives internationales afin de réduire les émissions de gaz à effet de serre, et de créer de nouveaux emplois pour l’équipe de personnel hautement qualifié.
Responsibilities of the candidate:
According to the schedule, this master’s student will be in charge of the following tasks:
1) 1-11 In-depth literature review on project topics
2) 1-14 Technical study on vehicles’ embedded sensors and data networks
3) 1-21 Literature review on car dynamics
4) 1-22 Car dynamic simulation using simulation software
5) 1-23 Real data acquisition with multiple sensors
6) 1-24 Accident simulation using small scale vehicles
7) 1-25 Development of accident simulation tools
8) 1-61 Realization of the integrated navigation simulation tools
9) 3-51 Study on sensor error models
10) 3-52 Sensor error modeling and validation
11) 3-53 Addition of error models to simulation tools
The general objective of the Master’s research project is to develop a complete simulation platform alowing generation of realistic raw measurements for different automotive scenarios, including or not a road accident. This platform should allow reproduction of the measurements from every sensor/system used during the project including accelerometers, gyroscopes, odometer, magnetometers and GPS as well as their respective error sources. The main motivation behind the development of such a platform is to provide a source of realistic measurements to the research team without having to make real tests allowing saving time and money. This platform will be intensively used by the research team for fast modeling and validation of the developed systems. In addition, it will also be used later in a second masters project that will develop a complete virtual test bench for autonomous prototype and system validation. During the early stages of its project, the student will achieve a comprehensive study of the raw measurements of each sensor in order to clearly identify their behavior as well as their main source of error. From this analysis, the student will be able to model the realistic behaviour of each sensor related to a specific trajectory. This modeling will first be carried out using Matlab / Simulink and the results will be compared with measurements from real sensors. Subsequently, the student will study the posibility of using trajectory simulation software such as X-Plane (or other software) in order to generate realistic trajectories (i.e. position, speed, orientation) of automotive navigation. Finally, the student will adapt the developed sensors error models so that they can receive different simulated trajectories as inputs.
