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Plateformes open-source ADS : comparatif complet 2025 Auteurs : Zhang, Ma, Lee & Lee (2025) — publié dans MDPI Electronics 📊 Panorama 2025 des plateformes open-source ADS Les plateformes open-source ADS (Autonomous Driving Software) sont devenues des outils essentiels dans le développement et le test de logiciels embarqués. Zhang et al. proposent une comparaison détaillée…

🧠 Perception collaborative V2X : vers une mobilité autonome coopérative Auteurs : Yazgan et al. (2024) — Publication dans IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 🧠 Résumé de l’étude Cet article propose une revue exhaustive de la perception collaborative entre véhicules et infrastructures, aussi appelée V2X Collaborative Perception. L’objectif est de dépasser les limites de la…

🧠 Sarker et al. (2024) — Jeux de données et simulateurs pour la conduite autonome Auteurs : Sarker, Yazgan et al. (2024) — Publication dans IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 🧠 Résumé de l’étude Cet article propose une revue systématique des simulateurs de conduite et des jeux de données associés, avec un accent particulier…

🧠 Liu et al. (2024) – Survey sur les ensembles de données pour la navigation inertielle Auteurs : Liu, Zhang, Tang, et al. Source : Sensors, 2024 DOI : 10.3390/s24010034 🎯 Objectif de l’étude Ce survey passe en revue plus de 90 ensembles de données publics utilisés dans la navigation inertielle et la reconnaissance de…

🚘 Yurtsever et al. (2020) – Panorama des technologies pour la conduite autonome Auteurs : Yurtsever, Lambert, Carballo, Takeda Source : IEEE Access, 2020 DOI : 10.1109/ACCESS.2020.2983149 🎯 Objectif de l’étude Ce survey emblématique dresse un état de l’art complet des systèmes de conduite autonome, en décrivant : Les capteurs embarqués (caméras, LiDAR, radar, IMU,…

Reconnaissance du mode de transport avec un smartphone : méthode fiable La reconnaissance du mode de transport avec un smartphone permet de distinguer la marche, la conduite ou les transports publics à partir des capteurs intégrés. Cette technologie, peu coûteuse et accessible, connaît un essor rapide dans les projets de mobilité intelligente. En effet, un…

Fusion GNSS–IMU–LiDAR pour Véhicules Autonomes : L’Approche Qin 2023 La fusion GNSS IMU LiDAR véhicule autonome constitue une avancée majeure pour garantir la précision et la continuité du positionnement en conduite autonome. Qin et al. (2023) ont proposé un modèle de fusion multisources combinant GNSS, centrale inertielle (IMU) et données LiDAR. Leur objectif est clair…

🇫🇷 Tout comprendre sur les capteurs inertiels low-cost pour la navigation mobile Auteur : Julien T. Année : 2021 (article de vulgarisation) Type : Article explicatif (non scientifique) 📌 Objectif de l’article Offrir une introduction claire aux capteurs inertiels bon marché que l’on trouve dans les smartphones, cartes Arduino ou Raspberry Pi : Explication du…

🧭 Dead Reckoning 2.0 : Une Localisation sans GPS Grâce au Filtrage Adaptatif Auteurs : Nagui et al. Année : 2021 Source : Non précisé (présumé conférence IEEE) Clé BibTeX : naguienhanceddeadreckoning2021 🎯 Objectif de l’étude Proposer un algorithme de localisation fiable basé uniquement sur les capteurs embarqués (accéléromètre, gyroscope, odomètre), sans dépendance directe au…

🌊 Une plongée dans l’analyse temps-fréquence : les ondelettes selon Mallat Auteur : Stéphane Mallat Ouvrage : A Wavelet Tour of Signal Processing Édition : Academic Press, 2e édition, 1999 Clé BibTeX : mallatwaveletsignalprocessing1999 📚 Contenu de l’ouvrage Cet ouvrage de Mallat constitue une référence majeure sur l’analyse en ondelettes et la représentation multirésolution des…