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Application et analyse de GNSS dans l'industrie forestièreDandurand, Philippe 22 January 2020 (has links)
La localisation est un problème qui affecte beaucoup d’industries. Comme l’automatisation devient de plus en plus importante, la localisation doit aussi devenir de plus en plus précise pour assurer une bonne efficacité des opérations et pour assurer la sécurité des employés qui vont devoir travailler avec cette automatisation. Notre étude se concentre sur la problématique de la localisation, appliquée à l’industrie forestière. Comme cela demande l’automatisation de machinerie lourde et la manipulation de l’inventaire, il est important d’avoir une localisation précise sur une échelle du décimètre. Une solution possible pour la localisation de précision est via les récepteurs Global Navigation Satellite System (GNSS) Real Time Kinematic (RTK), qui permettent de faire la localisation à une dizaine de centimètres près. Par contre, l’industrie forestière travaille dans des environnements divers qui peuvent causer des difficultés pour ces récepteurs GNSS. Par exemple dans des forêts denses ou près de bâtiments qui peuvent cacher des satellites pour la localisation. Comme l’environnement du récepteur et la qualité de la réception sont mesurables, nous avons aussi développé une méthode permettant de faire une relation entre les deux. Ce mémoire tentera d’expliquer la problématique de l’application et l’analyse de GNSS pour faire la localisation dans des environnements divers. Ensuite, le mémoire va montrer comment les récepteurs GNSS sont affectés par divers environnements en montrant des résultats d’expériences dans ces derniers. Le tout sera démontré dans le chapitre 1 et la section 4.1 Comme l’environnement est important pour estimer son influence sur les receveurs GNSS, la génération de carte 3D est importante. Cette génération est expliquée dans le chapitre 2 et la section 4.2. Une plate-forme de récolte de données que nous avons conçue sera expliquée en grand détail dans le chapitre 3. Ensuite, nous avons fait une estimation de la qualité de la visibilité de satellite avec un article scientifique dans le chapitre 5. Les résultats y montrent que notre méthode obtient une bonne relation entre l’environnement et la performance des récepteurs GNSS. Ces résultats sont tirés d’expériences réalisées dans divers environnements.
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La spatialité algorithmique : apports, limites et réductions de la personnalisation algorithmique dans l'assistance à la navigation et au wayfindingQuesnot, Teriitutea 24 April 2018 (has links)
La présente thèse de doctorat s’intéresse à l’assistance à la navigation et à la planification d’itinéraires (wayfinding) fournie par les systèmes d’aide à la navigation — communément appelés « GPS » — et les plateformes cartographiques en ligne (p. ex. Google Maps). Les sciences cognitives, qui forment avec la géographie humaine le socle théorique et conceptuel de cette thèse, offrent deux énoncés de base : des instructions de navigation optimales incluent nécessairement des points de repère à chaque changement de direction ; l’aide au wayfinding à partir d’un support cartographique n’est effective que si l’utilisateur acquiert ou dispose d’un minimum de connaissances spatiales. Dans un contexte où les données massives (Big data) prennent une ampleur considérable, la personnalisation algorithmique tend à s’imposer comme une norme ; une fonctionnalité que tout système « intelligent » se doit de proposer à ses utilisateurs. Pour une partie de la communauté scientifique, la personnalisation d’instructions de navigation et d’itinéraires est donc synonyme d’évolution. Cette assertion mérite cependant d’être confrontée à l’épreuve des faits. Car après réflexion, une personne qui parcourt un environnement connu utilise-t-elle nécessairement un GPS ? Auquel cas, a-t-elle forcément besoin d’un point de repère familier à chaque changement direction ? Dans le même esprit, a-t-elle réellement besoin d’un itinéraire personnalisé lorsqu’elle prépare ses déplacements à l’aide d’une plateforme cartographique ? Évaluer l’impact de la familiarité spatiale dans le choix de points de repère (en situation de navigation) et la planification d’itinéraires (à partir d’une plateforme cartographique) constitue l’objectif de recherche principal de cette thèse. Celle-ci s’organise en deux volets complémentaires. Le premier se propose de vérifier à partir d’une expérimentation de navigation virtuelle s’il existe bien une relation statistiquement significative entre la familiarité spatiale et la saillance sémantique des lieux urbains. Le second volet se veut plus qualitatif et explore dans un premier temps les usages des plateformes cartographiques par le biais d’entretiens semi-directifs. Les stratégies cognitives de wayfinders familiers et étrangers aux villes de Québec et Montréal ont été analysées dans un second temps à partir d’expérimentations basées sur la méthode de la pensée à voix haute. Spécifiquement, les résultats de cette recherche démontrent que les lieux qui bénéficient d’une attraction sémantique élevée captent l’attention des individus qui ont une connaissance préalable de l’environnement parcouru. Ces mêmes individus ont par ailleurs tendance à sélectionner des points de repère familiers le long des itinéraires calculés automatiquement par la plateforme cartographique. Si ces résultats accréditent la thèse algorithmique, il est important de souligner que cette manière de procéder limite l’acquisition de nouvelles connaissances spatiales. Elle peut également engendrer d’autres dommages chez l’utilisateur comme une dépendance vis-à-vis du système ou bien une diminution de sa capacité à interpréter une carte. Dans la mesure où ces éléments remettent en question les bénéfices de la personnalisation des systèmes d’aide à la navigation et au wayfinding, il serait sans doute plus judicieux d’envisager des solutions qui favorisent l’engagement actif de l’utilisateur ; notamment dans la composition de l’itinéraire. / This Ph.D. research focuses on navigational and wayfinding aid provided by tools such as GPS systems and webmapping platforms (e.g. Google Maps). Cognitive sciences, which constitute the theoretical and conceptual foundation of this thesis along with human geography, show that optimal navigational instructions necessarily include landmarks along decision points (i.e. intersections where people have to change direction according to the scheduled itinerary). In addition, wayfinding assistance can be considered as truly effective only if users have (or acquire) a minimal spatial knowledge of the area they plan to visit. The Big Data phenomenon is now on the rise so that algorithmic personalization is considered as a standard; a feature that « smart » systems should offer. In this context, some researchers advocate the personalization of navigational and wayfinding assistance. However, this statement must be empirically supported. Indeed, do GPS users necessarily rely on such tools when they travel within familiar areas? In which case, do they need some navigational instructions that systematically include a familiar landmark along each decision point? In the same vein, do they really need a customized route for planning their travels on webmapping platforms? Actually, assessing the impact of spatial familiarity on both the landmark selection (during navigation) and the route planning (through a webmapping platform) is the main objective of this research. Specifically, the thesis is organized into two main parts. The first one is quantitative per se and investigates through a virtual navigation experiment the significance of the relationship between spatial familiarity and semantic salience of urban places. The second component is more qualitative. On the one hand, it explores the uses of webmapping platforms from a set of semi-structured interviews. On the other hand, cognitive strategies of locals (inhabitants of the Province of Quebec) and strangers are obtained and compared through experiments based on the think-aloud method. In the end, this research indicates that places with a high semantic salience score are likely to grab locals’ attention. These people also tend to pick up personal and popular landmarks along the itinerary provided by the webmapping platform. Nevertheless, this approach restricts the acquisition of new spatial knowledge and affects users’ cartographic literacy at the same time. Those drawbacks lead me to argue that the improvement of navigational and wayfinding aid does not necessarily lie in the customization of the computed route and its directions. In my opinion, encouraging users to actively participate in the wayfinding process is a path that researchers in spatial cognitive engineering should explore.
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