Dans un travail réalisé au Centre de Robotique et à l'Institut VEDECOM, nous nous sommes intéressés aux systèmes robustes de localisation visuelle en milieu urbain pour la voiture autonome. Obtenir une pose exacte à partir d'une mono-caméra est difficile et insuffisant en terme de précision pour la voiture autonome actuelle. Nous nous sommes concentrés sur l'utilisation de Systèmes d'Information Géographiques (SIG) pour concevoir une approche fiable, précise et absolue de localisation en milieu urbain.Le développement de SIG publics nous a apporté un nouvel horizon pour résoudre le problème de la localisation, mais ses informations, telles que les cartes topologiques, sémantiques, métriques, les Street Views, les cartes de profondeur, les cartes cadastrales 3D et les cartes en haute définition, doivent être bien analysées et organisées pour extraire les informations pertinentes pour une voiture autonome. Notre première tâche consistait à concevoir une base de données hors ligne accessible par un robot à partir d'un SIG public dense, à savoir Google Maps, qui a l'avantage d'avoir une couverture mondiale. Nous générons une représentation topométrique compacte de l'environnement urbain en extrayant quatre données utiles du SIG, y compris : les topologies, les géo-coordonnées, les Street Views panoramiques et les cartes de profondeur associées. Dans le même temps, un ensemble de données en ligne a été acquis par une mono-caméra équipée sur les véhicules de VEDECOM. Afin de rendre les Street View sphériques compatibles avec l'imagerie en ligne, une transformation basée sur l'interpolation d'image est introduite pour obtenir des images rectilignes à partir de Street Views.Nous proposons deux méthodes de localisation : l'une est une approche de vision par ordinateur basée sur l'extraction de caractéristiques, l'autre est une méthode d'apprentissage basée sur les réseaux de neurones convolutionnels (convnet). En vision par ordinateur, l'extraction de caractéristiques est un moyen populaire de résoudre le positionnement à partir d'images. Nous tirons parti de Google Maps et utilisons ses données topo-métriques hors ligne pour construire un positionnement grossier à fin, à savoir un processus de reconnaissance de lieu topologique puis une estimation métrique de pose par optimisation de graphe. La méthode a été testée en environnement urbain et démontre à la fois une précision sous-métrique et une robustesse aux changements de point de vue, à l'illumination et à l'occlusion. Aussi, les résultats montrent que les emplacements éloignés de Street Views produisent une erreur significative dans la phase d'estimation métrique. Ainsi, nous proposons de synthétiser des Street Views artificielles pour compenser la densité des Street View originales et améliorer la précision.Cette méthode souffre malheureusement d'un temps de calcul important. Étant donné que le SIG nous offre une base de données géolocalisée à l'échelle mondiale, cela nous motive à régresser des localisations globales directement à partir d'un convnet de bout en bout. La base de données hors ligne précédemment construite est encore insuffisante pour l'apprentissage d'un convnet. Pour compenser cela nous densifions la base d'origine d'un facteur mille et utilisons la méthode d'apprentissage par transfert pour faire converger notre régresseur convnet et avoir une bonne performance. Le régresseur permet également d'obtenir une localisation globale à partir d'une seule image et en temps réel.Les résultats obtenus par ces deux approches nous fournissent des informations sur la comparaison et la relation entre les méthodes basées sur des caractéristiques et celles basées sur le convnet. Après avoir analysé et comparé les performances de localisation des deux méthodes, nous avons également abordé des perspectives pour améliorer la robustesse et la précision de la localisation face au problème de localisation urbaine assistée par SIG. / In a work made at Centre de Robotique and Institut VEDECOM, we studied robust visual urban localization systems for self-driving cars. Obtaining an exact pose from a monocular camera is difficult and cannot be applied to the current autonomous cars. We mainly focused on fully leveraging Geographical Information Systems (GIS) to achieve a low-cost, robust, accurate and global urban localization.The development of public GIS's has brought us a new horizon to address the localization problem but their tremendous amount of information, such as topological, semantic, metric maps, Street Views, depth maps, 3D cadastral maps and High Definition maps, has to be well analyzed and organized to extract relevant information for self-driving cars. Our first task was to design a robotic accessible offline database from a dense public GIS, namely Google Maps, which has the advantage to propose a worldwide coverage. We make a compact topometric representation for the dynamic urban environment by extracting four useful data from the GIS, including topologies, geo-coordinates, panoramic Street Views, and associated depth maps. At the same time, an online dataset was acquired with a low-cost camera equipped on VEDECOM vehicles. In order to make spheric Street Views compatible with the online imagery, an image warping and interpolation based transformation is introduced to render rectilinear images from Street Views.We proposed two localization methods: one is a handcrafted-features-based computer vision approach, the other is a convolutional neural network (convnet) based learning technique. In computer vision, extracting handcrafted features is a popular way to solve the image based positioning. We take advantages of the abundant sources from Google Maps and benefit from the topometric offline data structure to build a coarse-to-fine positioning, namely a topological place recognition process and then a metric pose estimation by a graph optimization. The method is tested on an urban environment and demonstrates both sub-meter accuracy and robustness to viewpoint changes, illumination and occlusion. Moreover, we demonstrate that sparse Street View locations produce a significant error in the metric pose estimation phase. Thus our former framework is refined by synthesizing more artificial Street Views to compensate the sparsity of original Street Views and improve the precision.The handcrafted feature based framework requires the image retrieval and graph optimization. It is hard to achieve in a real-time application. Since the GIS offers us a global scale geotagged database, it motivates us to regress global localizations from convnet features in an end-to-end manner. The previously constructed offline database is still insufficient for a convnet training. We hereby augment the originally constructed database by a thousand factor and take advantage of the transfer learning method to make our convnet regressor converge and have a good performance. In our test, the regressor can also give a global localization of an input camera image in real time.The results obtained by the two approaches provide us insights on the comparison and connection between handcrafted feature-based and convnet based methods. After analyzing and comparing the localization performances of both methods, we also talked about some perspectives to improve the localization robustness and precision towards the GIS-aided urban localization problem.

Le but de ce travail est de préciser la déformation en mer à l'est de Taïwan et de notamment caractériser les failles actives majeures en particulier au niveau de l'avant-arc des Ryukyus. Le problème majeur associé à l'étude de cette région est que les séismes sont localisés en dehors des réseaux permanents et que cela conduit à des localisations peu précises limitant les analyses statistiques, tectoniques et donc l'estimation correcte de l'aléa sismique. Ce travail est inclus dans le projet ANR ACTS (Active Tectonics and Seismic Hazard in Taiwan). Pour atteindre cet objectif, nous travaillons à trois échelles de temps différentes pour lesquelles une méthode de localisation différente a été proposée pour obtenir une image précise de la déformation sismique et mettre en évidence les failles majeures en mer à l'est de Taïwan. D'abord, à l'échelle du siècle (à partir de l'analyse d'un catalogue de sismicité homogène en magnitude), les séismes historiques instrumentaux (1897-2007) montrent que la marge des Ryukyus a été affectée par 6 séismes de magnitude supérieure à 7 dont 4 pour lesquels la faille responsable n'est pas connue. Nous proposons une méthode de localisation relative qui permet de relocaliser les évènements historiques à partir des différences de temps d'arrivées P et S (Ts-Tp) à chaque station. La localisation est obtenue en recherchant les séismes analogues dans le catalogue instrumental récent (1991-2008) pour lesquels Ts-Tp à chaque station est proche. Cette méthode a été appliquée au plus gros séisme (en terme de magnitude) jamais enregistré à Taïwan, le séisme du 5 juin 1920 (M7.7 $\pm$ 0.2). Ce séisme a certainement pour origine une rupture sur l'interplaque sismogène de la subduction des Ryukyus avec une possible nucléation à la base d'une faille hors-séquence. Ensuite, à l'échelle de la dizaine d'années, l'amélioration de la méthode de localisation absolue du MAXimum d'Intersection EDT (MAXI, EDT: Equal Differential Time) permet de mieux extraire les temps d'arrivées erronés et empêche les "trade-off" entre profondeur et temps d'origine et, entre profondeur et position épicentrale lorsque la couverture azimutale est faible (gap azimutal > 180°). Des tests synthétiques montrent l'efficacité de MAXI (en utilisant les ondes P uniquement) à déterminer les paramètres x, y et z même lorsque le gap azimutal est important. Dans ce dernier cas, la qualité des résultats reste dépendant du modèle de vitesse à représenter la structure 3D de la Terre. Nous proposons une démarche associant l'utilisation d'un modèle de vitesse des ondes P 3D a priori avec la méthode MAXI pour localiser les séismes qui sont latéraux et éloignés du réseau. Une application au cas de Taïwan et en Équateur valide cette approche. Enfin, à l'échelle de quelques mois, la campagne de géophysique marine RATS (Ryukyu Arc: Tectonics and Seismology) a été menée en deux temps. Une expérience de sismologie passive de juillet à octobre 2008 (RATS1) a été menée au-dessus de l'avant-arc des Ryukyus puis une expérience de sismique active (réfraction et réflexion) a été menée en mai 2009 sur une ligne NNE-SSW à travers la marge des Ryukyus. Ces deux expériences combinées permettent d'améliorer notre connaissance de la structure crustale de la marge. Au niveau de l'avant-arc, le socle de l'avant-arc est caractérisé par une extrémité formant un butoir vertical et une base très déformée certainement associée à une importante déformation hors-séquence. En profondeur, la plaque plongeante est certainement affectée par une déchirure qui contrôle la sismicité dans cette région de transition entre la subduction et la collision.