[et_pb_section fb_built=\u00a0\u00bb1″ fullwidth=\u00a0\u00bbon\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.16″ background_enable_image=\u00a0\u00bboff\u00a0\u00bb saved_tabs=\u00a0\u00bball\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_fullwidth_header title=\u00a0\u00bbProjet GEOSUR\u00a0\u00bb subhead=\u00a0\u00bbCertification des positionnements multi-capteurs pour les robots agricoles autonomes\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ title_font=\u00a0\u00bbMontserrat|700|||||||\u00a0\u00bb title_text_align=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb title_font_size=\u00a0\u00bb32px\u00a0\u00bb title_letter_spacing=\u00a0\u00bb3px\u00a0\u00bb subhead_font=\u00a0\u00bbMontserrat|600|||||||\u00a0\u00bb subhead_text_align=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb subhead_font_size=\u00a0\u00bb20px\u00a0\u00bb background_enable_image=\u00a0\u00bboff\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb75px||110px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_fullwidth_header][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=\u00a0\u00bb1″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.16″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb-68px|||||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_row column_structure=\u00a0\u00bb3_5,2_5″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.16″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_column type=\u00a0\u00bb3_5″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.16″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n
L\u2019objectif du projet GEOSUR consiste \u00e0 garantir les performances en int\u00e9grit\u00e9 des terminaux GNSS d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la navigation autonome dans des environnements agricoles.<\/p>\n
Dans le cadre de ce projet, les activit\u00e9s de GUIDE se d\u00e9clinent en 3 grandes t\u00e2ches :<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n
En collaboration avec la soci\u00e9t\u00e9\u00a0AGREENCULTURE<\/a>, fabricant de terminaux GNSS s\u00fbrs, et l\u2019Institut National de Recherche pour l\u2019Agriculture, l\u2019alimentation et l\u2019Environnement (INRAE)<\/a>, charg\u00e9 des recherches en agronomie, GUIDE a valid\u00e9 les capacit\u00e9s op\u00e9rationnelles du terminal GNSS nomm\u00e9 l\u2019<\/span>AGCBox.<\/strong><\/a><\/p>\n Les crit\u00e8res de performance ont \u00e9t\u00e9 dress\u00e9s pour \u00e9valuer l\u2019utilisation de ce produit au milieu de cultures d\u2019arbres fruitiers et de panneaux solaires. L\u2019environnement GNSS local \u00e9tait consid\u00e9r\u00e9 comme relativement contraint. En effet, les obstacles mat\u00e9riels et naturels sont ici susceptibles de causer des erreurs de position, en masquant, en brouillant les signaux satellitaires ou encore, en provoquant des r\u00e9flexions parasites (multi trajets).<\/p>\n GUIDE a conduit les essais sur site, \u00e9tabli les incertitudes de la v\u00e9rit\u00e9 terrain et analys\u00e9 les donn\u00e9es pour dresser le rapport et le certificat d\u2019essais.<\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n Pour d\u00e9terminer la vuln\u00e9rabilit\u00e9 des terminaux GNSS aux cas redout\u00e9s, les laboratoires doivent les mettre \u00e0 l\u2019\u00e9preuve en reconstituant des conditions d\u2019essais r\u00e9alistes avec l\u2019ensemble des mesures hybrid\u00e9es menant aux calculs des positions.<\/p>\n Ces conditions d\u2019essais peuvent s\u2019av\u00e9rer difficiles \u00e0 reproduire sur site ou en simulation GNSS, notamment lorsque les \u00e9v\u00e9nements redout\u00e9s sont cons\u00e9cutifs \u00e0 une combinaison de mesures erron\u00e9es.<\/p>\n Dans ce contexte, des mesures r\u00e9elles choisies sont r\u00e9utilis\u00e9es apr\u00e8s des op\u00e9rations de contextualisation des donn\u00e9es. Les mesures GNSS sont horodat\u00e9es pour \u00eatre synchronis\u00e9es avec les sc\u00e9narios d\u2019essais retenus. Et surtout, les erreurs redout\u00e9es sont m\u00eal\u00e9es \u00e0 ces sc\u00e9narios en corrompant les mesures originales.<\/p>\n A cette fin, le laboratoire a d\u00e9velopp\u00e9 des m\u00e9thodes bas\u00e9es sur des techniques d\u2019apprentissage automatique (machine learning). En effet, GUIDE dispose de gros volumes de donn\u00e9es collect\u00e9es par ses soins en situation r\u00e9elle pour entrainer des mod\u00e8les. Les r\u00e9sultats offrent une simulation num\u00e9rique des mesures GNSS (RINEX ou RTCM) parfaitement repr\u00e9sentative de la r\u00e9alit\u00e9, \u00e0 moindre co\u00fbt.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00a0\u00bb2_5″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.16″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_image src=\u00a0\u00bbhttps:\/\/guide-gnss.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/240110-visuel-projet-geosur-980×551-1.png\u00a0\u00bb title_text=\u00a0\u00bbrobot CEOL projet GEOSUR\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb45px|||||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb text_font_size=\u00a0\u00bb10px\u00a0\u00bb hover_enabled=\u00a0\u00bb0″ global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb sticky_enabled=\u00a0\u00bb0″]<\/p>\n Figure 1 : Campagne d\u2019essais r\u00e9alis\u00e9e avec le robot CEOL, en collaboration avec Agreenculture et l\u2019INRAE.<\/em><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider show_divider=\u00a0\u00bboff\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||60px||false|false\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_divider][et_pb_image src=\u00a0\u00bbhttps:\/\/guide-gnss.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/240110-schema-agriculture.png\u00a0\u00bb title_text=\u00a0\u00bbCorruption donn\u00e9es GNSS GEOSUR\u00a0\u00bb align=\u00a0\u00bbcenter\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb width=\u00a0\u00bb90%\u00a0\u00bb hover_enabled=\u00a0\u00bb0″ global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb sticky_enabled=\u00a0\u00bb0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb text_font_size=\u00a0\u00bb10px\u00a0\u00bb hover_enabled=\u00a0\u00bb0″ sticky_enabled=\u00a0\u00bb0″]<\/p>\n Figure 2 – GEOSUR, sch\u00e9ma corruption des donn\u00e9es GNSS<\/em><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=\u00a0\u00bb1_2,1_2″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.16″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_column type=\u00a0\u00bb1_2″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.16″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||-1px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||-12px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||3px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n La finalit\u00e9 du projet GEOSUR vise donc \u00e0 cr\u00e9er un banc d\u2019essais pour \u00e9valuer la fiabilit\u00e9 des calculs de position de terminaux GNSS utilis\u00e9s pour la robotique agricole et autonome.<\/p>\n Ce processus de certification vise donc \u00e0:<\/p>\n Le projet GEOSUR a pour ambition de renforcer la suret\u00e9 des fonctions de positionnement sur les robots agricoles. Cette condition est cruciale pour le mode autonome de ces machines destin\u00e9es \u00e0 \u00eatre op\u00e9r\u00e9es sans surveillance.<\/p>\n Les r\u00e9sultats de cette initiative contribueront \u00e0 d\u00e9terminer le degr\u00e9 de confiance associ\u00e9 \u00e0 leurs utilisations, dans un contexte soigneusement d\u00e9fini.<\/p>\n En savoir plus sur l\u2019application des technologies GNSS pour la robotique agricole<\/a><\/span><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00a0\u00bb1_2″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.16″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=\u00a0\u00bb1_2,1_2″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_column type=\u00a0\u00bb1_2″ _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.21.0″ _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<\/p>\n AGREENCULTURE<\/a><\/span> : Recepteur GNSS s\u00e9curis\u00e9.<\/p>\n TORUS ACTIONS<\/a> <\/span>: Concepteur d\u2019algorithmes de positionnement \u00e0 base de filtre adaptatif.<\/p>\n M3 SYSTEMS<\/a> <\/span>: Fabricant d\u2019instrumentations GNSS.<\/p>\nLa corruption des donn\u00e9es GNSS<\/h2>\n
La cr\u00e9ation d’un banc de certification pour l’agriculture<\/span><\/h2>\n
\n
Les partenaires<\/h2>\n