GEOSERVICES SNCF #3 : Evaluer la performance du positionnement par satellite (GNSS) grâce au data mining
La cartographie est une problématique transverse aux différentes activités ferroviaires de SNCF. Déchiffrez les enjeux stratégiques et les innovations en matière de cartographie grâce à notre série d’articles sur « GEOSERVICES SNCF ». Dans le dernier volet de la série, Denis Cheynet, Chef de projet Géolocalisation au GEOSERVICES SNCF, a fait savoir qu’une étude de données GNSS réalisée par SNCF a permis de mieux développer l’usage du système Galileo dans le système ferroviaire.
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Par La Redaction
Une étude de data mining géographique a été réalisée par GEOSERVICES SNCF et SNCF Innovation et recherche (Tech4Rail) dans le cadre du programme européen baptisé « ERSAT GCC : 2019 (Galileo Game Changer) », visant à développer les usages de Galileo dans le monde ferroviaire. Basée sur les trois milliards de données de position de train, cette étude a permis « d’identifier les endroits où la dispersion et la perturbation persistent encore su sein du système de positionnement par satellite (GNSS) », développe Denis Cheynet, Chef de projet Géolocalisation au GEOSERVICES SNCF. En effet, les signaux émettant par la constellation des satellites peuvent se varier en fonction des facteurs terrestres (atmosphère, topographie, etc.), ce qui influe sur la précision et la performance des différentes constellations (GPS, GLONASS, GALILEO…).
« Nous avons présenté ce résultat sous forme d’une carte dans le groupe de travail du GSA (European GNSS Agency pour Agence européenne de la navigation par satellite, ndlr), qui inclut aussi les entreprises ferroviaires italienne, espagnole, allemande, etc », explique le chef de projet, qui souhaitait aussi montrer « qu’il était possible de faire du data mining géographique avec les données ‘de tous les jours’ ». En effet, issues des archives de GEOMOBILES depuis 2015, ces données sont initialement collectées dans le but de gérer la circulation et de fournir de l’information aux voyageurs.
L’étude a permis au groupe de travail de comprendre que « le positionnement par satellite fonctionne bien mais pas partout – des dispersions existent à cause des tunnels, des montagnes, etc. –, il faut donc le compléter avec d’autres systèmes, comme les centrales inertielles, l’odométrie (une technique permettant de déduire la position d’un objet à partir des tours de ses roues, ndlr), la bonne localisation en continu », relate le chef de projet SNCF.
Galileo, le GNSS Européen
Le système mondial de navigation par satellite (GNSS, pour Global Navigation Satellite System) est une constellation de satellites permettant de déterminer l’emplacement d’un récepteur terrestre grâce aux données de positionnement transmises. Contrairement aux autres systèmes qui sont eux sous contrôle militaire – c’est le cas du GPS (américain), GLONASS (russe) et Beidou (chinois) – Galileo est sous contrôle strictement civil de l’agence européenne GSA (European GNSS Agency).
Sa performance est évaluée à l’aide de plusieurs critères. Par exemple, la précision de la position (mesurée et réelle) d’un récepteur, la capacité à fonctionner sans interruption et à déclencher une alarme lorsque le seuil de confiance n’est pas atteint, ou encore la disponibilité, c’est-à-dire le pourcentage de temps pendant lequel un signal remplit les critères.
Haut potentiel pour les études de données de géolocalisation
Outre cette étude menée pour le GNSS Européen, GEOSERVICES a également examiné les plans de transport théorique de SNCF. Conclusion : pour obtenir les horaires théoriques qui correspondent mieux à la réalité, il faut que les points de jalonnement soient plus précis et à la voie, ces lieux sur un trajet choisis préalablement pour monitorer le positionnement du train. « Nous avons besoin d’un jalonnement horaire ‘en tout lieu’, c’est-à-dire qu’il faut pouvoir connaître où se trouve le train à tout moment, et cela sur tout le tracé », rappelle le chef de projet, « nous avons besoin d’un réseau de télécommunication mixant le GNSS, le GMSS (Global Mobile Satellite System, ndlr), les balises BREHAT installées le long des voies », conclut-il.
En faisant ce genre d’études, Denis Cheynet et ses équipes ont compris que les données géographiques de train représentent « une valeur énorme pour l’entreprise ferroviaire », car elles permettent « d’obtenir des précisions sur la qualité du système ferroviaire ». En 2020, la quantité de ces données sera de 10 millions par jour avec l’utilisation de SIRIUS, ces tablettes dotées d’une application d’aide à la conduite. « Nous envisageons de les partager à l’ensemble du groupe via la Fab Big Data et IoT », projette-il.
