Добірка наукової літератури з теми "Cartes haute définition"

Au Sahara et au Sahel, l’eau souterraine est une ressource limitée et précieuse. La vie quotidienne et le travail des éleveurs sont organisés en fonction de la localisation des points d'eau et de la profondeur de la nappe. Pour assurer le développement durable de ces régions, il est donc indispensable de construire des cartes piézométriques précises, y compris dans les zones les plus difficiles d’accès. Nous avons mis au point une méthode innovante pour dresser de telles cartes à partir de l’imagerie satellite en haute définition, afin de pouvoir compenser les lacunes de l’information hydrogéologique conventionnelle. L’artefact utilisé dans cette méthode est l’image des puits pastoraux. Les pasteurs abreuvent leur bétail grâce à des puits profonds. Pour tirer l’eau, ils attellent des ânes ou des chameaux qui tirent l’eau avec une corde dont la longueur est une mesure précise de la profondeur de la surface piézométrique. Lors de l’opération, les bêtes et les cordes laissent sur le sol des traces que l’on peut observer et mesurer sur les images satellites, pour autant que leur résolution soit suffisante. Nous avons mis au point une technique d’interprétation de ces images qui permet (a) de repérer les puits pastoraux (sur images Landsat ou SPOT), (b) d’isoler les traces laissées par les bêtes utilisées pour tirer l’eau (sur images SPOT ou WorldView) et (c) d’estimer la profondeur de l’eau à partir de ces traces (sur images Wordview). La méthode a été étalonnée soigneusement, par corrélation avec des mesures directes de la profondeur de l’eau dans les forages neufs. Après calibration, nous avons pu utiliser cette méthode pour dresser en quelques semaines la carte piézométrique de la dépression du Bornou au Nigeria (20 000 km2). Cette zone est difficilement accessible par d’autres moyens à cause de l’insécurité qui prévaut dans cette région du Sahel depuis 5 ans. Nous avons ensuite testé la même méthode sur d’autres aquifères dans les pays du Sahel (Mauritanie, Sénégal, Mali, Burkina, Niger, Tchad et Soudan). Elle s’y applique très bien également et il a ainsi été possible de cartographier en moins d’une année 1 million de km2 d’aquifère.

RÉSUMÉPlusieurs définitions de vieillissement sont discutées. L'expression vieillissement réussi est critiquée et certains des critéres du vieillissement normal sont discutés. L'importance d'une définition adéquate du vieillissement biologique et du processus de vieillissement est cernée et les auteurs soulignent que les paramètres du processus de vieillissement devraient distinguer entre les groupes de personnes à haut risque et ceux à bas risque, en termes de conséquences nuisibles spécifiques.

RésuméL'étude qualitative sur l'efficacité des pratiques de service social menée par Anne Opie auprès des soignants naturels qui s'occupent de parents atteints de démence prend sa source dans la perception de l'auteure selon laquelle la rhétorique politique sur l'importance du soutien que l'État doit accorder à ces populations à haute incidence de stress trouve peu d'applications pratiques dans l'organisation des services sociaux et sanitaires en Nouvelle-Zélande. Opie relève deux discours opposés dans l'expérience des soignants et des travailleurs sociaux en matière de services de soutien. Le premier est un discours de gestion/organisation axé sur l'efficacité, des définitions étriquées des besoins et du bien-être, des images réductrices de la signification du soutien et des pratiques de travail social de plus en plus orientées sur la routine. Le second, relativement effacé, est un discours qui met en lumière l'aspect complexe de la tâche des soignants, ses transitions et sespertes, ainsi que la valeur d'un service substantial et efficace, intégrant une aide à la fois pratique et émotive accordée sur une base continue. Àpartir de données provenant des soignants, des travailleurs sociaux, d'autres intervenants du secteur de la santé et de gestionnaires, l'auteure étudie l'axe et l'importance des différentes approches d'évaluation des services sous-jacentes à ces deux discours. Que ce soit à titre de praticiens, de chercheurs, d'activistes ou d'éducateurs, nous avons tous beaucoup à apprendre de l'analyse nuancée faite par Opie d'un territoire semblable à celui du Canada et qui a évolué plus loin etplus rapidement vers une limitation des droits des soignants et des aînés vulnérables dont Us prennent soin, et vers une définition de plus en plus restrictive des activités formelles de soutien et de soin.

La quantification fine et à large échelle des dynamiques du couvert forestier est indispensable dans la gestion des ressources naturelles. Elle fournit les connaissances pour lutter contre la perte de la biodiversité et réduire les émissions de gaz à effet de serre. À Madagascar, plusieurs études récentes ont montré l’importance de la déforestation, principalement liée à l’agriculture par abattis-brûlis. Cependant, la définition nationale des forêts n’a jamais été prise en compte dans leur processus de traitement des données. Par ailleurs, il n’existe pas ou peu d’informations sur l’étendue et l’importance des processus de dégradation et de régénération forestières. Ainsi, l’objectif de la présente thèse consiste à quantifier la déforestation, la dégradation et la régénération forestières dans l’écorégion des forêts humides de l’Est de Madagascar entre 2000 et 2015. Une approche basée sur la détection de changements d’images multidates a été appliquée pour estimer et analyser le niveau de déforestation. L’estimation de la dégradation et de la régénération a principalement été effectuée en faisant simultanément l’analyse de l’évolution du couvert et du stock de carbone forestier. La déforestation a été estimée à 90 171 ha/an entre 2000 et 2005, à 27 103 ha/an entre 2005 et 2010, à 33 978 ha/an entre 2010 et 2013 et à 80 626 ha/an entre 2013 et 2015. La dégradation forestière a été estimée à 20 327 ha/an et la régénération à 7 997 ha/an entre 2000 et 2015. La validation de ces résultats a été réalisée par inspection visuelle des points sur des images de haute résolution spatiale. La précision globale de la carte de déforestation a été évaluée à 90 % tandis que, pour la dégradation et la régénération, elle a été estimée à 88,5 %. La présente thèse propose ainsi des éléments méthodologiques innovants associant l’analyse des données de télédétection spatiale et des données de terrain pour le suivi de la déforestation, la dégradation et la régénération forestières à Madagascar. Elle contribue également à fournir les informations statistiques nécessaires à la mise en place du système national de suivi du couvert forestier.

La lumière, tout comme les ondes électromagnétiques, se propage difficilement dans un milieu naturel sous-marin. Le son demeure donc la meilleure option afin de transmettre de l'information entre deux ou plusieurs points dans ce milieu. Une entente entre Musilab, un centre de transfert technologique en musique et en son, et l'ÉTS a fait naître ce projet visant la réalisation d'une carte d'acquisition et de génération de signaux avec une haute résolution, autant dans le spectre audio qu'ultrasonique. La carte devait donc permettre de générer deux signaux provenant d'un ordinateur tout en transmettant à ce dernier les données de deux signaux captés, le tout devant fonctionner en temps réel et en débit continu. Des études approfondies des liens de communication USB 2.0 et Ethemet gigabit ont permis de démontrer que ce dernier était préférable afin de répondre aux besoins du projet. Cette conclusion est due au fait que le mode de fonctionnement inclus dans la norme USB 2.0 et permettant l'élaboration d'une application en temps réel n'est pas encore complètement supporté et que le protocole Ethemet gigabit, combiné avec un pilote spécialisé, permet un taux de transfert entre un FPGA et un ordinateur bien supérieur à la limite de la norme USB 2.0 tout en demandant peu de charge de travail de la part du processeur. Bien qu'il n'ait pas été possible de tester ce lien en mode bidirectionnel, il a été possible d'atteindre un taux de transfert soutenu de plus de 43 Mbps entre la carte HR-DACADC et le logiciel Labview tout en réalisant la FFT en temps réel des données reçues. Ce résultat est un exemple de traitement en temps réel typique et le débit obtenu est supérieur aux besoins de quatre canaux audio ou deux canaux ultrasoniques. Finalement, plusieurs tests ont été réalisés afin de quantifier les performances des convertisseurs numériques analogiques audio et ultrasonique. Il a été démontré que les exigences du cahier des charges de 103 dB pour la section audio et 84 dB pour la section ultrasonique ont toutes deux été surpassées. D'ailleurs, les performances de THD de 79,5 dB et de 84,6 dB ainsi que l'IMD de 96,7 dB et de 87,3 dB pour les spectres audio et ultrasonique respectivement sont excellents pour l'élaboration d'une application de communication numérique complexe comme la séparation de canaux par plage de fréquences. Les multiples tests réalisés ont aussi démontré que l'utilisation de signaux différentiels était essentielle à l'atteinte de telles performances. Finalement, il a été démontré que l'exploitation de la puissance de calcul des ordinateurs d'aujourd'hui permet de réaliser la quantification des performances des convertisseurs par analyse numérique du signal. Cette technique s'est avérée plus simple, plus rapide et nécessite beaucoup moins d'équipements hautement spécialisés que l'ancienne approche purement analogique.

La perception et la compréhension correcte de la scène routière sont cruciales pour toute application de conduite assistée et automatisée. Afin de garantir la sécurité du passager et des autres usagers de la route, la planification et la navigation doivent être effectuées sur la base d’une représentation fiable de l’environnement. Les données multi-capteurs et les informations préalables sont utilisées pour construire cette représentation qui intègre l’identification des usagers de la route et de la structure de la route. Pour cette dernière, l’accent est mis sur l’espace de conduite et la répartition en voies. Sur les autoroutes, les rues urbaines et plus généralement sur l’ensemble du réseau routier, l’espace carrossable est organisé en couloirs orientes qui permettent une navigation plus sure et prévisible pour tous. Dans le cadre du développement des véhicules intelligents, l’identification de la répartition des voies et la construction d’une représentation précise de la route constituent la tache de détection des limites des voies. En fonction des spécificités du système automatise cible, les constructeurs automobiles intègrent dans les véhicules actuellement commercialises des solutions de détection des voies prêtes à l’emploi provenant de fournisseurs Tier-1 et comprenant généralement des capteurs intelligents simples et bases sur la vision. Ces solutions peuvent ne pas être adéquates dans les systèmes hautement automatisés où le conducteur est autorisé à détourner son attention de la tache de conduite pour devenir un passager. Cette thèse aborde le problème de l’identification des limites de voies en s’appuyant sur la fusion multi-capteurs des données des caméras intelligentes (en particulier, les cameras frontales et AVM) et des cartes HD. Dans la première partie, une modélisation appropriée pour les mesures des capteurs intelligents, indépendante de la nature du capteur, est proposée. Les détections incertaines des marquages, des barrières et d’autres éléments de la route contribuent au suivi des limites des voies environnantes à l’aide d’un nouveau modèle de splines de clothoides. La deuxième partie se concentre sur l’intégration d’informations préalables provenant de cartes numériques. Comme pour la modélisation des capteurs intelligents, les incertitudes liées à l’utilisation des fournisseurs de cartes ont été prises en compte pour aider à l’estimation des limites de la voie. Pour tester les approches proposées, un ensemble sur mesure de données routières a été enregistré en utilisant à la fois des capteurs intelligents disponibles dans le commerce et des cartes HD live stream. Les solutions de suivi validées et tunées sont ensuite intégrées dans des expérimentations en boucle fermée sur un véhicule prototype Renault de niveau 3 d’automatisation SAE
Perception and correct understanding of the road scene is crucial for any application of assisted and automated driving. In order to guarantee safety of the passenger and other road users, planning and navigation must be made on the basis of a reliable environment representation. Multi-sensor data and prior information is used to build this representation which incorporates identification of road users and road structure. For the latter, the focus is put on the drivablespace and lane repartition. On highways, urban streets and generally all over the road network, the drivable space is organized in oriented corridors which enablesafer and predictable navigation for everyone. In the development of intelligentvehicles, identifying the lane repartition and building an accurate road representation outlines the lane boundaries detection task. Depending on the specifics of the target automated system, car manufacturers integrate in currently commercialized vehicles ready-to-use lane detection solutions from Tier-1 suppliers generally featuring single and vision-based smart sensors. Such solutions may not be adequate in highly automated systems where the driver is allowed to divert their attention from the driving task and become passenger. This thesis addresses the problem of lane boundaries identification relying on multi-sensor fusion of smart camera data (specifically, frontal and AVM cameras) and HD-maps. In the first part, an appropriate modeling for smart sensor measurements which is independent from the sensor nature is proposed. Uncertain detections of markings, barriers and other road elements contribute to the tracking of the surrounding lane boundaries using a novel clothoid-spline model. The second part focuses on the integration of prior information coming from digital maps. Similarly to the modeling of smart sensors, the involved uncertainties in the usage of map-providers have been taken into account to support the lane boundaries estimation. For the testing of the proposed approaches, a custom dataset of road data has been recorded using both off-the-shelf smart sensors and live streamed HD-maps. Validated and tuned tracking solutions are then integrated in close-loop experimentations on Renault prototype vehicle of SAE Level 3 of automation
La percezione e la corretta comprensione della scena stradale e fondamentale per qualsiasi applicazione di guida assistita e automatizzata. Per garantire la sicurezza del passeggero e degli altri utenti della strada, la pianificazione e la navigazione devono essere effettuate sulla base di una rappresentazione affidabile dell’ambiente. Dati di origine multi-sensore e informazioni disponibili a priori sono utilizzati per costruire questa rappresentazione che incorpora l’identificazione degli utenti della strada e la struttura della strada stessa. Per quest’ultima, l’attenzione e posta sullo spazio percorribile e sulla ripartizione in corsie. Sulle autostrade, le strade urbane e in generale su tutta la rete stradale, lo spazio percorribile e organizzato in corridoi orientati che permettono una navigazione piu sicura e prevedibile per tutti. Nello sviluppo di veicoli intelligenti, l’identificazione della ripartizione in corsie e la costruzione di una rappresentazione accurata della strada delinea il compito di rilevamento dei confini delle corsie o lane boundaries detection. A seconda delle specifiche del sistema automatizzato di destinazione, le case automobilistiche integrano nei veicoli attualmente commercializzati soluzioni di rilevamento di corsia pronte all’uso da fornitori Tier-1, generalmente composte di singoli sensori intelligenti e basate sulla visione computerizzata. Tali soluzioni potrebbero non essere adeguate in sistemi altamente automatizzati dove al guidatore e permesso di distogliere l’attenzione dal compito di guida e di diventare passeggero. Questa tesi di dottorato affronta il problema dell’identificazione dei limiti di corsia basandosi sulla fusione multi-sensore di dati provenienti da telecamere intelligenti (in particolare, telecamere frontali e AVM) e mappe HD. Nella prima parte, viene proposta una modellazione appropriata per le misure dei sensori intelligenti che e indipendente dalla natura del sensore. I rilevamenti incerti di marcature, barriere e altri elementi stradali contribuiscono alla stima dei limiti delle corsie circostanti utilizzando un nuovo modello di spline di clotoidi. La seconda parte si concentra sull’integrazione di informazioni provenienti da mappe digitali. Analogamente alla modellazione dei sensori intelligenti, le incertezze coinvolte nell’uso di map-providers sono state prese in considerazione per supportare l’identificazione dei limiti di corsia. Per testare gli approcci proposti, e stato registrato un dataset personalizzato di dati stradali utilizzando sia sensori intelligenti off-the-shelf che mappe HD in live streaming. Le soluzioni di tracking convalidate e correttamente regolate sono poi integrate in sperimentazioni a circuito chiuso su un veicolo prototipo Renault di livello 3 di automazione SAE

Les objectifs de ce travail de thèse ont été: d’une part de détecter automatique-ment les images gelées dans des vidéos télédiffusées; et d’autre part de mesurer sans référencela qualité des vidéos télédiffusées (IP et DVB-T). Ces travaux ont été effectués dans le cadred’un projet de recherche mené conjointement par le LaBRI et la société Audemat WorldCastSystems.Pour la détection d’images gelées, trois méthodes ont été proposées: MV (basée vecteurde mouvement), DC (basée sur les coefficients DC de la DCT) et SURF (basée sur les pointscaractéristiques SURF). Les deux premières méthodes ne nécessitent qu’un décodage partieldu flux vidéo.Le second objectif était de mesurer sans référence la qualité des vidéos télédiffusées (IP etDVB-T). Une métrique a été développée pour mesurer la qualité perçue lorsque le flux vidéoa été altéré par des pertes de transmission. Cette métrique "Weighted Macro-Block ErrorRate" (WMBER) est fondée sur la mesure de la saillance visuelle et la détection des macro-blocs endommagés. Le rôle de la saillance visuelle est de pondérer l’importance des erreursdétectées. Certaines améliorations ont été apportées à la construction des cartes de saillancespatio-temporelle. En particulier, la fusion des cartes de saillance spatiale et temporelle aété améliorée par rapport à l’état de l’art. Par ailleurs, plusieurs études ont montré que lasémantique d’une scène visuelle avait une influence sur le comportement du système visuelhumain. Il apparaît que ce sont surtout les visages humains qui attirent le regard. C’est laraison pour laquelle nous avons ajouté une dimension sémantique aux cartes de saillancespatio-temporelle. Cette dimension sémantique est essentiellement basée sur le détecteurde visage de Viola Jones. Pour prédire la qualité perçue par les utilisateurs, nous avonsutilisé une méthode par apprentissage supervisé. Cette méthode offre ainsi la possibilité deprédire la métrique subjective "Mean Opinion Score" (MOS) à partir de mesures objectivestelles que le WMBER, PSNR ou SSIM. Une expérience psycho-visuelle a été menée avec 50sujets pour évaluer ces travaux. Cette base de données vidéo Haute-Définition est en coursde transfert à l’action COST Qualinet. Ces travaux ont également été évalués sur une autrebase de données vidéo (en définition standard) provenant de l’IRCCyN
The goal of this Ph.D thesis is to design a no-reference video quality assessment method for lossy net-works. This Ph.D thesis is conducted in collaboration with the Audemat Worldcast Systemscompany.Our first no-reference video quality assessment indicator is the frozen frame detection.Frozen frame detection was a research topic which was well studied in the past decades.However, the challenge is to embed a frozen frame detection method in the GoldenEagleAudemat equipment. This equipment has low computation resources that not allow real-time HD video decoding. Two methods are proposed: one based on the compressed videostream motion vectors (MV-method) and another one based on the DC coefficients from thedct transform (DC-method). Both methods only require the partial decoding of the com-pressed video stream which allows for real-time analysis on the GoldenEagle equipment.The evaluation shows that results are better than the frame difference base-line method.Nevertheless, the MV and the DC methods are only suitable with for MPEG2 and H.264video streams. So a third method based on SURF points is proposed.As a second step on the way to a no-reference video quality assessment metric, we areinterested in the visual perception of transmission impairments. We propose a full-referencemetric based on saliency maps. This metric, Weighted Mean Squared Error (WMSE), is theMSE metric weighted by the saliency map. The saliency map role is to distinguish betweennoticeable and unnoticeable transmission impairments. Therefore this spatio-temporal saliencymaps is computed on the impaired frame. Thus the pixel difference in the MSE computationis emphasized or diminished with regard to the pixel saliency. According to the state of theart, several improvements are brought to the saliency map computation process. Especially,new spatio-temporal saliency map fusion strategies are designed.After our successful attempt to assess the video quality with saliency maps, we develop ano-reference quality metric. This metric, Weighted Macro-Block Error Rate (WMBER), relies on the saliency map and the macro-block error detection. The macro-block error detectionprovides the impaired macro-blocks location in the frame. However, the impaired macro-blocks are concealed with more or less success during the decoding process. So the saliencymap provides the user perceived impairment strength for each macro-block.Several psycho-visual studies have shown that semantics play an important role in visualscene perception. These studies conclude that faces and text are the most attractive. Toimprove the spatio-temporal saliency model a semantic dimension is added. This semanticsaliency is based on the Viola & Jones face detector.To predict the Mean Opinion Score (MOS) from objective metric values like WMBER,WMSE, PSNR or SSIM, we propose to use a supervised learning approach. This approach iscalled Similarity Weighted Average (SWA). Several improvements are brought to the originalSWA.For the metrics evaluation a psycho-visual experiment with 50 subjects has been carriedout. To measure the saliency map models accuracy, a psycho-visual experiment with aneye-tracker has also been carried out. These two experiments habe been conducted in col-laboration with the Ben Gurion University, Israel. WMBER and WMSE performances arecompared with reference metrics like SSIM and PSNR. The proposed metrics are also testedon a database provided by IRCCyN research laboratory

Afin de naviguer en autonomie un véhicule doit être capable de se localiser précisément par rapport aux bords de voie pour ne pas sortir de celle-ci et par rapport aux véhicules et piétons pour ne pas causer d'accident. Cette thèse traite de l'intérêt de la communication dans l'amélioration de la localisation des véhicules autonomes. La navigation autonome sur route est souvent réalisée à partir de coordonnées cartésiennes. Afin de mieux représenter la pose d'un véhicule relativement à la voie dans laquelle il circule, nous étudions l'utilisation de coordonnées curvilignes le long de chemins enregistrés dans des cartes. Ces coordonnées généralisent l'abscisse curviligne en y ajoutant un écart latéral signé par rapport au centre de la voie et une orientation relative au centre de cette voie en prenant en compte le sens de circulation. Une première approche de localisation coopérative est réalisée à partir de ces coordonnées. Une fusion de données à une dimension permet de montrer l'intérêt de la localisation coopérative dans le cas simplifié où l'écart latéral, l'orientation curviligne et la pose relative entre deux véhicules sont connus avec précision. Les problèmes de corrélation des erreurs dus à l'échange d'information sont pris en compte grâce à un filtre par intersection de covariance. Nous présentons ensuite à une méthode de perception de type ICP (Iterative Closest Point) pour déterminer la pose relative entre les véhicules à partir de points LiDAR et d'un modèle polygonal 2D représentant la forme du véhicule. La propagation des erreurs de poses absolues des véhicules à l'aide de poses relatives estimées avec leurs incertitudes se fait via des équations non linéaires qui peuvent avoir un fort impact sur la consistance. Les poses des différents véhicules entourant l'égo-véhicule sont estimés dans une carte locale dynamique (CLD) permettant d'enrichir la carte statique haute définition décrivant le centre de la voie et les bords de celle-ci. La carte locale dynamique est composée de l'état de chaque véhicule communicant. Les états sont fusionnés en utilisant un algorithme asynchrone, à partir de données disponibles à des temps variables. L'algorithme est décentralisé, chaque véhicule calculant sa propre CLD et la partageant. Les erreurs de position des récepteurs GNSS étant biaisées, une détection de marquages est introduite pour obtenir la distance latérale par rapport au centre de la voie afin d'estimer ces biais. Des observations LiDAR avec la méthode ICP permettent de plus d'enrichir la fusion avec des contraintes entre les véhicules. Des résultats expérimentaux illustrent les performances de cette approche en termes de précision et de consistance
To be able to navigate autonomously, a vehicle must be accurately localized relatively to all obstacles, such as roadside for lane keeping and vehicles and pedestrians to avoid causing accidents. This PhD thesis deals with the interest of cooperation to improve the localization of cooperative vehicles that exchange information. Autonomous navigation on the road is often based on coordinates provided in a Cartesian frame. In order to better represent the pose of a vehicle with respect to the lane in which it travels, we study curvilinear coordinates with respect to a path stored in a map. These coordinates generalize the curvilinear abscissa by adding a signed lateral deviation from the center of the lane and an orientation relative to the center of the lane taking into account the direction of travel. These coordinates are studied with different track models and using different projections to make the map-matching. A first cooperative localization approach is based on these coordinates. The lateral deviation and the orientation relative to the lane can be known precisely from a perception of the lane borders, but for autonomous driving with other vehicles, it is important to maintain a good longitudinal accuracy. A one-dimensional data fusion method makes it possible to show the interest of the cooperative localization in this simplified case where the lateral deviation, the curvilinear orientation and the relative positioning between two vehicles are accurately known. This case study shows that, in some cases, lateral accuracy can be propagated to other vehicles to improve their longitudinal accuracy. The correlation issues of the errors are taken into account with a covariance intersection filter. An ICP (Iterative Closest Point) minimization algorithm is then used to determine the relative pose between the vehicles from LiDAR points and a 2D polygonal model representing the shape of the vehicle. Several correspondences of the LiDAR points with the model and different minimization approaches are compared. The propagation of absolute vehicle pose using relative poses with their uncertainties is done through non-linear equations that can have a strong impact on consistency. The different dynamic elements surrounding the ego-vehicle are estimated in a Local Dynamic Map (LDM) to enhance the static high definition map describing the center of the lane and its border. In our case, the agents are only communicating vehicles. The LDM is composed of the state of each vehicle. The states are merged using an asynchronous algorithm, fusing available data at variable times. The algorithm is decentralized, each vehicle computing its own LDM and sharing it. As the position errors of the GNSS receivers are biased, a marking detection is introduced to obtain the lateral deviation from the center of the lane in order to estimate these biases. LiDAR observations with the ICP method allow to enrich the fusion with the constraints between the vehicles. Experimental results of this fusion show that the vehicles are more accurately localized with respect to each other while maintaining consistent poses