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Hsiu-Wen Chang Joly

Hsiu-Wen Chang Joly

Chargé de recherche

Centre · CAOR

Mots-clés

Équipe

CAOR

Biographie

Hsiu-Wen Chang Joly est une chercheuse spécialisée dans les systèmes de navigation et de positionnement, avec une expertise marquée dans l’intégration multi-capteurs pour des applications terrestres, mobiles et pédestres. Ses travaux portent principalement sur l’amélioration de la robustesse et de la précision des systèmes de navigation en environnements contraints, notamment en milieux urbains denses ou en intérieur, où les signaux GNSS sont dégradés ou absents. Elle explore des solutions innovantes combinant des capteurs inertiels (INS), des systèmes de positionnement par satellite (GNSS), des odomètres, des baromètres, ainsi que des techniques de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle, comme les réseaux de neurones artificiels (ANN) et les filtres de Kalman étendus (EKF). Ses recherches incluent également le développement de méthodes adaptatives pour la navigation cycliste et pédestre, en exploitant les capteurs MEMS intégrés aux smartphones, tout en minimisant les contraintes d’utilisation pour l’utilisateur final. Ses contributions visent à optimiser les performances des systèmes de navigation hybrides, en particulier pour les applications de cartographie mobile (MMS) et les services basés sur la localisation (LBS).

Publication(s)

  • 2020
    Assessment for INS/GNSS/Odometer/Barometer Integration in Loosely-Coupled and Tightly-Coupled Scheme in a GNSS-Degraded Environment DOI : 10.1109/JSEN.2019.2954532
  • 2019
    Seamless navigation and mapping using an INS/GNSS/grid-based SLAM semi-tightly coupled integration scheme DOI : 10.1016/j.inffus.2019.01.004
  • 2018
    Artificial neural networks aided image localization for pedestrian dead reckoning for indoor navigation applications DOI : 10.1109/UPINLBS.2018.8559833
  • 2017
    The Performance Analysis of Space Resection-Aided Pedestrian Dead Reckoning for Smartphone Navigation in a Mapped Indoor Environment DOI : 10.3390/ijgi6020043
  • 2017
    Computer vision combined with convolutional neural network aid GNSS/INS integration for misalignment estimation of portable navigation DOI : 10.33012/2017.15412
  • 2016
    The performance analysis of the map-aided fuzzy decision tree based on the pedestrian dead reckoning algorithm in an indoor environment DOI : 10.3390/s16010034
  • 2016
    A low complexity map-aided Fuzzy Decision Tree for pedestrian indoor/outdoor navigation using smartphone DOI : 10.1109/IPIN.2016.7743640
  • 2015
    Cycling dead reckoning for enhanced portable device navigation on multi-gear bicycles DOI : 10.1007/s10291-014-0417-1
  • 2015
    Improved Cycling Navigation Using Inertial Sensors Measurements From Portable Devices With Arbitrary Orientation DOI : 10.1109/TIM.2014.2381356
  • 2015
    Portable device use case recognition technique for pedestrian navigation
  • 2014
    An advanced real-time navigation solution for cycling applications using portable devices
  • 2013
    Heading misalignment estimation between portable devices and pedestrians
  • 2013
    Cycling derived models for enhancing navigation performance of a low cost multi-sensors system DOI : 10.6125/13-0826-762
  • 2013
    Showing smartphones the way inside
  • 2013
    Techniques for 3D misalignments calculation for portable devices in cycling applications
  • 2013
    A MEMS multi-sensors system for pedestrian navigation DOI : 10.1007/978-3-642-37407-4_60
  • 2012
    Real-time, continuous and reliable consumer indoor/outdoor localization for smartphones
  • 2012
    A low cost multi-sensors navigation solution for sport performance assessment
  • 2011
    An ANN embedded RTS smoother for an INS/GPS integrated Positioning and Orientation System DOI : 10.1016/j.asoc.2010.10.011
  • 2010
    Intelligent sensor positioning and orientation through constructive neural network-embedded INS/GPS integration algorithms DOI : 10.3390/s101009252
  • 2010
    Intelligent sensor positioning and orientation using a sgn embedded fusion algorithm for a mems IMU/GPS integrated system
  • 2009
    An Artificial Neural Network Embedded Position and Orientation Determination Algorithm for Low Cost MEMS INS/GPS Integrated Sensors DOI : 10.3390/s90402586
  • 2009
    An ANN-RTS smoother scheme for accurate INS/GPS integrated attitude determination DOI : 10.1007/s10291-008-0113-0
  • 2008
    An ANN embedded POS algorithm for a low cost MEMS INS/GPS integrated system
  • 2007
    Improving the attitude accuracy of a low cost MEMS/GPS integrated system using GPS heading sensors
  • 2007
    Improving the positioning accuracy of a low cost MEMS/GPS integrated system using GPS heading sensors

Direction(s) de thèse(s)

  • 2024 Développement de modèles fondations pour la simulation des écoulements fluides. HMIDA Hamda
  • 2024 Reconstruction 3D incrémentale basée sur une représentation neurale DAIRE Nicolas