Dissertations / Theses: 'Fusion des capteurs pour la localisation'

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Bader, Kaci. "Tolérance aux fautes pour la perception multi-capteurs : application à la localisation d'un véhicule intelligent." Thesis, Compiègne, 2014. http://www.theses.fr/2014COMP2161/document.

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Abstract:

La perception est une entrée fondamentale des systèmes robotiques, en particulier pour la localisation, la navigation et l'interaction avec l'environnement. Or les données perçues par les systèmes robotiques sont souvent complexes et sujettes à des imprécisions importantes. Pour remédier à ces problèmes, l'approche multi-capteurs utilise soit plusieurs capteurs de même type pour exploiter leur redondance, soit des capteurs de types différents pour exploiter leur complémentarité afin de réduire les imprécisions et les incertitudes sur les capteurs. La validation de cette approche de fusion de données pose deux problèmes majeurs.Tout d'abord, le comportement des algorithmes de fusion est difficile à prédire,ce qui les rend difficilement vérifiables par des approches formelles. De plus, l'environnement ouvert des systèmes robotiques engendre un contexte d'exécution très large, ce qui rend les tests difficiles et coûteux. L'objet de ces travaux de thèse est de proposer une alternative à la validation en mettant en place des mécanismes de tolérance aux fautes : puisqu'il est difficile d'éliminer toutes les fautes du système de perception, on va chercher à limiter leurs impacts sur son fonctionnement. Nous avons étudié la tolérance aux fautes intrinsèquement permise par la fusion de données en analysant formellement les algorithmes de fusion de données, et nous avons proposé des mécanismes de détection et de rétablissement adaptés à la perception multi-capteurs. Nous avons ensuite implémenté les mécanismes proposés pour une application de localisation de véhicules en utilisant la fusion de données par filtrage de Kalman. Nous avons finalement évalué les mécanismes proposés en utilisant le rejeu de données réelles et la technique d'injection de fautes, et démontré leur efficacité face à des fautes matérielles et logicielles
Perception is a fundamental input for robotic systems, particularly for positioning, navigation and interaction with the environment. But the data perceived by these systems are often complex and subject to significant imprecision. To overcome these problems, the multi-sensor approach uses either multiple sensors of the same type to exploit their redundancy or sensors of different types for exploiting their complementarity to reduce the sensors inaccuracies and uncertainties. The validation of the data fusion approach raises two major problems. First, the behavior of fusion algorithms is difficult to predict, which makes them difficult to verify by formal approaches. In addition, the open environment of robotic systems generates a very large execution context, which makes the tests difficult and costly. The purpose of this work is to propose an alternative to validation by developing fault tolerance mechanisms : since it is difficult to eliminate all the errors of the perceptual system, We will try to limit impact in their operation. We studied the inherently fault tolerance allowed by data fusion by formally analyzing the data fusion algorithms, and we have proposed detection and recovery mechanisms suitable for multi-sensor perception, we implemented the proposed mechanisms on vehicle localization application using Kalman filltering data fusion. We evaluated the proposed mechanims using the real data replay and fault injection technique

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Touil, Khalid. "Contribution de la fusion multi-capteurs par approche probabiliste et de croyance pour la localisation." Littoral, 2009. http://www.theses.fr/2009DUNK0257.

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Abstract:

Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire portent sur la contribution de la fusion multi-capteurs par approche probabiliste et de croyance pour la localisation. En effet, deux problématiques de fusion multicapteurs ont été traitées pour l’amélioration de la navigation d’un véhicule terrestre en environnement urbain dense. Dans un premier temps, nous avons proposé une nouvelle solution pour l’intégration des systèmes de navigation : GPS et centrale inertielle (INS). La raison de cette intégration est d’exploiter les avantages de chacun des systèmes utilisés. Cette solution est basée sur de nouveaux filtres non linéaire et non paramétrique. Dans un deuxième temps, deux solutions ont été proposées pour la résolution de la divergence du filtre dans le cas ou les capteurs sont potentiellement défaillants basées sur le modèle de croyances transférables (MCT). La première consiste à introduire un capteur annexe dans les caractéristique sont connues (carte numérique). L’exploitation des informations de la carte numérique s’effectue par une corrélation entre la position du véhicule et les éléments géométriques représentant les routes sur la carte, connue sous le nom de mapmatching. Un nouveau algorithme de map-matching basée sur le MCT a été proposé afin d’identifier le segment de route le plus crédible sur lequel le véhicule est suciptible de se trouver. La deuxième consiste à proposer un algorithme de fusion d’informations permettant de tenir compte du contexte. Cette prise en compte permet de ne sélectionner à tout instant que les mesures pertinentes et de réduire l'importance ou simplement d'exclure les mesures qui pourraient perturber l’information utile
The work presented in this thesis, is focused on the contribution of multisensor fusion by probabilistic and belief approaches for localization. In fact, two problems of multisensor fusion for improving the navigation of land vehicles in dense urban environment have been addressed. As a first step, we proposed a new solution for the integration of navigation systems : GPS and inertial (INS). The reason for the integration is to exploit the advantages of each system used. This solution is based on new nonlinear and nonparametric filters. In a second step, two solutions based on the transferable belief model (TBM) have been proposed to resolve the divergence of the filter in case where these sensors are potentially failing. The first is to introduce an annex sensor in characteristics are known (digital map). The exploitation of digital map information is made by a correlation between the position of the vehicle and the geometric elements representing the roads on the map known as map-matching. A new algorithm for map-matching based on the TBM has been proposed to identify the most credible road that the vehicule is to be suciptible. The second is to propose an algorithm of information fusion to take into account the context. This incorporation allows to select at any time that the relevant measures and to reduce the importance or simply to exclude measures that could disrupt information

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Djama, Zahir. "Approche multi modèles à sauts markoviens et fusion multi capteurs pour la localisation d'un robot mobile." Paris 12, 2001. http://www.theses.fr/2001PA12A001.

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Abstract:

Les techniques de fusion et de filtrage utilisées actuellement pour la localisation d’un robot mobile, présentent deux inconvénients majeurs. Le premier est lié au fait qu’aucune information fiable a priori sur l’entrée et la covariance du bruit de mesure n’est généralement disponible. Le second est lié au fait que le processus de localisation est souvent modélisé à l’aide d’un modèle unique, ce qui introduit des erreurs de modélisation qui dégradent la qualité du filtrage. Le travail présenté dans cette thèse constitue deux contributions. La première, consiste à prendre en compte l’existence de plusieurs régimes dans le processus de localisation. Ce dernier est modélisé sous la forme d’un processus hybride à sauts Markoviens, à la fois du point de vue du processus d’état et de celui d’observation. La deuxième contribution consiste d’une part, à effectuer une estimation adaptative en ligne de paramètres statistiques tels les variances des bruits d’état et d’observation et d’autre part, à assurer une gestion optimale des moyens d’observation. La fusion de données est réalisée par des filtres de Kalman adaptatifs linéaires pour les processus linéaires et étendus pour les processus non linéaires. Cette approche a été validée en simulation sur un robot équipé d’un odomètre, de deux télémètres placés perpendiculairement et d’un compas. Pour montrer son efficacité, une analyse comparative de ses performances par rapport à des approches existantes est présentée. Ainsi, les gains en précision apportés par cette approche comparativement aux filtres classiques sont de 2 en translation et de 2 en orientation
Fusion and filtering techniques currently used for the localization of a mobile robot present two main drawbacks. The first one concerns the fact that no a priori reliable information on the input and the measurement noise covariance is generaily available. The second one is tied to the fact that the process of localization is often modelled under the form of a unique model leading to the introduction of modelling errors that degrade the quality of the filtering. The work presented in this thesis presents two contributions. The first one consists in taking into account the existence of several regimes in the localization process. This one is modelled under the form of a Markovian hybrid process both from state and observation procesess point of view. The second contribution consists in proposing an on-une adaptative estimation of statistical parameters such as state and observation noise variances along with an optimal management of observations. The fusion of data is performed by Kalman filters of adaptive linear type for linear process and of adaptive extended type for non linear process. This approach has been validated in simulation on a robot equipped with an odometer, two telemeters perpendicularly displayed and a compas. In order to show its efficiency, a comparative analysis of its performance with respect to existing approaches is presented. Thus, gains values on accuracy obtained hy this approach compared to classical filters are 2 on translation and 2 on orientation

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Smaili, Cherif. "Fusion de données multi-capteurs à l'aide d'un réseau bayésien pour l'estimation d'état d'un véhicule." Phd thesis, Université Nancy II, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00551833.

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Abstract:

Cette thèse présente la fusion multi-capteurs par un réseau Bayésien appliqué au problème de localisation d'un véhicule sur une carte. La mise en correspondance d'une estimation sur un segment de route ou Road-matching consiste à trouver le segment sur lequel le véhicule roule et la position de ce véhicule sur ce segment. Plusieurs algorithmes utilisent la fusion des estimations données par l'odométrie et le GPS pour traiter le problème du road-matching. Cependant, une simple combinaison du GPS et de l'odométrie ne permet pas de se localiser de manière précise et sans interruption de service. La précision et la continuité de service peuvent être améliorées si on utilise des informations cartographiques qui permettent en particulier de contraindre les positions possibles aux seuls segments correspondants à des voies de circulation autorisées.\\ Dans de nombreux cas, lorsqu'un véhicule se trouve devant des situations ambiguës comme les routes parallèles, les jonctions de routes,... plusieurs auteurs cherchent à sélectionner le segment le plus probable. Cette phase est souvent une source d'erreurs. Dans cette thèse nous proposons de traiter tous les segments candidats jusqu'à la levée de l'ambiguïté. \\ Le problème de la localisation devient encore plus compliqué quand il s'agit d'une localisation multi-véhicules pour une navigation autonome des véhicules suiveurs. Pour un train de véhicules dont seul le premier est piloté par un opérateur humain et dont les véhicules suiveurs sont en mode autopilotage, une géo-localisation précise d'ordre centimétrique de chaque véhicule est plus que nécessaire pour les modules de contrôle pour le suivi de trajectoire du véhicule de tête. \\ Un train de véhicule peut être vu comme la généralisation du modèle de réseau Bayésien pour la localisation d'un véhicule sur une carte. Nous dupliquons le réseau autant de fois qu'on a de véhicule. Nous rajoutons des liens de connexions entre les véhicules afin de concevoir le train de véhicule.\\ Le filtre de Kalman et sa version étendue sont très utilisés en robotique, principalement pour traiter le problème de la non linéarité. Cependant, la linéarisation du système autour de l'estimée courante peut introduire des erreurs sur la moyenne et la covariance calculées \textit{a posteriori} et peut même dans d'autres cas faire diverger le filtre. \\ La transformation du système non linéaire d'un véhicule sous forme chaînée permet de représenter son équation cinématique sous forme linéaire. Par conséquent, cette transformation nous évite de faire appel aux méthodes d'inférence approximatives.

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Roquel, Arnaud. "Exploitation du conflit entre capteurs pour la gestion d'un système complexe multi-capteurs." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00804661.

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Abstract:

Les systèmes complexes intègrent aujourd'hui de nombreux capteurs physiques ou logiques qui facilitent la prise de décisions optimales en fonction de l'exosystème et de l'endosystème. Ces capteurs sont des sources de données, qui délivrent des informations partielles, imprécises et/ou incertaines, partiellement complémentaires et partiellement redondantes. La théorie des fonctions de croyances offre un cadre formel adapté à la représentation de l'imprécision et de l'incertitude des informations. Cependant, même en modélisant l'ignorance et l'imprécision des sources, l'absence de conflit entre les sources n'est toutefois pas garantie.Dans la théorie des fonctions de croyances, le désaccord entre sources est classiquement mesuré en termes de conflit 'Dempsterien', celui résultant de la combinaison conjonctive des sources, ou de dis-similarité ou distances entre fonctions de croyance. Toutes ces mesures sont globales, et ne donnent pas d'information directe sur la source du conflit.La contribution principale de cette thèse est de décomposer le conflit Dempsterien dans le but d'analyser celui-ci. Nous proposons une décomposition par rapport aux différentes hypothèses simples ou composées, issues de l'espace de discernement. Nous montrons l'unicité de cette décomposition et explicitons l'algorithme de calcul, à partir de la décomposition canonique de la fonction de croyance. Nous interprétons alors chacun des termes de la décomposition comme la contribution au conflit global, apportée par chaque hypothèse simple ou composée. Cette décomposition s'applique à l'analyse du confit intra-source (i.e. le conflit inhérent à la source) ou du conflit inter-sources (i.e. le conflit qui apparait lors de la fusion des sources). Nous illustrons sur des exemples jouets comment l'observation de la répartition du conflit par rapport aux différentes hypothèses peut permettre l'identification de l'origine de certains conflits. Trois applications de notre mesure sont ensuite développées, afin d'illustrer son utilité.La première application concerne la détection préventive de chute un véhicule type bicycle (moto). Les sources de données sont les accélérations mesurées sur les deux roues. Un conflit entre ces mesures, supposées hautement redondantes, voire corrélées, sera alors interprété comme un début de chute. Nous montrons que la décomposition du conflit fournit un indicateur de chute plus fin et précoce que la mesure du conflit Dempsterien.La deuxième application concerne la localisation de véhicule, problème essentiel pour l'autonomie des véhicules d'exploration comme des robots de service. Les sources sont des sorties d'algorithmes d'estimation de mouvement du véhicule. Nous montrons d'abord qu'estimer dynamiquement la fiabilité des sources permet d'améliorer la fusion. Nous montrons ensuite que la décomposition du conflit permet une mesure plus fine de la fiabilité de la fusion que la mesure du conflit Dempsterien. En cas de conflit détecté, l'estimation de la fiabilité de chaque source est ensuite fondée sur la vérification (ou non) d'une hypothèse de régularité temporelle, vérification elle-même basée sur une mesure de distance locale aux hypothèses simples ou composées. La troisième application propose une généralisation de la combinaison hybride de Dubois Prade au cas de la combinaison à N sources. Notre mesure calculant le conflit partiel associé à chaque sous-ensemble d'hypothèses, en nous inspirant du principe de la règle de combinaison hybride, nous redistribuons la masse de ce conflit partiel à la disjonction des hypothèses du sous-ensemble. La décomposition du conflit permet d'identifier de manière unique les différents sous-ensembles d'hypothèses contribuant au conflit.En conclusion, les travaux ont montré que l'information issue de la mesure du conflit, et de sa décomposition, pouvait (devait) être considérée comme une information à part entière, permettant notamment la gestion des sources et des croyances à fusionner.

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Lherbier, Régis. "Étude d'une méthode de coopération entre capteurs pour la localisation dynamique d'un robot mobile." Compiègne, 1994. http://www.theses.fr/1994COMPD763.

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Abstract:

Dans le cadre de la fusion multi sensorielle, afin d'accélérer la vitesse de traitement des informations issues des différents capteurs du robot, nous combinons les données visuelles avec les données de profondeur (télémètre infrarouge) pour retrouver le mouvement du robot qui se déplace dans un environnement inconnu contenant un certain nombre d'objets rigides et mobiles a priori. Cette méthode a pour point de départ des travaux sur l'estimation itérative du mouvement à partir de la vision 3D et des capteurs ultrasons sans toutefois tenir compte de l'aspect temporel ainsi que des travaux sur la reconstruction 3D trinoculaire. L'originalité de ce travail est de n'utiliser la vision que de temps en temps afin de créer une carte locale de l'environnement. Cette carte est formée de surfaces 3D. Le mouvement est retrouvé de manière itérative (filtre de Kalman étendu) à partir de très peu de données de profondeur. La direction des tirs télémétriques est obtenue en combinant l'estimation courante du mouvement et la prédiction sur la position des plans. Un recalage est nécessaire, en utilisant à nouveau la vision, au bout d'un certain déplacement. La gestion de la fréquence de recalage est faite à partir de deux méthodes proposées : l'une basée sur le calcul d'une erreur de position à chaque instant de recalage et l'autre basée sur l'observation des paramètres d'une surface de référence à chaque instant d'estimation. Les tests de cet algorithme ont été effectués sur des données de synthèse (nous avons réalisé un logiciel permettant de simuler les mouvements du robot dans un environnement polyédrique et d'obtenir des informations synthétiques des différents capteurs). Malheureusement les tests en environnement réel n'ont pu être inclus dans le mémoire puisqu'ils n'ont pu être achevés en temps voulu en raison de problèmes matériels liés à l'utilisation d'un robot mobile.

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Al, Assaad Hiba. "Apport des modèles numériques d'élévation pour l'enrichissement des cartes de navigation par fusion multi-capteurs." Thesis, Littoral, 2020. http://www.theses.fr/2020DUNK0558.

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Abstract:

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'étude d'une méthode de fusion multi-capteurs pour l'estimation de la localisation 3-D et l'attitude d'un véhicule terrestre. Nous avons développé et validé, en situation réelle, une méthode de fusion centralisée basée sur une modélisation d'état à partir de mesures GNSS/INS provenant du capteur ublox EVK-M8U. Le système de mesure est également alimenté par des données cartographiques routières OSM et d'élévation issues des modèles numériques ASTER/World 30. Certaines mesures sont modélisées par des équations présentant de fortes non-linéarités que nous avons choisies de traiter par filtrage particulaire. La prise en compte des données cartographiques est faite de manière statistique à partir de la métrique de Mahalanobis. En outre, nous avons développé une nouvelle méthode de gestion des modèles numériques d'élévation (MNE), désignée par la méthode de "Fenêtre Glissante Adjacente" (FGA) afin de limiter l'impact des artefacts présents dans ces données. Durant l'étape de gestion du MNE, nous avons mis en oeuvre des approches géométriques (TIN, FGA) qui permettent de rendre plus robuste la correction d'altitude et favorise un accroissement des performances en estimation du paramètre d'inclinaison des segments de la carte routière numérique
Te work presented in this thesis concerns the study of a multi-sensor fusion method for the estimation of 3-D localization and the attitude of a land vehicle. We have developed and validated, in a real situation, a centralized fusion method based on state modeling from GNSS/INS measurements delivered by the ublox EVK-M8U sensor. The measurement system is also completed by OSM digital road maps and elevation data from the ASTER/World 30 digital models. Some measurements are modeled by equations with strong non-linearities which we have chosen to process by particle filtering. The cartographic data are taken into account statistically from the metric of Mahalanobis. In addition, we have developed a new method for managing digital elevation models (DEM), known as the "Fenêtre Glissante Adjacente" (FGA) method, in order to limit the impact of the artifacts that are found in this data. During the DEM management step, we implemented geometric approaches (TIN, FGA) which make the altitude correction more robust and favors an increase in performance in estimating the inclination parameter of the segments of the digital road maps

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Zendjebil, Iman mayssa. "Localisation 3D basée sur une approche de suppléance multi-capteurs pour la réalité augmentée mobile en milieu extérieur." Thesis, Evry-Val d'Essonne, 2010. http://www.theses.fr/2010EVRY0024/document.

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Abstract:

La démocratisation des terminaux mobiles telle que les téléphones cellulaires, les PDAs et les tablettes PC a rendu possible le déploiement de la réalité augmentée dans des environnements en extérieur à grande échelle. Cependant, afin de mettre en œuvre de tels systèmes, différentes problématiques doivent êtres traitées. Parmi elle, la localisation représente l’une des plus importantes. En effet, l’estimation de la position et de l’orientation (appelée pose) du point de vue (de la caméra ou de l’utilisateur) permet de recaler les objets virtuels sur les parties observées de la scène réelle. Dans nos travaux de thèse, nous présentons un système de localisation original destiné à des environnements à grande échelle qui utilise une approche basée vision sans marqueur pour l’estimation de la pose de la caméra. Cette approche se base sur des points caractéristiques naturels extraits des images. Etant donné que ce type d’approche est sensible aux variations de luminosité, aux occultations et aux mouvements brusques de la caméra, qui sont susceptibles de survenir dans l’environnement extérieur, nous utilisons deux autres types de capteurs afin d’assister le processus de vision. Dans nos travaux, nous voulons démontrer la faisabilité d’un schéma de suppléance dans des environnements extérieurs à large échelle. Le but est de fournir un système palliatif à la vision en cas de défaillance permettant également de réinitialiser le système de vision en cas de besoin. Le système de localisation vise à être autonome et adaptable aux différentes situations rencontrées
The democratization of mobile devices such as smartphones, PDAs or tablet-PCs makes it possible to use Augmented Reality systems in large scale environments. However, in order to implement such systems, many issues must be adressed. Among them, 3D localization is one of the most important. Indeed, the estimation of the position and orientation (also called pose) of the viewpoint (of the camera or the user) allows to register the virtual objects over the visible part of the real world. In this paper, we present an original localization system for large scale environments which uses a markerless vision-based approach to estimate the camera pose. It relies on natural feature points extracted from images. Since this type of method is sensitive to brightness changes, occlusions and sudden motion which are likely to occur in outdoor environment, we use two more sensors to assist the vision process. In our work, we would like to demonstrate the feasibility of an assistance scheme in large scale outdoor environment. The intent is to provide a fallback system for the vision in case of failure as well as to reinitialize the vision system when needed. The complete localization system aims to be autonomous and adaptable to different situations. We present here an overview of our system, its performance and some results obtained from experiments performed in an outdoor environment under real conditions

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Baig, Qadeer. "Fusion de données multi capteurs pour la détection et le suivi d'objets mobiles à partir d'un véhicule autonome." Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00858441.

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Abstract:

La perception est un point clé pour le fonctionnement d'un véhicule autonome ou même pour un véhicule fournissant des fonctions d'assistance. Un véhicule observe le monde externe à l'aide de capteurs et construit un modèle interne de l'environnement extérieur. Il met à jour en continu ce modèle de l'environnement en utilisant les dernières données des capteurs. Dans ce cadre, la perception peut être divisée en deux étapes : la première partie, appelée SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) s'intéresse à la construction d'une carte de l'environnement extérieur et à la localisation du véhicule hôte dans cette carte, et deuxième partie traite de la détection et du suivi des objets mobiles dans l'environnement (DATMO pour Detection And Tracking of Moving Objects). En utilisant des capteurs laser de grande précision, des résultats importants ont été obtenus par les chercheurs. Cependant, avec des capteurs laser de faible résolution et des données bruitées, le problème est toujours ouvert, en particulier le problème du DATMO. Dans cette thèse nous proposons d'utiliser la vision (mono ou stéréo) couplée à un capteur laser pour résoudre ce problème. La première contribution de cette thèse porte sur l'identification et le développement de trois niveaux de fusion. En fonction du niveau de traitement de l'information capteur avant le processus de fusion, nous les appelons "fusion bas niveau", "fusion au niveau de la détection" et "fusion au niveau du suivi". Pour la fusion bas niveau, nous avons utilisé les grilles d'occupations. Pour la fusion au niveau de la détection, les objets détectés par chaque capteur sont fusionnés pour avoir une liste d'objets fusionnés. La fusion au niveau du suivi requiert le suivi des objets pour chaque capteur et ensuite on réalise la fusion entre les listes d'objets suivis. La deuxième contribution de cette thèse est le développement d'une technique rapide pour trouver les bords de route à partir des données du laser et en utilisant cette information nous supprimons de nombreuses fausses alarmes. Nous avons en effet observé que beaucoup de fausses alarmes apparaissent sur le bord de la route. La troisième contribution de cette thèse est le développement d'une solution complète pour la perception avec un capteur laser et des caméras stéréo-vision et son intégration sur un démonstrateur du projet européen Intersafe-2. Ce projet s'intéresse à la sécurité aux intersections et vise à y réduire les blessures et les accidents mortels. Dans ce projet, nous avons travaillé en collaboration avec Volkswagen, l'Université Technique de Cluj-Napoca, en Roumanie et l'INRIA Paris pour fournir une solution complète de perception et d'évaluation des risques pour le démonstrateur de Volkswagen.

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Zureiki, Ayman. "Fusion de données multi-capteurs pour la construction incrémentale du modèle tridimensionnel texturé d'un environnement intérieur par un robot mobilen." Toulouse 3, 2008. http://thesesups.ups-tlse.fr/319/.

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Abstract:

Ce travail traite la Modélisation 3D d'un environnement intérieur par un robot mobile. La principale contribution concerne la construction d'un modèle géométrique hétérogène combinant des amers plans texturés, des lignes 3D et des points d'intérêt. Pour cela, nous devons fusionner des données géométriques et photométriques. Ainsi, nous avons d'abord amélioré la stéréovision, en proposant une approche de la mise en correspondance stéréoscopique par coupure de graphe. Notre contribution réside dans la construction d'un graphe réduit qui a permis d'accélérer la méthode globale et d'obtenir de meilleurs résultats que les méthodes locales. Aussi, pour percevoir l'environnement, le robot est équipé d'un télémètre laser 3D et d'une caméra. Nous proposons une chaîne algorithmique permettant de construire une carte hétérogène, par l'algorithme de Cartographie et Localisation Simultanées (EKF-SLAM). Le placage de la texture sur les facettes planes a permis de solidifier l'association de données
This thesis examines the problem of 3D Modelling of indoor environment by a mobile robot. Our main contribution consists in constructing a heterogeneous geometrical model containing textured planar landmarks, 3D lines and interest points. For that, we must fuse geometrical and photometrical data. Hence, we began by improving the stereo vision algorithm, and proposed a new approach of stereo matching by graph cuts. The most significant contribution is the construction of a reduced graph that allows to accelerate the global method and to provide better results than the local methods. Also, to perceive the environment, the robot is equipped by a 3D laser scanner and by a camera. We proposed an algorithmic chain allowing to incrementally constructing a heterogeneous map, using the algorithm of Simultaneous Localization and Mapping based (EKF-SLAM). Mapping the texture on the planar landmarks makes more robust the phase of data association

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Evennou, Frédéric. "Techniques et technologies de localisation avancées pour terminaux mobiles dans les environnements indoor." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00136064.

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Abstract:

Autant le GPS tend à s'imposer pour la localisation à l'extérieur des bâtiments, autant la situation est beaucoup plus ouverte pour la localisation à l'intérieur des bâtiments. De nombreux réseaux WiFi sont déployés dans les bâtiments. Ils diffusent des informations de puissance du signal permettant de remonter à la position d'un mobile. La technique du fingerprinting par puissance WiFi permet de localiser le mobile. Cependant, l'utilisation de cette technique de localisation requière une base de données correspondant à la couverture radio WiFi dans l'environnement.
L'utilisation d'une technique de localisation basée sur des mesures temporelles est moins contraignante que le fingerprinting. L'émission d'impulsions radio très brèves confère à la technologie 802.15.4a un fort pouvoir séparateur des multi-trajets. Le phénomène de multi-trajets est la principale contrainte au déploiement d'une technologie de localisation par mesures temporelles. La détection du premier trajet est très importante.
Des estimateurs comme le filtre de Kalman ou le filtre particulaire sont nécessaires pour limiter les effets des multi-trajets, des bruits de mesure, etc. Ces filtres peuvent aussi intégrer des informations de cartographie. Bien souvent, l'exploitation d'une seule technologie est insuffisante. La fusion d'informations de localisation est une étape supplémentaire pour améliorer la localisation. Des architectures de fusion robustes permettent de corriger les défauts de chacune des technologies pour conduire à un système plus robuste et plus précis en toutes circonstances.
Ce travail présente une approche innovante pour la localisation WiFi avec l'exploitation de cartographie dans l'estimateur tout en gardant une faible complexité suivant la plate-forme de déploiement visée. L'exploration des capacités de la localisation par ULB est proposée dans un second temps, avant d'aborder une réflexion sur les méthodes de fusion multi-capteurs.

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Fillatreau, Philippe. "Localisation et modélisation tridimensionnelles pour un robot mobile autonome tout terrain." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 1994. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00261834.

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Abstract:

CETTE THESE TRAITE DU PROBLEME DE LA LOCALISATION DANS UN ENVIRONNEMENT TRIDIMENSIONNEL (3D) D'UN ROBOT MOBILE AUTONOME, AINSI QUE DE CELUI DE LA MODELISATION DE TERRAIN. DEUX DOMAINES TYPIQUES D'APPLICATION DE CE TRAVAIL SONT LA ROBOTIQUE MOBILE D'INTERVENTION (SECURITE CIVILE,) ET L'EXPLORATION PLANETAIRE. LA CONTRIBUTION DE LA THESE SE SITUE SURTOUT AU NIVEAU DE LA LOCALISATION D'UN ROBOT DANS UN ENVIRONNEMENT SEMI-STRUCTURE OU NON STRUCTURE. UN ETAT DE L'ART CONCERNANT D'UNE PART LES PRINCIPAUX CAPTEURS UTILISABLES, ET D'AUTRE PART LA MODELISATION, EST PRESENTE. L'ACCENT EST MIS SUR LES CAPTEURS INERTIELS ET SUR LA MODELISATION DE FORMES NON STRUCTUREES ; LE CHOIX DES CAPTEURS UTILISES, AINSI QUE CELUI DES PRIMITIVES GEOMETRIQUES RETENUES, SONT JUSTIFIES. DANS UN PREMIER TEMPS, UNE APPROCHE POUR LA LOCALISATION DU ROBOT A L'AIDE D'AMERS DE TYPE STRUCTURE, MAIS EVENTUELLEMENT NATURELS, EST PRESENTEE. LE PROBLEME DE LA FUSION INCREMENTALE D'UN MODELE DE LOCALISATION BASE SUR DES PRIMITIVES HETEROGENES, A PARTIR DE LA DETECTION DE LIGNES VERTICALES (ARBRES, COLONNES) OU DE MURS, EST TRAITE. PLUSIEURS APPROCHES POUR LE RECALAGE DE LA POSITION DU ROBOT ET LA FUSION DES DONNEES HETEROGENES SONT COMPAREES. UNE STRATEGIE DE CHOIX DES DIFFERENTS AMERS EST ENFIN PROPOSEE. DANS UN DEUXIEME TEMPS, LE PROBLEME DE LA MODELISATION DE TERRAIN ACCIDENTE ET DU RECALAGE SUR DES CARACTERISTIQUES NON STRUCTUREES DE L'ENVIRONNEMENT EST ABORDE. UNE METHODE DE MODELISATION DU TERRAIN PAR HIERARCHIE DE B-SPLINES EST PROPOSEE, ET LA CONSTRUCTION INCREMENTALE DU MODELE DE TERRAIN EST TRAITEE. LE MODELE ANALYTIQUE OBTENU PERMET D'EXTRAIRE DIVERS INVARIANTS 3D, COMME DES MAXIMA D'ALTITUDE OU DES POINTS DE FORTE COURBURE ; L'ASPECT MULTI-RESOLUTION PERMET DE FOCALISER PROGRESSIVEMENT LA RECHERCHE DE TELLES CARACTERISTIQUES. FINALEMENT, UNE METHODE DE LOCALISATION FAISANT COOPERER L'EXTRACTION DE CARACTERISTIQUES AVEC DES TECHNIQUES DE TYPE CORRELATION EST PROPOSEE. LES DIFFERENTES METHODES DEVELOPPEES ONT FAIT L'OBJET D'UNE VALIDATION SUR PLUSIEURS ROBOTS MOBILES EXPERIMENTAUX

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Le, Marchand Olivier. "Approche autonome pour la localisation et la surveillance de l'intégrité d'un véhicule automobile en environnement complexe." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00672343.

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Abstract:

Les nouvelles applications automobiles basées sur localisation rendent nécessaire l'introduction du concept d'intégrité, tel que développé dans le domaine aéronautique. Cette thèse s'intéresse à l'amélioration de l'exactitude de la localisation et à la mise en place de mécanismes d'intégrité pour les véhicules automobiles de série, en particulier dans les environnements urbains. L'approche aéronautique de l'intégrité n'utilise que les mesures GPS et se décompose en deux étapes : la détection et l'exclusion des défauts (FDE), puis le calcul de niveau de protection, qui délimite une zone de localisation sécurisée. Or, une série d'expériences a confirmé que les environnements urbains offrent peu de redondance et des défauts multiples, ce qui pénalise fortement l'étape de FDE. Cette thèse développe deux approches basées sur l'hypothèse que l'introduction des nouvelles mesures redondantes issues des capteurs proprioceptifs du véhicule (odomètres, capteurs de vitesse de lacet, d'angle au volant...) compense ces problèmes inhérents aux environnements urbains. La première approche propose de nouveaux algorithmes de FDE qui exploitent des informations issues d'un filtrage dynamique ainsi que les mesures de Doppler. Les performances, évaluées sur des données réelles à travers quatre cas d'usage, démontrent un gain conséquent en conditions urbaines. La seconde approche se base sur l'estimation de la trajectoire sur un horizon de temps : ce formalisme permet d'introduire des informations dynamiques (positions successives, mesures proprioceptives) dans les algorithmes standards d'intégrité, qui sont à la base statiques. Les niveaux de protection calculés sont diminués d'un facteur trois.

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Malartre, Florent. "Perception intelligente pour la navigation rapide de robots mobiles en environnement naturel." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00673435.

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Abstract:

Cette thèse concerne la perception de l'environnement pour le guidage automatique d'un robot mobile. Lorsque l'on souhaite réaliser un système de navigation autonome, plusieurs éléments doivent être abordés. Parmi ceux-ci nous traiterons de la franchissabilité de l'environnement sur la trajectoire du véhicule. Cette franchissabilité dépend notamment de la géométrie et du type de sol mais également de la position du robot par rapport à son environnement (dans un repère local) ainsi que l'objectif qu'il doit atteindre (dans un repère global). Les travaux de cette thèse traitent donc de la perception de l'environnement d'un robot au sens large du terme en adressant la cartographie de l'environnement et la localisation du véhicule. Pour cela un système de fusion de données est proposé afin d'estimer ces informations. Ce système de fusion est alimenté par plusieurs capteurs dont une caméra, un télémètre laser et un GPS. L'originalité de ces travaux porte sur la façon de combiner ces informations capteurs. A la base du processus de fusion, nous utilisons un algorithme d'odométrie visuelle basé sur les images de la caméra. Pour accroitre la précision et la robustesse l'initialisation de la position des points sélectionnés se fait grâce à un télémètre laser qui fournit les informations de profondeur. De plus, le positionnement dans un repère global est effectué en combinant cette odométrie visuelle avec les informations GPS. Pour cela un procédé a été mis en place pour assurer l'intégrité de localisation du véhicule avant de fusionner sa position avec les données GPS. La cartographie de l'environnement est toute aussi importante puisqu'elle va permettre de calculer le chemin qui assurera au véhicule une évolution sans risque de collision ou de renversement. Dans cette optique, le télémètre laser déjà présent dans le processus de localisation est utilisé pour compléter la liste courante de points 3D qui matérialisent le terrain à l'avant du véhicule. En combinant la localisation précise du véhicule avec les informations denses du télémètre il est possible d'obtenir une cartographie précise, dense et géo-localisée de l'environnement. Tout ces travaux ont été expérimentés sur un simulateur robotique développé pour l'occasion puis sur un véhicule tout-terrain réel évoluant dans un monde naturel. Les résultats de cette approche ont montré la pertinence de ces travaux pour le guidage autonome de robots mobiles.

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Rodriguez, Florez Sergio Alberto. "Contributions des systèmes de vision à la localisation et au suivi d'objets par fusion multi-capteur pour les véhicules intelligents." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00635330.

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Abstract:

Les systèmes d'aide à la conduite peuvent améliorer la sécurité routière en aidant les utilisateurs via des avertissements de situations dangereuses ou en déclenchant des actions appropriées en cas de collision imminente (airbags, freinage d'urgence, etc). Dans ce cas, la connaissance de la position et de la vitesse des objets mobiles alentours constitue une information clé. C'est pourquoi, dans ce travail, nous nous focalisons sur la détection et le suivi d'objets dans une scène dynamique. En remarquant que les systèmes multi-caméras sont de plus en plus présents dans les véhicules et en sachant que le lidar est performant pour la détection d'obstacles, nous nous intéressons à l'apport de la vision stéréoscopique dans la perception géométrique multimodale de l'environnement. Afin de fusionner les informations géométriques entre le lidar et le système de vision, nous avons développé un procédé de calibrage qui détermine les paramètres extrinsèques et évalue les incertitudes sur ces estimations. Nous proposons ensuite une méthode d'odométrie visuelle temps-réel permettant d'estimer le mouvement propre du véhicule afin de simplifier l'analyse du mouvement des objets dynamiques. Dans un second temps, nous montrons comment l'intégrité de la détection et du suivi des objets par lidar peut être améliorée en utilisant une méthode de confirmation visuelle qui procède par reconstruction dense de l'environnement 3D. Pour finir, le système de perception multimodal a été intégré sur une plateforme automobile, ce qui a permis de tester expérimentalement les différentes approches proposées dans des situations routières en environnement non contrôlé.

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Amri, Mohamed-Hédi. "Fusion ensembliste de donn´ees pour la surveillance des personnes d´ependantes en habitat intelligent." Thesis, Orléans, 2015. http://www.theses.fr/2015ORLE2030/document.

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Abstract:

Mes travaux de recherches en thèse s’inscrivent dans le cadre du projet FUIE-monitorâge. L’objectif du projet, réunissant de nombreux partenaires industriels et universitaires, est d’améliorer la prise en charge individualisée et la sécurité du résident dans les établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes(EHPAD). Dans ce travail, nous avons élaboré une méthode de fusion de données multimodales issues des différents capteurs installés dans un smart home. Ces informations sont utilisées pour la localisation intérieure des personnes afin de surveiller leurs activités journalières. Généralement, les mesures issues des capteurs sont soumises à des incertitudes. Dans nos travaux, ces erreurs sont supposées inconnues mais bornées. En tenant compte de cette hypothèse, une méthode de résolution d’un problème d’estimation d’état est élaborée en se basant sur des calculs ensemblistes. Notre algorithme de filtrage ensembliste comporte deux étapes. La première, dite de prédiction, est basée sur l’utilisation d’un modèle de marche aléatoire avec des hypothèses minimales (vitesse de déplacement maximale) pour prédire la zone où se trouve la personne. La deuxième étape, dite de correction, consiste à utiliser la mesure pour affiner cette zone. Cette étape utilise une technique de propagation de contraintes relâchée, q-relaxed intersection, pour permettre une meilleure robustesse par rapport aux données aberrantes. Notre algorithme est capable de quantifier, par un intervalle, l’incertitude commise sur les positions de cibles en mouvement tout en détectant les défauts de capteurs
Our research work is a part of the project FUI 14 FEDER Collectivités E-monitor’âge. This project takes place within the framework of Ambient Assisted Living (AAL) which aims to improve the safety and the comfort of elderly people living in smart nursing homes. This work aims to monitor the activities of elderly persons using information from different sensors. The ADL (Activities of Daily Living) are used to evaluate the ability of the person to perform on their own a selection of the activities which are essential for an independent living in the everyday life. Generally, process knowledge and measurements coming from sensors are prone to indeterminable noise. In our work, we suppose that these errors are unknown but bounded. Taking into account this hypothesis, we show how to solve the estimation issue using set-membership computations techniques. Our algorithm, based on set-membership approach, consists of two steps. The prediction step, based on the use of a random walk mobility with minimum assumptions (maximum speed of moving), employs the previous state estimate to provide the prediction zone where the person may be located. The correction step uses the informations coming from the sensors to refine this predicted zone. This step uses a relaxed constraints propagation technique, q-relaxed intersection, to deal with faulty measurements. This proposed method allows us to compute the uncertainty domain for the reconstructed localization of moving targets as dealing with outliers

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Oudet, Jean-Philippe. "Architecture distribuée pour la détection d'activité dans un Espace Intelligent." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2011. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/1634.

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Abstract:

La présente étude porte sur la capacité d'améliorer la détection des Activités de la Vie Quotidienne, AVQ (ou ADL :"Activity of Daily Life") par l'utilisation de capteur [i.e. capteurs] de mouvements portés par l'occupant d'un habitat intelligent. Les données provenant de ces capteurs devraient fusionner avec les informations issues de l'appartement pour donner une information plus pertinente par le principe de synergie [21]. La solution choisie pour le dispositif porté par la personne est l'innovation principale du projet : un réseau de capteurs disposés à plusieurs endroits sur le corps, communicant sans fil entre eux et avec le contrôle de l'appartement. Les données extraites sont le mouvement relatif du corps, et plus spécifiquement des mains et du tronc, par rapport à la verticale. De par les propriétés de ces éléments - nécessairement petits, discrets - des MEMS seront utilisés pour satisfaire ces critères. Le projet repose sur la conception des dispositifs embarqués sur l'occupant dans l'optique d'en étendre les fonctionnalités à d'autres analyses tels [i.e. telles] que le son, la position dans l'environnement, le statut médical, etc. Pour prouver la faisabilité, des capteurs externes seront ajoutés pour compléter les informations de base et donc étendre la qualité des inférences sur les activités en cours. Le mouvement est une donnée facilement détectable de par sa relative simplicité de mise en oeuvre et il fournit une bonne base de travail pour étudier de façon systématique les différents points clés de l'étude : la communication, la synergie des informations, l'analyse des activités, etc.

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Khairallah, Mahmoud. "Flow-Based Visual-Inertial Odometry for Neuromorphic Vision Sensors." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPAST117.

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Abstract:

Plutôt que de générer des images de manière constante et synchrone, les capteurs neuromorphiques de vision -également connus sous le nom de caméras événementielles, permettent à chaque pixel de fournir des informations de manière indépendante et asynchrone chaque fois qu'un changement de luminosité est détecté. Par conséquent, les capteurs de vision neuromorphiques n'ont pas les problèmes des caméras conventionnelles telles que les artefacts d'image et le Flou cinétique. De plus, ils peuvent fournir une compression sans perte de donné avec une résolution temporelle et une plage dynamique plus élevée. Par conséquent, les caméras événmentielles remplacent commodément les caméras conventionelles dans les applications robotiques nécessitant une grande maniabilité et des conditions environnementales variables. Dans cette thèse, nous abordons le problème de l'odométrie visio-inertielle à l'aide de caméras événementielles et d'une centrale inertielle. En exploitant la cohérence des caméras événementielles avec les conditions de constance de la luminosité, nous discutons de la possibilité de construire un système d'odométrie visuelle basé sur l'estimation du flot optique. Nous développons notre approche basée sur l'hypothèse que ces caméras fournissent des informations des contours des objets de la scène et appliquons un algorithme de détection de ligne pour la réduction des données. Le suivi de ligne nous permet de gagner plus de temps pour les calculs et fournit une meilleure représentation de l'environnement que les points d'intérêt. Dans cette thèse, nous ne montrons pas seulement une approche pour l'odométrie visio-inertielle basée sur les événements, mais également des algorithmes qui peuvent être utilisés comme algorithmes des caméras événementielles autonomes ou intégrés dans d'autres approches si nécessaire
Rather than generating images constantly and synchronously, neuromorphic vision sensors -also known as event-based cameras- permit each pixel to provide information independently and asynchronously whenever brightness change is detected. Consequently, neuromorphic vision sensors do not encounter the problems of conventional frame-based cameras like image artifacts and motion blur. Furthermore, they can provide lossless data compression, higher temporal resolution and higher dynamic range. Hence, event-based cameras conveniently replace frame-based cameras in robotic applications requiring high maneuverability and varying environmental conditions. In this thesis, we address the problem of visual-inertial odometry using event-based cameras and an inertial measurement unit. Exploiting the consistency of event-based cameras with the brightness constancy conditions, we discuss the availability of building a visual odometry system based on optical flow estimation. We develop our approach based on the assumption that event-based cameras provide edge-like information about the objects in the scene and apply a line detection algorithm for data reduction. Line tracking allows us to gain more time for computations and provides a better representation of the environment than feature points. In this thesis, we do not only show an approach for event-based visual-inertial odometry but also event-based algorithms that can be used as stand-alone algorithms or integrated into other approaches if needed

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Drevelle, Vincent. "Étude de méthodes ensemblistes robustes pour une localisation multi-sensorielle intègre : application à la navigation des véhicules en milieu urbain." Compiègne, 2011. http://www.theses.fr/2011COMP1986.

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Abstract:

On cherche dans cette thèse à caractériser un domaine de confiance pour la localisation d’un véhicule, en utilisant des méthodes ensemblistes robustes par intervalles. La localisation est essentielle à la navigation en robotique mobile, en particulier pour les véhicules intelligents. Lorsque la position est utilisée dans un contexte pouvant mettre en jeu la sécurité des personnes, tel que la navigation autonome, on doit avoir recours à un mécanisme d’intégrité vérifiant que l’erreur commise reste inférieure à l’erreur maximale tolérable pour la mission. Dans le domaine aéronautique, on définit ainsi un niveau de protection associé à un risque d’intégrité. Dans un esprit similaire aux niveaux de protections utilisés en aéronautique, ce travail vise à déterminer un domaine de confiance, dans lequel l’utilisateur est garanti de se trouver avec un risque d’intégrité donné. L’utilisation de méthodes ensemblistes robustes permet de calculer un domaine de localisation tenant compte de l’éventuelle présence de mesures aberrantes. Les mesures provenant de capteurs ainsi que les paramètres des modèles sont entachés d’erreurs, souvent modélisées par leur distribution de probabilité. Dans le cadre ensembliste, on peut représenter ces erreurs par des intervalles. Quand les bornes ne sont pas spécifiées ou trop pessimistes, on peut déterminer des bornes associées à un risque, et propager ce risque au domaine de confiance calculé. Les systèmes de navigation par satellites permettent un positionnement absolu avec une bonne précision en milieu ouvert. Cependant, les mesures de pseudodistance GPS sont sujettes aux problèmes de trajets multiples ou réfléchis en zone urbaine. Une robustesse aux valeurs aberrantes est donc nécessaire. Pour compenser le manque de satellites en milieu à visibilité satellitaire réduite, des contraintes sur la position sont apportées par la cartographie 3D de l’espace roulable et l’intégration des capteurs proprioceptifs présents sur les véhicules modernes. Trois méthodes de localisation, basées sur un algorithme robuste d’inversion ensembliste par intervalles associé aux mesures GPS sont présentées dans ce document. La première consiste en un calcul époque par époque, fusionnant les mesures de pseudodistance d’un récepteur GPS avec l’information d’un modèle numérique de terrain. La seconde s’appuie sur une carte surfacique précise de « l’espace roulable » en trois dimensions, ainsi que l’observation de la dérive de l’horloge du récepteur. Enfin, la troisième méthode concerne l’estimation de la pose du véhicule à partir d’un historique fini de positions et de mesures proprioceptives. Ces trois méthodes ont été implémentées en temps-réel, et testées sur des données réelles acquises dans des environnements difficiles pour la localisation par satellites
In this thesis, confidence domains for vehicle localization are characterized by using robust interval methods. Positioning is of prime importance in mobile robotics and more specifically for intelligent vehicle applications. When position information is used in a safety-critical context, like autonomous vehicle navigation, an integrity method is needed to check that the positioning error stays within the limits specified for the mission. In aeronautical navigation, protection levels are defined as bounds on the position error associated to a given integrity risk. This work aims to compute a confidence domain in which the user in guaranteed to be located with a given integrity risk. The possible presence of outliers is handled by the use of robust set-membership methods. Sensor measurements and model parameters are prone to errors, which are often modeled by their probability distribution. In the set-membership working frame,errors can be represented by intervals, thus making the assumption of bounded errors. When guaranteed error bounds are unknown or too pessimistic, error bounds associated with a risk can be used. The risk taken on measurements is then propagated to the computed confidence domain. Global navigation satellite systems enable high precision absolute positioning in open sky environments, but measurements suffer from multipath and non-line-ofsight propagation in urban areas. Robustness to outliers is thus needed. To counter the lack of visible satellites in urban canyons, position is constrained by a 3D map of the drivable space and by using the proprioceptive sensors embedded in recent vehicles. This document presents three positioning methods based on a robust set inversion via interval analysis with GPS pseudorange measurements : Snapshot computation of a position confidence domain, with GPS measurements and altitude constraint from a digital elevation model. Use of a precise 3D model of the drivable space as a positioning constraint, and observation of the GPS receiver’s clock drift. Robust pose estimation from a sliding horizon of positions and proprioceptive measurements, constrained by a 3D map. These positioning methods have been implemented in real-time and tested with real data in difficult environments for satellite positioning

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Vassal, Patrick. "Fusion d'images multi-modales pour la radiothérapie conformationnelle : application au repositionnement du patient." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1998. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005155.

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Abstract:

Le traitement des cancers par radiothérapie externe met en .uvre un environnement complexe. L'irradiation doit être le plus possible limitée au volume tumoral, en évitant au maximum les tissus et organes sains avoisinants. L'utilisation de logiciels dosimétriques en trois dimensions permet d'adapter exactement la balistique d'irradiation à la forme de la tumeur. Le patient est replacé à chaque séance de son traitement dans la même position pour permettre de reproduire avec précision la balistique d'irradiation. Un système de contention assure son immobilisation, un appareil de contrôle permet de vérifier sa position, et un collimateur multi-lames adapte la forme du faisceau d'irradiation au profil de la tumeur. La radiothérapie externe traditionnelle devient la radiothérapie conformationnelle Cette étude présente une procédure de repositionnement du patient par mise en correspondance d'informations issues de différentes sources d'imagerie médicale. En début de séance, des images de contrôle sont acquises par un système adapté au type et à la localisation de la tumeur. Les informations fournies par les images de contrôle sont fusionnées avec des informations de référence corrrespondant à la position attendue du patient. Le décalage entre les deux informations donne l'erreur d'installation en translation et en rotation. Une correction est calculée et appliquée à l'environnement de traitement (position et orientation du patient, position et orientation de la source d'irradiation). Le système de contrôle permet de déterminer directement ou indirectement la position précise du volume tumoral. L'échographie, associé à un localisateur optique tridimensionnel, permet de déterminer la position d'un organe comme la prostate, qui peut changer de place en fonction des réplétions vésicale et rectale. Le capteur de surface est utilisé pour localiser les tumeurs de la face ou du cerveau, par rapport à la position du visage, l'acquisition et le traitement de l'information ne prennent que quelques minutes. L'imageur par rayons X s'applique à la localisation de structures osseuses.

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Ndjeng, Ndjeng Alexandre. "Localisation robuste multi-capteurs et multi-modèles." Thesis, Evry-Val d'Essonne, 2009. http://www.theses.fr/2009EVRY0013/document.

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Abstract:

De nombreux travaux de recherches sont menés depuis quelques années dans le but de fournir une solution précise et intègre au problème de la localisation de véhicules routiers. Ces recherches sont en majorité fondées sur la théorie probabiliste de l’estimation. Elles utilisent la fusion multi-capteurs et le filtrage de Kalman mono-modèle, au travers de variantes adaptées aux systèmes non linéaires ; l’unique modèle complexe étant supposé décrire toute la dynamique du véhicule. Nous proposons dans cette thèse une approche multi-modèles. Cette étude dérive d’une analyse modulaire de la dynamique du véhicule, c’est-à-dire que l’espace d’évolution est pris comme un espace discret : plusieurs modèles simples et dédiés chacun à une manœuvre particulière sont générés, ce qui améliore la robustesse face aux défauts de modélisation du système. Il s’agit d’une variante de l’algorithme IMM, qui prend en compte l’asynchronisme des capteurs embarqués dans le processus d’estimation de l’état du véhicule. Pour cela, une nouvelle modélisation sous contraintes est développée, ce qui permet de mettre à jour la vraisemblance des modèles intégrés même en l’absence de mesures provenant de capteurs extéroceptifs. Toutefois, la performance d’un tel système nécessite d’utiliser des données capteurs de bonne qualité. Plusieurs opérations sont présentées, illustrant la correction du biais des capteurs, des bruits de mesures ainsi que la prise en compte de l’angle de dévers de la chaussée. La méthodologie développée est validée à travers une comparaison avec les algorithmes de fusion probabilistes EKF, UKF, DD1, DD2 et le filtrage particulaire. Cette comparaison est fondée sur des mesures courantes de précision et de confiance, puis sur l’utilisation de critères statistiques de consistance et de crédibilité, à partir de scénarios synthétiques et ensuite des données réelles
Many research works have been devoted in the last years in order to provide an accurate and high integrity solution to the problem outdoor vehicles localization. These research efforts are mainly based on the probability estimation theory. They use multi-sensor fusion approach and a single-model based Kalman filtering, through some variants adapted to nonlinear systems. The single complex model that is used is assumed to describe the dynamics of the vehicle. We rather propose a multiple model approach in this thesis. The presented study derives from a modular analysis of the dynamics of the vehicle, ie the evolution of the vehicle is considered as a discrete process, which combines several simple models. Each model is dedicated to a particular manoeuvre of the vehicle. This evolution space discretizing will improves the system robustness to modelling defects. Our approach is a variant of the IMM algorithm, which takes into account the asynchronism of the embedded sensors. In order to achieve this goal, a new system constrained modelling is developed, which allows to update the various models likelihood even in absence of exteroceptive sensors. However, the performance of such a system requires the use of good quality data. Several operations are presented, illustrating the corrections on the sensors bias, measurements noise and taking into account the road bank angle. The developed methodology is validated through a comparison with the probabilistic fusion algorithms EKF, UKF, DD1, DD2 and particle filtering. This comparison is based on measurements of accuracy and confidence, then the use of statistical consistency and credibility measures, from simulation scenarios and then real data

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Makhoul, Abdallah. "Réseaux de capteurs : localisation, couverture et fusion de données." Besançon, 2008. http://www.theses.fr/2008BESA2025.

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Abstract:

Les recherches présentées dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre des réseaux de capteurs. Elles portent sur l'étude et la mise en oeuvre d'algorithmes distribués pour différentes problématiques dans les réseaux de capteurs (localisation, couverture, fusion de données, etc. ). La localisation sert à trouver les positions des nœuds suite à un déploiement aléatoire. Elle est nécessaire pour pouvoir localiser les évènements. Dans ce mémoire, nous introduisons une nouvelle approche de localisation fondée sur l'utilisation d'une ancre mobile. La nouveauté de notre approche réside dans la définition d'une trajectoire prédéfinie couplée à un algorithme de très faible complexité. Dans un second lieu, nous exploitons l'utilisation de l'ancre mobile pour pouvoir ordonner les nœuds dans des ensembles d'activation disjoints, de telle sorte qu'ils puissent économiser leur énergie tout en observant correctement leur environnement. Cet ordonnancement d'activation est connu par le problème de couverture. Nous présentons quatre types d'ordonnancement différents. La troisième partie de ce mémoire traite de la problématique de fusion des données. Pour évaluer la moyenne des données mesurées par un ensemble de capteurs en réseau, nous avons conçu un algorithme itératif asynchrone, en adaptant des techniques développées dans le domaine de l'équilibrage de charge. Cet algorithme est entièrement décentralisé et nous avons montré sa convergence, ainsi que sa tolérance à des variations de topologie du réseau. Enfin, toutes les approches proposées ont fait l'objet d'études de performances approfondies au travers de simulation (OMNeT ++) et comparées aux approches existantes dans la littérature
This thesis tackles the problems of localization, coverage and data fusion in randomly deployed sensor networks. First, we introduce a novel approach for node's localization. It is based on a single mobile beacon aware of its positions. Sensor nodes receiving beacon packets will be able to locate themselves. The mobile beacon follows a defined Hilbert curve. On the other hand, we exploit the localization phase to construct sets of active nodes that ensure as much as possible the zone coverage. To optimize the energy consumption, we construct disjoint sets of active nodes such that only one of them is active at any moment, while ensuring at the same time both the network connectivity and the area coverage. We present and study four different scheduling methods. Ln a third step, we study the problem of data fusion in sensor networks in particular the" average consensus" problem. It allows the nodes of a sensor network to track the average of n sensor measurements. To compute the average, we propose an iterative asynchronous algorithm that is robust to the dynamic topology changes and the loss of messages. To show the effectiveness of the proposed algorithms, we conducted series of simulations based on OMNet++

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André, Cyrille. "Approche crédibiliste pour la fusion multi capteurs décentralisée." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00976761.

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Abstract:

La fusion de données consiste à combiner plusieurs observations d'un environnement ou d'un phénomène afin de produire une description plus robuste, plus précise ou plus complète. Parmi les nombreux domaines d'application, les systèmes de surveillance multi capteurs étudiés dans ce travail occupent une place importante. Notre objectif est de fusionner les informations afin de compter le nombre de cibles, d'affiner la localisation et suivre les pistes en mouvement. D'un point de vue théorique, le problème a été abordé dans le contexte spécifique de la théorie des fonctions de croyance. Cette représentation qui constitue la première contribution originale de ce travail offre plusieurs avantages déterminants. Elle permet tout d'abord de modéliser des détections caractérisées par des incertitudes de géométries très différentes. Le modèle permet également d'intégrer des a priori topographiques en les modélisant par des BBAs spécifiques. Cette méthode d'intégration d'a priori constitue le deuxième élément orignal de ce travail. La troisième contribution concerne la définition d'un critère d'association entre les pistes et les détections à partir de la même représentation crédibiliste des localisations. Ce critère, maximisant la probabilité pignistique jointe des associations permet de réaliser de manière cohérente l'ensemble des traitements relatifs à la fusion sans avoir à définir un nouveau cadre de discernement. Malgré ces avantages, la taille du cadre de discernement exceptionnellement grande constitue un obstacle à l'exploitation de la théorie des croyances transférables. Pour contourner cette difficulté, chaque détection est projetée sur un cadre de discernement de plus petit cardinal grâce à une opération de conditionnement et de grossissement. De plus, le nombre d'éléments focaux peut augmenter considérablement en raison du caractère itératif de la fusion dans notre application. Afin de garder des temps de calcul raisonnables, il est donc impératif de simplifier régulièrement les BBAs. Ce point a fait l'objet d'une étude particulière à partir de laquelle une méthode de simplification reposant sur la décomposition canonique a été proposée. Enfin, au niveau système nous avons proposé une architecture décentralisée pour la réalisation de l'ensemble des traitements. Chaque nœud collabore alors avec ses voisins afin que les informations envoyées au poste de supervision forment un ensemble complet et cohérent. La validation du système de fusion a constitué une part importante de ce travail. Certains choix ont ainsi pu être justifiés en comparant les performances de différentes solutions envisageables au moyen de simulations. Parallèlement, la fusion a été testée lors de scénarios réels grâce à l'implantation d'un module dans le système de détection SmartMesh. Ces expériences ont été nécessaires d'une part pour quantifier de manière réaliste les erreurs relatives à chaque capteur mais aussi pour intégrer dans le plan de validation les difficultés liées aux interfaces avec les autres composants.

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Brulin, Damien. "Fusion de données multi-capteurs pour l'habitat intelligent." Thesis, Orléans, 2010. http://www.theses.fr/2010ORLE2066/document.

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Abstract:

Le concept d’habitat intelligent s’est largement développé ces dernières années afin de proposer des solutions face à deux préoccupations majeures : la gestion optimisée de l’énergie dans le bâtiment et l’aide au maintien à domicile de personnes âgées. C’est dans ce contexte que le projet CAPTHOM, dans lequel s’inscrit cette thèse, a été développé. Pour répondre à ces problématiques, de nombreux capteurs, de natures différentes, sont utilisés pour la détection de la présence humaine, la détermination de la localisation et de la posture de la personne. En effet, aucun capteur, ne peut, seul, répondre à l’ensemble de ces informations justifiant le développement d’un dispositif multi-capteurs et d’une politique de fusion de données. Dans ce projet, les capteurs retenus sont les détecteurs infrarouges passifs, les thermopiles et la caméra. Aucun capteur n’est porté par la personne (non invasivité du dispositif). Nous proposons une architecture globale du capteur intelligent composée de quatre modules de fusion permettant respectivement de détecter la présence humaine, de localiser en 3D la personne, de déterminer la posture et d’aider à la prise de décision finale selon l’application visée. Le module de détection de présence fusionne les informations des trois capteurs : les détecteurs IRP pour la détection du mouvement, les thermopiles pour la présence en cas d’immobilité de la personne et la caméra pour identifier l’entité détectée. La localisation 3D de la personne est réalisée grâce à l’estimation de position sur horizon glissant. Cette méthode, nommée Visual Receding Horizon Estimation (VRHE), formule le problème d’estimation de position en un problème d’optimisation non linéaire sous contraintes dans le plan image. Le module de fusion pour la détermination de posture s’appuie sur la théorie des ensembles flous. Il assure la détermination de la posture indépendamment de la personne et de sa distance vis à vis de la caméra. Enfin, un module d’aide à la décision fusionne les sorties des différents modules et permet de déclencher des alarmes dans le cas de la surveillance de personnes âgées ou de déclencher des applications domotiques (chauffage, éclairage) pour la gestion énergétique de bâtiments
The smart home concept has been widely developed in the last years in order to propose solutions for twomain concerns : optimized energy management in building and help for in-home support for elderly people.In this context, the CAPTHOM project, in which this thesis is in line with, has been developed. To respondto these problems, many sensors, of different natures, are used to detect the human presence, to determinethe position and the posture of the person. In fact, no sensor can , alone, answers to all information justifyingthe development of a multi-sensor system and a data fusion method. In this project, the selected sensorsare passive infrared sensors (PIR), thermopiles and a video camera. No sensor is carried by the person(non invasive system). We propose a global architecture of intelligent sensor made of four fusion modulesallowing respectively to detect the human presence, to locate in 3D the person, to determine the posture andto help to make a decision according to the application. The human presence module fuses information ofthe three sensors : PIR sensors for the movement, thermopiles for the presence in case of immobility and thecamera to identify the detected entity. The 3D localisation of the person is realized thanks to position recedinghorizon estimation. This method, called Visual Receding Horizon Estimation (VRHE), formulates the positionestimation problem into an nonlinear optimisation problem under constraints in the image plane. The fusionmodule for the posture determination is based on fuzzy logic. It insures the posture determination regardlessof the person and the distance from the camera. Finally, the module to make a decision fuses the outputs of the preceding modules and gives the opportunity to launch alarms (elderly people monitoring) or to commandhome automation devices (lightning, heating) for the energy management of buildings

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Salehi, Achkan. "Localisation précise d'un véhicule par couplage vision/capteurs embarqués/systèmes d'informations géographiques." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2018. http://www.theses.fr/2018CLFAC064/document.

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Abstract:

La fusion entre un ensemble de capteurs et de bases de données dont les erreurs sont indépendantes est aujourd’hui la solution la plus fiable et donc la plus répandue de l’état de l’art au problème de la localisation. Les véhicules semi-autonomes et autonomes actuels, ainsi que les applications de réalité augmentée visant les contextes industriels exploitent des graphes de capteurs et de bases de données de tailles considérables, dont la conception, la calibration et la synchronisation n’est, en plus d’être onéreuse, pas triviale. Il est donc important afin de pouvoir démocratiser ces technologies, d’explorer la possibilité de l’exploitation de capteurs et bases de données bas-coûts et aisément accessibles. Cependant, ces sources d’information sont naturellement plus incertaines, et plusieurs obstacles subsistent à leur utilisation efficace en pratique. De plus, les succès récents mais fulgurants des réseaux profonds dans des tâches variées laissent penser que ces méthodes peuvent représenter une alternative peu coûteuse et efficace à certains modules des systèmes de SLAM actuels. Dans cette thèse, nous nous penchons sur la localisation à grande échelle d’un véhicule dans un repère géoréférencé à partir d’un système bas-coût. Celui-ci repose sur la fusion entre le flux vidéo d’une caméra monoculaire, des modèles 3d non-texturés mais géoréférencés de bâtiments,des modèles d’élévation de terrain et des données en provenance soit d’un GPS bas-coût soit de l’odométrie du véhicule. Nos travaux sont consacrés à la résolution de deux problèmes. Le premier survient lors de la fusion par terme barrière entre le VSLAM et l’information de positionnement fournie par un GPS bas-coût. Cette méthode de fusion est à notre connaissance la plus robuste face aux incertitudes du GPS, mais est plus exigeante en matière de ressources que la fusion via des fonctions de coût linéaires. Nous proposons une optimisation algorithmique de cette méthode reposant sur la définition d’un terme barrière particulier. Le deuxième problème est le problème d’associations entre les primitives représentant la géométrie de la scène(e.g. points 3d) et les modèles 3d des bâtiments. Les travaux précédents se basent sur des critères géométriques simples et sont donc très sensibles aux occultations en milieu urbain. Nous exploitons des réseaux convolutionnels profonds afin d’identifier et d’associer les éléments de la carte correspondants aux façades des bâtiments aux modèles 3d. Bien que nos contributions soient en grande partie indépendantes du système de SLAM sous-jacent, nos expériences sont basées sur l’ajustement de faisceaux contraint basé images-clefs. Les solutions que nous proposons sont évaluées sur des séquences de synthèse ainsi que sur des séquence urbaines réelles sur des distances de plusieurs kilomètres. Ces expériences démontrent des gains importants en performance pour la fusion VSLAM/GPS, et une amélioration considérable de la robustesse aux occultations dans la définition des contraintes
The fusion between sensors and databases whose errors are independant is the most re-liable and therefore most widespread solution to the localization problem. Current autonomousand semi-autonomous vehicles, as well as augmented reality applications targeting industrialcontexts exploit large sensor and database graphs that are difficult and expensive to synchro-nize and calibrate. Thus, the democratization of these technologies requires the exploration ofthe possiblity of exploiting low-cost and easily accessible sensors and databases. These infor-mation sources are naturally tainted by higher uncertainty levels, and many obstacles to theireffective and efficient practical usage persist. Moreover, the recent but dazzling successes ofdeep neural networks in various tasks seem to indicate that they could be a viable and low-costalternative to some components of current SLAM systems.In this thesis, we focused on large-scale localization of a vehicle in a georeferenced co-ordinate frame from a low-cost system, which is based on the fusion between a monocularvideo stream, 3d non-textured but georeferenced building models, terrain elevation models anddata either from a low-cost GPS or from vehicle odometry. Our work targets the resolutionof two problems. The first one is related to the fusion via barrier term optimization of VS-LAM and positioning measurements provided by a low-cost GPS. This method is, to the bestof our knowledge, the most robust against GPS uncertainties, but it is more demanding in termsof computational resources. We propose an algorithmic optimization of that approach basedon the definition of a novel barrier term. The second problem is the data association problembetween the primitives that represent the geometry of the scene (e.g. 3d points) and the 3d buil-ding models. Previous works in that area use simple geometric criteria and are therefore verysensitive to occlusions in urban environments. We exploit deep convolutional neural networksin order to identify and associate elements from the map that correspond to 3d building mo-del façades. Although our contributions are for the most part independant from the underlyingSLAM system, we based our experiments on constrained key-frame based bundle adjustment.The solutions that we propose are evaluated on synthetic sequences as well as on real urbandatasets. These experiments show important performance gains for VSLAM/GPS fusion, andconsiderable improvements in the robustness of building constraints to occlusions

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Kueviakoe, Kangni. "Localisation multi-capteurs garantie : résolution d'un problème de satisfaction de contraintes." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112241/document.

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Abstract:

Cette thèse traite de la localisation de véhicule. Plusieurs méthodes sont utilisées pour résoudre ce type de problème. Elles peuvent être classées en deux grandes catégories d’approches : les approches probabilistes et les approches déterministes.Ce travail aborde les approches déterministes et plus précisément l'approche ensembliste basée sur l'analyse par intervalles. Les travaux ont été conduits sur des jeux de données réelles collectées en environnements d'extérieur comprenant des capteurs proprioceptifs et extéroceptifs.Lorsque l'on met en jeu plusieurs capteurs fournissant des informations complémentaires ou redondantes, il est important de fusionner les données afin d'améliorer la pose estimée. L'approche détaillée dans ce document utilise les méthodes intervalles et présente le problème de la localisation sous la forme d'un problème de satisfaction de contraintes.La résolution se fait à l'aide d’un solveur à intervalles. Plusieurs algorithmes ont été comparés. Un constat s'est dégagé : les algorithmes de consistance locale ne corrigent pas l'incertitude sur l’orientation. Cette thèse propose une méthode de localisation utilisable dans des applications temps réel et qui corrige l'incertitude sur le cap du véhicule. Nous avons comparé nos résultats à ceux du filtre de Kalman étendu (méthode probabiliste de référence) et mis en avant un des intérêts de notre méthode : l'assurance d'une consistance de la pose (position et orientation du mobile).Cette thèse propose deux contributions. La première est d'ordre méthodologique. Dans l'état de l'art tous les travaux affirment la nécessité (voire l'obligation) d'une décomposition préalable des contraintes du problème avant l'étape de résolution. Nos travaux permettent de prouver le contraire. La deuxième contribution concerne la réduction du domaine de l'incertitude en orientation en couplant la propagation de contraintes et une approche de bissection
This thesis deals with the vehicle locationand addresses the problem of SLAM (simultaneous localization and mapping). Several methods are used to solve this kind of problem. They can be classified into two broad categories of approaches: probabilistic approach and deterministic approaches. This work addresses the deterministic approaches and more precisely the approach based on interval analysis. The work has been conducted on real data sets collected in outdoor environments with proprioceptive and exteroceptive sensors.When multiple sensors providing complementary or redundant information are put into play, it is important to merge the data to improve the estimated pose. The approach detailed in this document uses the intervals methods and presents the localization problem as a constraint satisfaction problem.The resolution is done using a solver interval. Several solvers were compared. One thing is clear: local consistency algorithms do not address the uncertainty of the orientation. This thesis proposes a method of locating usable in real time applications and corrects the uncertainty in the heading of the vehicle. We compared our results with those of the extended Kalman filter (probabilistic reference method) and highlighted one of the interests of our method: the assurance of consistency of the pose (position and orientation of the mobile).This thesis proposes two contributions. The first is methodological. In the state of the art all works affirm the need (or obligation) to pre-decompose the constraints of the problem before the resolution step. Our work allows to prove otherwise. The second contribution relates to the reduction of the orientation uncertainty by combining constraint propagation and a bisection approach

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Alibay, Manu. "Fusion de données capteurs étendue pour applications vidéo embarquées." Thesis, Paris, ENMP, 2015. http://www.theses.fr/2015ENMP0032/document.

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Abstract:

Le travail réalisé au cours de cette thèse se concentre sur la fusion des données d'une caméra et de capteurs inertiels afin d'effectuer une estimation robuste de mouvement pour des applications vidéos embarquées. Les appareils visés sont principalement les téléphones intelligents et les tablettes. On propose une nouvelle technique d'estimation de mouvement 2D temps réel, qui combine les mesures visuelles et inertielles. L'approche introduite se base sur le RANSAC préemptif, en l'étendant via l'ajout de capteurs inertiels. L'évaluation des modèles de mouvement se fait selon un score hybride, un lagrangien dynamique permettant une adaptation à différentes conditions et types de mouvements. Ces améliorations sont effectuées à faible coût, afin de permettre une implémentation sur plateforme embarquée. L'approche est comparée aux méthodes visuelles et inertielles. Une nouvelle méthode d'odométrie visuelle-inertielle temps réelle est présentée. L'interaction entre les données visuelles et inertielles est maximisée en effectuant la fusion dans de multiples étapes de l'algorithme. A travers des tests conduits sur des séquences acquises avec la vérité terrain, nous montrons que notre approche produit des résultats supérieurs aux techniques classiques de l'état de l'art
This thesis deals with sensor fusion between camera and inertial sensors measurements in order to provide a robust motion estimation algorithm for embedded video applications. The targeted platforms are mainly smartphones and tablets. We present a real-time, 2D online camera motion estimation algorithm combining inertial and visual measurements. The proposed algorithm extends the preemptive RANSAC motion estimation procedure with inertial sensors data, introducing a dynamic lagrangian hybrid scoring of the motion models, to make the approach adaptive to various image and motion contents. All these improvements are made with little computational cost, keeping the complexity of the algorithm low enough for embedded platforms. The approach is compared with pure inertial and pure visual procedures. A novel approach to real-time hybrid monocular visual-inertial odometry for embedded platforms is introduced. The interaction between vision and inertial sensors is maximized by performing fusion at multiple levels of the algorithm. Through tests conducted on sequences with ground-truth data specifically acquired, we show that our method outperforms classical hybrid techniques in ego-motion estimation

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Castagliola, Philippe. "Un système incrémental pour la fusion multi-capteurs pour un robot mobile." Compiègne, 1991. http://www.theses.fr/1991COMPD391.

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Abstract:

Pour réussir une tâche précise, un robot mobile doit obtenir des informations sur son environnement. Pour cette raison, il utilise des capteurs spécifiques. Malheureusement, la plupart d'entre eux donnent individuellement des informations insuffisantes, imprécises et éventuellement erronées. Nous avons choisi de développer certaines méthodes permettant de combiner les informations provenant de capteurs différents, et ainsi d'augmenter leur précision. Cette classe de méthodes est appelée fusion multi-capteurs. Le formalisme adopté est fondé sur le filtre de Kalman étendu. Il permet de prendre en compte les incertitudes qui sont associées aux mesures. Afin de réduire le coût informatique, il est nécessaire de rechercher des représentations minimales, à la fois pour l'environnement du robot (formé de segments verticaux, horizontaux et obliques) et pour la position/orientation de celui-ci (représentation exponentielle des rotations 3D). Le résultat de cette étude est la mise au point d'un mécanisme incrémental, utilisant un système de vision trinoculaire et une ceinture de 24 capteurs ultrasonores, permettant d'une part d'améliorer l'environnement du robot, et d'autre part de maintenir celui-ci aussi proche que possible de sa position/orientation réelle. Ce dernier point est rendu possible par l'utilisation d'algorithmes non itératifs d'estimation du mouvement (utilisant la représentation des rotations sous la forme de quaternion unitaire) et par une formulation explicite de la relation entre le mouvement réel du robot et le mouvement imaginaire de la scène.

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Valade, Aurelien. "Capteurs intelligents : quelles méthodologies pour la fusion de données embarquées ?" Thesis, Toulouse, INSA, 2017. http://www.theses.fr/2017ISAT0007/document.

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Abstract:

Fruit d’un travail collaboratif entre le LAAS-CNRS de Toulouse et l’entreprise MEAS-France / TE Connectivity, ces travaux ont consisté en la mise en place d’une méthodologie permettant la réalisation de capteurs embarqués intelligents utilisant la fusion de données multi-physique pour estimer un paramètre en amoindrissant l’impact des variations environnementales.Nous explorons ici les méthodes liées à la modélisation et l’estimation de paramètres au travers des filtres de Kalman, pour les systèmes linéaires, et des filtres de Kalman étendus (EKF) et Unscented Kalman Filter pour les systèmes non-linéaires. Nous proposons ensuite des méthodes hybrides permettant d’obtenir le meilleur rapport charge de calculs/précision pour les systèmes présentant une évolution linéaire et une mesure non-linéaire.Après une étude de la complexité algorithmique des différentes solutions, nous proposons des méthodes permettant de diminuer la charge de calculs afin de satisfaire les contraintes temps-réel avec une faible puissance de calculs, telles que trouvées couramment dans les applications embarquées. La méthode développée est finalement appliquée sur deux cas applicatifs concrets : le capteur de qualité d’urée de la société MEAS-France/TE Connectivity et le capteur d’analyse du mouvement AREM développés au cours de la thèse au sein du LAAS-CNRS
The work detailed in this document is the result of a collaborative effort of the LAAS-CNRS in Toulouse and MEAS-France / TE Connectivity during a period of three years.The goal here is to develop a methodology to design smart embedded sensors with the ability to estimate physical parameters based on multi-physical data fusion. This strategy tends to integrate sensors technologies, currently dedicated to lab measurements, in low powered embedded systems working in imperfects environments. After exploring model oriented methods, parameters estimations and Kalman filters, we detail various existing solutions upon which we can build a valid response to multi-physical data fusion problematics, for linear systems with the Kalman Filter, and for non-linear systems with the Extended Kalman Filter and the Unscented Kalman Filter.Then, we will synthesize a filter for hybrid systems, having a linear evolution model and a non-linear measurement model. For example, using the best of the two worlds in order to obtain the best complexity/precision ratio. Once we selected the estimation method, we detail computing power and algorithm complexity problematics in order to find available optimizations we can use to assess the usability of our system in a low power environment. Then we present the developed methodology application to the UQS sensor, sold by TE Connectivity, study case. This sensor uses near infra-red spectroscopy to determine the urea concentration in a urea/water solution, in order to control the nitrogen-oxyde depolluting process in gasoline engines. After a design principles presentation, we detail the model we created in order to represent the system, to simulate its behavior and to combine the measurement data to extract the desired concentration. During this step, we focus on the obstacles of our model calibration and the deviation compensation, due toworking conditions or to components aging process. Based on this development, we finally designed the hybrid models addressing the nominal working cases and the model re-calibration during the working duration of the product. After this, we presented obtained results, on simulated data, and on real-world measured data. Finally, we enhanced the methodology based on tabulated “black box” models which are easier to calibrate and cheaper to process. In conclusion, we reapplied our methodology to a different motion capture sensor, to compile all possible solutions and limits

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Nguyen, Thanh Long. "Fusion d'informations multi-capteurs pour la commande du robot humanoïde NAO." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAA010/document.

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Abstract:

Dans cette thèse nous montrons comment améliorer la perception d’un robot humanoïde NAO en utilisant la fusion multi-capteurs. Nous avons proposé deux scénarios: la détection de la couleur et la reconnaissance d’objets colorés. Dans ces deux situations, nous utilisons la caméra du robot et nous ajoutons des caméras externes pour augmenter la fiabilité de la détection car nous nous plaçons dans un contexte expérimental dans lequel l’environnement est non contrôlé. Pour la détection de la couleur, l’utilisateur demande au robot NAO de trouver un objet coloré. La couleur est décrite par des termes linguistiques tels que: rouge, jaune, .... Le principal problème à résoudre est la façon dont le robot reconnaît les couleurs. Pour ce faire, nous avons proposé un système Flou de Sugeno pour déterminer la couleur demandée. Pour simplifier, les cibles choisies sont des balles colorées. Nous avons appliqué la transformation de Hough pour extraire les valeurs moyennes des pixels des balles détectées. Ces valeurs sont utilisées comme entrées pour le système Flou. Les fonctions d'appartenance et les règles d'inférence du système sont construites sur la base de l'évaluation perceptive de l'humain. La sortie du système Flou est une valeur numérique indiquant le nom de la couleur. Une valeur de seuil est introduite pour définir la zone de décision pour chaque couleur. Si la sortie floue tombe dans cet intervalle, alors la couleur est considérée comme la vraie sortie du système. Nous sommes dans un environnement non contrôlé dans lequel il y a des incertitudes et des imprécisions (variation de la lumière, qualité des capteurs, similarité entre couleurs). Ces facteurs affectent la détection de la couleur par le robot. L’introduction du seuil qui encadre la couleur, conduit à un compromis entre l'incertitude et la fiabilité. Si cette valeur est faible, les décisions sont plus fiables, mais le nombre de cas incertains augmente, et vice et versa. Dans nos expérimentations, on a pris une valeur de seuil petite, de sorte que l'incertitude soit plus importante, et donc la prise de décision par un capteur unique, celui de NAO, soit faible. Nous proposons d'ajouter d’autres caméras 2D dans le système afin d’améliorer la prise de décision par le robot NAO. Cette prise de décision résulte de la fusion des sorties des caméras en utilisant la théorie des fonctions de croyance pour lever les ambiguïtés. La valeur de seuil est prise en compte lors de la construction des valeurs de masse à partir de la sortie Floue de Sugeno de chaque caméra. La règle de combinaison de Dempster-Shafer et le maximum de probabilité pignistique sont choisis dans la méthode. Selon nos expériences, le taux de détection du système de fusion est grandement amélioré par rapport au taux de détection de chaque caméra prise individuellement. Nous avons étendu cette méthode à la reconnaissance d’objets colorés en utilisant des caméras hétérogènes 2D et 3D. Pour chaque caméra, nous extrayons vecteurs de caractéristiques (descripteurs SURF et SHOT) des objets, riches en informations caractérisant les modèles d'objets. Sur la base de la correspondance avec des modèles formés et stockés dans la base d'apprentissage, chaque vecteur de caractéristiques de l'objet détecté vote pour une ou plusieurs classes appartenant à l'ensemble de puissance. Nous construisons une fonction de masse après une étape de normalisation. Dans cette expérimentation, la règle de combinaison de Dempster-Shafer et le maximum de probabilité pignistique sont utilisés pour prendre la décision finale. A la suite des trois expérimentations réalisées, le taux de reconnaissance du système de fusion est bien meilleur que le taux de décision issu de chaque caméra individuellement. Nous montrons ainsi que la fusion multi-capteurs permet d’améliorer la prise de décision du robot
Being interested in the important role of robotics in human life, we do a research about the improvement in reliability of a humanoid robot NAO by using multi-sensor fusion. In this research, we propose two scenarios: the color detection and the object recognition. In these two cases, a camera of the robot is used in combination with external cameras to increase the reliability under non-ideal working conditions. For the color detection, the NAO robot is requested to find an object whose color is described in human terms such as: red, yellow, brown, etc. The main problem to be solved is how the robot recognizes the colors as well as the human perception does. To do that, we propose a Fuzzy Sugeno system to decide the color of a detected target. For simplicity, the chosen targets are colored balls, so that the Hough transformation is employed to extract the average pixel values of the detected ball, then these values are used as the inputs for the Fuzzy system. The membership functions and inference rules of the system are constructed based on perceptual evaluation of human. The output of the Fuzzy system is a numerical value indicating a color name. Additionally, a threshold value is introduced to define the zone of decision for each color. If the Fuzzy output falls into a color interval constructed by the threshold value, that color is considered to be the output of the system. This is considered to be a good solution in an ideal condition, but not in an environment with uncertainties and imprecisions such as light variation, or sensor quality, or even the similarity among colors. These factors really affect the detection of the robot. Moreover, the introduction of the threshold value also leads to a compromise between uncertainty and reliability. If this value is small, the decisions are more reliable, but the number of uncertain cases are increases, and vice versa. However, the threshold value is preferred to be small after an experimental validation, so the need for a solution of uncertainty becomes more important. To do that, we propose adding more 2D cameras into the detection system of the NAO robot. Each camera applies the same method as described above, but their decisions are fused by using the Dempster-Shafer theory in order to improve the detection rate. The threshold value is taken into account to construct mass values from the Sugeno Fuzzy output of each camera. The Dempster-Shafer's rule of combination and the maximum of pignistic probability are chosen in the method. According to our experimens, the detection rate of the fusion system is really better than the result of each individual camera. We extend this recognition process for colored object recognition. These objects are previously learned during the training phase. To challenge uncertainties and imprecisions, the chosen objects look similar in many points: geometrical form, surface, color, etc. In this scenario, the recognition system has two 2D cameras: one of NAO and one is an IP camera, then we add a 3D camera to take the advantages of depth information. For each camera, we extract feature points of the objects (SURF descriptor for 2D data, and the SHOT descriptor for 3D data). To combine the cameras in the recognition system, the Dempster-Shafer theory is again employed for the fusion. Based on the correspondence to trained models stored in the learning base, each feature point of the detected object votes for one or several classes i.e. a hypothesis in the power set. We construct a mass function after a normalization step. In this case, the Dempster-Shafer's rule of combination and the maximum of pignistic probability are employed to make the final decision. After doing three experiments, we conclude that the recognition rate of the fusion system is much better than the rate of each individual camera, from that we confirm the benefits of multi-sensor fusion for the robot's reliability

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Mazouni, Karim. "Fusion de capteurs radars et infrarouge pour l'aide au pilotage d'hélicoptère." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00832147.

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Cette thèse, effectuée au Laboratoire d'Electronique, Antennes et Télécommunications, a pour objectif la conception d'un système de détection en bande millimétrique dans le cadre de deux projets. Le projet INFRADAR en collaboration avec des partenaires industriels (ATE et Opéra Ergonomie) vise à développer un système d'aide au pilotage d'hélicoptère par la réalisation d'un système anticollision capable de détecter des obstacles comme les lignes à hautes tensions ou les pylônes électriques à longue portée. Le projet Sakura en collaboration avec un institut étranger (Electronic Navigation Research Institute, ENRI, of Tokyo) se focalise sur la détection d'objets et de débris sur piste d'aéroport. Le premier chapitre est un état de l'art des radars et antennes millimétriques. L'antenne retenue pour notre application est un réseau réflecteur(reflectarray). Le deuxième chapitre est consacré à l'étude de cellules élémentaires originales qui permettent la conversion de polarisation et la stabilité en fréquence. Le chapitre trois décrit les 3 réseaux réflecteurs développés avec pour objectif l'obtention d'une polarisation circulaire, d'un réseau réflecteur multi-lobes, d'un réseau réflecteur bas bruit. Le chapitre quatre illustre les différentes campagnes de mesures réalisées à Tokyo et Sendaï lors du Projet Sakura. Les résultats sont confrontés à un modèle théorique afin de comprendre les limites du système. Enfin nous discutons dans le chapitre cinq des mesures réalisées à Aix en Provence et Sophia Antipolis dans le cadre du Projet INFRADAR. Le projet commençant à peine, les premiers résultats présentés permettent d'entrevoir le potentiel de notre système pour l'aide au pilotage.

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Ahmed, Bacha Adda Redouane. "Localisation multi-hypothèses pour l'aide à la conduite : conception d'un filtre "réactif-coopératif"." Thesis, Evry-Val d'Essonne, 2014. http://www.theses.fr/2014EVRY0051/document.

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“ Lorsqu'on utilise des données provenant d'une seule source,C'est du plagiat;Lorsqu'on utilise plusieurs sources,C'est de la fusion de données ”Ces travaux présentent une approche de fusion de données collaborative innovante pour l'égo-localisation de véhicules routiers. Cette approche appelée filtre de Kalman optimisé à essaim de particules (Optimized Kalman Particle Swarm) est une méthode de fusion de données et de filtrage optimisé. La fusion de données est faite en utilisant les données d'un GPS à faible coût, une centrale inertielle, un compteur odométrique et un codeur d'angle au volant. Ce travail montre que cette approche est à la fois plus robuste et plus appropriée que les méthodes plus classiques d'égo-localisation aux situations de conduite urbaine. Cette constatation apparait clairement dans le cas de dégradations des signaux capteurs ou des situations à fortes non linéarités. Les méthodes d'égo-localisation de véhicules les plus utilisées sont les approches bayésiennes représentées par le filtre de Kalman étendu (Extended Kalman Filter) et ses variantes (UKF, DD1, DD2). Les méthodes bayésiennes souffrent de sensibilité aux bruits et d'instabilité pour les cas fortement non linéaires. Proposées pour couvrir les limitations des méthodes bayésiennes, les approches multi-hypothèses (à base de particules) sont aussi utilisées pour la localisation égo-véhiculaire. Inspiré des méthodes de simulation de Monte-Carlo, les performances du filtre à particules (Particle Filter) sont fortement dépendantes des ressources en matière de calcul. Tirant avantage des techniques de localisation existantes et en intégrant les avantages de l'optimisation méta heuristique, l'OKPS est conçu pour faire face aux bruits, aux fortes dynamiques, aux données non linéaires et aux besoins d'exécution en temps réel. Pour l'égo-localisation d'un véhicule, en particulier pour les manœuvres très dynamiques sur route, un filtre doit être robuste et réactif en même temps. Le filtre OKPS est conçu sur un nouvel algorithme de localisation coopérative-réactive et dynamique inspirée par l'Optimisation par Essaim de Particules (Particle Swarm Optimization) qui est une méthode méta heuristique. Cette nouvelle approche combine les avantages de la PSO et des deux autres filtres: Le filtre à particules (PF) et le filtre de Kalman étendu (EKF). L'OKPS est testé en utilisant des données réelles recueillies à l'aide d'un véhicule équipé de capteurs embarqués. Ses performances sont testées en comparaison avec l'EKF, le PF et le filtre par essaim de particules (Swarm Particle Filter). Le filtre SPF est un filtre à particules hybride intéressant combinant les avantages de la PSO et du filtrage à particules; Il représente la première étape de la conception de l'OKPS. Les résultats montrent l'efficacité de l'OKPS pour un scénario de conduite à dynamique élevée avec des données GPS endommagés et/ou de qualité faible
“ When we use information from one source,it's plagiarism;Wen we use information from many,it's information fusion ”This work presents an innovative collaborative data fusion approach for ego-vehicle localization. This approach called the Optimized Kalman Particle Swarm (OKPS) is a data fusion and an optimized filtering method. Data fusion is made using data from a low cost GPS, INS, Odometer and a Steering wheel angle encoder. This work proved that this approach is both more appropriate and more efficient for vehicle ego-localization in degraded sensors performance and highly nonlinear situations. The most widely used vehicle localization methods are the Bayesian approaches represented by the EKF and its variants (UKF, DD1, DD2). The Bayesian methods suffer from sensitivity to noises and instability for the highly non-linear cases. Proposed for covering the Bayesian methods limitations, the Multi-hypothesis (particle based) approaches are used for ego-vehicle localization. Inspired from monte-carlo simulation methods, the Particle Filter (PF) performances are strongly dependent on computational resources. Taking advantages of existing localization techniques and integrating metaheuristic optimization benefits, the OKPS is designed to deal with vehicles high nonlinear dynamic, data noises and real time requirement. For ego-vehicle localization, especially for highly dynamic on-road maneuvers, a filter needs to be robust and reactive at the same time. The OKPS filter is a new cooperative-reactive localization algorithm inspired by dynamic Particle Swarm Optimization (PSO) metaheuristic methods. It combines advantages of the PSO and two other filters: The Particle Filter (PF) and the Extended Kalman filter (EKF). The OKPS is tested using real data collected using a vehicle equipped with embedded sensors. Its performances are tested in comparison with the EKF, the PF and the Swarm Particle Filter (SPF). The SPF is an interesting particle based hybrid filter combining PSO and particle filtering advantages; It represents the first step of the OKPS development. The results show the efficiency of the OKPS for a high dynamic driving scenario with damaged and low quality GPS data

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Izri-Lahleb, Sonia. "Architecture de fusion de données pour le suivi dynamique de véhicules." Amiens, 2006. http://www.theses.fr/2006AMIE0603.

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Abstract:

Les travaux réalisés dans ce mémoire traitent la problématique de fusion de données appliquées à la sécurité routière (assistance à la conduite). Cette étude est réalisée à l’aide d’une approche multi-niveaux et notamment basée sur l’exploitation de données complémentaires qui émanent de deux systèmes de perception : un télémètre laser à temps de vol et un capteur de vision omnidirectionnelle. Cette association permet de gérer des données complémentaires et redondantes, offrant la possibilité de bâtir un modèle de l’environnement riche et robuste. Le capteur omnidirectionnel a la particularité de fournir des données sur 360° en une seule acquisition. Le télémètre laser, quant à lui, permet d’obtenir la distance de tout objet se trouvant sur la trajectoire du véhicule équipé avec une très grande précision, de l’ordre du centimètre. La première partie de ces travaux concerne les traitements des données sensorielles issues de la télémétrie laser et de la vision omnidirectionnelle. Nous proposons une méthode d'extraction de primitives de type segment permettant de représenter les amers routiers, suivie d’une méthode de segmentation utilisée pour l’extraction des véhicules, basée sur un modèle déformable de type contour actif. Cette phase s’accompagne d’une deuxième partie qui traite la gestion de quantification des incertitudes sur les primitives du modèle bi-sensoriel en utilisant la théorie de l’évidence de Dempster-Shaffer, permettant de réaliser une fusion plusieurs critères qui caractérisent de façon robuste la croyance accordée à chaque primitive obtenue avec la télémétrie laser et la vision omnidirectionnelle.

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Peyraud, Sébastien. "Localisation 3D de mobile en milieu urbain par fusion d’informations satellitaires, proprioceptives et cartographiques." Limoges, 2012. https://aurore.unilim.fr/theses/nxfile/default/1bba77a7-475c-406c-83b3-f9c39f532397/blobholder:0/2012LIMO4026.pdf.

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Abstract:

Ce travail s'inscrit dans la recherche de la maîtrise de la localisation de mobiles terrestres en utilisant conjointement des informations issues de constellations satellitaires, de Systèmes d'Informations Géographiques et de capteurs de mouvement du véhicule. Il se caractérise : par une description de l'environnement en 3 dimensions (généralement restreinte aux 2 dimensions d'un monde plat). La localisation consiste alors à estimer un vecteur de configuration de dimension 6 au lieu de 3 dans un monde plat. Cette préoccupation permet notamment la prise en compte de l'occultation par des immeubles de la vision directe des satellites. -par l'utilisation conjointe des informations satellitaires brutes aux données cartographiques et aux mesures proprioceptives, désigné par la notion de couplage serré. Le couplage serré permet de tirer profit des situations où le récepteur reçoit des informations de peu de satellites comme c'est le cas dans des environnements urbains où la visibilité du ciel est restreinte. - par l'utilisation conjointe d'algorithmes d'estimation basés sur des modèles stochastiques (Filtrage de Kalman) ou ensemblistes des incertitudes. - par l'expérimentation des méthodes proposées sur des jeux de données réelles. En particulier, le traitement des données de la démonstration finale du projet CityVIP (ANR-07-TSFA-013-01), réalisée à Paris, apporte beaucoup de crédibilité aux méthodes proposées. Les résultats présentés constituent une brique technologique dans la constitution de Véhicules Individuels Publiques (VIP). Cette approche par brique technologique a été motivée par le fait que cette thèse synthétise un ensemble de travaux effectués dans le projet CityVIP
This work joins in the search for the control of land mobiles localization by using jointly informations outcomes from satellite constellations, from Geographical Information Systems and from vehicle motion sensors. It is characterized: -by a description of the environment in 3 dimensions (generally restricted to the 2 dimensions of a flat world). The localization consists then in estimating a 6 dimensional configuration vector instead of 3 in a flat world. This concern allows in particular to consider if, because of the occultation by buildings, satellites are in direct view or not. -by the joint use of raw satellite informations to cartographic data and to proprioceptive measurements, designated by the concept of tight coupling. The tight coupling allows to benefit from situations where the receiver receives information of few satellites as it is the case in urban environments where the sky visibility is restricted. -by the joint use of estimation algorithms based on stochastic (Kalman filtering) or set-membership models of uncertainties. -by the experimentation of the proposed methods on real data sets. In particular, the data processing of the final demonstration of the CityVIP project (ANR-07-TSFA-013-01 ), realized in Paris, brings a lot of credibility to the proposed methods. The presented results establish a technological brick in the constitution of Individual Vehicles Public (VIP). This approach by technological brick was motivated by the fact that this thesis synthesizes a set of works carried out in the CityVIP project

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Kmiotek, Pawel. "Fusion multi-capteurs pour la représentation et le suivi des objets dynamiques." Phd thesis, Belfort-Montbéliard, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00608155.

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Abstract:

Le sujet de la thèse s'inscrit dans le cadre du projet "Véhicule intelligent et son intégration dans la ville du futur" mené au laboratoire Systèmes et Transports de l'Université de Technologie de Belfort-Montbéliard. L'objectif de ce projet est d'assurer la navigation autonome d'un véhicule dans un environnement urbain. Cette thèse s'intéresse plus particulièrement au problème de la perceptioon de l'environnement du véhicule en combinant plusieurs capteurs. Le but est de détecter et suivre des objets dynamiques et de les situer par rapport au véhicule instrumenté. La contribution de la thèse commence par la proposition d'une nouvelle technique de représentation des objets. Cette technique est basée sur l'utilisation des boîtes englobantes orientée (OBB) et exploite deux paradigmes qui sont l'incertitude Inter-Rays (IR) et l'hypothèse de la taille fixe des objets (FS). Pour augmenter la qualité de l'estimation d'état des objets et du suivi, l'algorithme de fusion de deux télémètres laser est présenté. Enfin, deux méthodes d'association de données sont décrites. La première, appelée NNF, est une adaptation de la technique du plus proche voisin à la nouvelle technique de représentation. La deuxième méthode permet de résoudre le problème de clustering des données télémétrique par une fusion d'un télémètre laser et d'un capteur stéréoscopique. Les algorithmes proposés sont testés et évalués à l'aide d'un simulateur développé dans le cadre de la thèse et sur un prototype de véhicule électrique.

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Nowakowski, Mathieu. "Localisation d'un robot humanoïde en milieu intérieur non-contraint." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019PSLEM026/document.

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Abstract:

Après la démocratisation des robots industriels, la tendance actuelle est au développement de robots sociaux dont la fonction principale est l'interaction avec ses utilisateurs. Le déploiement de telles plate-formes dans des boutiques, des musées ou des gares relance différentes problématiques dont celle de la localisation pour les robots mobiles. Cette thèse traite ainsi de la localisation du robot Pepper en milieu intérieur non-contraint. Présent dans de nombreuses boutiques au Japon, Pepper est utilisé par des personnes non-expertes et doit donc être le plus autonome possible. Cependant, les solutions de localisation autonome de la littérature souffrent des limitations de la plate-forme. Les travaux de cette thèse s'articulent autour de deux grands axes. D'abord, le problème de la relocalisation dans un environnement visuellement redondant est étudié. La solution proposée consiste à combiner la vision et le Wi-Fi dans une approche probabiliste basée sur l'apparence. Ensuite, la question de la création d'une carte métrique cohérente est approfondie. Pour compenser les nombreuses pertes de suivi d'amers visuels causées par une fréquence d'acquisition basse, des contraintes odométriques sont ajoutées à une optimisation par ajustement de faisceaux. Ces solutions ont été testées et validées sur plusieurs robots Pepper à partir de données collectées dans différents environnements intérieurs sur plus de 7 km
After the democratization of industrial robots, the current trend is the development of social robots that create strong interactions with their users. The deployment of such platforms in shops, museums or train stations raises various issues including the autonomous localization of mobile robots. This thesis focuses on the localization of Pepper robots in a non-constrained indoor environment. Pepper robots are daily used in many shops in Japan and must be as autonomous as possible. However, localization solutions in the literature suffer from the limitations of the platform. This thesis is split into two main themes. First, the problem of relocalization in a visually redundant environment is studied. The proposed solution combines vision and Wi-Fi in a probabilistic approach based on the appearance. Then, the question of a consistent metrical mapping is examined. In order to compensate the numerous losses of tracking caused by the low acquisition frequency, odometric constraints are added to a bundle adjustment optimization. These solutions have been tested and validated on several Pepper robots, from data collected in different indoor environments over more than 7 km

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Selloum, Ahmed. "Localisation multi-capteurs d'un véhicule routier sous contraintes cartographiques : mise en oeuvre d'un filtre particulaire et d'une modélisation multivoies de la route par des clothoïdes." Nantes, 2010. http://www.theses.fr/2010NANT2085.

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Abstract:

Dans le domaine des Systèmes de Transport Intelligents, de nombreuses aides à la conduite nécessitent la localisation précise et fiable du véhicule en temps réel sur une carte numérique. La technologie GPS, associée à une carte standard, s’avère généralement satisfaisante pour les systèmes classiques de navigation, toutefois elle souffre de sérieux problèmes quand l’application nécessite une précision au niveau de la voie de circulation avec un indicateur de confiance associé. La thèse s’appuie sur trois propositions qui permettent d’apporter une solution innovante au problème posé : 1) l’utilisation d’une carte numérique précise décrivant toutes les voies de la route sous la forme d’une succession de clothoïdes ; 2) le choix d’un vecteur d’état discret-continu comprenant directement les coordonnées du véhicule sur la carte ; 3) l’utilisation du filtrage particulaire qui permet de traiter les multi-hypothèses, d’estimer les probabilités associées à chacune et d’appliquer aisément les contraintes cartographiques. D’un point de vue pratique, cette assignation du véhicule à un tronçon de voie sur la carte est importante puisque les règles de conduite automobile et certaines informations au conducteur sont attachées à l’infrastructure à ce niveau de détail. La mise en oeuvre de ce système a été menée en deux étapes. Dans un premier temps, la localisation du véhicule est effectuée par un filtre particulaire sous contraintes spatiales définies par une carte précise. Les résultats obtenus en simulation et à partir de données réelles font apparaître en détail les intérêts de la méthode proposée par rapport à un système classique. Dans un deuxième temps, l’exploitation de la contrainte directionnelle de la route et d’un multi-modèle d’évolution du véhicule permet de pallier les effets éventuels d’un mauvais gyromètre
In the field of Intelligent Transportation Systems, many Advanced Driver Assistance Systems require reliable and precise location of the vehicle in real time on a digital map. The GPS technology, combined with a standard map, is generally satisfactory for conventional navigation systems, however, it suffers from serious problems when the application requires an accuracy at a road lane level with a confidence indicator associated. The thesis is based on three proposals that bring an innovative solution to the problem : 1) the use of a precise digital map describing all the lanes of the road as a series of clothoïds (spirals), 2) the choice of a discrete-continuous state vector that comprises directly the coordinates of the vehicle on the map, 3) the use of a particle filter that can handle multiple hypotheses, estimate the probabilities associated with each of them and apply easily cartographic constraints. From a practical standpoint, this assignment of the vehicle to a road lane on the map is important because the driving rules and some driver information are tied to the infrastructure at this level of detail. The implementation of this system was conducted in two steps. First, the location of the vehicle is done by a particle filter with space constraints defined by a precise map. The results obtained from simulation and real data show in detail the interests of the proposed method compared to a conventional system. In a second step, the use of the directional constraint of the road and of a vehicle evolution multi-model allows to remedy the possible effects of a bad gyro

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Sandu, Popa Iulian. "Modélisation, interrogation et indexation de données de capteurs à localisation mobile dans un réseau routier." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2009. http://www.theses.fr/2009VERS0015.

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Abstract:

Les nouvelles technologies comme le GPS, les capteurs et les systèmes informatiques embarqués sont omniprésent dans notre société. Les mouvements des personnes et des véhicules peuvent être captés et enregistrés, produisant ainsi des volumes importants de données sur la mobilité. Les systèmes existants de gestion de bases de données ne parviennent pas à gérer ce type complexe de données. Cette thèse aborde le problème de la gestion de données des capteurs mobiles. Nous analysons les limites des travaux existants dans la modélisation, l'interrogation et l'indexation des objets mobiles munis des capteurs. Ensuite, nous proposons de nouvelles solutions pour surmonter ces limitations. Les principales contributions de la thèse sont un modèle de données et un langage pour des données de capteurs à localisation mobile, et une méthode d'accès pour des trajectoires d’objets mobiles dans un réseau routier. Nous avons validé nos propositions par un prototype offrant une extension spatio-temporelle d’un système de gestion de bases de données, ainsi que par des évaluations
New technologies such as GPS, sensors and ubiquitous computing are pervading our society. The movement of people and vehicles may be sensed and recorded, thus producing large volumes of mobility data. The state-of-the-art database management systems fail to handle such complex data and their processing. This thesis addresses the problem of managing mobile location sensor data. We analyze the limitations of existing work in modeling, querying and indexing moving objects with sensors on road networks. Then, we propose new solutions to deal with these limitations. The main contributions of the thesis are a data model and a query language for moving sensor data, and an access method for in-network trajectories of moving objects. We have implemented these proposals as a spatio-temporal database management system extension and evaluated them

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Kétata, Mohamed. "Capteurs à fibres optiques pour la détection et la localisation des contraintes et déformations." Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, 1989. http://www.theses.fr/1989ECAP0094.

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Gallichand, Mathieu. "Réalisation d'un réseau linéaire de capteurs acoustiques pour la localisation de sources sonores distordues." Master's thesis, Université Laval, 2014. http://hdl.handle.net/20.500.11794/25620.

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Abstract:

Ce mémoire présente les algorithmes et le matériel utilisé dans le cadre de ce projet de localisation de sources sonores affectées par de la distorsion. Le système d’acquisition conçu est un réseau linéaire de capteurs acoustiques. Il permet l’enregistrement de données empiriques et offre une flexibilité dans le choix des paramètres, entre autres l’emploi d’un maximum de 12 capteurs, un espacement flexible entre ceux-ci et une amplification à gain variable. La propagation de l’onde sonore dans l’air est affectée par l’inhomogénéité du milieu, ce qui provoque la distorsion des fronts d’onde. Des algorithmes classiques, qui ne tiennent pas compte de la distorsion, et d’autres récupérant les fronts distordus sont utilisés pour localiser les sources. L’effet de cette distorsion sur la localisation est ainsi observé. Les signaux monochromatiques, utilisant les différences de phase, comme ceux d’impacts, exploitant les différences des temps d’arrivée, sont localisés.
In this project, we present the algorithms and the hardware used to locate acoustic sources affected by distortion. The designed acquisition system is a linear array of acoustic sensors. It allows the recording of experimental data and is flexible for the choice of its parameters. Among others, the system uses up to 12 sensors, a variable spacing between them and variable gain amplification. The propagation of the sound waves in air is affected by the environment inhomogeneity, which causes wavefront distortion. Classical algorithms, which don’t take into account the distortion, and other algorithms, recovering distorted wavefronts, are used to locate sources. The effects of wavefront distortion are then observed. Monochromatic signals, using the phase differences, and impact signals, using time difference of arrivals, are both located.

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Lamard, Laetitia. "Approche modulaire pour le suivi temps réel de cibles multi-capteurs pour les applications routières." Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2014. http://www.theses.fr/2014CLF22477/document.

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Abstract:

Cette thèse, réalisée en coopération avec l'Institut Pascal et Renault, s'inscrit dans le domaine des applications d'aide à la conduite, la plupart de ces systèmes visant à améliorer la sécurité des passagers du véhicule. La fusion de différents capteurs permet de rendre plus fiable la prise de décision. L'objectif des travaux de cette thèse a été de développer un système de fusion entre un radar et une caméra intelligente pour la détection des obstacles frontaux au véhicule. Nous avons proposé une architecture modulaire de fusion temps réel utilisant des données asynchrones provenant des capteurs sans a priori applicatif. Notre système de fusion de capteurs est basé sur des méthodes de suivi de plusieurs cibles. Des méthodes probabilistes de suivi de cibles ont été envisagées et une méthode particulière, basée sur la modélisation des obstacles par un ensemble fini de variables aléatoires a été choisie et testée en temps réel. Cette méthode, appelée CPHD (Cardinalized Probability Hypothesis Density) permet de gérer les différents défauts des capteurs (non détections, fausses alarmes, imprécision de positions et de vitesses mesurées) et les incertitudes liées à l’environnement (nombre inconnu d'obstacles à détecter). Ce système a été amélioré par la gestion de différents types d'obstacles : piéton, voiture, camion, vélo. Nous avons proposé aussi une méthode permettant de résoudre le problème des occultations avec une caméra de manière explicite par une méthode probabiliste en prenant en compte les imprécisions de ce capteur. L'utilisation de capteurs intelligents a introduit un problème de corrélation des mesures (dues à un prétraitement des données) que nous avons réussi à gérer grâce à une analyse de l'estimation des performances de détection de ces capteurs. Afin de compléter ce système de fusion, nous avons mis en place un outil permettant de déterminer rapidement les paramètres de fusion à utiliser pour les différents capteurs. Notre système a été testé en situation réelle lors de nombreuses expérimentations. Nous avons ainsi validé chacune des contributions de manière qualitative et quantitative
This PhD work, carried out in collaboration with Institut Pascal and Renault, is in the field of the Advanced Driving Assisted Systems, most of these systems aiming to improve passenger security. Sensors fusion makes the system decision more reliable. The goal of this PhD work was to develop a fusion system between a radar and a smart camera, improving obstacles detection in front of the vehicle. Our approach proposes a real-time flexible fusion architecture system using asynchronous data from the sensors without any prior knowledge about the application. Our fusion system is based on a multi targets tracking method. Probabilistic multi target tracking was considered, and one based on random finite sets (modelling targets) was selected and tested in real-time computation. The filter, named CPHD (Cardinalized Probability Hypothesis Density), succeed in taking into account and correcting all sensor defaults (non detections, false alarms and imprecision on position and speed estimated by sensors) and uncertainty about the environment (unknown number of targets). This system was improved by introducing the management of the type of the target: pedestrian, car, truck and bicycle. A new system was proposed, solving explicitly camera occlusions issues by a probabilistic method taking into account this sensor imprecision. Smart sensors use induces data correlation (due to pre-processed data). This issue was solved by correcting the estimation of sensor detection performance. A new tool was set up to complete fusion system: it allows the estimation of all sensors parameters used by fusion filter. Our system was tested in real situations with several experimentations. Every contribution was qualitatively and quantitatively validated

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Vincke, Bastien. "Architectures pour des systèmes de localisation et de cartographie simultanées." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00770323.

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Abstract:

La robotique mobile est un domaine en plein essor. L'un des domaines de recherche consiste à permettre à un robot de cartographier son environnement tout en se localisant dans l'espace. Les techniques couramment employées de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) restent généralement coûteuses en termes de puissance de calcul. La tendance actuelle vers la miniaturisation des systèmes impose de restreindre les ressources embarquées. L'ensemble de ces constatations nous ont guidés vers l'intégration d'algorithmes de SLAM sur des architectures adéquates dédiées pour l'embarqué.Les premiers travaux ont consisté à définir une architecture permettant à un robot mobile de se localiser. Cette architecture doit respecter certaines contraintes, notamment celle du temps réel, des dimensions réduites et de la faible consommation énergétique.L'implantation optimisée d'un algorithme (EKF-SLAM), en utilisant au mieux les spécificités architecturales du système (capacités des processeurs, implantation multi-cœurs, calcul vectoriel ou parallélisation sur architecture hétérogène), a permis de démontrer la possibilité de concevoir des systèmes embarqués pour les applications SLAM dans un contexte d'adéquation algorithme architecture. Une seconde approche a été explorée ayant pour objectif la définition d'un système à base d'une architecture reconfigurable (à base de FPGA) permettant la conception d'une architecture fortement parallèle dédiée au SLAM. L'architecture définie a été évaluée en utilisant une méthodologie HIL (Hardware in the Loop).Les principaux algorithmes de SLAM sont conçus autour de la théorie des probabilités, ils ne garantissent en aucun cas les résultats de localisation. Un algorithme de SLAM basé sur la théorie ensembliste a été défini garantissant l'ensemble des résultats obtenus. Plusieurs améliorations algorithmiques sont ensuite proposées. Une comparaison avec les algorithmes probabilistes a mis en avant la robustesse de l'approche ensembliste.Ces travaux de thèse mettent en avant deux contributions principales. La première consiste à affirmer l'importance d'une conception algorithme-architecture pour résoudre la problématique du SLAM. La seconde est la définition d'une méthode ensembliste permettant de garantir les résultats de localisation et de cartographie.

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Heurtefeux, Karel. "Protocoles Localisés pour Réseaux de Capteurs." Phd thesis, INSA de Lyon, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00449801.

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Abstract:

Les réseaux de capteurs sont au cœur des eﬀorts de recherche de la communauté internationale depuis plusieurs années. Les domaines d'applications sont variés allant du suivi médical à la traçabilité alimentaire en passant par le bâtiment intelligent ou le monitoring urbain (pollution, bruit, consommation électrique...). Pour que ces réseaux denses, composés de centaines voire de milliers d'entités contraintes en énergie, en puissance de calcul et en communication puissent fonctionner et s'adapter aux différentes applications, il est nécessaire, selon nous, de recourir à l'auto-organisation. L'auto-organisation est un processus duquel émerge une structure globale provenant seulement des multiples interactions locales, sans références à la globalité du réseau. De nombreuses études traitent de l'évaluation de performances des stratégies d'auto-organisation. Mais le réseau est toujours considéré comme entièrement déployé, statique. Nous montrons qu'une analyse plus ﬁne est possible pour caractériser les différentes stratégies d'auto-organisation durant la vie d'un réseau de capteurs sans ﬁl en prenant en compte la dynamique du réseau malgré l'immobilité physique des capteurs. On propose de mettre en évidence les différentes phases de la vie d'un réseau de capteurs et de caractériser un ensemble de protocoles d'auto-organisation sur ces différentes phases ; c'est-à-dire d'en déterminer les comportements. Nous ne concevons pas l'auto-organisation comme une ﬁn en soi, elle doit servir à résoudre des problématiques. Après avoir démontré par une série d'expérimentations dans des environnements réels, l'inadaptation de la mesure du signal reçu (RSSI) pour résoudre le déﬁ de la localisation dans les réseaux de capteurs, nous montrons qu'il est possible de concevoir un protocole d'auto-organisation dédié à la localisation du voisinage : le Protocole de Localisation Qualitative: QLoP. Ce protocole permet de déterminer une distance qualitative en se basant uniquement sur le voisinage à 1 et 2 sauts. Nous montrons dans cette thèse que QLoP possède à la fois de bonnes propriétés pour estimer la proximité d'un nœud mais s'adapte aussi parfaitement aux changements de topologie induite par le déploiement de nouveaux capteurs ou la disparition d'autres. Les propriétés de QLoP, démontrées précédemment permettent de construire une topologie logique, le Relative Neighborhood Graph (RNG), de façon eﬃcace. Cette topologie permet de favoriser les liens les plus robustes et d'acheminer ainsi les paquets même dans un environnement très bruité. Enﬁn, nous montrons que le choix de la couche MAC ainsi que la topologie inﬂuent grandement sur les performances d'un réseau de capteurs. Nous proposerons une solution utilisant les propriétés de QLoP aﬁn de déﬁnir une couche MAC appropriée.

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Magnier, Valentin. "Fusion de données multi-capteurs pour l'estimation de la zone navigable pour le véhicule à conduite automatisée." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLE003/document.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous avons développé un système de fusion de données multi-capteur destiné à l’estimation de la zone navigable autour véhicule. Ce système est modulaire en fonction des capteurs disponibles sur le véhicule. Il permet d'alimenter les applications clientes avec une représentation fiable des acteurs de la scène routière perçus par les capteurs embarqués. Il est aussi capable de réaliser une prédiction temporelle de ce que sera la scène dans les secondes à venir. Des meta-informations (vitesses, type d'objet,...) sont aussi fournies aux applications clientes (en l'occurrence partie décision pour le véhicule autonome).L'algorithme proposé s’accommode de différents types de capteurs (LiDAR, radar, ...) pouvant fonctionner à des fréquences différentes. Il repose sur une modélisation de la scène utilisant deux algorithmes spécialisés, l'un pour les objets mobiles et l'autre pour la scène fixe
In this PhD Thesis, we have developed a multi-sensors data-fusion architecture dedicated to the estimation of the free-space zone surrounding the vehicle. This system is modular according the sensors configuration of the vehicle. It provides to the customer applications a reliable representation of the road scene's actors that are perceived by the embedded sensors. It is also able to predict what the road scene will be in a few seconds.Meta information such as speed or type of object are provided to customer applications (in our case, the supervisor part of an autonomous vehicle).The proposed algorithm is able to work with various types of sensors (LiDAR, radar, ...) that can even run at different frequencies. It is based on a model of the road environment using two dedicated algorithms: one for the moving obstacles and another for the static scene

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Manerikar, Ninad. "Fusion de capteurs visuels-inertiels et estimation d'état pour la navigation des véhicules autonomes." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4111.

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Abstract:

L’estimation précise de l’état du système est un problème fondamental pour la navigation des véhicules autonomes. Ceci est particulièrement important lorsque le véhicule navigue dans des environnements encombrés ou à proximité d’obstacles, afin d’effectuer la localisation, l’évitement d’obstacles, la cartographie de l’environnement, etc. Bien que plusieurs algorithmes aient été proposés dans le passé pour ce problème d’estimation d’état, ils impliquent généralement un seul capteur ou plusieurs du même type. Afin de pouvoir exploiter les propriétés de multiples capteurs dotés de caractéristiques différentes (tels que Camera, IMU, Lidar, etc.), les chercheurs de la communauté de vision et de contrôle ont mis au point des modèles mathématiques qui produisent des estimations locales précises (position, orientation, vitesse, etc.). En m’inspirant de cela, ma thèse se concentre sur le développement d’observateurs non-linéaires pour l’estimation d’état en exploitant les algorithmes classiques de type Riccati en mettant l’accent sur la fusion de capteurs visuels-inertiels. Dans le cadre de cette thèse, nous utilisons une suite de capteurs à faible coût composée d’une caméra monoculaire et d’une centrale inertielle. Dans le cadre de la vision monoculaire, nous faisons l’hypothèse que la cible est pratiquement plate. Bien que cette hypothèse soit restrictive, les solutions proposées sont pertinentes pour de nombreuses applications dans les domaines de la robotique aérienne, terrestre et sous-marine. Dans ce contexte, deux nouveaux observateurs non linéaires sont proposés, le premier pour l’estimation de l’homographie et le deuxième pour l’estimation de l’attitude partielle, de la vitesse linéaire et de la profondeur. Dans la deuxième partie de la thèse, deux nouveaux observateurs déterministes de Riccati sont proposés pour traiter le problème classique de décomposition d’homographie au lieu de le résoudre image par image comme les approches algébriques traditionnelles. Tous ces travaux sont publiés dans des conférences internationales de haut-niveau. Tous les observateurs proposés ci-dessus font partie de la bibliothèque HomographyLab dont je suis l’un des principaux contributeurs. Cette bibliothèque a été évaluée au niveau TRL 7 (Technology Readiness Level) et est protégée par l’APP (Agence pour la Protection des Programmes) qui sert de brique principale pour diverses applications telles que l’estimation de vitesse et de flux optique, et la stabilisation basée sur l’homographie visuelle
Accurate state estimation is a fundamental problem for the navigation of Autonomous vehicles. This is particularly important when the vehicle is navigating through cluttered environments or it has to navigate in close proximity to its physical surroundings in order to perform localization, obstacle avoidance, environmental mapping etc. Although several algorithms were proposed in the past for this problem of state estimtation, they were usually applied to a single sensor or a specific sensor suite. To this end, researchers in the computer vision and control community came up with a visual-inertial framework (Camera + Imu) that exploit the combined properties of this sensor suite to produce precise local estimates (position, orientation, velocity etc). Taking inspiration from this, my thesis focuses on developing nonlinear observers for State Estimation by exploiting the classical Riccati design framework with a particular emphasis on visual-inertial sensor fusion. In the context of this thesis, we use a suite of low-cost sensors consisting of a monocular camera and an IMU. Throughout the thesis, the assumption on the planarity of the visual target has been considered. In the present thesis, two research topics have been considered. Firstly, an extensive study for the existing techniques for homography estimation has been carried out after which a novel nonlinear observer on the SL(3) group has been proposed with application to optical flow estimation. The novelty lies in the linearization approach undertaken to linearize a nonlinear observer on SL(3), thus making it more simplistic and suitable for practical implementation. Then, another novel observer based on deterministic Ricatti observer has been proposed for the problem of partial attitude, linear velocity and depth estimation for planar targets. The proposed approach does not rely on the strong assumption that the IMU provides the measurements of the vehicle’s linear acceleration in the body-fixed frame. Again experimental validations have been carried out to show the performance of the observer. An extension to this observer has been further proposed to filter the noisy optical flow estimates obtained from the extraction of continuous homography. Secondly, two novel observers for tackling the classical problem of homography decomposition have been proposed. The key contribution here lies in the design of two deterministic Riccati observers for addressing the homography decomposition problem instead of solving it on a frame-by-frame basis like traditional algebraic approaches. The performance and robustness of the observers have been validated over simulations and practical experiments. All the observers proposed above are part of the Homography-Lab library that has been evaluated at the TRL 7 (Technology Readiness Level) and is protected by the French APP (Agency for the Protection of Programs) which serves as the main brick for various applications like velocity, optical flow estimation and visual homography based stabilization

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Corrêa, Victorino Alessandro. "La commande référencée capteur : une approche robuste au problème de navigation, localisation et cartographie simultanées pour un robot d'intérieur." Nice, 2002. http://www.theses.fr/2002NICE5748.

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Welte, Anthony. "Spatio-temporal data fusion for intelligent vehicle localization." Thesis, Compiègne, 2020. http://bibliotheque.utc.fr/EXPLOITATION/doc/IFD/2020COMP2572.

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Abstract:

La localisation précise constitue une brique essentielle permettant aux véhicules de naviguer de manière autonome sur la route. Cela peut être atteint à travers les capteurs déjà existants, de nouvelles technologies (Iidars, caméras intelligentes) et des cartes haute définition. Dans ce travail, l'intérêt d'enregistrer et réutiliser des informations sauvegardées en mémoire est exploré. Les systèmes de localisation doivent permettre une estimation à haute fréquence, des associations de données, de la calibration et de la détection d'erreurs. Une architecture composée de plusieurs couches de traitement est proposée et étudiée. Une couche principale de filtrage estime la pose tandis que les autres couches abordent les problèmes plus complexes. L'estimation d'état haute fréquence repose sur des mesures proprioceptives. La calibration du système est essentielle afin d'obtenir une pose précise. En gardant les états estimés et les observations en mémoire, les modèles d'observation des capteurs peuvent être calibrés à partir des estimations lissées. Les Iidars et les caméras intelligentes fournissent des mesures qui peuvent être utilisées pour la localisation mais soulèvent des problèmes d'association de données. Dans cette thèse, le problème est abordé à travers une fenêtre spatio-temporelle, amenant une image plus détaillée de l'environnement. Le buffer d'états est ajusté avec les observations et toutes les associations possibles. Bien que l'utilisation d'amers cartographiés permette d'améliorer la localisation, cela n'est possible que si la carte est fiable. Une approche utilisant les résidus lissés a posteriori a été développée pour détecter ces changements de carte
Localization is an essential basic capability for vehicles to be able to navigate autonomously on the road. This can be achieved through already available sensors and new technologies (Iidars, smart cameras). These sensors combined with highly accurate maps result in greater accuracy. In this work, the benefits of storing and reusing information in memory (in data buffers) are explored. Localization systems need to perform a high-frequency estimation, map matching, calibration and error detection. A framework composed of several processing layers is proposed and studied. A main filtering layer estimates the vehicle pose while other layers address the more complex problems. High-frequency state estimation relies on proprioceptive measurements combined with GNSS observations. Calibration is essential to obtain an accurate pose. By keeping state estimates and observations in a buffer, the observation models of these sensors can be calibrated. This is achieved using smoothed estimates in place of a ground truth. Lidars and smart cameras provide measurements that can be used for localization but raise matching issues with map features. In this work, the matching problem is addressed on a spatio-temporal window, resulting in a more detailed pictur of the environment. The state buffer is adjusted using the observations and all possible matches. Although using mapped features for localization enables to reach greater accuracy, this is only true if the map can be trusted. An approach using the post smoothing residuals has been developed to detect changes and either mitigate or reject the affected features

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Samain, Olivier. "Fusion multi-capteurs de données satellitaires optiques pour la restitution de variables biophysiques de surface." Toulouse 3, 2006. http://www.theses.fr/2006TOU30035.

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Abstract:

Ce travail porte sur l'amélioration de la restitution de variables biophysiques de surface, tels l'albédo, l'indice foliaire ou la fraction de végétation, en combinant des données satellitaires provenant de différents capteurs optiques à grand champ comme VEGETATION, MERIS, AVHRR, ou POLDER. La fusion multi-capteurs nécessite l'application d'une normalisation spectrale destinée à compenser les réponses spectrales des différents capteurs, dont le principe est validé à l'aide de mesures hyperspectrales aéroportées et des données issues des capteurs MERIS et VEGETATION. Le fusion de jeux de données de résolutions spatiales différentes repose sur l'utilisation d'un filtre de Kalman pour la désagrégation des mesures à basse résolution. Ce dernier permet en outre une fourniture continue dans le temps des variables de surface, à la différence des méthodes classiques de régression qui sont pénalisées par l'absence de données en période nuageuse
This work aims at improving the determination of surface biophysical parameters, such as albedo, leaf area index or fraction of vegetation cover, by combining data from different wide field optical sensors like VEGETATION, MERIS, AVHRR, or POLDER. The multi-sensor fusion requires the application of a spectral normalization to compensate the spectral responses of the different sensors, which is validated with airborne hyperspectral measurements and MERIS and VEGETATION datasets. The fusion of measurements at different spatial resolutions is based on the use of a Kalman filter for the downscaling of the low resolution data. The latter also gives the possibility to deliver continuous products, contrarily to standard regressions methods that are limited in the case of cloud coverage

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Seba, Ali. "Fusion de données capteurs visuels et inertiels pour l'estimation de la pose d'un corps rigide." Thesis, Versailles-St Quentin en Yvelines, 2015. http://www.theses.fr/2015VERS020V/document.

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Abstract:

Cette thèse traite la problématique d'estimation de la pose (position relative et orientation) d'un corps rigide en mouvement dans l’espace 3D par fusion de données issues de capteurs inertiels et visuels. Les mesures inertielles sont fournies à partir d’une centrale inertielle composée de gyroscopes 3 axes et d’accéléromètres 3 axes. Les données visuelles sont issues d’une caméra. Celle-ci est positionnée sur le corps rigide en mouvement, elle fournit des images représentatives du champ visuel perçu. Ainsi, les mesures implicites des directions des lignes, supposées fixes dans l’espace de la scène, projetées sur le plan de l’image seront utilisées dans l’algorithme d’estimation de l’attitude. La démarche consistait d’abord à traiter le problème de la mesure issue du capteur visuel sur une longue séquence en utilisant les caractéristiques de l’image. Ainsi, un algorithme de suivi de lignes a été proposé en se basant sur les techniques de calcul du flux optique des points extraits des lignes à suivre et utilisant une approche de mise en correspondance par minimisation de la distance euclidienne. Par la suite, un observateur conçu dans l’espace SO(3) a été proposé afin d’estimer l’orientation relative du corps rigide dans la scène 3D en fusionnant les données issues de l’algorithme de suivi de lignes avec les données des gyroscopes. Le gain de l’observateur a été élaboré en utilisant un filtre de Kalman de type M.E.K.F. (Multiplicative Extended Kalman Filter). Le problème de l’ambigüité du signe dû à la mesure implicite des directions des lignes a été considéré dans la conception de cet observateur. Enfin, l’estimation de la position relative et de la vitesse absolue du corps rigide dans la scène 3D a été traitée. Deux observateurs ont été proposés : le premier est un observateur en cascade avec découplage entre l’estimation de l’attitude et l’estimation de la position. L’estimation issue de l’observateur d’attitude alimente un observateur non linéaire utilisant des mesures issues des accéléromètres afin de fournir une estimation de la position relative et de la vitesse absolue du corps rigide. Le deuxième observateur, conçu quant à lui directement dans SE(3) , utilise un filtre de Kalman de type M.E.K.F afin d’estimer la pose par fusion de données inertielles (accéléromètres, gyromètres) et des données visuelles. Les performances des méthodes proposées sont illustrées et validées par différents résultats de simulation
AbstractThis thesis addresses the problems of pose estimation of a rigid body moving in 3D space by fusing data from inertial and visual sensors. The inertial measurements are provided from an I.M.U. (Inertial Measurement Unit) composed by accelerometers and gyroscopes. Visual data are from cameras, which positioned on the moving object, provide images representative of the perceived visual field. Thus, the implicit measure directions of fixed lines in the space of the scene from their projections on the plane of the image will be used in the attitude estimation. The approach was first to address the problem of measuring visual sensors after a long sequence using the characteristics of the image. Thus, a line tracking algorithm has been proposed based on optical flow of the extracted points and line matching approach by minimizing the Euclidean distance. Thereafter, an observer in the SO(3) space has been proposed to estimate the relative orientation of the object in the 3D scene by merging the data from the proposed lines tracking algorithm with Gyro data. The observer gain was developed using a Kalman filter type M.E.K.F. (Multiplicative Extended Kalman Filter). The problem of ambiguity in the sign of the measurement directions of the lines was considered in the design of the observer. Finally, the estimation of the relative position and the absolute velocity of the rigid body in the 3D scene have been processed. Two observers were proposed: the first one is an observer cascaded with decoupled from the estimation of the attitude and position estimation. The estimation result of the attitude observer feeds a nonlinear observer using measurements from the accelerometers in order to provide an estimate of the relative position and the absolute velocity of the rigid body. The second observer, designed directly in SE (3) for simultaneously estimating the position and orientation of a rigid body in 3D scene by fusing inertial data (accelerometers, gyroscopes), and visual data using a Kalman filter (M.E.K.F.). The performance of the proposed methods are illustrated and validated by different simulation results

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Lahrech, Abdelkabir. "Perception multi-capteurs pour la navigation par satellites en milieu urbain." Littoral, 2006. http://www.theses.fr/2006DUNK0165.

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Abstract:

Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire portent sur l’étude de la perception multi-capteurs pour la navigation par satellites. La problématique est d’assurer un positionnement continu et efficace du véhicule en milieu urbain où les problèmes de masquages des satellites sont fréquents. Nous avons choisi d’hybrider le capteur GPS avec des capteurs proprioceptifs à faible coût. Notre choix s’est porté sur les odomètres qui sont disponibles en série sur des véhicules grand public. En cas de masquage GPS, les odomètres prennent alors le relais afin d’assurer une localisation continue. On exploite également dans ce système d’aide à la navigation des informations cartographiques qui apportent des connaissances topographiques permettant d’accroître les performances en localisation. Ce problème de fusion d’informations est résolu par des outils d’estimation d’état non-linéaire qui permettent une prise en compte optimale des différentes sources d’informations, notamment à partir des méthodes de filtrage de Kalman « unscented » et particulaire. L’originalité de ce travail repose sur une description de l’odomètre que l’on modélise comme un capteur de vitesse, ce qui permet de prendre en compte les erreurs inhérentes à ce type de capteur. La prise en compte des données cartographiques est faite de manière statistique à partir de la métrique de Mahalanobis. Nous proposons finalement une méthode de navigation en présence de masquages GPS partiels. Dans ce cas, le filtre fusionne les pseudo-distances disponibles même si leur nombre est insuffisant pour fournir une estimation de localisation GPS
This work deals with the multisensory perception for satellites navigation. The idea is to get a continuous and efficient positioning of the vehicule in urban environment where GPS outages occur. We hybrided a GPS receiver and low-cost dead reckoning sensors. One of the most popular is the odometer which is a sensor available as a standard component in Antilock Brakink System (ABS) of vehicules. When GPS fails, the odometers allow a continuous positioning. We also use a road map database which improves the vehicle positioning. To solve this multisensor fusion problem, we develop a solution based on an “Unscented” Kalman filter and a particle filter that allow a direct integration of the measurements. The originality of this work relies on a modeling of the odometer which is described like a speed sensor. The statistical use of the road map measurements is based on the Mahalanobis metric. Finally, we propose a navigation method when partial GPS outages occur. In this case, the filter also fuses the available pseudo-ranges even if they are not enough to get a GPS positioning

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Dissertations / Theses on the topic 'Fusion des capteurs pour la localisation'

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