Fusion de données inertielles et magnétiques pour l’estimation de l’attitude sous contrainte énergétique d’un corps rigide accéléré

Aida Makni 1, 2
2 NECS - Networked Controlled Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, GIPSA-DA - Département Automatique
Résumé : Dans ce travail de thèse on s’intéresse à l’estimation de l’attitude d’un corps rigideen mouvement dans l’espace 3D en utilisant les quaternions comme représentation. Cetteproblématique a été largement étudiée dans la littérature sous divers domaines d’application.L’objectif de la thèse est de proposer de nouvelles méthodes de fusion de données en combinantdes mesures inertielles et magnétiques. Dans un premier temps, nous nous sommesintéressés à l’estimation de l’attitude en cas de mouvement accéléré où l’accélération linéairedu corps n’est plus négligeable devant la gravité. Deux approches ont été proposées dans cecadre. La première utilise un filtre de Kalman adaptatif pour la compensation des accélérationslinéaires. Précisément, des lois de détection ont été développées pour distinguer d’unefaçon automatique les différentes phases de mouvement (statiques et dynamiques). Ainsi, lamatrice de covariance associée à l’accélération linéaire est estimée afin d’ajuster le gain dufiltre. La deuxième approche consiste à intégrer un filtre singulier élaboré sur la base d’unnouveau modèle, dans lequel le modèle du processus est défini en se basant sur les mesuresissues de l’accéléromètre tandis que le modèle d’observation est défini par les mesures issuesdu gyromètres et du magnétomètres. Cette formulation permet de prendre en compte l’effetdes accélérations linéaires d’une manière efficace. Dans un deuxième temps, on s’est focalisésur l’estimation de l’attitude avec utilisation intermittente de gyromètres, considérés commecapteurs énergivores. Nous avons étudié dans ce cas la façon la plus adéquate afin de réduirel’acquisition des mesures de vitesse angulaire tout en gardant une qualité acceptable de l’estimationde l’attitude. Toutes les approches développées ont été validées par des simulationsnumériques ainsi que des expérimentations utilisant des données réelles.
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Thèse
Traitement du signal et de l'image. Université Grenoble Alpes, 2016. Français. 〈NNT : 2016GREAT025〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : jeudi 19 mai 2016 - 14:30:54
Dernière modification le : vendredi 24 novembre 2017 - 13:25:16

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Aida Makni. Fusion de données inertielles et magnétiques pour l’estimation de l’attitude sous contrainte énergétique d’un corps rigide accéléré. Traitement du signal et de l'image. Université Grenoble Alpes, 2016. Français. 〈NNT : 2016GREAT025〉. 〈tel-01318310〉

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