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Theses

Localisation ensembliste de drones à l'aide de méthodes par intervalles

Ide-Flore Kenmogne 1
1 RAINBOW - Sensor-based and interactive robotics
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
Résumé : Dans cette thèse, on cherche à caractériser un domaine de pose pour la localisation de drones en flottilles, en utilisant des méthodes ensemblistes par intervalles. Cette caractérisation a pour but de quantifier l'incertitude de localisation. En absence ou défaillance du GPS (en milieux contraints ou intérieurs) une alternative est d'utiliser la caméra pour la localisation. Les mesures dans l'image et celles provenant des capteurs du drone ainsi que les paramètres des modèles sont très souvent entachés d’erreurs. Les méthodes classiques d'estimation fournissent une estimation ponctuelle de la pose (position et orientation) du drone, en modélisant les erreurs par leur distribution de probabilité. Toutefois, il est généralement difficile de décrire précisément les lois de probabilité de ces perturbations. Dans le cadre ensembliste, on peut représenter ces erreurs par des intervalles. L’utilisation de l'analyse par intervalles permet de propager de manière garantie les incertitudes, même en présence de données aberrantes. Ces travaux proposent une méthode de localisation ensembliste par intervalles basée sur l’observation d’amers géoréférencés ; l'élimination de quantificateur pour la prise en compte des incertitudes sur les positions des amers; et une méthode pour résoudre le problème de localisation coopérative ensembliste. Chacune d'elles a été testée en simulation et sur des données réelles acquises dans un environnement intérieur, puis comparée aux méthodes classiques telles que le filtre de Kalman étendu
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02405857
Contributor : Eric Marchand <>
Submitted on : Wednesday, December 11, 2019 - 8:59:47 PM
Last modification on : Friday, July 10, 2020 - 4:20:55 PM

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Identifiers

  • HAL Id : tel-02405857, version 1

Citation

Ide-Flore Kenmogne. Localisation ensembliste de drones à l'aide de méthodes par intervalles. Robotique [cs.RO]. Université de Rennes 1, 2019. Français. ⟨tel-02405857⟩

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