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Contribution de la fusion multi-capteurs par approche probabiliste et de croyance pour la localisation

Khalid Touil

mardi 10 novembre 2009 à 14h00


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 susceptible 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.