NantilusCONTRIBUTION A LA LOCALISATION DYNAMIQUE D'UN ROBOT MOBILE
CE MEMOIRE PRESENTE DIVERSES METHODES DE LOCALISATION DYNAMIQUE D'UN ROBOT MOBILE ET DEVELOPPE PLUS PARTICULIEREMENT LES METHODES STOCHASTIQUES. ON CHERCHE A ESTIMER LA POSITION, L'ORIENTATION ET LA VITESSE DE L'ENGIN. CE ROBOT EST EQUIPE DU SYSTEME SIREM (SYSTEME INTEGRE DE REPERAGE...
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| Auteur principal : | |
|---|---|
| Autres auteurs : | |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | CONTRIBUTION A LA LOCALISATION DYNAMIQUE D'UN ROBOT MOBILE / OLIVIER DEVISE; SOUS LA DIRECTION DE JEAN-FRANCOIS LE CORRE |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 1993 |
| Description matérielle : | 201 p |
| Note de thèse : | Thèse Doctorat : SCIENCES APPLIQUEES : Nantes : 1993 |
| Sujets : |
| LEADER | 04218cam a22006011i 4500 | ||
|---|---|---|---|
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| 330 | |a CE MEMOIRE PRESENTE DIVERSES METHODES DE LOCALISATION DYNAMIQUE D'UN ROBOT MOBILE ET DEVELOPPE PLUS PARTICULIEREMENT LES METHODES STOCHASTIQUES. ON CHERCHE A ESTIMER LA POSITION, L'ORIENTATION ET LA VITESSE DE L'ENGIN. CE ROBOT EST EQUIPE DU SYSTEME SIREM (SYSTEME INTEGRE DE REPERAGE D'ENGIN MOBILE). CE SYSTEME SE COMPOSE D'UNE CAMERA EMBARQUEE EN ROTATION A VITESSE CONSTANTE AUTOUR D'UN AXE VERTICAL, QUI PERMET DE MESURER LES ANGLES DE GISEMENT ET DE HAUTEUR SOUS LESQUELLES SONT VUES DES BALISES LUMINEUSES FIXES, DONT LA POSITION DANS L'ENVIRONNEMENT EST PARFAITEMENT DETERMINEE. ON OBTIENT DONC DES RELEVES ASYNCHRONES DES DIFFERENTES BALISES. LES PRINCIPALES DIFFICULTES PROVIENNENT DU NON CADENCEMENT DES MESURES ET DE LEUR CARACTERE NON LINEAIRE ET MULTIPLEXE. LES METHODES DE LOCALISATION SONT REGROUPEES EN DEUX CLASSES: LA PREMIERE REGROUPE LES APPROCHES DETERMINISTES APPLICABLES AU CAS 2D ET 3D ALORS QUE LA DEUXIEME CONTIENT LES METHODES STOCHASTIQUES METTANT EN UVRE UN FILTRE DE KALMAN. LES METHODES DETERMINISTES CONSISTENT A OBTENIR, SOUS CERTAINES HYPOTHESES, UN SYSTEME NON LINEAIRE ET A LE RESOUDRE. CE SYSTEME TRADUIT LES CONTRAINTES LOCALES ENTRE LES ETATS ET LES MESURES. LES METHODES STOCHASTIQUES CONSISTENT A ELABORER UN FILTRE ESTIMATEUR A CARACTERE GLOBAL. UNE PREMIERE CLASSE DE CES METHODES CONDUIT A UN FILTRE CENTRALISE TRAITANT DIRECTEMENT LES MESURES. UNE DEUXIEME CLASSE CONSISTE A EFFECTUER DES PRE-TRAITEMENTS SUR CHAQUE BALISE GENERANT ARTIFICIELLEMENT UN RELEVE CONTINU DE CELLES-CI AVANT UNE EXPLOITATION CENTRALISEE DE CES NOUVELLES MESURES. IL S'AGIT D'UNE APPROCHE DE TYPE FUSION DE DONNEES. TOUTES CES METHODES SONT TESTEES SUR UNE MEME SIMULATION REALISTE AFIN DE COMPARER LEURS PERFORMANCES RESPECTIVES. IL APPARAIT QUE CE SONT LES METHODES STOCHASTIQUES PLUS COMPLEXES QUI FOURNISSENT L'ESTIMATION LA PLUS PRECISE | ||
| 517 | | | |a CONTRIBUTION TO A DYNAMIC LOCATION OF A MOBILE ROBOT |z eng | |
| 606 | |3 PPN027240800 |a Navigation |x engins mobiles, repérage |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN031463258 |a Robots mobiles |2 rameau | ||
| 606 | |a Localisation dynamique |x navigation |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN031741657 |a Kalman, Filtrage de |2 rameau | ||
| 610 | 1 | |a SCIENCES APPLIQUEES : INFORMATIQUE, AUTOMATIQUE THEORIQUE, SYSTEMES | |
| 610 | 2 | |a ROBOTIQUE/ROBOT MOBILE/LOCALISATION/BALISE/METHODE STOCHASTIQUE/FILTRE KALMAN/APPROCHE DETERMINISTE/FUSION DONNEE | |
| 610 | 2 | |a ROBOTICS/MOVING ROBOT/LOCALIZATION/BEACON/STOCHASTIC METHOD/KALMAN FILTER/DETERMINISTIC APPROACH | |
| 686 | |a 001.D.02.D.11 |2 tlt | ||
| 700 | 1 | |a Devise |b Olivier |4 070 | |
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