Localisation de robots mobiles en coopération mutuelle par observation d'état distribuée ; Localization of mobile robots in mutual cooperation by observing distributed state
Titel:
Localisation de robots mobiles en coopération mutuelle par observation d'état distribuée ; Localization of mobile robots in mutual cooperation by observing distributed state
Anmerkungen:
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Beschreibung:
On étudie dans cette thèse des méthodes de localisation coopérative de robots mobiles sans utilisation de mesures extéroceptives relatives, comme des angles ou des distances entre robots. Les systèmes de localisation considérés sont basés sur des mesures de radionavigation sur des balises fixes ou des satellites. Pour ces systèmes, on observe en général un écart entre la position observée et la position réelle. Cet écart systématique (appelé biais) peut être dû à une mauvaise position de la balise ou à une différence entre la propagation réelles des ondes électromagnétiques par rapport aux conditions standard utilisées pour établir les modèles d’observation. L’influence de ce biais sur la localisation des robots est non négligeable. La coopération et l’échange de données entre les robots (estimations des biais, estimations des positions et données proprioceptives) est une approche qui permet de corriger ces erreurs systématiques. La localisation coopérative par échange des estimations est sujette aux problèmes de consanguinité des données qui peuvent engendrer des résultats erronés, en particulier trop confiants. Lorsque les estimations sont utilisées pour la navigation autonome à l’approche, on doit éviter tout risque de collision qui peut mettre en jeu la sécurité des robots et des personnes aux alentours. On doit donc avoir recours à un mécanisme d’intégrité vérifiant que l’erreur commise reste inférieure à une erreur maximale tolérable pour la mission. Dans un tel contexte, il est nécessaire de caractériser des domaines de confiance fiables contenant les positions des robots mobiles avec une forte probabilité. L’utilisation des méthodes ensemblistes à erreurs bornées est considérée alors comme une solution efficace. En effet, ce type d’approche résout naturellement le problème de consanguinité des données et fournit des domaines de confiance fiables. De surcroît, l’utilisation de modèles non-linéaires ne pose aucun problème de linéarisation. Après avoir modélisé un système coopératif de nr robots avec des ...