Algorithmes de localisation d'un robot mobile dans un milieu balisé par mesures de distance ou d'angle de gisement en tenant compte des données aberrantes : algorithmes de calibration et recalage du champ de balises

par Cécile Durieu

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Henri Clergeot.

Soutenue en 1989

à Paris 11 .


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous présentons des algorithmes de localisation d'un robot mobile qui se déplace dans un milieu balisé. Après avoir fait le tour des différents capteurs et techniques de localisation -navigation des robots mobiles, nous définissons la solution proposée : capteurs non-sophistiqués avec informations faciles à traiter. Deux types de capteurs sont envisagés : télémètre U. S. /I. R. Avec balises actives et goniomètres avec balises passives. Afin de développer et tester différents algorithmes, nous avons décrit les capteurs utilisés et élaboré un modèle statistiquue des mesures. Des algorithmes d'optimisation de la position du robot à partir d'une position approchée sont ensuite étudiés en utilisant au mieux toutes les informations provenant des balises. Le critère retenu est celui des moindres carrés repondérés. Deux algorithmes itératifs sont comparés ; gradient à pas prédéterminé et Gauss-Newton. Une étude, d'abord menée avec des mesures exactes puis "régulières", permet de conclure que la méthode du second ordre est la plus rapide et que l'estimateur obtenu est quasi-efficace. Un test de cohérence entre les grandeurs mesurées et estimées permet de détecter et rejeter les mesures aberantes. Un algorithme de localisation du véhicule lorsque sa position n'est pas du tout connue est ensuite proposé, la méthode tenant toujours compte du fait que certaines mesures peuvent être aberrantes. Une méthode d'identification des balises lorsqu'elles ne sont pas codées est également décrite ainsi qu'un algorithme de calibration initiale du champ de balises. Nous envisageons aussi de recaler la position plus ou moins précise accordée à certaines balises portables, en utilisant le formalisme de Kalman. La fusion d'informations, dans ce même formalisme, est enfin développée en utilisant les informations provenant des balises et celles d'un système de mesure des déplacements du véhicule et ce, dans le but d'avoir une meilleure estimation de la position du robot.

  • Titre traduit

    Localization algorithms of a mobile robot in a beaconed environment by distance or angle measurements taking erroneous data into account : calibration and relocation algorithms of a field of beacons


  • Résumé

    This thesis analyses algorithms for the localisation of a mobile robot in a beaconed environment. A bibliographical study of different sensors and localization-navigation algorithms for mobile robots allows us to describe the proposed solution : non-sophisticated sensors giving easy-to-compute data. Two kinds of sensors are studied : an ultrasonic/infra-red telemeter with active beacons and a goniometer with passive beacons. A statistical model has been established from a theoretical study of measurement errors. This model is used to compare different localization algorithms and to analyse the feasibility of the sensors. Optimization algorithms giving the robot position while using at best all the beacons data are then studied. We use a reweighted least square criterion. Two iterative methods are compared, the gradient algorithm and the Newton-Gauss method, at first with exact data then with noisy data. We conclude that the second order method is the best one and that we obtain a quasi-efficient estimator of the robot position. Results form previous sections allow us to design a coherence test used to detect and reject aberrant data. An algorithm to find the position of the vehicle when its position is not known form vrevious measurements is then described. This method takes aberrant data into account. An identification method for non-coded beacons is also given, as well as an algorithm for the initial calibration of the field of beacons. Some beacons being portable, we give a method to relocate their position, in the Kalman filtering formalism. Finally, using the same formalism, a data fusion algorithm is used to obtain a better-estimation of the robot position by using information given by the beacons and by a system, measuring the displacements of the vehicle.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (382 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 360-371

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