Proposition d'une règle de discrimination séquentielle adaptée à la fusion de mesures

par Ghislaine Reybet-Degat

Thèse de doctorat en Contrôle des systèmes

Sous la direction de Bernard Dubuisson.


  • Résumé

    Cette thèse se situe dans le prolongement d'un ensemble de travaux sur la fusion de données et le diagnostic par reconnaissance des formes engagés depuis de nombreuses années au laboratoire Heudiasyc. Plus précisément, ce travail considère le problème de l'estimation de l'état d'un système à partir de mesures redondantes qui peuvent être en conflit. La démarche consiste alors à détecter les incohérences entre les mesures, en vue de n'agréger, pour l'estimation, que des données homogènes. Pour ce faire, les outils de diagnostic par reconnaissance des formes développés dans l'équipe (rejet d'ambiguïté, rejet de distance) sont utilisés, les incohérences étant assimilées à différents modes de fonctionnement. Le travail se situe dans le cadre général d'une modélisation probabiliste. Dans un premier temps, une règle de discrimination qui permet de classer des mesures en fonction de leur degré de conflit est adaptée au caractère séquentiel de la fusion de données, ainsi, toute l'information disponible à un moment donne est exploitée. Ensuite, cette règle de discrimination séquentielle est modifiée afin de prendre en compte la qualité propre à chaque mesure dans le processus de combinaison. Les caractéristiques statistiques d'ordre deux des mesures sont ici supposées connues : la règle de discrimination proposée est un moyen original de gérer plusieurs filtres de Kalman en parallèle. Finalement, les différentes règles de discrimination sont appliquées au problème de la localisation d'un robot dans son environnement.

  • Titre traduit

    Proposal of a sequential discrimination rule adapted to the data fusion problem


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Informations

  • Détails : 1 vol. (173 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 51 réf.

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