Cartes incertaines et planification optimale pour la localisation d'un engin autonome

par Francis Celeste

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de François Le Gland.


  • Résumé

    Des avancées importantes ont été réalisées dans le domaine de la robotique mobile. L'usage croissant des robots terrestres et des drones de petite taille, n'est possible que par l'apport de capacités d'autonomie de mouvement dans l'environnement d'évolution. La problématique de la localisation du système, par la mise en correspondance de mesures issues des capteurs embarqués avec des primitives contenues dans une carte, est primordiale. Ce processus, qui s'appuie sur la mise en oeuvre de techniques de fusion, a été très étudié. Dans cette thèse, nous proposons de définir des méthodes de planification du mouvement d'un mobile, avec pour objectif de garantir une performance de localisation à partir d'une carte incertaine donnée a priori, et ce lors de l'exécution. Une méthode de génération contrôlée de réalisations de cartes bruitées, exploitant la théorie des processus ponctuels, est d'abord présentée. Cette base de cartes permet de construire des cartes multi-niveaux pour la localisation. Le critère d'optimisation est défini à partir de fonctionnelles de la borne de Cramèr-Rao a posteriori, qui tient compte de l'incertitude sur la dynamique du mobile et de la cartographie incertaine. Nous proposons différentes approches, basées sur la méthode de cross-entropie, pour obtenir des stratégies de déplacement avec des modèles de dynamique discret et continu. La qualité des solutions optimales fournies par ces approches heuristiques est analysée en utilisant des résultats de la théorie des valeurs extrêmes. Enfin, nous esquissons une démarche pour l'amélioration ciblée de cartes sous contrainte de ressources afin d'améliorer la performance de localisation.

  • Titre traduit

    Map uncertainty and path planning for localization of an autonomous system


  • Résumé

    Important improvements have been done in robotics. More and more mobile robots and small unmanned aerial vehicles are planned to be used in different applications due to their ability to move autonomously in their environment. The localization task, through the matching between measurements provided by embedded sensors and features given in a map, is essential. This process, which is based on data fusion techniques, has been well studied. In this thesis, our main goal is to define a methodology for off-line path planning, in order to guarantee the best performance of localization of the robot during motion execution. This performance takes into account the uncertainty of the system dynamics and also of the given environment map representation. First of all, we introduce a way to generate random outcomes of the uncertain map from a model of errors using the point process theory and we produce a multi-level uncertain map for localization. The criterion for planning is built from the posterior Cramèr-Rao bound for the estimation of the system dynamics and the map uncertainty. Both discrete and continuous system dynamical models are considered. The planning problem is solved via heuristic approaches based on the cross-entropy method. The analysis of the performance of the derived path solution is then made using results from the extreme values theory. Finally, some ideas are introduced to demonstrate that the map quality can be improved under resources constraints regarding the localization performance criterion.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (230 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.

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  • Bibliothèque : Université de Rennes 1. Service commun de la documentation. BU Beaulieu.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2010/28
  • Bibliothèque : Centre de recherche INRIA Rennes - Bretagne Atlantique. Service IST.
  • PEB soumis à condition
  • Cote : I.9 - CEL
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