Coupled methods of nonlinear estimation and control applicable to terrain-aided navigation

par Emilien Flayac

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Frédéric Jean.

Soutenue le 25-11-2019

à l'Université Paris-Saclay (ComUE) , dans le cadre de École doctorale de mathématiques Hadamard (Orsay, Essonne ; 2015-....) , en partenariat avec École nationale supérieure de techniques avancées (Palaiseau, Essonne) (laboratoire) , École nationale supérieure de techniques avancées (Palaiseau, Essonne) (établissement opérateur d'inscription) et de Bibliothèque Jacques Hadamard (laboratoire) .

Le président du jury était François Le Gland.

Le jury était composé de Karim Dahia, Bruno Hérissé, Pierre Carpentier, Tarek Hamel.

Les rapporteurs étaient Daniel Kuhn, Silvère Bonnabel.

  • Titre traduit

    Méthodes couplées de contrôle et d'estimation non linéaires adaptées à la navigation par corrélation de terrain


  • Résumé

    Au cours de cette thèse, le problème général de la conception de méthodes couplées de contrôle et d'estimation pour des systèmes dynamiques non linéaires a été étudié. La cible principale était la navigation par corrélation de terrain (TAN en anglais), où le problème était de guider et d’estimer la position 3D d’un drone survolant une zone connue. Dans cette application, on suppose que les seules données disponibles sont la vitesse du système, une mesure de la différence entre l'altitude absolue du drone et l'altitude du sol survolé et une carte du sol. La TAN est un bon exemple d'application non linéaire dans laquelle le principe de séparation ne peut pas être appliqué. En réalité, la qualité des observations dépend du contrôle et plus précisément de la zone survolée par le drone. Par conséquent, il existe un besoin de méthodes couplées d'estimation et de contrôle. Il est à noter que le problème d'estimation créé par TAN est en soi difficile à analyser et à résoudre. En particulier, les sujets suivants ont été traités:• Conception d'observateur non linéaire et commande en retour de sortie pour la TAN avec des cartes au terrain analytiquesdans un cadre déterministe à temps continu.• La modélisation conjointe du filtrage optimal non linéaire et du contrôle optimal stochastique en temps discretavec des informations imparfaites.• la conception de schémas de contrôle prédictif stochastique duaux associés à un filtre particulaire et leur implémentation numérique pour la TAN.


  • Résumé

    During this PhD, the general problem of designing coupled control and estimation methods for nonlinear dynamical systems has been investigated. The main target application was terrain-aided navigation (TAN), where the problem is to guide and estimate the 3D position of a drone flying over a known area. In this application, it is assumed that the only available data are the speed of the system, a measurement of the difference between the absolute altitude of the drone and the altitude of the ground flied over and a map of the ground. TAN is a good example of a nonlinear application where the separation principle cannot be applied. Actually, the quality of the observations depends on the control and more precisely on the area that is flied over by the drone. Therefore, there is a need for coupled estimation and control methods. It is to be noted that the estimation problem created by TAN is in itself difficult to analyse and solve. In particular, the following topics have been treated:• Nonlinear observer design and outputfeedback control for TAN with analytical ground mapsin a deterministic continuous-time framework.• The joint modelling of nonlinear optimal filtering and discrete-time stochastic optimal controlwith imperfect information.• The design of output-feedback Explicit dual stochastic MPC schemes coupled with a particlefilter and their numerical implementation to TAN.


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