Architectures pour des systèmes de localisation et de cartographie simultanées

Architectures for simultaneous localization and mapping systems

• Auteur / Autrice : Bastien Vincke
• Direction : Alain Mérigot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance le 03/12/2012
• Etablissement(s) : Paris 11
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences et Technologies de l'Information, des Télécommunications et des Systèmes (Orsay, Essonne ; 2000-2015)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'électronique fondamentale (Orsay, Essonne ; 19..-2016)
• Jury : Président / Présidente : Michel Devy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alain Mérigot, Michel Devy, Étienne Colle, Alain Lambert, Marc Shawky, Abdelhafid Elouardi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Devy, Étienne Colle

Mots clés

Mots clés contrôlés

Kalman, Filtrage de

Fusion multicapteurs

Robots mobiles

Mots clés libres

Adequation algorithme architecture

SLAM

FPGA

Fusion de données (Kalman, Particulaire, Ensembliste)

Optimisation logicielle et matérielle

Algorithm Architecture Adequacy

SLAM

FPGA

Data fusion (Kalman filter, Particle filter, Interval Analysis)

Hardware Software Optimization

Résumé

La robotique mobile est un domaine en plein essor. L'un des domaines de recherche consiste à permettre à un robot de cartographier son environnement tout en se localisant dans l'espace. Les techniques couramment employées de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) restent généralement coûteuses en termes de puissance de calcul. La tendance actuelle vers la miniaturisation des systèmes impose de restreindre les ressources embarquées. L'ensemble de ces constatations nous ont guidés vers l'intégration d'algorithmes de SLAM sur des architectures adéquates dédiées pour l’embarqué.Les premiers travaux ont consisté à définir une architecture permettant à un robot mobile de se localiser. Cette architecture doit respecter certaines contraintes, notamment celle du temps réel, des dimensions réduites et de la faible consommation énergétique.L’implantation optimisée d’un algorithme (EKF-SLAM), en utilisant au mieux les spécificités architecturales du système (capacités des processeurs, implantation multi-cœurs, calcul vectoriel ou parallélisation sur architecture hétérogène), a permis de démontrer la possibilité de concevoir des systèmes embarqués pour les applications SLAM dans un contexte d’adéquation algorithme architecture. Une seconde approche a été explorée ayant pour objectif la définition d’un système à base d’une architecture reconfigurable (à base de FPGA) permettant la conception d'une architecture fortement parallèle dédiée au SLAM. L'architecture définie a été évaluée en utilisant une méthodologie HIL (Hardware in the Loop).Les principaux algorithmes de SLAM sont conçus autour de la théorie des probabilités, ils ne garantissent en aucun cas les résultats de localisation. Un algorithme de SLAM basé sur la théorie ensembliste a été défini garantissant l'ensemble des résultats obtenus. Plusieurs améliorations algorithmiques sont ensuite proposées. Une comparaison avec les algorithmes probabilistes a mis en avant la robustesse de l’approche ensembliste.Ces travaux de thèse mettent en avant deux contributions principales. La première consiste à affirmer l'importance d'une conception algorithme-architecture pour résoudre la problématique du SLAM. La seconde est la définition d’une méthode ensembliste permettant de garantir les résultats de localisation et de cartographie.

Mobile robotics is a growing field. One important research area is Simultaneous Localization And Mapping (SLAM). Algorithms commonly used in SLAM are generally expensive in terms of computing power. The current trend towards miniaturization imposes to restrict the embedded processing units. All these observations lead us to integrate SLAM algorithms on dedicated architectures suitable for embedded systems.The first work was to define an architecture for a mobile robot to localize itself. This architecture must satisfy some constraints, including the real-time, small dimensions and low power consumption. The optimized implementation of a SLAM algorithm, using the best architectural characteristics of the system (capacity of processors, multi-core implementation, SIMD instructions or parallelization on heterogeneous architecture), has demonstrated the ability to design embedded systems for SLAM applications in the context of Hardware-Software codesign.A second approach has been explored with the aim of designing a system based on a reconfigurable architecture (FPGA-based) for a highly parallel architecture dedicated to SLAM. The defined architecture was evaluated using a HIL (Hardware in the Loop) methodology.The main SLAM algorithms use the probabilistic theories, they do not guarantee their localization results. A SLAM algorithm based on interval analysis is defined to guarantee the overall results. Several algorithmic improvements are then proposed. A comparison with probabilistic algorithms highlighted the robustness of the approach.This thesis put forward two main contributions. The first is to affirm the importance of the hardware software codesign to solve the problem of SLAM with real-time constraint. The second is the definition of a new algorithm to ensure the results of localization and mapping.