Fusion de données de capteurs et le filtrage de Kalman pour les systèmes de navigation inertielle à base de MEMS

par JosuÉ Rivera VelÁZquez

Projet de thèse en SYAM - Systèmes Automatiques et Micro-Électroniques

Sous la direction de Pascal Nouet et de Frédérick Mailly.

Thèses en préparation à Montpellier , dans le cadre de École Doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique, Robotique et Micro-électronique de Montpellier (laboratoire) et de Département Microélectronique (equipe de recherche) depuis le 01-09-2016 .


  • Résumé

    Un système de navigation inertielle (INS) est un groupe d'ordinateurs, des capteurs de mouvement (accéléromètres) et des capteurs de rotation (gyroscopes) qui travaillent ensemble pour calculer en continu via l'estime la position, l'orientation et la vitesse d'un objet en mouvement sans avoir besoin de références externes . De nos jours, ces systèmes sont utilisés sur des véhicules tels que les navires, les avions, sous-marins, des missiles et d'engins spatiaux guidés. En outre, un système, ou MEMS Micro-Electro-Mechanical, est une technologie qui, dans sa forme la plus générale peut être définie comme éléments miniaturisés mécaniques et électro-mécaniques (à savoir, les dispositifs et structures) qui sont faites en utilisant les techniques de micro fabrication. Alors que les éléments fonctionnels du MEMS sont miniaturisés structures, capteurs, actionneurs et la microélectronique, les éléments les plus remarquables (et peut-être les plus intéressants) sont les micro-capteurs et micro actionneurs. capteurs Micro et micro actionneurs sont correctement classés comme transducteurs, qui sont définis comme des dispositifs qui convertissent l'énergie d'une forme à une autre. Dans le cas des micro-capteurs, l'appareil convertit généralement un signal mécanique mesurée en un signal électrique. Par conséquent, un système de navigation inertielle à base de MEMS cherche appliquer avantages des MEMS (ainsi l'évolutivité, la portabilité, de petite taille, faible consommation d'énergie de la batterie, etc.) dans le monde complexe des systèmes de navigation inertielle. Sur ce chemin, nous pouvons réduire de nombreux problèmes de navigation pour des problèmes de conception en MEMS. Fondamentalement, nous avons l'intention d'utiliser deux concepts puissants pour améliorer les performances MEMS, les données capteur fusion et le filtrage de Kalman. Ce projet vise à améliorer les performances dans les accéléromètres et les gyroscopes MEMS par plusieurs approches impliquant la fusion de données et le filtrage de Kalman. Le programme de recherche sera équilibré entre les études théoriques et validations sur des plateformes matérielles, avec trois principales applications initialement identifiés: • Un nœud de capteur pour localiser un objet ou d'un animal dans des environnements sous-marins (température de l'eau, la pression, la salinité et la luminosité peuvent être mesurées avec des capteurs supplémentaires pour augmenter la précision de cette application). • Un système de navigation inertielle et miniaturisé sans GPS pour les applications exigeantes. • L'utilisation de l'estime pour la navigation intérieure.

  • Titre traduit

    Sensor data fusion and Kalman filtering for MEMS-based Inertial Navigation Systems


  • Résumé

    An inertial navigation system (INS) is a group of computers, motion sensors (accelerometers) and rotation sensors (gyroscopes) that work together to continuously calculate via dead reckoning the position, orientation, and velocity of a moving object without the need for external references. Nowadays, these systems are used on vehicles such as ships, aircraft, submarines, guided missiles and spacecraft. Additionally, a Micro-Electro-Mechanical System, or MEMS, is a technology that in its most general form can be defined as miniaturized mechanical and electro-mechanical elements (i.e., devices and structures) that are made using the techniques of micro fabrication. While the functional elements of MEMS are miniaturized structures, sensors, actuators, and microelectronics, the most notable (and perhaps most interesting) elements are the micro sensors and micro actuators. Micro sensors and micro actuators are appropriately categorized as transducers, which are defined as devices that convert energy from one form to another. In the case of micro sensors, the device typically converts a measured mechanical signal into an electrical signal. Consequently, a MEMS-based Inertial Navigation System seeks apply advantages of MEMS (thus scalability, portability, small size, low battery power consumption, etc.) into the complex world of inertial navigation systems. On this way we can reduce many navigation problems to design problems into MEMS. Basically, we intend to use two powerful concepts to improve MEMS performance, sensor data fusion and Kalman filtering. This project aims to increase performance in accelerometers and gyroscopes MEMS by several approaches involving data fusion and Kalman filtering. The research program will be balanced between theoretical studies and validations on hardware platforms, with three main initially identified applications: • A sensor node to localize an object or animal in underwater environments (water temperature, pressure, salinity and luminosity may be measured with additional sensors to increase accuracy in this application). • A GPS-free and miniaturized inertial navigation system for demanding applications. • The use of dead reckoning for indoor navigation.