2020-09-07T15:18:16Z
2023-03-29T06:02:34Z
Deep learning, inertial measurements units, and odometry : some modern prototyping techniques for navigation based on multi-sensor fusion
2020
2020-09-22
Electronic Thesis or
Dissertation
text
Text
electronic
Cette thèse aborde les méthodes d'estimation d'état pour les véhicules équipés de divers capteurs tels que des caméras et des centrales inertielles. Le filtre de Kalman est un outil largement utilisé pour estimer l'état d'un système dynamique, qui soulève des questions théoriques pour les systèmes non linéaires présents dans la navigation, et qui repose sur des modèles physiques et des paramètres qui doivent être optimisés efficacement par l'utilisateur. La thèse contribue au filtrage de Kalman pour la navigation, où les contributions se divisent en deux contributions majeures. La première contribution consiste à s'appuyer sur le récent filtre de Kalman étendu invariant pour résoudre les problèmes difficiles que sont l'inconsistance du filtre de Kalman étendu pour le problème de la localisation et de la cartographie simultanées, de la navigation avec des capteurs visuels, et la question plus générale du filtrage de Kalman sur les variétés. La deuxième contribution consiste à utiliser des outils récents du domaine de l'intelligence artificielle, à savoir l'apprentissage profond, pour améliorer les filtres de Kalman, notamment pour relier les mesures des capteurs à l'état du système, et pour régler le filtre efficacement, c'est-à-dire utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour trouver une stratégie de réglage dynamique des paramètres du filtre de Kalman qui correspond aux données et qui est également capable de fournir de nouvelles informations au filtre. La thèse introduit ainsi différents algorithmes de filtrage et réseaux de neurones profonds dont l'implémentation est rendue open-source.
This thesis deals with state estimation for vehicles that are equipped with various sensors such as cameras and inertial measurement units. The Kalman filter is a widely used tool that estimates the state of a dynamical system, which raises theoritical questions for the nonlinear systems present in navigation, and that relies on physical models and parameters that need to be efficient tuned by the user. This thesis contributes to Kalman filtering for navigation, where the contributions focus on two different manners. The first manner consists in building on the recent invariant extended Kalman filter to address challenging issues, namely the inconsistency of extended Kalman filter for the problem of simultaneous localization and mapping, navigation with vision sensors, and the more general question of Kalman filtering on manifolds. The second manner consists in using recent tools from the field of artificial intelligence, namely deep learining, to improve Kalman filters, notably to relate sensors’ measurements to the state, and to tune the filter efficiently, that is, using machine learning techniques to find a dynamical tuning strategy of the Kalman filter parameters that best matches the data and that is also able to provide new information to the filter. The thesis thus introduces differents filtering algorithms and deep neural networks whose implementation are made open-source.
Kalman, Filtrage de
SLAM (langage de programmation)
Apprentissage profond
Fusion multicapteurs
Réseaux neuronaux (informatique)
Odométrie
Centrales inertielles
Navigation
Filtre de Kalman
Fusion de capteurs
Apprentissage profond
Centrale inertielle
SLAM
Kalman filter
Sensor fusion
IMU
SLAM
Deep learning
Navigation
629.89
Brossard, Martin
Bonnabel, Silvère
Université Paris sciences et lettres
Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique
Centre de robotique (Paris)
École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
http://www.theses.fr/2020UPSLM067/document