Capteurs intelligents : quelles méthodologies pour la fusion de données embarquées ?
Auteur / Autrice : | Aurelien Valade |
Direction : | Jean-Yves Fourniols, Georges Soto-Romero |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Micro et Nanosystèmes |
Date : | Soutenance le 18/05/2017 |
Etablissement(s) : | Toulouse, INSA |
Ecole(s) doctorale(s) : | Génie Electrique, Electronique et Télécommunications |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse] / LAAS |
Jury : | Président / Présidente : Thierry Camps |
Examinateurs / Examinatrices : Georges Soto-Romero, Remi Floquet | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Virginie Blondeau-Patissier, Camel Tanougast |
Mots clés
Résumé
Fruit d’un travail collaboratif entre le LAAS-CNRS de Toulouse et l’entreprise MEAS-France / TE Connectivity, ces travaux ont consisté en la mise en place d’une méthodologie permettant la réalisation de capteurs embarqués intelligents utilisant la fusion de données multi-physique pour estimer un paramètre en amoindrissant l’impact des variations environnementales.Nous explorons ici les méthodes liées à la modélisation et l’estimation de paramètres au travers des filtres de Kalman, pour les systèmes linéaires, et des filtres de Kalman étendus (EKF) et Unscented Kalman Filter pour les systèmes non-linéaires. Nous proposons ensuite des méthodes hybrides permettant d’obtenir le meilleur rapport charge de calculs/précision pour les systèmes présentant une évolution linéaire et une mesure non-linéaire.Après une étude de la complexité algorithmique des différentes solutions, nous proposons des méthodes permettant de diminuer la charge de calculs afin de satisfaire les contraintes temps-réel avec une faible puissance de calculs, telles que trouvées couramment dans les applications embarquées. La méthode développée est finalement appliquée sur deux cas applicatifs concrets : le capteur de qualité d’urée de la société MEAS-France/TE Connectivity et le capteur d’analyse du mouvement AREM développés au cours de la thèse au sein du LAAS-CNRS.