Thèse soutenue

Localisation ensembliste de drones à l’aide de méthodes par intervalles

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Auteur / Autrice : Ide Flore Kenmogne Fokam
Direction : Éric Marchand
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 06/03/2019
Etablissement(s) : Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - IRISA - RAINBOW

Mots clés

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Résumé

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Dans cette thèse, on cherche à caractériser un domaine de pose pour la localisation de drones, en utilisant des méthodes ensemblistes par intervalles. Cette caractérisation a pour but de quantifier l'incertitude de localisation. En absence ou défaillance du GPS, en milieux contraints et intérieurs, une alternative est d'utiliser la caméra. Les mesures dans l'image et celles provenant des capteurs du drone ainsi que les paramètres des modèles sont très souvent entachés d'erreurs. Les méthodes classiques d'estimation de fournir une estimation ponctuelle de la pose (position et orientation) du drone, en modélisant les erreurs par leur distribution de probabilité. Toutefois, il est parfois difficile, voire impossible, de décrire précisément les lois de probabilité de ces perturbations. Dans le cadre ensembliste, on peut représenter ces erreurs par des intervalles. L'utilisation de l'analyse par intervalles permet de propager de manière garantie les incertitudes, même en présence de données aberrantes. Ces travaux proposent une méthode de localisation ensembliste par intervalles basée sur l'observation d'amers géoréférencés ; l'élimination de quantificateur pour la prise en compte des incertitudes sur les positions des amers ; et une méthode pour résoudre le problème de localisation coopérative ensembliste. Chacune d'elles a été testée en simulation et sur des données réelles acquises dans un environnement intérieur, rendant possible leurs comparaisons aux méthodes classiques existantes.