Etude et comparaison expérimentale de méthodes de localisation multicapteurs
Institution:
Paris 11Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
The context of this work is about the methods of data fusion for the vehicle localization. The aim of this Thesis is to compare under identical conditions four localization methods based on Extended Kalman Filtering, probability grids, particle filtering and bounded error state estimation. Our comparison considers at the same time the quality of the localization and the computing times, the finality being to propose one (or several) reliable method sufficiently inexpensive in resources to be able to be embedded on a vehicle. In order to achieve this goal, an experimental platform was developed using a reduced model of vehicle. The data provided by this platform make it possible to compare under identical conditions the considered algorithms of localization.
Abstract FR:
Le contexte général de ces travaux de recherche est celui des méthodes de fusion de données pour la localisation d’un véhicule. La problématique de la thèse a trait à comparer dans des conditions identiques quatre méthodes de localisation basées sur les filtres de Kalman Etendu, sur les grilles de probabilités, sur le filtrage particulaire ainsi que sur l’estimation ensembliste. Notre comparaison porte à la fois sur la qualité de la localisation ainsi que sur les temps de calculs, la finalité étant de mettre en avant une (ou plusieurs) méthode fiable et suffisamment peu coûteuse en ressources pour pouvoir être embarquée sur un véhicule. Afin d’atteindre cet objectif, une plate-forme expérimentale a été conçue à partir d’un modèle réduit de véhicule. Les jeux de données fournis par cette plate-forme ont permis de comparer dans des conditions identiques les algorithmes de localisation qui ont été retenus.