Dissertations / Theses on the topic 'Localisation des mobiles'

Depuis plusieurs années, le positionnement de terminal mobile reçoit un intérêt particulièrement grand. La motivation principale pour le développement de système de positionnement mobile provient essentiellement d'une nécessité imposée par le service E-911 de l'U.S FCC. Bien qu'au départ ils ont été utilisés pour les besoins des systèmes de sécurité d'urgence, aujourd'hui ils trouvent des applications dans de nombreux domaine tel que les systèmes cellulaires. Il existe de nombreux algorithmes développés pour le problème de localisation MT. Les méthodes traditionnelles de localisation géométrique sont conçues pour fonctionner sous les conditions de line-of-sight (LoS). Cependant, les conditions LoS pourrait ne pas être toujours présentes entre la station de base (BS) et le MT. Par conséquent, les techniques de localisation basée sur fingerprinting qui sont également l'objet de cette thèse attire l'attention en raison de leur capacité à travailler aussi en multi trajet et dans des environnements non-line-of-sight (NLoS). Dans cette thèse, nous introduisons de nouveaux algorithmes de fingerprinting, à savoir l'algorithme de power delay Doppler profile-fingerprinting (PDDP-F) qui exploite la mobilité du MT. Le but est d'augmenter la précision de localisation en utilisant la dimension Doppler. Nous étudions également les performances de localisation des algorithmes power delay profile-fingerprinting (PDP-F) et PDDP-F via la dérivation des bornes de Cramer-Rao (CRBs). L'impact de la géométrie du réseau est également étudié. Un autre sujet nous nous occupons est l'analyse de la probabilité d'erreur par paires (PEP) pour les méthodes PDP-F. Le PEP est une notion bien connue dans les communications numériques, et nous l'importons dans le domaine de la localisation pour dériver la probabilité de prendre une décision en faveur d'une mauvaise position. Le dernier sujet sur lequel nous avons travaillé est le suivi adaptatif de l'environ MT en utilisant un filtre de Kalman. Différents modèles de mobilité sont comparés en termes de leurs erreurs de prédiction de position.

Récemment, la localisation statique et dynamique d'un objet ou d'une personne est devenue l'un des plus importantes fonctionnalités d'un système de communication, du fait de ses multiples applications. En effet, connaître la position d'un terminal mobile (MT), en milieu extérieur ou intérieur, est généralement d'une importance majeure pour des applications fournissant des services basés sur la localisation. Ce développement des systèmes de localisation est dû au faible coût des infrastructures de réseau sans fil en milieu intérieur (WLAN). Les techniques permettant de localiser des MTs diffèrent selon les paramètres extraits des signaux radiofréquences émis entre des stations de base (BSs) et des MTs. Les conditions idéales pour effectuer des mesures sont des environnements dépourvus de tout obstacle, permettant des émissions directes entre BS et MT. Ce n'est pas le cas en milieu intérieur, du fait de la présence continuelle d'obstacles dans l'espace, qui dispersent les rayonnements. Les mesures prises dans ces conditions (NLOS, pour Non Line of Sight) sont imprévisibles et diffèrent de celles prises en condition LOS. Afin de réduire les erreurs de mesure, différentes techniques peuvent être utilisées, comme la mitigation, l'approximation, la correction à priori, ou le filtrage. En effet, l'application de systèmes de suivi (TSs) constitue une base substantielle pour la navigation individuelle, les réseaux sociaux, la gestion du trafic, la gestion des ressources mobiles, etc. Différentes techniques sont appliquées pour construire des TSs en milieu intérieur, où le signal est bruité, faible voire inexistant. Bien que les systèmes de localisation globaux (GPS) et les travaux qui en découlent fonctionnent bien hors des bâtiments et dans des canyons urbains, le suivi d'utilisateurs en milieu intérieur est bien plus problématique. De ce fait, le problème de prédiction reste un obstacle essentiel à la construction de TSs fiable dans de tels environnements. Une étape de prédiction est inévitable, en particulier, dans le cas où l'on manque d'informations. De multiples approches ont été proposées dans la littérature, la plupart étant basées sur un filtre linéaire (LF), un filtre de Kalman (KF) et ses variantes, ou sur un filtre particulaire (PF). Les filtres de prédiction sont souvent utilisés dans des problèmes d'estimation et l'application de la dérivation non entière peut limiter l'impact de la perte de performances. Ce travail présente une nouvelle approche pour la localisation intérieure par WLAN utilisant un groupement des coordonnées. Ensuite, une étude comparative des techniques déterministes et des techniques d'apprentissage pour la localisation intérieure est présentée. Enfin, une nouvelle approche souple pour les systèmes de suivi en milieu intérieur, par application de la dérivation non entière, est présentée

Il y a plusieurs avantages à faire travailler des robots mobiles en groupe. Par exemple, un groupe de robots peut diviser une tâche en plusieurs sous-tâches à être effectuées individuellement par des membres du groupe. Lorsque les membres sont capables de se localiser les uns les autres, l'efficacité du groupe en est grandement augmentée. À cette fin, l'objectif du projet est de poursuivre le développement d'un système ultrasonique de localisation relative, système dénommé LAMP. Un premier prototype (LAMP-1) a été développé en 2002, mais sa fonctionnalité avec un groupe de robots n'avait pas été validée. De plus, certains problèmes d'interférence avec le système de détection d'obstacles des robots avaient été observés. Des modifications ont été apportées au système afin d'éliminer ces problèmes tout en conservant les capacités du système. La fréquence d'opération est passée de 40 kHz à 25.7 kHz et un filtre passe-bande a été ajouté afin d'éliminer les fausses détections. Une étude de différents paramètres concernant les réflecteurs utilisés pour rendre le système omnidirectionnel a aussi été effectuée. Le nouveau système (LAMP-2) affiche maintenant une portée de 6,7 m avec une erreur absolue moyenne de 8.03 mm sur la distance et de 3.07À sur l'angle. Sa période d'opération est de 300 ms pour un groupe de quatre robots. Le système LAMP-2 consomme 1.73 W et coûte environ 350 $ à fabriquer. Le système LAMP-2 a été utilisé avec succès pour contrôler des formations de quatre robots et améliore substantiellement les performances du groupe par rapport à celles obtenues lorsque la localisation des robots se fait par détection visuelle de couleur. LAMP-2 a aussi démontré qu'il peut être utilisé dans une combinaison humain-robot en équipant un humain d'un émetteur et en le faisant suivre par trois robots. Le système LAMP-2 peut être transformé en un système de positionnement absolu en plaçant un émetteur fixe dans l'environnement. Les possibilités d'utilisation très variées rendent donc le système LAMP-2 très intéressant pour différentes applications en robotique mobile.

Il existe de plus en plus d'applications en robotique mobile faisant intervenir plusieurs robots capables de communiquer entre eux et naviguer en coopération. L'objectif de ces travaux est d'exploiter la communication et la détection des robots avoisinants afin de réaliser de la localisation coopérative. Le moyen de détection des robots utilisé ici se base sur la technologie ultra-wideband,permettant d'effectuer des mesures précises de distance entre deux capteurs. L'approche que nous avons développée privilégie la robustesse et l'intégrité des estimations. Elle permet de prendre en compte des scénarios dans lesquels le peu d'information disponible rend la tâche de localisation difficile à gérer pour les robots. Ainsi, notre solution gère deux problématiques importantes de la localisation coopérative par mesure de distance : la corrélation des données échangées entre les robots et la non-linéarité du modèle d'observation des mesures. Pour résoudre ces problématiques, nous avons fait le choix de développer une approche décentralisée dans laquelle l'aspect coopératif est pris en compte par une modélisation particulière des observations de robots. Une observation correspond ici à une mesure de distance avec une balise (représentant un robot ou un objet statique) dont la position est représentée par une distribution normale. Après plusieurs observations successives d'une même balise, la corrélation devient forte entre l'état du robot et la position de la balise observée. Notre approche s'appuie alors sur la méthode de fusion d'un filtre à intersection de covariance partitionné afin d'éviter les problèmes de sur-convergence dus à la corrélation. De plus, les estimations des états des robots sont modélisées par des mixtures de gaussiennes permettant ainsi de représenter au mieux les formes réelles des distributions obtenues après la fusion d'une mesure de distance. Notre algorithme de localisation coopérative a également la particularité de faire évoluer le nombre de particules des mixtures de gaussiennes afin de se ramener à une modélisation équivalente à un filtre gaussien lorsque les conditions le permettent. Le fonctionnement de notre approche de localisation coopérative est présenté grâce à l'étude de quelques situations basiques mettant en évidences différentes caractéristiques de l'algorithme. Le manuscrit se termine par la présentation de trois scénarios de localisation coopérative faisant intervenir plusieurs robots et objets statiques. Les deux premiers exploitent un simulateur réaliste capable de simuler la physique des robots. Le troisième est une expérimentation réelle utilisant une plateforme urbaine dont dispose le laboratoire. L'objectif de ces expérimentations est de montrer que notre approche reste intègre dans les situations les plus difficiles
There is an increasing number of applications in mobile robotics involving several robots able tocommunicate with each other to navigate cooperatively.The aim of this work is to exploit the communication and the detection of robots in order to achievecooperative localization.The perception tool used here rely on ultra-wideband technology, which allows to perfomprecise range measurements between two sensors.The approach we have developed focuses on the robustness and consistency of robot state estimation.It enables to take into account scenarios where the localization task is difficult to handle due tolimited data available.In that respect, our solution of cooperative localization by range measurements addresses twoimportant problematics: the correlation of data exchanged between robots and the non-linearity ofthe observation model.To solve these issues, we have choosed to develop a decentralized approach in which the cooperativeaspect is taken into account by a specific robot observation model.In this context, an observation corresponds to a range measurement with a beacon (that is, a robotor a static object) where the position is reprensented by a normal distribution. After several observations of the same beacon, the correlation between the robot state and thebeacon position increases.Our approach is based on the fusion method of the Split Covariance Intersection Filter in order toavoid the problem of over-convergence induced by data correlation.In addition, the robot state estimates are modeled by Gaussian mixtures allowing best representationof the distributions obtained after merging a range measurement.Our localization algorithm is also able to dynamically adjust the number of Gaussians of mixturemodels and can be reduced to a simple Gaussian filter when conditions are favorable.Our cooperative localization approach is studied using basic situations, highlighting importantcharacteristics of the algorithm.The manuscript ends with the presentation of three scenarios of cooperative localization implyingseveral robots and static objects.The first two take advantage of a realistic simulator able to simulate the physics of robots.The third is a real world experimentation using a platform for urban experimentation with vehicles.The aim of these scenarios is to show that our approach stay consistent in difficult situations

Ce travail aborde trois sujets différents mais complémentaires sur la robotique mobile. Premièrement, nous abordons la modélisation de la dynamique d'un véhicule qui constitue un archétype de robot mobile. Deux équations non linéaires couplées du deuxième ordre modélisent le comportement de la vitesse tangentielle et de la vitesse angulaire du véhicule. Une troisième équation, elle aussi non linéaire, exprime une contrainte sur le déplacement et les forces qui empêchent le dérapage du véhicule. Ensuite, nous étudions le problème de la localisation du véhicule dans un environnement polygonal connu, à partir de l'information fournie par des capteurs à ultrasons. A cette fin, nous utilisons une technique d'estimation ou la seule hypothèse sur la perturbation affectant les mesures est d'être bornée avec borne connue. Outre son interprétation géométrique, cette technique a l'avantage de pouvoir rejeter les informations redondantes, accélérant ainsi la procédure d'estimation. D'autre part, et afin de mettre en correspondance les observations réalisées par les capteurs et les obstacles composant l'environnement, nous représentons ceux-ci par des classes d'appartenance plutôt que des segments de droite. Cette représentation s'avère très utile lorsqu'on souhaite propager une incertitude d'un repère à l'autre et affecter une observation quand elle est susceptible d'appartenir à plusieurs classes. La dernière partie de ce travail expose un schéma de commande pour l'asservissement du véhicule autour d'une trajectoire de référence. Nous proposons une loi de commande inspirée d'une loi de commande de suivi de parois qui découple le problème de l'asservissement latéral du véhicule et celui de l'asservissement longitudinal par rapport à la trajectoire désirée. Ceci permet d'avoir deux boucles de commande indépendantes pour corriger chacune de ces erreurs.

Mes travaux de recherche se déclinent suivant deux directions : Techniques avancées du traitement du signal pour la localisation de sources. Application à la localisation et poursuite de mobile en UMTS. Méthodes rapides et stables pour la poursuite des sous-espaces. Techniques avancées du traitement du signal pour la localisation de sources : Application à la localisation et poursuite de mobile en UMTS. Depuis que la FCC (Federal Communications Commission) a demandé aux opérateurs américains d'assurer la localisation de tout terminal appelant les services d'urgence (avec une précision de 125 m dans 67 \% des cas), les opérateurs s'intéressent de plus en plus à la localisation de mobile. Ils y voient un moyen de proposer de nouveaux services comme la tarification par zone, la recherche de services proches (hôtels, restaurants), etc. De plus, cela leur permettrait d'avoir un indicateur géographique du trafic, pratique pour l'optimisation de leur réseau. Toutefois, bien que le nombre d'applications possibles soit important, la localisation de mobile n'a été prévue dans aucun système radio-mobile. C'est pourquoi, depuis quelques années, les opérateurs en ont fait un de leur sujet prioritaire de recherche. Plusieurs idées ont ainsi été proposées comme l'utilisation d'un récepteur GPS (Global Positionning Satellite) donnant la position du mobile à partir des temps d'arrivée de signaux issus de trois satellites. Cette solution, bien qu'étant d'une grande précision, n'est pas pour autant optimale. En effet, elle nécessite non seulement une visibilité directe du mobile avec trois satellites (ce qui pose un problème pour la localisation à l'intérieur des bâtiments, des reliefs montagneux. . . ) mais représente également un coût non négligeable à la charge des opérateurs. C'est pourquoi, certains opérateurs préfèrent s'orienter vers les solutions n'utilisant que les signaux radio. C'est cette approche que nous avons choisi de présenter dans cette thèse. Trois classes de méthodes sont utilisées pour la localisation du mobile : La première approche concerne méthodes basées sur l'estimation de la distance entre le mobile et la station de base, obtenue à partir des mesures des temps d'arrivée (TOA). Ces méthodes peuvent aussi bien être envisagées en liaison montante qu'en liaison descendante. Trois mesures impliquant des stations de base (BS) différentes sont au minimum nécessaires pour déterminer la position du mobile. La seconde approche concerne les méthodes basées sur l'estimation des angles d'arrivées(AOA). Celles-ci nécessitent l'installation d'antennes complexes et ne peut donc être envisagées qu'en liaison montante. Chaque AOA estimé définit une demi-droite, de sommet la station de base concernée, sur laquelle se trouve le mobile. Deux mesures de AOAs sont donc nécessaires pour localiser le mobile. Enfin, la troisième approche concerne les méthodes dites conjointes utilisant simultanément l'estimation des angles et des retards. La localisation de mobile ne nécessite alors que l'écoute d'une seule BS. Quelque soit la méthode choisie, les solutions proposées seront différentes selon la norme considérée. En effet, au problème d'absence de trajet direct (Non Line Of Sight (NLOS)) qui est caractéristique de l'ensemble des systèmes radio-mobile, s'ajoute un problème inhérent au système UMTS-FDD : le problème d'écoute (Near-Far Effect (NFE)). Il correspond à la difficulté pour les stations de base (BS) et les mobiles (MS) d'écouter des mobiles ou des BSs éloignés, i. E. Appartenant à des cellules voisines. Il est lié au fait que dans les réseaux UMTS-FDD les stations de base (respectivement les mobiles) émettent simultanément et sur la même bande de fréquence. Mon travail de recherche s'est donc attaché à proposer pour les systèmes UMTS-FDD, des solutions de localisation réalisites, efficaces et qui tiennent compte de ces deux problèmes. Un simulateur UMTS-FDD, construit suivant la norme, a permis de valider l'ensemble des solutions proposées. Enfin, une méthode adaptative de poursuite de mobile en UMTS est proposée. Cette méthode utilise l'estimation adaptative des sous-espaces qui occupe une partie de la thèse. Méthodes rapides et stables pour la poursuite des sous-espaces. Dans cette partie nous nous sommes intéressés à développer des techniques adaptatives capables d'exécuter un suivi de sous-espaces. L'ingrédient principal commun dans toutes ces méthodologies sera l'hypothèse que le rang du sous-espace est connu. La littérature existante sur le suivi de sous-espace est extrêmement riche, offrant une grande variété des schémas avec différentes complexités du calcul. Les algorithmes adaptatifs de suivi de sous-espace sont de grande importance, puisqu'ils peuvent être employés dans de nombreuses applications comme les systèmes de télécommunication, le filtrage adaptatif, la direction des arrivées, le traitement des rangées d'antenne, les systèmes linéaires, etc. Nous nous concentrons sur le problème du suivi de sous-espace lui-même, où nous sommes concernées par estimer les vecteurs singuliers (Minor and Principal Componet Analysis, MCA and PCA) ou une base orthonormale pour le sous-espace d'intérêt (Minor and Principal Subspace Analysis, MSA and PSA. Nos algorithmes proposés sont capables d'estimer le sous-espace (MSA and PSA) correspondant aux plus grandes et plus petites valeurs singulières (et même les vectuers propres correpondant, MCA and PCA). Leur caractéristique principale est leur faible complexité informatique, qui est accompagnée de stabilité numérique, même dans le cas des plus petites valeurs singulières. On devrait mentionner que toutes les techniques existantes de même complexité visant à estimer les plus petites valeurs singulières sont numériquement instables. En conclusion, avec l'aide des simulations, nous démontrons la meilleure exécution de notre méthode contre d'autres schémas populaires de la même complexité
The purpose of this thesis is to provide solutions to challenges facing the wireless localization and tracking techniques, with a special focus on Non Line of Sight (NLoS) effect arising from the presence of obstacles between the mobile station and the base station. In the case of mobile tracking algorithms, adaptive component and subspace analysis are important tools frequently used for different parametric estimation. We present in the first part of this thesis, an extensive study of this subject and we propose fast and efficient subspace tracking methods. The document is structured in three parts gathering several chapters: Subspace Tracking for Signal Processing. Mobile Localization in Wireless Networks. Appendix. Part I: Subspace Tracking for Signal Processing. In the first part, various theoretical aspects for adaptive subspace tracking in signal processing are presented. We start first by a global introduction. In chapter 1, an overview of subspace tracking methods is illustrated. In chapter 2, we propose fast adaptive algorithms for minor and principal component analysis. We start first by proposing new fast methods using Householder Transformation for extracting the desired minor eigenvectors of a covariance matrix. The two proposed methods are referred to as; MCA Orthogonal OJA using Householder Transform (MCA-OOJAH) and MCA Orthogonal FRANS using Householder Transform (MCA-OFRANSH). We propose next a fast PCA algorithm using Givens Rotations for tracking the desired principal eigenvectors of a covariance matrix, we refer to this new algorithm as Principal Component extraction using the Orthogonal PAST method (PC-OPAST). Finally, we study the MCA case where we elaborate a fast MCA algorithm for positive Hermitian covariance matrix associated with time series. This latter method is referred to as Minor Component extraction using the YAST-PGS algorithm (MC-YAST-PGS). Theoretical Convergence analysis and numerical stability analysis are provided in this chapter. Simulation results are presented to assess the performance of our algorithms and compare them with other existing methods. Chapter 3 relates to subspace analysis. To this end, we propose fast adaptive algorithms for minor and principal subspace analysis. The first new method referred to as Fast Orthogonal OJA (FOOJA) estimates the minor or the principal desired subspace of a covariance matrix. Another fast MSA method (YAST-PGS) is proposed in this chapter to extract the desired minor subspace of a positive Hermitian covariance matrix associated with time series. Theoretical stability analysis and simulation results are provided to illustrate the tracking capacity of the proposed algorithms. In chapter 4, we present an application of the subspace tracking for mobile localization. Indeed, we propose an adaptive mobile localization method using Time Of Arrival (TOA) and Direction Of Arrival (DOA) estimates. Simulation results prove the good estimation and tracking performance of the proposed method in typical propagation environments. Part II: Mobile Localization in Wireless Networks. This part deals with mobile localization in wireless networks and more precisely in the UMTS-FDD mode. Before presenting our contributions, we show in chapter 5, a brief summary on the evolution of cellular systems, and an overview of UMTS positioning methods. In chapter 6, we present an efficient TOA estimation method using RAKE-CFAR technique that reduces the effect of the hearability problem on mobile positioning in UMTS-FDD mode. Realistic simulation results show the accuracy improvement provided by the proposed method over a simple Rake receiver. In chapter 7, a new Mobile Station (MS) localization method is provided using Round Trip Time (RTT) measurements in the UMTS-FDD mode. The new methods take into account possible large RTT error measurements caused by Non Line of Sight (NLoS). The mobile position is then obtained only from the three most reliable RTT among the set of all RTT estimates when available. This method is also efficient even if all RTT measurements correspond to the LoS case. More precisely, this algorithm allows the selection of the least ’noisy’ RTT when all measurements are of LoS type. Simulation results show the gain of positioning accuracy provided by the proposed algorithm. In chapter 8, we propose an adaptive Interactive Multiple Models (IMM) Unscented Kalman Filter (UKF) with an efficient RAKE-CFAR method for mobile tracking in NLoS situation. This new algorithm is based first on an efficient and adaptive TOA estimation method, and an IMM-UKF method in order to operate in Non-Line-of-Sight situations and to track manoeuvring mobile. Realistic simulation results are presented in the UMTS-FDD mode to show the tracking accuracy provided by our proposed algorithm. Part III: Appendix. The appendix provides in chapters 9 and 10 complete proofs of some results of Part I and II and contains some details about the UMTS simulator

La thèse comporte trois parties - localisation de robots dans en 3D par des mesures de distances entre les robots, estimation de l'incertitude de la position calculée et construction des trajectoires des mouvements des robots afin de réduire au minimum cette incertitude. L'algorithme de planification utilise certains des robots en tant que balises stationnaires guidant les autres robots mobiles, ce qui permet le fonctionnement précis du system à long terme dans les environnements non structurés. Le but principal de la planification n’est pas de construire des trajectoires sans collision, mais de maintenir l'exactitude de positionnement pendant le mouvement. Deux critères importants d'optimalité sont considérés, reliés aux aspects spécifiques du mouvement commun - comment construire la trajectoire caractérisée par précision de mouvement, comment choisir les robots employés comme des balises et comment les placer dans l’espace de travail, afin de former des arrangements géométriques appropriés et ainsi maximiser la précision de localisation. Pour l'estimation de la position, utilisant les mesures de distance, plusieurs méthodologies de calcul sont présentées – une technique en temps réel et simple à calculer et encore deux techniques itératives, plus précises, mais aussi plus complexes à calculer. Les méthodes et leurs caractéristiques statistiques ont été présentées analytiquement, et ensuite comparées numériquement par des simulations graphiques sur ordinateur. L'évaluation d'incertitude est basée sur la méthode Delta, donnant des résultats très satisfaisants, comparés aux estimateurs numériques. La bonne connaissance de l'incertitude de la position est importante pour la fusion des données d'autres sources d’information de position (navigation hybride). En outre, un estimateur d'incertitude (indépendant du nombre de balises utilisées) rapide et différentiable a été proposé. Le maintien de l'incertitude de position bas est le premier critère pour la planification optimale de mouvement. Un deuxième critère a été développé, un estimateur différentiable pour la configuration géométrique des balises, qui ne dépend pas de la position du robot localisé, mais seulement des positions des balises. Les solutions proposées ont été validées expérimentalement par la simulation par ordinateur
This work emphasizes on three utterly related subjects – resolving robot position by distance measurements to other robots, estimating the uncertainty of the computed position and planning the robot’s movement in order to minimize that uncertainty. The planning algorithm uses some of the robots as stationary beacons guiding the robots in motion, thus enabling long-term working in unstructured environments. The main purpose of the planning is not building collision-free paths, but maintaining the positioning accuracy during the motion. Two important optimality criteria are considered, related to specific aspects of the common motion – how to plan trajectories with good movement precision, how to choose which robots to use as beacons and how to position them, in order to form appropriate geometrical arrangements and thus maximize localization precision. To resolve the position, given the distance measurements, we introduce several novel methodologies – one real-time, low-computation technique and another two optimal, computation costly model. The methods and theirs statistical characteristics have been presented analytically, and compared numerically by graphical simulations. The uncertainty estimation is based on the Delta method for uncertainty propagation, which in our case produce very satisfying results, compared to numeric estimators. Good knowledge of the position’s uncertainty is important when combining it with information of other sources, when performing hybrid navigation. Furthermore, a fast and differentiable uncertainty estimator has been found, not depending on the number of beacons used. Maintaining minimal values for the position uncertainty is the first criterion for the optimal motion planning. As a second criterion, we developed a differentiable beacon configuration quality estimator that does not depend on the localized robot but only on the positions of the beacons used. The proposed solutions for the three tasks have been validated experimentally by computer simulation. A simulation platform has been implemented for this purpose. It has been programmed on C++, using the OpenGL graphic library

Les travaux presentes dans ce memoire traite de la localisation d'un robot mobile dans un environnement interieur non balise. Trois types de capteurs sont utilises pour determiner la position du robot : un odometre, un systeme de vision omnidirectionnelle et un systeme telemetrique rotatif. L'objectif de cette etude est de permettre a un robot de se deplacer en toute securite d'une configuration initiale a une configuration finale dans un environnement partiellement connu. Pour cela deux approches ont ete utilisees : la fusion des donnees proprioceptives et exteroceptives et la cooperation entre les capteurs exteroceptifs. Dans un premier temps une methode de localisation basee sur la fusion des donnees odometriques et des donnees telemetriques a ete developpee et testee. L'estimation de la position et de son incertitude associee est obtenue par filtrage de kalman. Les amers utilises pour cette approche sont les parois du milieu d'evolution. Dans un deuxieme temps une methode de localisation utilisant la vision omnidirectionnelle et l'odometrie a ete elaboree. Les angles d'azimut des differents amers verticaux de l'environnement sont extraits du modele sensoriel pour calculer la configuration du robot. Contrairement a l'approche adoptee precedemment pour la fusion des donnees, le filtrage de kalman etendu est dans ce cas employe, a cause de la non linearite des equations d'observation. Finalement, dans un troisieme temps, une strategie visant a faire cooperer deux capteurs exteroceptifs, un telemetre laser rotatif et le systeme de vision omnidirectionnelle, a ete mise en oeuvre. Cette methode permet d'obtenir une estimation absolue de la configuration du robot qui est d'une part precise et d'autre part robuste. En outre, un algorithme permettant de mettre a jour la carte de l'environnement du robot au cours de son deplacement a ete elaboree et teste. Ce module d'insertion de balises naturelles non repertoriees, permet ainsi au robot de se localiser dans des zones de l'environnement qui ne sont que partiellement connues. Ce systeme de localisation, base sur une approche cooperative, permet a un robot de mener a bien des missions dans un environnement interieur non balise qui n'est que partiellement connu.

La localisation automatique est une fonctionnalité importante des systèmes de cartographie mobiles (Mobile Mapping Systems, MMS). La présente thèse présente des solutions complémentaires aux méthodes de localisation utilisées actuellement dans un système MMS terrestre, qui utilise des récepteurs GPS et des centrales à inertie (Inertial Measurement Units, IMU). Un post-traitement, par lissage des données, permet d'améliorer les cartes 3D générées par un MMS. Cette approche est cependant insuffisante pour corriger les erreurs à variations lentes des capteurs. La présente thèse propose une technique de localisation alternative, fondée sur des scanners 2D à lasers. La méthode présentée ici, d'odométrie par laser, utilise des repères plans, qui sont fréquents dans les environnements créés par l'Homme : ces repères fixes permettent de déterminer le déplacement opéré par la plateforme mobile. Contrairement à la technique du SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), utilisée pour la navigation des robots à l'intérieur d'un bâtiment, la transformation 3D est calculée sans avoir recours à une carte préétablie, mais en exploitant des propriétés invariantes des caractéristiques extraites de l'environnement. Nous proposons une approche par "division pour régner" (divide and conquer, D&C) qui simplifie les tâches d'association des repères (data association, DA) et de reconstruction du mouvement.

On étudie dans cette thèse des méthodes de localisation coopérative de robots mobiles sans utilisation de mesures extéroceptives relatives, comme des angles ou des distances entre robots. Les systèmes de localisation considérés sont basés sur des mesures de radionavigation sur des balises fixes ou des satellites. Pour ces systèmes, on observe en général un écart entre la position observée et la position réelle. Cet écart systématique (appelé biais) peut être dû à une mauvaise position de la balise ou à une différence entre la propagation réelles des ondes électromagnétiques par rapport aux conditions standard utilisées pour établir les modèles d’observation. L’influence de ce biais sur la localisation des robots est non négligeable. La coopération et l’échange de données entre les robots (estimations des biais, estimations des positions et données proprioceptives) est une approche qui permet de corriger ces erreurs systématiques. La localisation coopérative par échange des estimations est sujette aux problèmes de consanguinité des données qui peuvent engendrer des résultats erronés, en particulier trop confiants. Lorsque les estimations sont utilisées pour la navigation autonome à l’approche, on doit éviter tout risque de collision qui peut mettre en jeu la sécurité des robots et des personnes aux alentours. On doit donc avoir recours à un mécanisme d’intégrité vérifiant que l’erreur commise reste inférieure à une erreur maximale tolérable pour la mission. Dans un tel contexte, il est nécessaire de caractériser des domaines de confiance fiables contenant les positions des robots mobiles avec une forte probabilité. L’utilisation des méthodes ensemblistes à erreurs bornées est considérée alors comme une solution efficace. En effet, ce type d’approche résout naturellement le problème de consanguinité des données et fournit des domaines de confiance fiables. De surcroît, l’utilisation de modèles non-linéaires ne pose aucun problème de linéarisation. Après avoir modélisé un système coopératif de nr robots avec des mesures biaisées sur des balises, une étude d’observabilité est conduite. Deux cas sont considérés selon la nature des mesures brutes des observations. En outre, des conditions d’observabilité sont démontrées. Un algorithme ensembliste de localisation coopérative est ensuite présenté. Les méthodes considérées sont basées sur la propagation de contraintes sur des intervalles et l’inversion ensembliste. La coopération est effectuée grâce au partage des positions estimées, des biais estimés et des mesures proprioceptives.L’échange des estimations de biais permet de réduire les incertitudes sur les positions des robots. Dans un cadre d’étude simple, la faisabilité de l’algorithme est évaluée grâce à des simulations de mesures de distances sur balises en utilisant plusieurs robots. La coopération est comparée aux méthodes non coopératives. L’algorithme coopératif ensembliste est ensuite testé sur des données réelles en utilisant deux véhicules. Les performances de la méthode ensembliste coopérative sont enfin comparées avec deux méthodes Bayésiennes séquentielles, notamment une avec fusion par intersection de covariance. La comparaison est conduite en termes d’exactitude et d’incertitude
In this work, we study some cooperative localization issues for mobile robotic systems that interact with each other without using relative measurements (e.g. bearing and relative distances). The considered localization technologies are based on beacons or satellites that provide radio-navigation measurements. Such systems often lead to offsets between real and observed positions. These systematic offsets (i.e, biases) are often due to inaccurate beacon positions, or differences between the real electromagnetic waves propagation and the observation models. The impact of these biases on robots localization should not be neglected. Cooperation and data exchange (estimates of biases, estimates of positions and proprioceptive measurements) reduce significantly systematic errors. However, cooperative localization based on sharing estimates is subject to data incest problems (i.e, reuse of identical information in the fusion process) that often lead to over-convergence problems. When position information is used in a safety-critical context (e.g. close navigation of autonomous robots), one should check the consistency of the localization estimates. In this context, we aim at characterizing reliable confidence domains that contain robots positions with high reliability. Hence, set-membership methods are considered as efficient solutions. This kind of approach enables merging adequately the information even when it is reused several time. It also provides reliable domains. Moreover, the use of non-linear models does not require any linearization. The modeling of a cooperative system of nr robots with biased beacons measurements is firstly presented. Then, we perform an observability study. Two cases regarding the localization technology are considered. Observability conditions are identified and demonstrated. We then propose a set-membership method for cooperativelocalization. Cooperation is performed by sharing estimated positions, estimated biases and proprioceptive measurements. Sharing biases estimates allows to reduce the estimation error and the uncertainty of the robots positions. The algorithm feasibility is validated through simulation when the observations are beacons distance measurements with several robots. The cooperation provides better performance compared to a non-cooperative method. Afterwards, the cooperative algorithm based on set-membership method is tested using real data with two experimental vehicles. Finally, we compare the interval method performance with a sequential Bayesian approach based on covariance intersection. Experimental results indicate that the interval approach provides more accurate positions of the vehicles with smaller confidence domains that remain reliable. Indeed, the comparison is performed in terms of accuracy and uncertainty

Ce travail propose une méthode originale pour localiser un robot mobile autonome dans un environnement d'intérieur. La technique développée est basée sur l'utilisation conjointe de balises actives avec un système de vision monoculaire ce qui nous permet de récupérer deux types de données : - Le code identificateur représentatif d'une balise, - Les points singuliers caractérisant une balise dans l'image. A partir de ces deux informations, par triangulation, nous localisons le robot mobile dans son environnement d'évolution. Parallèlement à ce travail, nous avons mené une étude sur l'erreur de localisation commise en fonctions des divers éléments caractérisant la chaîne de mesure. L'architecture et les méthodes retenues pour l'expérimentation ont été conditionnées par des objectifs d'applications industriels
This work proposes an original method to localize an autonomous mobile robot inside building. The developed technic is based on conjoint utilization of actives beacons with a monocular vision system which permit us to recover two data type : - identifient code perform a beacon, - the singular point feature a beacon in a picture. With these two informations, casing a triangulation method, we localize the mobile robot in it evolution area. Parallel to this work, we study the error localization making function the different component feature measure fine. Equipment and method used for the experimentation were restrained by industriel objectif application

Les travaux effectués dans ce mémoire concernent la localisation absolue de robots mobiles dans un environnement intérieur non balisé. La localisation est effectuée uniquement à l'aide de SYCLOP. SYCLOP est un capteur de vision omnidirectionnelle, qui est constitué d'une caméra matricielle CCD et d'un miroir conique permettant d'obtenir une image omnidirectionnelle (360°) de l'environnement. Les traitements que nous avons établis servent à extraire les primitives correspondant à des amers verticaux, que l'on doit ensuite mettre en correspondance avec la carte de l'environnement. Ensuite, la position et l'orientation du robot mobile sont estimés. Dans ce processus, c'est la phase d'appariement qui demeure la plus difficile à mettre en œuvre à cause des imprécisions et de l'imperfection des mesures. Nous avons orienté nos recherches sur la mise en correspondance vers deux axes : (a) - l'utilisation d'un invariant projectif (birapport) et (b) - un algorithme géometrique. Les différentes méthodes de localisation proposées sont validées par une implantation sur un démonstrateur mobile

Apres avoir presente les differentes methodes et techniques de localisation d'un mobile, nous avons developpe la solution retenue qui est une localisation absolue par telemetrie ultrasonore. Le cas general 3d est traite apres avoir etudie deux cas plus simples a 2d. Pour chacun des cas traites, les equations qui determinent les coordonnees du mobile en fonction des distances mesurees sont donnees. Un calcul d'incertitude et une simulation sur ordinateur ont permis d'evaluer la precision obtenue sur la position du mobile pour chaque coordonnee dans le repere choisi comme reference. Des solutions sont proposees afin d'ameliorer la precision dans certains cas. La disposition des balises est discutee afin de couvrir toute la zone d'intervention du vehicule. Un systeme omnidirectionnel complet de mesure de distance par ultrason a ete developpe. La portee obtenue est de 15 metres avec une precision de mesure inferieure a 5 cm. Apres avoir effectue des experiences de transmission. Les erreurs ont ete detectees et le taux residuel de non reconnaissance est de 1 balise pour 100000 interrogees

Cette thèse porte sur les problèmes d'auto-localisation et de suivi de cibles dans les réseaux de capteurs mobiles. L'étude de ces problèmes se situe dans le cadre de la théorie des intervalles, permettant ainsi de représenter les incertitudes par des intervalles. Nous traitons d'abord dans ce mémoire le problème d'auto-localisation dans des environnements parfaits. Nous présentons ainsi des méthodes basées sur les mesures de connectivités, relatives aux ancres ou aux non-ancres. Deux extensions de ces techniques, profitant des ancres plus éloignées ou faisant de la rétropropagation, sont également présentées. Des méthodes sans modèle, plus robustes que celles basées sur le modèle de connectivité, sont ensuite proposées. Ces dernières effectuent une comparaison des puissances des signaux échangés afin de définir les mesures d'observation. Nous considérons par la suite le problème d'auto-localisation dans les environnements imparfaits. Nous supposons alors que les fiabilités des mesures sont connues. La solution du problème se situe à la fois dans le cadre de la théorie des intervalles et de la théorie des croyances. La deuxième problématique traitée est le suivi de cibles en cas de capteurs à mobilité contrôlée. Une stratégie de gestion de mobilité est alors présentée afin d'optimiser l'estimation de la position de la cible. Cette stratégie réalise un repositionnement des capteurs à l'aide d'une technique de triangulation suivie d'une optimisation par colonies de fourmis
This thesis addresses the problems of localization and target tracking in mobile sensor net-works. The resolution of these problems is per-formed in the interval framework, where un-certainties are represented by intervals. We first deal with the localization problem in perfect environments. We thus propose methods using connectivity measurements, with respect to anchors or non-anchor nodes. Two extended techniques are presented as well, using back-propagation or farther anchors. Other model-free approaches are then proposed. These techniques are more robust than connectivity-based ones since they perform a comparison of received signal strengths to define the observations. We then handle the localization problem in imperfect environments. We thus assume that the reliability of measurements is known. In the proposed method, the problem solution uses both the interval and the belief theories. We consider afterwards the target tracking problem in controlled mobility sensor networks. We thus present a mobility management strategy, aiming at optimizing the estimation of the position of the target. The proposed strategy relocates the sensors using a triangulation technique, followed by an ant colony optimization method

L’objectif de cette thèse est de proposer des méthodes de localisation de mobiles en environnement urbain pour des applications de sécurité civile. Le système de localisation doit alors être basé sur un réseau de récepteurs indépendant de celui des stations de base et autres mobiles. L’objectif visé est de pouvoir localiser avec précision un mobile dans une zone limitée. Pour répondre à ce besoin de localisation ponctuel et immédiat, on considère qu’au plus deux récepteurs (RS) peuvent être déployés. Ces RS sont équipés de réseaux d’antennes permettant l’extraction, par un algorithme de haute résolution (HRA), des caractéristiques géométriques du canal utilisées pour la localisation. L’algorithme de localisation proposé, basé sur une technique d’identification d’empreintes, emploie un modèle de canal déterministe de lancer de rayons. Une caractérisation multidimensionnelle du canal de propagation a d’abord été effectuée pour confronter le modèle avec les canaux expérimentaux. L’algorithme de localisation est testé dans des environnements de synthèse afin de prédire les erreurs de localisation engendrées par l'HRA. Il est ensuite validé expérimentalement sur des configurations de propagation volontairement défavorables. Une approche originale basée sur la diversité de polarisation permet d'améliorer la précision de localisation. Si pour des raisons stratégiques ou financières, il n'est pas envisageable d'utiliser deux RS, un second algorithme de localisation est proposé afin de réduire la zone à explorer en n’utilisant qu’un RS mobile. Il se base sur une technique de tracé de rayons inverse et intègre une phase d’identification des rayons diffractés du canal
The objective of this thesis is to propose mobile localization methods in urban environments for civil safety/security applications. The localization system must be based on a dedicated network of receivers, independent of the provider base stations and mobiles. The purpose is to accurately locate a mobile in a limited area. To meet this punctual and immediate need of localization, it was considered that at most two receivers (RS) equipped with antenna arrays can be deployed. This allows the extraction of the geometrical characteristics of the channel used for localization by a high resolution algorithm (HRA). The proposed localization algorithm is based on a fingerprinting technique and uses a deterministic ray tracing channel model. First, an experimental multidimensional characterization of the propagation channel was performed to compare with experimental channels. The localization algorithm is tested for synthetic environments in order to predict the localization errors caused by the HRA. Then, it was experimentally validated with deliberately unfavorable propagation configurations, encountered with typical scenarios. An original approach based on polarization diversity allows improving the localization accuracy. If for strategic or financial reasons, it is not possible to use two RS, a second localization algorithm is proposed to reduce the area to be explored, using only one mobile RS. It is based on a reverse ray tracing approach and includes a phase of identification of the diffracted rays of the channel

CARL, chariot autonome avec robot léger, est un chariot de nouvelle génération a vocation industrielle. Il a pour objectif de pallier le manque de flexibilité des chariots filoguidés, quant à la modification de leurs trajectoires matérialisées. Les trajectoires de CARL sont définies de façon cartésienne dans un repère lie à l'environnement et ne nécessitent donc aucun aménagement au sol. Pour se localiser dans son espace de travail, CARL dispose d'informations de localisation relative (odométrie), corrigées par une localisation absolue grâce à l'observation d'amers répertoires et définis par leurs coordonnées dans le repère absolu. Ces amers sont actuellement des balises et des lignes verticales, perçus par une camera embarquée. Les lignes verticales, amers naturels, sont avantageuses dans le sens où elles permettent de réduire l'équipement en balises, voire de le supprimer si l'environnement s'y prête (lignes isolées). De plus, la localisation absolue a une structure multi sensorielle: elle est à même de filtrer toute autre mesure que celles de la camera, comme par exemple les observations délivrées par les capteurs ultrasoniques embarques. Cette fusion d'observations repose sur la théorie du filtre de Kalman. Dote d'une telle localisation, CARL peut être guide le long de parcours complexes, constitues d'une succession d'arcs de cercles et de segments de droite, avec une bonne précision. Cette méthode offre ainsi une grande variété de trajectoires et une grande souplesse d'utilisation.

Ce mémoire présente diverses méthodes de localisation dynamique d'un robot mobile et développe plus particulièrement les méthodes stochastiques. On cherche à estimer la position, l'orientation et la vitesse de l'engin. Ce robot est equipé du système SIREM (système intégré de repérage d'engin mobile). Ce système se compose d'une caméra embarquée en rotation à vitesse constante autour d'un axe vertical, qui permet de mesurer les angles de gisement et de hauteur sous lesquelles sont vues des balises lumineuses fixes, dont la position dans l'environnement est parfaitement déterminée. On obtient donc des relevés asynchrones des différentes balises. Les principales difficultés proviennent du non cadencement des mesures et de leur caractère non linéaire et multiplexe. Les méthodes de localisation sont regroupées en deux classes: la première regroupe les approches déterministes applicables au cas 2d et 3d alors que la deuxième contient les méthodes stochastiques mettant en oeuvre un filtre de Kalman. Les méthodes déterministes consistent à obtenir, sous certaines hypothèses, un système non linéaire et à le résoudre. Ce système traduit les contraintes locales entre les états et les mesures. Les méthodes stochastiques consistent à élaborer un filtre estimateur à caractère global. Une première classe de ces méthodes conduit à un filtre centralise traitant directement les mesures. Une deuxième classe consiste à effectuer des pré-traitements sur chaque balise générant artificiellement un relevé continu de celles-ci avant une exploitation centralisée de ces nouvelles mesures. Il s'agit d'une approche de type fusion de données. Toutes ces méthodes sont testées sur une même simulation réaliste afin de comparer leurs performances respectives. Il apparaît que ce sont les méthodes stochastiques plus complexes qui fournissent l'estimation la plus précise

Les travaux présentés dans cette thèse contribuent aux systèmes de localisation pour un robot mobile en utilisant la stéréovision. Ces travaux s'inscrivent dans le cadre d'une collaboration entre le LORIA-INRIA de Nancy et le laboratoire SeT de l'UTBM. L'approche proposée est décomposée en deux étapes. La première étape constitue une phase d'apprentissage qui permet de construire un modèle 3D de l'environnement de navigation. La deuxième étape est consacrée à la localisation du véhicule par rapport au modèle 3D. La phase d'apprentissage a pour objectif de construire un modèle tridimensionnel, à partir de points d'intérêt pouvant être appariés sous différentes contraintes géométriques (translation, rotation, changement d'échelle) et/ou contraintes de changements d'illumination. Dans l'objectif de répondre à toutes ces contraintes, nous utilisons la méthode SIFT (Scale Invariant Feature Transform) permettant des mises en correspondance de vues éloignées. Ces points d'intérêt sont décrits par de nombreux attributs qui font d'eux des caractéristiques très intéressantes pour une localisation robuste. Suite à la mise en correspondance de ces points, un modèle tridimensionnel est construit, en utilisant une méthode incrémentale. Un ajustement des positions est effectué afin d'écarter les éventuelles déviations. La phase de localisation consiste à déterminer la position du mobile par rapport au modèle 3D représentant l'environnement de navigation. Elle consiste à apparier les points 3D reconstruits à partir d'une pose du capteur stéréoscopie et les points 3D du modèle. Cet appariement est effectué par l'intermédiaire des points d'intérêt, issus de la méthode d'extraction SIFT. L'approche proposée a été évaluée en utilisant une plate-forme de simulation permettant de simuler un capteur stéréoscopique, installé sur véhicule naviguant dans un environnement 3D virtuel. Par ailleurs, le système de localisation développé a été testé en utilisant le véhicule instrumenté du laboratoire SeT afin d'évaluer ses performances en conditions réelles d'utilisation.

Autant le GPS tend à s'imposer pour la localisation à l'extérieur des bâtiments, autant la situation est beaucoup plus ouverte pour la localisation à l'intérieur des bâtiments. De nombreux réseaux WiFi sont déployés dans les bâtiments. Ils diffusent des informations de puissance du signal permettant de remonter à la position d'un mobile. La technique du fingerprinting par puissance WiFi permet de localiser le mobile. Cependant, l'utilisation de cette technique de localisation requière une base de données correspondant à la couverture radio WiFi dans l'environnement.
L'utilisation d'une technique de localisation basée sur des mesures temporelles est moins contraignante que le fingerprinting. L'émission d'impulsions radio très brèves confère à la technologie 802.15.4a un fort pouvoir séparateur des multi-trajets. Le phénomène de multi-trajets est la principale contrainte au déploiement d'une technologie de localisation par mesures temporelles. La détection du premier trajet est très importante.
Des estimateurs comme le filtre de Kalman ou le filtre particulaire sont nécessaires pour limiter les effets des multi-trajets, des bruits de mesure, etc. Ces filtres peuvent aussi intégrer des informations de cartographie. Bien souvent, l'exploitation d'une seule technologie est insuffisante. La fusion d'informations de localisation est une étape supplémentaire pour améliorer la localisation. Des architectures de fusion robustes permettent de corriger les défauts de chacune des technologies pour conduire à un système plus robuste et plus précis en toutes circonstances.
Ce travail présente une approche innovante pour la localisation WiFi avec l'exploitation de cartographie dans l'estimateur tout en gardant une faible complexité suivant la plate-forme de déploiement visée. L'exploration des capacités de la localisation par ULB est proposée dans un second temps, avant d'aborder une réflexion sur les méthodes de fusion multi-capteurs.

Le sujet traite ici concerne la localisation dynamique en position et attitude (6 degres de liberte) de robots mobiles d'exterieur avec des capteurs embarques, dans un environnement connu et balise. Le champ d'application pratique concerne la conduite d'engins de travaux publics de finition dont les taches presentent des exigences de precision tres strictes. Ces engins se deplacent a des vitesses tres faibles (qq cm/s) sur des surfaces preparees. Nous proposons une approche multi-sensorielle, hybridant des capteurs proprioceptifs et le capteur sirem, qui est un goniometre optique mesurant des angles d'azimut et de site de balises de positions connues. A l'arret, le probleme de la localisation est resolu. Par contre, en mouvement, les balises sont detectees une par une, a cadence lente et de facon asynchrone. Les capteurs proprioceptifs permettent alors de s'affranchir d'hypotheses restrictives sur le mouvement. Une premiere etude 2d considere un odometre associe a sirem. Un formalisme de kalman permet alors de prendre en compte les bruits des capteurs et de recaler l'odometrie, a chaque nouvelle mesure de sirem. Une etude de l'observabilite du systeme non lineaire permet de detecter des trajectoires problematiques. L'extension au cas 3d de l'algorithme 2d avec deux inclinometres est ensuite etudiee. Grace a une nouvelle representation de l'attitude utilisant les angles de declivite et devers orthogonal, deux des 6 parametres sont directement mesures par les inclinometres. La generalisation du cas 2d conduit a un filtre dont le vecteur d'etat contient 6 elements. Une deuxieme approche propose un filtre a 4 elements a bruits correles dont les performances sont semblables mais dont l'execution est plus rapide. Grace a un etalonnage soigne, la precision obtenue sur donnees reelles est de l'ordre de 0,1 degre pour les angles d'attitude, de deux cm en z et de quelques cm en (x, y), et ce, en exterieur, a une vitesse de 6 cm/s et avec 3 balises distantes de 30 m.

Force est de constater aujourd’hui que la localisation d’un bien ou d’une personne est devenue une nécessité. Plusieurs solutions existent en extérieur, largement dominées par le système GPS. Pour la localisation en intérieur, la précision se dégrade en raison des trajets multiples et de l’atténuation des signaux traversant les murs. Cette thèse se focalise sur la problématique de localisation à l’intérieur d’un bâtiment en utilisant les technologies présentes dans des smartphones et des tablettes fonctionnant sous le système d’exploitation Android disponible dans divers marques. Les systèmes de localisation en intérieur exploitent différents supports tels que les ondes radio-fréquence (RF) ou les capteurs inertiels embarqués dans un terminal. Dans le cas RF, ils utilisent des points références dont la répartition sur la zone couverte influe sur la performance en localisation. Une première contribution est un développement d’algorithme d’optimisation d’emplacement des balises basé sur le recuit simulé. Les signaux extraits des capteurs inertiels sont utilisés par la navigation pédestre à l’estime (NPE) pour déterminer le trajet effectué depuis une position connue. Ils dépendent de la sensibilité des paramètres intrinsèques de ces capteurs et ils sont corrompus par des bruits. Dans le cas NPE, une calibration permet d’obtenir des données exploitables pour l’estimation de l’orientation de déplacement et pour la détection des pas. Cette orientation est supposée identique à celle du terminal mais il y a un intérêt à prendre en compte le biais d’orientation entre les deux. Une autre contribution est une proposition d’algorithme de détection des pas exploitant la logique floue
Nowadays, the localization of a device or person has become mandatory. If many solutions exist for outdoor environment, as the GPS one, any fails to provide an expected accuracy for indoor environment because of the multipath phenomena and the attenuation of signals crossing walls. This thesis focuses on the localization problem in buildings by using existed technologies in smartphones and tablets managed by Android OS - which is available in several brands. The indoor localization systems are using different technologies like radio-frequency (RF) waves or inertial sensors embedded in handsets. In the RF case, they use anchors or beacons, whose position impacts the localization performance for the covered zone. Our first contribution was the placement optimization of beacons using simulated annealing algorithm. Next to improve the localization performance, the inertial sensors, embedded in smartphones, have been used. The pedestrian dead reckoning (PDR) algorithm employs the extracted signals from the inertial sensors and determines the path done since a known position. These extracted signals are affected by the intrinsic parameters of sensors and they are corrupted by noises. The calibration of the sensors is compulsory to obtain data that could be used to estimate the walking orientation and the number of done steps by the user. It is often supposed that the walking orientation is the same as the smartphone orientation; however it might be interesting to consider the bias between these two orientations. A last contribution, in this thesis, consists on a proposed algorithm for step detection using fuzzy logic

Dans cette thèse une méthode de fusion de données multi sensorielles pour localiser un robot mobile est proposée. L'algorithme met en ouvre un filtre de kalman afin de combiner la localisation relative avec un recalage absolu qui est effectue par rapport a des repères de l'environnement du véhicule. Ces repères sont des balises artificielles ponctuelles ou des éléments caractéristiques de l'environnement: coins, segments de droite l'algorithme permet une localisation du robot par rapport a des repères dont la position n'est que plus ou moins bien connue. Des contraintes, dues a la préparation d'un milieu balise (détermination de la position des repères), peuvent ainsi être levées. Un recalage des balises plus ou moins bien connue est de plus propose et il met également en ouvre un filtre de kalman. Une analyse détaillée de l'algorithme ainsi qu'une étude de ses performances par simulations statistiques sont présentées. Cette analyse nous a permis d'introduire une méthode pour sélectionner les balises qui apportent le plus d'information. Des essais ont été effectues sur une plate-forme expérimentale qui est équipée d'un tellement laser panoramique. Quelques résultats qui permettent de valider la méthode de localisation sont présentes

Les travaux présentés dans ce mémoire portent sur l'étude et la mise au point d'une méthode de localisation absolue pour robot mobile autonome évoluant dans un environnement de type intérieur dynamique. Cette méthode est basée sur l'exploitation de la complémentarité des informations délivrées par un système de perception mixte formé d'un télémètre laser 2D et d'un capteur de vision monoculaire. Notre contribution se situe essentiellement sur le plan méthodologique avec notamment : la mise au point d'une stratégie de perception active, la préposition d'une technique robuste de segmentation, la recherche de techniques décisionnelles utilisant une approche de type fusion de primitives, l'étude d'une technique d'identification d'amers environnementaux (de type arête verticale) et enfin la mise au point d'une procédure de localisation. La phase d'identification des amers, nécessaire à la localisation du robot, nécessite le recours à une procédure d'appariements entre arêtes segmentées et amers de référence. Une transformation invariante en translation et en rotation, appliquée sur l'ensemble des primitives, conduit à une simplification notable de cette procédure. L'identification consiste alors à réaliser une mise en correspondance entre triplets d'amers et triplets d'arêtes sur la base de 12 descripteurs invariants, puis entre amers et arêtes observées à partir des hypothèses formées. La localisation absolue du mobile est obtenue en définissant l'ensemble des positions compatibles avec les amers observés et délimitée par un polygone d'incertitude.

Les travaux de cette these portent plus particulierement sur les problemes de modelisation des environnements structures par un robot de service. Nous avons elabore et concu deux types de representations differentes a l'aide des capteurs de profondeur, l'une avec des capteurs ultrasons dediee a la construction de l'espace libre sous forme de grille d'occupation et l'autre, geometrique et stochastique, avec la telemetrie laser permettant au robot, de plus, de se localiser. Les donnees ultrasons etant ambigues, le modele construit ne pourra pas etre exploite si la specificite des capteurs n'est pas prise en compte. Nous avons propose une methode qui permet de pallier a ces defauts et les resultats obtenus ont montres la nette amelioration par rapport aux approches classiques. Le probleme de la localisation est ensuite etudie. Nous avons propose de localiser le robot sur des attributs naturels appeles amers, trouves dans des scenes structures (coins, portes,). Les problemes rencontres dans les methodes de localisation classiques ont pu etre evites. Mais pour les longues missions, les problemes de coherence nous ont conduit a proposer un modele hierarchique qui consiste a decomposer l'environnement en zones topologiques appelees lieux (i. E. Pieces, couloirs,). Chaque lieu contient un ensemble d'amers et le lien avec les lieux adjacents se fait a travers des transformations incertaines. Dans le but d'exploiter les modeles produits et d'envoyer au robot des taches a haut niveau d'abstraction, le robot a besoin de construire l'espace libre et de detecter la presence d'eventuels obstacles sur sa trajectoire. Nous avons choisi de construire une representation par grille d'occupation pendant les deplacements en utilisant les capteurs ultrasons. Les donnees laser et ultrasons sont ensuite combinees dans une grille commune et une strategie de perception est elaboree pour l'exploration de l'environnement. L'ensemble des methodes citees ci-dessus ont ete implementees, validees puis integrees sous le systeme temps reel vxworks a bord de notre robot mobile hilare2

La diversité spatiale nécessitant des réseaux d’antennes à l’émission et/ou à la réception, connue sous la terminologie MIMO pour « Multiple Input Multiple Output », est intégrée dans les derniers standards des réseaux sans fil et fait déjà son apparition sur le marché des téléphones portables et des stations Wi-Fi. Au delà des solutions offertes pour augmenter le débit des communications, les techniques MIMO offrent la possibilité de retrouver, à l’aide d’algorithmes de traitement du signal, quelques paramètres physiques des signaux reçus et/ou transmis. Cette propriété va être exploitée pour offrir, par exemple aux terminaux Wi-Fi, la possibilité de se localiser dans des milieux confinés où les techniques développées pour la localisation des mobiles en extérieur ne sont pas aisément transposables.La demande est très forte pour ce genre d’application, notamment dans les lieux publics tels que les gares ou zones d’échanges multimodales, puisque la technologie pourrait permettre le développement de nouveaux services en rendant le voyage « intelligent » et en proposant l’accès à une vaste gamme de services en temps réel. L’objectif général de cette thèse est donc de proposer une solution de localisation pour aider le voyageur dans ses déplacements dans une zone d’échanges ou des gares.Le procédé de localisation développé est basé sur l’utilisation des paramètres angulaires et temporels d’au moins deux trajets entre le mobile à localiser et au moins deux réseaux de récepteurs. On suppose que ces trajets ont subi au maximum une interaction avec l’environnement. L’estimation des paramètres nécessaires à la localisation est effectuée à l’aide d’algorithmes à haute résolution de problèmes inverses tels SAGE et plus récemment RIMAX. Les études paramétriques sur les performances des algorithmes ont permis de déterminer les ressources nécessaires pour l’estimation des retards et des paramètres angulaires avec des précisions compatibles avec des applications de localisation. L’algorithme de localisation a été testé et validé dans différentes configurations, en utilisant les paramètres exacts des signaux ou ceux estimés par RIMAX
Spatial diversity exploits antenna array at the transmitter and the receiving station. The resulting technology, known as MIMO (Multiple Input Multiple Output), has already been implemented in latest generation equipments and standards like Wi-Fi 802.11n. Excepting the advantage of increased data throughput, the technology allows extracting physical parameters of the received signals via signal processing algorithms. This property can be used to develop localization applications in indoor environments.The request for such applications continued increasing in the last decade. In the public transportation systems domain, the technology allows the development of intelligent solutions giving access to a wide range of real time services. The objective of this PhD is the development of an indoor localization solution in the context of public transportation systems.The proposed localization method is based on the exploitation of time domain and angular domain parameters of 2 or more LOS or NLOS of first order paths between the mobile object being localized and 2 or more receiving stations. Both the transmitter and the emitters are equipped with antenna arrays. The estimation of the parameters exploited in the localization method is obtained through high resolution signal parameter algorithms like SAGE and RIMAX. The parametric studies on the performance of parameter estimation algorithms allowed us to set a basis for the configuration allowing us to estimate the delays and the directions of arrival and departure within the limits set by the localization application. The localization algorithm has been tested and validated in different setups using the exact parameters of the signals or the parameters estimated by SAGE and RIMAX

Ce travail étudie l'apport de l'algèbre différentielle à deux problématiques principales de la robotique mobile à roues, la localisation et la navigation. La première problématique consiste à être capable de dire où le robot se situe dans son environnement. Nous supposons ici que nous possédons un certain nombre de points d'intérêt de l'espace dont les coordonnées dans cette espace sont connues. En fonction du nombre de points d'intérêt, il est possible ou non de localiser le robot. Cette notion de localisabilité est définie et étudiée dans le cadre algébrique. Nous montrons que ce cadre d'étude est plus intéressant que le cadre géométrique en ce sens que non seulement il permet l'étude de la localisabilité mais en plus il permet de construire des estimateurs d'états permettant de reconstruire la posture du robot. Cette étude est effectuée dans cinq cas d'études pour quatre des cinq classes de robots mobiles à roues. La deuxième problématique étudiée est celle de la navigation d'une flottille décentralisée de robots dans un environnement complexe. Ce travail présente une architecture pouvant être utilisée dans une large classe de problème et bénéficiant des avantages des approches discrètes et des approches continues. En effet, à haut niveau, un bloc stratégie spécifie l'objectif, les contraintes et leurs paramètres ainsi que la fonction coût utilisée, à bas niveau, une trajectoire est calculée afin de minimiser la fonction coût en respectant l'objectif et les contraintes du problème. Cette minimisation est faite sur un horizon glissant de manière à pouvoir prendre en compte des modifications de l'environnement ou de la mission en cours de navigation
This work investigates the contribution of differential algebra to two main issues of wheel mobile robotics, localization and navigation. The first issue is to be able to tell where the robot is in its environment. We assume that we have a number of landmarks in space whose coordinates are known in this area. Depending on the number of landmarks, it is possible or not to localize the robot. This notion of localizability is defined and studied in the algebraic framework. We show that this framework is more interesting than the geometric framework in the sense that it not only allows the study of localizability, but it also allows us to construct estimators states to reconstruct the posture of the robot. This study was conducted in five cases study for four of the five classes of wheeled mobile robots. The second problem studied is that of a robot decentralized swarm navigation in a complex environment. This work presents an architecture that can be used in a wide class of problems and enjoying the benefits of discrete approaches and continuous approaches. Indeed, high-level block strategy specifies the goal, constraints and parameters as well as the cost function, a low-level block is used to compute a trajectory that minimize the cost function in accordance with the objective and the problem constraints. This minimization is done on a sliding window so it is possible to take changes in the environment or mission during navigation into account

Notre étude se situe dans l'aide à la mobilité des personnes handicapées moteur, dans le cadre du projet vahm (véhicule autonome pour handicapés moteur), consistant au développement d'un fauteuil roulant intelligent capable de réaliser des déplacements autonomes. Comme pour toute application de robotique mobile, le fauteuil doit être capable de déterminer automatiquement sa position et son orientation dans son environnement avant notamment d'entamer un déplacement. Notre contribution dans le projet consiste à établir le mode de localisation statique du fauteuil à l'aide de 14 capteurs à ultrasons répartis en ceinture en partant d'une information approximative sur sa position. Pour ce faire, nous établissons un modèle du capteur à ultrasons, basé sur le principe des grilles d'occupation, permettant d'avoir pour chacun d'eux, une contribution équivalente pour la localisation quelle que soit la distance détectée. Ce modèle est ensuite adapté à l'utilisation d'une ceinture de 14 capteurs en tenant compte des superpositions de plusieurs mesures et des différentes orientations de chaque capteur. La grille ainsi constituée représente l'espace perceptible par le fauteuil depuis sa position. L'environnement d'évolution quant à lui est représente par une grille décrivant les contours de l'espace libre. Les deux grilles sont mises en correspondance afin de déterminer la position exacte du fauteuil et son orientation. La recherche de la meilleure correspondance entre les deux grilles est très coûteuse en temps de calcul. C'est pourquoi, un module d'optimisation par recherche hiérarchisée est mis au point ; ce qui permet de réduire le temps de calcul d'un tiers. La méthode développee est testée en conditions réelles dans un appartement reconstitué et les résultats obtenus sont conformes aux attentes du projet.

Cette thèse s’inscrit dans le contexte de la robotique mobile et plus précisément dans le cadre de la localisation de véhicules en environnement urbain. Notre tâche a consisté à extraire le maximum d’informations sur le déplacement d’un système stéréo-vision non calibré embarqué à bord d’un véhicule en s’appuyant sur l’environnement structuré que forme les rues. L’objectif de cette étude est d’estimer le déplacement d’un véhicule lorsque la configuration de l’environnement s’oppose à sa localisation par un système de géo-référencement satellitaire. Une modélisation polyhédriques des rues qui forment l’environnement urbain de cette étude permet de segmenter trois plans principaux : la route et les façades verticales des bâtiments qui délimitent l’espace de navigation. La segmentation du plan de la route est facilitée par la matérialisation des voies de navigation et autres trottoirs ou terre-pleins, parallèles entre eux au premier plan, qui sont à l’origine dans les images de contours qui convergent vers un point de fuite dominant. Les conditions d’illumination et la présence d’obstacles dynamiques qui obstruent le champ de vision compliquent la tâche de suivi des plans segmentés. L’emploi d’une paire stéréo permet à chaque nouvelle pose de déterminer quelles sont les régions des images qui correspondent aux plans segmentés en calculant l’homographie induite par chaque plan entre les deux images de la paire. Le déplacement du véhicule étant supposé plan, ses mouvements d’inclinaison et de lacet influent peu sur chacune des homographies estimées entre les images de la paire stéréo. Nous possédons ainsi un outil fiable de segmentation des plans principaux qui forment l’environnement. L’estimation du déplacement entre deux poses de chaque caméra consiste à estimer l’homographie induite par le mouvement relatif du plan considéré. Le calcul est entrepris grâce à la mise en correspondance des primitives (points, droites) détectées dans les régions planaires segmentées. La précision et la fiabilité des résultats dépendent essentiellement de la répartition spatiale des primitives mises en correspondance. L’introduction de la notion de super-homographie permet de robustifier les estimations des homographies en calculant de manière simultanée toutes les homographies induites par un même plan, observé dans plusieurs images. La redondance des contraintes imposées par le mouvement relatif des primitives coplanaires mises en correspondance améliore l’estimation du mouvement de la projection du plan dans les différentes images. L’apport de la super-homographie est double : elle permet de détecter d’éventuelles erreurs de mise en correspondance et fournit une estimée des coordonnées des primitives coplanaires avec une précision sub-pixellique. Lorsque la calibration de la paire stéréo est connue, la trajectographie du véhicule peut être estimée en décomposant l’homographie relative au mouvement d’une des caméras, extraite de la super-homographie
The thesis deals with mobile robots in the specific context of urban environment. We want to extract the maximum of data on the motion of an uncalibrated stereo-rig embedded in a vehicle with in a structured environment. The aim of this study is to estimate the motion of a vehicle when the localization is impossible with a satellite position system due to the occlusion of the free space. A polyhedrical model of the streets, which is the considered environment in this study, allows the segmentation of three main plane : the road and the vertical facades which represent the frontier of the navigation area. We assume that the while lanes which split the different ways and the kerbs which delimit the road are all parallel in the scene, at least on the foreground. Therefore the detection of these induced edges in image is easy because they all converge in a dominant vanishing point. The lighting conditions and the dynamical obstacles which occlude the vision field make the tracking task of the segmented planes difficult. The use of a stereo-vision allows the segmentation in image of the coplanar area of the scene assuming that each plane induces a homography between both images of the stereo-rig. The vehicle motion is assumed to be plane, the pan and tilt rotation motions have low contributions on the computed homographies. We hence possess a reliable tool to segment the main planes which structure the environment. The motion of the cameras between two poses is obtained with the homography induced by the relative motion of one plane. The homography computation requires the matching of features (lines, points) detected in the coplanar regions of images. The precision and the reliability of the result highly depends on the spatial distribution of the matched features. The introduction of the motion of super-homography improves the robustness of the homography computation by computing in one shot all the homographies induced by the same plane in several images. The redundancy of the constraints imposed by the relative motion of the matched coplanar features increases the constraints of the plane projection in each image. The super-homography has two advantages : it allows the detection of mismatched features and supplies coordinates with a sub-pixellic precision. When the calibration of the stereo-rig is available, the extraction of the homography induced by the relative motion of a camera from the super-homography supplies the trajectography of the vehicle

Cette thèse s'inscrit dans la problématique de la perception des véhicules autonomes, qui doivent notamment être capables de détecter et de positionner à tout moment les éléments fixes et mobiles de leur environnement. Les besoins sont ensuite multiples, de la détection d'obstacles à la localisation du porteur dans l'espace, et de nombreuses méthodes de la littérature s'y attellent. L'objectif de cette thèse est de reconstituer, à partir de prises de vues de stéréo-vision, une carte en trois dimensions décrivant l'environnement proche ; tout en effectuant une détection, localisation et suivi dans le temps des objets mobiles.La détection et le suivi dans le temps d'un grand nombre de points d'intérêt constitue une première étape. Après avoir effectué une comparaison exhaustive de divers détecteurs de points d'intérêt de la littérature, on propose pour réaliser le suivi de points une implémentation massivement parallélisée de l'algorithme KLT, dans une configuration redondante réalisée pendant cette thèse. Cette implémentation autorise le suivi fiable de milliers de points en temps réel, et se compare favorablement à l'état de l'art.Il s'agit ensuite d'estimer le déplacement du porteur, et de positionner ces points dans l'espace, tâche pour laquelle on propose une évolution robuste d'une procédure bien connue, dite "SVD", suivie d'un filtrage par UKF, qui nous permettent d'estimer très rapidement le mouvement propre du porteur. Les points suivis sont ensuite positionnés dans l'espace, en prenant en compte leur possible mobilité, en estimant continuellement la position la plus probable compte tenu des observations successives.La détection et le suivi des objets mobiles font l'objet d'une dernière partie, dans laquelle on propose une segmentation originale tenant compte des aspects de position et de vitesse. On exploite ainsi une des singularités de notre approche, qui conserve pour chaque point positionné un ensemble cohérent de positions dans le temps. Le filtrage et le suivi des cibles se basent finalement sur un filtre GM-PHD
This PhD work is to be seen within the context of autonomous vehicle perception, in which the detection and localisation of elements of the surroundings in real time is an obvious requirement. Subsequent perception needs are manyfold, from localisation to obstacle detection, and are the subject of a continued research interest. The goal of this work is to build, in real time and from stereovision acquisition, a 3D map of the surroundings ; while detecting and tracking moving objects.Interest point selection and tracking on picture space are a first step, which we initiate by a thorough comparison of detectors from the literature. As regards tracking, we propose a massively parallel implementation of the standard KLT algorithm, using redundant tracking to provide reliable quality estimation. This allows us to track thousands of points in real-time, which compares favourably to the state of the art.Next step is the ego-motion estimation, along with the positioning of tracked points in 3D space. We first propose an iterative variant of the well known “SVD” process followed by UKF filtering, which allows for a very fast and reliable estimation. Then the position of every followed interest point is filtered on the fly over time, in contrast to most dense approaches from the literature.We finally propose a segmentation of moving objects in the augmented position-speed space, which is made possible by our continuous estimation of feature points position. Target tracking and filtering finally use a GM-PHD approach

La thèse a porté sur la localisation de mobile pour les systèmes UMTS-FDD. Il s'agit d'un sujet qui intéresse de plus en plus les opérateurs, notamment dans le cas de système UMTS-FDD où il existe très peu de réseaux réels. Les différentes approches permettant de localiser un émetteur ont ainsi été envisagées, et plus particulièrement, celles basées sur les mesures de puissances, celles basées sur les temps d'arrivée (TOA) en liaison descendante ou encore celles basées sur les angles d'arrivée (AOA) et sur toute combinaison AOA-TOA. Pour ces différentes approches, nous nous sommes intéressés aux deux principales sources d'erreur pouvant dégrader les performances de la localisation : - l'absence de trajet direct qui est une des caractéristiques des systèmesradio-mobile. - Le problème d'écoute, qui est inhérent au système UMTS-FDD. A ces deux problèmes, nous avons proposé des solutions pour les différentes approches de localisation, qui soient à la fois précises et faciles à mettre en oeuvre au niveau de la norme. Concernant le problème d'écoute, nous avons proposé les solutions suivantes : Pour la liaison montante, il était possible d'envisager les algorithmes de suppression d'interférences existants, basés sur la connaissance des signatures des différents utilisateurs, qui présentent l'avantage d'être beaucoup plus robustes que l'estimation RAKE. Pour la liaison descendante, le mobile neconnaissant pas les signatures des utilisateurs, d'autres solutions devaient être envisagées. La première idée pouvait être d'utiliser les Idle periods, solution standardisée, correspondant à l'introduction de périodes de silence durant lesquelles une seule BS est autorisée à émettre afin de permettre au mobile d'écouter des BSs éloignées. Cette solution réduisant la capacité du système, nous nous sommes ainsi intéressés à d'autres estimateurs plus robustes aux interférences que l'estimateur Rake. En particulier, nous avons étudié l'estimateur RAKE-SP qui consiste à réaliser une projection de l'estimation du canal sur l'espace signal de la matrice de covariance du canal. Les simulations réalisées ont permis de montrer l'efficacité de cette approche. Concernant le problème d'absence de trajet direct, nous avons proposé pour les TOAs (resp. Les AOAs), une méthode de sélection basée sur un critère de cohérence qui permet de sélectionner les 3 (resp. Les 2) mesures paraissant les fiables parmi l'ensemble des mesures disponibles pour effectuer la triangulation. Plus précisément, il s'agit de sélectionner les mesures donnant la position du mobile la plus cohérente avec les différentes mesures de TOAs, AOAs relatives à chaque BS. Les méthodes proposées ont été largement illustrées par de nombreuses expériences réalisées à partir du simulateur UMTS-FDD construit qui ont montré leur efficacité
Mobile location is a growing practice in cellular communication systems and many applications are already forecasted : localizing traffic in order to balancethe network, emergency interventions. . . The thesis has focused on the main approaches proposed in the literature to locate a mobile : strength measures, Time-Of-Arrival (TOA), Angle-Of-Arrival(AOA) or Joint AOA-TOA techniques. This study done within the framework of UMTS-FDD norm, has highlighted two main difficulties : - The first one is the near-far problem (NFE) which corresponds to the difficulty for a base-station (BS) (resp. Mobile) to hear far-located mobiles(resp. BS) because of the interference generated by close-located mobiles(resp. BS) which is particularly important in UMTS-FDD systems - The second one concerns the absence of LOS path (NLOS problem) in radio-mobile environments due to the presence of obstacles between the mobile and the BS. Solutions both efficient and simple have been proposed in order to reduce the impact of these problems on mobile localization

Le présent travail porte sur la localisation incrémentale et absolue d'un robot mobile dans un environnement d'intérieur partiellement modélisé en utilisant la vision monoculaire. L'environnement de navigation du robot est à base de primitives géométriques (segments). Il intègre la notion d'occultation grâce à un découpage de l'espace 2-D navigable en Régions d'Invariance Visuelle. Le modèle de caméra à perspective pleine est obtenu grâce au calibrage par la méthode de Zhang. L'approche adoptée est composée de quatre étapes : acquisition d'une image à partir de la position courante du robot, extraction des primitives observées, mise en correspondance des primitives de l'image avec celles du modèle et calcul de la position et de l'orientation de la caméra. Deux méthodes numériques de calcul de la position et de l'orientation de la caméra grâce à des correspondances de droites sont présentées est adaptées au cas spécifique de la robotique mobile. Enfin, un algorithme de mise en correspondance des segments de l'image avec ceux du modèle est défini. Il est basé sur la recherche dans un arbre d'interprétation. Les Régions d'Invariance Visuelle et la configuration du système sont utilisées pour réduire l'espace des correspondances. Des contraintes géométriques d'ordre un et deux sont définies pour assurer l'élagage rapide de l'arbre. Une nouvelle fonction de vérification de la cohérence globale permet de sélectionner l'hypothèse de correspondance la plus cohérente.

Le travail présenté dans ce mémoire concerne la localisation d'un système de vision monoculaire dans des scènes, a partir de la connaissance de leur modèle géométrique, même partiel, et d'une séquence d'images de luminance. La procédure générale adoptée consiste d'abord en une mise en correspondance automatique des arêtes rectilignes du modèle et des segments de droite extraits des images des scènes observées, et ensuite en une interprétation tridimensionnelle des appariements ainsi sélectionnés. La première partie du mémoire est constituée d'un chapitre consacré a une étude bibliographique sur la psychologie et la perception visuelle chez l'homme. Elle présente des notions utiles pour la conception de systèmes de vision artificielle. La seconde partie comprend quatre chapitres qui exposent dans le détail les prétraitements effectués sur les images, les méthodes algébriques ou algorithmiques d'interprétation tridimensionnelle d'indices visuels (n-uplets de droites, ellipses), les outils développés pour les mises en correspondance automatique, et le filtrage des appariements potentiels. Les procédures de localisation permettent de calculer le point de prise de vue dans les cas de faibles ou de forts déplacements de la caméra entre deux prises d'image. Deux exemples de localisation pour la navigation ou la poursuite (tracking) sont inclus dans ce chapitre. Les points forts et les faiblesses actuelles du logiciel Ulysse de simulation, conçu et construit pour une application a la navigation par localisation visuelle d'un robot mobile dans une centrale nucléaire, sont discutes dans la conclusion de ce mémoire.

Cette these a pour objet de presenter un systeme de capteurs proprioceptifs adaptes a la localisation d'un robot mobile dont les deplacements s'effectuent a l'interieur des batiments mais non obligatoirement sur sol plat. Le robot peut etre amene a franchir des asperites et/ou des plans inclines. Le systeme de capteurs doit alors fournir les cinq parametres de localisation que sont: les trois angles d'attitude: lacet, roulis, tangage; les deux parametres de position dans le plan horizontal. Pour cela, nous avons integre un odometre a des capteurs inertiels: gyrometre et accelerometre. L'odometre a ete concu et realise de facon a ce qu'il puisse fonctionner de maniere independante du systeme de locomotion du robot. Un gyrometre surveille la validite de la mesure de l'odometre lors du franchissement de l'asperite et si besoin corrige cette mesure. Les composantes de la pesanteur, qui permettent de calculer les angles de roulis et de tangage, sont obtenues en deduisant des mesures accelerometriques, les accelerations propres du robot, calculees a l'aide des mesures odometrique et gyrometrique

Ce travail étudie l'apport de l'algèbre différentielle à deux problématiques principales de la robotique mobile à roues, la localisation et la navigation. La première problématique consiste à être capable de dire où le robot se situe dans son environnement. Nous supposons ici que nous possédons un certain nombre de points d'intérêt de l'espace dont les coordonnées dans cette espace sont connues. En fonction du nombre de points d'intérêt, il est possible ou non de localiser le robot. Cette notion de localisabilité est définie et étudiée dans le cadre algébrique. Nous montrons que ce cadre d'étude est plus intéressant que le cadre géométrique en ce sens que non seulement il permet l'étude de la localisabilité mais en plus il permet de construire des estimateurs d'états permettant de reconstruire la posture du robot. Cette étude est effectuée dans cinq cas d'études pour quatre des cinq classes de robots mobiles à roues. La deuxième problématique étudiée est celle de la navigation d'une flottille décentralisée de robots dans un environnement complexe. Ce travail présente une architecture pouvant être utilisée dans une large classe de problème et bénéficiant des avantages des approches discrètes et des approches continues. En effet, à haut niveau, un bloc stratégie spécifie l'objectif, les contraintes et leurs paramètres ainsi que la fonction coût utilisée, à bas niveau, une trajectoire est calculée afin de minimiser la fonction coût en respectant l'objectif et les contraintes du problème. Cette minimisation est faite sur un horizon glissant de manière à pouvoir prendre en compte des modifications de l'environnement ou de la mission en cours de navigation

Les caractéristiques (i. E. Mobilité, limite de ressources…) des réseaux ad hoc mobiles imposent de nouvelles exigences aux protocoles de routage. Les protocoles de routage doivent donc pouvoir s'adapter rapidement aux changements de topologie, et également tenter de réduire le trafic de contrôle voire la durée d'allocation des ressources du réseau. La localisation géographique des nœuds (i. E. Connaître les coordonnées d'un nœud) a été proposée à des fins d'adressage. En effet, le routage géographique consiste en l'instanciation d'un mécanisme de découverte de l'emplacement du nœud destination des paquets d'information à transmettre. Pour ce faire, un nœud émetteur peut utiliser un service de localisation car celui-ci permet à l'expéditeur d'un paquet de déterminer l'emplacement de sa destination. Dans ce cas, bien évidemment, les performances du protocole de routage géographique seront fortement liées à celles de son service de localisation. Dans cette thèse, nous nous sommes proposé d'introduire des nouveaux protocoles de service de localisation limitant la quantité d'informations échangées sans pour autant compromettre la précision des informations de localisation. Nous considérons un ensemble d'attributs: modularité, mobilité, robustesse et consommation d'énergie. Nous tirons profit de méthodes telles que la prédiction de mobilité et le codage réseau. Dans la deuxième partie de cette thèse nous proposons une nouvelle métrique du lien radio dont nous formulons le modèle mathématique. A l'aide cette nouvelle métrique, nous proposons un nouveau protocole de routage géographique robuste en milieu hostile

Mon travail de recherche entre dans le cadre du projet « Assistance Robotisée aux Personnes Handicapées (ARPH). L’objectif de ce projet est d’apporter une assistance aux personnes handicapées moteur dans les différentes tâches de la vie quotidienne, à l’aide d’un robot mobile et un bras manipulateur. La première partie de ma thèse est consacrée au développement d’un système de localisation d'intérieur pour le robot mobile. Nous utilisons un appariement 2D/3D entre le modèle filaire de l’environnement enrichi par l'information ultrasonore et les attributs de l’image. La transformation qui permet de passer des coordonnées des segments 3D du modèle aux coordonnées de la caméra se base sur le principe de Lowe linéaire. Le choix de la meilleure pose est obtenu par une fonction de coût basée sur les distances entre les groupes de segments dans l'espace. La deuxième partie de ma thèse a été consacrée au développement d'une stratégie de saisie pour des objets de forme simple (cylindre ou sphère). Une caméra et un capteur ultrasonore équipent la pince du bras manipulateur Manus. La combinaison des informations reçues de ces deux capteurs permet de reconnaître l’objet à saisir en utilisant un réseau neuronal. Cette objet est centré dans le champ visuel de la caméra par traitement d’images et à l’aide de toutes de ces informations, la pince approche l’objet jusqu’à la saisie. Globalement, cette méthode est basée sur plusieurs éléments qui participent à l’élaboration de cette stratégie de type asservissement visuel
My research bellows at the ARPH project. The aim of this project is to bring an assistance to disabled people in the various tasks of life, using a mobile robot and an arm manipulator. The first part of my thesis is devoted to the development of a localization system for the mobile robot. We use a 2D/3D matching between the 3D environment model enriched with ultrasonic information and 2D image segments. Function which transforms the 3D coordinates of the model segments to the camera coordinates is based on the Lowe linear principle. The choice of the best position is obtained by measuring distances between the two groups of segments in space. The second part of my thesis was devoted to the development of a seizure strategy for simple objects (cylinder or sphere). A camera and a sonar followed by a neural networks are installed at the robot gripper. The combination of information received from these two sensors allows the grabbing of the object. This object is centered in the visual field of the camera by image processing. The gripper approaches the object until the seizure. This method is based on several elements which take part in the development of a visual servoing strategy

Ce mémoire de thèse présente la réalisation d'un système de localisation pour un robot mobile fondé sur la vision monoculaire. L'objectif de ces travaux est de pouvoir faire naviguer un véhicule robotique sur parcours donné en milieu urbain. Le robot est d'abord conduit manuellement. Pendant cette phase d'apprentissage, la caméra embarquée enregistre une séquence vidéo. Après un traitement approprié hors ligne, une image prise avec le même matériel permet de localiser le robot en temps réel. Cette localisation peut être utilisée pour commander le robot et faire en sorte qu'il suive de façon autonome le même parcours que durant la phase d'apprentissage. Le principe retenu consiste à construire une carte tridimensionnelle de la zone parcourue pendant la phase d'apprentissage, puis à se servir de la carte pour se localiser. Une grande partie de ce mémoire est consacré à l'étude des performances du système

Les véhicules autonomes se mouvant dans un environnement quelconque peuvent être confrontés à la présence de nombreux objets mobiles, dont la localisation et la trajectoire sont indépendantes. Cette problématique est particulièrement présente dans la thématique du transport en milieu urbain, mais sa portée est plus générale. On présente dans cette thèse une solution de perception d'un environnement dynamique, à partir d'une paire de caméra, qui vise à fournir en temps réel une cartographie en trois dimensions de l'environnement courant, ainsi que la vitesse indépendante des points suivis. Cette solution propose par ailleurs des algorithmes de détection, segmentation et suivi des objets mobiles, et fourni donc une liste des objets mobiles de l'environnement, dont les positions, dimensions et vitesses sont connues.

Depuis 1978, le système ARGOS assure à l'échelle mondiale la collecte de données et la localisation de plateformes pour des applications liées au suivi d'animaux, à l'océanographie et à la sécurité maritime. La localisation exploite le décalage Doppler affectant la fréquence de porteuse des messages émis par les plateformes et réceptionnés par des satellites dédiés. Au cours des vingt dernières années, les puissances d'émission des plateformes se sont réduites pour des conditions d'utilisation toujours plus extrêmes, augmentant le nombre de localisations de moindre qualité. Paradoxalement, les utilisateurs ont cherché à identifier des comportements à des échelles de plus en plus petites. L'objectif de ce projet est de développer un algorithme de localisation plus performant dans le contexte actuel afin de remplacer le traitement temps réel historique basé sur un ajustement par moindres carrés. Un service hors ligne, permettant de déterminer des localisations encore plus précises, est proposé dans un second temps. Le problème est reformulé comme l'estimation de l'état d'un système dynamique stochastique, tenant compte d'un ensemble de modèles de déplacement admissibles pour les plateformes. La détermination exacte de la loi a posteriori de l'état présente alors une complexité exponentiellement croissante avec le temps. Le filtre "Interacting Multiple Model" (IMM) est devenu l'outil standard pour approximer en temps réel la loi a posteriori avec un coût de calcul constant. Pour des applications hors ligne, de nombreuses solutions sous-optimales de lissage multi-modèle ont aussi été proposées. La première contribution méthodologique de ce travail présente l'extension du cadre initial de l'IMM à un ensemble de modèles hétérogènes, c.-à-d. dont les vecteurs d'état sont de tailles et de sémantiques différentes. En outre, nous proposons une nouvelle méthode pour le lissage multi-modèle qui offre une complexité réduite et de meilleures performances que les solutions existantes. L'algorithme de localisation ARGOS a été réécrit en y incorporant le filtre IMM en tant que traitement temps réel et le lisseur multi-modèle comme service hors ligne. Une étude, menée sur un panel de 200 plateformes munies d'un récepteur GPS utilisé comme vérité terrain, montre que ces stratégies améliorent significativement la précision de localisation quand peu de messages sont reçus. En outre, elles délivrent en moyenne 30% de localisations supplémentaires et permettent de caractériser systématiquement l'erreur de positionnement.

L'évolution des télécommunications a fait des produits d'intermodulation passive (PIM) un critère de qualité et de performance du réseau mais également un problème de premier ordre pour les fournisseurs de services comme par exemple les opérateurs de téléphonie mobile. Les travaux présentés dans ce manuscrit constituent une contribution à la résolution d'une partie des problèmes de PIM dans les antennes de station de base et s'articulent autour de trois axes principaux : - la caractérisation des sources d'intermodulation passive au sein des antennes de station de base. De nombreuses études expérimentales ont été réalisées avec l'objectif de déterminer l'influence de différents paramètres sur la PIM générée par les contacts métal-métal (rugosité des surfaces, utilisation de traitement de surface, géométrie et nature des métaux) ou par les circuits imprimés de type micro-ruban (adaptation, largeur de ligne et épaisseur du substrat diélectrique). Les résultats de ces études ont permis d'améliorer les connaissances théoriques et de définir des règles permettant de réduire les niveaux de PIM induits ; - la localisation des sources d'intermodulation passive au sein de systèmes radiofréquences complexes. Pour cela, un banc de mesure PIM spécifique a été conçu. Celui-ci permet de localiser des sources de PIM, de niveau proche de la spécification 3GPP, avec une précision inférieure à 2cm. De plus, pour faciliter la détection des défauts PIM dans une antenne de station de base, différentes méthodes complémentaires ont été développées et associées à ce banc de mesure ; - la modélisation, à partir des résultats des études expérimentales réalisées, de composants non-linéaires intégrables à un simulateur de type circuit. L'utilisation de ces derniers permet aux ingénieurs d'estimer, dès la phase de conception, le comportement PIM des contacts métal-métal et des circuits imprimés de type micro-ruban et tri-plaque suspendue
The evolution of telecommunications has made passive intermodulation products (PIM) not only a criterion of quality and network performance but also a major problem for service providers such as mobile operators. The work presented in this manuscript is a contribution to the resolution of some of PIM problems in base station antennas and is organized around three main axes : - the characterization of passive intermodulation root causes within base station antennas. Numerous experimental studies have been carried out with the aim of determining the influence of different parameters on the PIM generated by metal-to-metal contacts (roughness of surfaces, use of surface treatment, geometry and nature of metals) or by printed circuits as microstrip type (matching, line width and thickness of dielectric substrate). The results of these studies contributed to improve theoretical knowledge and to define rules to reduce induced PIM levels ; - the localization of passive intermodulation root causes within complex radio frequency systems. For this, a specific PIM measurements bench has been designed. It allows locating PIM root causes, with a level close to the current 3GPP specification, with an accuracy less than 2cm. In addition, to ease the PIM defects detection in a base station antenna, various complementary methods have been developed and associated with the measurements bench ; - the electromagnetic modeling issued from the experimental studies, carried out of non-linear components usable into a circuit-type simulator. The use of these allows designers to estimate, early during the design stage, the PIM behavior of metal-to-metal contacts, microstrip and suspended stripline printed circuits