Développement d’Algorithmes GNSS/INS/SLAM pour la Navigation en Milieux Contraints

Autor: Ben afia, Amani
Přispěvatelé: Ecole Nationale de l'Aviation Civile (ENAC), INPT, Christophe Macabiau, Anne-Christine Escher, Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE), Porte, Laurence
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Signal and Image processing. INPT, 2017. English
Popis: For land vehicles, the requirements of the navigation solution in terms of accuracy, integrity, continuityand availability are more and more stringent, especially with the development of autonomous vehicles.This type of application requires a navigation system not only capable of providing an accurate andreliable position, velocity and attitude solution continuously but also having a reasonable cost. In thelast decades, GNSS has been the most widely used navigation system especially with the receiversdecreasing cost over the years. However, despite of its capability to provide absolute navigationinformation, this system suffers from problems related to signal propagation especially in urbanenvironments where buildings, trees and other structures hinder the reception of GNSS signals anddegrade their quality. A possible way to overcome these problems is to fuse good GNSS measurementswith other sensors having complementary characteristics. Generally, the most widely implementedhybridization algorithms for land vehicles fuse GNSS measurements with inertial and/or odometric data.However, the performance achieved by this hybridization depends thoroughly on the quality of theinertial/odometric sensor used especially when GNSS signals are degraded or unavailable. Therefore,this Ph.D. thesis, aims at extending the classical hybridization architecture by including other sensorscapable of improving the navigation performances while having a low cost and being easily embeddable.For this reason, the use of vision-based navigation techniques to provide additional information isproposed in this thesis. In particular, the SLAM technique is investigated. Therefore, this work focuseson developing a multi-sensor fusion architecture integrating visual information with the previouslymentioned sensors. In particular, the study of the contribution of this information to improve the visionfreenavigation system performance is perfomrmed.
Les exigences en termes de précision, intégrité, continuité et disponibilité de la navigation terrestre,consistant à estimer la position, la vitesse et l’attitude d’un véhicule, sont de plus en plus strictes, surtoutdepuis le développement des véhicules autonomes. Ce type d’applications nécessite un système denavigation non seulement capable de fournir une solution de navigation précise et fiable, mais aussiayant un coût raisonnable. Durant les dernières décennies, les systèmes de navigation par satellites(GNSS) ont été les plus utilisés pour la navigation, surtout avec la baisse continue des coûts desrécepteurs. Cependant, malgré sa capacité à fournir des informations de navigation absolue avec unebonne précision dans des milieux dégagés, l’utilisation du GNSS dans des milieux contraints est limitéeà cause des problèmes liés à la propagation des signaux. Ce problème peut être surmonté en fusionnantles bonnes mesures GNSS avec les mesures d'autres capteurs ayant des caractéristiquescomplémentaires. Les algorithmes d'hybridation les plus largement mis en oeuvre pour les véhiculesterrestres fusionnent les mesures GNSS avec des données inertielles et / ou odométriques. Cependant,les performances obtenues par cette hybridation dépendent énormément de la qualité du capteurinertiel/odométrique utilisé, surtout lorsque les signaux GNSS sont dégradés ou indisponibles. Parconséquent, cette thèse, vise à enrichir l’architecture d'hybridation en incluant d'autres mesures decapteurs capables d'améliorer les performances de navigation tout en disposant d'un système bas coût etfacilement embarquable. C’est pourquoi l'utilisation de la technique de navigation SLAM basées sur lavision pour fournir des informations supplémentaires est proposée dans cette thèse. Par conséquent, cetravail se concentre sur le développement d'une architecture de fusion multi-capteurs fusionnantl’information visuelle fournie par le SLAM avec les capteurs précédemment mentionnés et étudie enparticulier la contribution de l'utilisation de cette information pour améliorer les performances dusystème de navigation
Databáze: OpenAIRE
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