Navigation et Localisation de la Position d’un Handicapé Moteur
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Date
2016-06-16
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Abstract
La détermination de la position est réellement atteinte avec une très grande précision,
grâce au saut qualitatif de la navigation. Notre travail de recherche présenté dans cette thèse
s’inscrit dans le cadre de la navigation et la localisation de la position d’un handicapé moteur.
Plusieurs systèmes de localisation sont reformulés comme un problème d’estimation
non linéaire où la solution optimale est donnée par la fusion des données multi-capteurs à
base d’un filtre de Kalman. Ces capteurs peuvent donner des informations différentes, avec
différents niveaux de bruit et d’intervalles de temps.
Notre contribution dans cette thèse est d’une part l'amélioration d’un système de
localisation d’un fauteuil roulant électrique avec des architectures de fusion des données
multi-capteurs à base du filtre de Kalman. Les résultats de la simulation montrent que
l’algorithme MF reproduit fidèlement le comportement du système non-linéaire d’une
manière stable. D’autre part, l’analyse des autres types de filtrage a été considérée,
particulièrement, le filtre de Kalman étendu et ses limitations, tout en abordant des méthodes
déterministes y compris celle utilisant le filtre de Kalman non parfumé.
La performance des algorithmes est évaluée en utilisant le logiciel de simulation
MATLAB, qui a montré l'efficacité des architectures envisagées et l’importance de la fusion
des données multi-capteurs pour notre système de navigation en cours d’étude.