Séance de cours

Odométrie et fusion des capteurs

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Dans cours

ENG-366: Signals, instruments and systems

The goal of this course is to transmit knowledge in sensing, computing, communicating, and actuating for programmable field instruments and, more generally, embedded systems. The student will be able to put in practice the knowledge acquired using concrete ...

Description

Cette séance de cours couvre les sources d'erreur dans l'odométrie, y compris les sources déterministes comme la résolution limitée de l'encodeur et le désalignement des roues, et les sources non déterministes comme les variations des points de contact des roues. Il traite également de la localisation basée sur les caractéristiques, de l'algorithme Kalman Filter pour la fusion des processus bruyants et de la détection, et de la propagation du bruit d'actionneur pour poser le bruit. La séance de cours met l'accent sur l'importance de la modélisation de l'erreur d'odométrie et de l'erreur du capteur, et fournit des informations sur le filtre Kalman pour la fusion des capteurs. Divers exemples et modèles sont présentés pour illustrer les concepts.

Enseignant·e

Alcherio Martinoli

I received my Diploma in Electrical Engineering from the Swiss Federal Institute of Technology in Zurich (ETHZ), and a Ph.D. in Computer Science from the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL). I am currently an Associate Professor at the School of Architecture, Civil, and Environmental Engineering and the head of the Distributed Intelligent Systems and Algorithms Laboratory. Before joining EPFL I carried out research activities at the Institute of Biomedical Engineering of the ETHZ, at the Institute of Industrial Automation of the Spanish Research Council in Madrid, Spain, and at the California Institute of Technology, Pasadena, U.S.A. Additional information can be found on my full CV.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Intelligence artificielle: Vision par ordinateur

Concepts associés (32)

Cartographie et localisation simultanées

vignette|Une carte générée par le robot Darmstadt. La localisation et cartographie simultanées, connue en anglais sous le nom de SLAM (simultaneous localization and mapping) ou CML (concurrent mapping and localization), consiste, pour un robot ou véhicule autonome, à simultanément construire ou améliorer une carte de son environnement et de s’y localiser. La plupart des robots industriels sont fixes et effectuent des tâches dans un environnement connu.

Bruit

vignette|Mesure du niveau de bruit à proximité d'une route à l'aide d'un sonomètre. Le bruit est un son jugé indésirable. Les sons qui ne se comprennent pas comme de la parole ou de la musique s'assimilent souvent au bruit, même si leur perception n'est pas désagréable, comme le montre l'expression bruit ambiant. Du point de vue de l'environnement, les sons indésirables sont une nuisance, souvent à l'origine de litiges. Ceux qui s'en plaignent les assimilent à une pollution.

Pollution sonore

thumb|Selon G. Dutilleux (2012), (ici, à titre d'exemple : vue de la circulation automobile urbaine à Bangkok, source majeure de nuisances sonores. thumb|L'échangeur de Daussoulx en Belgique ; autre exemple de source de nuisances sonores. La notion de pollution sonore regroupe généralement des nuisances sonores, et des pollutions induites par le son devenu dans certaines circonstances un « altéragène physique » pour l'être humain ou les écosystèmes.

Visual odometry

In robotics and computer vision, visual odometry is the process of determining the position and orientation of a robot by analyzing the associated camera images. It has been used in a wide variety of robotic applications, such as on the Mars Exploration Rovers. In navigation, odometry is the use of data from the movement of actuators to estimate change in position over time through devices such as rotary encoders to measure wheel rotations.

Filtre de Kalman d'ensemble

Le filtre de Kalman d'ensemble (EnKF) est une variante du filtre de Kalman plus adaptée aux problèmes de très grande dimension comme les modèles géophysiques. Il a fait son apparition en 1994 dans un article de Geir Evensen. L'idée du filtre de Kalman d'ensemble est de représenter la loi recherchée par un échantillon de la variable d'état, et par suite la matrice de covariance du filtre de Kalman devient une matrice de covariance échantillonnée.

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Séances de cours associées (64)

Filtres Kalman : Estimation et localisation

Couvre la théorie et l'application des filtres Kalman pour l'estimation et la localisation en robotique.

Localisation des robots : systèmes de positionnement et odométrie

Explore la localisation des robots grâce à des systèmes de positionnement, à l'odométrie, à la fusion des capteurs et à la modélisation des erreurs.

Études d'impact sur l'environnement

Explore le bruit ambiant, ses caractéristiques, son impact sur la santé, les méthodes de mesure et les réglementations légales.

Systèmes Intelligents Distribués: Filtres Kalman et Flocing

Explore les filtres Kalman, les comportements de regroupement et le contrôle décentralisé dans les systèmes intelligents distribués.

Les bases de la robotique mobile : incertitudes

Explore les principes fondamentaux de la robotique mobile, en mettant l'accent sur les incertitudes dans la localisation, la fusion des capteurs et le filtre Kalman étendu.

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Bruit

Pollution sonore

Visual odometry

Filtre de Kalman d'ensemble

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