Thèse: Vers une intégrité collaborative pour la localisation de robots avec mise à jour de carte (H/F)

Sujet de thèse :
L’objectif de cette thèse est de contribuer au développement de nouvelles méthodes de localisation collaborative, aidées par des cartes a priori, capables de gérer l’évolutivité de la carte dans le but d’améliorer la précision et l’intégrité de localisation [1] [2] [3]. Dans ces travaux, la carte sera constituée des bâtiments et sera associée aux mesures de lidars 3D pour localiser les véhicules. La carte a priori peut être obtenue à partir d’OpenStreetMap (OSM), par exemple. La collaboration aura lieu lorsqu’au moins deux véhicules observent les mêmes amers grâce à une communication directe entre eux.

La collaboration entre les véhicules est un élément clé pour améliorer la précision et l’intégrité interne (tolérance aux défauts) et externe (valeur réelle à estimer se trouvant à l’intérieur de l’intervalle de confiance) de leurs localisation grâce aux informations plus nombreuses et redondantes. La collaboration a lieu lorsque deux véhicules observent les mêmes amers et, dans ce cas, une estimation des poses relatives entre les véhicules peut être effectuée de façon indirecte.

Pour limiter au maximum les informations échangées entre les véhicules, on souhaite représenter la carte des bâtiments sous forme des caractéristiques stables qui doivent être robustes aux changements des angles de perception et aux conditions environnementales. Les choix des caractéristiques et des descripteurs d’un nuage de points lidar ont fait l’objet de plusieurs travaux de recherche [4-8]. Dans cette thèse, une attention particulière sera apportée au choix des caractéristiques à extraire après avoir réalisé un état de l’art détaillé des approches existantes et de leurs limitations. Le bon choix des caractéristiques permettra de résoudre plus facilement le problème de l’évolutivité des cartes. En effet, les cartes construites a priori présentent des imperfections qui doivent être prises en compte d’une façon continue au cours du temps. Ainsi, si des caractéristiques sont détectées et non présentes dans la carte, alors elles seront rajoutées et inversement les caractéristiques de la carte qui n’existent plus seront supprimées. Grâce à ces traitements, les capacités d’autonomie peuvent être améliorées en temps réel.

Pour l’architecture de fusion, une préférence sera donnée à une architecture distribuée. Dans ce cas, les véhicules se localisent d’une façon coopérative grâce à une communication directe entre eux (localisation coopérative décentralisée) pour mieux estimer leurs poses et améliorer leurs propres cartes locales constituées seulement d’une partie de l’environnement. Un serveur central se charge de la mise à jour d’une carte globale optimisée mais à fréquence réduite. Cette mise à jour globale de la carte peut se réaliser à travers une approche d’optimisation. L’approche sera basée alors sur une partie filtrage (basée modèle) et une autre sur de l’optimisation (pour la carte globale). L’appr
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