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MAKNI Aida

Fusion de données inertielles et magnétiques pour l’estimation de l’attitude sous contrainte énergétique d’un corps rigide accéléré.

 

Directeur de thèse :     Carlos CANUDAS-DE-WIT

Co-encadrant :     Hassen FOURATI

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Automatique et productique

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine : INSA de Lyon

Financement(s) : Contrat doctoral

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2012

Date de soutenance : 29/03/2016

 

Composition du jury :
- M. Gildas BESANÇON, Président Professeur, GIPSA-Lab, Grenoble INP, Grenoble, France
- M. Noureddine MANAMANNI, Rapporteur Professeur, CReSTIC, Université de Reims Champagne-Ardenne, Reims, France
- M. Pascal MORIN, Rapporteur Professeur contractuel, ISIR, Université Pierre et Marie Curie, Paris, France
- Mme Valérie RENAUDIN, Examinatrice Chargée de recherche (HDR), IFSTTAR, Nantes, France
- M. Pierre-Olivier AMBLARD, Examinateur Directeur de Recherche CNRS, GIPSA-Lab, Université Grenoble Alpes, France
- M. Hassen FOURATI, Co-encadrant de thèse Maître de Conférences, GIPSA-Lab, Université Grenoble Alpes, Grenoble, France
- M. Alain KIBANGOU, Co-encadrant de thèse, invité Maître de Conférences, GIPSA-Lab, Université Grenoble Alpes, Grenoble, Fran

 

Résumé : Dans ce travail de thèse on s’intéresse à l’estimation de l’attitude d’un corps rigide en mouvement dans l’espace 3D en utilisant les quaternions comme représentation. Cette problématique a été largement étudiée dans la littérature sous divers domaines d’application. L’objectif de la thèse est de proposer de nouvelles méthodes de fusion de données en combinant des mesures inertielles et magnétiques. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à l’estimation de l’attitude en cas de mouvement accéléré où l’accélération linéaire du corps n’est plus négligeable devant la gravité. Deux approches ont été proposées dans ce cadre. La première utilise un filtre de Kalman adaptatif pour la compensation des accélérations linéaires. Précisément, des lois de détection ont été développées pour distinguer d’une façon automatique les différentes phases de mouvement (statiques et dynamiques). Ainsi, la matrice de covariance associée à l’accélération linéaire est estimée an d’ajuster le gain du filtre. La deuxième approche consiste à intégrer un filtre singulier élaboré sur la base d’un nouveau modèle, dans lequel le modèle du processus est déni en se basant sur les mesures issues de l’accéléromètre tandis que le modèle d’observation est déni par les mesures issues du gyromètres et du magnétomètres. Cette formulation permet de prendre en compte l’effet des accélérations linéaires d’une manière efficace. Dans un deuxième temps, on s’est focalisé sur l’estimation de l’attitude avec utilisation intermittente de gyromètres, considérés comme capteurs énergivores. Nous avons étudié dans ce cas la façon la plus adéquate an de réduire l’acquisition des mesures de vitesse angulaire tout en gardant une qualité acceptable de l’estimation de l’attitude. Toutes les approches développées ont été validées par des simulations numériques ainsi que des expérimentations utilisant des données réelles.


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