Cette thèse porte sur les algorithmes de localisation basée sur de la fusion de capteurs, en particulier des capteurs inertiels de haute qualité, et notamment le filtrage et le lissage. La première partie se concentre sur les non-linéarités inhérentes à la navigation inertielle utilisant des capteurs de haute qualité, et démontre comment elles peuvent être mieux intégrées à la structure des algorithmes de filtrage et de lissage, grâce à la théorie du filtrage invariant. La seconde partie s'intéresse aux problèmes encourus du fait de la présence de capteurs très précis par les solveurs linéaires utilisés à chaque itération des algorithmes de lissage non-linéaires. Elle introduit un nouveau solveur de problèmes de moindres carrés linéaires qui s'affranchit de ces problèmes.
This thesis investigates localisation algorithms based on sensor fusion, namely filtering and especially smoothing, in the context of high-grade inertial sensors. The first part deals with the nonlinear consequences of the use of high-grade inertial sensors, and demonstrates how the nonlinear structure of both filtering and smoothing algorithms may be improved by leveraging the invariant filtering framework. The second part deals with the problems incurred by the linear solvers that are used at each step of nonlinear smoothing algorithms as a result of having highly precise sensors. It introduces a novel least-squares linear solver that solves the issues.
Titre anglais : Smoothing algorithms for navigation, localisation and mapping based on high-grade inertial sensors
Date de soutenance : mercredi 26 février 2020 à 11h00
Adresse de soutenance : Mines Paristech, 60 boulevard Saint-Michel, 75272 Paris - A décider
Directeurs de thèse : Silvère BONNABEL, Axel BARRAU
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