Solutions de localisation des systèmes mobiles de cartographie en environnements structurés

La localisation automatique est une fonctionnalité importante des systèmes de cartographie mobiles (Mobile Mapping Systems, MMS). La présente thèse présente des solutions complémentaires aux méthodes de localisation utilisées actuellement dans un système MMS terrestre, qui utilise des récepteurs GPS...

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Main Author: Narayana, Keerthi
Language:ENG
Published: École Nationale Supérieure des Mines de Paris 2011
Subjects:
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collection NDLTD
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topic [INFO:INFO_AU] Computer Science/Automatic Control Engineering
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Systèmes de cartographie mobiles (MMS)
SLAM
Récepteurs GPS
Centrales à inertie (IMU)
Scanner laser
Post-traitement
Odométrie laser
Repères plans
Association de données
Narayana, Keerthi
Solutions de localisation des systèmes mobiles de cartographie en environnements structurés
description La localisation automatique est une fonctionnalité importante des systèmes de cartographie mobiles (Mobile Mapping Systems, MMS). La présente thèse présente des solutions complémentaires aux méthodes de localisation utilisées actuellement dans un système MMS terrestre, qui utilise des récepteurs GPS et des centrales à inertie (Inertial Measurement Units, IMU). Un post-traitement, par lissage des données, permet d'améliorer les cartes 3D générées par un MMS. Cette approche est cependant insuffisante pour corriger les erreurs à variations lentes des capteurs. La présente thèse propose une technique de localisation alternative, fondée sur des scanners 2D à lasers. La méthode présentée ici, d'odométrie par laser, utilise des repères plans, qui sont fréquents dans les environnements créés par l'Homme : ces repères fixes permettent de déterminer le déplacement opéré par la plateforme mobile. Contrairement à la technique du SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), utilisée pour la navigation des robots à l'intérieur d'un bâtiment, la transformation 3D est calculée sans avoir recours à une carte préétablie, mais en exploitant des propriétés invariantes des caractéristiques extraites de l'environnement. Nous proposons une approche par "division pour régner" (divide and conquer, D&C) qui simplifie les tâches d'association des repères (data association, DA) et de reconstruction du mouvement.
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