Localisation de robots mobiles en coopération mutuelle par observation d'état distribuée. (Localization of mobile robots in mutual cooperation by observing distributed state)

On etudie dans cette these des methodes de localisation cooperative de robots mobiles sans utilisation de mesures exteroceptives relatives, comme des angles ou des distances entre robots. Les systemes de localisation consideres sont bases sur des mesures de radionavigation sur des balises fixes ou des satellites. Pour ces systemes, on observe en general un ecart entre la position observee et la position reelle. Cet ecart systematique (appele biais) peut etre du a une mauvaise position de la balise ou a une difference entre la propagation reelles des ondes electromagnetiques par rapport aux conditions standard utilisees pour etablir les modeles d’observation. L’influence de ce biais sur la localisation des robots est non negligeable. La cooperation et l’echange de donnees entre les robots (estimations des biais, estimations des positions et donnees proprioceptives) est une approche qui permet de corriger ces erreurs systematiques. La localisation cooperative par echange des estimations est sujette aux problemes de consanguinite des donnees qui peuvent engendrer des resultats errones, en particulier trop confiants. Lorsque les estimations sont utilisees pour la navigation autonome a l’approche, on doit eviter tout risque de collision qui peut mettre en jeu la securite des robots et des personnes aux alentours. On doit donc avoir recours a un mecanisme d’integrite verifiant que l’erreur commise reste inferieure a une erreur maximale tolerable pour la mission. Dans un tel contexte, il est necessaire de caracteriser des domaines de confiance fiables contenant les positions des robots mobiles avec une forte probabilite. L’utilisation des methodes ensemblistes a erreurs bornees est consideree alors comme une solution efficace. En effet, ce type d’approche resout naturellement le probleme de consanguinite des donnees et fournit des domaines de confiance fiables. De surcroit, l’utilisation de modeles non-lineaires ne pose aucun probleme de linearisation. Apres avoir modelise un systeme cooperatif de nr robots avec des mesures biaisees sur des balises, une etude d’observabilite est conduite. Deux cas sont consideres selon la nature des mesures brutes des observations. En outre, des conditions d’observabilite sont demontrees. Un algorithme ensembliste de localisation cooperative est ensuite presente. Les methodes considerees sont basees sur la propagation de contraintes sur des intervalles et l’inversion ensembliste. La cooperation est effectuee grâce au partage des positions estimees, des biais estimes et des mesures proprioceptives.L’echange des estimations de biais permet de reduire les incertitudes sur les positions des robots. Dans un cadre d’etude simple, la faisabilite de l’algorithme est evaluee grâce a des simulations de mesures de distances sur balises en utilisant plusieurs robots. La cooperation est comparee aux methodes non cooperatives. L’algorithme cooperatif ensembliste est ensuite teste sur des donnees reelles en utilisant deux vehicules. Les performances de la methode ensembliste cooperative sont enfin comparees avec deux methodes Bayesiennes sequentielles, notamment une avec fusion par intersection de covariance. La comparaison est conduite en termes d’exactitude et d’incertitude.