Analyse par intervalles pour la localisation et la cartographie simultanées : application à la robotique sous-marine

Cette these etudie le probleme de la localisation et cartographie simultanees des robots sous-marins, et ses methodes de resolution utilisant le calcul par intervalles. Le principe du SLAM (Simultaneous Localization And Mapping, ou cartographie et localisation simultanees) est le suivant: un robot sous-marin connait en general sa position initiale (lorsqu'il est a la surface grâce a un GPS), son modele de deplacement (tres approximativement) et possede quelques capteurs l'aidant a estimer sa position (capteur de pression pour mesurer sa profondeur, loch Doppler pour mesurer sa vitesse et sa distance au fond, centrale inertielle pour mesurer son orientation) et voir ce qui l'entoure (sonar). Pourtant, malgre tous ces capteurs, plus il avance, plus ses erreurs d'estimation de position s'accumulent: le robot se perd. En passant et repassant devant plusieurs objets (ou elements remarquables quelconques de son environnement), il va pouvoir evaluer leur position (plus ou moins precisement) une premiere fois a partir de la sienne (cartographie grâce a sa localisation), puis recalculer sa trajectoire en les prenant comme repere les fois suivantes quand il est perdu (localisation grâce a sa cartographie). Les mesures de capteurs ou variables utilisees pour decrire les robots etant souvent entachees d'erreurs, elles peuvent etre representees de differentes facons: distributions probabilistes, nuages de points, ensembles continus. En general, les donnees constructeur des capteurs ou actionneurs du robot nous indiquent des bornes (liees a la precision.). On peut donc representer ces valeurs sous forme d'intervalles. Les methodes ensemblistes telles que l'analyse par intervalles permettent d'obtenir des resultats a partir d'equations sur des intervalles. L'avantage de ces methodes est qu'on est sur de ne perdre aucune solution (compte tenu des hypotheses faites), contrairement a celles utilisant l'approche probabiliste, ou on n'obtient parfois que les solutions les plus probables. Dans cette these, l'utilisation du calcul par intervalles dans le cadre du SLAM applique aux robots sous-marins et une comparaison entre plusieurs methodes existantes seront etudiees. De plus, une nouvelle methode permettant de mieux gerer le probleme des donnees fugaces (donnees seulement significatives a des instants bien precis et inconnus), rencontre notamment avec des donnees provenant de sonars, sera proposee. Les applications de ces travaux concernent par exemple le developpement de robots sous-marins autonomes (souvent appeles AUVs pour Autonomous Underwater Vehicles ou UUVs pour Unmanned Underwater Vehicles). En effet, contrairement aux robots teleguides par des humains, ceux-ci doivent eux-memes etre capables de se reperer dans leur environnement pour effectuer leur travail. Ces robots peuvent avoir des missions variees: releve de donnees hydrographiques, localisation d'epaves (bateau, avion.) ou objets dangereux (mines.), surveillance (detection de pollution, verification de l'etat de pipelines.). Actuellement, ces tâches sont principalement realisees par des humains, directement avec des plongeurs, ou indirectement avec des sous-marins teleoperes pour les travaux les plus dangereux ou difficiles d'acces.