Fusion efficace des données de capteurs pour les systèmes intelligents

Informations sur le séminaire

Introduction

Ce séminaire vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de la fusion des données de capteurs, un domaine clé pour les applications avancées comme les véhicules autonomes, la robotique et l’automatisation industrielle. Vous apprendrez à traiter et à combiner les informations provenant de plusieurs capteurs pour obtenir des estimations plus fiables et précises, tout en abordant les défis et les méthodes les plus courantes utilisées dans ce domaine.

2. Les bases

Avant de plonger dans les techniques avancées, il est essentiel de comprendre les concepts de base qui sous-tendent la fusion des données. Nous commencerons par des sujets fondamentaux tels que :

• Théorie des probabilités : La probabilité est la base de la gestion des incertitudes dans les systèmes de capteurs. Vous apprendrez comment modéliser des événements incertains et calculer des distributions de probabilité pour interpréter correctement les données.
• Théorie du signal : La théorie du signal est cruciale pour comprendre comment les informations sont transmises et traitées par les capteurs. Cela inclut des concepts de filtrage, d’échantillonnage et de traitement des signaux.

3. Fusion de données de capteurs de quantités invariantes dans le temps

Lorsque les capteurs mesurent des quantités qui ne changent pas au fil du temps, la fusion des données est relativement simple. Dans cette section, vous apprendrez :

• Estimations de scalaires et de vecteurs : Comment estimer des quantités simples (scalaires) et complexes (vecteurs) à partir de plusieurs sources de données.
• Estimations pondérées : Une approche qui consiste à attribuer des poids différents aux différentes sources de données en fonction de leur fiabilité ou de leur précision.

4. Bases de la fusion des données de capteurs de quantités variables dans le temps

Dans de nombreuses applications, les données mesurées sont variables dans le temps. La fusion de ces données nécessite des techniques plus avancées :

• Description de l’espace d’état : L’espace d’état est une représentation mathématique d’un système dynamique. Vous apprendrez comment décrire l’évolution d’un système et comment fusionner les données à chaque instant de manière optimale.
• Propriétés du système : Vous découvrirez les caractéristiques d’un système dynamique, telles que la stabilité, la réactivité et la précision des mesures.
• Systèmes à temps discret : Les systèmes à temps discret traitent des données à intervalles réguliers. Vous apprendrez comment modéliser ces systèmes et appliquer des techniques de fusion en temps discret.
• Bruit du système et des mesures : Le bruit est inévitable dans les systèmes réels. Vous étudierez comment modéliser le bruit dans les systèmes et les mesures, et comment l’atténuer grâce à des méthodes de fusion appropriées.

5. Filtre pour la fusion des données de capteur de quantités variables dans le temps

Les filtres sont des outils puissants pour fusionner les données en temps réel, surtout lorsque les quantités mesurées varient dans le temps. Cette section couvre plusieurs types de filtres :

• Filtres de Kalman classiques : Un algorithme très utilisé pour estimer les états d’un système dynamique en présence de bruit. Vous apprendrez son fonctionnement et son application dans la fusion des données.
• Filtre ROSE (Robust Estimation) : Un filtre qui permet de traiter les données dans des environnements bruyants ou incertains.
• Filtres spéciaux : EKF (Extended Kalman Filter), UKF (Unscented Kalman Filter), IF (Information Filter) : Ces filtres avancés sont utilisés dans des systèmes non linéaires ou dans des situations où les filtres classiques ne sont pas adaptés. Vous apprendrez leurs principes de fonctionnement et leurs applications.
• Filtre à particules : Une méthode non paramétrique pour estimer les états d’un système, très utilisée lorsque les modèles sont trop complexes pour être traités par des filtres linéaires.

Ce séminaire vous donnera une base solide pour aborder des projets de fusion de données de capteurs dans des applications avancées, tout en vous permettant de maîtriser les outils et les algorithmes nécessaires pour créer des systèmes intelligents et robustes.