Un algorithme EM-UKF pour la calibration de capteurs inertiels dans un contexte d'hybridation avec le GPS

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/28943
Title: Un algorithme EM-UKF pour la calibration de capteurs inertiels dans un contexte d'hybridation avec le GPS
Author: FAURIE, Frédéric; GIREMUS, Audrey; CORRETJA, Vincent
Abstract: Pour des applications critiques du point de vue sécurité, le GPS est généralement couplé à une centrale inertielle afin d'obtenir une estimation à la fois plus précise et plus robuste de la position du mobile. L'hybridation des deux systèmes est réalisée via un filtre de Kalman (étendu ou sans parfum) ou un filtre particulaire mettant à profit les mesures GPS pour estimer les erreurs de position et de vitesse commises par la centrale inertielle du fait des erreurs systématiques entachant les capteurs inertiels. Les erreurs de calibration de ces capteurs sont classiquement estimées par le filtre d'hybridation conjointement aux paramètres de mouvement. Comme elles ne varient pas au cours du temps, nous proposons dans ce papier une approche alternative fondée sur un algorithme de type EM (pour Expectation-Maximisation en anglais) pour estimer les biais capteur, couplé à un filtre de Kalman sans parfum pour résoudre le problème de localisation. Pour éviter des problèmes de conditionnement lors de l'étape de maximisation de l'EM, le vecteur des paramètres inconnus est partitionné en deux vecteurs qui sont estimés alternativement par l'EM. Testée sur données simulées, la méthode s'avère pertinente pour conjointement estimer avec précision le mouvement du mobile et converger vers les valeurs correctes des biais capteurs et ce en un nombre raisonnable d'itérations.
Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Date: 2009

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