Filtrage de Kalman non linéaire pour la navigation multicapteurs dun mini drone - Application au pilotage-guidage robuste en milieu complexe.pdf

Filtrage de Kalman non linéaire pour la navigation multicapteurs dun mini drone - Application au pilotage-guidage robuste en milieu complexe PDF

Cet ouvrage offre des solutions algorithmiques qui répondent à la problématique de lestimation de létat dun mini drone pour le pilotage-guidage robuste en milieu complexe. Les algorithmes destimation détat, de paramètres et de contrôle apparaissent primordiaux lorsque la technologie des capteurs et des actionneurs ne permet pas de disposer de capacités illimitées. Ceci est particulièrement vrai dans le cas des micro et mini drones. Lestimation permet de fusionner en temps réel les informations imparfaites provenant des différents capteurs, et de fournir une estimation au calculateur embarqué où sont implémentés les algorithmes de commande de lengin. Tout dabord, une modélisation dynamique descriptive du vol de mini drones est présentée. Par la suite, deux algorithmes destimation originaux exploitant ce modèle, IUKF et pi-IUKF, sont développés et testés en simulation puis sur données réelles. La solution proposée garantit un plus grand domaine de convergence de lestimé que les techniques plus traditionnelles.

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TAILLE DU FICHIER 4.33 MB
ISBN 9781784055172
AUTEUR Jean-Philippe Condomines
FICHIER Filtrage de Kalman non linéaire pour la navigation multicapteurs dun mini drone - Application au pilotage-guidage robuste en milieu complexe.pdf
DATE 05/05/2020

Filtrage de Kalman non linéaire à l’aide de noyaux L’algorithme proposé par Kalman [10] permet l’estimation d’un processus s t ∈ Rp, auquel on n’a accès que par le biais de mesures x t ∈ Rd: il se fonde sur le modèle probabiliste st-1 xt-1 st+1 xt+1 st xt FIG. 1 – Représentation en tant que modèle à états du filtre de Kalman. suivant (cf. figure 1) : s t+1 = As t Livre PDF Savoir rédiger - BON LIVRES