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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 22/7-8 - 2003  - pp.903-933  - doi:10.3166/tsi.22.903-933
TITRE
Une architecture de propagation de l'incertitude pour le problème de la localisation

RÉSUMÉ
Dans cet article, une méthode de localisation dynamique basée sur de la poursuite multicible est présentée. L’originalité de cette méthode réside dans sa capacité à gérer et propager des incertitudes durant la totalité du processus de localisation. Cette propagation multiniveau d’incertitudes est basée sur l’utilisation de la théorie des fonctions de croyances. Le système de perception utilisé est composé d’un capteur de vision omnidirectionnel et d’un capteur de profondeur. Il permet de traiter des données à la fois complémentaires et redondantes et donc de construire un modèle sensoriel robuste intégrant un nombre important de primitives significatives. En nous appuyant sur ce modèle, nous traitons le problème de maintien d’un appariement et de la propagation d’une incertitude sur chaque primitive appariée, ceci dans le but d’obtenir une incertitude globale qui caractérise l’estimation de configuration du robot.

ABSTRACT
In this article, a dynamic localization method based on multi target tracking is presented. The originality of this method is its capability to manage and propagate uncertainties during the localization process. This multi-level uncertainty propagation stage is based on the use of the belief functions theory. The perception system we use is composed of an omnidirectional vision system and a panoramic range finder. It enables to treat complementary and redundant data and thus to construct a robust sensorial model which integrates an important number of significant primitives. Based on this model, we treat the problem of maintaining a matching and propagating uncertainties on each matched primitive in order to obtain a global uncertainty about the robot configuration.

AUTEUR(S)
Arnaud CLÉRENTIN, Laurent DELAHOCHE, Eric BRASSART, Cyril DROCOURT

Reçu le 4 juin 2002.    Accepté le 17 mars 2003.

MOTS-CLÉS
localisation d’un robot mobile, fusion de données, théorie des fonctions de croyances, suivi multicible.

KEYWORDS
mobile robot localization, data fusion, belief function theory, multi-target tracking.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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