Approches de Fusion de Données Multisensorielle

Ce livre porte sur l’élaboration d’une approche de fusion de données pour deux applications : la localisation d’un robot mobile Pioneer II et la reconnaissance de son environnement, dans un environnement d’intérieur inconnu. Le robot mobile est muni d’une ceinture de 8 capteurs à ultrasons et d’une caméra CCD (RVB). L’approche adoptée pour la localisation se base sur l’utilisation conjointe de la méthode de triangulation géométrique généralisée (TGG) et du filtre de Kalman étendu (EKF). Ce dernier fusionne les positions acquises par l’odométrie avec celles calculées par la triangulation géométrique généralisée, obtenues par le traitement des données ultrasonores. L’approche concernant la reconnaissance d’environnement, quant à elle, permettra une classification de lieux dans l’environnement. Grâce aux traitements individuels (fusion des données ultrasonores et segmentation des images) de chaque capteur (capteurs à ultrasons et caméra CCD), une préclassification sera effectuée. Celle-ci permettra d’obtenir une classification finale par la fusion des deux préclassifications par la logique floue.