Fusion efficace des données de capteurs pour les systèmes intelligents

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 afin d’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 d’explorer les techniques avancées, il est essentiel de maîtriser les concepts de base qui sous-tendent la fusion des données. Nous aborderons notamment :

• Théorie des probabilités : La probabilité constitue la base de la gestion des incertitudes dans les systèmes de capteurs. Vous apprendrez à modéliser des événements incertains et à calculer des distributions de probabilité pour interpréter correctement les données.
• Théorie du signal : Cette discipline est cruciale pour comprendre comment les informations sont transmises et traitées par les capteurs. Vous explorerez des concepts comme le filtrage, l’échantillonnage et le traitement des signaux.

3. Fusion de données de capteurs de quantités invariantes dans le temps
Lorsque les capteurs mesurent des quantités qui restent constantes au fil du temps, la fusion des données est relativement simple. Cette section couvre :

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

4. Bases de la fusion des données de capteurs de quantités variables dans le temps
Dans de nombreuses applications, les données mesurées évoluent dans le temps, nécessitant des techniques plus sophistiquées. Vous apprendrez :

• Description de l’espace d’état : Une représentation mathématique des systèmes dynamiques permettant de décrire leur évolution et de fusionner les données à chaque instant de manière optimale.
• Propriétés du système : Les caractéristiques clés des systèmes dynamiques, telles que la stabilité, la réactivité et la précision des mesures.
• Systèmes à temps discret : Les systèmes traitant des données à intervalles réguliers. Vous apprendrez à les modéliser et à appliquer des techniques de fusion en temps discret.
• Bruit du système et des mesures : Le bruit étant omniprésent dans les systèmes réels, vous découvrirez comment le modéliser et l’atténuer grâce à des méthodes adaptées.

5. Filtres pour la fusion des données de capteurs de quantités variables dans le temps
Les filtres constituent des outils puissants pour fusionner des données en temps réel, en particulier lorsque les mesures varient dans le temps. Cette section aborde :

• Filtres de Kalman classiques : Un algorithme incontournable pour estimer les états d’un système dynamique en présence de bruit. Vous découvrirez son fonctionnement et ses applications.
• Filtre ROSE (Robust Estimation) : Une méthode conçue pour traiter des données dans des environnements particulièrement bruyants ou incertains.
• Filtres spéciaux : EKF (Extended Kalman Filter), UKF (Unscented Kalman Filter), IF (Information Filter) : Ces variantes avancées sont adaptées aux systèmes non linéaires ou aux scénarios complexes. Vous apprendrez leurs principes et leurs domaines d’application.
• Filtre à particules : Une méthode non paramétrique, idéale lorsque les modèles sont trop complexes pour les filtres linéaires.

Ce séminaire vous offrira une base solide pour entreprendre des projets de fusion de données de capteurs dans des applications avancées. Vous maîtriserez les outils et algorithmes nécessaires pour concevoir des systèmes intelligents et robustes, capables de répondre aux besoins des environnements les plus exigeants.