Localisation intègre de véhicules avec fusion multi-capteurs tolérante aux défaillances

Maan El Badaoui El Najjar 1, 2 Cherif Smaili 1 François Charpillet 1 Denis Pomorski 2
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - AIS - Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics
2 STF - Systèmes Tolérants aux Fautes
CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Résumé : Ce chapitre est organisé de la façon suivante. Après un état de l'art des outils théoriques de fusion de données multi-capteurs, une description des réseaux Bayésiens est proposée. Par la suite, dans la section 4.4, nous décrirons la méthode proposée pour la fusion de données tolérantes aux défaillances pour la localisation mono-véhicules. Dans la section 4.5, nous présenterons une approche pour la modélisation et la localisation d'un convoi de véhicules qui constitue une extension de l'approche proposée en section 4.4. Enfin, les résultats et le test des approches avec des données réelles sont présentés. Nous terminons cet article par une conclusion et des perspectives.
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https://hal.inria.fr/hal-00769562
Contributor : François Charpillet <>
Submitted on : Wednesday, January 2, 2013 - 11:49:00 AM
Last modification on : Wednesday, April 3, 2019 - 1:23:03 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-00769562, version 1

Citation

Maan El Badaoui El Najjar, Cherif Smaili, François Charpillet, Denis Pomorski. Localisation intègre de véhicules avec fusion multi-capteurs tolérante aux défaillances. Nda Matta, Yves Vanderboomgaerde, Jean Arlat. Supervision, surveillance et sûreté de fonctionnement des grands systèmes, Hermes, Lavoisier, pp.55-94, 2012, Traité IC2 Série Systèmes automatisés, 2746238403. ⟨hal-00769562⟩

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