Fusion de capteurs avec SCILAB

Durant cette formation, vous aurez l'occasion de dcouvrir (ou re-dcouvrir) les techniques les plus utiles pour la fusion de capteurs, via une approche concrte base sur SCILAB et de nombreux cas et travaux pratiques. Le stagiaire pourra s'approprier chacune de ces techniques de manire intuitive et ludique, grce des travaux pratiques issus de cas rels.

Dure de la formation

Un jour

Date et lieu de la formation

Lieu : Toulouse, date : sur demande.

Inscription

Formulaire d'inscription disponible ici.

Contenu


I - INTRODUCTION
Nous allons commencer par faire un petit tour d'horizon des besoins et des sources de donnes (capteurs) disponible, puis nous verrons comment modliser le problme de manire gnrale.

  • Applications : centrales inertielles, IHM, ...
  • Technologies : tour d'horizon des capteurs classiques de mouvements / positions (circuits MEMS, GPS, etc.)
  • Reprsentation de l'orientation d'un objet (modle statique) : matrice de rotation, angles d'Euler (roulis, tangage, lacet)
  • Relation cinmatiques : Lien entre les quantits exprimes dans le rfrentiel fixe et leurs mesures dans le rfrentiel inertiel (mesures fournies par les capteurs)
  • Mthodes simples (statiques) d'estimation : Problme de Wahba, solution sous SCILAB base de SVD.
  • Reprsentation d'tat : Modle gnrique pour la description d'un systme continu avec tats cachs, dynamiques, et observations indirectes et bruites.

Introduction  la fusion de capteur
II - FILTRE DE KALMAN
Dans cette partie, nous allons nous intresser au filtre de Kalman et quelques unes de ses extensions, en particulier pour les modles non linaires (filtre EKF). Nous mettrons ces techniques en pratique pour raliser la fusion de capteurs sur une unit de mesure inertielle.

  • Reprsentation d'tat (modle linaire) : Hypothses, matrices de covariance, observabilit
  • Filtre de Kalman standard : Approche matricielle et interprtation intuitive, analyse de complexit
  • Calcul du gain en rgime tabli : Equations de Riccati
  • Filtre de Kalman tendu (EKF) : Linarisation locale (calcul des Jacobiennes)

Filtre de Kalman

Travaux pratiques

Tout au long de l'atelier l'ensemble des points abords sera illustr par des exemples et de petits exercices qui vous permettront de mettre en oeuvre directement les notions vues dans SCILAB.