Filtrage de Kalman non linéaire pour la navigation multicapteurs d'un mini drone
Application au pilotage-guidage robuste en milieu complexe
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Filtrage de Kalman non linéaire pour la navigation multicapteurs d'un mini drone
Application au pilotage-guidage robuste en milieu complexe
À propos de ce livre
Cet ouvrage offre des solutions algorithmiques qui répondent à la problématique de l'estimation de l'état d'un mini drone pour le pilotage-guidage robuste en milieu complexe.Les algorithmes d'estimation d'état, de paramètres et de contrôle apparaissent primordiaux lorsque la technologie des capteurs et des actionneurs ne permet pas de disposer de capacités illimitées. Ceci est particulièrement vrai dans le cas des micro et mini drones. L'estimation permet de fusionner en temps réel les informations imparfaites provenant des différents capteurs, et de fournir une estimation au calculateur embarqué où sont implémentés les algorithmes de commande de l'engin.Tout d'abord, une modélisation dynamique descriptive du vol de mini drones est présentée. Par la suite, deux algorithmes d'estimation originaux exploitant ce modèle, IUKF et pi-IUKF, sont développés et testés en simulation puis sur données réelles. La solution proposée garantit un plus grand domaine de convergence de l'estimé que les techniques plus traditionnelles.
Foire aux questions
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Informations
Table des matières
- Cover
- Table des matières
- Avant-propos
- Chapitre 1. La robotique aérienne : situation actuelle
- Chapitre 2. État de l’art
- Chapitre 3. Modèles pour la navigation inertielle
- Chapitre 4. Les algorithmes IUKF et π-IUKF
- Chapitre 5. Validation méthodologique,expérimentations et résultats
- Conclusion et perspectives
- Annexe. Notions de géométrie différentielleet théorie des groupes
- Bibliographie
- Index