Approche crédibiliste pour la fusion multi capteurs décentralisée

Download or read book Approche crédibiliste pour la fusion multi capteurs décentralisée written by Cyrille André and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La fusion de données consiste à combiner plusieurs observations d'un environnement ou d'un phénomène afin de produire une description plus robuste, plus précise ou plus complète. Parmi les nombreux domaines d'application, les systèmes de surveillance multi capteurs étudiés dans ce travail occupent une place importante. Notre objectif est de fusionner les informations afin de compter le nombre de cibles, d'affiner la localisation et suivre les pistes en mouvement. D'un point de vue théorique, le problème a été abordé dans le contexte spécifique de la théorie des fonctions de croyance. Cette représentation qui constitue la première contribution originale de ce travail offre plusieurs avantages déterminants. Elle permet tout d'abord de modéliser des détections caractérisées par des incertitudes de géométries très différentes. Le modèle permet également d'intégrer des a priori topographiques en les modélisant par des BBAs spécifiques. Cette méthode d'intégration d'a priori constitue le deuxième élément orignal de ce travail. La troisième contribution concerne la définition d'un critère d'association entre les pistes et les détections à partir de la même représentation crédibiliste des localisations. Ce critère, maximisant la probabilité pignistique jointe des associations permet de réaliser de manière cohérente l'ensemble des traitements relatifs à la fusion sans avoir à définir un nouveau cadre de discernement. Malgré ces avantages, la taille du cadre de discernement exceptionnellement grande constitue un obstacle à l'exploitation de la théorie des croyances transférables. Pour contourner cette difficulté, chaque détection est projetée sur un cadre de discernement de plus petit cardinal grâce à une opération de conditionnement et de grossissement. De plus, le nombre d'éléments focaux peut augmenter considérablement en raison du caractère itératif de la fusion dans notre application. Afin de garder des temps de calcul raisonnables, il est donc impératif de simplifier régulièrement les BBAs. Ce point a fait l'objet d'une étude particulière à partir de laquelle une méthode de simplification reposant sur la décomposition canonique a été proposée. Enfin, au niveau système nous avons proposé une architecture décentralisée pour la réalisation de l'ensemble des traitements. Chaque nœud collabore alors avec ses voisins afin que les informations envoyées au poste de supervision forment un ensemble complet et cohérent. La validation du système de fusion a constitué une part importante de ce travail. Certains choix ont ainsi pu être justifiés en comparant les performances de différentes solutions envisageables au moyen de simulations. Parallèlement, la fusion a été testée lors de scénarios réels grâce à l'implantation d'un module dans le système de détection SmartMesh. Ces expériences ont été nécessaires d'une part pour quantifier de manière réaliste les erreurs relatives à chaque capteur mais aussi pour intégrer dans le plan de validation les difficultés liées aux interfaces avec les autres composants.