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Paul CHAUCHAT - Soutenance de thèse MINES ParisTech

Soutenance de thèse de Paul CHAUCHAT

Algorithmes de lissage pour la navigation, la localisation et la cartographie, basés sur des capteurs inertiels haute qualité

Titre anglais : Smoothing algorithms for navigation, localisation and mapping based on high-grade inertial sensors
Date de soutenance : mercredi 26 février 2020 à 11h00
Adresse de soutenance : Mines Paristech, 60 boulevard Saint-Michel, 75272 Paris - A décider
Directeurs de thèse : Silvère BONNABEL, Axel BARRAU

devant le jury composé de :

James FORBES Associate professor McGill University Rapporteur
Luc JAULIN Professeur ENSTA Bretagne Rapporteur
Brigitte D'ANDREA-NOVEL Professeur IRCAM Examinateur
Manon KOK Assistant professor Delft University of Technology Examinateur
Silvère BONNABEL Professeur MINES ParisTech / Université de Nouvelle-Calédonie Examinateur
Axel BARRAU Ingénieur Safran SA Examinateur

Mots clés en français : Inertiel,Localisation,SLAM,Fitlrage,Lissage,Estimation
Mots clés en anglais : Inertial,Localisation,SLAM,Filtering,Smoothing,Estimation

Résumé de la thèse en français
Cette thèse porte sur les algorithmes de localisation basée sur de la fusion de capteurs, en particulier des capteurs inertiels de haute qualité, et notamment le filtrage et le lissage. La première partie se concentre sur les non-linéarités inhérentes à la navigation inertielle utilisant des capteurs de haute qualité, et démontre comment elles peuvent être mieux intégrées à la structure des algorithmes de filtrage et de lissage, grâce à la théorie du filtrage invariant. La seconde partie s'intéresse aux problèmes encourus du fait de la présence de capteurs très précis par les solveurs linéaires utilisés à chaque itération des algorithmes de lissage non-linéaires. Elle introduit un nouveau solveur de problèmes de moindres carrés linéaires qui s'affranchit de ces problèmes.

Résumé de la thèse en anglais
This thesis investigates localisation algorithms based on sensor fusion, namely filtering and especially smoothing, in the context of high-grade inertial sensors. The first part deals with the nonlinear consequences of the use of high-grade inertial sensors, and demonstrates how the nonlinear structure of both filtering and smoothing algorithms may be improved by leveraging the invariant filtering framework. The second part deals with the problems incurred by the linear solvers that are used at each step of nonlinear smoothing algorithms as a result of having highly precise sensors. It introduces a novel least-squares linear solver that solves the issues.

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