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Robots footballeurs: Fusion de données
But: obtenir une équipe de robots autonomes pour participer aux compétitions de RoboCup
Prolongement du cours PGE
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Installations au laboratoire
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Problématique
Caractéristiques
Fréquenced’échantillonnage
Erreur par
itération
Erreur àlongterme
Délai
Odométrie Plus rapide Faible Élevée Faible
Falcon Lente Élevée Stable Élevée
tnVnx
tnVnx
tn
))(sin()(
))(cos()(
)(
2
1
tLtV
ˆ
,2
2121
tLtV
ˆ
,2
2121
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Recherche de solutions
le filtre de Kalman la théorie de Dempster-Shafer (DST) les chaînes de Markov la logique floue
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Comparaison des deux méthodes
Kalman: Hypothèses:
o Le processus suit une loi normaleo Le modèle du système est linéaireo On connaît la position de départ
Markov: Description:
o On peut attribuer un comportement beaucoup plus large au système
Forces et faiblesses de chacuneo Kalman plus précis,o Markov plus robusteo Le filtre perd son efficacité si on rencontre un échec à la localisation
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Prise de décision
Justification: On connais la position initiale Étant donné le système de vision globale, on ne devrait pas
rencontrer d’échec à la localisation Solution pour système non linéaire
Solution retenue:Le filtre étendue de Kalman
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Phase de prédiction
Phase de Correction
Début
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Caractérisation des capteurs
Pour connaître le comportement du robot
Utile pour la simulation
Pour optimiser la performance du filtre
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Caractérisation des encodeurs
Erreur deLecture
(cm)
VitesseMoyenne
(m/s)
Temps(s)
Nbd’itérations
4 allé-retour 16 1 28.4 1420
4 cercles 40 1 31.35 1567
Trajectoire complète 70 1 92.87 4643
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Caractérisation des encodeurs
Erreur par itérations (ee)
(mm)
4 allé retour 0.11
4 cercles 0.26
Trajectoire complète 0.15
),,( tVferreur
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Simulation
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Simulation
-5 0 5 10 15 20 25 30-0.06
-0.05
-0.04
-0.03
-0.02
-0.01
0
0.01
0.02
0.03
position en x(m)
posi
tion
en y
(m)
trajectoire parcourue par le robot
visionodometrykalman
Test de collision
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Conclusion
Le filtre est robuste On obtient une erreur moyenne de 1 à 2
cm