UMR CNRS 7253 : Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes
        English






Catalogue



Estimation d’état ensembliste

Lorsque les mesures peuvent être fortement bruitées ou même aberrantes, nous étudions des approches ensemblistes pour quantifier un intervalle de confiance lié au résultat. Plus particulièrement, nous nous intéressons aux méthodes dans lesquelles les ensembles sont des pavés ou des sous-pavages, car elles présentent des potentialités intéressantes de temps réel. Les mécanismes prédicteur/estimateur par inversion ensembliste ont montré des performances intéressantes, mais sont peu adaptés au temps réel. Une alternative est une approche par propagation de contraintes sur les intervalles réels, qui peut se justifier s’il existe une redondance de mesures, ce qui est souvent le cas pour des problèmes de robotique. Nous avons démontré que ces méthodes peuvent donner de bons résultats expérimentaux, même si la caractérisation des bornes des phénomènes aléatoires reste un problème délicat, pour lequel nous commençons à avoir des méthodologies de réglage.

L’estimation ensembliste peut s’adapter à l’utilisation de particules. Cette approche permet de s’affranchir de l’étape de régularisation du sous-pavage (très coûteuse en temps de calcul) et elle permet de réduire l’effet d’enveloppe, source d’imprécision excessive. On a montré qu’elle présente des qualités intéressantes pour estimer des zones de localisation de véhicules automobiles, même quand les données d’entrée sont biaisées, et ce avec peu de particules. Le filtrage particulaire par pavés a aussi été utilisé pour l’observation d’état d’objets volants, avec des données d’accéléromètres et de baromètres. Actuellement, nous nous intéressons à l’étude de méthodes ensemblistes robustes aux données aberrantes par propagation de contraintes relâchée. En effet, les bornes d’erreur sont souvent surévaluées lors de la mise en œuvre pour éviter des solutions vides, ce qui induit un pessimisme exagéré pouvant rendre le résultat inexploitable.


Applications



Projets



Partenaires



Personnels