Lieu Université Paris-Saclay, bât. 660

Thèses et HDR

Thèse d'Abdelhak Bougouffa

Fusion multiphysique pour système de localisation indoor

Direction de thèse : Samir Bouaziz (Pr, Université Paris-Saclay) et Emmanuel Seignez (HDR, Université Paris-Saclay)
Date : 20 septembre 2023 à 14h
Lieu : Université Paris-Saclay, bâtiment 660, l'amphithéâtre (RdC)

Publié le

Composition du jury :

  • M. Kurosh MADANI (Université Paris-Est Créteil): rapporteur
  • M. Antoine MANZANERA (ENSTA Paris - Institut Polytechnique de Paris) : rapporteur
  • Mme Latifa OUKHELLOU (Université Gustave Eiffel) : examinatrice
  • M. Fawzi NASHASHIBI (INRIA Paris-Rocquencourt) : examinateur
  • M. Pierre BLAZEVIC (Université Versailles-Saint-Quentin - Université Paris-Saclay) : examinateur
  • M. Florian GARDES (ez-Wheel) : invité

Mots-clés : robotique, estimation d'état, localisation indoor, fusion de données, environnements industriels, ceiling-vision, LiDAR,

Résumé :

Ce travail s'inscrit dans le cadre d'une thèse Cifre réalisée en collaboration entre le laboratoire SATIE et l'entreprise ez-Wheel. L'entreprise développe des roues motorisées compactes et intégrées pour faciliter la motorisation de plateformes mobiles destinées au transport de charges lourdes. Pendant la durée de cette thèse, une nouvelle génération de produits a été développée par l'entreprise, spécifiquement conçue pour des applications de robotique mobile sûres dans des environnements industriels. Pour assurer une navigation sécurisée, les plateformes robotiques équipées de ces roues nécessitent un système de localisation adapté aux environnements industriels visés. Dans cette thèse, nous abordons ce problème de localisation en étudiant d'abord les approches de localisation disponibles dans la littérature scientifique. Puis, dans un premier temps, nous proposons une solution basée sur la fusion multi-LiDARs en supposant un environnement statique ou faiblement dynamique. Cependant, dans les environnements industriels visés, nous nous attendons à des environnements hautement dynamiques. Après avoir observé que dans les environnements cibles, le plafond représente un espace invariant et entièrement statique, nous avons proposé une nouvelle approche consistant à séparer l'espace de navigation de l'espace de localisation. Ainsi, pour détecter les obstacles et assurer la sûreté des déplacements, nous exploitons un LiDAR 2D sur le plan horizontal. Et pour garantir une localisation relative robuste, nous utilisons une caméra orientée vers le plafond (plan vertical). Ce découplage nous permet d'éliminer les problèmes liés à la détection et au filtrage des objets dynamiques, tout en améliorant la qualité de la localisation. Nous avons proposé un système de localisation par vision verticale à base de la méthode directe DSO, avec une validation expérimentale sur notre plateforme. Enfin, afin de valider notre approche dans des environnements réels, nous avons conçu et réalisé une expérimentation pour collecter un jeu de données multicapteurs centré sur la vision verticale. Ce travail est unique, car il n'existe pas dans la littérature scientifique, de jeux de données permettant d'évaluer des méthodes de localisation par caméra verticale. Les choix méthodologiques et technologiques de ce travail ont été fortement influencés par le contexte industriel de la thèse, dans le but de proposer un prototype de niveau TRL 6 pour son intégration ultérieure dans les produits de l'entreprise.