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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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1 Robots footballeurs: Fusion de données But: obtenir une équipe de robots autonomes pour participer aux compétitions de RoboCup Prolongement du cours PGE

2 Installations au laboratoire

3 Problématique Caractéristiques Fréquence déchantillonnage Erreur par itération Erreur à long terme Délai Odométrie Plus rapideFaibleÉlevéeFaible Falcon LenteÉlevéeStableÉlevée

4 Recherche de solutions le filtre de Kalman la théorie de Dempster-Shafer (DST) les chaînes de Markov la logique floue

5 Comparaison des deux méthodes Kalman: Hypothèses: o Le processus suit une loi normale o Le modèle du système est linéaire o On connaît la position de départ Markov: Description: o On peut attribuer un comportement beaucoup plus large au système Forces et faiblesses de chacune oKalman plus précis, oMarkov plus robuste oLe filtre perd son efficacité si on rencontre un échec à la localisation

6 Prise de décision Justification: On connais la position initiale Étant donné le système de vision globale, on ne devrait pas rencontrer déchec à la localisation Solution pour système non linéaire Solution retenue: Le filtre étendue de Kalman

7 Phase de prédiction Phase de Correction Début

8 Caractérisation des capteurs Pour connaître le comportement du robot Utile pour la simulation Pour optimiser la performance du filtre

9 Caractérisation des encodeurs Erreur de Lecture (cm) Vitesse Moyenne (m/s) Temps (s) Nb ditérations 4 allé-retour cercles Trajectoire complète

10 Caractérisation des encodeurs Erreur par itérations (e e ) (mm) 4 allé retour cercles0.26 Trajectoire complète0.15

11 Simulation

12 Test de collision

13 Conclusion Le filtre est robuste On obtient une erreur moyenne de 1 à 2 cm


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