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Makale Özeti:
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Ce document présente une étude sur l'estimation de la pose des robots mobiles type voiture (Car-like), afin de l'exploiter dans la navigation autonome à l'extérieur, en utilisant le GPS standard comme capteur extéroceptif et l'odomètre comme un capteur proprioceptif. Une architecture d'estimation de la position et de l'orientation est proposée, elle consiste à fusionner les informations issues des capteurs (GPS, odomètre) en utilisant le filtre de Kalman étendu en présence du signal GPS, et d'utiliser une unité de navigation à l'estime (Dead Reckoning) en absence ou atténuation du signal GPS. Dans le but d'améliorer la précision de l'estimation, un commutateur est conçu afin de basculer entre la fusion de filtre de Kalman étendu et le bloc de navigation à l'estime (Dead Reckoning). Notre architecture a été validée et implémentée sur un système embarqué, en utilisant l'approche HIL (Hardware In the Loop), cette dernière consiste à élaborer un processus qui fait croire au système embarqué sous test qu'il fonctionne dans des conditions réelles avec les entrées et les sorties du système, alors qu'en réalité il travaille avec un environnement virtuel.
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