École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Abstract

Dans le contexte de la guerre des mines (MCM - Mine Counter Measure), il est important de détecter les objects potentiellement dangereux dans le but de les identifier et de les neutraliser s’il s’agit effectivement de mines. Habituellement, cette mission est réalisée par des plongeurs démineurs qui sont au fur et à mesure remplacés par des drônes sous-marins (UUV - Unmanned Underwater Vehicle). Ces robots de revisite/destruction de mines étant onéreux, il est ainsi délicat de garantir une bonne précision sur la partie de revisite de l’objet. Le but est de recaler le robot par rapport aux amers qu’il observe. Ce problème est celui de la cartographie et localisation simultanées (SLAM - Simultaneous Localization And Mapping) . Le robot doit construire ou améliorer une carte de son environnement et s’y localiser. Dans un premier temps, j’ai étudié le filtre de Kalman, qui permet d’améliorer la précision sur la position du robot. Puis, j’ai ajouté des amers au filtre pour estimer la position du robot. Cette étude conduit finalement à analyser l’estimation du vecteur d’état par la méthode des moindres carrés, et d’implémenter un algorithme du SLAM pour avoir la meilleure précision possible pour le positionnement du robot.