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Participants : José Luis Carrilho-Séqueira, Patrick Rives
Dans de nombreuses applications de robotique mobile, il est important de pouvoir localiser le robot vis-à-vis de son environnement. Cette localisation peut être réalisée en intégrant les données odométriques mais elle est peu fiable du fait des glissements des roues. Une autre approche que nous développons au sein du projet, réside dans l'utilisation de capteurs extéroceptifs. Dans le cas de scènes d'intérieur relativement structurées, les proximètres à ultra-sons permettent, pour un faible coût, d'obtenir des mesures de distances pouvant être utilisées pour la localisation. En contrepartie, ces mesures sont souvent de mauvaise qualité et contiennent de nombreux artéfacts qui doivent être filtrés. Le problème du calibrage est également important car il conditionne la précision obtenue au niveau de la localisation. Dans le cas de la ceinture de capteurs ultra-sons de notre robot mobile, nous avons établi une méthode de calibrage automatique, basée sur des contraintes géométriques, permettant de déterminer la position et l'axe de visée des différents capteurs en déplaçant le robot dans un environnement connu. Nous travaillons actuellement à robustifier les mesures fournies par les capteurs en exploitant la redondance obtenue en utilisant un capteur en émission et plusieurs en réception.