Approches de fusion de données multisensorielle de Amel Dechemi

L’ouvrage « Approches de fusion de données multisensorielle » de Amel Dechemi porte sur l'élaboration d'une approche de fusion de données pour deux applications : la localisation d'un robot mobile Pioneer II et la reconnaissance de son environnement, dans un environnement d'intérieur inconnu. Le robot mobile est muni d'une ceinture de 8 capteurs à ultrasons et d'une caméra CCD (RVB). L'approche adoptée pour la localisation se base sur l'utilisation conjointe de la méthode de triangulation géométrique généralisée (TGG) et du filtre de Kalman étendu (EKF).

Ce dernier fusionne les positions acquises par l'odométrie avec celles calculées par la triangulation géométrique généralisée, obtenues par le traitement des données ultrasonores. L'approche concernant la reconnaissance d'environnement, quant à elle, permettra une classification de lieux dans l'environnement. Grâce aux traitements individuels (fusion des données ultrasonores et segmentation des images) de chaque capteur (capteurs à ultrasons et caméra CCD), une pré-classification sera effectuée.

Celle-ci permettra d'obtenir une classification finale par la fusion des deux pré-classifications par la logique floue.

Une Edition des Presses Académiques Franco. Collection OMN.PRES.FRANC.

https://www.decitre.fr/.../approches-de-fusion-de-donnees...

Amel Dechemi - Doctorante en Contrôle de Processus au sein de l’université des Sciences et Technologie de Houari Boumediene à Alger. En 2006, son diplôme d’ingénieur en Electronique option de contrôle de Processus acquit, elle accède à un magistère en Electronique qu’elle obtiendra en 2009 au sein du Laboratoire de Robotique et de Productique Energétique.