APPLICATION DES SYSTEMES STRUCTURES A L’ETUDE DU

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Sujet de Thèse Centrale d’attitude sure présentant des capacités d’auto-diagnostic et de reconfiguration Responsable : Suzanne LESECQ Email : suzanne.lesecq@inpg.fr Tel : 04 76 82 62 25 Site web du LAG : http : //www-lag.ensieg.inpf.fr Co-encadrant : Christelle GODIN Email : christelle.godin@cea.fr Tel : 04 38 78 40 67 Financement : demandé (BDI-PED) ou allocation ministère MOTS-CLES : Centrale d’attitude, précision, diagnostic, reconfiguration, tolérance aux fautes, fusion de données CADRE ET OBJECTIFS DU SUJET : La conception d’un système de navigation temps réel estimant l’attitude (ou orientation), la position et la vitesse de corps rigides présente un large champ d’applications, par exemple les véhicules aérospatiaux, aériens (habités ou non) [1] et sous-marins [2][3], la robotique [4], l’industrie automobile 5], voire la réalité virtuelle. Cette estimation d’état est en fait un pré requis naturel, que ce soit en [contrôle de vol [6] [7] [8] ou en commande de robots mobiles [4]. L’estimation de l’attitude est la fonction la plus fréquemment implantée dans la centrale de navigation (voir par exemple les spécifications constructeurs Crossbow [9] ou Cadden [10]). Elle est traditionnellement réalisée en « fusionnant » des mesures issues de différents types de capteurs par exemple, des gyromètres, des inclinomètres et des accéléromètres [9] [3] [4] [11]. La technique la plus rencontrée est à base de filtrage de Kalman. ...

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Laboratoire d’Automatique de Grenoble – ENSIEG – B.P. 46 – 38402 – Saint-Martin-d’Hères-Cedex
Sujet de Thèse
Centrale d’attitude sure présentant des capacités d’auto-diagnostic et de
reconfiguration
Responsable
:
Suzanne LESECQ
Email : suzanne.lesecq@inpg.fr
Tel : 04 76 82 62 25
Site web du LAG : http : //www-lag.ensieg.inpf.fr
Co-encadrant :
Christelle GODIN
Email : christelle.godin@cea.fr
Tel : 04 38 78 40 67
Financement :
demandé (BDI-PED) ou allocation ministère
MOTS-CLES :
Centrale d’attitude, précision, diagnostic, reconfiguration, tolérance aux fautes, fusion de données
CADRE ET OBJECTIFS DU SUJET :
La conception d’un système de navigation temps réel estimant l’attitude (ou orientation), la position et
la vitesse de corps rigides présente un large champ d’applications, par exemple les véhicules
aérospatiaux, aériens (habités ou non) [1] et sous-marins [2][3], la robotique [4], l’industrie automobile
[5], voire la réalité virtuelle. Cette estimation d’état est en fait un pré requis naturel, que ce soit en
contrôle de vol [6] [7] [8] ou en commande de robots mobiles [4].
L’estimation de l’attitude est la fonction la plus fréquemment implantée dans la centrale de navigation
(voir par exemple les spécifications constructeurs Crossbow [9] ou Cadden [10]). Elle est
traditionnellement réalisée en « fusionnant » des mesures issues de différents types de capteurs par
exemple, des gyromètres, des inclinomètres et des accéléromètres [9] [3] [4] [11]. La technique la plus
rencontrée est à base de filtrage de Kalman. Notons que si l’utilisation de capteurs de haute précision
permet d’obtenir une estimation de l’attitude avec une « bonne précision » (< 0.1° au pire pour [10])
sur une grande période de temps, l’utilisation de micro-capteurs bas coût conduit aujourd’hui à des
centrales d’attitude présentant des caractéristiques en termes de précision et de résolution
insuffisantes. En outre, des fonctions de haut niveau telles que la détection des données abhérantes
ou des capteurs en défaut, doivent être ajoutées aux centrales existantes.
L'objectif de la thèse est de réaliser une micro-centrale d'attitude composée de tri-axes
magnétomètres, tri-axes accéléromètres et tri-axes gyromètres de faible coût afin de produire une
centrale légère et peu chère. Par un traitement approprié des mesures, la centrale devra pouvoir
fournir des estimées présentant une précision et une résolution « acceptable » pour des applications
telles que par exemple les drones civils.
Une étude des méthodes numériques stables et robustes permettant de fusionner ces mesures en
tenant compte de l’information a priori sera menée. Durant cette étape du travail, on repèrera les
étapes de calculs conduisant à une perte drastique de précision. Des techniques de calcul en
précision étendue pourront être avantageusement implantées. Ce point touche plus particulièrement à
la stabilité numérique de l’algorithme de fusion implanté.
L’impact de la précision des mesures sur la qualité de l’estimée sera également abordée et évaluée et
ce, dans l’optique des choix technologiques qui seront fait pour la réalisation de la maquette. On
s’intéressera ici plus particulièrement à l’erreur induite par la numérisation de la mesure, ce qui produit
Laboratoire d’Automatique de Grenoble – ENSIEG – B.P. 46 – 38402 – Saint-Martin-d’Hères-Cedex
un nombre en précision finie, et à son impact sur la précision de l’estimée. Cette partie de l’étude est
directement liée au concept de conditionnement du problème numérique à résoudre.
La troisième partie de cette thèse traitera du diagnostic du système, plus particulièrement des
capteurs, et des capacités de la centrale d’attitude en termes de « tolérance aux fautes ». Il faut noter
que la tâche « détection de défauts capteurs » est une activité maintenant classique dans la
communauté FDI (« Fault Detection and Isolation »). Le travail à réaliser portera donc plus
particulièrement sur la stratégie de reconfiguration (matérielle et/ou logicielle) à mettre en place
lorsqu’un défaut capteur est détecté ou une donnée aberrante est suspectée. Cette reconfiguration
devra permettre par exemple d’estimer un sous ensemble des états recherchés avec une précision
initialement choisie. Une autre stratégie à explorer sera, en utilisant des modèles adéquats, de pallier
au manque de mesure, et d’estimer l’état complet, mais avec une indication quant à la précision
obtenue.
REFERENCES :
[1]
B. Costic, D. Dawson, M. de Queiroz, V. Kapila,
A quaternion-based adaptive attitude tracking
controller without velocity measurement
, CDC 2000.
[2]
Ifremer ,
Centrales d'attitude TSS POS/MV 220
,
http://www.ifremer.fr/flotte/equipe
ments_sc/index.html
,
2003.
[3]
A. Huster, E. Frew, S. Rock,
Relative position estimation for AUVs by fusing bearing and inertial rate
sensor measurements
, MTS/IEEE Oceans 2002 Conference, pp. 1857-1864, Biloxi, MS, October 2002.
[4]
H. Rehbinder, X. Hu,
Drift-free attitude estimation for accelerated rigid bodies
, Automatica, Vol. 40, pp.
653-659, 2004.
[5]
Crossbow Technology Incorporation,
Measurement of a Vehicle’s Dynamic Motion, IMU application
note,
http://www.xbow.com/Support/appnotes.htm
, 2004.
[6]
B. Costic, D. Dawson,
Quaternion-based adaptive attitude tracking controller without velocity
measurements
, Journal of Guidance, Control and Dynamics, Vol. 24,pp. 1214-1222, 2001.
[7]
J. Lawton, R. Beard,
Attitude regulation about a fixed rotation axis
, Journal of Guidance, Control and
Dynamics, Vol. 26,pp. 253-258, 2003.
[8]
A. Ailon, M. Gil, R. Lozano,
Estimation and regulation of the rate of convergence of a rigid robot to a
set-point with application to spacecraft attitude control
, Nonlinear Analysis: Real world applications, vol.
4, pp. 525-539, 2004.
[9]
Crossbow Technology Incorporation,
FAA Certification of a MEMS Attitude and Heading Reference
System,
http://www.xbow.com/Support/appnotes.htm
, 2004.
[10] Cadden,
Octans, the gyrocompass and motion sensor
,
http://www.cadden.fr/
, 2004
[11] S.K. Huong,
Fuzzy logic based closed-loop strapdown attitude system for unmanned aerial vehicle
,
Sensors and Actuators A, vol. 107, pp. 109_118, 2003.