Advances and Applications of DSmT for Information Fusion

This book is devoted to an emerging branch of Information Fusion based on new approach for modelling the fusion problematic when the information provided by the sources is both uncertain and (highly) conflicting. This approach, known in literature as DSmT (standing for Dezert-Smarandache Theory), proposes new useful rules of combinations

Advances and Applications of Dezert-Smarandache Theory (DSmT), Vol. 1

The Dezert-Smarandache Theory (DSmT) of plausible and paradoxical reasoning is a natural extension of the classical Dempster-Shafer Theory (DST) but includes fundamental differences with the DST. DSmT allows to formally combine any types of independent sources of information represented in term of belief functions, but is mainly focused on the fusion of uncertain, highly conflicting and imprecise quantitative or qualitative sources of evidence. DSmT is able to solve complex, static or dynamic fusion problems beyond the limits of the DST framework, especially when conflicts between sources become large and when the refinement of the frame of the problem under consideration becomes inaccessible because of vague, relative and imprecise nature of elements of it. DSmT is used in cybernetics, robotics, medicine, military, and other engineering applications where the fusion of sensors\u27 information is required

Navigation collaborative de véhicules intelligents

La présente étude est motivée principalement par deux facteurs essentiels, le premier étant les défauts principaux des systèmes globaux de positionnement (GPS) en cas d'absence de ligne directe, entre le récepteur et un nombre suffisant de satellites, et le deuxième facteur étant la prolifération des communications inter-véhicules qui permettent le transfert des données de navigation en temps réel. L'objectif premier de la présente étude est donc (le développer un système nouveau qui réduira les incertitudes dues aux défauts (lu GPS en zones de mauvaise couverture, en exploitant la communication inter-véhicules. Ce système permettra d'améliorer les positions des véhicules grâce aux positions d'autres véhicules de leur voisinage, avec lesquels ils sont momentanément en communication et qui possèdent des estimés assez précis de leurs positions. Le cas de trois véhicules circulant dans un voisinage de 400 mètres est étudié. Un véhicule maître circule entre deux autres véhicules qui lui fournissent, positions, angles (le cap, distances, ainsi que les variances correspondantes, effectue la fusion de données pour améliorer l'estimé de sa position. L'algorithme développé pour le traitement de ces données est basé sur le concept de la réduction géométrique (lu volume des ellipsoïdes des incertitudes. L'architecture retenue est établie sur la base (le certaines simplifications qui rendent possible la recherche sous les contraintes matérielles et logicielles imposées. Le système de positionnement collaboratif mis au point dans cette étude fusionne les données de navigation de trois véhicules pour établir une position en deux dimensions plus précise que le premier estimé qu'avait le véhicule maître avant la fusion. Le cadre théorique de ce système a été défini sur la base de la fusion géométrique de données. Les senseurs de positionnement (GPS, centrales à inertie (INS), odomètres, radars etc.) ont tous été simulés sur Matlab et Simulink. Les résultats obtenus montrent que l'approche est très prometteuse; la réduction des incertitudes des estimés de positions est en effet substantielle. Les positions obtenues après collaboration sont plus précises que celles qu'avait le véhicule maître avant collaboration. L'algorithme utilisé dans cette étude s'avère très robuste an point de détecter les anomalies des données de navigation