A probabilistic framework for believes fusion

This paper presents a methodology to achieve the fusion of believes associated to logical propositions . The belief concept is introduced within the framework of logic and probability theory and the problem dealt with is the following : if different experts give their advice about a membership property, how to fuse those believes? This fusion is detailed in three cases : either the experts speak about the same thing or they speak about different things in a given set, and more generally some experts speaks about the same thing while the others characterize different objects . The proposed fusion methodology is illustrated by and example concerning environment building from ultrasonic range scans .Cet article présente un ensemble de méthodes permettant de fusionner des croyances dans des hypothèses représentées par des propositions. La notion de croyance est introduite dans le cadre de la logique des propositions et du calcul des probabilités. Le problème à traiter est le suivant : si différents experts fournissent à un système plusieurs croyances à propos d'une hypothèse ensembliste, comment ce système peut-il fusionner ces croyances? Cette fusion est envisagée dans trois cas de figure : soit les experts caractérisent le même élément, soit ils caractérisent des éléments différents appartenant à un même ensemble, soit certains caractérisent le même élément et d'autres des éléments différents. La méthodologie développée est illustrée sur un exemple de fusion multi-capteurs pour des télémètres à ultrasons utilisés en robotique mobile

Multisensory data fusion for localisation in mobile robotics

Mobile robotics is an essential application field for multisensor fusion . This paper presents some works performed in three Frenc h laboratories concerning the localisation of mobile robots . The proposed methods and algorithms combine the relative localisatio n obtained from vehicle referenced sensors (odometers and accelerometers) and measurements from world characteristics (punctua l beacons and landmarks) such as distances or angles . The main discussed formalism is Kalman filtering . Anyway, the method is shown to be adaptable to the use of bounded erro r estimation algorithms . This last technique has been found to be well suited to the treatment of blind zones in (restricted) visio n problems . Sensor fusion yields at the same time an estimation of the robot configuration (position, orientation, . . .) together wit h the uncertainty of this estimation . A generalisation of localisation algorithms in a partially known environment is further discussed . In this case, the position of poorly known beacons is updated in the same time the localisation of the robot is obtained from accurately known references . Additionally, an intelligent management of world referenced measurements is used to select the most useful data in order to limit th e computational burden of the localisation and to speed up the real time execution of the algorithms without significant degradatio n of estimator performances . The different solutions have been validated and are illustrated by simulations and real experiments .La robotique mobile est un champ d'application privilégié de la fusion de données multisensorielles. Cet article est une synthèse de travaux effectués dans trois laboratoires sur la localisation de véhicules mobiles. Après avoir défini le problème, nous présentons les algorithmes proposés combinant la localisation relative - obtenue par exploitation des données fournies par différents capteurs proprioceptifs (odomètre et centrale à inertie) - avec un recalage absolu par rapport à des balises ponctuelles ou des segments de droite - les mesures étant des distances et/ou des angles. Le formalisme retenu est principalement celui du filtrage de Kalman mais, de manière similaire, la localisation des véhicules peut être obtenue en mettant en oeuvre un algorithme d'estimation à erreur bornée. Cette dernière technique est bien adaptée pour la gestion de données manquantes dans des angles morts, point qui est également abordé. La fusion de données fournit non seulement une estimation de la configuration du robot (position, orientation,...) mais également l'incertitude avec laquelle cette grandeur est connue. Une généralisation des algorithmes dans un environnement qui n'est que partiellement connu est également présentée : la position des repères mal connus est recalée et la localisation du robot est effectuée avec des repères bien connus. Une gestion intelligente des données extéroceptives permet de sélectionner ou de prévoir celles qui sont les plus pertinentes, limitant ainsi les traitements et les calculs sans pour autant dégrader de façon significative les performances de l'estimateur de la configuration du véhicule. Les différentes solutions proposées ont été validées en simulation et partiellement testées sur site réel avec différents robots et capteurs

An Assistance System for Diagnosis and Monitoring of Driving Manoeuvres

This paper describes an assistance system for the human driver in traffic situations. The works presented here are currently developed within the Pro-Lab II demonstrator. The global architecture of the demonstrator is structured in three main functions: perception, decision and information. The perception module supplies data about the vehicle and its surroundings. The decision module is intended to analyze the current situation. It can evaluate the manoeuvre possibility, monitor the manoeuvre execution, generate warnings in dangerous situations and suggest possible manoeuvres in more sophisticated assistance. Decisions are provided to the human driver by the information module. This paper presents the decision capabilities of the Pro-Lab II demonstrator. 1 Introduction The Pro-Lab II demonstrator concerns the development and the integration in a car of an electronic co-pilot which purpose is to assist the human driver in traffic situations. This demonstrator integrates the works of n..