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Probabilistic 3D surface matching for bathymetry based Simultaneous Localization and Mapping of underwater vehicles

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La localisation et la cartographie par sonar pour les véhicules sous-marins

Les véhicules sous-marins autonomes (VSA) sont très utiles, mais difficiles à localiser sous l'eau. De nouvelles méthodes conçues en UE utilisent un sonar à plusieurs faisceaux et des algorithmes de compositage d'image pour surveiller l'environnement 3D des VSA et faciliter l'évaluation de leurs trajectoires.

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Les véhicules sous-marins autonomes ne sont pas reliés par câble à d'autres véhicules ni à des navires en surface. Ils ont de nombreuses utilisations scientifiques, notamment comme système stable de capteurs. Cependant, il peut être difficile de déterminer leur position, ce qui complique leur utilisation. Pendant ses deux années, le projet SURF3DSLAM financé par l'UE a travaillé à une technique utilisant les propres capteurs des VSA pour les localiser dans les trois dimensions de l'espace. Le concept, nommé Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM), utilise des échosondeurs multi-faisceaux de précision pour déterminer la profondeur et l'environnement du véhicule. Il est insensible aux conditions de visibilité et d'éclairement. Le but du projet était d'adapter en trois dimensions une technique 2D de calage pour des images probabilistes, obtenues par sonar et à courte portée. Le projet SURF3DSLAM s'est achevé en mars 2013. Les membres du projet ont décrit une méthode de SLAM à partir de poses, qui utilise la correspondance probabiliste des surfaces et un sonar multi-faisceaux pour le profil du fond. L'algorithme associe des bandes de passage du sonar sur le plancher marin, et utilise les calculs de la position. La méthode a été éprouvée dans le cadre des données réelles d'une étude sous-marine. Le projet a aussi étudié une méthode pour adapter le système à un usage en surface. Le projet a publié 12 articles révisés par des pairs, 1 chapitre de manuel et 2 posters présentés lors de conférences internationales. Les travaux pluridisciplinaires de SURF3DSLAM ont notablement fait progresser la recherche océanographique et en robotique.

Mots‑clés

Sonar, robot, sous-marins, véhicules sous-marins autonomes, sonar à plusieurs faisceaux, sous-marins robotisés, ensembles de capteurs, Simultaneous Localisation and Mapping, échosondeurs, probabiliste, sonar pour profil du fond, robotique, recherche océan

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