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Martin Brossard a le plaisir de vous inviter à sa soutenance de thèse le mardi 22 Septembre 2020, à 13h. La soutenance aura lieu en salle V107, à l’école des Mines ParisTech, 60 bd Saint Michel, 75006, Paris.

La soutenance pourra aussi être suivie par visioconférence à l’adresse suivante :  https://mines-paristech.zoom.us/j/92529558932?pwd=cktuTk9OU1ZHVVp0NkZUS1U3QThuZz09

Cette thèse a été réalisée au Centre de Robotique de l’école des Mines sous la direction de Silvère Bonnabel et l’encadrement d’Axel Barrau. Intitulée « Techniques de prototypage modernes pour la navigation multi-capteurs« , elle sera défendue en anglais, sous le titre « Some modern prototyping techniques for navigation based on multi-sensor fusion« .
Le jury sera composé de :

  • – Mme Dana Kulic – Monash University (rapporteur)
  • – M. Tim Barfoot – University of Toronto (rapporteur)
  • – M. David Filliat – ENSTA (examinateur)
  • – M. Yacine Chitour – CentraleSupélec (examinateur)
  • – M. Silvère Bonnabel – Mines ParisTech/Université de Nouvelle-Calédonie (examinateur)
  • – M. Axel Barrau – Safran/Mines ParisTech (examinateur)

Résumé :
Cette thèse aborde les méthodes d’estimation d’état pour les véhicules équipés de divers capteurs tels que des caméras et des centrales inertielles. Le filtre de Kalman est un outil largement utilisé pour estimer l’état d’un système dynamique, qui soulève des questions théoriques pour les systèmes non linéaires présents dans la navigation, et qui repose sur des modèles physiques et des paramètres qui doivent être optimisés efficacement par l’utilisateur. La thèse contribue au filtrage de Kalman pour la navigation, où les contributions se divisent en deux contributions majeures. La première contribution consiste à s’appuyer sur le récent filtre de Kalman étendu invariant pour résoudre les problèmes difficiles que sont l’inconsistance du filtre de Kalman étendu pour le problème de la localisation et de la cartographie simultanées, de la navigation avec des capteurs visuels (odométrie visuelle-inertielle), et la question plus générale du filtrage de Kalman sur les variétés. La deuxième contribution consiste à utiliser des outils récents du domaine de l’intelligence artificielle, à savoir l’apprentissage profond, pour améliorer les filtres de Kalman, notamment pour relier les mesures des capteurs à l’état du système, et pour régler le filtre efficacement, c’est-à-dire utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour trouver une stratégie de réglage dynamique des paramètres du filtre de Kalman qui correspond aux données et qui est également capable de fournir de nouvelles informations au filtre. La thèse introduit ainsi différents algorithmes de filtrage et réseaux de neurones profonds dont l’implémentation est rendue open source, et qui se comparent favorablement à l’état de l’art.

Abstract :
This thesis deals with state estimation for vehicles that are equipped with various sensors such as cameras and inertial measurement units. The Kalman filter is a widely used tool that estimates the state of a dynamical system, which raises theoretical questions for the nonlinear systems present in navigation, and that relies on physical models and parameters that need to be efficient tuned by the user. This thesis contributes to Kalman filtering for navigation, where the contributions focus on two different manners. The first manner consists in building on the recent invariant extended Kalman filter to address challenging issues, namely the inconsistency of extended Kalman filter for the problem of simultaneous localization and mapping, navigation with vision sensors, and the more general question of Kalman filtering on manifolds. The second manner consists in using recent tools from the field of artificial intelligence, namely deep learning, to improve Kalman filters, notably to relate sensors’ measurements to the state, and to tune the filter efficiently, that is, using machine learning techniques to find a dynamical tuning strategy of the Kalman filter parameters that best matches the data and that is also able to provide new information to the filter. The thesis thus introduces different filtering algorithms and deep neural networks whose implementation are made open-source.

Compte tenu du contexte sanitaire de la covid-19, la règle actuellement en vigueur préconise, pour la soutenance:       

  • – Le respect d’une distance inter-personnelle (1m)       
  • – Le port du masque est recommandé       
  • – Un maximum d’environ une vingtaine de personnes (moins de 50% de la capacité de la salle)       
  • – Une participation à distance (lien plus haut) est recommandée, du point de vue sanitaire. 

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