Fault-tolerant Data-fusion Method: Application ...
Type de document :
Partie d'ouvrage
Titre :
Fault-tolerant Data-fusion Method: Application on Platoon Vehicle Localization
Auteur(s) :
El Badaoui El Najjar, Maan [Auteur]
Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal [LAGIS]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Smaili, Cherif [Auteur]
Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal [LAGIS]
Charpillet, François [Auteur]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Pomorski, Denis [Auteur]
Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal [LAGIS]
Merchez, Mireille [Auteur]
Systèmes Tolérants aux Fautes [STF]
Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal [LAGIS]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Smaili, Cherif [Auteur]
Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal [LAGIS]
Charpillet, François [Auteur]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Pomorski, Denis [Auteur]
Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal [LAGIS]
Merchez, Mireille [Auteur]
Systèmes Tolérants aux Fautes [STF]
Éditeur(s) ou directeur(s) scientifique(s) :
Nada Matta and Yves Vandenboomgaerde and Jean Arlat
Titre de l’ouvrage :
Supervision and Safety of Complex Systems
Éditeur :
Wiley-ISTE
Date de publication :
2012
ISBN :
978-1-84821-413-2
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Résumé :
Ce chapitre est organisé de la façon suivante. Après un état de l'art des outils théoriques de fusion de données multi-capteurs, une description des réseaux Bayésiens est proposée. Par la suite, dans la section 4.4, nous ...
Lire la suite >Ce chapitre est organisé de la façon suivante. Après un état de l'art des outils théoriques de fusion de données multi-capteurs, une description des réseaux Bayésiens est proposée. Par la suite, dans la section 4.4, nous décrirons la méthode proposée pour la fusion de données tolérantes aux défaillances pour la localisation mono-véhicules. Dans la section 4.5, nous présenterons une approche pour la modélisation et la localisation d'un convoi de véhicules qui constitue une extension de l'approche proposée en section 4.4. Enfin, les résultats et le test des approches avec des données réelles sont présentés. Nous terminons cet article par une conclusion et des perspectives.Lire moins >
Lire la suite >Ce chapitre est organisé de la façon suivante. Après un état de l'art des outils théoriques de fusion de données multi-capteurs, une description des réseaux Bayésiens est proposée. Par la suite, dans la section 4.4, nous décrirons la méthode proposée pour la fusion de données tolérantes aux défaillances pour la localisation mono-véhicules. Dans la section 4.5, nous présenterons une approche pour la modélisation et la localisation d'un convoi de véhicules qui constitue une extension de l'approche proposée en section 4.4. Enfin, les résultats et le test des approches avec des données réelles sont présentés. Nous terminons cet article par une conclusion et des perspectives.Lire moins >
Résumé en anglais : [en]
This chapter is organized in the following way. After a review of the theoretical tools of of multisensor data fusion, a description of Bayesian networks is suggested. Then, in section 4.4, we describe the method proposed ...
Lire la suite >This chapter is organized in the following way. After a review of the theoretical tools of of multisensor data fusion, a description of Bayesian networks is suggested. Then, in section 4.4, we describe the method proposed for fault-tolerant data fusion for the localization of a single vehicle. In section 4.5, we present an approach for the modeling and localization of a vehicle convoy that is an extension of the approach suggested in section 4.4. Finally, we present the testing and results of approaches using real data. We end this chapter with a conclusion and perspectives.Lire moins >
Lire la suite >This chapter is organized in the following way. After a review of the theoretical tools of of multisensor data fusion, a description of Bayesian networks is suggested. Then, in section 4.4, we describe the method proposed for fault-tolerant data fusion for the localization of a single vehicle. In section 4.5, we present an approach for the modeling and localization of a vehicle convoy that is an extension of the approach suggested in section 4.4. Finally, we present the testing and results of approaches using real data. We end this chapter with a conclusion and perspectives.Lire moins >
Langue :
Anglais
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :