Description

Dans le cadre de cette thèse, on se propose d'explorer le potentiel des méthodes d'apprentissage machine (ML) pour assurer des fonctions simultanées de localisation et de cartographie (SLAM), en s’appuyant sur des signaux multi-trajets transmis entre plusieurs dispositifs radio coopératifs. L'idée consiste à identifier certaines caractéristiques des canaux de propagation observés conjointement sur plusieurs liens radio, afin de déterminer les positions relatives des dispositifs radio mobiles, ainsi que celles d’objets passifs présents dans leur voisinage. Ces caractéristiques radio reposent typiquement sur les temps d'arrivée d‘échos multiples des signaux transmis. L'approche envisagée doit alors bénéficier de la corrélation de ces trajets multiples au gré du déplacement des dispositifs radio, ainsi que de la diversité spatiale et de la redondance d’information autorisées par la coopération entre ces mêmes dispositifs. Les solutions développées seront évaluées sur la base de mesures indoor collectées à partir des dispositifs ultra large bande intégrés, ainsi que de données synthétiques générées à l'aide d'un simulateur de type « tracer de rayons ». Les applications possibles concernent la navigation de groupe au sein d’environnements complexes et/ou inconnus (ex. flottes de drones ou de robots, pompiers...).