MODELISATION D'UN PROCESSUS DE FERMENTATION. ESTIMATION DES PARAMETRES DU MODELE STOCHASTIQUE PAR FILTRAGE NON LINEAIRE. COMMANDE OPTIMALE DU PROCESSUS.

Cette thèse s'intéresse au problème du positionnement (position et orientation) dans un contexte de réalité augmentée et aborde spécifiquement les solutions à base de capteurs embarqués. Aujourd'hui, les systèmes de navigation vision-inertiel commencent à combler les besoins spécifiques de cette application. Néanmoins, ces systèmes se basent tous sur des corrections de trajectoire issues des informations visuelles à haute fréquence afin de pallier la rapide dérive des capteurs inertiels bas-coûts. Pour cette raison, ces méthodes sont mises en défaut lorsque l'environnement visuel est défavorable.Parallèlement, des travaux récents menés par la société Sysnav ont démontré qu'il était possible de réduire la dérive de l'intégration inertielle en exploitant le champ magnétique, grâce à un nouveau type d'UMI bas-coût composée – en plus des accéléromètres et gyromètres traditionnels – d'un réseau de magnétomètres. Néanmoins, cette méthode est également mise en défaut si des hypothèses de non-uniformité et de stationnarité du champ magnétique ne sont pas vérifiées localement autour du capteur.Nos travaux portent sur le développement d'une solution de navigation à l'estime robuste combinant toutes ces sources d'information: magnétiques, visuelles et inertielles.Nous présentons plusieurs approches pour la fusion de ces données, basées sur des méthodes de filtrage ou d’optimisation et nous développons un modèle de prédiction du champ magnétique inspiré d'approximation proposées en inertiel et permettant d’intégrer efficacement des termes magnétiques dans les méthodes d’ajustement de faisceaux. Les performances de ces différentes approches sont évaluées sur des données réelles et nous démontrons le bénéfice de la fusion de données comparées aux solutions vision-inertielles ou magnéto-inertielles. Des propriétés théoriques de ces méthodes liées à la théorie de l’invariance des estimateurs sont également étudiées. / This thesis addresses the issue of positioning in 6-DOF that arises from augmented reality applications and focuses on embedded sensors based solutions.Nowadays, the performance reached by visual-inertial navigation systems is starting to be adequate for AR applications. Nonetheless, those systems are based on position correction from visual sensors involved at a relatively high frequency to mitigate the quick drift of low-cost inertial sensors. This is a problem when the visual environment is unfavorable.In parallel, recent works have shown it was feasible to leverage magnetic field to reduce inertial integration drift thanks to a new type of low-cost sensor, which includes – in addition to the accelerometers and gyrometers – a network of magnetometers. Yet, this magnetic approach for dead-reckoning fails if stationarity and non-uniformity hypothesis on the magnetic field are unfulfilled in the vicinity of the sensor.We develop a robust dead-reckoning solution combining simultaneously information from all these sources: magnetic, visual, and inertial sensor. We present several approaches to solve for the fusion problem, using either filtering or non-linear optimization paradigm and we develop an efficient way to use magnetic error term in a classical bundle adjustment that was inspired from already used idea for inertial terms. We evaluate the performance of these estimators on data from real sensors. We demonstrate the benefits of the fusion compared to visual-inertial and magneto-inertial solutions. Finally, we study theoretical properties of the estimators that are linked to invariance theory.