Depuis quelques années, les techniques de positionnement intérieur deviennent de plus en plus importantes et trouvent leur place dans divers domaines, dont l'arpentage souterrain. Le présent travail a été réalisé dans le cadre du projet MinEyes, dont l'un des principaux objectifs est d'améliorer le positionnement d'un système lidar mobile (SLM) à l'intérieur des tunnels miniers souterrains. Cela permettra d'effectuer une cartographie 3D précise et rapide de ces environnements. Cependant, l'absence de signal GNSS rend cette tâche difficile. L'une des solutions mise en place pour résoudre ce problème est l'utilisation d'une centrale inertielle. Cependant, l'un des inconvénients majeurs de cette technique est l'accumulation d'erreurs dans le temps ce qui provoque la dérive de la trajectoire. Nous proposons donc une méthode combinant un système de positionnement intérieur basé sur la trilatération ultrasonore et un SLM. Nous utilisons pour cela un ensemble de balises ultrasons fixes dont les positions sont connues et qui communiquent avec une cible ultrason mobile lui permettant d'estimer sa trajectoire. La qualité de la trajectoire ainsi estimée est évaluée à l'aide de données obtenues avec une station totale robotisée. Nos expériences ont démontré une incertitude constante de la trajectoire produite sur toute sa longueur. Les écarts obtenus sont de 2 cm pour la coordonnée X (axe suivant la largeur du corridor) et 4 cm pour la coordonnée Y (axe de déplacement de la cible mobile). Suite à la validation de la qualité de la trajectoire générée, nous avons procédé à l'intégration de la cible ultrason mobile sur un SLM servant à la localisation et la production de nuages de points 3D sur un robot conçu sur la plateforme Raspberry Pi, exploitant la librairie ROS (Robot Operating System) et permettant la production de nuages de points géoréférencés. La comparaison du nuage de points ainsi produit avec un nuage de points de référence produit avec un scanneur LiDAR 3D (Faro X130) a montré un écart uniforme ne dépassant pas 4 mm pour 67% de la zone couverte. Ce travail démontre donc le potentiel du système de navigation proposé, basé sur la technologie de trilatération ultrasonore, qui permet d'éviter la dérive d'une plateforme mobile en milieu intérieure. / In recent years, indoor positioning techniques have become increasingly important and are finding their way into various fields, including underground surveying. The present work was carried out within the framework of the MinEyes project. One of its main goals is to improve the positioning of a mobile lidar system (MLS) inside underground mining tunnels. This will allow accurate and fast 3D mapping of these environments. However, the lack of a GNSS signal makes this task difficult. One of the solutions implemented to solve this problem is the use of an inertial measurement unit. However, one of the major drawbacks of this technique is the accumulation of errors over time, which causes the trajectory to drift. We therefore propose a method combining an indoor positioning system based on ultrasonic trilateration and an MLS. We use a set of fixed ultrasonic beacons whose positions are known, and which communicate with a mobile ultrasonic target allowing it to estimate its trajectory. The quality of the estimated trajectory is evaluated using data obtained simultaneously with a robotic total station. Our experiments demonstrated a constant uncertainty of the produced trajectory over its entire length. This uncertainty reaches 2 cm for the X coordinate (axis following the width of the corridor) and 4 cm for the Y coordinate (axis of movement of the mobile target). Following the validation of the quality of the generated trajectory, we proceeded to the integration of the mobile ultrasound target on an MLS used for the localization and the production of 3D point clouds of a robot designed on the Raspberry Pi platform, exploiting the ROS library (Robot Operating System) and allowing the production of georeferenced point clouds. The comparison of a point cloud produced in this way with a reference point cloud produced with a 3D LiDAR scanner (Faro X130) showed a uniform deviation not exceeding 4 mm for 67% of the area covered. This work demonstrates the potential of the proposed navigation system, based on the technology of ultrasonic trilateration, which allows avoiding the drift of a mobile platform in indoor environment.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/71027 |
| Date | 27 January 2024 |
| Creators | Chougrad, Mehdi |
| Contributors | Mostafavi, Mir Abolfazl, Larouche, Christian |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (xiii, 77 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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