Les techniques conventionnelles de positionnement à l’aide d’un système de navigation inertielle sont reconnues pour dériver avec le temps. Elles offrent par conséquent de piètres performances pour les applications qui requièrent une grande précision comme les sousmarins d’inspection. Ce mémoire propose de fusionner les mesures d’un système de navigation inertielle à des mesures de positionnement absolues afin d’améliorer et de stabiliser l’estimation des orientations et des positions. Cette technique permettra au sousmarin d’inspection de l’Institut de Recherche d’Hydro-Québec (IREQ) de mieux référencer les anomalies des barrages inspectés.

L’objectif général du projet de recherche est d'intégrer par filtrage de Kalman indirect les mesures d'une centrale inertielle avec un système de positionnement absolu pour mesurer la position d'un sous-marin d’inspection. Afin d’atteindre cet objectif, le système de navigation inertielle est analysé et étudié. Les algorithmes sont d’abord testés en simulation avant d’être implantés dans un système réel. Par la suite, la validation des performances de la fusion de données est effectuée en imposant à la centrale inertielle réelle une trajectoire simulant les mouvements exacts du sous-marin. Un manipulateur robotique est utilisé pour réaliser cette trajectoire. Cette méthode innovatrice permet d’obtenir une bonne répétabilité. L’excellente précision de la position du robot facilite l’évaluation de la performance de l’algorithme.

Les résultats expérimentaux obtenus montrent que l’utilisation du filtrage indirect de Kalman comme solution au problème de positionnement d’un sous-marin d’inspection est valable. Cependant, certaines contraintes doivent être respectées afin que les performances de cet algorithme restent satisfaisantes.

Conventional positioning techniques using an inertial navigation system are known to drift with time. They offer poor performance for applications requiring high precision such as underwater remotely operated vehicle (ROV). This thesis proposes to use an inertial navigation system and merge data with external measurement to improve orientations and positions stability. This technique will allow the Hydro-Québec Research Institute (IREQ) underwater inspection vehicule to better reference anomalies contain on dams surface.

The main objective of the research project is to integrate by indirect Kalman filter measures of an inertial system with an absolute underwater positioning system to estimate the position of an ROV. To achieve this goal, the inertial navigation system will be analyzed and studied. The algorithms will be first tested in simulation before being implemented in a real system. The performance of the data fusion will be validated by imposing real underwater vehicle movement to the inertial sensor. A robotic manipulator will move the sensors according to an ROV trajectory. This approach will provide a good repeatability. The excellent accuracy of the actual ROV position will facilitates the evaluation of the algorithms performance.

Experimental results as show that the use of an indirect Kalman filtering as a solution to the positioning problem of an underwater inspection vehicule is valid. However, some constraints must be respected so that the performance of the algorithm is satisfactory.