Cours:SaeFusionDecision

Fusion de décision multicapteurs, par vote pondéré

Le vote pondéré est particulièrement adapté à une architecture multi-capteurs car il permet de traduire une hiérarchie de fiabilité tout en restant déterministe et interprétable, en restant léger en calculs

Mécanisme général

Chaque module de perception (issu d'un capteur) doit renvoyer plus qu'une donnée brute, mais plutôt un vecteur de décision ou un score pour chaque action possible.

Par exemple :

• Actions possibles : Avancer, Tourner_Gauche, Tourner_Droite, Stop, Reculer.
• Sortie du capteur i : Un vecteur de scores S_i = [s_avancer, s_gauche, s_droite, s_stop, s_reculer].
  • Exemple 1 : Le LIDAR voit un mur à 2m devant : Stop: 0.9, Gauche: 0.8, Droite: 0.1, Avancer: 0.0.
  • Exemple 2 : La caméra voit la voie libre : Avancer: 0.9, Stop: 0.1.

Agrégation et Décision

Le score final pour chaque action est la somme pondérée :

Score_final(action) = Σ_i (W_i × s_action) pour i allant de 1 à N (N = nb de capteurs).

Décision :

• L'action avec le score final le plus élevé est choisie, éventuellement à condition qu'elle dépasse un seuil de validité minimal (pour éviter de bouger si tous les capteurs sont incertains).
• Il est possible de mettre en place une sécurité. Par exemple Si le score Stop_Urgence des capteurs de proximité (Ultrason/IR) dépasse un seuil critique (ex: 0.95), l'action Stop est exécutée immédiatement, quel que soit le vote des autres.

Filtrage :

• Pour éviter les oscillations (zigzag) si les scores sont proches, appliquez un lissage temporel

Choix des poids

Les poids W_i peuvent être dynamiques et dépendre du contexte. Par exemple :

W_i = C_base × F_contexte × F_confiance

• C_base (Hiérarchie statique) : Priorité intrinsèque à décider en amont. Par exemple :
  • Ultrason/IR : Poids très élevé pour l'action Stop (sécurité physique prioritaire).
  • LIDAR : Poids élevé pour la navigation globale.
  • Caméra : Poids moyen (sensible à la lumière).
• F_contexte (Fiabilité environnementale) : Priorité qui peut dépendre de l'environnement, d'autres capteurs, ... Par exemple
  • Si luminosité < seuil → Poids Caméra ≈ 0.
  • Si surface absorbante (tapis noir) → Poids Ultrason/IR réduit.
  • Si brouillard/poussière → Poids LIDAR/Caméra réduit.
• F_confiance (Auto-évaluation) :
  • Chaque élément de détection peut renvoyer son propre score de confiance (ex: probabilité de la détection d'obstacle). Par exemple si la détection de la caméra est incertainte (confiance 0.4), son vote est automatiquement pondéré à la baisse.

Point de vigilance

Il faut prévoir un cas par défaut si le vote est parfaitement équilibré ou si le score maximal est trop faible (incertitude globale trop haute). La décision par défaut doit être conservative : Arrêt sécurisé ou Recul prudent.