Tolérance aux Fautes par Fusion de Données : Un Cas d'Étude

Kaci Bader (1) , Benjamin Lussier (1) , Walter Schön (1)

1 Heudiasyc - Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne]

Les systèmes de perception multi-capteurs commencent à apparaître en applications critiques, comme les systèmes ADAS dans l'automobile. Ces systèmes, complexes et basés sur des méthodes d'intelligence artificielle, sont difficiles et coûteux à valider. Dans cet article, nous étudions une méthode alternative de la sûreté de fonctionnement : la tolérance aux fautes. Nous étudions la tolérance aux fautes telle qu'elle est directement permise par la fusion de données, puis nous proposons des mécanismes de détection et de recouvrement adaptés à la perception multi-capteurs. Par analyse de certains paramètres liés à la fusion de données, nous proposons différents services de sûreté de fonctionnement des systèmes de perception, tels que la détection, le rétablissement par compensation, et le masquage de fautes.

Mots clés: Fusion de données; Perception robotique; Tolérance aux fautes; Sûreté de fonctionnement

Domaines: Sciences de l'ingénieur [physics]

Kaci Bader, Benjamin Lussier, Walter Schön. Tolérance aux Fautes par Fusion de Données : Un Cas d'Étude. QUALITA2013, Mar 2013, Compiègne, France. ⟨hal-00823157⟩