FR2992735A1

FR2992735A1 - METHOD OF CONTINUOUS CALIBRATION OF A SENSOR

Info

Publication number: FR2992735A1
Application number: FR1256200A
Authority: FR
Inventors: Foras Etienne De
Original assignee: Movea SA
Current assignee: Movea SA
Priority date: 2012-06-29
Filing date: 2012-06-29
Publication date: 2014-01-03
Anticipated expiration: 2032-06-29
Also published as: FR2992735B1; WO2014001470A1

Abstract

Procédé de calibration continue d'un capteur de mesure triaxial d'un champ physique vectoriel (G, H), par détermination de biais axiaux de mesures par calcul d'une valeur courante (vp) du ou des paramètres (p) d'un modèle prédéterminé (MP) approximant un ensemble courant (EC) de données mémorisées dépendant de mesures fournies par ledit capteur, la valeur du ou des paramètres (p) représentatifs desdits biais axiaux, ledit procédé comprenant les étapes itératives dans lesquelles : - on sélectionne un ensemble additionnel (EA) d'au moins une nouvelle donnée, dépendant de mesures fournies par ledit capteur ; - on détermine une valeur suivante (vp') du ou des paramètres (p) à partir d'une projection de ladite valeur courante (vp) sur un lieu géométrique dépendant d'un sous-ensemble (SE) de l'union des ensembles courant (EC) et additionnel (EA) ; - on met à jour la valeur courante (vp) du ou des paramètres (p) par la valeur suivante (vp') du ou des paramètres (p) ; et - on met à jour l'ensemble courant (EC) à partir de l'ensemble courant (EC) et de l'ensemble additionnel (EA).Method for the continuous calibration of a triaxial measurement sensor of a vector physical field (G, H), by determining axial measurement bias by calculating a current value (vp) of the parameter (s) (p) of a predetermined model (MP) approximating a current set (EC) of stored data dependent on measurements provided by said sensor, the value of the parameter (s) (p) representative of said axial bias, said method comprising the iterative steps in which: - selecting a additional set (EA) of at least one new datum, dependent on measurements provided by said sensor; a next value (vp ') of the parameter or parameters (p) is determined from a projection of said current value (vp) on a subset-dependent geometrical locus (SE) of the union of the sets current (EC) and additional (EA); the current value (vp) of the parameter (s) (p) is updated by the following value (vp ') of the parameter (s) (p); and updating the current set (EC) from the current set (EC) and the additional set (EA).

Description

PROCEDE DE CALIBRATION CONTINUE D'UN CAPTEUR L'invention porte sur un procédé de calibration continue d'un capteur, et plus particulièrement d'un capteur de mesure triaxial d'un champ 5 physique vectoriel sensiblement uniforme dans le temps et dans l'espace. De nombreux dispositifs, tels des téléphones portables ou des récepteurs de systèmes de navigation par satellites, utilisent des capteurs embarqués, tels des magnétomètres, des accéléromètres, ou des antennes directives (pour des mesures de DOA signifiant "Direction of Arrivai" en 10 langue anglaise), qui fournissent une mesure d'un champ physique vectoriel sensiblement uniforme dans le temps et dans l'espace additionné à un biais ou "offset" en langue anglaise. Ces biais peuvent évoluer brutalement ou lentement au cours du temps. Ils ne dépendent pas du champ physique, mais du capteur ou du 15 dispositif porteur solidaire du capteur. L'électronique de conditionnement et de conversion du capteur peut être à l'origine de ce biais, les effets de température en sont également une source. De manière emblématique, on peut citer le magnétomètre qui mesure, certes le champ magnétique terrestre, comme champ physique extérieur, mais qui est également sensible 20 à une aimantation éventuelle des matériaux ferreux de son plus proche voisinage, c'est-à-dire ceux qui constituent le dispositif d'accueil du capteur. Ces matériaux sont solidaires du repère du capteur. Du fait que cette aimantation est fixe dans le repère du capteur, leur aimantation agit comme une constante vectorielle additionnelle au champ extérieur, formant une 25 constante additionnelle au niveau de chaque axe de mesure du capteur. C'est typiquement cette aimantation que peuvent connaître au cours de leur usage les appareils de type téléphone ou tablette, une aimantation qui contribue à l'offset des magnétomètres. Pour avoir une mesure précise du champ physique vectoriel que 30 l'on souhaite mesurer, il est nécessaire de soustraire ces biais de mesures ou mesures transmises par le capteur. Certaines méthodes d'élimination de biais nécessitent de réaliser un geste particulier (comme ce qui est préconisé dans certaines plateformes mobiles, l'utilisateur étant invité à réaliser un geste similaire à un "8" dans 35 l'espace). De telles méthodes sont relativement contraignantes pour 2 9 9 2 73 5 2 l'utilisateur, ou parfois impossibles à appliquer pour des dispositifs embarqués à bord de véhicules automobiles. Il est également connu des méthodes permettant d'identifier ces biais de mesures en ajustant une sphère sur un ensemble de points de 5 mesure du capteur, le biais de mesures étant le centre de la sphère. Le document "A curve fitting procedure and its error analysis" de I. Kasa, IEEE Trans, Inst Meas, 25:8-14, 1976 propose un procédé d'approximation d'un modèle de sphère sur un nuage de points. Le procédé est décrit dans un but purement général et géométrique, il est assez 10 économe en calculs, mais ne fonctionne que si les points utilisés sont correctement répartis sur une sphère. Si on applique ce procédé au problème de la calibration, il ne fonctionne pas pour une calibration partielle. Le brevet US7653507 utilise ce procédé pour la calibration de capteur. Une calibration partielle correspond à la calibration d'uniquement 15 un sous-ensemble d'axes de mesures d'un capteur à plusieurs axes de mesures. Les documents "Estimation of planar curves, surfaces and nonplanar space curves defined by implicit equations, with applications to edge and range image segmentation" de G. Taubin, IEEE Trans Pattern Analysis 20 Machine Intelligence, 13:1115-1138, 1991, et "Direct least-squares fitting of algebraic surfaces", de V. Pratt, Computer Graphics, 21:145-152, 1987 proposent un procédé fonctionnant avec des données irrégulièrement réparties (par exemple sur une calotte), mais faisant appel à une décomposition en valeur singulière ou SVD pour "Singular Value 25 Decomposition" en langue anglaise, ou une descente de Newton, qui est peu économe en calculs, et ne fonctionne pas en calibration partielle. Un tel procédé est donc difficilement réalisable sur un dispositif ayant une capacité de calcul limitée par le processeur ou par l'autonomie d'énergie requise. Un but de l'invention est de résoudre les problèmes précités. 30 Un but de l'invention est de déterminer ces biais de mesures par des calculs limités, en tâche de fond, sur des mouvements quelconques. Un autre but de l'invention, est de pouvoir fonctionner en calibration partielle. Aussi, il est proposé, selon un aspect de l'invention, un procédé 35 de calibration continue d'un capteur de mesure triaxial d'un champ physique vectoriel, par détermination de biais axiaux de mesures par calcul d'une valeur courante du ou des paramètres d'un modèle prédéterminé approximant un ensemble courant de données mémorisées dépendant de mesures fournies par ledit capteur, la valeur du ou des paramètres (p) représentatifs desdits biais axiaux, ledit procédé comprenant les étapes itératives dans lesquelles : - on sélectionne un ensemble additionnel d'au moins une nouvelle donnée, dépendant de mesures fournies par ledit capteur ; - on détermine une valeur suivante du ou des paramètres à partir d'une 10 projection de ladite valeur courante sur un lieu géométrique dépendant d'un sous-ensemble de l'union des ensembles courant et additionnel ; - on met à jour la valeur courante du ou des paramètres par la valeur suivante du ou des paramètres; et - on met à jour l'ensemble courant à partir de l'ensemble courant et de 15 l'ensemble additionnel. Un tel procédé permet de calibrer, en continu, un capteur de mesure triaxial d'un champ physique vectoriel sensiblement uniforme dans le temps et dans l'espace, par exemple de manière partielle, avec des 20 mouvements quelconques, même faibles, et une quantité de calculs réduite. Par mouvements faibles, on entend des mouvements de rotation du capteur de quelques degrés à quelques dizaines de degrés d'angle. De manière évidente, le procédé fonctionne pour des mouvements d'amplitude importante (tour complet en rotation). 25 Dans un mode de réalisation, dans une itération, en fin de l'étape de sélection, on teste si l'ensemble additionnel réalise ou non une première condition de validité du modèle de paramètre de valeur courante, auquel cas on évite l'étape de détermination de valeur suivante. Soumettre l'état de détermination à ce test de réalisation de 30 première condition permet d'éviter de nombreux calculs inutiles lorsque cette première condition n'est pas réalisée. Dans un mode de réalisation on effectue la mise à jour de la valeur courante si ledit sous-ensemble réalise une deuxième condition de validité du modèle de paramètre(s) de valeur suivante.The invention relates to a method for continuously calibrating a sensor, and more particularly to a triaxial measurement sensor of a substantially uniform vector physical field in time and space. . Many devices, such as mobile phones or satellite navigation system receivers, utilize on-board sensors, such as magnetometers, accelerometers, or directional antennas (for DOA measurements meaning "Direction of Arrival" in English 10 ), which provide a measure of a substantially uniform vectorial physical field in time and space plus a bias or "offset" in English. These biases can change abruptly or slowly over time. They do not depend on the physical field, but on the sensor or the carrier device integral with the sensor. The electronics of conditioning and conversion of the sensor can be at the origin of this bias, the effects of temperature are also a source. Incidentally, there may be mentioned the magnetometer which measures, certainly the terrestrial magnetic field, as an external physical field, but which is also sensitive to a possible magnetization of the ferrous materials of its nearest vicinity, that is to say those which constitute the reception device of the sensor. These materials are integral with the sensor mark. Because this magnetization is fixed in the sensor's mark, their magnetization acts as an additional vector constant to the external field, forming an additional constant at each measuring axis of the sensor. It is typically this magnetization that can be known during their use telephone or tablet type devices, a magnetization that contributes to the offset of the magnetometers. In order to have a precise measurement of the vectorial physical field which one wishes to measure, it is necessary to subtract these biases from measurements or measurements transmitted by the sensor. Some methods of eliminating bias require a particular gesture (such as what is advocated in some mobile platforms, the user being asked to perform a gesture similar to an "8" in space). Such methods are relatively restrictive for the user, or sometimes impossible to apply for devices on board motor vehicles. Methods for identifying these measurement biases are also known by fitting a sphere to a set of measuring points of the sensor, the measurement bias being the center of the sphere. The document "A curve fitting procedure and its error analysis" by I. Kasa, IEEE Trans, Inst Meas, 25: 8-14, 1976 proposes a method of approximating a sphere model on a scatter plot. The method is described for a purely general and geometric purpose, it is quite computationally efficient, but only works if the points used are correctly distributed over a sphere. If this method is applied to the calibration problem, it does not work for partial calibration. US Pat. No. 7,653,507 uses this method for sensor calibration. A partial calibration corresponds to the calibration of only a subset of measurement axes of a sensor with several measurement axes. G. Taubin's "Estimation of planar curves, surfaces and nonplanar space curves defined by implicit equations, with applications to edge and range image segmentation", IEEE Trans Pattern Analysis 20 Machine Intelligence, 13: 1115-1138, 1991, and " Direct least-squares fitting of algebraic surfaces ", V. Pratt, Computer Graphics, 21: 145-152, 1987 propose a method operating with data irregularly distributed (for example on a cap), but using a decomposition value singular or SVD for "Singular Value 25 Decomposition" in English, or a descent of Newton, which is not very economical in calculations, and does not work in partial calibration. Such a method is therefore difficult to achieve on a device having a computing capacity limited by the processor or the required energy autonomy. An object of the invention is to solve the aforementioned problems. An object of the invention is to determine these measurement biases by limited calculations, in the background, on any movements. Another object of the invention is to be able to operate in partial calibration. Also, according to one aspect of the invention, there is provided a method 35 for continuously calibrating a triaxial measurement sensor of a vector physical field, by determining axial bias of measurements by calculating a current value of or parameters of a predetermined model approximating a current set of stored data dependent on measurements provided by said sensor, the value of the parameter (s) representative of said axial bias, said method comprising the iterative steps in which: - a set is selected additional at least one new datum, dependent on measurements provided by said sensor; a next value of the parameter or parameters is determined from a projection of said current value on a geometric locus depending on a subset of the union of the current and additional sets; the current value of the parameter (s) is updated by the following value of the parameter (s); and updating the current set from the current set and the additional set. Such a method makes it possible to calibrate, continuously, a triaxial measurement sensor of a substantially uniform vector physical field in time and space, for example in a partial manner, with any movements, even small ones, and a quantity reduced calculations. By weak movements, we mean sensor rotation movements of a few degrees to a few tens of degrees of angle. Obviously, the method operates for large amplitude movements (complete rotation turn). In an embodiment, in an iteration, at the end of the selection step, it is tested whether or not the additional set performs a first validity condition of the current value parameter model, in which case the step is avoided. next value determination. Submitting the determination state to this first condition realization test avoids many unnecessary computations when this first condition is not realized. In one embodiment, the current value is updated if the subset performs a second validity condition of the next value parameter model (s).

De même, conditionner ladite mise à jour à la réalisation de la deuxième condition permet de conforter et valider l'adéquation de la valeur suivante du paramètre du modèle. Le procédé peut comprendre une étape d'initialisation, dans 5 laquelle on sélectionne et on mémorise un ensemble initial de données dépendant de mesures fournies par ledit capteur, et une étape de détermination, dans laquelle on détermine une valeur courante initiale du ou des paramètres, approximée à l'aide dudit ensemble initial, dont les coordonnées dans l'espace des mesures du capteur représentent 10 respectivement des biais axiaux initiaux. On entend par l'espace des mesures du capteur un système de coordonnées formé par les axes de mesures du capteur. Par exemple, on détermine une valeur courante initiale du ou des paramètres à l'aide de caractéristiques du capteur connues a priori. 15 Dans un mode de réalisation, ledit modèle prédéterminé est un modèle de sphère, dont un paramètre comprend le centre de la sphère approximée. On assimile une donnée du capteur à un point, en prenant pour coordonnées du point les valeurs axiales transmises par le capteur de 20 mesure. L'utilisation d'un modèle sphérique permet d'avoir un excellent compromis entre la complexité du modèle prédéterminé et la précision obtenue par le procédé. Auquel cas, ladite première condition peut comprendre un premier 25 critère de proximité de la sphère. Le premier critère de proximité de ladite sphère peut dépendre d'au moins une donnée de l'ensemble courant. La deuxième condition peut comprendre un deuxième critère de proximité de la sphère. 30 Par exemple, en fin d'une itération, on met à jour l'ensemble courant à partir de l'ensemble courant et de l'ensemble additionnel. La détermination de valeur courante initiale du ou des paramètres de l'ensemble peut comprendre la détermination d'un centre courant initial d'une sphère initiale approximée à l'aide dudit ensemble initial, dont les coordonnées dans un repère lié au capteur représentent respectivement des biais axiaux initiaux. Le lieu géométrique peut alors être le plan médiateur entre deux points pris dans le sous-ensemble de l'union des ensembles courant et 5 additionnel. En variante, on peut définir le lieu géométrique comme la droite intersection de deux plans médiateurs respectivement obtenus entre deux couples de données pris dans le sous-ensemble de l'union des ensembles courant et additionnel. 10 Par exemple, on choisit un couple de données dans ledit sous- ensemble qui maximise la distance entre le centre de la sphère et ledit plan médiateur. Avantageusement, on fixe une des données de ce couple, par exemple la plus récente, et on choisit la seconde de sorte qu'elle maximise la 15 distance entre le centre de la sphère et ledit plan médiateur. Ceci a pour avantage de diminuer sensiblement la quantité de calculs. Avantageusement, la donnée fixée est prise dans l'ensemble additionnel. De manière similaire, les choix précédents des données peuvent 20 être appliqués au cas d'un lieu géométrique correspondant à l'intersection des deux plans médiateurs. On améliore ainsi la vitesse de convergence itérative du procédé et limite donc la quantité de calculs à effectuer. Dans un mode de réalisation, ledit seuil dépend des bruits de 25 mesure du capteur. Par exemple, la sélection dudit ensemble additionnel peut utiliser une décimation de mesures transmises par ledit capteur. Ainsi, on évite de stocker en mémoire un trop grand nombre de mesures. 30 Par exemple, ledit champ physique vectoriel peut être le champ de gravité terrestre. En variante, ledit champ physique vectoriel peut être le champ magnétique terrestre. Ainsi, le procédé selon un aspect de l'invention s'applique 35 particulièrement bien à des magnétomètres ou accéléromètres que l'on peut calibrer en continu sans nécessiter la moindre intervention de la part de l'utilisateur. L'invention sera mieux comprise à l'étude de quelques modes de 5 réalisation décrits à titre d'exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 illustre schématiquement un mode de réalisation du procédé selon un aspect de l'invention ; - la figure 2 illustre schématiquement un mode de réalisation du 1 0 procédé selon un aspect de l'invention, dans le cas où le modèle prédéterminé est une sphère dont les coordonnées du centre dans l'espace des mesures du capteur correspondent aux biais de mesures axiaux du capteur ; - la figure 3 illustre schématiquement la sélection de la donnée de 15 l'ensemble courant qui maximise la distance entre le centre de la sphère et ledit plan médiateur ; - la figure 4 illustre schématiquement un exemple d'obtention du nouveau centre de la sphère selon un aspect de l'invention. Dans l'ensemble de figures, les éléments ayant les mêmes 20 références sont similaires. Comme illustrée sur la figure 1, la présente invention porte sur un procédé de calibration continue d'un capteur de mesure triaxial d'un champ physique vectoriel, par exemple le champ de gravité terrestre G ou le champ magnétique terrestre H. 25 Cette calibration continue est effectuée par détermination de biais axiaux de mesures par calcul d'une valeur courante vp du ou des paramètres p d'un modèle prédéterminé MP approximant un ensemble courant EC de données mémorisées. Ces données mémorisées de l'ensemble courant EC peuvent dépendre de mesures fournies par le capteur ou être des données 30 de calibration initiale du capteur. La valeur d'un des paramètres p représente les biais axiaux. La figure 1 illustre un mode de mise en oeuvre du procédé selon un aspect de l'invention. Dans une étape 1, on effectue une sélection et une mémorisation 35 d'un ensemble initial EC de données dépendant de mesures fournies par le capteur.Similarly, conditioning said update to the realization of the second condition makes it possible to confirm and validate the adequacy of the next value of the parameter of the model. The method may include an initialization step, in which an initial set of measurement-dependent data provided by said sensor is selected and stored, and a determination step, in which an initial current value of the one or more parameters is determined, approximated using said initial set, whose coordinates in the measurement space of the sensor respectively represent initial axial bias. The measurement space of the sensor is understood to mean a coordinate system formed by the measurement axes of the sensor. For example, an initial current value of the parameter or parameters is determined using previously known sensor characteristics. In one embodiment, said predetermined pattern is a sphere pattern, a parameter of which includes the center of the approximated sphere. A data of the sensor is assimilated to a point, taking as coordinates of the point the axial values transmitted by the measurement sensor. The use of a spherical model makes it possible to have an excellent compromise between the complexity of the predetermined model and the precision obtained by the method. In which case, said first condition may include a first criterion of proximity of the sphere. The first criterion of proximity of said sphere may depend on at least one datum of the current set. The second condition may include a second criterion of proximity of the sphere. For example, at the end of an iteration, the current set is updated from the current set and the additional set. The initial current value determination of the at least one parameter of the set may comprise the determination of an initial current center of an initial sphere approximated with the aid of said initial set, the coordinates of which in a coordinate system linked to the sensor respectively represent initial axial bias. The geometric locus may then be the mediating plane between two points taken from the subset of the union of current and additional sets. As a variant, the geometric locus can be defined as the intersection line of two mediator planes respectively obtained between two pairs of data taken from the subset of the union of the current and additional sets. For example, a pair of data is chosen in said subset that maximizes the distance between the center of the sphere and said mediating plane. Advantageously, one of the data of this pair is fixed, for example the most recent, and the second is chosen so that it maximizes the distance between the center of the sphere and said mediating plane. This has the advantage of significantly reducing the amount of calculations. Advantageously, the fixed data is taken from the additional set. Similarly, the previous choices of the data can be applied to the case of a locus corresponding to the intersection of the two mediating planes. This improves the speed of iterative convergence of the process and therefore limits the amount of calculations to be performed. In one embodiment, said threshold depends on the measurement noises of the sensor. For example, the selection of said additional set may use a decimation of measurements transmitted by said sensor. Thus, it avoids storing in memory too many measures. For example, said vector physical field may be the Earth's gravitational field. In a variant, said vectorial physical field may be the terrestrial magnetic field. Thus, the method according to one aspect of the invention is particularly applicable to magnetometers or accelerometers which can be calibrated continuously without requiring any intervention on the part of the user. The invention will be better understood from the study of a few embodiments described by way of non-limiting examples and illustrated by the appended drawings in which: FIG. 1 schematically illustrates an embodiment of the method according to an aspect of the invention; invention; FIG. 2 schematically illustrates an embodiment of the method according to one aspect of the invention, in the case where the predetermined model is a sphere whose coordinates of the center in the space of the measurements of the sensor correspond to the measurement biases. axial sensor; FIG. 3 schematically illustrates the selection of the data of the current set which maximizes the distance between the center of the sphere and said mediating plane; - Figure 4 schematically illustrates an example of obtaining the new center of the sphere according to one aspect of the invention. In the set of figures, the elements having the same references are similar. As illustrated in FIG. 1, the present invention relates to a method of continuous calibration of a triaxial measurement sensor of a vector physical field, for example the earth's gravitational field G or the terrestrial magnetic field H. This calibration continues is performed by determining axial measurement bias by calculating a current value vp or parameter p of a predetermined model MP approximating a current set EC of stored data. These stored data of the current set EC can depend on measurements provided by the sensor or be initial calibration data of the sensor. The value of one of the parameters p represents axial bias. Figure 1 illustrates an embodiment of the method according to one aspect of the invention. In a step 1, a selection and storage of an initial set EC of data dependent on measurements provided by the sensor is performed.

Ensuite, dans une étape 2, on détermine une valeur courante initiale vp du ou des paramètres p, dont les coordonnées dans l'espace de mesure du capteur représentent respectivement des biais axiaux initiaux. Dans un mode de mise en oeuvre du procédé, cette valeur initiale 5 vp peut être déterminée à partir de l'ensemble initial EC. Dans un autre mode de mise en oeuvre du procédé, cette valeur initiale vp peut être déterminée à partir d'une valeur initiale vp du ou des paramètres p, à l'aide de caractéristiques du capteur connues a priori. Enfin, le procédé comprend les étapes itératives suivantes : 10 - dans une étape 3, on sélectionne un ensemble additionnel EA d'au moins une nouvelle donnée, dépendant de mesures fournies par ledit capteur ; puis - dans une étape 4, on détermine une valeur suivante vp' du ou des paramètres p à partir d'une projection de ladite valeur courante vp sur un lieu géométrique dépendant d'un sous-ensemble SE de l'union des ensembles 15 courant EC et additionnel EA ; - dans une étape 5, on met à jour la valeur courante vp du ou des paramètres p par la valeur suivante vp' du ou des paramètres p ; et - dans une étape 6, on met à jour l'ensemble courant EC à partir de l'ensemble courant EC et de l'ensemble additionnel EA. 20 La sélection de l'ensemble additionnel EA peut utiliser une décimation de mesures transmises par le capteur. Dans une itération, on teste d'abord si l'ensemble additionnel EA réalise ou non une première condition CN1 de validité du modèle MP de 25 paramètre(s) p de valeur courante vp, auquel cas on évite l'étape de détermination de valeur suivante vp', ce qui permet d'alléger la charge de calcul. En outre, il est possible d'effectuer la mise à jour de la valeur courante vp par la valeur suivante vp' si ledit sous-ensemble SE réalise une 30 deuxième condition CN2 de validité du modèle MP de paramètre(s) p de valeur suivante vp', ce qui évite de valider un nouveau paramètre du modèle qui est moins performant que le précédent. En fin d'une itération, on met à jour l'ensemble courant EC à partir de l'ensemble courant EC et de l'ensemble additionnel EA.Then, in a step 2, an initial current value vp of the parameter (s) p is determined whose coordinates in the measurement space of the sensor respectively represent initial axial bias. In one embodiment of the method, this initial value 5 vp can be determined from the initial set EC. In another embodiment of the method, this initial value vp can be determined from an initial value vp of the parameter or parameters p, using previously known characteristics of the sensor. Finally, the method comprises the following iterative steps: in a step 3, selecting an additional set EA of at least one new data item, dependent on measurements provided by said sensor; then - in a step 4, a next value vp 'of the parameter (s) p is determined from a projection of said current value vp on a geometrical locus dependent on a subset SE of the union of the current sets EC and additional EA; in a step 5, the current value vp of the parameter (s) p is updated by the following value vp 'of the parameter (s) p; and in a step 6, the current set EC is updated from the current set EC and from the additional set EA. The selection of the additional set EA may use a decimation of measurements transmitted by the sensor. In an iteration, it is first tested whether or not the additional set EA performs a first condition CN1 of validity of the model MP of parameter (s) p of current value vp, in which case the step of value determination is avoided. next vp ', which lighten the calculation load. Furthermore, it is possible to update the current value vp by the following value vp 'if said subset SE performs a second condition CN2 of validity of the parameter model MP (s) p of following value vp ', which avoids validating a new parameter of the model which is less efficient than the previous one. At the end of an iteration, the current set EC is updated from the current set EC and from the additional set EA.

Le champ physique vectoriel peut, par exemple, être le champ de gravité terrestre G, ou le champ magnétique terrestre H. Les figures 2, 3 et 4 représentent des modes de réalisation non limitatifs, dans lequel le modèle prédéterminé est une sphère Sph 5 comprenant au moins un paramètre p représentant le centre C de la sphère Sph approximée. Sur la figure 3 est représentée une itération pour passer d'une sphère Sph courante, non représentée, de centre C courant, à la sphère Sph suivante de centre C' qui deviendra la nouvelle sphère courante. 1 0 Sur la figure 3 est représenté le centre courant C de la sphère courante approximant l'ensemble courant EC de données mémorisées dépendant de mesures fournies par le capteur. Sur l'exemple représenté, l'ensemble additionnel EA d'au moins une nouvelle donnée, comprend une unique nouvelle donnée A fournie par le 15 capteur. On détermine une valeur suivante C' du centre de la sphère Sph, en prenant un point B du sous-ensemble SE, et on projette orthogonalement le centre courant C sur le plan médiateur P du segment AB. A l'aide de la figure 3 il est possible de démontrer qu'itérativement 20 la sphère Sph de centre C converge vers une sphère de centre O, dont les coordonnées dans l'espace de mesure du capteur correspondent aux biais axiaux de mesure. En effet, le triangle OC'C est rectangle en C' est rectangle en C', On a donc, d'après le théoreme de Pythagore : CC'2+C'02=CO2 25 Ainsi, on obtient : C'02=CO2- CC'2, ce qui implique queC'02CO2, car C'C20 Aussi, on obtient C'OCO, ce qui démontre que C' est plus proche de O que C, signifiant que le nouveau centre C' de la nouvelle sphère approximée tenant compte du nouveau point A devient le nouveau centre C de l'itération 30 suivante converge vers O. La figure 3 démontre que dans le cas de la sphère, le choix d'un point B particulier pris dans SE en l'espèce qui maximise la distance entre le centre C de la sphère Sph et le plan médiateur P du segment d'extrémités A et B converge vers le centre O particulièrement rapidement.The vectorial physical field may, for example, be the terrestrial gravitational field G, or the terrestrial magnetic field H. FIGS. 2, 3 and 4 represent non-limiting embodiments, in which the predetermined model is an Sph sphere comprising at least one parameter p representing the center C of the approximated Sph sphere. FIG. 3 shows an iteration for passing from a current Sph sphere, not shown, from current center C to the next sphere Sph of center C 'which will become the new current sphere. In FIG. 3 is shown the current center C of the current sphere approximating the EC current set of stored data depending on measurements provided by the sensor. In the example shown, the additional set EA of at least one new datum comprises a single new datum A supplied by the sensor. A next value C 'of the center of the sphere Sph is determined by taking a point B from the subset SE, and the current center C is orthogonally projected onto the mediator plane P of the segment AB. With the help of FIG. 3 it is possible to prove that the sphere Sph of center C converges towards a sphere of center O whose coordinates in the measuring space of the sensor correspond to the axial measurement bias. Indeed, the triangle OC'C is rectangle in C 'is rectangle in C', so we have, according to the theorem of Pythagoras: CC'2 + C'02 = CO2 25 Thus, we obtain: C'02 = CO2- CC'2, which implies that C'02CO2, because C'C20 Also, we obtain C'OCO, which demonstrates that C 'is closer to O than C, meaning that the new center C' of the new sphere approximation taking into account the new point A becomes the new center C of the next iteration 30 converges to O. Figure 3 demonstrates that in the case of the sphere, the choice of a particular point B taken in SE in this case which maximizes the distance between the center C of the sphere Sph and the median plane P of the end segment A and B converges towards the center O particularly rapidly.

On cherche le point B du sous-ensemble SE tel que C'O soit minimum, en utilisant le point A de l'ensemble additionnel EA. Dans le triangle rectangle CC'O, rectangle en C', d'après le théorème de Pythagore, on a : CC'2 + C'02 = CO2 , Ainsi, on a : C'02 = CO2 - CC'2 , Comme CO2 est constant par rapport à B Minimiser C'O est équivalent à maximiser CC'. On cherche donc le point B de l'ensemble courant EC qui maximise CC'. Quant à la figure 4, elle permet d'illustrer un mode de détermination du centre suivant C'. On se place dans le plan ABC et on calcule C' comme suit. Tout d'abord, dans une première phase, on calcule le projeté orthogonal D du centre C sur la droite AB. On a les relations suivantes : CD1AB CD. AB = 0 (1) D E AB AD = kAB (2) En outre, comme CD = CA + AD, en reportant dans (1), on obtient : CA. AB + AD. AB = 0 Ce qui implique que : CA. AB + kAB .AB = 0 et donc k = AC .AB AB .AB Dans une deuxième phase, on calcule C' en utilisant les relations CC' = DE et DE' = AE - AD, ce qui donne : CC = A1=1 - ÂD 2 D'où on obtient : CC' =141=12 - kAB =k) AB 2 Aussi on a donc : CC' = (1 .AB AB 2 AB .AB I Ainsi cette méthode de calcul de la projection limite le nombre d'opérations.We look for the point B of the subset SE such that C'O is minimum, using the point A of the additional set EA. In the right triangle CC'O, rectangle in C ', according to the theorem of Pythagoras, we have: CC'2 + C'02 = CO2, Thus, we have: C'02 = CO2 - CC'2, As CO2 is constant compared to B Minimize C'O is equivalent to maximize CC '. We therefore seek the point B of the current set EC which maximizes CC '. As for FIG. 4, it makes it possible to illustrate a mode of determination of the following center C '. We put ourselves in the plane ABC and we calculate C 'as follows. First, in a first phase, the orthogonal projection D of the center C is calculated on the line AB. We have the following relations: CD1AB CD. AB = 0 (1) D E AB AD = kAB (2) In addition, as CD = CA + AD, referring to (1), we obtain: CA. AB + AD. AB = 0 Which implies that: CA. AB + kAB .AB = 0 and thus k = AC .AB AB .AB In a second phase, C 'is calculated using the relations CC' = DE and DE '= AE - AD, which gives: CC = A1 = 1 - ÂD 2 From which we obtain: CC '= 141 = 12 - kAB = k) AB 2 Also we have: CC' = (1 .AB AB 2 AB .AB I Thus this method of calculating the limit projection the number of operations.

Dans le cas d'une sphère, la première condition CN1 peut comprendre un premier critère de proximité CP1 de la sphère Sph, pouvant dépendre d'au moins une donnée de l'ensemble courant EC. En outre, la deuxième condition CN2 peut comprendre un 5 deuxième critère de proximité CP2. Dans le cas de la sphère, la détermination de valeur courante initiale vp comprend la détermination d'un centre courant initial C d'une sphère initiale Sph approximée sur ledit ensemble initial EC, dont les coordonnées dans l'espace de mesure des capteurs représentent 10 respectivement des biais axiaux initiaux. Le lieu géométrique est alors le plan médiateur entre deux données du sous-ensemble SE. Avantageusement, au moins une des deux données provient de l'ensemble additionnel EA. En outre, la donnée du sous-ensemble SE peut être choisie 15 comme celle qui maximise la distance CC' entre le centre C de la sphère Sph et le plan médiateur, la distance entre les deux données étant supérieure à un seuil qui peut dépendre des bruits de mesure du capteur. Bien entendu, le lieu géométrique considéré peut être l'intersection de deux plans médiateurs construits à partir de deux couples de données du sous-20 ensemble SE. En variante, le modèle prédéterminé peut être une autre forme géométrique telle un ellipsoïde, un polyèdre, voire une ellipse ou un cercle lorsque le mouvement est plan. 25In the case of a sphere, the first condition CN1 may include a first proximity criterion CP1 of the sphere Sph, which may depend on at least one datum of the current set EC. In addition, the second condition CN2 may include a second proximity criterion CP2. In the case of the sphere, the initial current value determination vp comprises the determination of an initial current center C of an initial sphere Sph approximated to said initial set EC, whose coordinates in the measuring space of the sensors represent 10 respectively initial axial bias. The geometric locus is then the mediating plane between two data of subset SE. Advantageously, at least one of the two data comes from the additional set EA. In addition, the subset data SE may be chosen as that which maximizes the distance CC 'between the center C of the sphere Sph and the mediating plane, the distance between the two data being greater than a threshold which may depend on measurement noise of the sensor. Of course, the geometric locus considered may be the intersection of two mediating planes constructed from two pairs of data of the sub-set SE. In a variant, the predetermined model may be another geometric shape such as an ellipsoid, a polyhedron, or even an ellipse or a circle when the movement is plane. 25

Claims

REVENDICATIONS1. Method for the continuous calibration of a triaxial measurement sensor of a vector physical field (G, H), by determining axial measurement bias by calculating a current value (vp) of the parameter (s) (p) of a predetermined model (MP) approximating a current set (EC) of stored data dependent on measurements provided by said sensor, the value of the parameter (s) (p) representative of said axial bias, said method comprising the iterative steps in which: - selecting a additional set (EA) of at least one new datum, dependent on measurements provided by said sensor; a next value (vp ') of the parameter (s) (p) is determined from a projection of said current value (vp) on a subset-dependent geometric locus (SE) of the union of current (EC) and additional (EA) sets; the current value (vp) of the parameter (s) (p) is updated by the following value (vp ') of the parameter (s) (p); and updating the current set (EC) from the current set (EC) 20 and the additional set (EA).

2. Method according to claim 1, wherein, in an iteration, at the end of the selection step, whether or not the additional set (EA) performs a first condition (CN1) of validity of the model (MP). Parameter (s) (p) of current value (vp), in which case the next value determining step (vp ') is avoided.

3. Method according to claim 1 or 2, in which the updating of the current value (vp ') is performed if said subset (SE) 30 performs a second condition (CN2) of validity of the model (MP) of next parameter (s) of value (vp ').

4. Method according to one of the preceding claims, comprising an initialization step, in which an initial set (EC) of data dependent on measurements provided by said sensor is selected and stored, and a determination step, in which one determines an initial current value (vp) of the parameter or parameters (p), approximated with the aid of said initial set, whose coordinates in a reference frame related to the sensor respectively represent initial axial bias.

5. Method according to one of the preceding claims, wherein determining an initial current value (vp) of the parameter (s) (p), using sensor characteristics known a priori.

6. Method according to one of the preceding claims, wherein, said predetermined model (MP) is a sphere model (Sph), a parameter (p) comprises the center (C) of the sphere (Sph) approximated.

7. The method of claim 6 according to claim 2, wherein said first condition (CN1) comprises a first proximity criterion (CP1) of the sphere (Sph).

The method of claim 7, wherein the first proximity criterion (CP1) of said sphere (Sph) depends on at least one datum of the current set (EC).

9. Method according to one of claims 4 to 8 in dependence of claim 3, wherein said second condition 25 (CN2) comprises a second criterion of proximity (CP2) of the sphere (Sph).

10. Method according to one of the preceding claims, wherein, at the end of an iteration, the current set (EC) is updated from the current set (EC) and the additional set (EA). ). 30

The method according to one of claims 5 to 10 in dependence of claim 4, wherein said determining the initial current value (vp) of the at least one parameter (p) comprises determining an initial current center of a initial sphere (Sph) approximated by means of said initial set (EC), whose coordinates in the measurement space of said sensor respectively represent initial axial biases. Method according to one of claims 5 to 11 in dependence on claim 4, wherein said locus is the mediating plane between a pair of data of said subset (SE) or an intersection of two median planes respectively obtained between two pairs of data of said subset (SE). 13. The method of claim 12, wherein a data of a torque is that which maximizes the distance (CC ') between the center (C) of the sphere (Sph) and said geometric locus, the distance between two data of a torque being greater than a threshold. 14. The method of claim 13, wherein said threshold depends on the measuring noises of the sensor. 15. Method according to one of the preceding claims, wherein the selection of said additional set (EA) uses a decimation of measurements transmitted by said sensor. 16. Method according to one of the preceding claims, wherein said vector physical field is the Earth's gravity field (G). 17. Method according to one of claims 1 to 15, wherein said physical vector field is the Earth's magnetic field (H).