FR3060760A1

FR3060760A1 - METHOD OF AUTONOMOUS GEOLOCATION OF A PERSON MOVING ON FOOT OR BY MEANS OF A NON-MOTORIZED GEAR AND ASSOCIATED DEVICE

Info

Publication number: FR3060760A1
Application number: FR1663008A
Authority: FR
Inventors: Gentian Jakllari; Andre-Luc Beylot; Jean-Gabriel Krieg; Hadrien Toma
Original assignee: Centre National de la Recherche Scientifique CNRS; Institut National Polytechnique de Toulouse INPT
Current assignee: Centre National de la Recherche Scientifique CNRS; Institut National Polytechnique de Toulouse INPT
Priority date: 2016-12-21
Filing date: 2016-12-21
Publication date: 2018-06-22
Anticipated expiration: 2036-12-21
Also published as: WO2018115255A1; EP3559598A1; FR3060760B1

Abstract

L'invention concerne un procédé de géolocalisation autonome et dispositif associé pour déterminer la position d'une personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin de déplacement non motorisé à partir de données inertielles mesurées lors du déplacement de ladite personne. Un mode de déplacement élémentaire est reconnu en comparant les données inertielles mesurées à des signatures prédéterminées, chaque signature étant préalablement associée de manière unique à un mode de déplacement élémentaire indépendamment de la personne considérée. La vitesse et la direction de déplacement de la personne sont ensuite estimées en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et de tout ou partie des données inertielles mesurées. La position de ladite personne est alors évaluée en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d'une précédente itération.The invention relates to an autonomous geolocation method and associated device for determining the position of a person moving on foot or by means of a non-motorized traveling device from inertial data measured during the movement of said person. An elementary mode of movement is recognized by comparing the measured inertial data with predetermined signatures, each signature being previously uniquely associated with an elementary mode of movement independently of the person in question. The speed and direction of movement of the person are then estimated according to the recognized elementary mode of movement and all or part of the measured inertial data. The position of said person is then evaluated according to the estimated speed and direction of movement and the position evaluated during a previous iteration.

Description

Titulaire(s) : INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE TOULOUSE Etablissement public, CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE Etablissement public.Holder (s): NATIONAL POLYTECHNICAL INSTITUTE OF TOULOUSE Public establishment, NATIONAL CENTER FOR SCIENTIFIC RESEARCH Public establishment.

Demande(s) d’extensionExtension request (s)

Mandataire(s) : GEVERS & ORES.Agent (s): GEVERS & ORES.

PROCEDE DE GEOLOCALISATION AUTONOME D'UNE PERSONNE SE DEPLAÇANT A PIED OU AU MOYEN D'UN ENGIN NON MOTORISE ET DISPOSITIF ASSOCIE.METHOD OF AUTONOMOUS GEOLOCATION OF A PERSON MOVING ON FOOT OR BY MEANS OF A NON-MOTORIZED MACHINE AND ASSOCIATED DEVICE.

FR 3 060 760 - A1 (5/) L'invention concerne un procédé de géolocalisation autonome et dispositif associé pour déterminer la position d'une personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin de déplacement non motorisé à partir de données inertielles mesurées lors du déplacement de ladite personne. Un mode de déplacement élémentaire est reconnu en comparant les données inertielles mesurées à des signatures prédéterminées, chaque signature étant préalablement associée de manière unique à un mode de déplacement élémentaire indépendamment de la personne considérée. La vitesse et la direction de déplacement de la personne sont ensuite estimées en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et de tout ou partie des données inertielles mesurées. La position de ladite personne est alors évaluée en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d'une précédente itération.FR 3 060 760 - A1 (5 /) The invention relates to an autonomous geolocation method and associated device for determining the position of a person moving on foot or by means of a non-motorized displacement machine from inertial data. measured during the movement of said person. An elementary mode of movement is recognized by comparing the measured inertial data with predetermined signatures, each signature being previously associated in a unique manner with an elementary mode of movement independently of the person considered. The speed and direction of movement of the person are then estimated as a function of the recognized elementary mode of movement and all or part of the measured inertial data. The position of said person is then evaluated as a function of the estimated speed and direction of movement and of the position evaluated during a previous iteration.

Procédé de géolocalisation autonome d’une personne se déplaçant à pied ou au moyen d’un engin non motorisé et dispositif associéMethod of autonomous geolocation of a person moving on foot or by means of a non-motorized vehicle and associated device

1. Domaine de l’invention1. Field of the invention

La présente invention se situe dans le domaine de la géolocalisation. Elle concerne plus particulièrement un procédé et un dispositif associé pour localiser de manière autonome une personne se déplaçant à pied ou au moyen d’un engin de déplacement non motorisé. Elle trouve une application toute particulière pour la géolocalisation de piétons se déplaçant à l’intérieur de bâtiments.The present invention is in the field of geolocation. It relates more particularly to a method and an associated device for locating autonomously a person moving on foot or by means of a non-motorized displacement machine. It finds a very particular application for the geolocation of pedestrians moving inside buildings.

2. Art antérieur2. Prior art

Il existe actuellement de multiples systèmes de géolocalisation s’appuyant sur des infrastructures de communications, telles que les réseaux d’accès sans fil (Wi-Fi, LiFi) et mobiles radio-cellulaires (3 G, 4G, 5G) et/ou les réseaux satellitaires de type GPS (Global Positioning System) pour déterminer la position d’un terminal mobile sur la base de signaux reçus.There are currently multiple geolocation systems based on communications infrastructures, such as wireless access networks (Wi-Fi, LiFi) and mobile radio cellular (3G, 4G, 5G) and / or GPS (Global Positioning System) type satellite networks for determining the position of a mobile terminal on the basis of received signals.

Toutefois, de telles infrastructures ne sont pas adaptées à des environnements électro-magnétiquement confinés ou perturbés ; tel est le cas à l’intérieur de bâtiments (e.g. immeubles, navires) ou dans des zones extérieures fortement urbanisées (e.g. centre ville) où la réception des signaux GPS peut être est de très mauvaise qualité, voire impossible en raison d’atténuations, de tout type de perturbations ou d’interférences électromagnétiques. Par exemple, la réception de signaux GPS peut être rendue impossible en extérieur dans les zones fortement urbanisées, notamment en raison du phénomène de canyon urbain (i.e. urban canyoning) dû à des interférences destructives en présence de hautes façades.However, such infrastructures are not adapted to electro-magnetically confined or disturbed environments; this is the case inside buildings (eg buildings, ships) or in highly urbanized outdoor areas (eg city center) where reception of GPS signals can be of very poor quality, or even impossible due to attenuations, any type of electromagnetic interference or interference. For example, reception of GPS signals can be made impossible outdoors in highly urbanized areas, in particular due to the phenomenon of urban canyoning (i.e. urban canyoning) due to destructive interference in the presence of high façades.

Pour répondre à ce problème, il peut être envisagé, sous certaines conditions, d’installer dans de tels environnements, des points ou bornes d’accès sans fil, par exemple de type Wi-Fi, pour géolocaliser un terminal mobile. Ainsi, la position d’un terminal mobile peut être déterminée, soit par le terminal lui-même en exploitant les signaux reçus d’un ou plusieurs points d’accès, soit par le système de points d’accès à partir des signaux reçus du terminal mobile. Dans tous les cas, une coopération est nécessaire entre le terminal mobile et l’infrastructure comprenant les points d’accès.To respond to this problem, it can be envisaged, under certain conditions, to install in such environments, wireless access points or terminals, for example of Wi-Fi type, to geolocate a mobile terminal. Thus, the position of a mobile terminal can be determined either by the terminal itself by exploiting the signals received from one or more access points, or by the access point system from the signals received from the mobile terminal. In all cases, cooperation is necessary between the mobile terminal and the infrastructure comprising the access points.

Ce type de solution est particulièrement désavantageuse car elle nécessite l’installation et/ou la maintenance d’infrastructures communicantes, ce qui peut s’avérer très coûteux et contraignant, d’autant plus que les surfaces à couvrir par les points d’accès peuvent être géographiquement très étendues. Par ailleurs, dans certaines zones, il n’est pas souhaitable ou autorisé de déployer de nouvelles sources d’émission radiofréquences, notamment pour limiter la pollution électromagnétique.This type of solution is particularly disadvantageous because it requires the installation and / or maintenance of communicating infrastructures, which can prove to be very costly and restrictive, all the more so since the surfaces to be covered by the access points can be geographically very extensive. Furthermore, in certain areas, it is not desirable or authorized to deploy new sources of radio frequency emissions, in particular to limit electromagnetic pollution.

Ce type de solution nécessite en outre une phase d’apprentissage dite fingerprinting, propre à chaque environnement, une tâche onéreuse qui doit être répétée chaque fois que l’infrastructure est mise à jour.This type of solution also requires a learning phase known as fingerprinting, specific to each environment, an expensive task which must be repeated each time the infrastructure is updated.

Par conséquent, il existe actuellement un réel besoin de pouvoir géolocaliser, par exemple au moyen d’un simple terminal mobile, un piéton de manière totalement autonome, c’est-à-dire sans nécessité d’avoir recours à une quelconque infrastructure externe (e.g. satellites, points d’accès sans fil, stations de base radio-mobile).Consequently, there is currently a real need to be able to geolocate, for example by means of a simple mobile terminal, a pedestrian in a completely autonomous manner, that is to say without the need to have recourse to any external infrastructure ( eg satellites, wireless access points, radio-mobile base stations).

Des techniques de géolocalisation autonome de type à l'estime dites deadreckoning ont été proposées. Elles consistent à calculer, de proche en proche, les positions du piéton en déplacement, à partir d’une position de référence connue, sur la base de mesures de données inertielles effectuées en temps réel. Toutefois, ces techniques souffrent d’un phénomène de dérive d’intégration (intégration drift) inhérent à la technologie des capteurs de données inertielles actuellement disponibles sur le marché, ayant pour effet de rendre un résultat erroné, au bout d’une certaine distance parcourue. Actuellement, la mise en œuvre de ces techniques sur un téléphone portable ne permet pas d’obtenir un résultat fiable, au-delà d’une douzaine de mètres parcourus.Autonomous geolocation techniques of the deadreckoning type have been proposed. They consist in calculating, step by step, the positions of the moving pedestrian, from a known reference position, on the basis of inertial data measurements carried out in real time. However, these techniques suffer from a phenomenon of integration drift (drift integration) inherent in the technology of inertial data sensors currently available on the market, having the effect of rendering an erroneous result, after a certain distance traveled. . Currently, the implementation of these techniques on a mobile phone does not allow obtaining a reliable result, beyond a dozen meters traveled.

En conséquence, une re-calibration périodique doit être réalisée, en s’appuyant par exemple sur une infrastructure existante Wi-Fi, une combinaison d’éléments de crowdsourcing et de points de repères virtuels (virtual landmarks) et une connaissance préalable de la géométrie précise des lieux.Consequently, a periodic recalibration must be carried out, for example by relying on an existing Wi-Fi infrastructure, a combination of crowdsourcing elements and virtual landmarks and prior knowledge of the geometry specifies places.

La nécessité d’opérer une re-calibration tous les 12 mètres est non seulement contraignante mais également consommatrice de ressources et rend la technique de géolocalisation dépendante d’éléments extérieurs, ce qui ne permet pas de rendre la technique de géolocalisation totalement autonome.The need to re-calibrate every 12 meters is not only restrictive but also consumes resources and makes the geolocation technique dependent on external elements, which does not make the geolocation technique completely autonomous.

Des techniques autonomes ont été proposées en se basant essentiellement sur le comptage du nombre de pas. Toutefois, dans ce cas, une opération de calibrage ayant pour objet d’estimer la taille moyenne d’une enjambée du piéton, i.e. la distance moyenne parcourue entre deux pas est nécessaire. Ce calibrage est préalablement requis avant chaque utilisation. En outre, ce calibrage est spécifique à chaque piéton considéré.Autonomous techniques have been proposed, essentially based on counting the number of steps. However, in this case, a calibration operation intended to estimate the average size of a pedestrian stride, i.e. the average distance traveled between two steps is necessary. This calibration is previously required before each use. In addition, this calibration is specific to each pedestrian considered.

Ces techniques sont non seulement contraignantes, dans la mesure où elles nécessitent un calibrage initial propre à chaque utilisateur, mais présentent également une précision de géolocalisation limitée ne permettant pas d’atteindre, dans les types d’environnements visés, notamment à l’intérieur de bâtiments, des précisions de géolocalisation suffisantes pour permettre de guider efficacement et sans erreur un piéton en cours de déplacement.These techniques are not only restrictive, insofar as they require an initial calibration specific to each user, but also have a limited geolocation precision which does not make it possible to achieve, in the types of environments targeted, in particular within buildings, sufficient geolocation details to allow efficient and error-free guidance of a pedestrian while traveling.

En effet, pour un utilisateur donné dans une tenue et un environnement donnés, la taille d’une enjambée est susceptible de varier d’un pas à l’autre. Cette variabilité constitue une source d’imprécision dans l’estimation de la distance parcourue. Cette imprécision sera d’autant plus prépondérante que le nombre de pas effectué par le piéton lors de son trajet est élevé, de telle sorte qu’une calibration périodique est nécessaire. Par exemple, en utilisant des capteurs embarqués sur un téléphone portable, un recalibrage est nécessaire, en moyenne à chaque douzaine de mètres parcourus.Indeed, for a given user in a given outfit and environment, the size of a stride is likely to vary from one step to the next. This variability is a source of imprecision in estimating the distance traveled. This imprecision will be all the more important since the number of steps taken by the pedestrian during his journey is high, so that a periodic calibration is necessary. For example, using on-board sensors on a mobile phone, recalibration is necessary, on average for each dozen meters traveled.

Il en est de même lorsqu'une personne se déplace au moyen d'un engin de déplacement non-motorisé, tel qu'une bicyclette, un tricycle, une trottinette, des patins/skis/planche à roulettes ou un dispositif de glisse, tel que des patins à glace, des skis.It is the same when a person moves by means of a non-motorized displacement machine, such as a bicycle, a tricycle, a scooter, skates / skis / skateboards or a gliding device, such than ice skates, skis.

Ainsi, il existe un besoin de fournir une solution de géolocalisation entièrement autonome, fiable et à haute précision de localisation, facile à mettre en œuvre et ne nécessitant aucun calibrage initial avant son utilisation, ni recalibrage en cours d’utilisation.Thus, there is a need to provide a completely autonomous geolocation solution, reliable and with high localization accuracy, easy to implement and requiring no initial calibration before use, nor recalibration during use.

3. Objet de l’invention3. Object of the invention

La présente invention vise à remédier aux inconvénients précités, en proposant une solution technique permettant de géolocaliser de manière simple, autonome et précise, une personne se déplaçant à pied (i.e. piéton) ou au moyen d'un engin non motorisé lors de ses déplacements, notamment dans des bâtiments.The present invention aims to remedy the aforementioned drawbacks, by proposing a technical solution making it possible to geolocate in a simple, autonomous and precise manner, a person moving on foot (ie pedestrian) or by means of a non-motorized vehicle during his movements, especially in buildings.

Ces buts sont atteints par un procédé de géolocalisation autonome d’une première personne se déplaçant à pied ou au moyen d’un engin de déplacement non motorisé, ledit procédé destiné à être mise en œuvre sur un dispositif portable solidaire de ladite personne, ledit procédé comprenant les étapes suivantes :These aims are achieved by an autonomous geolocation method of a first person moving on foot or by means of a non-motorized displacement machine, said method intended to be implemented on a portable device integral with said person, said method including the following steps:

• mesure de données inertielles relatives à un déplacement de ladite première personne ;• measurement of inertial data relating to a movement of said first person;

• reconnaissance d’un mode de déplacement élémentaire de ladite première personne, lors de laquelle tout ou partie des données inertielles mesurées sont comparées à des signatures prédéterminées, chaque signature étant préalablement associée de manière unique à un mode de déplacement élémentaire indépendamment de ladite première personne considérée ;• recognition of an elementary mode of movement of said first person, during which all or part of the measured inertial data are compared with predetermined signatures, each signature being previously associated in a unique manner with an elementary mode of movement independently of said first person considered;

• estimation de la vitesse et de la direction de déplacement de ladite première personne, en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et de tout ou partie des données inertielles mesurées ; et • évaluation de la position de ladite première personne, en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d’une précédente itération de l’étape d’évaluation.• estimation of the speed and direction of movement of said first person, as a function of the recognized elementary mode of movement and of all or part of the measured inertial data; and • evaluation of the position of said first person, as a function of the speed and direction of travel estimated and of the position evaluated during a previous iteration of the evaluation stage.

L’utilisation de signatures uniques permet avantageusement d’éviter toute étape préalable de calibration de l’algorithme de géolocalisation en fonction de la première personne, étant donné que chaque signature est universellement valable quelle que soit la personne considérée.The use of unique signatures advantageously makes it possible to avoid any prior step of calibrating the geolocation algorithm according to the first person, since each signature is universally valid regardless of the person considered.

L’estimation de la vitesse et de la position du premier piéton en fonction du déplacement élémentaire reconnu en temps réel permet avantageusement d’améliorer la précision de l’évaluation de la position de personne en déplacement.The estimation of the speed and position of the first pedestrian as a function of the elementary movement recognized in real time advantageously improves the accuracy of the evaluation of the position of the person on the move.

Le procédé selon l'invention est mis en œuvre sur un dispositif, portable ou portatif, solidaire de la personne considérée. Par solidaire de la personne on entend que le dispositif est tenu dans la main de la personne, fixé au corps de celle-ci par tout moyen d’accroche (e.g. de type support de téléphone portable rattachable au bras, etc) ou placé/maintenu dans/sur un vêtement porté par ladite personne (e.g. dans une poche de pantalon, etc).The method according to the invention is implemented on a device, portable or portable, integral with the person concerned. By solidarity with the person means that the device is held in the person's hand, fixed to the body of the latter by any means of attachment (eg mobile phone holder type attachable to the arm, etc.) or placed / maintained in / on a garment worn by said person (eg in a trouser pocket, etc.).

Selon une caractéristique de la l'invention, le procédé comprend une première étape préalable, lors de laquelle chaque signature est élaborée sur la base d’au moins un signal temporel de données inertielles obtenu pour un mode de déplacement élémentaire donné et effectué par au moins une deuxième personne.According to a characteristic of the invention, the method comprises a first preliminary step, during which each signature is produced on the basis of at least one time signal of inertial data obtained for a given elementary mode of movement and carried out by at least a second person.

Dès lors que l’élaboration des signatures a été préalablement réalisée pour tout type de déplacement (e.g. marche, course), le procédé de géolocalisation peut être mis en œuvre pour n’importe quelle personne, sans aucune étape de calibration, compte tenu de l’unicité du motif associé à chaque déplacement élémentaire préalablement renseigné.As soon as the signatures have been drawn up beforehand for any type of movement (eg walking, running), the geolocation process can be implemented for any person, without any calibration step, taking into account the 'uniqueness of the pattern associated with each elementary movement previously informed.

De manière avantageuse, la deuxième personne peut être différente de la première personne, la signature est associée de manière unique à un mode de déplacement élémentaire, indépendamment de la personne considérée.Advantageously, the second person can be different from the first person, the signature is uniquely associated with an elementary mode of travel, independently of the person considered.

Selon une autre caractéristique de l'invention, lors de l’étape de reconnaissance, les données inertielles mesurées sont comparées aux éléments de signatures de chacun des déplacements élémentaires prédéfinis, en calculant un score de corrélation pondérée par des poids préalablement attribués à chaque type de données inertielles, de sorte que le mode de déplacement reconnu est celui pour lequel le score de corrélation est le plus élevé.According to another characteristic of the invention, during the recognition step, the measured inertial data are compared with the signature elements of each of the predefined elementary displacements, by calculating a correlation score weighted by weights previously assigned to each type of inertial data, so that the recognized mode of movement is the one for which the correlation score is the highest.

Selon une autre caractéristique de l'invention, lors de l’étape de reconnaissance, les données inertielles sont sélectionnées parmi des données d’accélération verticale, frontale, transverse, de rotation.According to another characteristic of the invention, during the recognition step, the inertial data are selected from vertical, frontal, transverse, rotational acceleration data.

Selon une autre caractéristique de l'invention, les données d’accélération verticale sont affectées d’un facteur multiplicatif constituant un poids prépondérant par rapport aux autres données inertielles comparées lors de l’étape de reconnaissance.According to another characteristic of the invention, the vertical acceleration data is assigned a multiplicative factor constituting a preponderant weight compared to the other inertial data compared during the recognition step.

Les inventeurs ont constaté que parmi tous les types de données inertielles collectées, les données d’accélération verticale sont particulièrement singulières pour l’identification d’un mode de déplacement. Les données d’accélération verticale sont particulièrement fiables pour identifier un motif distinctif associé à l’activité de marche ou à l’activité de course, quelle que soit la personne considérée.The inventors have found that among all the types of inertial data collected, vertical acceleration data is particularly singular for the identification of a displacement mode. Vertical acceleration data is particularly reliable for identifying a distinctive pattern associated with walking activity or running activity, regardless of the person considered.

Selon une autre caractéristique de l'invention, les données d’accélération verticale sont affectées d’un premier poids et :According to another characteristic of the invention, the vertical acceleration data is assigned a first weight and:

• les données d’accélération frontale sont affectées d’un deuxième poids de valeur au moins deux fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou • les données d’accélération transverse sont affectées d’un troisième poids de valeur au moins huit fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou • les données de rotation de type roulis sont affectées d’un quatrième poids de valeur au moins deux fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou • les données de rotation de type tangage sont affectées d’un cinquième poids de valeur au moins quatre fois moins élevée que celle du premier poids.• the frontal acceleration data is assigned a second weight of at least half the value of that of the first weight, and / or • the transverse acceleration data is assigned of a third weight of at least eight value times less than that of the first weight, and / or • the roll type rotation data is assigned a fourth weight of value at least twice less than that of the first weight, and / or • the rotation data of Pitch type are assigned a fifth weight with a value at least four times lower than that of the first weight.

Le choix de ces coefficients attribués aux données inertielles respectives est avantageux dans la mesure où il permet d’obtenir un taux de reconnaissance d’un déplacement élémentaire relativement élevé.The choice of these coefficients assigned to the respective inertial data is advantageous insofar as it makes it possible to obtain a recognition rate of a relatively high elementary displacement.

Selon une autre caractéristique de l'invention, les données inertielles comparées lors de l’étape de reconnaissance correspondent à un échantillon de données temporel d’une durée comprise entre 1 s et 2 s.According to another characteristic of the invention, the inertial data compared during the recognition step correspond to a sample of temporal data of a duration between 1 s and 2 s.

L’acquisition de données inertielles pendant une seconde est suffisante pour l’analyse étant donné que plusieurs motifs peuvent être captés pendant une durée comprise entre 1 s et 2 s. En particulier, un échantillon d’une durée égale à 1 s présente un excellent compromis entre la rapidité de traitement et la précision.Acquisition of inertial data for one second is sufficient for the analysis since several patterns can be captured for a period of between 1 s and 2 s. In particular, a sample with a duration equal to 1 s presents an excellent compromise between processing speed and accuracy.

Le fait que le signal de signature s’étende sur une durée supérieure à 1 s n’est pas incompatible avec une durée d’échantillon égale à 1 s étant donné que la recherche des signatures dans le signal mesuré s’effectue dans le domaine fréquentiel.The fact that the signature signal extends over a duration greater than 1 s is not incompatible with a sample duration equal to 1 s since the search for signatures in the measured signal is carried out in the frequency domain .

Selon une autre caractéristique de l'invention, la vitesse de déplacement de la première personne est estimée, lors de l’étape d’estimation, en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et d’une cadence de déplacement de ladite première personne estimée en temps réel à partir des données inertielles mesurées.According to another characteristic of the invention, the speed of movement of the first person is estimated, during the estimation step, as a function of the recognized elementary mode of movement and of a rate of movement of said first person estimated in real time from the measured inertial data.

La prise en compte de la cadence de déplacement de la personne permet avantageusement d’améliorer la précision de la vitesse estimée.Taking into account the person's rate of movement advantageously improves the accuracy of the estimated speed.

Selon une autre caractéristique de l'invention, l’évaluation de la vitesse de déplacement est réalisée à partir d’un modèle préalablement établi et définissant pour chaque mode de déplacement élémentaire une relation univoque entre la cadence et la vitesse de déplacement.According to another characteristic of the invention, the evaluation of the speed of movement is carried out on the basis of a model previously established and defining for each elementary mode of movement a unique relationship between the cadence and the speed of movement.

Ainsi, le modèle permet d’associer une plage de valeurs de cadence à une plage de valeurs de vitesse de déplacement, pour chaque mode de déplacement élémentaire. Le fait d’identifier préalablement un sous-domaine de valeurs de vitesses de déplacement possibles pour chaque mode de déplacement élémentaire permet de réduire l’étendue des valeurs possibles pour l’estimation de la vitesse réelle, ce qui est particulièrement avantageux pour un traitement en temps réel.Thus, the model makes it possible to associate a range of cadence values with a range of displacement speed values, for each elementary displacement mode. The fact of previously identifying a sub-domain of possible displacement speed values for each elementary displacement mode makes it possible to reduce the range of possible values for estimating the real speed, which is particularly advantageous for processing in real time.

Selon une autre caractéristique de l'invention, le modèle est élaboré par régression polynomiale, sur la base d’un ensemble de points de mesures discrets, chaque point associant une vitesse à une cadence de déplacement.According to another characteristic of the invention, the model is developed by polynomial regression, on the basis of a set of discrete measurement points, each point associating a speed with a rate of movement.

La régression permet d’obtenir une relation continue entre la vitesse de déplacement et la cadence à partir d’un ensemble de valeurs discrètes pour chaque mode de déplacement élémentaire.Regression provides a continuous relationship between movement speed and cadence from a set of discrete values for each elementary movement mode.

Selon une autre caractéristique de l'invention, l’estimation de la direction de déplacement de ladite première personne comprend :According to another characteristic of the invention, the estimate of the direction of movement of said first person comprises:

• une sous-étape de filtrage lors de laquelle tout ou partie des données inertielles mesurées est filtrée par soustraction de données correspondantes comprises dans la signature du mode de déplacement reconnu ; et • une sous-étape de correction d’une erreur systématique inhérente aux moyens de mesures desdites données inertielles.• a filtering sub-step during which all or part of the measured inertial data is filtered by subtraction of corresponding data included in the signature of the recognized movement mode; and • a sub-step for correcting a systematic error inherent in the means for measuring said inertial data.

La combinaison du filtrage et de la correction de l’erreur systématique permettent d’améliorer de manière significative la précision avec laquelle la position de la personne est déterminée.The combination of filtering and systematic error correction significantly improves the accuracy with which the person's position is determined.

Selon une autre caractéristique de l'invention, le procédé comprend une étape de mesure d’un changement d’altitude telle qu’un mode de déplacement vertical est identifié si un changement d’altitude supérieure à un seuil pendant une durée supérieure à un seuil prédéterminé est détectée, ledit mode de déplacement vertical étant déterminé au moins en fonction d’un paramètre d’élévation, i.e. de changement d’altitude par rapport à un seuil prédéterminé.According to another characteristic of the invention, the method comprises a step of measuring a change in altitude such that a vertical movement mode is identified if a change in altitude greater than a threshold for a duration greater than a threshold predetermined is detected, said vertical displacement mode being determined at least as a function of an elevation parameter, ie of change in altitude relative to a predetermined threshold.

De manière avantageuse, le seuil prédéterminé est fixé de manière à correspondre à un changement d’altitude significatif permettant de détecter un changement d’étage lors du déplacement.Advantageously, the predetermined threshold is fixed so as to correspond to a significant change in altitude making it possible to detect a change of level during movement.

Selon une autre caractéristique de l'invention, une composante horizontale du déplacement est estimée en fonction d’une composante verticale du déplacement et d’un angle de référence, de préférence égal à 30°.According to another characteristic of the invention, a horizontal component of the displacement is estimated as a function of a vertical component of the displacement and a reference angle, preferably equal to 30 °.

Cette caractéristique est particulièrement avantageuse pour estimer des points de géolocalisation, par exemple, dans le cas où l'utilisateur monte des escaliers, en particulier des escaliers mécaniques dits « escalators » ou des escaliers en colimaçon.This characteristic is particularly advantageous for estimating geolocation points, for example, in the case where the user climbs stairs, in particular escalators called "escalators" or spiral staircases.

L’invention vise également un dispositif de géolocalisation autonome d’une personne se déplaçant à pied ou au moyen d’un engin de déplacement non motorisé, ledit dispositif comprenant :The invention also relates to an autonomous geolocation device for a person moving on foot or by means of a non-motorized displacement machine, said device comprising:

• des moyens de mesure pour mesurer des données inertielles relatives à un déplacement de ladite personne;• measurement means for measuring inertial data relating to a movement of said person;

• des moyens de reconnaissance pour reconnaître un mode de déplacement élémentaire de ladite personne, lesdits moyens de reconnaissance étant adaptés à comparer tout ou partie des données inertielles mesurées à des signatures prédéterminées, chaque signature étant préalablement stockée dans des moyens de stockage en association de manière unique à un mode de déplacement particulier indépendamment de ladite personne considérée ;• recognition means for recognizing an elementary mode of movement of said person, said recognition means being adapted to compare all or part of the inertial data measured with predetermined signatures, each signature being previously stored in storage means in association so unique to a particular mode of travel independently of said person considered;

• des moyens d’estimation pour estimer la vitesse et la direction de déplacement de ladite personne en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et des données inertielles mesurées ; et • des moyens d’évaluation pour évaluer la position de ladite personne en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d’une précédente itération de l’étape d’évaluation.• estimation means for estimating the speed and the direction of movement of said person as a function of the recognized elementary mode of movement and of the measured inertial data; and • evaluation means for evaluating the position of said person as a function of the speed and direction of travel estimated and of the position evaluated during a previous iteration of the evaluation step.

L’invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions adaptées à la mise en œuvre d'au moins une quelconque des étapes du procédé selon l’invention tel que décrit ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur, en particulier, un terminal mobile tel qu’un téléphone portable, une tablette ou tout système comportant une centrale inertielle (on IMU : Inertial Measurement Unit).The invention also relates to a computer program comprising instructions adapted to the implementation of at least any of the steps of the method according to the invention as described above, when said program is executed on a computer, in In particular, a mobile terminal such as a mobile phone, a tablet or any system comprising an inertial unit (on IMU: Inertial Measurement Unit).

Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable.This program can use any programming language, and be in the form of source code, object code, or intermediate code between source code and object code, such as in a partially compiled form, or in any other desirable form.

L’invention vise également un moyen de stockage d'informations, amovible ou non, partiellement ou totalement lisible par un ordinateur ou un microprocesseur comportant des instructions de code d'un programme d'ordinateur pour l'exécution d'au moins une quelconque des étapes des procédés selon l’invention tels que décrits cidessus.The invention also relates to a means of storing information, removable or not, partially or totally readable by a computer or a microprocessor comprising code instructions of a computer program for the execution of at least any one of the steps of the methods according to the invention as described above.

Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comprendre un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM (Read Only Memory), par exemple une ROM de microcircuit, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur, ou encore une mémoire flash.The information medium can be any entity or device capable of storing the program. For example, the support may include a storage means, such as a ROM (Read Only Memory), for example a microcircuit ROM, or also a magnetic recording means, for example a hard disk, or even a memory flash.

D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible, tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur une plateforme de stockage d’un réseau de type Internet.On the other hand, the information medium can be a transmissible medium, such as an electrical or optical signal, which can be routed via an electrical or optical cable, by radio or by other means. The program according to the invention can in particular be downloaded to a storage platform of an Internet type network.

Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré, dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.Alternatively, the information medium can be an integrated circuit, in which the program is incorporated, the circuit being adapted to execute or to be used in the execution of the process in question.

Le support d'informations et le programme d'ordinateur précités présentent des caractéristiques et avantages analogues au procédé qu'ils mettent en œuvre.The aforementioned information medium and computer program have characteristics and advantages analogous to the process that they implement.

Une des idées à la base de l’invention est d’évaluer la position d’une personne se déplaçant à pied ou au moyen d’un engin de déplacement non motorisé, en fonction d’un mode de déplacement élémentaire identifié par une signature unique préalablement déterminée indépendamment de la personne considérée.One of the basic ideas of the invention is to evaluate the position of a person moving on foot or by means of a non-motorized displacement machine, according to an elementary mode of movement identified by a unique signature. previously determined independently of the person concerned.

Par exemple, dans le cas d’une personne se déplaçant à pied (z.e. piéton), on pourra distinguer les modes de déplacement suivants : marche normale, marche de santé, marche à la hâte, course.For example, in the case of a person moving on foot (z.e. pedestrian), we can distinguish the following modes of movement: normal walk, health walk, hasty walk, run.

Le fait de pouvoir identifier chaque mode de déplacement élémentaire par une signature unique quelle que soit la personne considérée est une caractéristique issue d’analyses approfondies menées par les inventeurs. Plus précisément, ceux-ci ont réussi à mettre en évidence que les données inertielles mesurées pendant le déplacement de la personne, par exemple au moyen de capteurs conventionnels embarqués dans un téléphone portable, une tablette ou tout autre dispositif comportant une centrale inertielle, présentent des motifs temporels particuliers et propres à chaque mode de déplacement élémentaire, quelle que soit la personne considérée. Autrement dit, chacun de ces motifs constitue un invariant, quel que soit le signal temporel des données inertielles mesurées pour un même mode de déplacement élémentaire donné.Being able to identify each elementary mode of travel by a unique signature, regardless of the person considered, is a characteristic resulting from in-depth analyzes carried out by the inventors. More specifically, they have succeeded in highlighting that the inertial data measured during the movement of the person, for example by means of conventional sensors on board a mobile phone, a tablet or any other device comprising an inertial unit, present particular temporal patterns specific to each elementary mode of movement, regardless of the person considered. In other words, each of these patterns constitutes an invariant, whatever the time signal of the inertial data measured for the same given elementary mode of displacement.

Grâce à sa signature unique, chaque mode de déplacement élémentaire peut être reconnu en comparant en temps réel les données inertielles acquises par rapport à un ensemble de signatures de référence prédéterminées de manière unique pour chaque mode de déplacement élémentaire.Thanks to its unique signature, each elementary movement mode can be recognized by comparing in real time the inertial data acquired with respect to a set of reference signatures predetermined in a unique manner for each elementary movement mode.

Les inventeurs ont constaté que, parmi l’ensemble des données inertielles mesurées, l’accélération verticale est celle qui présente des motifs caractéristiques les plus significatifs, notamment pour distinguer plus finement et de manière fiable les différentes activités entre elles et notamment de marche et de course.The inventors have found that, among all the inertial data measured, the vertical acceleration is that which presents the most significant characteristic patterns, in particular for distinguishing more finely and reliably the different activities between them and in particular walking and race.

Pour chaque mode de déplacement élémentaire, les inventeurs ont également démontré que, d’après l’analyse de leurs résultats d’expérimentation, la prise en compte de la cadence de déplacement du piéton, i.e. son nombre de pas par seconde, dans la détermination de la vitesse de déplacement permet avantageusement d’améliorer la précision de géolocalisation du procédé. Les inventeurs ont élaboré un modèle permettant de déterminer, pour chaque mode de déplacement élémentaire, la vitesse de déplacement en fonction de ladite cadence.For each elementary mode of movement, the inventors have also demonstrated that, based on the analysis of their experimental results, taking into account the rate of movement of the pedestrian, ie his number of steps per second, in determining the speed of movement advantageously makes it possible to improve the geolocation precision of the process. The inventors have developed a model making it possible to determine, for each elementary mode of movement, the speed of movement as a function of said rate.

4. Brève description de dessins4. Brief description of drawings

D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront encore dans la description ci-après, en relation avec les dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs, et sur lesquels :Other particularities and advantages of the invention will become apparent in the description below, in relation to the appended drawings, given by way of nonlimiting examples, and in which:

la Figure 1 illustre de manière schématique un mode particulier de réalisation du dispositif selon l'invention ;Figure 1 schematically illustrates a particular embodiment of the device according to the invention;

la Figure 2 illustre un mode particulier de réalisation du procédé selon Γ invention ;Figure 2 illustrates a particular embodiment of the method according to the invention;

la Figure 3 illustre un exemple de signaux de données inertielles mesurés lors du procédé de l’invention ;Figure 3 illustrates an example of inertial data signals measured during the method of the invention;

la Figure 4 illustre un modèle reliant la vitesse de déplacement à la cadence de déplacement d’un piéton selon une particularité de l’invention; et la Figure 5 illustre de manière schématique un autre mode particulier de l’invention permettant une géolocalisation en trois dimensions.Figure 4 illustrates a model relating the speed of movement to the rate of movement of a pedestrian according to a feature of the invention; and Figure 5 schematically illustrates another particular mode of the invention allowing geolocation in three dimensions.

L’invention est décrite ci-après en référence aux Figures 1 à 5 dans le cadre de la géolocalisation d’un piéton en déplacement.The invention is described below with reference to Figures 1 to 5 in the context of the geolocation of a moving pedestrian.

La Figure 1 illustre schématiquement l’architecture matérielle d’un dispositif 100 selon un mode particulier de réalisation de l’invention. Ce dispositif est adapté à mettre en œuvre les étapes du procédé selon un mode particulier de réalisation de l’invention.Figure 1 schematically illustrates the hardware architecture of a device 100 according to a particular embodiment of the invention. This device is suitable for implementing the steps of the method according to a particular embodiment of the invention.

Ce dispositif est destiné à être solidaire du piéton tout au long de ses déplacements. Il peut être tenu dans une main du piéton ou fixé à une partie de son corps par tout moyen de fixation stable.This device is intended to be integral with the pedestrian throughout his movements. It can be held in one hand of the pedestrian or fixed to a part of its body by any means of stable fixing.

Le dispositif 100 comprend des moyens de mesure 1 adaptés pour mesurer en temps réel des données inertielles, telles que des données de vitesse angulaire et/ou d’accélération linéaire et/ou angulaire. Dans le présent exemple, ces moyens de mesure 1 sont constitués par un capteur de données inertielles intégré 1.The device 100 includes measuring means 1 adapted to measure inertial data in real time, such as angular speed and / or linear and / or angular acceleration data. In the present example, these measurement means 1 are constituted by an integrated inertial data sensor 1.

Le capteur de données inertielles intégré 1 comprend au moins un gyromètre 10. Dans le présent exemple, il s’agit d’un gyromètre tri-axes adapté pour mesurer une vitesse angulaire instantanée représentée par un vecteur ω ayant trois composantes de vitesse de rotation ©χ, ©y, ©_z autour de chacun des axes du gyromètre. Ainsi, le gyromètre 10 est adapté à mesurer la vitesse de lacet ou de cap (yaw), la vitesse de tangage (pitch) et la vitesse de roulis (rolÎ), chaque vitesse étant exprimée en Rad/s.The integrated inertial data sensor 1 comprises at least one gyrometer 10. In the present example, it is a tri-axis gyrometer adapted to measure an instantaneous angular speed represented by a vector ω having three components of speed of rotation © χ, © y, © _z around each of the axes of the gyrometer. Thus, the gyrometer 10 is suitable for measuring the yaw or heading speed (yaw), the pitch speed (pitch) and the roll speed (rolÎ), each speed being expressed in Rad / s.

Le capteur de données inertielles intégré 1 comprend un accéléromètre 12. Dans le présent exemple, il s’agit d’un accéléromètre tri-axes adapté pour mesurer une accélération linéaire locale représentée par un vecteur γ ayant trois composantes d’accélération linéaire γ_χ, γ_Υ, γ_ζ suivant chacun des axes de l’accéléromètre respectivement. Ainsi, l’accéléromètre 12 est apte à mesurer l’accélération verticale, l’accélération frontale et l’accélération transverse, chaque accélération étant exprimée en m/s².The integrated inertial data sensor 1 comprises an accelerometer 12. In the present example, it is a tri-axis accelerometer suitable for measuring a local linear acceleration represented by a vector γ having three components of linear acceleration γ _χ , γ _Υ , γ _ζ along each of the axes of the accelerometer respectively. Thus, the accelerometer 12 is able to measure the vertical acceleration, the frontal acceleration and the transverse acceleration, each acceleration being expressed in m / s ² .

De manière plus générale, on considère que l’on dispose au total de k éléments de capteurs, où k désigne un entier naturel, ces éléments pouvant appartenir à un même capteur ou à différents capteurs selon le mode de réalisation considéré. Dans le présent exemple, on dispose de six éléments de capteurs : k=6 (z.e. trois pour l’accéléromètre 12 et trois pour le gyromètre 10).More generally, it is considered that there are a total of k sensor elements, where k denotes a natural integer, these elements being able to belong to the same sensor or to different sensors depending on the embodiment considered. In this example, we have six sensor elements: k = 6 (z.e. three for the accelerometer 12 and three for the gyrometer 10).

Par souci de simplification, seuls un gyromètre 10 et un accéléromètre 12 ont été considérés par la suite à titre illustratif. Toutefois, l’homme du métier pourra bien évidemment adapter la présente invention au cas où plusieurs accéléromètres et/ou plusieurs gyromètres sont conjointement embarqués au sein du dispositif 100.For the sake of simplification, only a gyrometer 10 and an accelerometer 12 have been considered subsequently by way of illustration. However, a person skilled in the art will obviously be able to adapt the present invention to the case where several accelerometers and / or several gyrometers are jointly on board within the device 100.

Le dispositif 100 comprend en outre :The device 100 further comprises:

une unité centrale de traitement 4 comprenant un micro-processeur ;a central processing unit 4 comprising a microprocessor;

une mémoire vive 6 de type RAM (Random Access Memory) et une mémoire morte 5 de type ROM (Read Only Memory) ;a random access memory 6 of RAM (Random Access Memory) type and a read only memory 5 of ROM (Read Only Memory) type;

un port d’entrée/sortie 7 (I/O : Input/Output) ;an input / output port 7 (I / O: Input / Output);

une interface de communication 8, par exemple du type radiofréquence de courte portée telle qu’une interface Bluetooth®·, et optionnellement, un capteur de pression 9.a communication interface 8, for example of the short-range radio frequency type such as a Bluetooth® interface ·, and optionally, a pressure sensor 9.

L’ensemble des éléments constitutifs dudit dispositif 100, tels que décrits cidessus, peut être typiquement intégré sur un même circuit imprimé monobloc de type PCB (Printed Circuit Board).All the constituent elements of said device 100, as described above, can typically be integrated on the same monobloc printed circuit of PCB (Printed Circuit Board) type.

La mémoire morte 5 constitue un support d’enregistrement au sens de l’invention. Ce support 5 mémorise un programme d’ordinateur PG1 apte à mettre en œuvre, lorsqu’il est exécuté par l’unité centrale 4, les étapes du procédé de géolocalisation réalisées par le dispositif 100 conformément à l’invention, comme illustré à la figure 2.The ROM 5 constitutes a recording medium within the meaning of the invention. This support 5 stores a computer program PG1 capable of implementing, when executed by the central unit 4, the steps of the geolocation process carried out by the device 100 according to the invention, as illustrated in FIG. 2.

Par la suite, on considère à titre d'exemple, que le dispositif 100 est constitué par un téléphone portable de type smart phone actuellement disponible sur le marché et dans lequel sont embarqués un gyromètre tri-axes 10 et un accéléromètre tri-axes 12 sous la forme du capteur de données inertielles intégré 1.Subsequently, it is considered by way of example, that the device 100 is constituted by a portable telephone of the smart phone type currently available on the market and in which a three-axis gyrometer 10 and a three-axis accelerometer 12 are on board. the shape of the integrated inertial data sensor 1.

Toutefois, le dispositif selon l'invention ne se limite bien évidemment pas à un téléphone portable mais vise tout type de dispositif apte à mesurer de manière autonome des grandeurs inertielles telles que l'accélération et/ou la vitesse de rotation. Par exemple, il peut s’agit d’un capteur intégré comprenant un centrale inertielle ou à inertie (IMU).However, the device according to the invention is obviously not limited to a portable telephone but aims at any type of device capable of measuring inertial quantities such as acceleration and / or speed of rotation independently. For example, it can be an integrated sensor comprising an inertial or inertial unit (IMU).

Selon une variante de réalisation, les moyens de mesure 1 (i.e. capteurs inertiels) sont embarqués sur le dispositif, tandis que le microprocesseur de l'unité de traitement 4 est dissocié du dispositif 100. Cette variante de réalisation est particulièrement adaptée au cas où le traitement est différé du déplacement ou déporté. Dans ce cas, l’ensemble ou partie des post-traitements peuvent être délégués à un ou plusieurs appareils fixes ou mobiles eux-mêmes. Par exemple, cette variante pourrait être avantageusement utilisée pour déterminer la ronde d’un gardien dans un supermarché après qu'il ait effectué sa ronde.According to an alternative embodiment, the measurement means 1 (ie inertial sensors) are embedded on the device, while the microprocessor of the processing unit 4 is dissociated from the device 100. This alternative embodiment is particularly suitable for the case where the treatment is deferred from displacement or deported. In this case, all or part of the post-processing can be delegated to one or more fixed or mobile devices themselves. For example, this variant could be advantageously used to determine the round of a guard in a supermarket after he has made his round.

La Figure 2 illustre un mode particulier de réalisation du procédé selon l’invention, tel que mis en œuvre par le dispositif 100 illustré à la figure 1.Figure 2 illustrates a particular embodiment of the method according to the invention, as implemented by the device 100 illustrated in Figure 1.

La présente invention va être maintenant décrite dans un mode particulier de réalisation, dans lequel on considère un piéton qui se déplace en marchant ou en courant selon différents modes de déplacement élémentaires.The present invention will now be described in a particular embodiment, in which we consider a pedestrian who moves by walking or running according to different elementary modes of movement.

Lors d’une première étape préalable E01, on fait l’acquisition, au moyen d'un ou plusieurs dispositifs selon l'invention 100, d’un ensemble de signaux Ay^t) constituant des données inertielles. Ces données inertielles sont représentées sous la forme de signaux tels que ceux représentés à titre d’exemple sur la figure 3. Ces signaux de données inertielles sont mesurés dans le domaine temporel, pour chaque mode de déplacement élémentaire i, à partir des éléments de capteurs k, où i et k désignent des entiers naturels tels que l<i <m et l<k <p, avec m désignant le nombre total de modes de déplacements élémentaires et p désignant le nombre total d’éléments de capteurs considérés.During a first preliminary step E01, an acquisition is made, by means of one or more devices according to the invention 100, of a set of signals Ay (t) constituting inertial data. These inertial data are represented in the form of signals such as those shown by way of example in FIG. 3. These inertial data signals are measured in the time domain, for each elementary mode of movement i, from the sensor elements. k, where i and k denote natural integers such that l <i <m and l <k <p, with m denoting the total number of elementary modes of displacement and p denoting the total number of elements of sensors considered.

La mesure de ces signaux est réalisée pour un ou plusieurs piétons (deuxième personne) quelconques qui ne correspondent pas nécessairement au piéton utilisateur final de l’invention (première personne), c’est-à-dire celui que l’on souhaite géolocaliser.The measurement of these signals is carried out for any one or more pedestrians (second person) which do not necessarily correspond to the end user pedestrian of the invention (first person), that is to say the one that one wishes to geolocate.

Dans l’exemple présent, on considère que m=4 pour désigner les quatre modes de déplacements élémentaires suivants : marche normale (walking), marche de santé (strolling), marche à la hâte (rushing), course (jogging). On considère que p=6 pour désigner les trois éléments de l’accéléromètre 12 mesurant les trois composantes d’accélération et les trois éléments du gyromètre 10 mesurant les trois composantes de vitesse angulaire (roulis, tangage, lacet).In the present example, we consider that m = 4 to denote the following four basic modes of movement: normal walking (walking), health walking (strolling), hasty walking (rushing), running (jogging). We consider that p = 6 to designate the three elements of the accelerometer 12 measuring the three components of acceleration and the three elements of the gyrometer 10 measuring the three components of angular velocity (roll, pitch, yaw).

Lors de la première étape préalable E01, chaque signal mesuré Aik(t) est tronqué, centré et complété avec des bits de bourrage « 0 », avant d’être converti dans le domaine fréquentiel. Cette conversion s’effectue, par exemple, par une transformée de Fourier rapide (FFT : Fast Fourier Transform) appliquée aux signaux Ay^t), de manière à obtenir un ensemble de signatures dans le domaine fréquentiel : Sy^FFT (AyO où Sy^ désigne un élément de signature obtenu par FFT sur le signal mesuré par l’élément de capteur k pour le mode de déplacement élémentaire i.During the first preliminary step E01, each measured signal Aik (t) is truncated, centered and completed with stuffing bits "0", before being converted into the frequency domain. This conversion is carried out, for example, by a fast Fourier transform (FFT: Fast Fourier Transform) applied to the signals Ay ^ t), so as to obtain a set of signatures in the frequency domain: Sy ^ FFT (AyO where Sy ^ designates a signature element obtained by FFT on the signal measured by the sensor element k for the elementary displacement mode i.

Tous les signaux sont normalisés et stockés dans une matrice de signatures X=[SyJ où l<i <m et l<k <p. Dans l’exemple présent, la matrice X comprend pour chacun des quatre mode de déplacement élémentaire considérés (i=l : marche ; i=2 : marche de santé ; i=3 : marche à la hâte ; i=4 : course), une signature constituée par six éléments de signature comme listés dans le tableau ci-dessous.All the signals are normalized and stored in a signature matrix X = [SyJ where l <i <m and l <k <p. In the present example, the matrix X comprises for each of the four elementary movement modes considered (i = l: walking; i = 2: walking for health; i = 3: walking in a hurry; i = 4: running), a signature consisting of six signature elements as listed in the table below.

Elément de Element of Mode n°l Mode # l Mode n°2 Mode # 2 Mode n°3 Mode # 3 Mode n°4 Mode # 4 capteur (k) sensor (k) (i=l) (i = l) (i=2) (i = 2) (i=3) (i = 3) (i=4) (i = 4) k=l k = l Sll Sll S21 S21 S31 S31 S41 S41 k=2 k = 2 S12 S12 S22 S22 S32 S32 S42 S42 k=3 k = 3 S13 S13 S23 S23 S33 S33 S43 S43 k=4 k = 4 S14 S14 S24 S24 S34 S34 S44 S44 k=5 k = 5 S15 S15 S25 S25 S35 S35 S45 S45 k=6 k = 6 S16 S16 S26 S26 S36 S36 S46 S46

Tableau : Matrice de signaturesTable: Signature matrix

Ainsi, la signature SI comprend les six éléments de signatures SU, S12, S13, S14, S15, S16 permettant de caractériser de manière unique un premier mode de déplacement élémentaire (i=l), indépendamment des paramètres physiques propres au piéton considéré tels que sa taille, son poids ou son sexe. Il en va de même pour chacun des autres modes de déplacement élémentaire.Thus, the signature SI comprises the six signature elements SU, S12, S13, S14, S15, S16 making it possible to characterize in a unique manner a first elementary mode of movement (i = l), independently of the physical parameters specific to the pedestrian considered such as its size, its weight or its sex. The same is true for each of the other elementary modes of movement.

On notera que le caractère universel de ces signatures est particulièrement avantageux par rapport aux solutions de l’art antérieur qui nécessitent une calibration en fonction d’un ou plusieurs paramètres physiques du piéton.It will be noted that the universal nature of these signatures is particularly advantageous compared to the solutions of the prior art which require calibration as a function of one or more physical parameters of the pedestrian.

Dès lors que la matrice de signatures est générée, celle-ci est stockée dans la mémoire morte 5 du téléphone portable 100 et pourra être directement utilisée pour évaluer la position d’un piéton selon les étapes du procédé de l’invention, telles que décrites ci-après, quel que soit le piéton considéré et sans nécessiter une quelconque opération de calibration.As soon as the signature matrix is generated, it is stored in the read-only memory 5 of the portable telephone 100 and can be directly used to evaluate the position of a pedestrian according to the steps of the method of the invention, as described below, regardless of the pedestrian considered and without requiring any calibration operation.

Dans le présent mode de réalisation, la première étape préalable E01 est mise en œuvre par le processeur 4 du téléphone portable 100. Toutefois, dans d’autres modes de réalisation, les traitements opérés sur les signaux Ay^t) pour l’obtention de la matrice de signatures X pourront être réalisés de manière centralisée par au moins un processeur sur au moins serveur distant (non représenté), auquel le téléphone portable du piéton pourra se connecter via Internet et/ou un réseau mobile, pour télécharger la matrice de signatures X. Selon une variante de réalisation, la matrice de signatures X pourra avoir été pré-enregistrée dans la mémoire du téléphone portable du piéton. Dans ce cas, la matrice de signatures X pourra être utilisée directement par le téléphone sans nécessiter de connexion préalable. Par défaut, on suppose que le piéton est inactif, de sorte que le mode de déplacement élémentaire est initialement fixé comme étant de type « Idle ».In the present embodiment, the first preliminary step E01 is implemented by the processor 4 of the portable telephone 100. However, in other embodiments, the processing operations carried out on the signals Ay ^ t) for obtaining the signature matrix X can be produced centrally by at least one processor on at least remote server (not shown), to which the pedestrian's mobile phone can connect via the Internet and / or a mobile network, to download the signature matrix X. According to an alternative embodiment, the signature matrix X may have been pre-recorded in the memory of the pedestrian's mobile phone. In this case, the signature matrix X can be used directly by the telephone without requiring a prior connection. By default, it is assumed that the pedestrian is inactive, so that the elementary movement mode is initially set as being of the “Idle” type.

Lors d’une étape de mesure El, le gyromètre 12 mesure les vitesses angulaires de roulis, tangage, lacet, tandis que Taccéléromètre 10 mesure les accélérations verticale, frontale, transversale. Ces mesures sont stockées temporairement dans la mémoire vive 6 du téléphone portable 100.During a measurement step E1, the gyrometer 12 measures the angular speeds of roll, pitch, yaw, while the accelerometer 10 measures the vertical, frontal, transverse accelerations. These measurements are temporarily stored in the RAM 6 of the portable telephone 100.

A titre d’exemple illustratif, la Figure 3 représente des signaux de données inertielles mesurés pour la marche (Fig. 3a) et la course (Fig. 3b). Ces mesures ont été réalisées dans le cas où le piéton tient son téléphone dans la main droite, de sorte que le téléphone est solidaire du piéton. Pour des raisons de simplicité, seules la vitesse de rotation de lacet exprimée en Rad/s et les accélérations frontale et verticale exprimées en m/s² ont été représentées. De manière générale, on pourra considérer tout ou partie des données inertielles fournies par un ou plusieurs éléments de capteur k.As an illustrative example, Figure 3 shows inertial data signals measured for walking (Fig. 3a) and running (Fig. 3b). These measurements were carried out in the case where the pedestrian holds his phone in the right hand, so that the phone is secured to the pedestrian. For reasons of simplicity, only the yaw rotation speed expressed in Rad / s and the frontal and vertical accelerations expressed in m / s ² have been shown. In general, we can consider all or part of the inertial data supplied by one or more sensor elements k.

Selon une particularité de l’invention, l’accélération verticale est considérée avec un poids prépondérant par rapport aux autres grandeurs inertielles mesurées pour identifier de manière unique un mode de déplacement élémentaire. Cette particularité est issue des observations réalisées par les inventeurs sur l’évolution temporelle de l’ensemble des signaux de données inertielles mesurés.According to a feature of the invention, the vertical acceleration is considered with a preponderant weight compared to the other inertial quantities measured to uniquely identify a basic mode of displacement. This peculiarity comes from observations made by the inventors on the temporal evolution of all of the measured inertial data signals.

Pour une activité de marche « normale », les inventeurs ont mis en évidence, dans le domaine temporel, la répétition d’un motif Ml d’accélération verticale propre à cette activité, ce motif étant caractérisé par la présence de deux pics d’accélération verticale. Comme illustré sur la Figure 3a, ces deux pics présentent une amplitude sensiblement égale et sont séparés par un intervalle de temps compris entre 50 et 150 millisecondes. Les inventeurs ont constaté que ce motif caractéristique de la marche apparaît entre l’instant t2 où le talon d’un pied du piéton heurte le sol et l’instant t’ 1 où les orteils de l’autre pied cessent d’être en contact avec le sol. Selon l’analyse des inventeurs, ce motif de forme sensiblement invariante apparaît de manière systématique pour une activité de marche, quelque que soit le piéton considéré. Par conséquent, ce motif Ml est considéré comme un indicateur fiable pour reconnaître un mouvement de marche.For a “normal” walking activity, the inventors have demonstrated, in the time domain, the repetition of a pattern Ml of vertical acceleration specific to this activity, this pattern being characterized by the presence of two acceleration peaks vertical. As illustrated in Figure 3a, these two peaks have a substantially equal amplitude and are separated by a time interval between 50 and 150 milliseconds. The inventors have found that this characteristic pattern of walking appears between time t2 when the heel of one foot of the pedestrian strikes the ground and time t '1 where the toes of the other foot cease to be in contact with the ground. According to the inventors' analysis, this pattern of substantially invariant shape appears systematically for a walking activity, regardless of the pedestrian considered. Consequently, this pattern M1 is considered to be a reliable indicator for recognizing a walking movement.

Pour une activité de course quelconque, les inventeurs ont mis en évidence dans le domaine temporel, la répétition d’un motif M2 d’accélération verticale propre à cette activité caractérisé par un plateau de saturation de l’accélération verticale d’une durée comprise entre 50 et 150 millisecondes, le plateau étant instantanément précédé par un pic d’accélération d’amplitude inférieure au niveau de saturation du plateau comme illustré sur la Figure 3b. Les inventeurs ont constaté que ce motif invariant apparaît entre l’instant t4 où le talon d’un pied piéton heurte le sol et l’instant t’3 où les orteils de l’autre pied cessent d’être en contact avec le sol. Ce motif de forme sensiblement invariante apparaît de manière systématique pour une activité de course, quel que soit le piéton considéré. Par conséquent, ce motif M2 est considéré comme un indicateur fiable pour reconnaître un mouvement de course.For any running activity, the inventors have demonstrated in the time domain, the repetition of a pattern M2 of vertical acceleration specific to this activity characterized by a plateau of saturation of vertical acceleration of a duration between 50 and 150 milliseconds, the plateau being instantly preceded by an acceleration peak of amplitude lower than the saturation level of the plateau as illustrated in Figure 3b. The inventors have found that this invariant pattern appears between instant t4 when the heel of one pedestrian foot hits the ground and instant t’3 when the toes of the other foot cease to be in contact with the ground. This pattern of substantially invariant shape appears systematically for a running activity, regardless of the pedestrian considered. Therefore, this M2 pattern is considered a reliable indicator for recognizing a running movement.

Lors d’une étape de reconnaissance E3, le processeur 4 traite chaque signal de données inertielles mesuré en temps réel selon les opérations suivantes :During a recognition step E3, the processor 4 processes each inertial data signal measured in real time according to the following operations:

extraction d’un échantillon des données inertielles acquises d’une durée supérieure à 1 seconde (s), de préférence comprise entre 1 s et 2 s, conversion de cet échantillon dans le domaine fréquentiel par application d’un transformée de Fourrer rapide (FFT) sur l’échantillon, troncature de l’échantillon converti de manière à supprimer les effets de bords, bourrage de bits pour faire en sorte que la taille du signal obtenu soit égale à une puissance de 2, comparaison dans le domaine fréquentiel de l’échantillon converti à chacune des signatures contenues dans la matrice de signatures X.extraction of a sample of the inertial data acquired for a duration greater than 1 second (s), preferably between 1 s and 2 s, conversion of this sample into the frequency domain by application of a fast Fourrer transform (FFT) ) on the sample, truncation of the converted sample so as to eliminate edge effects, stuffing of bits to ensure that the size of the signal obtained is equal to a power of 2, comparison in the frequency domain of the sample converted to each of the signatures contained in the signature matrix X.

Les inventeurs ont constaté que l’acquisition de données inertielles pendant une durée comprise entre 1 s et 2 s, et en particulier égale à ls, est suffisante pour permettre une reconnaissance fiable du mode de déplacement élémentaire, étant donné que plusieurs motifs caractéristiques de ce mode de déplacement peuvent être captés pendant cette durée.The inventors have found that the acquisition of inertial data for a period of between 1 s and 2 s, and in particular equal to ls, is sufficient to allow reliable recognition of the elementary mode of movement, given that several patterns characteristic of this travel mode can be picked up during this time.

En particulier, le traitement d’un échantillon d’une durée égale à 1 s présente un excellent compromis entre la rapidité de traitement et la précision à laquelle la position instantanée du piéton est évaluée. En effet, les inventeurs ont déterminé, sur la base de mesures réalisées sur un trajet de 200 m, que la position du piéton peut être mesurée avec une précision d’au moins 90% dans le cas où la durée de l’échantillon sur lequel porte l’étape de reconnaissance est égale à 1 s. Lorsque la durée de l’échantillon est étendue à 2,5 s, cette précision approche 100%.In particular, the processing of a sample of a duration equal to 1 s presents an excellent compromise between the speed of processing and the precision at which the instantaneous position of the pedestrian is evaluated. Indeed, the inventors have determined, on the basis of measurements carried out over a path of 200 m, that the position of the pedestrian can be measured with an accuracy of at least 90% in the case where the duration of the sample over which carries the recognition step is equal to 1 s. When the duration of the sample is extended to 2.5 s, this precision approaches 100%.

Le fait que le signal servant à l’obtention de la signature s’étende sur une durée supérieure à 1 s n’est pas incompatible avec une durée d’échantillon égale à 1 s étant donné que la recherche des signatures dans le signal mesuré s’effectue dans le domaine fréquentiel.The fact that the signal used to obtain the signature extends over a duration greater than 1 s is not incompatible with a sample duration equal to 1 s since the search for signatures in the measured signal s 'performs in the frequency domain.

A titre d’exemple illustratif, la comparaison de l’échantillon du signal mesuré par rapport aux signatures uniques est exécutée par le processeur 4. Pour cela, chaque échantillon Z est comparé à l’ensemble des signatures de la matrice X en calculant le coefficient de Pearson r_pearsOn selon la formule suivante :By way of illustrative example, the comparison of the sample of the measured signal with respect to the unique signatures is executed by the processor 4. For this, each sample Z is compared to the set of signatures of the matrix X by calculating the coefficient of Pearson r _pearsO n according to the following formula:

X.Z^T -nX?Z Ipearsonfâ> η nXZ ^T -nX? Z Ipearsonfâ> η n

X Z où ri(X) = [Σ”=ι ~ ⁿ^² avec ⁿ désignant la taille du vecteur X ri (Z) = ^{— η}%^{2 avec n} désignant la taille du vecteur Z, et désignant la transposée matricielle et désignant la moyenne.XZ where ri (X) = [Σ ”= ι ~ ⁿ ^ ² with ⁿ denoting the size of the vector X ri (Z) = ^{- η} % ^{2 with n} denoting the size of the vector Z, and denoting the matrix transpose and denoting the average.

Ainsi, on obtient une matrice de coefficients de Pearson r, dont les éléments sont définis par r(i,k) = r_pear_Soii(X(i,k), Z(k)) pour chaque mode de déplacement élémentaire i.Thus, one obtains a matrix of Pearson coefficients r, whose elements are defined by r (i, k) = r _pea r _S oii (X (i, k), Z (k)) for each elementary mode of displacement i .

Dans le présent exemple, chaque échantillon Z est comparé à un ensemble de six éléments de signature pour chacun des quatre modes de déplacement élémentaires, de manière à obtenir un ensemble de 6x4=24 coefficients de Pearson.In the present example, each sample Z is compared to a set of six signature elements for each of the four elementary modes of displacement, so as to obtain a set of 6 × 4 = 24 Pearson coefficients.

Un score de corrélation scalaire score_loc est ensuite calculé par le processeur 4 en multipliant chacun des coefficients de Pearson par un facteur multiplicatif correspondant au poids respectif préalablement associé à chaque grandeur inertielle.A scalar correlation score score_loc is then calculated by the processor 4 by multiplying each of the Pearson coefficients by a multiplicative factor corresponding to the respective weight previously associated with each inertial quantity.

Selon une particularité de l’invention, un poids prépondérant est affecté aux données d’accélération verticale compte-tenu du fait que les inventeurs ont constaté expérimentalement que cette grandeur constitue un indicateur fiable pour distinguer un mode de déplacement élémentaire.According to a feature of the invention, a preponderant weight is assigned to the vertical acceleration data taking into account the fact that the inventors have found experimentally that this quantity constitutes a reliable indicator for distinguishing an elementary mode of displacement.

Selon une autre particularité de l’invention, les données d’accélération frontale sont affectées d’un poids deux fois moins élevé que le poids affecté aux données d’accélération verticale, les données d’accélération transverses sont affectées d’un poids huit fois moins élevé que le poids affecté aux données d’accélération verticale, les données de rotation de type roulis sont affectées d’un poids deux fois moins élevé que le poids affecté aux données d’accélération verticale, les données de rotation de type tangage sont affectées d’un poids quatre fois moins élevé que le poids affecté aux données d’accélération verticale.According to another particular feature of the invention, the frontal acceleration data is assigned a weight twice less than the weight assigned to the vertical acceleration data, the transverse acceleration data is assigned a weight eight times less than the weight assigned to the vertical acceleration data, the roll type rotation data is assigned a weight twice less than the weight assigned to the vertical acceleration data, the pitch type rotation data is assigned weighing four times less than the weight assigned to the vertical acceleration data.

Dans le présent exemple, on attribue les facteurs multiplicatifs 0,4 ; 0,2 ; 0,05 ; 0,2 ; 0,1 ; 0,05 respectivement aux données d’accélération verticale, frontale, latérale et de vitesse de rotation de lacet, tangage, roulis. Ces facteurs multiplicatifs, ou poids, sont stockés sous la forme d’une matrice de poids W={0,4 ; 0,2 ; 0,05 ; 0,2 ; 0,1 ; 0,05}.In the present example, the multiplying factors 0.4 are assigned; 0.2; 0.05; 0.2; 0.1; 0.05 respectively to the vertical acceleration, frontal, lateral and yaw rotation speed, pitch, roll data. These multiplicative factors, or weights, are stored in the form of a weight matrix W = {0.4; 0.2; 0.05; 0.2; 0.1; 0.05}.

Ce choix de ces valeurs est particulièrement avantageux dans la mesure où il permet de déterminer avec fiabilité un mode de déplacement élémentaire (i.e. taux de reconnaissance relativement élevé).This choice of these values is particularly advantageous insofar as it makes it possible to reliably determine an elementary mode of movement (i.e. relatively high recognition rate).

Compte-tenu du faible poids affecté à la vitesse de rotation de roulis (rolÎ), i.e. 0,05, on pourra omettre de considérer cette grandeur inertielle dans le calcul du score de la manière à simplifier le calcul. Ainsi, selon une variante de réalisation, le coefficient de Pearson r(i,6) n’est pas calculé pour cette grandeur (k=6) et dans ce cas, la matrice de poids est réduite à W={0,4 ; 0,2 ; 0,05 ; 0,2 ; 0,1} où p=5.Given the low weight assigned to the roll rotation speed (rolÎ), i.e. 0.05, we can omit to consider this inertial quantity in the calculation of the score in order to simplify the calculation. Thus, according to an alternative embodiment, the Pearson coefficient r (i, 6) is not calculated for this quantity (k = 6) and in this case, the weight matrix is reduced to W = {0.4; 0.2; 0.05; 0.2; 0.1} where p = 5.

De manière générale, pour chaque échantillon, le score de corrélation scalaire score_loc est obtenu pour chaque mode de déplacement i en calculant la somme pondérée des coefficients de Pearson comme suit : score Joc=x(\) xW où désigne la transposée matricielle.In general, for each sample, the scalar correlation score score_loc is obtained for each displacement mode i by calculating the weighted sum of the Pearson coefficients as follows: score Joc = x (\) xW where denotes the matrix transpose.

Dans l’exemple présent, on dispose pour chaque échantillon d’un ensemble de 6 coefficients de Pearson stockés sous la forme r(i) = |r(i,l), r(i,2), r(i,3), r(i,4), r(i,5), r(i,6)} pour un mode de déplacement i. Pour tenir compte des poids affectés aux différentes grandeurs inertielles mesurées, on multiplie par :In the present example, we have for each sample a set of 6 Pearson coefficients stored in the form r (i) = | r (i, l), r (i, 2), r (i, 3) , r (i, 4), r (i, 5), r (i, 6)} for a displacement mode i. To take into account the weights assigned to the different inertial quantities measured, we multiply by:

• 0,4 le coefficient de Pearson relatif aux données d’accélération verticale r(i, 1), • 0,2 le coefficient de Pearson relatif aux données d’accélération frontale r(i,2), • 0,05 le coefficient de Pearson relatif aux données d’accélération latérale r(i,3), • 0,2 le coefficient de Pearson relatif aux données de vitesse de rotation de lacet r(i,4), • 0,1 le coefficient de Pearson relatif aux données de vitesse de rotation de tangage (i,5), • 0,05 le coefficient de Pearson relatif aux données de vitesse de rotation de roulis r(i,6).• 0.4 the Pearson coefficient relating to the vertical acceleration data r (i, 1), • 0.2 the Pearson coefficient relating to the frontal acceleration data r (i, 2), • 0.05 the coefficient of Pearson relating to the lateral acceleration data r (i, 3), • 0.2 the Pearson coefficient relating to the yaw rotation speed data r (i, 4), • 0.1 the Pearson coefficient relating to pitch rotation speed data (i, 5), • 0.05 the Pearson coefficient relating to the roll rotation speed data r (i, 6).

On calcule la somme de ces valeurs pondérées comme suit : score_loc= 0,4.r(i,l)+0,2.r(i,2)+0,05.r(i,3)+0,2.r(i,4)+0,l.r(i,5)+0,05.r(i,6).The sum of these weighted values is calculated as follows: score_loc = 0.44.r (i, l) + 0.22.r (i, 2) + 0.05.r (i, 3) +0.2. r (i, 4) + 0, lr (i, 5) + 0.05.r (i, 6).

Si le score obtenu pour le mode de déplacement i est suffisamment élevé, par exemple, si sa valeur est supérieure à 0,4 (i.e. score_loc>QA\ on considère que ce mode de déplacement i peut être potentiellement retenu. Dans ce cas, on sauvegarde ce score en tant que score de référence (score=score_/oc) auquel sera comparé le score calculé lors d’une suivante itération de l’algorithme de calcul pour un autre mode de déplacement élémentaire.If the score obtained for the mode of travel i is sufficiently high, for example, if its value is greater than 0.4 (ie score_loc> QA \ we consider that this mode of travel i can be potentially retained. In this case, we saves this score as a reference score (score = score_ / oc) to which the calculated score will be compared during a next iteration of the calculation algorithm for another elementary movement mode.

Par exemple, lors d’une première itération, on calcule le score de l’échantillon Z vis-à-vis de l’activité de marche (i=l) : score Joc=v(\) xW où r(l)(k) = r_pearsOii(X(l,k), Z(k)). Si ce score est supérieur à 0,4 (score_loc>QA\ alors on affecte la valeur de score_loc à une variable score. Lors d’une deuxième itération, on calcule le score de l’échantillon Z vis-à-vis de l’activité de marche de santé (i=2) : score Joc=v(2) xW où r(2, k) = r_pearson(X(2,k), Z(k)). Si ce score est supérieur à 0,4 alors on affecte la valeur de score_loc à la variable score. On procède ainsi de suite pour chaque mode de déplacement élémentaire prédéfini, de sorte que le déplacement élémentaire qui aura atteint le score le plus élevé pour l’activité analysée sera considéré comme étant finalement reconnu. Si aucune itération ne permet d’obtenir un score supérieur à 0,4, alors aucun mode de déplacement élémentaire n’est reconnu. Dans ce cas, on considère que le piéton n’est pas en mouvement (idle).For example, during a first iteration, we calculate the score of sample Z with regard to walking activity (i = l): score Joc = v (\) xW where r (l) ( k) = r _pearsO ii (X (l, k), Z (k)). If this score is greater than 0.4 (score_loc> QA \ then we assign the value of score_loc to a score variable. During a second iteration, we calculate the score of sample Z vis-à-vis the health walking activity (i = 2): Joc score = v (2) xW where r (2, k) = r _pears on (X (2, k), Z (k)). If this score is greater than 0.4 then we assign the value of score_loc to the score variable. We then proceed for each predefined elementary movement mode, so that the elementary movement which has reached the highest score for the activity analyzed will be considered as being finally recognized. If no iteration allows to obtain a score higher than 0.4, then no elementary mode of movement is recognized. In this case, we consider that the pedestrian is not in motion (idle).

Lors d’une étape d’estimation E5, la vitesse et la direction de déplacement du piéton sont estimées en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et des données inertielles mesurées en temps réel par le gyromètre 10 et/ou l’accéléromètre 12.During an estimation step E5, the speed and direction of movement of the pedestrian are estimated as a function of the recognized elementary mode of movement and of the inertial data measured in real time by the gyrometer 10 and / or the accelerometer 12.

Selon une particularité de l’invention, l’estimation de la direction de déplacement comprend une sous-étape de filtrage E52 de tout ou partie des données inertielles mesurées. Cette sous-étape de filtrage E52 vise à supprimer du signal mesuré des données parasites correspondant à des mouvements corporels, tels qu’un balancement des bras ou un dandinement latéral. Les inventeurs ont constaté que de tels mouvements peuvent constituer une source d’imprécision pour la détermination de la direction de déplacement et que la reconnaissance d’un mode de déplacement élémentaire peut être avantageusement utilisée pour extraire ces données parasites.According to a feature of the invention, the estimation of the direction of movement comprises a sub-step of filtering E52 of all or part of the measured inertial data. This filtering sub-step E52 aims to remove parasitic data corresponding to bodily movements, such as swinging of the arms or lateral waddling, from the measured signal. The inventors have noted that such movements can constitute a source of inaccuracy for determining the direction of movement and that the recognition of an elementary mode of movement can be advantageously used to extract this spurious data.

Dans le présent exemple, on considère que le filtrage s’applique sur les valeurs de vitesse de rotation de lacet (yaw velocity) mesurées. Ces valeurs sont corrigées lors de la sous-étape de filtrage E52 par le processeur 4 en fonction de la signature du mode de déplacement élémentaire reconnu. Pour cela, les valeurs de vitesse de rotation de lacet mesurées par le gyromètre 10 sont converties par FFT dans le domaine fréquentiel, desquelles sont soustraites les valeurs correspondantes de la signature (i.e. éléments de signature) du mode de déplacement élémentaire reconnu. Plus spécifiquement, on soustrait de la composante spectrale du signal de mesure converti présentant une amplitude maximale, la composante spectrale d’amplitude maximale de ladite signature. Ainsi, la version filtrée de la vitesse de rotation de lacet qui résulte de la sous-étape de filtre E52 constitue un indicateur amélioré des changements de direction effectifs.In the present example, it is considered that the filtering is applied to the measured yaw velocity values. These values are corrected during the filtering sub-step E52 by the processor 4 as a function of the signature of the recognized elementary movement mode. For this, the yaw rotation speed values measured by the gyrometer 10 are converted by FFT in the frequency domain, from which the corresponding values of the signature (i.e. signature elements) are subtracted from the recognized elementary mode of movement. More specifically, the spectral component of maximum amplitude of said signature is subtracted from the spectral component of the converted measurement signal having a maximum amplitude. Thus, the filtered version of the yaw rotation speed which results from the filter sub-step E52 constitutes an improved indicator of effective changes in direction.

Selon une particularité de l’invention, l’estimation de la direction de déplacement comprend une sous-étape de correction E54 d’une erreur systématique (bias) et de bruit inhérents aux moyens de mesure utilisés (e.g. gyromètre 10). Dans l’exemple présent, la vitesse angulaire de lacet 0_m(t_n) mesurée et filtrée à l’instant t_ncomme décrit ci-dessus est exprimée comme suit :According to a feature of the invention, the estimation of the direction of movement comprises a substep of correction E54 of a systematic error (bias) and of noise inherent in the measurement means used (eg gyrometer 10). In the present example, the yaw angular speed 0 _m (t _n ) measured and filtered at time t _n as described above is expressed as follows:

+ b(t_n) + où 0(t_n) désigne la valeur correcte de vitesse de lacet, h(t_n) désigne l’erreur systématique et /z(t_n) désigne un bruit blanc Gaussien à l’instant t_n.+ b (t _n ) + where 0 (t _n ) designates the correct yaw rate, h (t _n ) designates the systematic error and / z (t _n ) designates a white Gaussian noise at time t _n .

L’erreur systématique est estimée par le processeur 4 comme suit :The systematic error is estimated by processor 4 as follows:

n-l bÇtn) = ^nx E[0_m(t_f) - éCti-i)] - b(ti) i=i où E désigne l’espérance mathématique.nl bÇtn) = ^nx E [0 _m (t _f ) - éCti-i)] - b (ti) i = i where E denotes the mathematical expectation.

En combinant les sous-étapes de filtrage E52 et de correction E54 telles que décrites ci-dessus, les inventeurs ont réussi à démontrer, sur la base de données expérimentales, que la précision de géolocalisation est améliorée de manière significative, par rapport au cas où seule la sous-étape de filtrage est appliquée ou au cas où aucune des sous-étapes de filtrage et de correction n’est appliquée.By combining the E52 filtering and E54 correction substeps as described above, the inventors have succeeded in demonstrating, on the basis of experimental data, that the geolocation precision is significantly improved, compared to the case where only the filtering sub-step is applied or if none of the filtering and correction sub-steps are applied.

Selon une particularité de l’invention, la vitesse de déplacement du piéton est estimée, en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et d’une cadence de déplacement du piéton estimée en temps réel à partir des données inertielles mesurées.According to a feature of the invention, the speed of movement of the pedestrian is estimated, as a function of the recognized elementary mode of movement and of a rate of movement of the pedestrian estimated in real time from the measured inertial data.

La cadence de déplacement du piéton correspond au nombre de pas détectés par seconde. La cadence est estimée en temps réel et de manière fiable, en convertissant les mesures d’accélération verticale dans le domaine fréquentiel, par exemple par application d’une transformée de type LLT, et en identifiant la fréquence de la composante spectrale présentant l’amplitude la plus élevée.The pedestrian's movement rate corresponds to the number of steps detected per second. The cadence is estimated in real time and reliably, by converting the vertical acceleration measurements in the frequency domain, for example by applying an LLT-type transform, and by identifying the frequency of the spectral component presenting the amplitude the highest.

Selon une particularité de l’invention, la vitesse de déplacement est évaluée selon un modèle définissant, pour chaque mode de déplacement élémentaire, une relation univoque entre la cadence et la vitesse de déplacement. Les résultats des expérimentations menées par les inventeurs ont permis de démontrer que la prise en compte de la cadence dans l’évaluation de la vitesse de déplacement permet avantageusement d’améliorer notablement la précision de géolocalisation.According to a feature of the invention, the speed of movement is evaluated according to a model defining, for each elementary mode of movement, a unique relationship between the cadence and the speed of movement. The results of the experiments carried out by the inventors have made it possible to demonstrate that taking account of the cadence in the evaluation of the travel speed advantageously makes it possible to significantly improve the accuracy of geolocation.

En effet, ce modèle tient compte du fait que la vitesse de déplacement d’un piéton peut sensiblement varier au sein d’un même mode de déplacement élémentaire. Ce modèle est représenté graphiquement à titre d’exemple illustratif sur la Figure 4 pour les quatre modes de déplacement élémentaire suivants : marche de santé (strolling), marche normale (yvalking), marche à la hâte (rushing), course (jogging). Comme illustré, pour chaque mode de déplacement élémentaire, un domaine de variation continu des valeurs de vitesse de déplacement est déterminé en fonction d’un sous-domaine de valeurs de la cadence estimée. Par exemple, la vitesse de déplacement varie de 0,6 m/s et 1,3 m/s pour des valeurs de cadence comprises entre 1,2 et 1,7 pas/s dans le cas de la marche normale.In fact, this model takes into account the fact that the speed of movement of a pedestrian can vary considerably within the same basic mode of movement. This model is shown graphically as an illustrative example in Figure 4 for the following four basic modes of movement: health walking (strolling), normal walking (yvalking), hasty walking (rushing), running (jogging). As illustrated, for each elementary movement mode, a range of continuous variation of the movement speed values is determined as a function of a subdomain of values of the estimated cadence. For example, the speed of movement varies from 0.6 m / s and 1.3 m / s for cadence values between 1.2 and 1.7 steps / s in the case of normal walking.

Ce modèle est obtenu lors d’une deuxième étape préalable E02 effectuée avant la mise en œuvre des étapes de calcul précédemment décrites pour géolocaliser le piéton. H convient de noter que l’élaboration de ce modèle n’est pas relative au piéton considéré, i.e. pour lequel on souhaite déterminer la position.This model is obtained during a second preliminary step E02 carried out before the implementation of the calculation steps previously described to geolocate the pedestrian. It should be noted that the development of this model does not relate to the pedestrian considered, i.e. for which one wishes to determine the position.

La deuxième étape préalable E02 consiste, pour chaque mode de déplacement élémentaire, tout d’abord à mesurer la vitesse et la cadence en utilisant des méthodes de mesure précises et ensuite à relier les points de mesure de manière continue, par une technique de régression connue mise en œuvre par un processeur d’un ordinateur.The second prior step E02 consists, for each elementary mode of movement, first of all of measuring the speed and the cadence using precise measurement methods and then of connecting the measurement points continuously, by a known regression technique implemented by a computer processor.

A titre d’exemple illustratif, la cadence peut être mesurée de manière fiable par plusieurs téléphones portables conventionnels portés par des piétons volontaires se déplaçant selon un même mode de déplacement élémentaire donné (e.g. marche normale) sur une distance de référence (e.g. 20 mètres). La vitesse de déplacement est calculée en fonction du temps mis par le piéton pour parcourir cette distance de référence, ce temps étant mesuré au moyen d’un chronomètre.As an illustrative example, the cadence can be measured reliably by several conventional portable telephones carried by voluntary pedestrians moving according to the same given elementary mode of movement (eg normal walking) over a reference distance (eg 20 meters) . The speed of movement is calculated as a function of the time taken by the pedestrian to cover this reference distance, this time being measured by means of a stopwatch.

A titre d’exemple illustratif, la technique de régression sélectionnée pour relier de manière continue les points de mesure est une technique de régression polynomiale. Comme illustré sur la figure 4, les points de mesure sont identifiés, pour chacun des quatre modes de déplacement élémentaires, par des symboles respectifs, ces points étant reliés par une courbe obtenue par régression polynomiale.As an illustrative example, the regression technique selected to continuously connect the measurement points is a polynomial regression technique. As illustrated in FIG. 4, the measurement points are identified, for each of the four elementary modes of movement, by respective symbols, these points being connected by a curve obtained by polynomial regression.

Il convient de noter que, dès lors que ce modèle est élaboré, il est stocké dans la mémoire morte 5 du téléphone 100 de manière à pouvoir être directement utilisé pour évaluer la position d’un piéton selon l’invention, quel que soit le piéton considéré. Dès lors que ce modèle est établi, il peut avantageusement être appliqué à n’importe quel piéton considéré pour améliorer la précision de sa géolocalisation, sans nécessiter de calibration propre au piéton considéré.It should be noted that, as soon as this model is developed, it is stored in the read-only memory 5 of the telephone 100 so that it can be directly used to evaluate the position of a pedestrian according to the invention, regardless of the pedestrian considered. Once this model is established, it can advantageously be applied to any pedestrian considered to improve the accuracy of its geolocation, without requiring calibration specific to the pedestrian considered.

Une mise à jour centralisée de ce modèle pourra être mise en œuvre sur un serveur distant, auquel le téléphone portable destiné à mettre en œuvre l’invention pourra se connecter via Internet et/ou un réseau mobile, pour télécharger ledit modèle.A centralized update of this model can be implemented on a remote server, to which the mobile phone intended to implement the invention can connect via the Internet and / or a mobile network, to download said model.

Les inventeurs ont démontré sur la base de tests expérimentaux que la mise en œuvre du procédé de géolocalisation selon l’invention dans lequel la vitesse de déplacement est estimée en fonction de la cadence selon le modèle décrit ci-dessus permet d’atteindre une précision de localisation d’environ 1 mètre sur des distances parcourues de plusieurs centaines de mètres.The inventors have demonstrated on the basis of experimental tests that the implementation of the geolocation method according to the invention in which the speed of movement is estimated as a function of the rate according to the model described above makes it possible to achieve a precision of localization of approximately 1 meter over distances covered by several hundred meters.

Les étapes du procédé décrites ci-avant permettent de géolocaliser un piéton dans un espace à deux dimensions formant un plan horizontal, i.e. parallèle par rapport au sol sur lequel s’appuie le bâtiment.The steps of the process described above make it possible to geotag a pedestrian in a two-dimensional space forming a horizontal plane, i.e. parallel to the ground on which the building rests.

Un autre mode particulier de l’invention est maintenant décrit en référence à la Figure 5 pour déterminer un mode de déplacement vertical, ce qui est particulièrement avantageux pour continuer à géolocaliser de manière fiable et autonome le piéton lorsque ce dernier change d’étage à l’intérieur du bâtiment.Another particular mode of the invention is now described with reference to FIG. 5 for determining a vertical movement mode, which is particularly advantageous for continuing to geolocate the pedestrian in a reliable and autonomous manner when the latter changes floor to floor. inside the building.

Selon une autre caractéristique de l'invention, un mode de déplacement vertical est reconnu, en fonction d'au moins un paramètre d'élévation mesuré en temps réel.According to another characteristic of the invention, a vertical displacement mode is recognized, as a function of at least one elevation parameter measured in real time.

A cet effet, le capteur de pression ou baromètre 9 du dispositif 100 mesure à intervalles de temps réguliers la pression P. Sur la base de ces mesures, le processeur 4 du terminal 100 calcule un différentiel d'altitude Az tel que Az=-AP/(p.g), où AP désigne le différentiel de pression mesuré, p désigne la densité de l'air et g désigne la gravité terrestre. Le processeur 4 est adapté pour détecter un changement d'altitude par rapport à un ou plusieurs seuils prédéterminés (étape E30).To this end, the pressure sensor or barometer 9 of the device 100 measures the pressure P at regular time intervals. On the basis of these measurements, the processor 4 of the terminal 100 calculates an altitude differential Az such that Az = -AP / (pg), where AP designates the measured pressure differential, p designates the air density and g designates the earth's gravity. The processor 4 is adapted to detect a change in altitude with respect to one or more predetermined thresholds (step E30).

Par exemple, le processeur 4 est adapté pour détecter un premier changement d'altitude supérieur à un premier seuil prédéterminé, correspondant par exemple à une élévation de 1 m pendant une durée de 2 s.For example, the processor 4 is adapted to detect a first change in altitude greater than a first predetermined threshold, corresponding for example to an elevation of 1 m for a period of 2 s.

Dès lors qu’un changement d’altitude dépassant le premier seuil est détecté, un mode de déplacement vertical peut être reconnu dans les différents cas suivants.As soon as a change in altitude exceeding the first threshold is detected, a vertical movement mode can be recognized in the following different cases.

Si le processeur 4 ne reconnaît aucun mouvement du piéton lors de l'étape de reconnaissance E3 mais détermine que l'accélération verticale mesurée a est supérieure à un seuil d'accélération prédéterminé, par exemple égal à 1 m/s² (i.e. α > 1 m/s²) alors il en déduit que le piéton se déplace verticalement en utilisant un ascenseur (étape E321). Dans ce cas, les coordonnées de l'utilisateur dans un plan horizontal (i.e. parallèle au sol) demeurent inchangées lors de ce déplacement vertical.If the processor 4 does not recognize any movement of the pedestrian during the recognition step E3 but determines that the vertical acceleration measured a is greater than a predetermined acceleration threshold, for example equal to 1 m / s ² (ie α> 1 m / s ² ) then it deduces that the pedestrian moves vertically using an elevator (step E321). In this case, the coordinates of the user in a horizontal plane (ie parallel to the ground) remain unchanged during this vertical displacement.

Si le processeur 4 ne reconnaît aucun mouvement du piéton lors de l'étape de reconnaissance E3 mais détecte que l'accélération verticale mesurée a est inférieure audit seuil d'accélération prédéterminé (i.e. α < 1 m/s²), alors le processeur 4 détermine que le piéton se tient debout sur un escalier mécanique {escalator) actionné (E322).If the processor 4 does not recognize any movement of the pedestrian during the recognition step E3 but detects that the vertical acceleration measured a is less than said predetermined acceleration threshold (ie α <1 m / s ² ), then the processor 4 determines that the pedestrian is standing on an activated escalator (E322).

Lors de ce déplacement, les coordonnées du piéton varient non seulement verticalement (c’est-à-dire perpendiculairement par rapport au sol), mais également dans un plan horizontal.During this movement, the coordinates of the pedestrian vary not only vertically (i.e. perpendicular to the ground), but also in a horizontal plane.

En tenant compte de l'angle selon lequel la rampe de l'escalier mécanique est inclinée par rapport au sol du bâtiment, par exemple 30°, le processeur 4 peut continuer à estimer avec précision les coordonnées du piéton dans un plan horizontal.Taking into account the angle at which the ramp of the escalator is inclined relative to the ground of the building, for example 30 °, the processor 4 can continue to estimate with precision the coordinates of the pedestrian in a horizontal plane.

Si le processeur 4 détecte conjointement un déplacement élémentaire du piéton lors de l'étape de reconnaissance E3 et un changement d'altitude Δζ rapide (étape E34), c'est-à-dire supérieur à un deuxième seuil prédéterminé (e.g. Δζ > 0,5 m/s), alors le processeur 4 détermine que le piéton se déplace sur un escalier mécanique en fonctionnement (étape E341) selon le mode de déplacement élémentaire identifié lors de l’étape de reconnaissance E3.If the processor 4 jointly detects an elementary movement of the pedestrian during the recognition step E3 and a rapid change in altitude Δζ (step E34), that is to say greater than a second predetermined threshold (eg Δζ> 0 , 5 m / s), then the processor 4 determines that the pedestrian is moving on an escalator in operation (step E341) according to the elementary movement mode identified during the recognition step E3.

Si le processeur 4 détecte conjointement un déplacement élémentaire du piéton lors de l'étape de reconnaissance E3 et un changement d'altitude Δζ faible (étape E34), c'est-à-dire inférieur au deuxième seuil prédéterminé (e.g. Δζ <0,5 m/s), alors le processeur 4 détermine que le piéton se déplace sur un escalier (étape E342) selon le mode de déplacement élémentaire identifié. Dans ce cas, si le processeur 4 détermine en outre que des changements de direction sont rapides et réguliers, alors il en déduit que le piéton se déplace suivant un escalier en colimaçon. En tenant compte de l'angle d'inclinaison de l'escalier (e.g. 30°), le processeur peut continuer à déterminer avec précision les coordonnées du piéton dans un plan horizontal.If the processor 4 jointly detects an elementary movement of the pedestrian during the recognition step E3 and a slight change in altitude Δζ (step E34), that is to say less than the second predetermined threshold (eg Δζ <0, 5 m / s), then the processor 4 determines that the pedestrian moves on a staircase (step E342) according to the identified elementary mode of movement. In this case, if the processor 4 further determines that changes of direction are rapid and regular, then it deduces therefrom that the pedestrian moves along a spiral staircase. Taking into account the angle of inclination of the staircase (e.g. 30 °), the processor can continue to precisely determine the coordinates of the pedestrian in a horizontal plane.

Dans chacun des cas décrits ci-dessus, le procédé selon l'invention permet de localiser avec précision le déplacement du piéton dans un espace en trois dimensions, c’est-à-dire se déplaçant verticalement.In each of the cases described above, the method according to the invention makes it possible to locate with precision the movement of the pedestrian in a space in three dimensions, that is to say moving vertically.

La présente invention n’est pas limitée au cas du piéton. Elle s’applique également à toute personne se déplaçant au moyen d'un engin de déplacement non motorisé.The present invention is not limited to the case of the pedestrian. It also applies to any person moving by means of a non-motorized displacement machine.

Par engin de déplacement non motorisé, on entend notamment tout engin propulsé par une force musculaire de son ou ses occupants et qui n'est pas équipé d'un moteur, tel qu'une trottinette classique, une bicyclette, des skis/patins/planche à roulettes, des patins à glace, des skis à neige, etc.The term “non-motorized displacement vehicle” is understood to mean in particular any device propelled by a muscular force of its occupant (s) and which is not equipped with an engine, such as a conventional scooter, a bicycle, skis / skates / board. roller skates, ice skates, snow skis, etc.

On pourra assimiler les utilisateurs d'engins à roulettes sans moteur à des piétons dans la mesure où ceux-ci ne font pas appel à la force fournie par un moteur pour se déplacer. Par exemple, l'utilisateur d'une trottinette non motorisée effectue de manière connue des mouvements de va et vient avec une jambe prenant ponctuellement appui avec le sol pour se propulser vers l'avant.Users of motorized wheeled vehicles may be treated as pedestrians insofar as they do not use the force supplied by an engine to move. For example, the user of a non-motorized scooter performs in known manner back and forth movements with one leg punctually bearing on the ground to propel himself forward.

Selon l'invention, ce mouvement particulier de l'utilisateur peut être également caractérisé de manière unique par une signature préalablement enregistrée dans la matrice de signatures, comme décrit précédemment. Comme pour le cas du piéton, on pourra distinguer sur la base des signatures uniques différents modes de déplacement élémentaires en fonction desquels la position de l'utilisateur de la trottinette pourra être déterminée avec précision et de manière autonome.According to the invention, this particular movement of the user can also be uniquely characterized by a signature previously recorded in the signature matrix, as described above. As in the case of the pedestrian, we can distinguish on the basis of unique signatures different elementary modes of movement depending on which the position of the scooter user can be determined precisely and independently.

Naturellement, pour satisfaire des besoins spécifiques, une personne compétente dans le domaine de l’invention pourra appliquer des modifications à l’invention telle que décrite ci-dessus sans sortir du cadre de l’invention. Par exemple, l’algorithme de reconnaissance de mouvements pourra être exécuté par l’application installée sur le téléphone portable plutôt que par l’applicatif du capteur de données.Naturally, to meet specific needs, a person competent in the field of the invention may apply modifications to the invention as described above without departing from the scope of the invention. For example, the motion recognition algorithm could be executed by the application installed on the mobile phone rather than by the application of the data sensor.

La présente invention n'est pas limitée aux modes de réalisation spécifiques qui ont été décrits ci-dessus, et les modifications qui se trouvent dans le champ d'application de la présente invention seront évidentes pour une personne versée dans l'art.The present invention is not limited to the specific embodiments which have been described above, and the modifications which fall within the scope of the present invention will be obvious to a person skilled in the art.

Claims

1. A method of autonomous geolocation of a first person moving on foot or by means of a non-motorized displacement machine, said method intended to be implemented on a portable device integral with said person, said method being characterized in that that it includes the following stages:

• measurement (El) of inertial data relating to a displacement of said first person;

Recognition (E3) of an elementary mode of movement of said first person, during which all or part of the measured inertial data are compared with predetermined signatures, each signature being previously associated in a unique manner with an elementary mode of movement independently of said first person considered;

• estimation (E5) of the speed and direction of movement of said first person, as a function of the recognized elementary mode of movement and of all or part of the measured inertial data; and • evaluation (E7) of the position of said first person, as a function of the speed and direction of travel estimated and of the position evaluated during a previous iteration of the evaluation step.

2. Method according to claim 1, characterized in that it comprises a first preliminary step (E01), during which each signature is produced on the basis of at least one time signal of inertial data obtained for an elementary mode of movement given and performed by at least a second person.

3. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that during the recognition step (E3), the measured inertial data are compared with the signature elements of each of the predefined elementary displacements, by calculating a correlation score weighted by weights (W) previously assigned to each type of inertial data, so that the recognized mode of movement is the one for which the correlation score is the highest.

4. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that during the recognition step (E3), the inertial data are selected from vertical, frontal, transverse, rotational acceleration data.

5. Method according to the preceding claim, characterized in that the vertical acceleration data is assigned a multiplicative factor constituting a preponderant weight compared to the other inertial data compared during the recognition step (E3).

6. Method according to the preceding claim, characterized in that the vertical acceleration data is assigned a first weight and in that:

• the frontal acceleration data is assigned a second weight of at least half the value of that of the first weight, and / or • the transverse acceleration data is assigned of a third weight of at least eight value times less than that of the first weight, and / or • the roll type rotation data is assigned a fourth weight of value at least twice less than that of the first weight, and / or • the rotation data of Pitch type are assigned a fifth weight with a value at least four times lower than that of the first weight.

7. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that the inertial data compared during the recognition step (E3) correspond to a sample of temporal data of a duration between 1 s and 2 s.

8. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that the speed of movement of said first person is estimated, during the estimation step (E5), as a function of the recognized elementary mode of movement and of a rate of movement of said first person estimated in real time from the measured inertial data.

9. Method according to the preceding claim, characterized in that the evaluation of the speed of movement is carried out from a previously established model and defining for each elementary mode of movement a unique relationship between the cadence and the speed of movement.

10. Method according to the preceding claim, characterized in that said model is developed by polynomial regression, on the basis of a set of discrete measurement points, each point associating a speed with a rate of movement.

11. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that the estimation of the direction of movement of said first person comprises:

• a filtering sub-step (E52) during which all or part of the measured inertial data is filtered by subtraction of corresponding data included in the signature of the recognized movement mode; and • a correction sub-step (E54) of a systematic error b (t _n ) inherent in the measurement means (1) of said inertial data.

12. Autonomous geolocation device for a person moving on foot or by means of a non-motorized displacement machine, said device being intended to be integral with said person, said device being characterized in that it comprises:

• measuring means (1; 10, 12) for measuring inertial data relating to a movement of said person;

• recognition means (4) for recognizing an elementary mode of movement of said of said person, said recognition means being adapted to compare all or part of the measured inertial data with predetermined signatures, each signature being previously stored in storage means uniquely associated with a particular mode of travel independently of said person concerned;

• estimation means (4) for estimating the speed and direction of movement of said person as a function of the recognized elementary mode of movement and of the measured inertial data; and • evaluation means (4) for evaluating the position of said person as a function of the speed and direction of travel estimated and of the position evaluated during a previous iteration of the evaluation step.

13. computer program (PG1) comprising instructions adapted to the implementation of at least any one of the steps of the method according to any one of claims 1 to 11, when said program (PG1) is executed on a computer .

14. Means of storing information (5), removable or not, partially or totally readable by a computer or a microprocessor comprising code instructions of a computer program (PG1) for the execution of at least one any of the process steps according to any of claims 1 to 11.

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