WO2015058986A1 - Procede de localisation en interieur et exterieur et dispositif portatif mettant en œuvre un tel procede. - Google Patents

Procede de localisation en interieur et exterieur et dispositif portatif mettant en œuvre un tel procede. Download PDF

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WO2015058986A1
WO2015058986A1 PCT/EP2014/071839 EP2014071839W WO2015058986A1 WO 2015058986 A1 WO2015058986 A1 WO 2015058986A1 EP 2014071839 W EP2014071839 W EP 2014071839W WO 2015058986 A1 WO2015058986 A1 WO 2015058986A1
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WO
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measurements
trajectory
gyrometer
distance
proportionality
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PCT/EP2014/071839
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Mehdi Boukallel
Alexandre PATAROT
Sylvie Lamy-Perbal
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Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives
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Publication date
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    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
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    • G01P15/00—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
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    • G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation

Definitions

  • the present invention relates to an indoor and outdoor location method, and a portable device implementing such a method. It is applicable for the location of pedestrians in indoor and outdoor environments.
  • the invention is particularly applicable for first responders such as for example firefighters or police officers, isolated workers or people with visual or cognitive impairments.
  • radio systems such as GPS and Wifi in particular, require transmitters while barometers, magnetometers and inertial sensors operate autonomously.
  • barometers for example
  • gyrometers providing only a mechanical measurement.
  • the classification of these location systems can then be further refined by their integration ability and cost. For example, tactical inertial units integrated into aircraft or missiles are based on expensive but reliable optical gyrometers, while those embedded in mobile terminals are low cost but unreliable.
  • a technical problem to be solved is to locate a pedestrian in a constrained environment, for example in the floor of a building or in a dense urban environment, with low cost devices providing the only measures of acceleration and angular velocity, as well as the initial position of the user and a second known position either by this user or by an external system. Moreover, it must be possible to locate the mobile user with good accuracy, of the order of a few meters for example. For the internal location, a difficulty arises when it is necessary to ensure this location by eliminating infrastructure deployed in the environment such as beacons or antennas for example. To position the user, the location device must be equipped with measurement sensors. It estimates the position relative to a starting point and delivers the position information to the user himself or to other entities, such as display stations worn or remote, for example. Since the user is mobile, the device must be compact. A technical solution adopted must therefore minimize the size associated with the sensors.
  • Pedometer solutions rely on the measurement of the user's pace of operation. From the measurement of the number of steps and the step length, an estimate of the distance traveled is made. However, if the length of the user's pace changes, for example from a fast walk to a slow walk, the solution can lead to a poor estimate of the distance traveled and therefore the location of the user. Odometer solutions are widely used.
  • the device then consists mainly of an inertial unit placed at the foot of the user.
  • the acceleration and rotational speed measurements combined with estimated techniques make it possible to estimate the distance traveled by the user.
  • a problem related to these solutions is the need for significant computing means to contain the significant drift of the inertial units.
  • the location of the sensor on the stand also complicates the implementation.
  • the sensors are located at the waist, wrist or arm.
  • the distance traveled is estimated from the acceleration measurement.
  • these solutions often have reduced performance compared to the "foot-mounted” solution, particularly because of the location of these sensors on the body where the dynamics are less appropriate. They are not used alone but rather hybridized with other techniques to provide orientation information for example. Important calculation means are also necessary.
  • a camera equips the user and observes the field in front of the latter.
  • This solution commonly combines two steps, that of estimating the advance of the mobile from points of the environment and the recognition of characteristic points. The first step makes it possible to estimate the distance traveled and the second step makes it possible to perform a registration of the position of the user relative to an absolute reference frame.
  • a disadvantage of this solution is that it imposes to orient the camera in the moving field of the mobile.
  • the camera is sensitive to lighting, orientation and vibration parameters.
  • important calculation means are necessary to ensure the location of the mobile.
  • the object of the invention is in particular to achieve these objectives.
  • the subject of the invention is a method as described by the claims.
  • FIG. 2 the result of a correction of angular measurements by affine regression in real time
  • FIG. 3 is a block diagram of an exemplary device according to the invention.
  • FIG. 4 an example of an algorithm implementing the method according to the invention.
  • Figure 1 shows the possible components of a device according to the invention and the steps they implement.
  • the invention is described for locating a pedestrian, but it can also be applied to the location of mobile bodies in motion.
  • the device comprises at least:
  • an inertial unit 1 capable of providing the accelerations of its center of inertia with respect to the terrestrial reference, expressed in its local coordinate system 3D, as well as the angular velocities expressed in this same local coordinate system;
  • a calculation unit 2 capable of receiving digital data, for example in matrix form with tools of linear algebra, in real time, and of providing as quickly as possible the result of a calculation;
  • a digital processing unit 3 capable of providing the data from the inertial unit 1 to the calculation unit 2 and retrieve the results to write them for example in a file or on a communication port.
  • a mobile terminal 4 completes the set.
  • This terminal comprises an input interface 5 capable of supplying the digital processing unit with location information known a priori, either by the user or by an external system.
  • location information known a priori, either by the user or by an external system.
  • a button on the mobile terminal allows you to enter information in the system.
  • the display means 6 of the terminal make it possible to restore estimated location information.
  • the screen of the mobile terminal makes it possible, for example, to display either a point on a map or numerical values.
  • a device solves these three problems in particular while using an estimated navigation method also called “dead-reckoning”.
  • This method consists of estimating a 2D position from the distance traveled and projecting it according to the orientation (yaw) of the device over time.
  • a preliminary phase of calibrations is performed before engaging this method of "dead-reckoning".
  • the calibrations and the position calculation are carried out by the calculation unit 2.
  • This unit implements three steps 1 1, 12, 13, the first two 1 1, 12 are two preliminary stages preceding the location by "dead-reckoning" Proper.
  • the first step 1 1, static, is performed while the wearer, so the device is immobile.
  • the second step 12, dynamic, is performed on a known trajectory.
  • the third step 13 performs the location of the carrier by "dead-reckoning" while it performs a free movement.
  • the two preliminary steps 1 1, 12 make it possible to obtain coefficients correcting the distance and attitude calculations carried out during the third step 13 of locating the carrier in free movement, the distance and attitude calculations being used by the method from «dead reckoning ". As will be shown later in the description, these coefficients in particular correct the measurement bias of the sensors of the inertial unit.
  • the inertial unit 1 is therefore composed of two sensors, a 3D accelerometer and a 3D gyrometer which respectively deliver accelerations and angular velocities. These sensors deliver, for example, measurements along three axes, the accelerometer delivering the accelerations (Ax, Ay, Az) and the gyrometer delivering the angular velocities (Wx, Wy, Wz) of the mechanical reference linked to the inertial unit.
  • the measurements from these two sensors are biased by a random systematic measurement constant and are noisy by thermo-electronic effects for example.
  • the invention deals with the influence of measurement biases without dealing with noises which can be annoying if they are treated by many known solutions.
  • the outputs of the gyrometers are biased. These biases can be estimated in the first preliminary step 1 1 while the wearer is motionless by calculating averages of measured angular velocities, while the angular velocity is ideally a zero vector. The calculated average gives an estimate of the bias.
  • this first estimate of bias is not sufficient in the majority of cases to accurately estimate the yaw drift estimated by integration of angular velocities.
  • a calibration is then performed on a known trajectory, for example on a rectilinear portion between a point A and a point B when the lace is equal to the initial orientation, that is to say zero.
  • the constant integral bias with respect to time creates a linear ramp whose coefficient can be estimated for example by affine regression and then subtracted from the estimated initial value. This calibration is performed during the second preliminary step 12.
  • FIG. 2 illustrates the result of the angular correction by affine regression in real time by two curves 21, 22 representing the angular value of the yaw with respect to time.
  • a first curve 21 represents the lace without correction where the linear drift is observed with respect to time.
  • a second curve 22 represents the yaw with bias correction.
  • FIG. 2 illustrates a particular case where the measurements of the gyrometer are corrected by subtraction of a ramp.
  • This case may apply in particular when the known trajectory A-B is rectilinear.
  • the drift due to the gyrometer measurement bias is estimated by a model, for example linear regression estimating the coefficients of the line representing the linear drift as in the case of Figure 2. Then we subtract the model with orientation estimates (yaw) resulting from the raw measurements of angular velocities given by the gyrometer. It is possible to use another type of regression to calculate a drift model of the gyrometer measurements, especially when the known trajectory is not rectilinear. One can thus use a higher order polynomial regression or any other regression, the aim being to compare a model of evolution of the lace, resulting from the known trajectory portion and impacted by the bias, compared to the raw measurements.
  • Accelerometer measurements are also biased.
  • the value of the gravity that is difficult to estimate according to each axis of the central 1 since its 3D orientation is unknown.
  • the invention uses a quantity called thereafter "jerk" which is the time derivative of the acceleration, corresponding to the third derivative of the distance by compared to time.
  • the jerk is defined by a three-dimensional vector:
  • dA / dt (dAx / dt, dAy / dt, dAz / dt), where A is the acceleration vector.
  • J k the jerk at a moment k, according to the following relation (1):
  • a k and A k- being the acceleration vectors at times k and k-1.
  • the standard jerk is advantageously used because it is invariant by change of reference.
  • This change of reference corresponds here to the passage of the marker of the inertial unit attached to the carrier to the navigation mark attached to the Earth or the building in which moves the carrier.
  • the use of the standard jerk avoids the projection errors on the reference the new marker.
  • the norm of the jerk is thus integrated with respect to the time, by three times, to obtain the accumulated distance traveled.
  • the integrated value directly obtained does not correspond to the cumulative distance but to a proportional value.
  • Figure 3 shows a block diagram of a device according to the invention.
  • the data provided by the inertial unit that is to say the data of the accelerometer (Ax, Ay, Az) and the data of the gyrometer (Wx, Wy, Wz) are transmitted to the calculation unit 2. These data are for example transmitted at a frequency of the order of 100 Hz.
  • the computing unit must be able to manage operations in real time, at least as fast as the arrival frequency of the inertial data, ie about 100 Hz.
  • the calculation unit implements the three steps 1 1, 12, 13 described above.
  • External information 21 signals the calculation unit which step it must apply, in particular the calculation unit must know if the carrier is stationary for the first step 1 1, if it travels the known portion for the second step 12 or if he is on the move 13.
  • This outside information 21 can be activated in different ways. It can be provided by a button-type input device or an external location system, for example of the type RFID or GPS tag readers, provided that this location information is available. The information can therefore be given by the user, via a button or any interface, with for example the following indications on a screen "I am still” for the first step 1 1, "I walk between A and B" for the second step 12 and "locate me” for the third stage 13 in free movement. These situations can also be detected by external locating means which send the information to the computing unit. In the first step 1 1, while the carrier is stationary, the device calculates the average angular velocities from the inertial data.
  • the known trajectory of trajectory between a point A and a point B makes it possible to obtain on the one hand the coefficient of proportionality ⁇ between the cumulative distance obtained by integration of the jerk and the real distance traveled, and on the other hand share the coefficients a and ⁇ of the line representing the angular drift of the lace.
  • the coefficient of proportionality ⁇ is obtained between the integration of the jerk norm and the real distance, because at the end of the trajectory the distance between the points A and B is known. This factor is particularly given by the AB report int / REE AB AB n e where int is the integration of jerk and AB SOE n e is the known actual distance.
  • the integration of the jerk is a triple integration with respect to time, since the jerk is the time derivative of the acceleration given by the accelerometer of the inertial unit. It is in fact three integrations, according to the three axes, of the quantities of Ax / dt, dAy / dt and dAz / dt.
  • Ax, Ay and Az are accelerations along the three axes.
  • this temporal derivative of the acceleration vector is advantageously used because it makes it possible to eliminate the bias assumed to be constant.
  • the norm of the vector is advantageously used because it is invariant, that is to say that it does not depend on the reference considered. This avoids the projection errors accelerations measured in the reference linked to the inertial unit to the navigation mark in which the carrier is located.
  • the known trajectory AB allows, if it is rectilinear for example, to know the orientation of the carrier which is the same orientation as the initial orientation.
  • the points A and B may be signaled by the user or by an external system of the RFI D or GNSS type, for example, or any other location system.
  • An example of identification of this known trajectory can be done using two terminals connected by a wire of known length.
  • the first terminal, signaling the point A is thus placed at one point and the wire is then stretched for example in a straight line to put the second terminal, signaling the point B.
  • the wire measures 30 meters
  • the computing unit then receives the information that the user travels the path between A and B, either by the user himself via the aforementioned interface, or by means of external locations.
  • the lace is ideally zero on the rectilinear path portion.
  • Figure 2 also shows that the angular velocity bias, assumed constant, derives the attitude linearly with respect to time.
  • the attitude and the distance traveled must be estimated from this dynamic step 12.
  • the attitude is calculated by integrating the angular velocities, via an integration of quaternions.
  • Quaternions are a linear algebra tool that is easy to implement in a computing unit. They have the advantage of avoiding singularity problems, such as Euler angles and cardan lock in particular. That is, the calculation is efficient and fair regardless of the orientation, which is not the case with other methods.
  • the distance is calculated by several integrations of the jerk norm and with the proportionality factor.
  • the system is not yet operational to navigate the estimate. It is only once the coefficients ⁇ , a and ⁇ are estimated that inertial gross measurements can be exploited 123 while minimizing the impact of biases.
  • the system is operational to engage the third locating step 13, in free movement.
  • the distance and attitude calculations are corrected by the coefficients resulting from the static calibration (immobility) and the dynamic calibration (rectilinear known trajectory) to provide a two-dimensional position, a speed and an orientation. This step is based on the well-known method of "dead reckoning".
  • the navigation is thus based on the technique of "dead reckoning” and is based on an attitude estimation by integrating quaternions and on a distance estimation by integration of the jerk norm.
  • the device according to the invention uses the known method of "dead-reckoning” or navigation with the estimate but uses to carry out the localization according to this method the information of distance and yaw obtained respectively by the integration of the standard of the jerk, corrected for the coefficient of proportionality, and by the integration of angular velocities obtained via quaternions and corrected by linear regression.
  • FIG. 4 summarizes the possible operation of a device according to the invention and in particular the algorithm executed by the calculation unit 2.
  • FIG. 4 illustrates the sequence of steps and the recursive calculations within each step .
  • This algorithm implements the steps 1 1, 12, 13 previously described.
  • the algorithm is looped between two samplings, for example at the frequency 100 Hz.
  • the input data 41 at the instant k pass the various steps of the algorithm.
  • the output data 42 completes the input data at the next instant k + 1.
  • the input data includes five groups of data:
  • the input data at a time k used, in addition to those which precede, during the calibration steps are the following:
  • the measurement data are on the one hand the acceleration vectors A, k-1 at time k-1 and the acceleration vector A, k at time k, the calculation of the jerk at time k being calculated from of these two values (see relation (1) above) and on the other hand the vector angular velocity W, k.
  • the user or system inputs are derived from the external information: immobile, known trajectory of the trajectory or free movement.
  • the previous estimates are the two-dimensional (2D) position R, k calculated in the free-movement phase 13, the attitude quaternion Q, k calculated from the second step 12 and the gross distance D, k on the portion of known trajectory also calculated from this second step.
  • the gross distance is the cumulative distance calculated by integration of the jerk before correction by the coefficient of proportionality.
  • the constants are the effective distance AB r e n e and the sampling frequency, 100 Hz for example.
  • the output data of an algorithm loop are the calibration data and the estimation data.
  • the calculation unit 43 estimates the bias by calculating the mean angular velocity vector Wmoy constituting the rough estimation of the biases on the angular velocities, according to the three axes.
  • the modified average value will be an input data at time k + 1. It is calculated by recursion, that is to say that:
  • Wmoy, k (k / k + 1) Wmoy, k-1 + (1 / k + 1) W, k
  • Wmoy, k and Wmoy, k-1 being respectively the average vector calculated at times k and k-1 and W, k the measurement of the angular velocity at time k.
  • Recursion saves computing memory and is compatible with a real-time calculation executed between two successive samples.
  • the average vector Wmoy obtained at the end of the step will be used in particular in the second step to integrate the attitude quaternion unbiased measurements.
  • the computing unit successively performs the calculation 44 of the attitude quaternion, the calculation 45 of the yaw angle by the previously described affine regression giving the orientation of the user, and the integration 46 of the jerk norm.
  • r, k and r, k-1 being the coefficient of proportionality respectively at times k and k-1.
  • k is the integration of the jerk Jk between the instants k-1 and k, that is to say the gross distance traveled, that is:
  • the calculation unit 48 integrates the jerk in the same way as in the second 12, according to the relation (2) above.
  • the actual distance 5d, n e k SOE traveled between two sampling instants k-1 and k is calculated by multiplying this integration by the coefficient ⁇ obtained at the end of the second step 12.
  • the computing unit determines the location of the user according to the "dead reckoning" method.
  • the algorithm of FIG. 4 is a possible mode of implementation of the steps 1 1, 12, 13. Other modes of implementation are possible.
  • the first step 1 1 it is possible to calculate the angular velocity Wmoy by a non-recursive method. It is the same in the second step 12 for the calculations of the coefficient ⁇ to deduce the actual distance from the integration of the norm of the jerk, and the a and ⁇ for calculating the angle of the lace.
  • the first step 1 1 may not be implemented according to the accuracy that is desired calculation of the attitude.
  • Bias offsets solve the problem of time drift.
  • these compensations do not in any case involve step detection, which makes it possible to overcome the assumptions of laying the foot on the ground and therefore the periodic immobility of the plant.
  • the central can be placed at the level of the belt, and even at another location of the body of the user.
  • the invention is compatible with the constraints of real time and moderate use of the memory thanks to the recursion because each state (position, attitude, coefficient of proportionality ⁇ between the norm of the jerk and the distance, coefficients of regression affine a and ⁇ ) can be estimated from its value at the previous instant.
  • each state position, attitude, coefficient of proportionality ⁇ between the norm of the jerk and the distance, coefficients of regression affine a and ⁇
  • ⁇ coefficient of proportionality
  • a device is therefore easy to wear. It comprises an inertial unit, calculation means and display means, a screen for example, in particular for restoring the position by displaying a point on a map. It may also include means for transmitting the location data on a remote server.
  • a Kalman filter for example.
  • the method implemented by the invention in particular the algorithm executed by the calculation unit 2, enables real-time localization with reduced computing resources with a result similar to that of the devices of the state of the system.
  • art in terms of accuracy or better.
  • the necessary equipment is low cost and the sensors used, gyrometer and accelerometer, can be miniature. This material is also easily integrated into already commercialized technologies, for example mobile phones.
  • the equipment can be quickly installed on the user. It is compact and can equip all types of pedestrians.
  • the device can operate alone or be hybridized with another location system.
  • this terminal may advantageously be a smartphone-type mobile terminal.
  • the computing unit 2 can be connected to a communication port enabling it to communicate with the mobile terminal via a wireless link, of the Wifi or Bluetooth type, possibly by wired connection.
  • the wireless communication can be done according to the standard protocol http, allowing the interface with all types of mobile terminals with a web browser. The user can then enter his instructions on the terminal and read the display of location results on the same terminal.
  • the invention has been described for locating a pedestrian. It can also apply to locate a person traveling in a wheelchair. More generally, it can be applied to locate moving bodies such as wheeled or crawler vehicles, wagons, or land or air drones.

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Abstract

Le dispositif de localisation, apte à équiper un corps mobile, comporte au moins une centrale inertielle (1) comprenant un gyromètre 3D et un accéléromètre 3D, une unité de calcul (2) recevant les résultats de mesures du gyromètre et de l'accéléromètre selon une fréquence d'échantillonnage, et des moyens de restitution (4, 5) de localisation du corps mobile, l'unité de calcul effectuant : - dans une étape préliminaire (12) où ledit corps mobile parcourt une trajectoire connue, le calcul d'un coefficient de proportionnalité entre la distance réellement parcourue et la distance brute obtenue par l'intégration de la dérivée temporelle de l'accélération selon ladite trajectoire; - dans une étape suivante (13) de déplacement libre, la localisation de ledit corps mobile par la méthode de navigation à l'estimée, la localisation étant effectuée en utilisant comme distance parcourue la distance brute obtenue par l'intégration de la dérivée temporelle de l'accélération corrigée par le coefficient de proportionnalité. On calcule par ailleurs un modèle représentant la dérive due au biais de mesures de vitesses angulaires délivrées par le gyromètre par une régression entre lesdites mesures et l'orientation de ladite trajectoire connue (A, B), les mesures prises en compte dans l'étape (13) de déplacement libre étant lesdites mesures corrigées par soustraction dudit modèle.

Description

PROCEDE DE LOCALISATION EN INTERIEUR ET EXTERIEUR ET DISPOSITIF PORTATIF METTANT EN ŒUVRE UN TEL PROCEDE.
La présente invention concerne un procédé de localisation en intérieur et extérieur, et un dispositif portatif mettant en œuvre un tel procédé. Elle s'applique pour la localisation de piétons dans des environnements intérieurs et extérieurs. L'invention s'applique particulièrement pour des primo- intervenants tels que par exemple des pompiers ou des policiers, des travailleurs isolés ou encore des personnes atteintes de déficiences visuelle ou cognitive.
Parmi toutes les familles de systèmes de localisation, on distingue d'abord ceux dépendant d'une infrastructure ou non. Ainsi, les systèmes radio, comme GPS et Wifi notamment, nécessitent des émetteurs alors que les baromètres, magnétomètres et capteurs inertiels fonctionnent de manière autonome. Parmi ceux qui ne nécessitent pas d'infrastructure, il y a ceux qui dépendent de l'environnement, tels que les baromètres par exemple, et ceux qui n'en dépendent pas, tels que les gyromètres ne fournissant qu'une mesure mécanique. On peut ensuite affiner la classification de ces systèmes de localisation par leur aptitude à l'intégration et leur coût. Par exemple, les centrales inertielles tactiques intégrées dans les avions ou les missiles sont basées sur des gyromètres optiques coûteux, mais fiables, alors que celles embarquées dans les terminaux mobiles sont bas coût mais peu fiables.
Un problème technique à résoudre est de localiser un piéton dans un environnement contraint, par exemple dans l'étage d'un bâtiment ou dans un milieu urbain dense, avec des dispositifs bas coût fournissant les seules mesures d'accélération et de vitesse angulaire, ainsi que la position initiale de l'utilisateur et une seconde position connue soit par cet utilisateur, soit par un système externe. Par ailleurs, il faut pouvoir localiser l'utilisateur en mobilité avec une bonne précision, de l'ordre de quelques mètres par exemple. Pour la localisation intérieure, une difficulté survient lorsqu'il est nécessaire d'assurer cette localisation en s'affranchissant d'infrastructures déployées dans l'environnement telles que des balises ou des antennes par exemple. Pour arriver à positionner l'utilisateur, le dispositif de localisation doit être équipé de capteurs de mesures. Il estime la position relativement à un point de départ et délivre l'information de position à l'utilisateur lui-même ou à d'autres entités, telles que des postes de visualisation portés ou distants par exemple. Etant donné que l'utilisateur est en mobilité, le dispositif doit être peu encombrant. Une solution technique retenue doit donc minimiser l'encombrement lié aux capteurs.
On connaît plusieurs solutions de localisation, notamment intérieure, sans infrastructure.
Les solutions à podomètre reposent sur la mesure de la cadence de marche de l'utilisateur. A partir de la mesure du nombre de pas et de la longueur de pas, une estimation de la distance parcourue est réalisée. Cependant, si la longueur du pas de l'utilisateur change, passant par exemple d'une marche rapide à une marche lente, la solution peut conduire à une mauvaise estimation de la distance parcourue et donc de la localisation de l'utilisateur. Les solutions à odomètre sont largement utilisées. Le dispositif est alors constitué principalement d'une centrale inertielle placée au pied de l'utilisateur. Les mesures d'accélération et de vitesse de rotation conjuguées à des techniques à l'estimée permettent d'estimer la distance parcourue par l'utilisateur. Un problème lié à ces solutions est la nécessité de moyens de calcul importants pour contenir la dérive importante des centrales inertielles. L'emplacement du capteur sur le pied complique par ailleurs la mise en application.
Dans ces solutions, les capteurs sont localisés à la taille, au poignet ou au bras. L'estimation de la distance parcourue est réalisée à partir de la mesure de l'accélération. Cependant, ces solutions présentent souvent des performances réduites comparées à la solution « foot-mounted », notamment en raison de la localisation de ces capteurs sur le corps où la dynamique est moins opportune. Elles ne sont pas utilisées seules mais plutôt hybridées à d'autres techniques pour apporter une information d'orientation par exemple. Des moyens de calculs importants sont par ailleurs nécessaires.
D'autres solutions utilisent la mesure de la variation du champ magnétique terrestre local pour, par exemple, estimer la vitesse d'avance de l'utilisateur. Une telle mesure peut d'une part nécessiter d'équiper l'utilisateur d'une boussole, mais le dispositif est alors sensible à la présence d'objets perturbant localement le champ magnétique terrestre dans l'environnement de l'utilisateur, ces objets pouvant être par exemple du mobilier, des charpentes métalliques ou le terminal électronique lui-même. D'autre part, la mesure peut nécessiter d'équiper l'utilisateur d'une constellation de capteurs magnétiques afin de mesurer par exemple le gradient spatial de ce champ magnétique. Mais un inconvénient de cette solution est la nécessité d'agencer la constellation de capteurs de manière précise et de la calibrer soigneusement.
Enfin, il est également connu d'utiliser des solutions visuelles. Une caméra équipe l'utilisateur et observe le champ face à ce dernier. Cette solution combine communément deux étapes, celle de l'estimation de l'avance du mobile à partir de points caractéristiques de l'environnement et la reconnaissance de points caractéristiques. La première étape permet d'estimer la distance parcourue et la deuxième étape permet de réaliser un recalage de la position de l'utilisateur par rapport à un référentiel absolu. Un inconvénient de cette solution est qu'elle impose d'orienter la caméra dans le champ de déplacement du mobile. Par ailleurs, en raison du principe même de cette technique, la caméra est sensible aux paramètres d'éclairage, d'orientation et aux vibrations. De plus, des moyens de calculs importants sont nécessaires pour assurer la localisation du mobile.
Toutes ces solutions ne répondent pas aux objectifs de réalisation d'un dispositif portatif fiable et peu encombrant, indépendant de l'environnement ou d'une quelconque infrastructure, permettant en particulier :
- Une localisation avec de très faibles dérives, par exemple inférieures à 5% de la distance totale parcourue, en environnement fermé ou non, sans pré-équipement des lieux ;
- Un équipement aux dimensions réduites et facilement embarquable, apte à être fixé à la taille d'un piéton par exemple ;
- Un calcul économique en ressources mais apportant une estimation robuste de la position de l'utilisateur.
L'invention a notamment pour but d'atteindre ces objectifs. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé tel que décrit par les revendications.
L'invention a également pour objet un dispositif mettant en œuvre un tel procédé. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit, faite en regard de dessins annexés qui représentent :
- La figure 1 , les composants possibles d'un dispositif selon l'invention et les étapes qu'ils mettent en œuvre ;
- La figure 2, le résultat d'une correction de mesures angulaires par régression affine en temps réel ;
- La figure 3, un schéma fonctionnel d'un exemple de dispositif selon l'invention ;
- La figure 4, un exemple d'algorithme mettant en œuvre le procédé selon l'invention.
La figure 1 présente les composants possibles d'un dispositif selon l'invention et les étapes qu'ils mettent en œuvre. A titre d'exemple l'invention est décrite pour la localisation d'un piéton, mais elle peut également s'appliquer à la localisation des corps mobiles en mouvement.
Le dispositif comprend au moins :
- une centrale inertielle 1 capable de fournir les accélérations de son centre d'inertie par rapport au référentiel terrestre, exprimées dans son repère local 3D, ainsi que les vitesses angulaires exprimées dans ce même repère local ; - une unité de calcul 2 apte à recevoir des données numériques par exemple sous forme matricielle avec des outils d'algèbre linéaire, en temps réel, et de fournir le plus rapidement possible le résultat d'un calcul ;
- une unité de traitement numérique 3 capable de fournir les données issues de la centrale inertielle 1 à l'unité de calcul 2 et d'en récupérer les résultats pour les écrire par exemple dans un fichier ou sur un port de communication. Un terminal mobile 4 complète par exemple l'ensemble. Ce terminal comporte une interface d'entrée 5 apte à fournir à l'unité de traitement numérique des informations de localisation connues a priori, soit par l'utilisateur, soit par un système externe. Par exemple, un bouton sur le terminal mobile permet d'entrer une information dans le système. Les moyens d'affichage 6 du terminal permettent de restituer des informations de localisation estimées. L'écran du terminal mobile permet par exemple d'afficher soit un point sur une carte, soit des valeurs numériques. Parmi les solutions de l'état de l'art, dont certaines ont été brièvement décrites ci-dessus, on suggère d'une part de compter les pas en les détectant avec des accélérations et de multiplier par une longueur moyenne d'un pas pour obtenir une distance parcourue, ou, d'autre part, d'intégrer les accélérations selon chaque dimension pour obtenir une distance parcourue. Dans ce dernier cas, à cause des erreurs de mesures, la valeur estimée dérive avec le temps. C'est un premier problème. Une solution également proposée dans l'état de l'art consiste alors à ne pas cumuler les erreurs, en particulier lors de la pose du pied au sol quand la centrale est immobile. Cette correction oblige cependant à placer la centrale inertielle au niveau du pied et crée alors une contrainte d'équipement, ce qui constitue un autre problème. Enfin, certaines solutions sont basées sur des recalages stochastiques comme les filtres particulaires, qui exigent souvent des ressources en calcul importantes pour exploiter des modèles de marche ou des informations cartographiques par exemple, conduisant ainsi à un troisième problème. Un dispositif selon l'invention résout notamment ces trois problèmes tout en utilisant une méthode de navigation à l'estimée encore appelée « dead-reckoning ». Cette méthode consiste à estimer une position 2D à partir de la distance parcourue et à la projeter selon l'orientation (lacet) du dispositif au cours du temps. Selon l'invention, avant d'engager cette méthode de « dead-reckoning », une phase préliminaire de calibrations est effectuée.
Les calibrations et le calcul de position sont effectués par l'unité de calcul 2. Cette unité met en œuvre trois étapes 1 1 ,12, 13 dont les deux premières 1 1 , 12 sont deux étapes préliminaires précédant la localisation par « dead- reckoning » proprement dite.
La première étape 1 1 , statique, est réalisée alors que le porteur, donc le dispositif, est immobile. La deuxième étape 12, dynamique, est réalisée sur une trajectoire connue. Enfin la troisième étape 13 effectue la localisation du porteur par « dead-reckoning » alors que celui-ci effectue un déplacement libre. Les deux étapes préliminaires 1 1 , 12 permettent d'obtenir des coefficients corrigeant les calculs de distance et d'attitude effectués pendant la troisième étape 13 de localisation en déplacement libre du porteur, les calculs de distance et d'attitude étant utilisés par le procédé de « dead reckoning ». Comme le montrera la suite de la description, ces coefficients corrigent notamment les biais de mesure des capteurs de la centrale inertielle. La centrale inertielle 1 est donc composée de deux capteurs, un accéléromètre 3D et d'un gyromètre 3D qui délivrent respectivement les accélérations et les vitesses angulaires. Ces capteurs délivrent par exemple des mesures selon trois axes, l'accéléromètre délivrant les accélérations (Ax, Ay, Az) et le gyromètre délivrant les vitesses angulaires (Wx, Wy, Wz) du repère mécanique lié à la centrale inertielle. Les mesures provenant de ces deux capteurs sont biaisées par une constante de mesure systématique aléatoire et sont bruitées par des effets thermo-électroniques par exemple. L'invention traite l'influence des biais de mesure sans traiter les bruits qui peuvent s'ils sont gênants être traités par de nombreuses solutions connues.
Les sorties des gyromètres sont biaisées. Ces biais peuvent être estimés dans la première étape préliminaire 1 1 alors que le porteur est immobile en calculant des moyennes de vitesses angulaires mesurées, alors que la vitesse angulaire est idéalement un vecteur nul. La moyenne calculée donne une estimation du biais.
Cependant, cette première estimation du biais ne suffit pas dans la majorité des cas pour estimer précisément la dérive du lacet estimée par intégration des vitesses angulaires. Selon l'invention, une calibration est alors effectuée sur une trajectoire connue, par exemple sur une portion rectiligne entre un point A et un point B lorsque le lacet est égal à l'orientation initiale, c'est-à- dire nul. Le biais constant intégré par rapport au temps, pendant le parcours de cette portion A-B, crée une rampe linéaire dont le coefficient peut être estimé par exemple par régression affine pour être ensuite soustrait à la valeur initiale estimée. Cette calibration est effectuée pendant la deuxième étape préliminaire 12.
La figure 2 illustre le résultat de la correction angulaire par régression affine en temps réel par deux courbes 21 , 22 représentants la valeur angulaire du lacet par rapport au temps. Une première courbe 21 représente le lacet sans correction où l'on observe la dérive linéaire a.t par rapport au temps. Une deuxième courbe 22 représente le lacet avec la correction du biais.
La figure 2 illustre un cas particulier où l'on corrige les mesures du gyromètre par soustraction d'une rampe. Ce cas peut s'appliquer notamment lorsque la trajectoire connue A-B est rectiligne. Plus généralement selon l'invention, on estime la dérive due aux biais de mesures du gyromètre par un modèle, par exemple de régression linéaire en estimant les coefficients de la droite représentant la dérive linéaire comme dans le cas de la figure 2. Puis on soustrait le modèle aux estimation d'orientation (lacet) résultant des mesures brutes de vitesses angulaires données par le gyromètre. Il est possible d'utiliser un autre type de régression pour calculer un modèle de dérive des mesures du gyromètre, notamment lorsque la trajectoire connue n'est par rectiligne. On peut ainsi utiliser une régression polynômiale d'ordre supérieur ou toute autre régression, le but étant de comparer un modèle d'évolution du lacet, issu de la portion de trajectoire connue et impacté par le biais, par rapport aux mesures brutes.
Les mesures des accéléromètres sont également biaisées. En particulier par la valeur de la gravité qu'il est difficile d'estimer selon chacun des axes de la centrale 1 puisque son orientation 3D est inconnue. Pour éliminer les constantes, c'est-à-dire le biais et la gravité, l'invention utilise une grandeur appelée par la suite « jerk » qui est la dérivée temporelle de l'accélération, correspondant à la dérivée troisième de la distance par rapport au temps. Le jerk est défini par un vecteur à trois dimensions :
dA/dt = (dAx/dt, dAy/dt, dAz/dt), A étant le vecteur accélération. On peut encore noter Jk le jerk à un instant k, selon la relation (1 ) suivante :
Jk = (Ak - Ak-1)/dt,
Ak et Ak- étant les vecteurs accélération aux instants k et k-1 .
Par la suite, selon l'invention, pour éviter de cumuler les erreurs imputables au gyromètre lors du changement de repères du vecteur accélération, la norme du jerk est avantageusement est utilisée car elle est invariante par changement de repère. Ce changement de repère correspond ici au passage du repère de la centrale inertielle attachée au porteur vers le repère de navigation attaché à la Terre ou au bâtiment dans lequel se déplace le porteur. Avantageusement, l'utilisation de la norme du jerk évite les erreurs de projection sur le repère le nouveau repère.
La norme du jerk est ainsi intégrée par rapport au temps, par trois fois, pour obtenir la distance parcoure cumulée. Cependant la valeur intégrée directement obtenue ne correspond pas à la distance cumulée mais à une valeur proportionnelle. Afin d'obtenir le coefficient de proportionnalité entre les intégrations du jerk et la distance cumulée effective, il est nécessaire de connaître la distance parcoure sur une portion de trajectoire connue, par exemple sur la portion A-B décrite ci-dessus. L'obtention de ce coefficient se fait dans la deuxième étape préliminaire 12 mentionnée précédemment.
La figure 3 présente un schéma fonctionnel d'un dispositif selon l'invention. Les données fournies par la centrale inertielle, c'est-à-dire les données de l'accéléromètre (Ax, Ay, Az) et les données du gyromètre (Wx, Wy, Wz) sont transmises vers l'unité de calcul 2. Ces données sont par exemple transmises à une fréquence de l'ordre de 100 Hz. L'unité de calcul doit être capable de gérer des opérations en temps réel, au moins aussi vite que la fréquence d'arrivée des données inertielles, soit environ 100 Hz.
L'unité de calcul met en œuvre les trois étapes 1 1 , 12, 13 décrites précédemment. Une information extérieure 21 signale à l'unité de calcul quelle étape elle doit appliquer, en particulier l'unité de calcul doit savoir si le porteur est immobile pour la première étape 1 1 , s'il parcourt la portion connue pour la deuxième étape 12 ou s'il est en déplacement libre 13.
Cette information extérieure 21 peut être activée de différentes façons. Elle peut être fournie par un dispositif d'entrée du type bouton ou un système de localisation externe, par exemple du type lecteurs de tags RFID ou GPS, à condition que ces informations de localisation soient disponibles. L'information peut donc être donnée par l'utilisateur, via un bouton ou toute interface, avec par exemple les indications suivantes sur un écran « je suis immobile » pour la première étape 1 1 , « je marche entre A et B » pour la deuxième étape 12 et « Localisez moi » pour la troisième étape 13 en déplacement libre. Ces situations peuvent également être détectées par des moyens de localisation externe qui envoient l'information à l'unité de calcul. Dans la première étape 1 1 , alors que le porteur est immobile, le dispositif calcule la moyenne des vitesses angulaires à partir des données inertielles (Wx, Wy, Wz), pour accéder aux biais à la sortie des gyromètres. L'obtention des biais selon les trois axes se fait par comparaison de la moyenne avec le cas idéal dans lequel ces sorties sont nulles. En effet, dans un cas idéal sans biais, et un porteur immobile, ces données inertielles sont nulles. L'utilisateur reste par exemple immobile pendant 10 secondes afin d'exploiter un nombre significatif d'échantillons, 1000 si la fréquence d'échantillonnage est de 100 Hz. A la fin de cette première étape 1 1 , on accède à un vecteur moyen Wmoy à trois dimensions contenant la moyenne des vitesses angulaires sur chaque axe. Le calcul de ces valeurs moyennes est par exemple récursif pendant cette première étape. Cette estimation du biais est conservée en mémoire et exploitée dans les étapes suivantes pour le calcul d'orientation et les corrections angulaires.
Dans la deuxième étape 12 le parcours de trajectoire connue entre un point A et un point B permet d'obtenir d'une part le coefficient de proportionnalité Γ entre la distance cumulée obtenue par intégration du jerk et la distance réelle parcourue, et d'autre part les coefficients a et β de la droite représentant la dérive angulaire du lacet.
On obtient 121 le coefficient de proportionnalité Γ entre l'intégration de la norme du jerk et la distance réelle, en raison du fait qu'à la fin de la trajectoire la distance entre les points A et B, est connue. Ce coefficient est notamment donné par le rapport ABint / ABréene où ABint est l'intégration du jerk et ABréene est la distance réelle connue. Comme indiqué précédemment, l'intégration du jerk est une triple intégration par rapport au temps, étant donné que le jerk est la dérivée temporelle de l'accélération donnée par l'accéléromètre de la centrale inertielle. Il s'agit en fait de trois intégrations, selon les trois axes, des grandeurs dAx/dt, dAy/dt et dAz/dt. Ax, Ay et Az sont les accélérations selon les trois axes. Selon l'invention, on utilise avantageusement cette dérivée temporelle du vecteur accélération car elle permet d'éliminer les biais supposés constants. De surcroît, on utilise avantageusement la norme du vecteur car elle est invariante, c'est-à-dire qu'elle ne dépend pas du repère considéré. On évite ainsi les erreurs de projection des accélérations mesurées dans le repère lié à la centrale inertielle vers le repère de navigation dans lequel on localise le porteur. Par ailleurs la trajectoire connue A-B permet, si elle est rectiligne par exemple, de connaître l'orientation du porteur qui est la même orientation que l'orientation initiale. Les points A et B peuvent être signalés par l'utilisateur ou par un système externe du type RFI D ou GNSS par exemple, ou tout autre système de localisation. Un exemple de repérage de cette trajectoire connue peut se faire à l'aide de deux bornes reliées par un fil de longueur connue. Pour réaliser la deuxième étape 12, on place donc la première borne, signalant le point A, à un endroit puis on tend le fil par exemple en ligne droite pour poser la deuxième borne, signalant le point B. Dans un cas où le fil mesure 30 mètres, on a ainsi entre les deux bornes A, B une trajectoire rectiligne de 30 mètres. L'unité de calcul reçoit alors l'information que l'utilisateur parcourt la trajectoire entre A et B, soit par l'utilisateur lui-même via l'interface précitée, soit par des moyens de localisations externes.
Comme montré sur la figure 2, le lacet est idéalement nul sur la portion de trajectoire rectiligne. La figure 2 montre également que le biais sur les vitesses angulaires, supposé constant, fait dériver l'attitude de manière linéaire par rapport au temps. Une régression affine permet alors d'estimer les coefficients a et β de la droite (y = a.t + β) représentant cette dérive. Cela améliore l'estimation du biais et permet de corriger le lacet, c'est-à-dire l'attitude, au cours du temps.
Pour effectuer les corrections, l'attitude et la distance parcourue doivent être estimées dès cette étape dynamique 12. L'attitude est calculée par intégration des vitesses angulaires, via une intégration de quaternions. Les quaternions sont un outil d'algèbre linéaire facile à implémenter dans une unité de calcul. Ils présentent l'avantage d'éviter les problèmes de singularité, comme les angles d'Euler et le blocage de cardan notamment. C'est-à-dire que le calcul est efficace et juste quelle que soit l'orientation, ce qui n'est pas le cas avec d'autres méthodes. La distance est calculée par plusieurs intégrations de la norme du jerk et avec le facteur de proportionnalité.
A ce stade, le système n'est pas encore opérationnel pour naviguer à l'estimée. Ce n'est qu'une fois les coefficients Γ, a et β estimés que les mesures brutes inertielles pourront être exploitées 123 en minimisant l'impact des biais. Après les deux étapes précédentes 1 1 , 12, le système est opérationnel pour engager la troisième étape de localisation 13, en déplacement libre. Les calculs de distance et d'attitude sont corrigés par les coefficients issus de la calibration statique (immobilité) et de la calibration dynamique (trajectoire connue rectiligne) pour fournir en deux dimensions une position, une vitesse et une orientation. Cette étape est basée sur la méthode bien connue de « dead reckoning ».
Dans cette étape, la navigation est ainsi basée sur la technique du « dead reckoning » et repose sur une estimation d'attitude par intégration de quaternions et sur une estimation de distance par intégration de la norme du jerk. Le dispositif selon l'invention utilise le procédé connu du « dead- reckoning » ou navigation à l'estimée mais utilise pour effectuer la localisation selon ce procédé les informations de distance et de lacet obtenus respectivement par l'intégration de la norme du jerk, corrigée du coefficient de proportionnalité, et par l'intégration des vitesses angulaires obtenues via les quaternions et corrigées par la régression linéaire.
La figure 4 récapitule le fonctionnement possible d'un dispositif selon l'invention et en particulier l'algorithme exécuté par l'unité de calcul 2. La figure 4 illustre l'enchaînement des étapes et les calculs récursifs à l'intérieur de chaque étape. Cet algorithme met en œuvre les étapes 1 1 , 12, 13 précédemment décrites. L'algorithme est bouclé entre deux échantillonnages, par exemple à la fréquence 100 Hz. Les données d'entrée 41 à l'instant k passent les différentes étapes de l'algorithme. Les données de sortie 42 complètent les données d'entrée à l'instant suivant k+1 .
Les données d'entrée comprennent cinq groupes de données :
- Les données de calibration (calculées au cours des étapes préliminaires 1 1 , 12) ;
- Les données de mesures fournies par les capteurs de la centrale inertielle, fournies en permanence, pour toutes les étapes 1 1 , 12, 13 ;
- Les entrées utilisateur ou système externe indiquant dans quelle étape est l'utilisateur ;
- Les estimations de la boucle de calcul précédente ;
- Les constantes. Les données d'entrées à un instant k utilisées, en plus de celles qui précèdent, pendant les étapes de calibration sont les suivantes :
- l'estimation grossière des biais sur les vitesses angulaire Wmoy,k (calculée pendant la première étape 1 1 ) ;
- l'estimation fine des biais sur la vitesse angulaires par les coefficients a,k et ,k (calculés pendant la deuxième étape 12) ;
- le coefficient de proportionnalité Γ entre distance brute et distance réelle (calculé pendant l'étape 12)
Les données de mesures sont d'une part les vecteurs accélération A,k-1 à l'instant k-1 et le vecteur accélération A,k à l'instant k, le calcul du jerk à l'instant k étant calculé à partir de ces deux valeurs (voir la relation (1 ) ci- dessus) et d'autre part le vecteur vitesse angulaire W,k.
Les entrées utilisateurs ou systèmes sont issues de l'information externe : immobile, parcours de la trajectoire connue ou déplacement libre.
Les estimations précédentes sont la position en deux dimensions (2D) R,k calculée en phase de déplacement libre 13, le quaternion d'attitude Q,k calculé à partir de la deuxième étape 12 et la distance brute D,k sur la portion de trajectoire connue également calculée à partir de cette deuxième étape. La distance brute est la distance cumulée calculée par intégration du jerk avant correction par le coefficient de proportionnalité.
Les constantes sont la distance effective ABréene et la fréquence d'échantillonnage, 100 Hz par exemple.
Les données en sortie d'une boucle d'algorithme sont les données de calibration et les données d'estimation.
On peut suivre alors le cheminement de l'algorithme de la figure 4 exécuté par l'unité de calcul 2.
Tant que l'information extérieure indique que le porteur est en position immobile (première étape 13), l'unité de calcul effectue l'estimation 43 du biais par le calcul du vecteur vitesse angulaire moyenne Wmoy constituant l'estimation grossière des biais sur les vitesses angulaires, selon les trois axes. La valeur moyenne modifiée sera une donnée d'entrée à l'instant k+1 . Elle est calculée par récursivité, c'est-à-dire que :
Wmoy,k = (k/k+1 )Wmoy,k-1 + (1 /k+1 )W,k
Wmoy,k et Wmoy,k-1 étant respectivement le vecteur moyen calculé aux instants k et k-1 et W,k la mesure de la vitesse angulaire à l'instant k.
La récursivité permet d'économiser de la mémoire de calcul et d'être compatible avec un calcul temps réel exécuté entre deux échantillons successifs. Le vecteur moyen Wmoy obtenu en fin d'étape sera notamment utilisé dans la deuxième étape pour intégrer le quaternion d'attitude sans biais de mesures.
Dès que l'utilisateur s'engage sur le parcours de la trajectoire connue, c'est- à-dire qu'il n'est plus immobile, l'unité de calcul effectue successivement le calcul 44 du quaternion d'attitude, le calcul 45 de l'angle de lacet par la régression affine précédemment décrite donnant l'orientation de l'utilisateur, et l'intégration 46 de la norme du jerk.
Tant que l'utilisateur est sur le parcours de la trajectoire connue (deuxième étape 12), l'unité de calcul effectue 47 l'estimation du facteur de proportionnalité Γ qui devient une donnée de sortie. Ce coefficient étant calculé de façon récursive, il peut être obtenu de la manière suivante : r,k = r,k-1 + 5d,k / ABréeNe
r,k et r,k-1 étant le coefficient de proportionnalité respectivement aux instants k et k-1 .
5d,k est l'intégration du jerk Jk entre les instants k-1 et k, c'est-à-dire la distance brute parcourue, soit :
5d,k = (dt3 / 3) ||Jk|| (2)
dt est l'inverse de la fréquence d'échantillonnage F (dt = 1 /F), et correspond à l'intervalle de temps entre les instants k-1 et k.
Dès que l'utilisateur a fini de parcourir la trajectoire connue et qu'il engage le déplacement libre 13, l'unité de calcul effectue 48 l'intégration du jerk de la même façon que dans la deuxième 12, selon la relation (2) ci-dessus. La distance réelle 5d,kréene parcourue entre deux instants d'échantillonnage k-1 et k est calculée en multipliant cette intégration par le coefficient Γ obtenu en fin de deuxième étape 12.
La distance réelle parcourue est obtenue par récursivité, la distance réelle d,k+1 parcourue à l'instant k+1 étant obtenue à partir de la distance réelle d,k parcourue à l'instant k de la manière suivante : d,k = d,k+1 + T x 5d,k
A partir de la distance réelle calculée, l'unité de calcul détermine la localisation de l'utilisateur selon la méthode du « dead reckoning ».
L'algorithme de la figure 4 est un mode de mise en œuvre possible des étapes 1 1 , 12, 13. D'autres modes de mise en œuvre sont possibles. En particulier dans la première étape 1 1 , on peut calculer la vitesse angulaire Wmoy par une méthode non récursive. Il en est de même dans la deuxième étape 12 pour les calculs du coefficient Γ pour déduire la distance réelle à partir de l'intégration de la norme du jerk, et des a et β permettant de calculer l'angle du lacet. Eventuellement la première étape 1 1 peut ne pas être mise en œuvre selon la précision que l'on souhaite le calcul de l'attitude. Les compensations des biais permettent de résoudre le problème de dérive temporelle. Par ailleurs, ces compensations ne font en aucun cas intervenir de détection de pas, ce qui permet de s'affranchir des hypothèses de pose du pied au sol et donc de l'immobilité périodique de la centrale. Ainsi, la centrale peut-être placée au niveau de la ceinture, et même à un autre endroit du corps de l'utilisateur.
Enfin l'invention est compatible avec les contraintes de temps réel et d'utilisation modérée de la mémoire grâce à la récursivité car chaque état (position, attitude, coefficient de proportionnalité Γ entre la norme du jerk et la distance, coefficients de régression affine a et β) peut être estimé à partir de sa valeur à l'instant précédent. De plus, seules les données inertielles brutes, sans pseudo-mesure de type détection de pas, sont exploitées, ce qui allège le calcul.
Un dispositif selon l'invention est donc facile à porter. Il comporte une centrale inertielle, des moyens de calcul et des moyens d'affichage, un écran par exemple, notamment pour restituer la position par affichage d'un point sur une carte. Il peut aussi comporter des moyens de transmission des données de localisation sur un serveur à distance.
Le choix d'un gyromètre est particulièrement judicieux car les estimations d'orientation ne dépendent pas de l'environnement extérieur comme dans le cas de magnétomètres utilisés dans des systèmes selon l'art antérieur.
On peut ajouter une cartographie des lieux où se déplace l'utilisateur, ce qui peut améliorer son guidage à partir des données de localisation. Pour réduire l'impact du bruit blanc sur les mesures, on peut utiliser un filtre de Kalman par exemple.
Le procédé mis en œuvre par l'invention, notamment l'algorithme exécuté par l'unité de calcul 2, permet une localisation en temps réel avec des ressources de calcul réduites avec un résultat similaire à ceux des dispositifs de l'état de l'art en termes de précision, voire meilleur. Le matériel nécessaire est bas coût et les capteurs utilisés, gyromètre et accéléromètre, peuvent être miniatures. Ce matériel est aussi facilement intégrable dans les technologies déjà commercialisées, par exemple les téléphones mobiles. L'équipement peut être rapidement installé sur l'utilisateur. Il est peu encombrant et peut équiper tous types de piétons. Le dispositif peut fonctionner seul ou être hybridé avec un autre système de localisation.
Dans un mode de réalisation avec un terminal mobile 4 contenant l'interface d'entrée 4 et l'affichage 6, ce terminal peut avantageusement être un terminal mobile de type smartphone. Dans ce cas, l'unité de calcul 2 peut être reliée à un port de communication lui permettant de communiquer avec le terminal mobile par une liaison sans fil, de type Wifi ou Bluetooth, éventuellement par liaison filaire. Avantageusement, la communication sans fil peut se faire selon le protocole standard http, permettant l'interface avec tous types de terminaux mobiles disposant d'un navigateur web. L'utilisateur peut alors entrer ses instructions sur le terminal et lire l'affichage des résultats de localisation sur ce même terminal.
L'invention a été décrite pour localiser un piéton. Elle peut aussi s'appliquer pour localiser une personne se déplaçant en fauteuil roulant. Plus généralement, elle peut s'appliquer pour localiser des corps mobiles tels que des véhicules à roue ou à chenilles, des chariots, ou encore des drones terrestres ou aériens.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Procédé de localisation d'un corps mobile, caractérisé en ce que ledit corps mobile étant équipée d'au moins une centrale inertielle (1 ) comprenant un gyromètre 3D et un accéléromètre 3D, ledit procédé comporte :
- une étape préliminaire (12) dans laquelle, ledit corps mobile parcourant une trajectoire connue (A, B), on calcule un coefficient de proportionnalité ( Γ ) entre la distance réellement parcourue connue et la distance brute obtenue par l'intégration de la norme de la dérivée temporelle de l'accélération (Jk) sur ladite trajectoire ;
- une étape suivante (13) de déplacement libre dans laquelle la localisation de dudit corps mobile est effectuée par la méthode de navigation à l'estimée, la localisation étant effectuée en utilisant comme distance parcourue la distance brute obtenue par l'intégration de la norme de la dérivée temporelle de l'accélération corrigée par le coefficient de proportionnalité ( Γ ).
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que dans l'étape préliminaire (12), on calcule un modèle représentant la dérive due au biais de mesures de vitesses angulaires délivrées par le gyromètre par une régression entre lesdites mesures et l'orientation sur ladite trajectoire connue (A, B), les mesures prises en compte dans l'étape (13) de déplacement libre étant lesdites mesures corrigées par soustraction dudit modèle.
3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que, la trajectoire (A, B) étant rectiligne, ledit modèle est obtenu par régression linéaire entre lesdites mesures et l'orientation ladite trajectoire connue.
4. Procédé de localisation d'un corps mobile, caractérisé en ce que ledit corps mobile étant équipé d'au moins une centrale inertielle (1 ) comprenant un gyromètre 3D et un accéléromètre 3D, ledit procédé comporte :
- une étape préliminaire (12) dans laquelle, ledit corps mobile parcourant une trajectoire connue (A, B), on calcule un modèle représentant la dérive due au biais de mesures de vitesses angulaires délivrées par le gyromètre par une régression entre lesdites mesures et l'orientation de ladite trajectoire connue (A, B) ;
- une étape suivante (13) de déplacement libre dans laquelle la localisation dudit corps mobile est effectuée par la méthode de navigation à l'estimée, la localisation étant effectuée en utilisant lesdites mesures, corrigées par soustraction dudit modèle.
5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que, la trajectoire (A, B) étant rectiligne, ledit modèle est obtenu par régression linéaire entre lesdites mesures et ladite trajectoire.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 ou 5, caractérisé en ce que dans l'étape préliminaire (12) on calcule un coefficient de proportionnalité ( Γ ) entre la distance réellement parcourue connue et la distance brute obtenue par l'intégration de la norme de la dérivée temporelle de l'accélération (Jk) sur ladite trajectoire, la localisation étant effectuée dans l'étape (13) de déplacement libre en utilisant comme distance parcourue la distance brute obtenue par l'intégration de la norme de la dérivée temporelle de l'accélération corrigée par le coefficient de proportionnalité ( Γ ).
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une première étape préliminaire (1 1 ) dans laquelle, ledit corps mobile étant immobile, on calcule les valeurs moyennes de la vitesse angulaire mesurée selon les trois axes du gyromètre, lesdites valeurs moyennes formant une première estimation des biais de mesure du gyromètre.
8. Dispositif de localisation apte à équiper un corps mobile , caractérisé en ce que ledit dispositif comporte au moins une centrale inertielle (1 ) comprenant un gyromètre 3D et un accéléromètre 3D, une unité de calcul (2) recevant les résultats de mesures du gyromètre et de l'accéléromètre selon une fréquence d'échantillonnage, et des moyens de restitution (4, 6) de localisation dudit corps mobile, l'unité de calcul effectuant :
- dans une étape préliminaire (12) où ledit corps mobile parcourt une trajectoire connue, le calcul d'un coefficient de proportionnalité (Γ) entre la distance réellement parcourue et la distance brute obtenue par l'intégration de la dérivée temporelle de l'accélération selon ladite trajectoire ;
- dans une étape suivante (13) de déplacement libre, la localisation dudit corps mobile par la méthode de navigation à l'estimée, la localisation étant effectuée en utilisant comme distance parcourue la distance brute obtenue par l'intégration de la dérivée temporelle de l'accélération corrigée par le coefficient de proportionnalité ( Γ ).
9. Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce que dans l'étape préliminaire (12), l'unité de calcul (2) calcule un modèle représentant la dérive due au biais de mesures délivrées par le gyromètre par une régression entre lesdites mesures et l'orientation de ladite trajectoire connue (A, B), les mesures prises en compte dans l'étape (13) de déplacement libre étant lesdites mesures corrigées par soustraction dudit modèle.
10. Dispositif selon la revendication 9, caractérisé en ce que, la trajectoire (A, B) étant rectiligne, ledit modèle est obtenu par régression linéaire entre lesdites mesures et ladite trajectoire.
1 1 . Dispositif de localisation apte à équiper un corps mobile , caractérisé en ce que ledit dispositif comporte au moins une centrale inertielle (1 ) comprenant un gyromètre 3D et un accéléromètre 3D, une unité de calcul (2) recevant les résultats de mesures du gyromètre et de l'accéléromètre selon une fréquence d'échantillonnage, et des moyens de restitution (4, 6) de localisation dudit corps mobile, l'unité de calcul effectuant :
- dans une étape préliminaire (12) où ledit corps mobile parcourt une trajectoire connue, le calcul d'un modèle représentant la dérive due au biais de mesures de vitesses angulaires délivrées par le gyromètre par une régression entre lesdites mesures et l'orientation de ladite trajectoire connue (A, B) ;
- dans une étape suivante (13) de déplacement libre, la localisation dudit corps mobile par la méthode de navigation à l'estimée, la localisation étant effectuée en utilisant lesdites mesures, corrigées par soustraction dudit modèle.
12. Dispositif selon la revendication 1 1 , caractérisé en ce que, ladite trajectoire (A, B) étant rectiligne, ledit modèle est obtenu par régression linéaire entre lesdites mesures et ladite trajectoire.
13. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 1 1 ou 12, caractérisé en ce que dans l'étape préliminaire (12), l'unité de calcul (2) effectue le calcul d'un coefficient de proportionnalité ( Γ ) entre la distance réellement parcourue connue et la distance brute obtenue par l'intégration de la norme de la dérivée temporelle de l'accélération (Jk) sur ladite trajectoire, la localisation étant effectuée dans l'étape (13) de déplacement libre en utilisant comme distance parcourue la distance brute obtenue par l'intégration de la norme de la dérivée temporelle de l'accélération corrigée par le coefficient de proportionnalité ( Γ ).
14. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 8 à 13, caractérisé en ce qu'il effectue une première étape préliminaire (1 1 ) dans laquelle, ledit corps mobile étant immobile, l'unité de calcul (2) calcule les valeurs moyennes de la vitesse angulaire mesurée selon les trois axes du gyromètre, lesdites valeurs moyennes formant une première estimation des biais de mesure du gyromètre.
15. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 8 à 14, caractérisé en ce que l'unité de calcul (2) estime l'attitude par intégration de quaternions, ladite attitude étant utilisée par la méthode de navigation à l'estimée.
16. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 8 à 15, caractérisé en ce que l'unité de calcul (2) communique avec une interface d'entrée (5) réceptionnant un signal extérieur informant l'unité de calcul (2) d'enclencher une étape suivante (12, 13).
17. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que ledit signal extérieur est activé par ledit corps mobile.
18. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que ledit signal extérieur est activé par un système de localisation externe.
19. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 16 à 18, caractérisé en ce que, le gyromètre et l'accéléromètre délivrant les résultats de mesures selon une fréquence d'échantillonnage donnée, l'unité de calcul (2) réalise la première étape préliminaire (1 1 ), l'étape de parcours sur une trajectoire connue (12) et l'étape de déplacement libre (13) de façon récursive à la cadence de ladite fréquence d'échantillonnage, lesdites étapes étant déclenchées successivement par ledit signal extérieur.
20. Dispositif selon la revendication 1 1 , caractérisé en ce que tant que le signal extérieur indique que ledit corps mobile est immobile (13) l'unité de calcul (2) effectue l'estimation (43) du biais par le calcul du vecteur vitesse angulaire moyenne constituant l'estimation des biais sur les vitesses angulaires, selon les trois axes, la valeur moyenne étant calculée par récursivité, de sorte que :
Wmoy,k = (k/k+1 )Wmoy,k-1 + (1 /k+1 )W,k
Wmoy,k et Wmoy,k-1 étant respectivement le vecteur moyen calculé aux instants d'échantillonnage k et k-1 et W,k étant la mesure de la vitesse angulaire à l'instant k.
21 . Dispositif selon l'une quelconque des revendications 19 ou 20 et 8 ou 13, caractérisé en ce que tant que le signal extérieur indique que ledit corps mobile suit le parcours de la trajectoire connue, l'unité de calcul effectue (47) l'estimation du facteur de proportionnalité Γ, ce coefficient étant calculé de façon récursive, de sorte que :
r,k = r,k-1 + 5d,k / ABréeNe
r,k et r,k-1 étant le coefficient de proportionnalité respectivement aux instants d'échantillonnage k et k-1 et 5d,k est l'intégration de la norme de la dérivée temporelle de l'accélération entre les instants k-1 et k.
22. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 19 à 21 et 8 ou 13, caractérisé en ce que dans l'étape (13) de déplacement libre, la distance réelle parcourue étant obtenue par récursivité, la distance réelle d,k+1 parcourue à l'instant d'échantillonnage k+1 est obtenue à partir de la distance réelle d,k parcourue à l'instant d'échantillonnage k de la manière suivante : d,k = d,k+1 + T x 5d,k
où Γ est le coefficient de proportionnalité calculé dans l'étape (12) de parcours sur une trajectoire connue et 5d,k est l'intégration de la norme de la dérivée temporelle de l'accélération entre les instants k-1 et k.
23. Dispositif selon les revendications 8 à 22, caractérisé en ce qu'un terminal mobile (4) comporte les moyens de restitution (6) et l'interface d'entrée (5), ledit terminal communiquant avec l'unité de calcul via une liaison sans fil selon un protocole d'échange basé sur le protocole standard http.
24. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 8 à 23, caractérisé en ce qu'il est apte à être porté au niveau de la taille d'une personne.
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