WO2020025903A1 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site - Google Patents

Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site Download PDF

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WO2020025903A1
WO2020025903A1 PCT/FR2019/051883 FR2019051883W WO2020025903A1 WO 2020025903 A1 WO2020025903 A1 WO 2020025903A1 FR 2019051883 W FR2019051883 W FR 2019051883W WO 2020025903 A1 WO2020025903 A1 WO 2020025903A1
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WO
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site
equipment
geolocation
beacons
interest
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PCT/FR2019/051883
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Charles VANBERG
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Aurizone
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    • G01S1/00—Beacons or beacon systems transmitting signals having a characteristic or characteristics capable of being detected by non-directional receivers and defining directions, positions, or position lines fixed relatively to the beacon transmitters; Receivers co-operating therewith
    • G01S1/02—Beacons or beacon systems transmitting signals having a characteristic or characteristics capable of being detected by non-directional receivers and defining directions, positions, or position lines fixed relatively to the beacon transmitters; Receivers co-operating therewith using radio waves
    • G01S1/04—Details
    • G01S1/042—Transmitters

Definitions

  • the present invention relates to a method of geolocation and guidance in an environment where a pedestrian user has to move, in particular indoors.
  • the invention also relates to a system comprising beacons and an application for implementing such a method.
  • Geolocation and electronic guidance are widely used outdoors, in particular through GNSS systems (“Global Navigation Satellite System” in English), mainly in motor vehicles.
  • GNSS systems Global Navigation Satellite System
  • GPS-type civil geolocations does not allow sufficient precision with regard to the geometries of a building and its traffic lanes.
  • the accuracy of a GPS application on a smartphone is between 5 and 10 meters, which does not allow the user to be located with sufficient precision in an architecture where the corridors can be much less wide. It is therefore not possible to know whether the user is located in an adjacent room or corridor.
  • the walls and walls of the building disturb electromagnetic radiation by absorptions and reflections further reducing the accuracy of geolocation.
  • Teleango trade name
  • VPS Virtual Positioning System in English
  • BLE Bluetooth Low Energy
  • Compression detection can be applied to build the graph structure and calculate the graph weight in some embodiments.
  • a mobile device can be located and location-based services can be provided to the user in certain embodiments provided by way of example.
  • An indoor learning and locating system on a mobile device can be used to assess performance.
  • the embodiments of the present invention may not require a large amount of offline calibrations, which can significantly reduce the labor cost associated with collecting fingerprints while maintaining a satisfactory level of location accuracy.
  • the baseband subsystem Processing, by the baseband subsystem, the broadcast signal to determine a second estimate of location of the mobile device in the geographic area which is more precise than the first estimate of location;
  • European patent EP2756326 describes another method for collecting information relating to access points (A1-A4) of at least one wireless telecommunication network, characterized in that it comprises:
  • test pattern displayed on the touch screen and stationary relative to the latter, the test pattern being intended to point to a place on this map;
  • validation means for validating that the position of the user of the mobile terminal is that of the place thus indicated by the target on said map
  • US patent US8639640 from the company GOOGLE (trade name) describes another example of a method for determining the location of a mobile device in an interior area, comprising:
  • a first decision tree comprising a starting node, at least one intermediate node and an output node, the starting node presenting a first question linked to the first attribute, each intermediate node presenting an additional question related to the first attribute, and the output node indicating a given point in the inner area based on the answers to the first and the additional questions;
  • the second decision tree having a structure similar to the first decision tree, comprising second output nodes indicating points in the interior area, the second decision tree variant of the first decision tree in that it presents different questions linked to the first attribute or in that it presents questions linked to a second attribute;
  • European patent EP3242144 from the company HERE proposes a method which comprises obtaining test data collected on a test course on a particular site, the test data comprising a plurality of radio samples and for each radio sample a reference location indication.
  • a radio sample comprises at least one characteristic of at least one radio signal transmitted by at least one beacon and measured by a mobile device at the indicated reference location and an identification of at least one beacon.
  • the method further comprises estimating for each of a plurality of representations of a radio environment for the particular site positions on the test track based on the plurality of radio samples of the test data and on the respective representation of the radio environment, wherein each of the plurality of representations of the radio environment has been generated based on a different selection of a plurality of batches of fingerprints, each digital fingerprint comprising a radio sample and for each radio sample an indication of a measurement location, and in which each radio sample comprises at least one characteristic of a radio signal transmitted by a beacon and measured by a mobile device at the indicated measurement location and an identification of 'at least one tag.
  • the method further includes determining for each of the plurality of representations of the radio environment a positioning performance by comparing the estimated positions for the respective representation of the radio environment with the reference locations.
  • European patent EP3227707 describes a solution where an apparatus recovers digital fingerprints collected by at least one mobile device to support the positioning of other mobile devices. Each digital fingerprint comprises measurement results on radio signals from at least one communication node at a particular location as well as an indication of the particular location.
  • the apparatus determines a quality of positioning which can be obtained in positioning, which is based on recovered digital fingerprints collected by the mobile device (s).
  • the device generates, based on the determined positioning quality, a feedback action towards a user of the mobile device (s), said action indicating whether other digital fingerprints should be collected
  • the solutions of the prior art do not make it possible to obtain a satisfactory spatial resolution, with reasonable spacing of the beacons.
  • the solutions known in the prior art make it possible to locate an item of equipment with an error close to the distance between two consecutive beacons. They do not allow to achieve a submetric precision, essential to allow a fluid and safe circulation, in dense interior spaces, with recesses, multiple bifurcations, etc.
  • the location with the solutions of the state of the art can vary as a function of the instantaneous conditions of propagation of the radiofrequency radiation, which could distort the measurement carried out at a given instant.
  • the present invention relates, in its most general sense, to a method of geolocation of equipment connected to a site equipped with a plurality of beacons comprising a BLE communication module, comprising:
  • a digital topographic map of said site comprising areas of interest geolocated in the repository of said topographic map
  • said skeleton or paving corresponds to the medians of the circulation areas.
  • said value tables comprise at least part of the data constituted by the coordinates of the measurement point, the time-stamped powers received for each of the tags, the identifier of the tag.
  • the method according to the invention controls the activation of audio and / or text content when the detected position corresponds to a point of interest and / or when the detected position corresponds to an area pass.
  • the method comprises a means of identifying the floor on which the user is located, and of controlling the importation of the model corresponding to the identified floor.
  • the method comprises a first step consisting in recording a digital plan of the physical architecture of the site, a second step consisting in defining on this digital plane the areas of steps, a third step consisting in determining the optimal position of the measurement points on the recorded digital plane, a fourth step consisting in determining on the digital plane the optimal positioning of the beacons according to the configuration of the environment of the point and the result of the step of determining the positions of the measurement points , a fifth step consisting in carrying out the acquisition on the site of the signals by reference equipment positioned at the measurement points defined during the step, after the installation of the beacons at the points determined during the step and a sixth stage consisting in carrying out an analysis of the signals thus collected to pass to the stage of co construction of a digital model of the site's radiofrequency signatures.
  • said step of constructing a digital model of the radio frequency signatures comprises a first step of cleaning and normalization of the signals collected during said fifth step to record a table of normalized values, with a normalized timestamp. constituting a learning set of a neural network.
  • the aforementioned method further comprises a step of selecting the architecture of the neural network and of configuring the number of layers of the deep model as well as the number of degrees of freedom of the neural network.
  • the method further comprises a step consisting in executing an algorithm for minimizing the empirical error (regression error on the training set) from the cleaned and normalized data.
  • the method also comprises a step consisting in formatting the weights of the neural network in an exportable format.
  • the invention also relates to a system comprising a plurality of tags, a server comprising a computer executing a program for the implementation of the abovementioned method and for allowing the downloading onto a connected mobile equipment of a computer application for the implementation of the above process.
  • the invention relates to a guidance system inside buildings enabling a user equipped with connected portable equipment, for example a smartphone, to obtain audio guidance information automatically triggered as a function of the precise location, for example in the form of a description of a point of interest or in the form of voice guidance for a visually impaired person for example.
  • the invention relates to the method of architectural analysis of these and the use of recorded data for the location and activation of geolocalized functionalities.
  • the system which is the subject of the invention makes it possible to carry out sound guidance from the geometry of streets, corridors, stairs and escalators, pedestrian obstacles, points of cultural or commercial interest within a marked perimeter.
  • a headset a headset or even a speaker, such a solution enriches the reality of the user without unnecessarily overloading the hearing.
  • the overall objective of the invention is:
  • step (4) of positioning the beacons the signals of at least two beacons by the reception terminal, each with a received power greater than -90dBm;
  • Figure 1 represents the algorithm of the constitution of the digital reference of the site to georeference, for example a public building or a commercial mole
  • the first step (1) consists in recording a digital plan of the physical architecture of the site.
  • the second step (2) consists in defining on this digital plane the areas of steps, such as corridors, stairs, escalators, hall, walkways.
  • the virtual architecture data is entered by an operator, stored on a server and then transmitted to the application as soon as the user enters the active perimeter of the tags. These data contain all the information required for signaling and guidance.
  • the parameters of the application intended to micro-locate and guide the user, are calculated and simulated in order to meet users' needs for precision and efficiency.
  • the third step (3) consists in determining the optimal position of the measurement points on the recorded digital plane, according to methods which will be described below.
  • the fourth step (4) consists in determining on the digital level the optimal positioning of the beacons according to the configuration of the environment of the point and the result of the step of determining the positions of the measurement points.
  • the placement of tags is a combinatorial optimization that takes into account the following criteria:
  • Recovery rate defined in advance (for example 200% means that at any point of the coverage, at least two tags must be picked up).
  • the range of the beacons is estimated according to the environment, the architectural geometry inside the nominal range of the beacon, as well as the position of specific obstacles (furniture, etc.) and the installation height. tags.
  • the next step (5) consists in acquiring the signals on the site by reference equipment positioned at the measurement points defined during step (3), after the installation of the beacons at the points determined during step (4). This acquisition will be described in more detail below. It makes it possible to record for each of the measurement points determined in step (3) a digital fingerprint of the radiofrequency signal.
  • Step (6) consists in analyzing the signals thus collected in order to build in step (7) a digital model of the site's radio frequency signatures and put this model into operation (step 8).
  • FIG. 2 represents a first variant of an algorithm for designing a dynamic trajectory model in accordance with the above-mentioned step (7) consisting in calculating the areas to be covered by the application as well as the optimal trajectories between each of these points of interest from the vector map and the list of points of interest.
  • the model is said to be dynamic because it must take account of the history of successive points up to the position of the user. This allows to take into account the obstacles and the peculiarities of the architecture. At the time of implementation, the trajectory between the current point and the destination will be recalculated from the pedestrian network thus developed. This avoids a very complex calculation on the mobile device.
  • This module determines, according to this first variant, a tiling of the architectural space (10) consisting of defining the points of interest and recording them in a georeferenced form, then a step of removing the blocking zones (11), a weighting of the walking areas (12) and determining, for each pair of points of interest, the trajectories through the walking areas (step 13).
  • This information makes it possible to construct a digital representation of the circulation network (14) and to put this digital representation (15) into operation.
  • the optimal number of beacons and their optimal positions are calculated in order to obtain complete coverage of the identified areas. Finally, the module calculates the number of signal readings to be carried out in the building.
  • the module calculates the location model inside the building, between each defined point of interest.
  • step (7) of construction of the model described according to a first variant with reference to FIG. 2 can be carried out according to a second preferred variant illustrated by FIG. 3.
  • This variant provides a first step (24) for cleaning and normalizing the signals (time-stamped power levels) collected during step (5).
  • This cleaning consists in eliminating outliers, and in formatting the data in the form of a table of normalized values, with a normalized timestamp.
  • This table constitutes a training set for the neural network.
  • the step (25) of selecting the architecture of the neural network parameters the number of layers of the deep model as well as the number of degrees of freedom of the neural network.
  • the next step (26) consists in executing an algorithm for minimizing the empirical error (regression error on the training set) from the cleaned and normalized data.
  • Step (27) consists in formatting the weights of the neural network in an exportable format.
  • FIG. 4 represents the algorithm for preparing the architecture of the system, and corresponds to the detail of steps (6) and (7) of FIG. 1.
  • It includes a processing chain using architectural data to optimize the placement of tags in space, then to select the most relevant measurement points and remove the technical uncertainties linked to internal geolocation.
  • These treatments include a step (20) for positioning the beacons, a step (21) for selecting the measurement points, a campaign (22) for signal analysis and a step (23) for configuring a digital model.
  • beacons are positioned according to the recommendations of this module - and under the supervision of an architect, measurements of reception of beacon signals are carried out.
  • FIG. 5 represents an example of positioning of the beacons (30 to 35) on the site map, with support points (40) locatable on the site to establish the link between the real site and the digital plan.
  • the signal measurement campaign consists of moving equipment fitted with a receiver to the various measurement points determined during step (3), either manually or by a robot comprising means of geolocation relative to the points of support (40).
  • Theoretical correlation models between the strength of the received signal (RSSI) and the transmission distance are only valid in open field, that is to say without any obstacle between the transmitter and the receiver. Otherwise, the signal is subjected to major deformations (diffractions, reflections and absorptions) not only on the periphery of the covered area, but on the whole of the useful area.
  • the profile obtained from the strength of the signal received as a function of the distance is a digital signature of the architecture of the site. Even finely interpolated (for example, by a mixture of Gaussians), its inverse (the distance as a function of intensity) cannot be calculated in the case of a single tag.
  • the design of the model is done according to a model footprint of the building.
  • An operator takes the signals from all the beacons on site corresponding to the positions determined upstream by the algorithm. This recording takes place during a window of time sufficient to capture the variations of the signal over time.
  • the primitives correspond to the number of branches for a given architectural node: 1, 2, 3 or 4.
  • a first optimization pass positions the different geometric primitives according to the architecture entered and the location of the measurement points. Then, a local model is calculated for each shape.
  • Figure 6 shows an example of implementation. We see the primitives T (51) or Y (52) with three branches, the rest being straight lines (50). A function ..N) i x l t ⁇ / >'[£] ⁇ is therefore interpolated for each branch, then in each straight line, which ensures the quality and stability of the model.
  • the example illustrated in Figure 6 combines three branches and eight straight segments.
  • the signals emitted by the beacons are not only altered in a complex way by the architecture but also have great temporal instabilities. Thus, over a window of time compatible with the processing speed imposed by walking, the strength of the received signal can vary within a range of 10 dB of difference or even more. A number of filters are possible depending on the destination application.
  • a window of 200 ms is sufficient to obtain useful data for a pedestrian on the move.
  • a specific filtering is carried out, which makes it possible to eliminate the outliers and to extract relevant power information for the model. An important part of our research focuses on the quality of this filtering.
  • reception data thus filtered are transmitted to the model, the number of inputs of which is therefore the number of tags: N inputs -> 2 outputs (x, y)
  • Location filtering occurs downstream of the model, after the location coordinates have been estimated in the plane. It is essential to provide a reliable position for the user, consistent with his trajectory. Location filtering uses two constraint models:
  • This last directional filtering makes it possible to remove the technical obstacles linked to the stability of the trajectory model and to the positioning accuracy.
  • adaptive filtering takes into account the direction of travel, to favor neighboring directions and realistically estimate a pedestrian path.
  • the processing identifies the floor on which the user is located, and orders the import of the model corresponding to the identified floor.
  • Each zone can be associated with content, in particular audio, audiovisual, rich content, triggered automatically when entering the zone, a manual action allowing the repetition of the content or the launching of an enriched comment corresponding to said area.
  • the application uses all of the areas covered to provide a visual and textual description of the route.

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Abstract

La présente invention concerne un Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises comprenant un module de communication BLE, comportant : • une étape d'initialisation consistant : o à disposer en une pluralité d'emplacements dudit site des balises comportant chacune un identifiant unique o à calculer un squelette ou pavage correspondant à la géométrie des zones de circulation et à enregistrer ledit squelette ou pavage en association avec ladite carte topographique, • et des étapes de localisation d'un équipement connecté consistant à : o lors de la détection d'un signal BLE, enregistrer ledit signal et recalculer la position de l'équipement connecté en appliquant un traitement d'interpolation et/ou d'extrapolation à partir dudit modèle numérique, sur les valeurs des signaux enregistrés, ledit traitement d'interpolation et/ou d'extrapolation étant de type modèle non-linéaire multicouche ou réseau de neurones profond o détecter l'appartenance éventuelle de la position à l'une desdites zones d'intérêt, pour commander l'activation de la description correspondante à ladite zone d'intérêt et l'enregistrement horodaté de l'entrée et de la sortie de ladite zone d'intérêt.

Description

Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site
Domaine de 1 ' invention
La présente invention concerne un procédé de géolocalisation et de guidage dans un environnement où un utilisateur piéton est amené à se déplacer, en particulier en intérieur .
L ' invention concerne également un système comprenant des balises et une application pour la mise en œuvre d'un tel procédé.
La géolocalisation et le guidage électronique sont largement utilisés en extérieur, notamment par le biais de systèmes GNSS (« Global Navigation Satellite System » en anglais), principalement dans des véhicules automobiles.
Alors que les utilisateurs passent plus de 80% de leur temps à l'intérieur de bâtiments, très peu de moyens électroniques de géolocalisation et de guidage sont déployés en intérieur (ou « indoor » en anglais). Les raisons en sont que la définition des géolocalisations civiles de type GPS ne permettent pas une précision suffisante au regard des géométries d'un bâtiment et de ses voies de circulation. La précision d'une application GPS embarquée sur un smartphone est comprise entre 5 et 10 mètres, ce qui ne permet pas de situer avec suffisamment de précision l'utilisateur dans une architecture où les couloirs peuvent présenter une largeur bien moindre. Il n'est ainsi pas possible de savoir si l'utilisateur est situé dans une pièce ou dans un couloir adjacent .
Par ailleurs, les murs et parois du bâtiment perturbent les rayonnements électromagnétiques par des absorptions et des réflexions réduisant encore la précision de la géolocalisation.
Google a tenté d'apporter une réponse par une solution appelée « Tango (nom commercial) » mettant en œuvre un mobile équipé d'une application complémentaire d'un système VPS (Virtual Positioning System en anglais) de repérage intérieur. Son principe de fonctionnement s'articule autour d'un modèle physique, c'est-à-dire de plusieurs caméras, calculant précisément la position de l'appareil, et pouvant le guider dans son environnement. Ce système permettrait alors de guider l'utilisateur, en lui donnant sa position précise au sein d'un bâtiment.
On a aussi proposé des solutions prévoyant le maillage du bâtiment avec des balises radio-fréquences, communiquant avec une application exécutée par un équipement portable, par exemple un smartphone assurant une microlocalisation par une triangulation des balises détectées.
La localisation individuelle a considérablement progressé dans les années 2010 avec l'apparition du Bluetooth 4.0 offrant la possibilité d'émetteurs à coûts inférieurs à celui de solutions basées sur le standard Wi-Fi, et de faible consommation électrique.
État de la technique
Une solution de localisation dérivée de techniques d'empreintes empiriques réalisées à partir de mesures réalisées sur site, où le positionnement est effectué via une carte radio construite précédemment, par des signaux selon le protocole radio Bluetooth Low Energy (BLE), est décrite dans l'article - Faragher, R., & Harle, R. (2015). Location Fingerprinting With Bluetooth Low Energy Beacons . IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, 33(11). doi : 10.1109/JSAC .2015.2430281. Des balises portables alimentées par batterie qui peuvent être facilement distribuées à faible coût, permettent de positionner un appareil grand public.
Ce document décrit un exemple permettant une localisation avec une précision de 2,6 m dans 95% des cas pour un réseau BLE dense (une balise par 30 m2), On connaît également la demande de brevet européenne EP2865205 décrivant une solution connue permettant la formation d'une carte radio dynamique, utilisée pour la localisation à l'intérieur d'un ou de plusieurs dispositifs mobiles en fonction de la force du signal reçu (RSS). Ce procédé dynamique peut être utilisé pour apprendre la carte radio RSS à partir d'un petit nombre d'échantillons d ' empreintes numériques .
Une détection de compression peut être appliquée pour construire la structure de graphe et calculer le poids de graphe dans certains modes de réalisation. Une fois la carte radio RSS apprise, un dispositif mobile peut être localisé et des services basés sur la localisation peuvent être fournis à l'utilisateur dans certains modes de réalisation fournis à titre d'exemple. Un système d'apprentissage et de localisation à 1 ' intérieur sur un dispositif mobile peut être utilisé pour évaluer la performance. Les modes de réalisation de la présente invention peuvent ne pas nécessiter une grande quantité d'étalonnages hors ligne, ce qui peut nettement réduire le coût du travail associé à la collecte des empreintes numériques tout en maintenant un niveau satisfaisant de précision de la localisation.
Le brevet américain US8396485 de la société APPLE (nom commercial) décrit une autre solution de géolocalisation exécutée par un dispositif mobile, comprenant les étapes suivantes :
- surveiller un emplacement actuel du dispositif mobile à l'aide d'un sous-système d'application, notamment faire en sorte que le sous-système d'application du dispositif mobile reçoive une première estimation de localisation du dispositif mobile dans une zone géographique, la première estimation de localisation ayant une première précision; comprend un processeur d'application;
- lors de la réception de la première estimation d'emplacement, transférer, par le sous-système d'application, l'emplacement actuel du sous-système d'application à un sous-système en bande de base, le sous- système en bande de base comprenant un processeur en bande de base et consommant moins d'énergie que le sous-système d ' application;
- détecter, par le sous-système de bande de base, un signal de diffusion transmis par une balise située dans la zone géographique ;
- traiter, par le sous-système en bande de base, le signal de diffusion pour déterminer une seconde estimation d'emplacement du dispositif mobile dans la zone géographique qui est plus précise que la première estimation d'emplacement; et
- traiter le signal de diffusion pour déterminer les services disponibles pour le dispositif mobile dans la zone géographique .
Le brevet européen EP2756326 décrit un autre procédé pour collecter des informations relatives aux points d'accès (A1-A4) d'au moins un réseau de télécommunication sans fil, caractérisé en ce qu'il comprend:
- un écran tactile pour afficher une carte d'une zone d'intérêt ;
une mire, affichée sur l'écran tactile et immobile par rapport à ce dernier, la mire étant destinée à pointer un lieu sur cette carte ;
- des moyens de validation pour valider que la position de l'utilisateur du terminal mobile est celle du lieu ainsi pointé par la mire sur ladite carte;
- des moyens logiciel pour :
enregistrer les coordonnées du lieu pointé par la mire (126), à chaque validation de la position de l'utilisateur par lesdits moyens de validation, les coordonnées étant horodatées par une horloge du terminal mobile ; déclencher en des instants successifs l'acquisition, des informations relatives aux points d'accès (A1-A4) du réseau de télécommunication sans fil, lesdites informations étant également horodatées au moyen de ladite horloge du terminal mobile.
Le brevet américain US8639640 de la société GOOGLE (nom commercial) décrit un autre exemple de procédé pour déterminer l'emplacement d'un dispositif mobile dans une zone intérieure, comprenant :
- mémoriser, dans une base de données, un modèle indiquant les variations d'un premier attribut à différents points de la zone intérieure;
- construire, à l'aide d'un processeur, un premier arbre de décision comprenant un noeud de départ, au moins un noeud intermédiaire et un noeud de sortie, le noeud de départ présentant une première question liée au premier attribut, chaque noeud intermédiaire présentant une question supplémentaire liée au premier l'attribut, et le nœud de sortie indiquant un point donné dans la zone intérieure sur la base des réponses aux premières et aux questions supplémentaires ;
- construire, en utilisant le processeur, au moins un deuxième arbre de décision, le second arbre de décision ayant une structure similaire au premier arbre de décision, comprenant des seconds noeuds de sortie indiquant des points dans la zone intérieure, le deuxième arbre de décision variant du premier arbre de décision en ce qu'il présente différentes questions liées au premier attribut ou en ce qu'il présente des questions liées à un deuxième attribut; et
- comparer le noeud de sortie du premier arbre de décision et les deuxièmes noeuds de sortie du second arbre de décision.
Le brevet européen EP3242144 de la société HERE (nom commercial) propose un procédé qui comprend l'obtention de données de test collectées sur un parcours de test sur un site particulier, les données de test comprenant une pluralité d'échantillons radio et pour chaque échantillon radio une indication de localisation de référence. Un échantillon radio comprend au moins une caractéristique d'au moins un signal radio transmis par au moins une balise et mesuré par un dispositif mobile à l'emplacement de référence indiqué et une identification d'au moins une balise.
Le procédé comprend en outre 1 ' estimation pour chacune d'une pluralité de représentations d'un environnement radio pour les positions de site particulières sur la piste d'essai sur la base de la pluralité d'échantillons radio des données de test et sur la représentation respective de l'environnement radio, dans lequel chacune de la pluralité de représentations de l'environnement radio a été générée sur la base d'une sélection différente d'une pluralité de lots d'empreintes, chaque empreinte numérique comprenant un échantillon radio et pour chaque échantillon radio une indication d'un emplacement de mesure, et dans lequel chaque échantillon radio comprend au moins une caractéristique d'un signal radio transmis par une balise et mesurée par un dispositif mobile à l'emplacement de mesure indiqué et une identification d'au moins une balise. Le procédé comprend en outre la détermination pour chacune de la pluralité de représentations de l'environnement radio d'une performance de positionnement en comparant les positions estimées pour la représentation respective de l'environnement radio avec les emplacements de référence.
Le brevet européen EP3227707 décrit une solution où un appareil récupère des empreintes numériques recueillies par au moins un dispositif mobile pour prendre en charge un positionnement d'autres dispositifs mobiles. Chaque empreinte numérique comprend des résultats de mesures sur des signaux radio d ' au moins un nœud de communication au niveau d ' un emplacement particulier ainsi qu ' une indication de l'emplacement particulier. L'appareil détermine une qualité de positionnement qui peut être obtenue dans un positionnement, laquelle est fondée sur des empreintes numériques récupérées recueillies par le ou les dispositifs mobiles. L'appareil génère, en se fondant sur la qualité de positionnement déterminée, une action en retour vers un utilisateur du ou des dispositifs mobiles, ladite action indiquant si d'autres empreintes numériques doivent être recueillies
Inconvénients de l'art antérieur
Les solutions de l'art antérieur ne permettent pas d'obtenir une résolution spatiale satisfaisante, avec un espacement raisonnable des balises. A titre d'exemple, les solutions connues dans l'état de la technique permettent de localiser un équipement avec une erreur voisine de la distance entre deux balises consécutives. Elles ne permettent pas d'atteindre une précision submétrique, indispensable pour permettre une circulation fluide et sûre, dans des espaces intérieurs denses, avec des recoins, bifurcations multiples, etc .
Par ailleurs, la localisation avec les solutions de l'état de la technique peut varier en fonction des conditions instantanée de propagation des rayonnements radiofréquence, pouvant fausser la mesure réalisée à un instant donnée.
Solution apportée par l'invention
Afin de remédier à ces inconvénients, la présente invention concerne selon son acception la plus générale un procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises comprenant un module de communication BLE, comportant :
• une étape d'initialisation consistant :
o à disposer en une pluralité d'emplacements dudit site des balises comportant chacune un identifiant unique enregistrer sur un serveur :
• une carte topographique numérique dudit site comportant des zones d'intérêt géolocalisées dans le référentiel de ladite carte topographique ,
• pour chaque carte topographique, un ensemble de descriptions vocales, textuelles, riches et/ou vidéo associées à chacune desdites zones d ' intérêt
• pour chaque carte topographique, les identifiants uniques des balises dudit site
• à calculer un squelette ou pavage adapté aux zones de circulation, ledit squelette ou pavage correspondant de préférence aux médianes des zones de circulation et à enregistrer ledit squelette ou pavage en association avec ladite carte topographique o à procéder à une série de mesures sans contrainte d'orientation de l'équipement de mesure, à différents emplacements géolocalisés dans le référentiel de ladite carte topographique et situés sur ledit squelette ou pavage, d'un ensemble de points horodatés pendant une plage temporelle d'une pluralité de niveaux de puissance horodatés des signaux reçus et à transmettre audit serveur les tables de valeur [coordonnées du point de mesure, puissances horodatées reçues pour chacune des balises, identifiant de la balise] o à enregistrer sur le serveur l'ensemble des tableaux de mesure acquis sur le site considéré et à injecter ces données dans un moteur d'apprentissage profond supervisé par la représentation architecturale dudit site, pour adapter la complexité du modèle d'apprentissage aux spécificités du site
o à enregistrer sur le serveur, en association avec ladite carte topographique, le modèle numérique calculé par ledit moteur d'apprentissage
• des étapes de localisation d'un équipement connecté consistant à :
o ouvrir une application dédiée sur ledit équipement connecté commandant l'activation de la fonction BLE, o ouvrir une connexion entre l'équipement connecté et le serveur pour l'identification du site dans lequel se trouve ledit équipement connecté et pour télécharger la carte correspondant audit site ainsi que l'ensemble de descriptions et le modèle numérique associé
o lors de la détection d'un signal BLE, enregistrer ledit signal et recalculer la position de l'équipement connecté en appliquant un traitement d'interpolation et/ou d'extrapolation à partir dudit modèle numérique, sur les valeurs des signaux enregistrés, ledit traitement d'interpolation et/ou d'extrapolation étant de type modèle non-linéaire multicouche ou réseau de neurones profond
o enregistrer la position horodatée
o détecter l'appartenance éventuelle de la position à l'une desdites zones d'intérêt, pour commander l'activation de la description correspondante à ladite zone d'intérêt et l'enregistrement horodaté de l'entrée et de la sortie de ladite zone d'intérêt.
De préférence, ledit squelette ou pavage correspond aux médianes des zones de circulation.
Avantageusement, lesdites tables de valeur comprennent une partie au moins des données constituées par les coordonnées du point de mesure, les puissances horodatées reçues pour chacune des balises, l'identifiant de la balise.
De préférence le procédé selon l'invention commande l'activation d'un contenu audio et/ou textuel lorsque la position détectée correspond à un point d'intérêt et/ou lorsque la position détectée correspond à un passage de zone.
Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comporte un moyen d'identification de l'étage auquel se situe l'usager, et de commande de l'importation du modèle correspondant à l'étage identifié.
Selon une variante particulière, le procédé comporte une première étape consistant à enregistrer un plan numérique de l'architecture physique du site, une deuxième étape consistant à définir sur ce plan numérique les zones de marches, une troisième étape consistant à déterminer la position optimale des points de mesure sur le plan numérique enregistré, une quatrième étape consistant à déterminer sur le plan numérique le positionnement optimal des balises en fonction de la configuration de l'environnement du point et du résultat de l'étape de détermination des positions des points de mesure, une cinquième étape consistant à procéder à l'acquisition sur le site aux signaux par un équipement de référence positionné aux points de mesure définis lors de l'étape, après l'implantation des balises aux points déterminés lors de l'étape et une sixième étape consistant à procéder à une analyse des signaux ainsi recueillis pour passer à l'étape de construction d'un modèle numérique des signatures radiofréquences du site.
Avantageusement, ladite étape de construction d'un modèle numérique des signatures radiofréquences comprend une première étape de nettoyage et normalisation des signaux recueillis lors de ladite cinquième étape pour enregistrer une table de valeurs normalisées, avec un horodatage normalisé constituant un ensemble d'apprentissage d'un réseau de neurones .
Selon un mode de réalisation spécifique, le procédé susvisé comporte en outre une étape de sélection de l'architecture du réseau de neurones et de paramétrage du nombre de couches du modèle profond ainsi que du nombre de degrés de liberté du réseau de neurones.
Avantageusement, le procédé comporte en outre une étape consistant à exécuter un algorithme de minimisation de l'erreur empirique (erreur de régression sur l'ensemble d'apprentissage) à partir des données nettoyées et normalisées .
Avantageusement le procédé comporte en outre une étape consistant à formater les poids du réseau de neurones dans un format exportable.
L'invention concerne également un système comprenant une pluralité de balises, un serveur comportant un calculateur exécutant un programme pour la mise en œuvre du procédé susvisé et pour permettre le téléchargement sur des équipements mobiles connectés d'une application informatique pour la mise en œuvre du procédé susvisé.
Description détaillée d'un exemple non limitatif de
réalisation
La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, se référant à un exemple non limitatif de réalisation illustré par les dessins annexés où :
- la figure 1 représente l'algorithme de la constitution du référentiel numérique du site à géoréférencer
- la figure 2 représente l'algorithme de conception d'un modèle de trajectoire dynamique - la figure 3 représente une variante préférée de l'algorithme de conception d'un modèle de trajectoire dynamique
- la figure 4 représente l'algorithme de préparation de l'architecture du système
- la figure 5 représente un exemple de positionnement des balises
- la figure 6 représente un exemple définition des chemins de circulation et des primitives géométriques.
Contexte applicatif
L'invention concerne un système de guidage à l'intérieur des bâtiments permettant à un usager équipé d'un équipement portable connecté, par exemple un smartphone, d'obtenir des informations d'audioguidage déclenchées automatiquement en fonction de la localisation précise, par exemple sous forme de description d'un point d'intérêt ou sous forme de guidage vocal pour une personne malvoyante par exemple. L'invention concerne le procédé d'analyse architecturale de ces derniers et l'utilisation des données enregistrées pour la localisation et l'activation de fonctionnalités géolocalisés .
Le système objet de l'invention permet de réaliser un guidage sonore à partir de la géométrie des rues, des couloirs, des escaliers et escalators, des obstacles piétons, des points d'intérêt culturels ou commerciaux dans un périmètre balisé. Avec un casque, une oreillette ou même un haut-parleur, une telle solution enrichit la réalité de l'utilisateur sans surcharger inutilement l'audition.
L'objectif global de l'invention est :
• D'améliorer la précision de la localisation de l'utilisateur dans un bâtiment ;
• D'effectuer une signalétique sonore relative à la position précise de l'utilisateur ;
• De s'adapter aux contraintes architecturales des bâtiments . La solution proposée par la présente invention se traduit par :
• l'analyse géométrique et d'identification des points d'intérêts dans un bâtiment/architecture quelconque, où l'on peut potentiellement placer des balises ;
• la conception d'un modèle de localisation et de trajectoire dynamique de l'architecture d'un bâtiment ;
• le développement d'une application informatique de conception qui prend en compte le modèle de trajectoire et l'architecture en amont ;
• la commandes des fonctionnalités de guidage audio et/ou visuel de l'usager.
Les performances à atteindre sont les suivants :
• Assurer une couverture signal de 100% du bâtiment ;
• Assurer une tolérance à la panne : c'est-à-dire, quand une balise tombe en panne cela fait un trou dans le maillage, cependant on ne perd pas la localisation ;
• Minimiser le nombre de balises tout en assurant une parfaite couverture signal : maximum 1 balise / 50m2 ;
• Optimiser la précision de la localisation : moins de lm sur toute la zone couverte ;
• Atteindre une distance inférieure à un mètre entre deux points d'intérêts ;
• Réduire au maximum le nombre de mesures nécessaires sur site : selon les contraintes architecturales, moins d'une mesure / 10m2 ;
• Capter, pendant l'étape (4) de positionnement des balises les signaux d'au moins deux balises par le terminal de réception, chacun avec une puissance reçue supérieure à -90dBm ;
• Limiter la consommation électrique des balises. Géoréférencement d'un site
La figure 1 représente l'algorithme de la constitution du référentiel numérique du site à géoréférencer, par exemple un bâtiment public ou un môle commercial
La première étape (1) consiste à enregistrer un plan numérique de l'architecture physique du site.
La deuxième étape (2) consiste à définir sur ce plan numérique les zones de marches, telles que les couloirs, les escaliers, escalators, hall, passerelles.
Ces deux premières étapes permettent d'enregistrer, à partir d'un plan numérisé bitmap, un plan vectoriel contenant uniquement le découpage du bâtiment (murs, cloisons, vides, etc.) et de l'importer dans l'outil de calcul.
Les données de l'architecture virtuelle sont saisies par un opérateur, stockées sur serveur puis transmises à l'application dès l'entrée de l'utilisateur dans le périmètre actif des balises. Ces données contiennent l'ensemble des informations permettant la signalisation et le guidage .
Les paramètres de l'application, destinés à micro- localiser et guider l'utilisateur, sont calculés et simulés afin de répondre aux besoins de précision et d'efficacité des utilisateurs .
La troisième étape (3) consiste à déterminer la position optimale des points de mesure sur le plan numérique enregistré, selon des méthodes qui seront décrite ci-après.
La procédure est la suivante :
• Identification et qualification des zones de circulation ;
• Identification des zones autorisées pour le placement des balises ;
• Optimisation du placement des balises. La quatrième étape (4) consiste à déterminer sur le plan numérique le positionnement optimal des balises en fonction de la configuration de l'environnement du point et du résultat de l'étape de détermination des positions des points de mesure. Le placement des balises est une optimisation combinatoire qui prend en compte les critères suivants :
• Minimisation du nombre de balises ;
• Maximisation de l'espace couvert ;
• Taux de recouvrement défini par avance (par exemple 200% signifie qu'en tout point de la couverture, au moins deux balises doivent être captées).
La portée des balises est estimée en fonction de l'environnement, de la géométrie architecturale à l'intérieur de la portée nominale de la balise, ainsi que de la position d'obstacles spécifiques (meubles, etc.) et de la hauteur de pose des balises.
L'étape suivante (5) consiste à procéder à l'acquisition sur le site des signaux par un équipement de référence positionné aux points de mesure définis lors de l'étape (3), après l'implantation des balises aux points déterminés lors de l'étape (4). Cette acquisition sera décrite plus en détail par la suite. Elle permet d'enregistrer pour chacun des points de mesure déterminé à l'étape (3) une empreinte numérique du signal radiofréquence.
L'étape (6) consiste à procéder à une analyse des signaux ainsi recueillis pour construire à l'étape (7) un modèle numérique des signatures radiofréquences du site et mettre en opération ce modèle (étape 8).
Conception d'un modèle de trajectoire dynamique de
l'architecture d'un bâtiment
La figure 2 représente une première variante d'un algorithme de conception d'un modèle de trajectoire dynamique conformément à l'étape (7) susvisée consistant à calculer les zones devant être couvertes par l'application ainsi que les trajectoires optimales entre chacun de ces points d'intérêts à partir du plan vectoriel et de la liste des points d'intérêts.
Le modèle est dit dynamique car il doit tenir compte de l'historique des points successifs jusqu'à la position de l'usager. Ceci permet de tenir compte des obstacles et des particularités de l'architecture. Au moment de la mise en application, la trajectoire entre le point courant et la destination sera recalculée à partir du réseau piéton ainsi élaboré. Ceci évite un calcul très complexe sur le périphérique mobile.
Ce module détermine, selon cette première variante, un pavage de l'espace architectural (10) consistant à définir les points d'intérêts et à les enregistrer sous une forme géoréférencée, puis une étape de suppression des zones de blocage (11), une pondération des zones de marche (12) et la détermination, pour chaque paire de points d'intérêts, des trajectoires à travers les zones de marche (étape 13).
Ces informations permettent de construire une représentation numérique du réseau de circulation (14) et à mettre en opération cette représentation numérique (15).
A partir des données des deux précédents traitements, on calcule le nombre optimal de balises, leurs positions optimales afin d'obtenir une couverture complète des zones identifiées. Enfin, le module calcule le nombre des relevés de signaux à effectuer dans le bâtiment.
La précision du positionnement est l'un des critères les plus importants pour la géolocalisation intérieure. En effet, à la différence de la géolocalisation extérieure, la géolocalisation interne à un bâtiment doit intégrer la dimension de l'espace (c'est-à-dire les étages, les escaliers...) mais aussi la taille de l'espace. S'il y a plusieurs petits espaces, le système permettant la géolocalisation interne doit permettre une localisation fine pour pouvoir distinguer aisément les différents espaces. Une fois les données récupérées, y compris les relevés de signaux sur le bâtiment, le module calcule le modèle de localisation à l'intérieur du bâtiment, entre chaque point d'intérêt défini.
Alternative de construction du modèle
L'étape (7) de construction du modèle décrite selon une première variante en référence à la figure 2 peut être réalisée selon une deuxième variante préférée illustrée par la figure 3.
Cette variante prévoit une première étape (24) de nettoyage et normalisation des signaux (niveaux de puissance horodatés) recueillis lors de l'étape (5).
Ce nettoyage consiste à éliminer des signaux aberrants, et à formater les données sous forme d'une table de valeurs normalisées, avec un horodatage normalisé. Cette table constitue un ensemble d'apprentissage du réseau de neurones.
L'étape (25) de sélection de l'architecture du réseau de neurones paramètre le nombre de couches du modèle profond ainsi que le nombre de degrés de liberté du réseau de neurones .
L'étape suivante (26) consiste à exécuter un algorithme de minimisation de l'erreur empirique (erreur de régression sur l'ensemble d'apprentissage) à partir des données nettoyées et normalisées.
L'étape (27) consiste à formater les poids du réseau de neurones dans un format exportable.
Préparation de l ' architecture du système
La figure 4 représente l'algorithme de préparation de l'architecture du système, et correspond au détail des étapes (6) et (7) de la figure 1.
Il comporte une chaîne de traitement utilisant les données architecturales pour optimiser le placement des balises dans l'espace, puis pour sélectionner les points de mesures les plus pertinents et lever les incertitudes techniques liées à la géolocalisation interne.
Il cherche à prendre en considération la complexité architecturale de l'environnement. En effet, ce sont les données architecturales qui guident l'ensemble de la chaîne de traitement, depuis le positionnement des balises jusqu'à la localisation proprement dite.
Ces traitements comportent une étape (20) de positionnement des balises, une étape (21) de sélection des points de mesure, une campagne (22) d'analyse des signaux et une étape (23) de paramétrage d'un modèle numérique.
Une fois les balises positionnées selon les préconisations de ce module — et sous la supervision d'un architecte, des mesures de réception des signaux des balises sont réalisées.
Positionnement des balises sur le plan du site
La figure 5 représente un exemple de positionnement des balises (30 à 35) sur le plan du site, avec des points d'appui (40) repérables sur le site pour établir le lien entre le site réel et le plan numérique.
La campagne de mesure des signaux consiste à déplacer un équipement muni d'un récepteur sur les différents points de mesure déterminés lors de l'étape (3), soit manuellement, soit par un robot comportant des moyens de géolocalisation par rapport aux points d'appui (40).
Les modèles théoriques de corrélation entre l'intensité du signal reçu (RSSI) et la distance de transmission ne sont valables qu'en champ ouvert, c'est-à-dire sans aucun obstacle entre l'émetteur et le récepteur. Dans le cas contraire, le signal est soumis à des déformations majeures (diffractions, réflexions et absorptions) non plus seulement en périphérie de la zone couverte, mais sur l'ensemble de la zone utile. Le profil obtenu de l'intensité du signal reçu en fonction de la distance est une signature numérique de l'architecture du site. Même interpolée finement (par exemple, par un mélange de gaussiennes), son inverse (la distance en fonction de l'intensité) n'est pas calculable dans le cas d'une seule balise.
Pour pallier cette difficulté, on procède donc à une prise d'empreinte numérique du bâtiment, c'est-à-dire l'ensemble des signaux des balises reçus en une ou plusieurs positions déterminées. Au lieu de se référer à une seule balise (où même la combinaison de signaux indépendants de plusieurs balises), on approche l'analyse du signal sous un angle holistique : l'empreinte d'un bâtiment.
La prise d'empreinte permet de s'affranchir de la modélisation difficile (voire impossible) de la propagation des signaux radio dans des environnements architecturaux complexes. Plus exactement, la prise d'empreinte permet la réalisation d'une modélisation implicite de cette propagation à travers la fonction :
( {si[t]}i=l ...N) {x[t], y[t]} qui estime la position d'un utilisateur à un instant t à partir de l'ensemble des puissance reçues si pour les N balises de référence .
La conception du modèle se fait selon une empreinte témoin du bâtiment. Un opérateur relève sur place les signaux de l'ensemble des balises correspondant aux positions déterminées en amont par l'algorithme. Cet enregistrement se fait pendant une fenêtre de temps suffisante pour capter les variations du signal dans le temps.
Le modèle obtenu doit présenter un certain nombre de points de robustesse :
Tolérance à la panne d'une ou plusieurs balises Insensibilité à l'orientation Valide pour des vitesses piétonnes entre 0 et 2 mètres par seconde
Insensible à l'environnement proche (mouvement de l'utilisateur, orientation du téléphone, environnement électromagnétique proche, etc.)
Les modèles générés selon l'invention présentent les avantages suivants :
Précision de la localisation uniquement liée au nombre de paramètres (à mettre en regard des capacités de calculs des smartphones)
Insensibilité à des transformations topologiques indésirables (distorsion à la réception, réfraction légère par le corps de l'utilisateur, etc.)
Possibilité de modéliser des discontinuités architecturales : atriums, cloisons importantes, changements de bâtiments, etc.
Résistance au bruit
Résistance à la panne (donc à l'absence d ' information .
Pour ce faire, en l'absence de moyens d'apprentissage profond, on s'appuie sur des primitives géométriques propres à l'architecture. Ces primitives géométriques sont au nombre de quatre, chacune pouvant subir des transformations (rotation et homothétie) :
- Ligne droite (50)
- Intersection à deux branches (51)
- Fourche à trois branches (52)
- Carrefour à quatre branches.
- Les primitives correspondent au nombre d'embranchements pour un nœud architectural donné : 1, 2, 3 ou 4.
Une première passe d'optimisation positionne les différentes primitives géométriques en fonction de l'architecture saisie et de la localisation des points de mesure. Puis, un modèle local est calculé pour chaque forme. La figure 6 représente un exemple de mise en œuvre. On voit les primitives T (51) ou Y (52) à trois embranchements le reste étant des lignes droites (50). Une fonction
Figure imgf000023_0001
..N) ixltï / >'[£]} est donc interpolée pour chaque embranchement, puis dans chaque ligne droite, ce qui assure la qualité et la stabilité du modèle. L'exemple illustré par la figure 6 regroupe trois embranchements et huit segments droits .
Filtrage des signaux
Les signaux émis par les balises sont non seulement altérés de manière complexe par l'architecture mais encore présentent de grandes instabilités temporelles. Ainsi, sur une fenêtre de temps compatible avec la vitesse de traitement qu'impose la marche à pied, la puissance du signal reçu peut évoluer dans une plage de lOdB d'écart voire davantage. Un certain nombre de filtrages sont possibles en fonction de l'application de destination.
Une fenêtre de 200 ms est suffisante pour obtenir une donnée utile à un piéton en déplacement. Un filtrage spécifique est réalisé, qui permet d'éliminer les mesures aberrantes et d'extraire une information de puissance pertinente pour le modèle. Une partie importante de nos recherches se concentre sur la qualité de ce filtrage.
Les données de réception ainsi filtrées sont transmises au modèle, dont le nombre d'entrées est donc le nombre de balises : N entrées —> 2 sorties (x, y)
Le filtrage de localisation intervient en aval du modèle, après que les coordonnées de localisation aient été estimées dans le plan. Il est indispensable pour fournir une position fiable à l'utilisateur, cohérente avec sa trajectoire . Le filtrage de localisation utilise deux modèles de contraintes :
Les contraintes architecturales qui assurent la cohérence de la trajectoire à travers un espace semi-clos, évitant ainsi les « traversements de murs »
Les contraintes mécaniques de la marche qui assurent la cohérence de la trajectoire en termes d'angle et de vitesse, évitant ainsi les effets « d'allers et retours » intempestifs. Ces deux modèles de contraintes pallient aux problèmes de trajectoires traditionnellement rencontrés par les modèles de localisation et évitent le recours à l'adjonction d'autres capteurs.
Ce dernier filtrage directionnel permet de lever les verrous techniques liés à la stabilité du modèle de trajectoire et à la précision du positionnement. Au lieu d'un filtrage uniforme, le filtrage adaptatif tient compte de la direction de déplacement, pour privilégier les directions voisines et estimer de façon réaliste une trajectoire piétonne .
Site à plusieurs étages
Lorsque le site comporte plusieurs étages, le traitement identifie l'étage auquel se situe l'usager, et commande l'importation du modèle correspondant à l'étage identifié .
Guidage
Chaque zone peut être associée à un contenu, notamment un contenu audio, audiovisuel, riche, déclenché automatique lors de l'entrée de la zone, une action manuelle permettant de commander la répétition du contenu ou le lancement d'un commentaire enrichi correspondant à ladite zone .
En sus du guidage statique ( signalétique ) lié à la présence physique dans une zone et/ou à l'entrée dans une zone, on peut prévoir un guidage directionnel prenant en compte le déplacement interzone de l'usager, pour fournir un guidage directionnel.
Lorsque l'usager sélectionne un point d'intérêt à atteindre, l'application utilise l'ensemble des zones parcourues pour fournir une description visuelle et textuelle du parcours.

Claims

Revendications
1 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises comprenant un module de communication BLE, comportant :
• une étape d'initialisation consistant :
o à disposer en une pluralité d'emplacements dudit site des balises comportant chacune un identifiant unique
o à enregistrer sur un serveur :
• une carte topographique numérique dudit site comportant des zones d'intérêt géolocalisées dans le référentiel de ladite carte topographique ,
• pour chaque carte topographique, un ensemble de descriptions vocales, textuelles, riches et/ou vidéo associées à chacune desdites zones d ' intérêt
• pour chaque carte topographique, les identifiants uniques des balises dudit site à calculer un squelette ou pavage correspondant à la géométrie des zones de circulation et à enregistrer ledit squelette ou pavage en association avec ladite carte topographique ,
o à procéder à une série de mesures sans contrainte d'orientation de d'équipement de mesure, à différents emplacements géolocalisés dans le référentiel de ladite carte topographique et situés sur ledit squelette ou pavage, d'un ensemble de points horodatés pendant une plage temporelle d'une pluralité de niveaux de puissance horodatés des signaux reçus et à transmettre audit serveur les tables de valeur
O à enregistrer sur le serveur l'ensemble des tableaux de mesure acquis sur le site considéré et à injecter ces données dans un moteur d'apprentissage profond supervisé par la représentation architecturale dudit site,
o à enregistrer sur le serveur, en association avec ladite carte topographique, le modèle numérique calculé par ledit moteur d'apprentissage
• des étapes de localisation d'un équipement connecté consistant à :
o ouvrir une application dédiée sur ledit équipement connecté commandant l'activation de la fonction BLE o ouvrir une connexion entre l'équipement connecté et le serveur pour l'identification du site dans lequel se trouve ledit équipement connecté et le téléchargement de la carte correspondant audit site ainsi que l'ensemble de descriptions et le modèle numérique associé
o lors de la détection d'un signal BLE, enregistrer ledit signal et recalculer la position de l'équipement connecté en appliquant un traitement d'interpolation et/ou d'extrapolation à partir dudit modèle numérique, sur les valeurs des signaux enregistrés, ledit traitement d'interpolation et/ou d'extrapolation étant de type modèle non-linéaire multicouche ou réseau de neurones profond
o enregistrer la position horodatée
o détecter l'appartenance éventuelle de la position à l'une desdites zones d'intérêt, pour commander l'activation de la description correspondante à ladite zone d'intérêt et l'enregistrement horodaté de l'entrée et de la sortie de ladite zone d'intérêt.
2 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit squelette ou pavage correspond aux médianes des zones de circulation. 3 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication 1 caractérisé en ce que lesdites tables de valeur comprennent une partie au moins des données constituées par les coordonnées du point de mesure, les puissances horodatées reçues pour chacune des balises, l'identifiant de la balise.
4 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il commande l'activation d'un contenu audio et/ou textuel lorsque la position détectée correspond à un point d'intérêt.
5 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il commande l'activation d'un contenu audio et/ou textuel lorsque la position détectée correspond à un passage de zone.
6 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comporte un moyen d'identification de l'étage auquel se situe l'usager, et de commande de l'importation du modèle correspondant à l'étage identifié .
7 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comporte une première étape (1) consistant à enregistrer un plan numérique de l'architecture physique du site, une deuxième étape (2) consistant à définir sur ce plan numérique les zones de marches, une troisième étape (3) consistant à déterminer la position optimale des points de mesure sur le plan numérique enregistré, une quatrième étape (4) consistant à déterminer sur le plan numérique le positionnement optimal des balises en fonction de la configuration de l'environnement du point et du résultat de l'étape de détermination des positions des points de mesure, une cinquième étape (5) consistant à procéder à l'acquisition sur le site aux signaux par un équipement de référence positionné aux points de mesure définis lors de l'étape (3), après l'implantation des balises aux points déterminés lors de l'étape (4) et une sixième étape (6) consistant à procéder à une analyse des signaux ainsi recueillis pour construire à l'étape (7) de construction d'un modèle numérique des signatures radiofréquences du site.
8 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication précédente caractérisé en ce que ladite étape (7) de construction d'un modèle numérique des signatures radiofréquences comprend une première étape (24) de nettoyage et normalisation des signaux recueillis lors de ladite cinquième étape (5) pour enregistrer une table de valeurs normalisées, avec un horodatage normalisé constituant un ensemble d'apprentissage d'un réseau de neurones.
9 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication précédente caractérisé en ce que qu'il comporte en outre une étape (25) de sélection de l'architecture du réseau de neurones et de paramétrage du nombre de couches du modèle profond ainsi que du nombre de degrés de liberté du réseau de neurones.
10 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication précédente caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape (26) consistant à exécuter un algorithme de minimisation de l'erreur empirique (erreur de régression sur l'ensemble d'apprentissage) à partir des données nettoyées et normalisées . 11 - Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site équipé d'une pluralité de balises selon la revendication précédente caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape (27) consistant à formater les poids du réseau de neurones dans un format exportable.
12 - Système comprenant une pluralité de balises, un serveur comportant un calculateur exécutant un programme pour la mise en œuvre du procédé selon la revendication 1 et pour permettre le téléchargement sur des équipements mobiles connectés d'une application informatique pour la mise en œuvre les étapes de localisation du procédé selon la revendication 1.
PCT/FR2019/051883 2018-08-01 2019-07-31 Procédé de géolocalisation d'un équipement connecté dans un site WO2020025903A1 (fr)

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