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Patent Searching and Data


Title:
METHOD FOR AUTONOMOUSLY GEOLOCATING A PERSON TRAVELING ON FOOT OR BY MEANS OF A NON-MOTORIZED VEHICLE AND ASSOCIATED DEVICE
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2018/115255
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention relates to a method for autonomous geolocation and an associated device for determining the position of a person traveling on foot or by means of a non-motorized vehicle using inertial data measured while the person is traveling. An elementary mode of travel is recognized by comparing the inertial data measured with predetermined signatures, each signature being previously associated in a unique manner with an elementary mode of travel independently of the person in question. The speed and direction of the travel of the person are then estimated according the recognized elementary mode of travel and according to all or part of the measured inertial data. The position of the person is then evaluated according to the estimated speed and direction of travel and the position evaluated during a previous iteration.

Inventors:
JAKLLARI, Gentian (170 rue de Peyrolles, Toulouse, 31500, FR)
BEYLOT, André-Luc (9 bis rue Eugène Lozes, Toulouse, 31500, FR)
Application Number:
EP2017/084040
Publication Date:
June 28, 2018
Filing Date:
December 21, 2017
Export Citation:
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Assignee:
INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE TOULOUSE (6 Allée Emile Monso BP, 31029 TOULOUSE Cedex 4, 31029, FR)
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (75016 PARIS, 75016, FR)
International Classes:
G01C21/20; G01C21/16; G01C22/00; G06K9/00
Foreign References:
US20070072158A12007-03-29
US20150362330A12015-12-17
EP1253404A22002-10-30
Other References:
None
Attorney, Agent or Firm:
GEVERS & ORES (41 Avenue de Friedland, Paris, 75008, FR)
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Claims:
REVENDICATIONS

Procédé de géolocalisation autonome d'une première personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin de déplacement non motorisé, ledit procédé destiné à être mis en œuvre sur un dispositif portable solidaire de ladite personne, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes :

• mesure (El) de données inertielles relatives à un déplacement de ladite première personne ;

• reconnaissance (E3) d'un mode de déplacement élémentaire de ladite première personne, lors de laquelle tout ou partie des données inertielles mesurées sont comparées à des signatures prédéterminées, chaque signature étant préalablement associée de manière unique à un mode de déplacement élémentaire indépendamment de ladite première personne considérée ;

• estimation (E5) de la vitesse et de la direction de déplacement de ladite première personne, en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et de tout ou partie des données inertielles mesurées ; et

• évaluation (E7) de la position de ladite première personne, en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d'une précédente itération de l'étape d'évaluation.

Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend une première étape préalable (E01), lors de laquelle chaque signature est élaborée sur la base d'au moins un signal temporel de données inertielles obtenu pour un mode de déplacement élémentaire donné et effectué par au moins une deuxième personne.

3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape de reconnaissance (E3), les données inertielles mesurées sont comparées aux éléments de signatures de chacun des déplacements élémentaires prédéfinis, en calculant un score de corrélation pondérée par des poids (W) préalablement attribués à chaque type de données inertielles, de sorte que le mode de déplacement reconnu est celui pour lequel le score de corrélation est le plus élevé.

Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape de reconnaissance (E3), les données inertielles sont sélectionnées parmi des données d'accélération verticale, frontale, transverse, de rotation.

Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les données d'accélération verticale sont affectées d'un facteur multiplicatif constituant un poids prépondérant par rapport aux autres données inertielles comparées lors de l'étape de reconnaissance (E3).

Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les données d'accélération verticale sont affectées d'un premier poids et en ce que:

• les données d'accélération frontale sont affectées d'un deuxième poids de valeur au moins deux fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou

• les données d'accélération transverse sont affectées d'un troisième poids de valeur au moins huit fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou

• les données de rotation de type roulis sont affectées d'un quatrième poids de valeur au moins deux fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou

• les données de rotation de type tangage sont affectées d'un cinquième poids de valeur au moins quatre fois moins élevée que celle du premier poids.

Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données inertielles comparées lors de l'étape de reconnaissance (E3) correspondent à un échantillon de données temporel d'une durée comprise entre 1 s et 2 s .

8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la vitesse de déplacement de ladite première personne est estimée, lors de l'étape d'estimation (E5), en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et d'une cadence de déplacement de ladite première personne estimée en temps réel à partir des données inertielles mesurées.

9. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'évaluation de la vitesse de déplacement est réalisée à partir d'un modèle préalablement établi et définissant pour chaque mode de déplacement élémentaire une relation univoque entre la cadence et la vitesse de déplacement.

10. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit modèle est élaboré par régression polynomiale, sur la base d'un ensemble de points de mesures discrets, chaque point associant une vitesse à une cadence de déplacement.

11. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'estimation de la direction de déplacement de ladite première personne comprend :

• une sous-étape de filtrage (E52) lors de laquelle tout ou partie des données inertielles mesurées est filtrée par soustraction de données correspondantes comprises dans la signature du mode de déplacement reconnu ; et

· une sous-étape de correction (E54) d'une erreur systématique b(tn) inhérente aux moyens de mesures (1) desdites données inertielles.

12. Dispositif de géolocalisation autonome d'une personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin de déplacement non motorisé, ledit dispositif étant destiné à être solidaire de ladite personne, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend : • des moyens de mesure (1 ; 10, 12) pour mesurer des données inertielles relatives à un déplacement de ladite personne;

• des moyens de reconnaissance (4) pour reconnaître un mode de déplacement élémentaire dudit de ladite personne, lesdits moyens de reconnaissance étant adaptés à comparer tout ou partie des données inertielles mesurées à des signatures prédéterminées, chaque signature étant préalablement stockée dans des moyens de stockage en association de manière unique à un mode de déplacement particulier indépendamment de ladite personne considérée ;

· des moyens d'estimation (4) pour estimer la vitesse et la direction de déplacement de ladite personne en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et des données inertielles mesurées ; et

• des moyens d'évaluation (4) pour évaluer la position de ladite personne en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d'une précédente itération de l'étape d'évaluation.

13. Programme d'ordinateur (PGl) comprenant des instructions adaptées à la mise en œuvre d'au moins une quelconque des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, lorsque ledit programme (PGl) est exécuté sur un ordinateur.

14. Moyen de stockage d'informations (5), amovible ou non, partiellement ou totalement lisible par un ordinateur ou un microprocesseur comportant des instructions de code d'un programme d'ordinateur (PGl) pour l'exécution d'au moins une quelconque des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11.

Description:
Procédé de géolocalisation autonome d'une personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin non motorisé et dispositif associé

1. Domaine de l'invention

La présente invention se situe dans le domaine de la géolocalisation. Elle concerne plus particulièrement un procédé et un dispositif associé pour localiser de manière autonome une personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin de déplacement non motorisé. Elle trouve une application toute particulière pour la géo localisation de piétons se déplaçant à l'intérieur de bâtiments.

2. Art antérieur

Il existe actuellement de multiples systèmes de géo localisation s 'appuyant sur des infrastructures de communications, telles que les réseaux d'accès sans fil (Wi-Fi, Li- Fi) et mobiles radio-cellulaires (3G, 4G, 5G) et/ou les réseaux satellitaires de type GPS {Global Positioning System) pour déterminer la position d'un terminal mobile sur la base de signaux reçus.

Toutefois, de telles infrastructures ne sont pas adaptées à des environnements électro-magnétiquement confinés ou perturbés ; tel est le cas à l'intérieur de bâtiments (e.g. immeubles, navires) ou dans des zones extérieures fortement urbanisées (e.g. centre ville) où la réception des signaux GPS peut être est de très mauvaise qualité, voire impossible en raison d'atténuations, de tout type de perturbations ou d'interférences électromagnétiques. Par exemple, la réception de signaux GPS peut être rendue impossible en extérieur dans les zones fortement urbanisées, notamment en raison du phénomène de canyon urbain (Le. urban canyoning) dû à des interférences destructives en présence de hautes façades.

Pour répondre à ce problème, il peut être envisagé, sous certaines conditions, d'installer dans de tels environnements, des points ou bornes d'accès sans fïl, par exemple de type Wi-Fi, pour géolocaliser un terminal mobile. Ainsi, la position d'un terminal mobile peut être déterminée, soit par le terminal lui-même en exploitant les signaux reçus d'un ou plusieurs points d'accès, soit par le système de points d'accès à partir des signaux reçus du terminal mobile. Dans tous les cas, une coopération est nécessaire entre le terminal mobile et l'infrastructure comprenant les points d'accès. Ce type de solution est particulièrement désavantageuse car elle nécessite l'installation et/ou la maintenance d'infrastructures communicantes, ce qui peut s'avérer très coûteux et contraignant, d'autant plus que les surfaces à couvrir par les points d'accès peuvent être géographiquement très étendues. Par ailleurs, dans certaines zones, il n'est pas souhaitable ou autorisé de déployer de nouvelles sources d'émission radiofréquences, notamment pour limiter la pollution électromagnétique.

Ce type de solution nécessite en outre une phase d'apprentissage dite fingerprinting, propre à chaque environnement, une tâche onéreuse qui doit être répétée chaque fois que l'infrastructure est mise à jour.

Par conséquent, il existe actuellement un réel besoin de pouvoir géo localiser, par exemple au moyen d'un simple terminal mobile, un piéton de manière totalement autonome, c'est-à-dire sans nécessité d'avoir recours à une quelconque infrastructure externe (e.g. satellites, points d'accès sans fil, stations de base radio-mobile).

Des techniques de géolocalisation autonome de type à l'estime dites dead- reckoning ont été proposées. Elles consistent à calculer, de proche en proche, les positions du piéton en déplacement, à partir d'une position de référence connue, sur la base de mesures de données inertielles effectuées en temps réel. Toutefois, ces techniques souffrent d'un phénomène de dérive d'intégration (intégration drift) inhérent à la technologie des capteurs de données inertielles actuellement disponibles sur le marché, ayant pour effet de rendre un résultat erroné, au bout d'une certaine distance parcourue. Actuellement, la mise en œuvre de ces techniques sur un téléphone portable ne permet pas d'obtenir un résultat fiable, au-delà d'une douzaine de mètres parcourus.

En conséquence, une re-calibration périodique doit être réalisée, en s'appuyant par exemple sur une infrastructure existante Wi-Fi, une combinaison d'éléments de crowdsourcing et de points de repères virtuels (virtual landmarks) et une connaissance préalable de la géométrie précise des lieux.

La nécessité d'opérer une re-calibration tous les 12 mètres est non seulement contraignante mais également consommatrice de ressources et rend la technique de géo localisation dépendante d'éléments extérieurs, ce qui ne permet pas de rendre la technique de géolocalisation totalement autonome.

Des techniques autonomes ont été proposées en se basant essentiellement sur le comptage du nombre de pas. Toutefois, dans ce cas, une opération de calibrage ayant pour objet d'estimer la taille moyenne d'une enjambée du piéton, i.e. la distance moyenne parcourue entre deux pas est nécessaire. Ce calibrage est préalablement requis avant chaque utilisation. En outre, ce calibrage est spécifique à chaque piéton considéré.

Ces techniques sont non seulement contraignantes, dans la mesure où elles nécessitent un calibrage initial propre à chaque utilisateur, mais présentent également une précision de géo localisation limitée ne permettant pas d'atteindre, dans les types d'environnements visés, notamment à l'intérieur de bâtiments, des précisions de géolocalisation suffisantes pour permettre de guider efficacement et sans erreur un piéton en cours de déplacement.

En effet, pour un utilisateur donné dans une tenue et un environnement donnés, la taille d'une enjambée est susceptible de varier d'un pas à l'autre. Cette variabilité constitue une source d'imprécision dans l'estimation de la distance parcourue. Cette imprécision sera d'autant plus prépondérante que le nombre de pas effectué par le piéton lors de son trajet est élevé, de telle sorte qu'une calibration périodique est nécessaire. Par exemple, en utilisant des capteurs embarqués sur un téléphone portable, un recalibrage est nécessaire, en moyenne à chaque douzaine de mètres parcourus.

Il en est de même lorsqu'une personne se déplace au moyen d'un engin de déplacement non-motorisé, tel qu'une bicyclette, un tricycle, une trottinette, des patins/skis/planche à roulettes ou un dispositif de glisse, tel que des patins à glace, des skis.

Ainsi, il existe un besoin de fournir une solution de géolocalisation entièrement autonome, fiable et à haute précision de localisation, facile à mettre en œuvre et ne nécessitant aucun calibrage initial avant son utilisation, ni recalibrage en cours d'utilisation.

3. Objet de l'invention

La présente invention vise à remédier aux inconvénients précités, en proposant une solution technique permettant de géolocaliser de manière simple, autonome et précise, une personne se déplaçant à pied (i.e. piéton) ou au moyen d'un engin non motorisé lors de ses déplacements, notamment dans des bâtiments.

Ces buts sont atteints par un procédé de géolocalisation autonome d'une première personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin de déplacement non motorisé, ledit procédé destiné à être mise en œuvre sur un dispositif portable solidaire de ladite personne, ledit procédé comprenant les étapes suivantes :

• mesure de données inertielles relatives à un déplacement de ladite première personne ;

· reconnaissance d'un mode de déplacement élémentaire de ladite première personne, lors de laquelle tout ou partie des données inertielles mesurées sont comparées à des signatures prédéterminées, chaque signature étant préalablement associée de manière unique à un mode de déplacement élémentaire indépendamment de ladite première personne considérée ;

• estimation de la vitesse et de la direction de déplacement de ladite première personne, en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et de tout ou partie des données inertielles mesurées ; et

• évaluation de la position de ladite première personne, en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d'une précédente itération de l'étape d'évaluation.

L'utilisation de signatures uniques permet avantageusement d'éviter toute étape préalable de calibration de l'algorithme de géo localisation en fonction de la première personne, étant donné que chaque signature est universellement valable quelle que soit la personne considérée.

L'estimation de la vitesse et de la position du premier piéton en fonction du déplacement élémentaire reconnu en temps réel permet avantageusement d'améliorer la précision de l'évaluation de la position de personne en déplacement.

Le procédé selon l'invention est mis en œuvre sur un dispositif, portable ou portatif, solidaire de la personne considérée. Par "solidaire de la personne" on entend que le dispositif est tenu dans la main de la personne, fixé au corps de celle-ci par tout moyen d'accroché (e.g. de type support de téléphone portable rattachable au bras, etc) ou placé/maintenu dans/sur un vêtement porté par ladite personne {e.g. dans une poche de pantalon, etc).

Selon une caractéristique de la l'invention, le procédé comprend une première étape préalable, lors de laquelle chaque signature est élaborée sur la base d'au moins un signal temporel de données inertielles obtenu pour un mode de déplacement élémentaire donné et effectué par au moins une deuxième personne.

Dès lors que l'élaboration des signatures a été préalablement réalisée pour tout type de déplacement (e.g. marche, course), le procédé de géolocalisation peut être mis en œuvre pour n'importe quelle personne, sans aucune étape de calibration, compte tenu de l'unicité du motif associé à chaque déplacement élémentaire préalablement renseigné.

De manière avantageuse, la deuxième personne peut être différente de la première personne, la signature est associée de manière unique à un mode de déplacement élémentaire, indépendamment de la personne considérée.

Selon une autre caractéristique de l'invention, lors de l'étape de reconnaissance, les données inertielles mesurées sont comparées aux éléments de signatures de chacun des déplacements élémentaires prédéfinis, en calculant un score de corrélation pondérée par des poids préalablement attribués à chaque type de données inertielles, de sorte que le mode de déplacement reconnu est celui pour lequel le score de corrélation est le plus élevé.

Selon une autre caractéristique de l'invention, lors de l'étape de reconnaissance, les données inertielles sont sélectionnées parmi des données d'accélération verticale, frontale, transverse, de rotation.

Selon une autre caractéristique de l'invention, les données d'accélération verticale sont affectées d'un facteur multiplicatif constituant un poids prépondérant par rapport aux autres données inertielles comparées lors de l'étape de reconnaissance.

Les inventeurs ont constaté que parmi tous les types de données inertielles collectées, les données d'accélération verticale sont particulièrement singulières pour l'identification d'un mode de déplacement. Les données d'accélération verticale sont particulièrement fiables pour identifier un motif distinctif associé à l'activité de marche ou à l'activité de course, quelle que soit la personne considérée.

Selon une autre caractéristique de l'invention, les données d'accélération verticale sont affectées d'un premier poids et :

· les données d'accélération frontale sont affectées d'un deuxième poids de valeur au moins deux fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou • les données d'accélération transverse sont affectées d'un troisième poids de valeur au moins huit fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou

• les données de rotation de type roulis sont affectées d'un quatrième poids de valeur au moins deux fois moins élevée que celle du premier poids, et/ou · les données de rotation de type tangage sont affectées d'un cinquième poids de valeur au moins quatre fois moins élevée que celle du premier poids. Le choix de ces coefficients attribués aux données inertielles respectives est avantageux dans la mesure où il permet d'obtenir un taux de reconnaissance d'un déplacement élémentaire relativement élevé.

Selon une autre caractéristique de l'invention, les données inertielles comparées lors de l'étape de reconnaissance correspondent à un échantillon de données temporel d'une durée comprise entre 1 s et 2 s.

L'acquisition de données inertielles pendant une seconde est suffisante pour l'analyse étant donné que plusieurs motifs peuvent être captés pendant une durée comprise entre 1 s et 2 s. En particulier, un échantillon d'une durée égale à 1 s présente un excellent compromis entre la rapidité de traitement et la précision.

Le fait que le signal de signature s'étende sur une durée supérieure à 1 s n'est pas incompatible avec une durée d'échantillon égale à 1 s étant donné que la recherche des signatures dans le signal mesuré s'effectue dans le domaine fréquentiel.

Selon une autre caractéristique de l'invention, la vitesse de déplacement de la première personne est estimée, lors de l'étape d'estimation, en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et d'une cadence de déplacement de ladite première personne estimée en temps réel à partir des données inertielles mesurées.

La prise en compte de la cadence de déplacement de la personne permet avantageusement d'améliorer la précision de la vitesse estimée.

Selon une autre caractéristique de l'invention, l'évaluation de la vitesse de déplacement est réalisée à partir d'un modèle préalablement établi et définissant pour chaque mode de déplacement élémentaire une relation univoque entre la cadence et la vitesse de déplacement.

Ainsi, le modèle permet d'associer une plage de valeurs de cadence à une plage de valeurs de vitesse de déplacement, pour chaque mode de déplacement élémentaire. Le fait d'identifier préalablement un sous-domaine de valeurs de vitesses de déplacement possibles pour chaque mode de déplacement élémentaire permet de réduire l'étendue des valeurs possibles pour l'estimation de la vitesse réelle, ce qui est particulièrement avantageux pour un traitement en temps réel.

Selon une autre caractéristique de l'invention, le modèle est élaboré par régression polynomiale, sur la base d'un ensemble de points de mesures discrets, chaque point associant une vitesse à une cadence de déplacement.

La régression permet d'obtenir une relation continue entre la vitesse de déplacement et la cadence à partir d'un ensemble de valeurs discrètes pour chaque mode de déplacement élémentaire.

Selon une autre caractéristique de l'invention, l'estimation de la direction de déplacement de ladite première personne comprend :

• une sous-étape de filtrage lors de laquelle tout ou partie des données inertielles mesurées est filtrée par soustraction de données correspondantes comprises dans la signature du mode de déplacement reconnu ; et

• une sous-étape de correction d'une erreur systématique inhérente aux moyens de mesures desdites données inertielles.

La combinaison du filtrage et de la correction de l'erreur systématique permettent d'améliorer de manière significative la précision avec laquelle la position de la personne est déterminée.

Selon une autre caractéristique de l'invention, le procédé comprend une étape de mesure d'un changement d'altitude telle qu'un mode de déplacement vertical est identifié si un changement d'altitude supérieure à un seuil pendant une durée supérieure à un seuil prédéterminé est détectée, ledit mode de déplacement vertical étant déterminé au moins en fonction d'un paramètre d'élévation, Le. de changement d'altitude par rapport à un seuil prédéterminé.

De manière avantageuse, le seuil prédéterminé est fixé de manière à correspondre à un changement d'altitude significatif permettant de détecter un changement d'étage lors du déplacement. Selon une autre caractéristique de l'invention, une composante horizontale du déplacement est estimée en fonction d'une composante verticale du déplacement et d'un angle de référence, de préférence égal à 30°.

Cette caractéristique est particulièrement avantageuse pour estimer des points de géolocalisation, par exemple, dans le cas où l'utilisateur monte des escaliers, en particulier des escaliers mécaniques dits « escalators » ou des escaliers en colimaçon.

L'invention vise également un dispositif de géolocalisation autonome d'une personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin de déplacement non motorisé, ledit dispositif comprenant :

• des moyens de mesure pour mesurer des données inertielles relatives à un déplacement de ladite personne;

• des moyens de reconnaissance pour reconnaître un mode de déplacement élémentaire de ladite personne, lesdits moyens de reconnaissance étant adaptés à comparer tout ou partie des données inertielles mesurées à des signatures prédéterminées, chaque signature étant préalablement stockée dans des moyens de stockage en association de manière unique à un mode de déplacement particulier indépendamment de ladite personne considérée ;

• des moyens d'estimation pour estimer la vitesse et la direction de déplacement de ladite personne en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et des données inertielles mesurées ; et

• des moyens d'évaluation pour évaluer la position de ladite personne en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d'une précédente itération de l'étape d'évaluation.

L'invention concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions adaptées à la mise en œuvre d'au moins une quelconque des étapes du procédé selon l'invention tel que décrit ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur, en particulier, un terminal mobile tel qu'un téléphone portable, une tablette ou tout système comportant une centrale inertielle {ou IMU : Inertial Measurement Unit). Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable.

L'invention vise également un moyen de stockage d'informations, amovible ou non, partiellement ou totalement lisible par un ordinateur ou un microprocesseur comportant des instructions de code d'un programme d'ordinateur pour l'exécution d'au moins une quelconque des étapes des procédés selon l'invention tels que décrits ci- dessus.

Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comprendre un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM (Read Only Memory), par exemple une ROM de microcircuit, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur, ou encore une mémoire flash.

D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible, tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur une plateforme de stockage d'un réseau de type Internet.

Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré, dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.

Le support d'informations et le programme d'ordinateur précités présentent des caractéristiques et avantages analogues au procédé qu'ils mettent en œuvre.

Une des idées à la base de l'invention est d'évaluer la position d'une personne se déplaçant à pied ou au moyen d'un engin de déplacement non motorisé, en fonction d'un mode de déplacement élémentaire identifié par une signature unique préalablement déterminée indépendamment de la personne considérée.

Par exemple, dans le cas d'une personne se déplaçant à pied (Le. piéton), on pourra distinguer les modes de déplacement suivants : marche normale, marche de santé, marche à la hâte, course.

Le fait de pouvoir identifier chaque mode de déplacement élémentaire par une signature unique quelle que soit la personne considérée est une caractéristique issue d'analyses approfondies menées par les inventeurs. Plus précisément, ceux-ci ont réussi à mettre en évidence que les données inertielles mesurées pendant le déplacement de la personne, par exemple au moyen de capteurs conventionnels embarqués dans un téléphone portable, une tablette ou tout autre dispositif comportant une centrale inertielle, présentent des motifs temporels particuliers et propres à chaque mode de déplacement élémentaire, quelle que soit la personne considérée. Autrement dit, chacun de ces motifs constitue un invariant, quel que soit le signal temporel des données inertielles mesurées pour un même mode de déplacement élémentaire donné.

Grâce à sa signature unique, chaque mode de déplacement élémentaire peut être reconnu en comparant en temps réel les données inertielles acquises par rapport à un ensemble de signatures de référence prédéterminées de manière unique pour chaque mode de déplacement élémentaire.

Les inventeurs ont constaté que, parmi l'ensemble des données inertielles mesurées, l'accélération verticale est celle qui présente des motifs caractéristiques les plus significatifs, notamment pour distinguer plus finement et de manière fiable les différentes activités entre elles et notamment de marche et de course.

Pour chaque mode de déplacement élémentaire, les inventeurs ont également démontré que, d'après l'analyse de leurs résultats d'expérimentation, la prise en compte de la cadence de déplacement du piéton, i.e. son nombre de pas par seconde, dans la détermination de la vitesse de déplacement permet avantageusement d'améliorer la précision de géolocalisation du procédé. Les inventeurs ont élaboré un modèle permettant de déterminer, pour chaque mode de déplacement élémentaire, la vitesse de déplacement en fonction de ladite cadence. 4. Brève description de dessins

D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront encore dans la description ci-après, en relation avec les dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs, et sur lesquels :

la Figure 1 illustre de manière schématique un mode particulier de réalisation du dispositif selon l'invention ;

la Figure 2 illustre un mode particulier de réalisation du procédé selon l'invention ; la Figure 3 illustre un exemple de signaux de données inertielles mesurés lors du procédé de l'invention ;

la Figure 4 illustre un modèle reliant la vitesse de déplacement à la cadence de déplacement d'un piéton selon une particularité de l'invention; et - la Figure 5 illustre de manière schématique un autre mode particulier de l'invention permettant une géo localisation en trois dimensions.

L'invention est décrite ci-après en référence aux Figures 1 à 5 dans le cadre de la géolocalisation d'un piéton en déplacement.

La Figure 1 illustre schématiquement l'architecture matérielle d'un dispositif 100 selon un mode particulier de réalisation de l'invention. Ce dispositif est adapté à mettre en œuvre les étapes du procédé selon un mode particulier de réalisation de l'invention.

Ce dispositif est destiné à être solidaire du piéton tout au long de ses déplacements. Il peut être tenu dans une main du piéton ou fixé à une partie de son corps par tout moyen de fixation stable.

Le dispositif 100 comprend des moyens de mesure 1 adaptés pour mesurer en temps réel des données inertielles, telles que des données de vitesse angulaire et/ou d'accélération linéaire et/ou angulaire. Dans le présent exemple, ces moyens de mesure 1 sont constitués par un capteur de données inertielles intégré 1.

Le capteur de données inertielles intégré 1 comprend au moins un gyromètre 10.

Dans le présent exemple, il s'agit d'un gyromètre tri-axes adapté pour mesurer une vitesse angulaire instantanée représentée par un vecteur ω ayant trois composantes de vitesse de rotation co x , co y , co z autour de chacun des axes du gyromètre. Ainsi, le gyromètre 10 est adapté à mesurer la vitesse de lacet ou de cap (yaw), la vitesse de tangage (pitch) et la vitesse de roulis (mil), chaque vitesse étant exprimée en Rad/s.

Le capteur de données inertielles intégré 1 comprend un accéléromètre 12. Dans le présent exemple, il s'agit d'un accéléromètre tri-axes adapté pour mesurer une accélération linéaire locale représentée par un vecteur γ ayant trois composantes d'accélération linéaire γ χ , y y , γ ζ suivant chacun des axes de Γ accéléromètre respectivement. Ainsi, Γ accéléromètre 12 est apte à mesurer l'accélération verticale, l'accélération frontale et l'accélération transverse, chaque accélération étant exprimée en m/s 2 . De manière plus générale, on considère que l'on dispose au total de k éléments de capteurs, où k désigne un entier naturel, ces éléments pouvant appartenir à un même capteur ou à différents capteurs selon le mode de réalisation considéré. Dans le présent exemple, on dispose de six éléments de capteurs : k=6 (Le. trois pour l'accéléromètre 12 et trois pour le gyromètre 10).

Par la suite, les données inertielles désigneront de manière générale une accélération ou une vitesse. Plus particulièrement, les termes « grandeur inertielle » ou « type de données inertielles » seront utilisés indifféremment pour désigner une accélération linéaire (Le. en translation) selon l'un des trois axes {x,y,z} d'un repère orthonormé de référence ou une vitesse angulaire (Le. de rotation) autour de l'un des trois axes {x,y,z} d'un repère orthonormé de référence.

A titre d'exemple illustratif, dans le cas particulier où k=6, on dispose de 6 types de données inertielles ou 6 grandeurs inertielles sélectionnées parmi : une accélération linéaire selon l'axe x, une accélération linéaire selon l'axe y, une accélération linéaire selon l'axe z, une vitesse angulaire selon l'axe x, une vitesse angulaire selon l'axe y, une vitesse angulaire selon l'axe z.

Par souci de simplification, seuls un gyromètre 10 et un accéléromètre 12 ont été considérés par la suite à titre illustratif. Toutefois, l'homme du métier pourra bien évidemment adapter la présente invention au cas où plusieurs accéléromètres et/ou plusieurs gyromètres sont conjointement embarqués au sein du dispositif 100.

Le dispositif 100 comprend en outre :

une unité centrale de traitement 4 comprenant un micro-processeur ; une mémoire vive 6 de type RAM (Random Access Memory) et une mémoire morte 5 de type ROM (Read Only Memory) ;

- un port d'entrée/sortie 7 (I/O : Input/Output) ;

- une interface de communication 8, par exemple du type radio fréquence de courte portée telle qu'une interface Bluetooth®; et

optionnellement, un capteur de pression 9.

L'ensemble des éléments constitutifs dudit dispositif 100, tels que décrits ci- dessus, peut être typiquement intégré sur un même circuit imprimé monobloc de type PCB (Printed Circuit Board). La mémoire morte 5 constitue un support d'enregistrement au sens de l'invention. Ce support 5 mémorise un programme d'ordinateur PG1 apte à mettre en œuvre, lorsqu'il est exécuté par l'unité centrale 4, les étapes du procédé de géolocalisation réalisées par le dispositif 100 conformément à l'invention, comme illustré à la figure 2.

Par la suite, on considère à titre d'exemple, que le dispositif 100 est constitué par un téléphone portable de type smart phone actuellement disponible sur le marché et dans lequel sont embarqués un gyromètre tri-axes 10 et un accéléromètre tri-axes 12 sous la forme du capteur de données inertielles intégré 1.

Toutefois, le dispositif selon l'invention ne se limite bien évidemment pas à un téléphone portable mais vise tout type de dispositif apte à mesurer de manière autonome des grandeurs inertielles telles que l'accélération et/ou la vitesse de rotation. Par exemple, il peut s'agit d'un capteur intégré comprenant un centrale inertielle ou à inertie (IMU).

Selon une variante de réalisation, les moyens de mesure 1 (i.e. capteurs inertiels) sont embarqués sur le dispositif, tandis que le microprocesseur de l'unité de traitement 4 est dissocié du dispositif 100. Cette variante de réalisation est particulièrement adaptée au cas où le traitement est différé du déplacement ou déporté. Dans ce cas, l'ensemble ou partie des post-traitements peuvent être délégués à un ou plusieurs appareils fixes ou mobiles eux-mêmes. Par exemple, cette variante pourrait être avantageusement utilisée pour déterminer la ronde d'un gardien dans un supermarché après qu'il ait effectué sa ronde.

La Figure 2 illustre un mode particulier de réalisation du procédé selon l'invention, tel que mis en œuvre par le dispositif 100 illustré à la figure 1.

La présente invention va être maintenant décrite dans un mode particulier de réalisation, dans lequel on considère un piéton qui se déplace en marchant ou en courant selon différents modes de déplacement élémentaires.

Lors d'une première étape préalable E01, on fait l'acquisition, au moyen d'un ou plusieurs dispositifs selon l'invention 100, d'un ensemble de signaux Ai, k (t) constituant des données inertielles. Ces données inertielles sont représentées sous la forme de signaux tels que ceux représentés à titre d'exemple sur la figure 3. Ces signaux de données inertielles sont mesurés dans le domaine temporel, pour chaque mode de déplacement élémentaire i, à partir des éléments de capteurs k, où i et k désignent des entiers naturels tels que l<i <m et l<k <p, avec m désignant le nombre total de modes de déplacements élémentaires et p désignant le nombre total d'éléments de capteurs considérés.

La mesure de ces signaux est réalisée pour un ou plusieurs piétons (deuxième personne) quelconques qui ne correspondent pas nécessairement au piéton utilisateur final de l'invention (première personne), c'est-à-dire celui que l'on souhaite géolocaliser.

Dans l'exemple présent, on considère que m=4 pour désigner les quatre modes de déplacements élémentaires suivants : marche normale (walking), marche de santé (strolling), marche à la hâte (rushing), course (jogging). On considère que p=6 pour désigner les trois éléments de l'accéléromètre 12 mesurant les trois composantes d'accélération et les trois éléments du gyromètre 10 mesurant les trois composantes de vitesse angulaire (roulis, tangage, lacet).

Lors de la première étape préalable E01, chaque signal mesuré A, k (t) est tronqué, centré et complété avec des bits de bourrage « 0 », avant d'être converti dans le domaine fréquentiel. Cette conversion s'effectue, par exemple, par une transformée de Fourier rapide (FFT : Fast Fourier Transform) appliquée aux signaux A iik (t), de manière à obtenir un ensemble de signatures dans le domaine fréquentiel : Si, k =FFT (A, k ) où Si, k désigne un élément de signature obtenu par FFT sur le signal mesuré par l'élément de capteur k pour le mode de déplacement élémentaire i.

Tous les signaux S^ k sont normalisés et stockés dans une matrice de signatures X=[Si, k ] où l<i <m et l<k <p. Dans l'exemple présent, la matrice X comprend pour chacun des quatre mode de déplacement élémentaire considérés (i=l : marche ; i=2 : marche de santé ; i=3 : marche à la hâte ; i=4 : course), une signature constituée par six éléments de signature comme listés dans le tableau ci-dessous.

Elément de Mode n°l Mode n°2 Mode n°3 Mode n°4 capteur (k) (i=l) (i=2) (i=3) (i=4)

k=l SU S21 S31 S41 k=2 S12 S22 S32 S42 k=3 S13 S23 S33 S43 k=4 S14 S24 S34 S44 k=5 S15 S25 S35 S45 k=6 S16 S26 S36 S46

Tableau : Matrice de signatures

Ainsi, la signature SI comprend les six éléments de signatures S U , S I 2, S 13, SI 4, S 15, S16 permettant de caractériser de manière unique un premier mode de déplacement élémentaire (i=l), indépendamment des paramètres physiques propres au piéton considéré tels que sa taille, son poids ou son sexe. Il en va de même pour chacun des autres modes de déplacement élémentaire.

On notera que le caractère universel de ces signatures est particulièrement avantageux par rapport aux solutions de l'art antérieur qui nécessitent une calibration en fonction d'un ou plusieurs paramètres physiques du piéton.

Dès lors que la matrice de signatures est générée, celle-ci est stockée dans la mémoire morte 5 du téléphone portable 100 et pourra être directement utilisée pour évaluer la position d'un piéton selon les étapes du procédé de l'invention, telles que décrites ci-après, quel que soit le piéton considéré et sans nécessiter une quelconque opération de calibration.

Dans le présent mode de réalisation, la première étape préalable E01 est mise en œuvre par le processeur 4 du téléphone portable 100. Toutefois, dans d'autres modes de réalisation, les traitements opérés sur les signaux Ai, k (t) pour l'obtention de la matrice de signatures X pourront être réalisés de manière centralisée par au moins un processeur sur au moins serveur distant (non représenté), auquel le téléphone portable du piéton pourra se connecter via Internet et/ou un réseau mobile, pour télécharger la matrice de signatures X. Selon une variante de réalisation, la matrice de signatures X pourra avoir été pré-enregistrée dans la mémoire du téléphone portable du piéton. Dans ce cas, la matrice de signatures X pourra être utilisée directement par le téléphone sans nécessiter de connexion préalable. Par défaut, on suppose que le piéton est inactif, de sorte que le mode de déplacement élémentaire est initialement fixé comme étant de type « Idle ».

Lors d'une étape de mesure El , le gyromètre 12 mesure les vitesses angulaires de roulis, tangage, lacet, tandis que l'accéléromètre 10 mesure les accélérations verticale, frontale, transversale. Ces mesures sont stockées temporairement dans la mémoire vive 6 du téléphone portable 100.

De manière générale, le procédé selon l'invention est exécuté automatiquement dès lors que les moyens classiques de géolocalisation du terminal mobile sur lequel est mis en œuvre le procédé ne sont plus aptes à faire l'acquisition de données de géolocalisation.

Ceci est notamment le cas lorsque le terminal mobile pénètre dans un bâtiment, à l'intérieur duquel des signaux nécessaires à la géolocalisation, tels que des signaux GPS, ne sont plus détectés par le terminal. Dans ce cas, la position instantanée n'étant pas déterminable par les moyens classiques de géolocalisation, les mesures des données inertielles sont effectuées lors de l'étape de mesure El . A titre d'exemple illustratif, la Figure 3 représente des signaux de données inertielles mesurés pour la marche (Fig. 3a) et la course (Fig. 3b). Ces mesures ont été réalisées dans le cas où le piéton tient son téléphone dans la main droite, de sorte que le téléphone est solidaire du piéton. Pour des raisons de simplicité, seules la vitesse de rotation de lacet exprimée en Rad/s et les accélérations frontale et verticale exprimées en m/s 2 ont été représentées. De manière générale, on pourra considérer tout ou partie des données inertielles fournies par un ou plusieurs éléments de capteur k.

Selon une particularité de l'invention, l'accélération verticale est considérée avec un poids prépondérant par rapport aux autres grandeurs inertielles mesurées pour identifier de manière unique un mode de déplacement élémentaire. Cette particularité est issue des observations réalisées par les inventeurs sur l'évolution temporelle de l'ensemble des signaux de données inertielles mesurés.

Pour une activité de marche « normale », les inventeurs ont mis en évidence, dans le domaine temporel, la répétition d'un motif Ml d'accélération verticale propre à cette activité, ce motif étant caractérisé par la présence de deux pics d'accélération verticale. Comme illustré sur la Figure 3a, ces deux pics présentent une amplitude sensiblement égale et sont séparés par un intervalle de temps compris entre 50 et 150 millisecondes. Les inventeurs ont constaté que ce motif caractéristique de la marche apparaît entre l'instant t2 où le talon d'un pied du piéton heurte le sol et l'instant t' 1 où les orteils de l'autre pied cessent d'être en contact avec le sol. Selon l'analyse des inventeurs, ce motif de forme sensiblement invariante apparaît de manière systématique pour une activité de marche, quelque que soit le piéton considéré. Par conséquent, ce motif Ml est considéré comme un indicateur fiable pour reconnaître un mouvement de marche. Pour une activité de course quelconque, les inventeurs ont mis en évidence dans le domaine temporel, la répétition d'un motif M2 d'accélération verticale propre à cette activité caractérisé par un plateau de saturation de l'accélération verticale d'une durée comprise entre 50 et 150 millisecondes, le plateau étant instantanément précédé par un pic d'accélération d'amplitude inférieure au niveau de saturation du plateau comme illustré sur la Figure 3b. Les inventeurs ont constaté que ce motif invariant apparaît entre l'instant t4 où le talon d'un pied piéton heurte le sol et l'instant t'3 où les orteils de l'autre pied cessent d'être en contact avec le sol. Ce motif de forme sensiblement invariante apparaît de manière systématique pour une activité de course, quel que soit le piéton considéré. Par conséquent, ce motif M2 est considéré comme un indicateur fiable pour reconnaître un mouvement de course.

De manière générale, lors d'une étape de reconnaissance E3, le processeur met en œuvre les sous-étapes suivantes :

(i) comparaison des données inertielles mesurées par rapport aux signatures uniques prédéterminées (X), de manière à obtenir un ensemble de coefficients (r(i,k)) pour chacun des déplacements élémentaires prédéfinis ;

(ii) multiplication des coefficients par un facteur multiplicatif respectif correspondant à un poids (W) préalablement attribué à une grandeur inertielle , de manière à obtenir un ensemble de valeurs pondérées,

(iii) calcul d'un score de corrélation correspondant à la somme des valeurs pondérées ;

le mode de déplacement reconnu étant celui pour lequel le score de corrélation est le plus élevé .

Lors de l'étape de reconnaissance E3, le processeur 4 traite chaque signal de données inertielles mesuré en temps réel selon les opérations suivantes :

extraction d'un échantillon des données inertielles acquises d'une durée supérieure à 1 seconde (s), de préférence comprise entre 1 s et 2 s, conversion de cet échantillon dans le domaine fréquentiel par application d'un transformée de Fourier rapide (FFT) sur l'échantillon,

- troncature de l'échantillon converti de manière à supprimer les effets de bords, - bourrage de bits pour faire en sorte que la taille du signal obtenu soit égale à une puissance de 2,

comparaison dans le domaine fréquentiel de l'échantillon converti à chacune des signatures contenues dans la matrice de signatures X.

Les inventeurs ont constaté que l'acquisition de données inertielles pendant une durée comprise entre 1 s et 2 s, et en particulier égale à ls, est suffisante pour permettre une reconnaissance fiable du mode de déplacement élémentaire, étant donné que plusieurs motifs caractéristiques de ce mode de déplacement peuvent être captés pendant cette durée.

En particulier, le traitement d'un échantillon d'une durée égale à 1 s présente un excellent compromis entre la rapidité de traitement et la précision à laquelle la position instantanée du piéton est évaluée. En effet, les inventeurs ont déterminé, sur la base de mesures réalisées sur un trajet de 200 m, que la position du piéton peut être mesurée avec une précision d'au moins 90% dans le cas où la durée de l'échantillon sur lequel porte l'étape de reconnaissance est égale à 1 s. Lorsque la durée de l'échantillon est étendue à 2,5 s, cette précision approche 100%.

Le fait que le signal servant à l'obtention de la signature s'étende sur une durée supérieure à 1 s n'est pas incompatible avec une durée d'échantillon égale à 1 s étant donné que la recherche des signatures dans le signal mesuré s'effectue dans le domaine fréquentiel.

A titre d'exemple illustratif, la comparaison de l'échantillon du signal mesuré par rapport aux signatures uniques est exécutée par le processeur 4. Pour cela, chaque échantillon Z est comparé à l'ensemble des signatures de la matrice X en calculant le coefficient de Pearson r pea rson selon la formule suivante :

_ X. Z T - nX Z

Ipearson ô ô où #( ) = _ [∑ =1 X ]— nX 2 avec n désignant la taille du vecteur X

T désignant la transposée matricielle et désignant la moyenne. Ainsi, on obtient une matrice de coefficients de Pearson r, dont les éléments sont définis par r(i,k) = r pea rson(X(i,k), Z(k)) pour chaque mode de déplacement élémentaire i. Dans le présent exemple, chaque échantillon Z est comparé à un ensemble de six éléments de signature pour chacun des quatre modes de déplacement élémentaires, de manière à obtenir un ensemble de 6x4=24 coefficients de Pearson.

Un score de corrélation scalaire scorejoc est ensuite calculé par le processeur 4 en multipliant chacun des coefficients de Pearson par un facteur multiplicatif correspondant au poids respectif préalablement associé à chaque grandeur inertielle.

Selon une particularité de l'invention, un poids prépondérant est affecté aux données d'accélération verticale compte-tenu du fait que les inventeurs ont constaté expérimentalement que cette grandeur constitue un indicateur fiable pour distinguer un mode de déplacement élémentaire.

Selon une autre particularité de l'invention, les données d'accélération frontale sont affectées d'un poids deux fois moins élevé que le poids affecté aux données d'accélération verticale, les données d'accélération transverses sont affectées d'un poids huit fois moins élevé que le poids affecté aux données d'accélération verticale, les données de rotation de type roulis sont affectées d'un poids deux fois moins élevé que le poids affecté aux données d'accélération verticale, les données de rotation de type tangage sont affectées d'un poids quatre fois moins élevé que le poids affecté aux données d'accélération verticale.

Dans le présent exemple, on attribue les facteurs multiplicatifs 0,4 ; 0,2 ; 0,05 ; 0,2 ; 0,1 ; 0,05 respectivement aux données d'accélération verticale, frontale, latérale et de vitesse de rotation de lacet, tangage, roulis. Ces facteurs multiplicatifs, ou poids, sont stockés sous la forme d'une matrice de poids W={0,4 ; 0,2 ; 0,05 ; 0,2 ; 0,1 ; 0,05} .

Ce choix de ces valeurs est particulièrement avantageux dans la mesure où il permet de déterminer avec fiabilité un mode de déplacement élémentaire (i.e. taux de reconnaissance relativement élevé).

Compte-tenu du faible poids affecté à la vitesse de rotation de roulis (mil), i.e. 0,05, on pourra omettre de considérer cette grandeur inertielle dans le calcul du score de la manière à simplifier le calcul. Ainsi, selon une variante de réalisation, le coefficient de Pearson r(i,6) n'est pas calculé pour cette grandeur (k=6) et dans ce cas, la matrice de poids est réduite à W={0,4 ; 0,2 ; 0,05 ; 0,2 ; 0,1 } où p=5.

De manière générale, pour chaque échantillon, le score de corrélation scalaire score_loc est obtenu pour chaque mode de déplacement i en calculant la somme pondérée des coefficients de Pearson comme suit : où T désigne la transposée matricielle.

Dans l'exemple présent, on dispose pour chaque échantillon d'un ensemble de 6 coefficients de Pearson stockés sous la forme r(i) = (r(i,l), r(i,2), r(i,3), r(i,4), r(i,5), r(i,6)} pour un mode de déplacement i. Pour tenir compte des poids affectés aux différentes grandeurs inertielles mesurées, on multiplie par :

• 0,4 le coefficient de Pearson relatif aux données d'accélération verticale r(i,l),

• 0,2 le coefficient de Pearson relatif aux données d'accélération frontale r(i,2),

• 0,05 le coefficient de Pearson relatif aux données d'accélération latérale r(i,3),

• 0,2 le coefficient de Pearson relatif aux données de vitesse de rotation de lacet r(i,4),

• 0,1 le coefficient de Pearson relatif aux données de vitesse de rotation de tangage (i,5),

• 0,05 le coefficient de Pearson relatif aux données de vitesse de rotation de roulis r(i,6).

On calcule la somme de ces valeurs pondérées comme suit :

score_loc= 0,4.r(i,l)+0,2.r(i,2)+0,05.r(i,3)+0,2.r(i,4)+0,l .r(i,5)+0,05.r(i,6).

Si le score obtenu pour le mode de déplacement i est suffisamment élevé, par exemple, si sa valeur est supérieure à 0,4 (i.e. score_loc>0,4), on considère que ce mode de déplacement i peut être potentiellement retenu. Dans ce cas, on sauvegarde ce score en tant que score de référence (score=s core_loc) auquel sera comparé le score calculé lors d'une suivante itération de l'algorithme de calcul pour un autre mode de déplacement élémentaire.

Par exemple, lors d'une première itération, on calcule le score de l'échantillon Z vis-à-vis de l'activité de marche (i=l) : ,score_/Oc=r(l) T xW où r(l)(k) = r pearson (X(l,k), Z(k)). Si ce score est supérieur à 0,4 (score_loc>0,4), alors on affecte la valeur de scorejtoc à une variable score. Lors d'une deuxième itération, on calcule le score de l'échantillon Z vis-à-vis de l'activité de marche de santé (i=2) : score, c=r(2) T xW ou r(2, k) = r pearson (X(2,k), Z(k)). Si ce score est supérieur à 0,4 alors on affecte la valeur de scorejtoc à la variable score. On procède ainsi de suite pour chaque mode de déplacement élémentaire prédéfini, de sorte que le déplacement élémentaire qui aura atteint le score le plus élevé pour l'activité analysée sera considéré comme étant finalement reconnu. Si aucune itération ne permet d'obtenir un score supérieur à 0,4, alors aucun mode de déplacement élémentaire n'est reconnu. Dans ce cas, on considère que le piéton n'est pas en mouvement (idle).

Lors d'une étape d'estimation E5, la vitesse et la direction de déplacement du piéton sont estimées en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et des données inertielles mesurées en temps réel par le gyromètre 10 et/ou l'accéléromètre 12.

Selon une particularité de l'invention, l'estimation de la direction de déplacement comprend une sous-étape de filtrage E52 de tout ou partie des données inertielles mesurées. Cette sous-étape de filtrage E52 vise à supprimer du signal mesuré des données parasites correspondant à des mouvements corporels, tels qu'un balancement des bras ou un dandinement latéral. Les inventeurs ont constaté que de tels mouvements peuvent constituer une source d'imprécision pour la détermination de la direction de déplacement et que la reconnaissance d'un mode de déplacement élémentaire peut être avantageusement utilisée pour extraire ces données parasites.

Dans le présent exemple, on considère que le filtrage s'applique sur les valeurs de vitesse de rotation de lacet (yaw velocity) mesurées. Ces valeurs sont corrigées lors de la sous-étape de filtrage E52 par le processeur 4 en fonction de la signature du mode de déplacement élémentaire reconnu. Pour cela, les valeurs de vitesse de rotation de lacet mesurées par le gyromètre 10 sont converties par FFT dans le domaine fréquentiel, desquelles sont soustraites les valeurs correspondantes de la signature (i.e. éléments de signature) du mode de déplacement élémentaire reconnu. Plus spécifiquement, on soustrait de la composante spectrale du signal de mesure converti présentant une amplitude maximale, la composante spectrale d'amplitude maximale de ladite signature. Ainsi, la version filtrée de la vitesse de rotation de lacet qui résulte de la sous-étape de filtre E52 constitue un indicateur amélioré des changements de direction effectifs.

Selon une particularité de l'invention, l'estimation de la direction de déplacement comprend une sous-étape de correction E54 d'une erreur systématique (bias) et de bruit inhérents aux moyens de mesure utilisés (e.g. gyromètre 10). Dans l'exemple présent, la vitesse angulaire de lacet 6> m (t n ) mesurée et filtrée à l'instant t n comme décrit ci-dessus est exprimée comme suit :

e m (t n ) = è (t n ) + b(t n ) + μ{ί η )

où Ô (t n ) désigne la valeur correcte de vitesse de lacet, b(t n ) désigne l'erreur systématique et μ(ί η ) désigne un bruit blanc Gaussien à l'instant t n . L'erreur systématique est estimée par le processeur 4 comme suit :

n-l

b(t n ) = n x E[è m (ti) - é Ct f -J] - ^ b(ti)

i=l

où E désigne l'espérance mathématique.

En combinant les sous-étapes de filtrage E52 et de correction E54 telles que décrites ci-dessus, les inventeurs ont réussi à démontrer, sur la base de données expérimentales, que la précision de géolocalisation est améliorée de manière significative, par rapport au cas où seule la sous-étape de filtrage est appliquée ou au cas où aucune des sous-étapes de filtrage et de correction n'est appliquée.

Selon une particularité de l'invention, la vitesse de déplacement du piéton est estimée, en fonction du mode de déplacement élémentaire reconnu et d'une cadence de déplacement du piéton estimée en temps réel à partir des données inertielles mesurées.

La cadence de déplacement du piéton correspond au nombre de pas détectés par seconde. La cadence est estimée en temps réel et de manière fiable, en convertissant les mesures d'accélération verticale dans le domaine fréquentiel, par exemple par application d'une transformée de type FFT, et en identifiant la fréquence de la composante spectrale présentant l'amplitude la plus élevée.

Selon une particularité de l'invention, la vitesse de déplacement est évaluée selon un modèle définissant, pour chaque mode de déplacement élémentaire, une relation univoque entre la cadence et la vitesse de déplacement. Les résultats des expérimentations menées par les inventeurs ont permis de démontrer que la prise en compte de la cadence dans l'évaluation de la vitesse de déplacement permet avantageusement d'améliorer notablement la précision de géo localisation.

En effet, ce modèle tient compte du fait que la vitesse de déplacement d'un piéton peut sensiblement varier au sein d'un même mode de déplacement élémentaire. Ce modèle est représenté graphiquement à titre d'exemple illustratif sur la Figure 4 pour les quatre modes de déplacement élémentaire suivants : marche de santé (strolling), marche normale (walking), marche à la hâte (rushing), course (jogging). Comme illustré, pour chaque mode de déplacement élémentaire, un domaine de variation continu des valeurs de vitesse de déplacement est déterminé en fonction d'un sous-domaine de valeurs de la cadence estimée. Par exemple, la vitesse de déplacement varie de 0,6 m/s et 1 ,3 m/s pour des valeurs de cadence comprises entre 1 ,2 et 1 ,7 pas/s dans le cas de la marche normale.

Ce modèle est obtenu lors d'une deuxième étape préalable E02 effectuée avant la mise en œuvre des étapes de calcul précédemment décrites pour géolocaliser le piéton. Il convient de noter que l'élaboration de ce modèle n'est pas relative au piéton considéré, Le. pour lequel on souhaite déterminer la position.

La deuxième étape préalable E02 consiste, pour chaque mode de déplacement élémentaire, tout d'abord à mesurer la vitesse et la cadence en utilisant des méthodes de mesure précises et ensuite à relier les points de mesure de manière continue, par une technique de régression connue mise en œuvre par un processeur d'un ordinateur.

A titre d'exemple illustratif, la cadence peut être mesurée de manière fiable par plusieurs téléphones portables conventionnels portés par des piétons volontaires se déplaçant selon un même mode de déplacement élémentaire donné (e.g. marche normale) sur une distance de référence (e.g. 20 mètres). La vitesse de déplacement est calculée en fonction du temps mis par le piéton pour parcourir cette distance de référence, ce temps étant mesuré au moyen d'un chronomètre.

A titre d'exemple illustratif, la technique de régression sélectionnée pour relier de manière continue les points de mesure est une technique de régression polynomiale. Comme illustré sur la figure 4, les points de mesure sont identifiés, pour chacun des quatre modes de déplacement élémentaires, par des symboles respectifs, ces points étant reliés par une courbe obtenue par régression polynomiale.

Il convient de noter que, dès lors que ce modèle est élaboré, il est stocké dans la mémoire morte 5 du téléphone 100 de manière à pouvoir être directement utilisé pour évaluer la position d'un piéton selon l'invention, quel que soit le piéton considéré. Dès lors que ce modèle est établi, il peut avantageusement être appliqué à n'importe quel piéton considéré pour améliorer la précision de sa géolocalisation, sans nécessiter de calibration propre au piéton considéré.

Une mise à jour centralisée de ce modèle pourra être mise en œuvre sur un serveur distant, auquel le téléphone portable destiné à mettre en œuvre l'invention pourra se connecter via Internet et/ou un réseau mobile, pour télécharger ledit modèle.

Les inventeurs ont démontré sur la base de tests expérimentaux que la mise en œuvre du procédé de géolocalisation selon l'invention dans lequel la vitesse de déplacement est estimée en fonction de la cadence selon le modèle décrit ci-dessus permet d'atteindre une précision de localisation d'environ 1 mètre sur des distances parcourues de plusieurs centaines de mètres.

Lors d'une étape d'évaluation E7, la position de ladite première personne est évaluée en fonction de la vitesse et de la direction de déplacement estimées et de la position évaluée lors d'une précédente itération de l'étape d'évaluation.

En particulier, lors de la première itération du procédé selon l'invention, la position « évaluée lors d'une précédente itération de l'étape d'évaluation » doit être comprise comme étant une position de référence, telle que la position dernièrement acquise par les moyens de géolocalisation conventionnels. Ainsi, lorsque le procédé selon l'invention commence à être exécuté, cette position de référence, qui ne fait pas l'objet de l'invention, est connue.

On notera que le procédé selon l'invention porte sur l'évaluation d'une position instantanée de manière autonome, Le. n'ayant plus recours aux moyens de géo localisation conventionnels, quelle que soit la manière dont la position de référence initiale est acquise. Par exemple, cette position peut être acquise par tout moyen de réception radiofréquence, tel qu'un récepteur GPS inclus dans le terminal mobile de l'utilisateur ou bien une interface de communication de type Wi-Fi, Bluetooth ou Near Field Communication adaptée à recevoir d'un émetteur l'information de la position de référence, par exemple, au niveau d'un point de passage, tel que l'entrée d'un bâtiment. Les étapes du procédé décrites ci-avant permettent de géolocaliser un piéton dans un espace à deux dimensions formant un plan horizontal, i.e. parallèle par rapport au sol sur lequel s'appuie le bâtiment.

Un autre mode particulier de l'invention est maintenant décrit en référence à la Figure 5 pour déterminer un mode de déplacement vertical, ce qui est particulièrement avantageux pour continuer à géolocaliser de manière fiable et autonome le piéton lorsque ce dernier change d'étage à l'intérieur du bâtiment.

Selon une autre caractéristique de l'invention, un mode de déplacement vertical est reconnu, en fonction d'au moins un paramètre d'élévation mesuré en temps réel.

A cet effet, le capteur de pression ou baromètre 9 du dispositif 100 mesure à intervalles de temps réguliers la pression P. Sur la base de ces mesures, le processeur 4 du terminal 100 calcule un différentiel d'altitude Δζ tel que Az=-AP/(p.g), où ΔΡ désigne le différentiel de pression mesuré, p désigne la densité de l'air et g désigne la gravité terrestre. Le processeur 4 est adapté pour détecter un changement d'altitude par rapport à un ou plusieurs seuils prédéterminés (étape E30).

Par exemple, le processeur 4 est adapté pour détecter un premier changement d'altitude supérieur à un premier seuil prédéterminé, correspondant par exemple à une élévation de 1 m pendant une durée de 2 s.

Dès lors qu'un changement d'altitude dépassant le premier seuil est détecté, un mode de déplacement vertical peut être reconnu dans les différents cas suivants.

Si le processeur 4 ne reconnaît aucun mouvement du piéton lors de l'étape de reconnaissance E3 mais détermine que l'accélération verticale mesurée a est supérieure à un seuil d'accélération prédéterminé, par exemple égal à 1 m/s 2 (i.e. a > 1 m/s 2 ) alors il en déduit que le piéton se déplace verticalement en utilisant un ascenseur (étape E321). Dans ce cas, les coordonnées de l'utilisateur dans un plan horizontal (i.e. parallèle au sol) demeurent inchangées lors de ce déplacement vertical.

Si le processeur 4 ne reconnaît aucun mouvement du piéton lors de l'étape de reconnaissance E3 mais détecte que l'accélération verticale mesurée a est inférieure audit seuil d'accélération prédéterminé (i.e. a < 1 m/s 2 ), alors le processeur 4 détermine que le piéton se tient debout sur un escalier mécanique {escalator) actionné (E322). Lors de ce déplacement, les coordonnées du piéton varient non seulement verticalement (c'est-à-dire perpendiculairement par rapport au sol), mais également dans un plan horizontal.

En tenant compte de l'angle selon lequel la rampe de l'escalier mécanique est inclinée par rapport au sol du bâtiment, par exemple 30°, le processeur 4 peut continuer à estimer avec précision les coordonnées du piéton dans un plan horizontal.

Si le processeur 4 détecte conjointement un déplacement élémentaire du piéton lors de l'étape de reconnaissance E3 et un changement d'altitude Δζ rapide (étape E34), c'est-à-dire supérieur à un deuxième seuil prédéterminé (e.g. Δζ > 0,5 m/s), alors le processeur 4 détermine que le piéton se déplace sur un escalier mécanique en fonctionnement (étape E341) selon le mode de déplacement élémentaire identifié lors de l'étape de reconnaissance E3. En tenant compte de l'angle selon lequel la rampe de l'escalier mécanique est inclinée par rapport au sol du bâtiment, par exemple 30°, le processeur 4 peut continuer à estimer avec précision les coordonnées du piéton dans un plan horizontal.

Si le processeur 4 détecte conjointement un déplacement élémentaire du piéton lors de l'étape de reconnaissance E3 et un changement d'altitude Δζ faible (étape E34), c'est-à-dire inférieur au deuxième seuil prédéterminé (e.g. Δζ <0,5 m/s), alors le processeur 4 détermine que le piéton se déplace sur un escalier (étape E342) selon le mode de déplacement élémentaire identifié. Dans ce cas, si le processeur 4 détermine en outre que des changements de direction sont rapides et réguliers, alors il en déduit que le piéton se déplace suivant un escalier en colimaçon. En tenant compte de l'angle d'inclinaison de l'escalier (e.g. 30°), le processeur peut continuer à déterminer avec précision les coordonnées du piéton dans un plan horizontal.

Dans chacun des cas décrits ci-dessus, le procédé selon l'invention permet de localiser avec précision le déplacement du piéton dans un espace en trois dimensions, c'est-à-dire se déplaçant verticalement.

La présente invention n'est pas limitée au cas du piéton. Elle s'applique également à toute personne se déplaçant au moyen d'un engin de déplacement non motorisé.

Par engin de déplacement non motorisé, on entend notamment tout engin propulsé par une force musculaire de son ou ses occupants et qui n'est pas équipé d'un moteur, tel qu'une trottinette classique, une bicyclette, des skis/patins/planche à roulettes, des patins à glace, des skis à neige, etc.

On pourra assimiler les utilisateurs d'engins à roulettes sans moteur à des piétons dans la mesure où ceux-ci ne font pas appel à la force fournie par un moteur pour se déplacer. Par exemple, l'utilisateur d'une trottinette non motorisée effectue de manière connue des mouvements de va et vient avec une jambe prenant ponctuellement appui avec le sol pour se propulser vers l'avant.

Selon l'invention, ce mouvement particulier de l'utilisateur peut être également caractérisé de manière unique par une signature préalablement enregistrée dans la matrice de signatures, comme décrit précédemment. Comme pour le cas du piéton, on pourra distinguer sur la base des signatures uniques différents modes de déplacement élémentaires en fonction desquels la position de l'utilisateur de la trottinette pourra être déterminée avec précision et de manière autonome.

Naturellement, pour satisfaire des besoins spécifiques, une personne compétente dans le domaine de l'invention pourra appliquer des modifications à l'invention telle que décrite ci-dessus sans sortir du cadre de l'invention. Par exemple, l'algorithme de reconnaissance de mouvements pourra être exécuté par l'application installée sur le téléphone portable plutôt que par l'applicatif du capteur de données.

La présente invention n'est pas limitée aux modes de réalisation spécifiques qui ont été décrits ci-dessus, et les modifications qui se trouvent dans le champ d'application de la présente invention seront évidentes pour une personne versée dans l'art.