La présente invention concerne un procédé de localisation en intérieur et extérieur, et un dispositif portatif mettant en œuvre un tel procédé. Elle s'applique pour la localisation de piétons dans des environnements intérieurs et extérieurs. L'invention s'applique particulièrement pour des primo- intervenants tels que par exemple des pompiers ou des policiers, des travailleurs isolés ou encore des personnes atteintes de déficiences visuelle ou cognitive.

Parmi toutes les familles de systèmes de localisation, on distingue d'abord ceux dépendant d'une infrastructure ou non. Ainsi, les systèmes radio, comme GPS et Wifi notamment, nécessitent des émetteurs alors que les baromètres, magnétomètres et capteurs inertiels fonctionnent de manière autonome. Parmi ceux qui ne nécessitent pas d'infrastructure, il y a ceux qui dépendent de l'environnement, tels que les baromètres par exemple, et ceux qui n'en dépendent pas, tels que les gyromètres ne fournissant qu'une mesure mécanique. On peut ensuite affiner la classification de ces systèmes de localisation par leur aptitude à l'intégration et leur coût. Par exemple, les centrales inertielles tactiques intégrées dans les avions ou les missiles sont basées sur des gyromètres optiques coûteux, mais fiables, alors que celles embarquées dans les terminaux mobiles sont bas coût mais peu fiables.

Un problème technique à résoudre est de localiser un piéton dans un environnement contraint, par exemple dans l'étage d'un bâtiment ou dans un milieu urbain dense, avec des dispositifs bas coût fournissant les seules mesures d'accélération et de vitesse angulaire, ainsi que la position initiale de l'utilisateur et une seconde position connue soit par cet utilisateur, soit par un système externe. Par ailleurs, il faut pouvoir localiser l'utilisateur en mobilité avec une bonne précision, de l'ordre de quelques mètres par exemple. Pour la localisation intérieure, une difficulté survient lorsqu'il est nécessaire d'assurer cette localisation en s'affranchissant d'infrastructures déployées dans l'environnement telles que des balises ou des antennes par exemple. Pour arriver à positionner l'utilisateur, le dispositif de localisation doit être équipé de capteurs de mesures. Il estime la position relativement à un point de départ et délivre l'information de position à l'utilisateur lui-même ou à d'autres entités, telles que des postes de visualisation portés ou distants par exemple. Etant donné que l'utilisateur est en mobilité, le dispositif doit être peu encombrant. Une solution technique retenue doit donc minimiser l'encombrement lié aux capteurs.

On connaît plusieurs solutions de localisation, notamment intérieure, sans infrastructure.

Les solutions à podomètre reposent sur la mesure de la cadence de marche de l'utilisateur. A partir de la mesure du nombre de pas et de la longueur de pas, une estimation de la distance parcourue est réalisée. Cependant, si la longueur du pas de l'utilisateur change, passant par exemple d'une marche rapide à une marche lente, la solution peut conduire à une mauvaise estimation de la distance parcourue et donc de la localisation de l'utilisateur. Les solutions à odomètre sont largement utilisées. Le dispositif est alors constitué principalement d'une centrale inertielle placée au pied de l'utilisateur. Les mesures d'accélération et de vitesse de rotation conjuguées à des techniques à l'estimée permettent d'estimer la distance parcourue par l'utilisateur. Un problème lié à ces solutions est la nécessité de moyens de calcul importants pour contenir la dérive importante des centrales inertielles. L'emplacement du capteur sur le pied complique par ailleurs la mise en application.

Dans ces solutions, les capteurs sont localisés à la taille, au poignet ou au bras. L'estimation de la distance parcourue est réalisée à partir de la mesure de l'accélération. Cependant, ces solutions présentent souvent des performances réduites comparées à la solution « foot-mounted », notamment en raison de la localisation de ces capteurs sur le corps où la dynamique est moins opportune. Elles ne sont pas utilisées seules mais plutôt hybridées à d'autres techniques pour apporter une information d'orientation par exemple. Des moyens de calculs importants sont par ailleurs nécessaires.

D'autres solutions utilisent la mesure de la variation du champ magnétique terrestre local pour, par exemple, estimer la vitesse d'avance de l'utilisateur. Une telle mesure peut d'une part nécessiter d'équiper l'utilisateur d'une boussole, mais le dispositif est alors sensible à la présence d'objets perturbant localement le champ magnétique terrestre dans l'environnement de l'utilisateur, ces objets pouvant être par exemple du mobilier, des charpentes métalliques ou le terminal électronique lui-même. D'autre part, la mesure peut nécessiter d'équiper l'utilisateur d'une constellation de capteurs magnétiques afin de mesurer par exemple le gradient spatial de ce champ magnétique. Mais un inconvénient de cette solution est la nécessité d'agencer la constellation de capteurs de manière précise et de la calibrer soigneusement.

Enfin, il est également connu d'utiliser des solutions visuelles. Une caméra équipe l'utilisateur et observe le champ face à ce dernier. Cette solution combine communément deux étapes, celle de l'estimation de l'avance du mobile à partir de points caractéristiques de l'environnement et la reconnaissance de points caractéristiques. La première étape permet d'estimer la distance parcourue et la deuxième étape permet de réaliser un recalage de la position de l'utilisateur par rapport à un référentiel absolu. Un inconvénient de cette solution est qu'elle impose d'orienter la caméra dans le champ de déplacement du mobile. Par ailleurs, en raison du principe même de cette technique, la caméra est sensible aux paramètres d'éclairage, d'orientation et aux vibrations. De plus, des moyens de calculs importants sont nécessaires pour assurer la localisation du mobile.

Toutes ces solutions ne répondent pas aux objectifs de réalisation d'un dispositif portatif fiable et peu encombrant, indépendant de l'environnement ou d'une quelconque infrastructure, permettant en particulier :

- Une localisation avec de très faibles dérives, par exemple inférieures à 5% de la distance totale parcourue, en environnement fermé ou non, sans pré-équipement des lieux ;

- Un équipement aux dimensions réduites et facilement embarquable, apte à être fixé à la taille d'un piéton par exemple ;

- Un calcul économique en ressources mais apportant une estimation robuste de la position de l'utilisateur.

L'invention a notamment pour but d'atteindre ces objectifs. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé tel que décrit par les revendications.

L'invention a également pour objet un dispositif mettant en œuvre un tel procédé. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit, faite en regard de dessins annexés qui représentent :

- La figure 1 , les composants possibles d'un dispositif selon l'invention et les étapes qu'ils mettent en œuvre ;

- La figure 2, le résultat d'une correction de mesures angulaires par régression affine en temps réel ;

- La figure 3, un schéma fonctionnel d'un exemple de dispositif selon l'invention ;

- La figure 4, un exemple d'algorithme mettant en œuvre le procédé selon l'invention.

La figure 1 présente les composants possibles d'un dispositif selon l'invention et les étapes qu'ils mettent en œuvre. A titre d'exemple l'invention est décrite pour la localisation d'un piéton, mais elle peut également s'appliquer à la localisation des corps mobiles en mouvement.

Le dispositif comprend au moins :

- une centrale inertielle 1 capable de fournir les accélérations de son centre d'inertie par rapport au référentiel terrestre, exprimées dans son repère local 3D, ainsi que les vitesses angulaires exprimées dans ce même repère local ; - une unité de calcul 2 apte à recevoir des données numériques par exemple sous forme matricielle avec des outils d'algèbre linéaire, en temps réel, et de fournir le plus rapidement possible le résultat d'un calcul ;

- une unité de traitement numérique 3 capable de fournir les données issues de la centrale inertielle 1 à l'unité de calcul 2 et d'en récupérer les résultats pour les écrire par exemple dans un fichier ou sur un port de communication. Un terminal mobile 4 complète par exemple l'ensemble. Ce terminal comporte une interface d'entrée 5 apte à fournir à l'unité de traitement numérique des informations de localisation connues a priori, soit par l'utilisateur, soit par un système externe. Par exemple, un bouton sur le terminal mobile permet d'entrer une information dans le système. Les moyens d'affichage 6 du terminal permettent de restituer des informations de localisation estimées. L'écran du terminal mobile permet par exemple d'afficher soit un point sur une carte, soit des valeurs numériques. Parmi les solutions de l'état de l'art, dont certaines ont été brièvement décrites ci-dessus, on suggère d'une part de compter les pas en les détectant avec des accélérations et de multiplier par une longueur moyenne d'un pas pour obtenir une distance parcourue, ou, d'autre part, d'intégrer les accélérations selon chaque dimension pour obtenir une distance parcourue. Dans ce dernier cas, à cause des erreurs de mesures, la valeur estimée dérive avec le temps. C'est un premier problème. Une solution également proposée dans l'état de l'art consiste alors à ne pas cumuler les erreurs, en particulier lors de la pose du pied au sol quand la centrale est immobile. Cette correction oblige cependant à placer la centrale inertielle au niveau du pied et crée alors une contrainte d'équipement, ce qui constitue un autre problème. Enfin, certaines solutions sont basées sur des recalages stochastiques comme les filtres particulaires, qui exigent souvent des ressources en calcul importantes pour exploiter des modèles de marche ou des informations cartographiques par exemple, conduisant ainsi à un troisième problème. Un dispositif selon l'invention résout notamment ces trois problèmes tout en utilisant une méthode de navigation à l'estimée encore appelée « dead-reckoning ». Cette méthode consiste à estimer une position 2D à partir de la distance parcourue et à la projeter selon l'orientation (lacet) du dispositif au cours du temps. Selon l'invention, avant d'engager cette méthode de « dead-reckoning », une phase préliminaire de calibrations est effectuée.

Les calibrations et le calcul de position sont effectués par l'unité de calcul 2. Cette unité met en œuvre trois étapes 1 1 ,12, 13 dont les deux premières 1 1 , 12 sont deux étapes préliminaires précédant la localisation par « dead- reckoning » proprement dite.

La première étape 1 1 , statique, est réalisée alors que le porteur, donc le dispositif, est immobile. La deuxième étape 12, dynamique, est réalisée sur une trajectoire connue. Enfin la troisième étape 13 effectue la localisation du porteur par « dead-reckoning » alors que celui-ci effectue un déplacement libre. Les deux étapes préliminaires 1 1 , 12 permettent d'obtenir des coefficients corrigeant les calculs de distance et d'attitude effectués pendant la troisième étape 13 de localisation en déplacement libre du porteur, les calculs de distance et d'attitude étant utilisés par le procédé de « dead reckoning ». Comme le montrera la suite de la description, ces coefficients corrigent notamment les biais de mesure des capteurs de la centrale inertielle. La centrale inertielle 1 est donc composée de deux capteurs, un accéléromètre 3D et d'un gyromètre 3D qui délivrent respectivement les accélérations et les vitesses angulaires. Ces capteurs délivrent par exemple des mesures selon trois axes, l'accéléromètre délivrant les accélérations (Ax, Ay, Az) et le gyromètre délivrant les vitesses angulaires (Wx, Wy, Wz) du repère mécanique lié à la centrale inertielle. Les mesures provenant de ces deux capteurs sont biaisées par une constante de mesure systématique aléatoire et sont bruitées par des effets thermo-électroniques par exemple. L'invention traite l'influence des biais de mesure sans traiter les bruits qui peuvent s'ils sont gênants être traités par de nombreuses solutions connues.

Les sorties des gyromètres sont biaisées. Ces biais peuvent être estimés dans la première étape préliminaire 1 1 alors que le porteur est immobile en calculant des moyennes de vitesses angulaires mesurées, alors que la vitesse angulaire est idéalement un vecteur nul. La moyenne calculée donne une estimation du biais.

Cependant, cette première estimation du biais ne suffit pas dans la majorité des cas pour estimer précisément la dérive du lacet estimée par intégration des vitesses angulaires. Selon l'invention, une calibration est alors effectuée sur une trajectoire connue, par exemple sur une portion rectiligne entre un point A et un point B lorsque le lacet est égal à l'orientation initiale, c'est-à- dire nul. Le biais constant intégré par rapport au temps, pendant le parcours de cette portion A-B, crée une rampe linéaire dont le coefficient peut être estimé par exemple par régression affine pour être ensuite soustrait à la valeur initiale estimée. Cette calibration est effectuée pendant la deuxième étape préliminaire 12.

La figure 2 illustre le résultat de la correction angulaire par régression affine en temps réel par deux courbes 21 , 22 représentants la valeur angulaire du lacet par rapport au temps. Une première courbe 21 représente le lacet sans correction où l'on observe la dérive linéaire a.t par rapport au temps. Une deuxième courbe 22 représente le lacet avec la correction du biais.

La figure 2 illustre un cas particulier où l'on corrige les mesures du gyromètre par soustraction d'une rampe. Ce cas peut s'appliquer notamment lorsque la trajectoire connue A-B est rectiligne. Plus généralement selon l'invention, on estime la dérive due aux biais de mesures du gyromètre par un modèle, par exemple de régression linéaire en estimant les coefficients de la droite représentant la dérive linéaire comme dans le cas de la figure 2. Puis on soustrait le modèle aux estimation d'orientation (lacet) résultant des mesures brutes de vitesses angulaires données par le gyromètre. Il est possible d'utiliser un autre type de régression pour calculer un modèle de dérive des mesures du gyromètre, notamment lorsque la trajectoire connue n'est par rectiligne. On peut ainsi utiliser une régression polynômiale d'ordre supérieur ou toute autre régression, le but étant de comparer un modèle d'évolution du lacet, issu de la portion de trajectoire connue et impacté par le biais, par rapport aux mesures brutes.

Les mesures des accéléromètres sont également biaisées. En particulier par la valeur de la gravité qu'il est difficile d'estimer selon chacun des axes de la centrale 1 puisque son orientation 3D est inconnue. Pour éliminer les constantes, c'est-à-dire le biais et la gravité, l'invention utilise une grandeur appelée par la suite « jerk » qui est la dérivée temporelle de l'accélération, correspondant à la dérivée troisième de la distance par rapport au temps. Le jerk est défini par un vecteur à trois dimensions :

dA/dt = (dAx/dt, dAy/dt, dAz/dt), A étant le vecteur accélération. On peut encore noter J _k le jerk à un instant k, selon la relation (1 ) suivante :

J _k = (A _k - A _k-1 )/dt,

A _k et A _k- étant les vecteurs accélération aux instants k et k-1 .

Par la suite, selon l'invention, pour éviter de cumuler les erreurs imputables au gyromètre lors du changement de repères du vecteur accélération, la norme du jerk est avantageusement est utilisée car elle est invariante par changement de repère. Ce changement de repère correspond ici au passage du repère de la centrale inertielle attachée au porteur vers le repère de navigation attaché à la Terre ou au bâtiment dans lequel se déplace le porteur. Avantageusement, l'utilisation de la norme du jerk évite les erreurs de projection sur le repère le nouveau repère.

La norme du jerk est ainsi intégrée par rapport au temps, par trois fois, pour obtenir la distance parcoure cumulée. Cependant la valeur intégrée directement obtenue ne correspond pas à la distance cumulée mais à une valeur proportionnelle. Afin d'obtenir le coefficient de proportionnalité entre les intégrations du jerk et la distance cumulée effective, il est nécessaire de connaître la distance parcoure sur une portion de trajectoire connue, par exemple sur la portion A-B décrite ci-dessus. L'obtention de ce coefficient se fait dans la deuxième étape préliminaire 12 mentionnée précédemment.

La figure 3 présente un schéma fonctionnel d'un dispositif selon l'invention. Les données fournies par la centrale inertielle, c'est-à-dire les données de l'accéléromètre (Ax, Ay, Az) et les données du gyromètre (Wx, Wy, Wz) sont transmises vers l'unité de calcul 2. Ces données sont par exemple transmises à une fréquence de l'ordre de 100 Hz. L'unité de calcul doit être capable de gérer des opérations en temps réel, au moins aussi vite que la fréquence d'arrivée des données inertielles, soit environ 100 Hz.

L'unité de calcul met en œuvre les trois étapes 1 1 , 12, 13 décrites précédemment. Une information extérieure 21 signale à l'unité de calcul quelle étape elle doit appliquer, en particulier l'unité de calcul doit savoir si le porteur est immobile pour la première étape 1 1 , s'il parcourt la portion connue pour la deuxième étape 12 ou s'il est en déplacement libre 13.

Cette information extérieure 21 peut être activée de différentes façons. Elle peut être fournie par un dispositif d'entrée du type bouton ou un système de localisation externe, par exemple du type lecteurs de tags RFID ou GPS, à condition que ces informations de localisation soient disponibles. L'information peut donc être donnée par l'utilisateur, via un bouton ou toute interface, avec par exemple les indications suivantes sur un écran « je suis immobile » pour la première étape 1 1 , « je marche entre A et B » pour la deuxième étape 12 et « Localisez moi » pour la troisième étape 13 en déplacement libre. Ces situations peuvent également être détectées par des moyens de localisation externe qui envoient l'information à l'unité de calcul. Dans la première étape 1 1 , alors que le porteur est immobile, le dispositif calcule la moyenne des vitesses angulaires à partir des données inertielles (Wx, Wy, Wz), pour accéder aux biais à la sortie des gyromètres. L'obtention des biais selon les trois axes se fait par comparaison de la moyenne avec le cas idéal dans lequel ces sorties sont nulles. En effet, dans un cas idéal sans biais, et un porteur immobile, ces données inertielles sont nulles. L'utilisateur reste par exemple immobile pendant 10 secondes afin d'exploiter un nombre significatif d'échantillons, 1000 si la fréquence d'échantillonnage est de 100 Hz. A la fin de cette première étape 1 1 , on accède à un vecteur moyen Wmoy à trois dimensions contenant la moyenne des vitesses angulaires sur chaque axe. Le calcul de ces valeurs moyennes est par exemple récursif pendant cette première étape. Cette estimation du biais est conservée en mémoire et exploitée dans les étapes suivantes pour le calcul d'orientation et les corrections angulaires.

Dans la deuxième étape 12 le parcours de trajectoire connue entre un point A et un point B permet d'obtenir d'une part le coefficient de proportionnalité Γ entre la distance cumulée obtenue par intégration du jerk et la distance réelle parcourue, et d'autre part les coefficients a et β de la droite représentant la dérive angulaire du lacet.

On obtient 121 le coefficient de proportionnalité Γ entre l'intégration de la norme du jerk et la distance réelle, en raison du fait qu'à la fin de la trajectoire la distance entre les points A et B, est connue. Ce coefficient est notamment donné par le rapport AB _int / AB _rée n _e où AB _int est l'intégration du jerk et AB _rée n _e est la distance réelle connue. Comme indiqué précédemment, l'intégration du jerk est une triple intégration par rapport au temps, étant donné que le jerk est la dérivée temporelle de l'accélération donnée par l'accéléromètre de la centrale inertielle. Il s'agit en fait de trois intégrations, selon les trois axes, des grandeurs dAx/dt, dAy/dt et dAz/dt. Ax, Ay et Az sont les accélérations selon les trois axes. Selon l'invention, on utilise avantageusement cette dérivée temporelle du vecteur accélération car elle permet d'éliminer les biais supposés constants. De surcroît, on utilise avantageusement la norme du vecteur car elle est invariante, c'est-à-dire qu'elle ne dépend pas du repère considéré. On évite ainsi les erreurs de projection des accélérations mesurées dans le repère lié à la centrale inertielle vers le repère de navigation dans lequel on localise le porteur. Par ailleurs la trajectoire connue A-B permet, si elle est rectiligne par exemple, de connaître l'orientation du porteur qui est la même orientation que l'orientation initiale. Les points A et B peuvent être signalés par l'utilisateur ou par un système externe du type RFI D ou GNSS par exemple, ou tout autre système de localisation. Un exemple de repérage de cette trajectoire connue peut se faire à l'aide de deux bornes reliées par un fil de longueur connue. Pour réaliser la deuxième étape 12, on place donc la première borne, signalant le point A, à un endroit puis on tend le fil par exemple en ligne droite pour poser la deuxième borne, signalant le point B. Dans un cas où le fil mesure 30 mètres, on a ainsi entre les deux bornes A, B une trajectoire rectiligne de 30 mètres. L'unité de calcul reçoit alors l'information que l'utilisateur parcourt la trajectoire entre A et B, soit par l'utilisateur lui-même via l'interface précitée, soit par des moyens de localisations externes.

Comme montré sur la figure 2, le lacet est idéalement nul sur la portion de trajectoire rectiligne. La figure 2 montre également que le biais sur les vitesses angulaires, supposé constant, fait dériver l'attitude de manière linéaire par rapport au temps. Une régression affine permet alors d'estimer les coefficients a et β de la droite (y = a.t + β) représentant cette dérive. Cela améliore l'estimation du biais et permet de corriger le lacet, c'est-à-dire l'attitude, au cours du temps.

Pour effectuer les corrections, l'attitude et la distance parcourue doivent être estimées dès cette étape dynamique 12. L'attitude est calculée par intégration des vitesses angulaires, via une intégration de quaternions. Les quaternions sont un outil d'algèbre linéaire facile à implémenter dans une unité de calcul. Ils présentent l'avantage d'éviter les problèmes de singularité, comme les angles d'Euler et le blocage de cardan notamment. C'est-à-dire que le calcul est efficace et juste quelle que soit l'orientation, ce qui n'est pas le cas avec d'autres méthodes. La distance est calculée par plusieurs intégrations de la norme du jerk et avec le facteur de proportionnalité.

A ce stade, le système n'est pas encore opérationnel pour naviguer à l'estimée. Ce n'est qu'une fois les coefficients Γ, a et β estimés que les mesures brutes inertielles pourront être exploitées 123 en minimisant l'impact des biais. Après les deux étapes précédentes 1 1 , 12, le système est opérationnel pour engager la troisième étape de localisation 13, en déplacement libre. Les calculs de distance et d'attitude sont corrigés par les coefficients issus de la calibration statique (immobilité) et de la calibration dynamique (trajectoire connue rectiligne) pour fournir en deux dimensions une position, une vitesse et une orientation. Cette étape est basée sur la méthode bien connue de « dead reckoning ».

Dans cette étape, la navigation est ainsi basée sur la technique du « dead reckoning » et repose sur une estimation d'attitude par intégration de quaternions et sur une estimation de distance par intégration de la norme du jerk. Le dispositif selon l'invention utilise le procédé connu du « dead- reckoning » ou navigation à l'estimée mais utilise pour effectuer la localisation selon ce procédé les informations de distance et de lacet obtenus respectivement par l'intégration de la norme du jerk, corrigée du coefficient de proportionnalité, et par l'intégration des vitesses angulaires obtenues via les quaternions et corrigées par la régression linéaire.

La figure 4 récapitule le fonctionnement possible d'un dispositif selon l'invention et en particulier l'algorithme exécuté par l'unité de calcul 2. La figure 4 illustre l'enchaînement des étapes et les calculs récursifs à l'intérieur de chaque étape. Cet algorithme met en œuvre les étapes 1 1 , 12, 13 précédemment décrites. L'algorithme est bouclé entre deux échantillonnages, par exemple à la fréquence 100 Hz. Les données d'entrée 41 à l'instant k passent les différentes étapes de l'algorithme. Les données de sortie 42 complètent les données d'entrée à l'instant suivant k+1 .

Les données d'entrée comprennent cinq groupes de données :

- Les données de calibration (calculées au cours des étapes préliminaires 1 1 , 12) ;

- Les données de mesures fournies par les capteurs de la centrale inertielle, fournies en permanence, pour toutes les étapes 1 1 , 12, 13 ;

- Les entrées utilisateur ou système externe indiquant dans quelle étape est l'utilisateur ;

- Les estimations de la boucle de calcul précédente ;

- Les constantes. Les données d'entrées à un instant k utilisées, en plus de celles qui précèdent, pendant les étapes de calibration sont les suivantes :

- l'estimation grossière des biais sur les vitesses angulaire Wmoy,k (calculée pendant la première étape 1 1 ) ;

- l'estimation fine des biais sur la vitesse angulaires par les coefficients a,k et ,k (calculés pendant la deuxième étape 12) ;

- le coefficient de proportionnalité Γ entre distance brute et distance réelle (calculé pendant l'étape 12)

Les données de mesures sont d'une part les vecteurs accélération A,k-1 à l'instant k-1 et le vecteur accélération A,k à l'instant k, le calcul du jerk à l'instant k étant calculé à partir de ces deux valeurs (voir la relation (1 ) ci- dessus) et d'autre part le vecteur vitesse angulaire W,k.

Les entrées utilisateurs ou systèmes sont issues de l'information externe : immobile, parcours de la trajectoire connue ou déplacement libre.

Les estimations précédentes sont la position en deux dimensions (2D) R,k calculée en phase de déplacement libre 13, le quaternion d'attitude Q,k calculé à partir de la deuxième étape 12 et la distance brute D,k sur la portion de trajectoire connue également calculée à partir de cette deuxième étape. La distance brute est la distance cumulée calculée par intégration du jerk avant correction par le coefficient de proportionnalité.

Les constantes sont la distance effective AB _rée n _e et la fréquence d'échantillonnage, 100 Hz par exemple.

Les données en sortie d'une boucle d'algorithme sont les données de calibration et les données d'estimation.

On peut suivre alors le cheminement de l'algorithme de la figure 4 exécuté par l'unité de calcul 2.

Tant que l'information extérieure indique que le porteur est en position immobile (première étape 13), l'unité de calcul effectue l'estimation 43 du biais par le calcul du vecteur vitesse angulaire moyenne Wmoy constituant l'estimation grossière des biais sur les vitesses angulaires, selon les trois axes. La valeur moyenne modifiée sera une donnée d'entrée à l'instant k+1 . Elle est calculée par récursivité, c'est-à-dire que :

Wmoy,k = (k/k+1 )Wmoy,k-1 + (1 /k+1 )W,k

Wmoy,k et Wmoy,k-1 étant respectivement le vecteur moyen calculé aux instants k et k-1 et W,k la mesure de la vitesse angulaire à l'instant k.

La récursivité permet d'économiser de la mémoire de calcul et d'être compatible avec un calcul temps réel exécuté entre deux échantillons successifs. Le vecteur moyen Wmoy obtenu en fin d'étape sera notamment utilisé dans la deuxième étape pour intégrer le quaternion d'attitude sans biais de mesures.

Dès que l'utilisateur s'engage sur le parcours de la trajectoire connue, c'est- à-dire qu'il n'est plus immobile, l'unité de calcul effectue successivement le calcul 44 du quaternion d'attitude, le calcul 45 de l'angle de lacet par la régression affine précédemment décrite donnant l'orientation de l'utilisateur, et l'intégration 46 de la norme du jerk.

Tant que l'utilisateur est sur le parcours de la trajectoire connue (deuxième étape 12), l'unité de calcul effectue 47 l'estimation du facteur de proportionnalité Γ qui devient une donnée de sortie. Ce coefficient étant calculé de façon récursive, il peut être obtenu de la manière suivante : r,k = r,k-1 + 5d,k / AB _réeNe

r,k et r,k-1 étant le coefficient de proportionnalité respectivement aux instants k et k-1 .

5d,k est l'intégration du jerk Jk entre les instants k-1 et k, c'est-à-dire la distance brute parcourue, soit :

5d,k = (dt ³ / 3) ||Jk|| (2)

dt est l'inverse de la fréquence d'échantillonnage F (dt = 1 /F), et correspond à l'intervalle de temps entre les instants k-1 et k.

Dès que l'utilisateur a fini de parcourir la trajectoire connue et qu'il engage le déplacement libre 13, l'unité de calcul effectue 48 l'intégration du jerk de la même façon que dans la deuxième 12, selon la relation (2) ci-dessus. La distance réelle 5d,k _rée n _e parcourue entre deux instants d'échantillonnage k-1 et k est calculée en multipliant cette intégration par le coefficient Γ obtenu en fin de deuxième étape 12.

La distance réelle parcourue est obtenue par récursivité, la distance réelle d,k+1 parcourue à l'instant k+1 étant obtenue à partir de la distance réelle d,k parcourue à l'instant k de la manière suivante : d,k = d,k+1 + T x 5d,k

A partir de la distance réelle calculée, l'unité de calcul détermine la localisation de l'utilisateur selon la méthode du « dead reckoning ».

L'algorithme de la figure 4 est un mode de mise en œuvre possible des étapes 1 1 , 12, 13. D'autres modes de mise en œuvre sont possibles. En particulier dans la première étape 1 1 , on peut calculer la vitesse angulaire Wmoy par une méthode non récursive. Il en est de même dans la deuxième étape 12 pour les calculs du coefficient Γ pour déduire la distance réelle à partir de l'intégration de la norme du jerk, et des a et β permettant de calculer l'angle du lacet. Eventuellement la première étape 1 1 peut ne pas être mise en œuvre selon la précision que l'on souhaite le calcul de l'attitude. Les compensations des biais permettent de résoudre le problème de dérive temporelle. Par ailleurs, ces compensations ne font en aucun cas intervenir de détection de pas, ce qui permet de s'affranchir des hypothèses de pose du pied au sol et donc de l'immobilité périodique de la centrale. Ainsi, la centrale peut-être placée au niveau de la ceinture, et même à un autre endroit du corps de l'utilisateur.

Enfin l'invention est compatible avec les contraintes de temps réel et d'utilisation modérée de la mémoire grâce à la récursivité car chaque état (position, attitude, coefficient de proportionnalité Γ entre la norme du jerk et la distance, coefficients de régression affine a et β) peut être estimé à partir de sa valeur à l'instant précédent. De plus, seules les données inertielles brutes, sans pseudo-mesure de type détection de pas, sont exploitées, ce qui allège le calcul.

Un dispositif selon l'invention est donc facile à porter. Il comporte une centrale inertielle, des moyens de calcul et des moyens d'affichage, un écran par exemple, notamment pour restituer la position par affichage d'un point sur une carte. Il peut aussi comporter des moyens de transmission des données de localisation sur un serveur à distance.

Le choix d'un gyromètre est particulièrement judicieux car les estimations d'orientation ne dépendent pas de l'environnement extérieur comme dans le cas de magnétomètres utilisés dans des systèmes selon l'art antérieur.

On peut ajouter une cartographie des lieux où se déplace l'utilisateur, ce qui peut améliorer son guidage à partir des données de localisation. Pour réduire l'impact du bruit blanc sur les mesures, on peut utiliser un filtre de Kalman par exemple.

Le procédé mis en œuvre par l'invention, notamment l'algorithme exécuté par l'unité de calcul 2, permet une localisation en temps réel avec des ressources de calcul réduites avec un résultat similaire à ceux des dispositifs de l'état de l'art en termes de précision, voire meilleur. Le matériel nécessaire est bas coût et les capteurs utilisés, gyromètre et accéléromètre, peuvent être miniatures. Ce matériel est aussi facilement intégrable dans les technologies déjà commercialisées, par exemple les téléphones mobiles. L'équipement peut être rapidement installé sur l'utilisateur. Il est peu encombrant et peut équiper tous types de piétons. Le dispositif peut fonctionner seul ou être hybridé avec un autre système de localisation.

Dans un mode de réalisation avec un terminal mobile 4 contenant l'interface d'entrée 4 et l'affichage 6, ce terminal peut avantageusement être un terminal mobile de type smartphone. Dans ce cas, l'unité de calcul 2 peut être reliée à un port de communication lui permettant de communiquer avec le terminal mobile par une liaison sans fil, de type Wifi ou Bluetooth, éventuellement par liaison filaire. Avantageusement, la communication sans fil peut se faire selon le protocole standard http, permettant l'interface avec tous types de terminaux mobiles disposant d'un navigateur web. L'utilisateur peut alors entrer ses instructions sur le terminal et lire l'affichage des résultats de localisation sur ce même terminal.

L'invention a été décrite pour localiser un piéton. Elle peut aussi s'appliquer pour localiser une personne se déplaçant en fauteuil roulant. Plus généralement, elle peut s'appliquer pour localiser des corps mobiles tels que des véhicules à roue ou à chenilles, des chariots, ou encore des drones terrestres ou aériens.