[ca] La determinació de la posició, la velocitat i l'actitud d'un objecte o èsser és el propòsit de les tècniques de navegació. Els sistemes de navegació més estesos (INS/GNSS), com qualsevol altre sistema HW i SW, proporcionen trajectòries precises i exactes en les condicions adequades. Però quan aquest sistema es fa servir en entorns desfavorable, la solució pateix errors inacceptables. Des de la fundació del grup de Geodèsia i Navegació de l'antic Institut de Geomàtica, ara al CTTC, els seus investigadors han hagut de fer front a tres aspectes fonamentals: la qualitat de la solució (precisió-precisió) per a sistemes de baix cost, la disponibilitat d'una solució en qualsevol entorn i la seva abilitat. L'objectiu d'aquesta tesi, a nivell general, és contribuir a l'adopció del mètode geodèsic per a la navegació. El mètode geodèsic es basa en una abstracció correcte del problema, en criteris d'estimacó òptims, en una modelització matemàtica rigorosa, en l'us de dades redundants i en l'ús de dades heterogènies . Atès que la comunitat de navegació ha utilitzat àmpliament la modelització rigorosa, la redundància i les dades heterogènies, aquesta tesi se centra en una abstracció adequada del problema, així com en criteris òptims d'estimació. El primer pas per demostrar aquesta idoneitat ha estat dissenyar, implementar i validar el sistema GEMMA. El sistema GEMMA és un conjunt de mòduls SW que permeten la validacii d'algorismes de determinació de la trajectòria. El sistema està format per generadors de mesures, filtres i analitzadors de senyal, així com generadors i analitzadors de trajectòries i, com a component principal, una plataforma genèrica per a la determinació òptima de trajectòries (NAVEGA). El propòsit principal dels generadors i filtres de senyals i trajectòries és proporcionar dades per provar i validar nous algoritmes de navegació. Els analitzadors de senyals i trajectòries s'utilitzen per caracteritzar l'error dels conjunts de dades. NAVEGA és una plataforma de programari per a la determinació òptima de trajectòries impulsades per les observacions i els seus models dinàmics o estàtics associats. El segon pas ha estat el disseny d'un nou algoritme d'estimació òptim que maximitzi els beneficis dels sistemes redundants. Redundància en el nombre de satèl·lits disponibles però també redundència en el nombre de sensors. La disponibilitat de diversos sensors permet reduir el soroll i detectar possibles errors. En aquesta tesi es presenta un nou filtre bayesià anomenat Simultaneous Prediction and Filtering, que proporciona accés als residus de les mesures redundants. Aquest enfocament permet aplicar les eines geodèsiques d'anàlisis de qualitat a la determinació de la solució de navegació. Els avantatges de les eines anteriors, juntament amb l'acceptació estesa dels beneficis de la redundància, la modelització rigorosa i l'heterogeneïtat, ens permeten concloure que l'enfocament geodèsic és un enfoc adequat per fer front el problema de la navegació i millorar el seu rendiment, la seva disponibilitat i la seva fiabilitat.

[en] The determination of a body position, velocity and attitude is the purpose of the navigation techniques. The most extended navigation systems (INS/GNSS), as any other HW and SW system, provide precise and accurate enough trajectory determinations under the appropriate conditions. However, when those systems acquire data on non-friendly environments the computed navigation solution su ers from unacceptable errors. Since the foundation of the Geodesy and Navigation group of the former Institute of Geomatics, now at CTTC, its researchers have to deal with three fundamental issues: solution performance (precision-accuracy), specially for low-cost systems, reliability and environmentally independent availability. The main objective of the research presented on this dissertation is to contribute to the adoption of the geodetic method for navigation. The geodetic method is based on a proper problem abstraction, on optimal estimation criteria, on rigorous mathematical modelling, on the use of suiciently redundant data and on the use of suficiently heterogeneous data. Since rigorous modelling, redundancy and heterogeneous data have been widely used by the navigation community, this thesis focus on a proper problem abstraction as well as on an optimal estimation criteria. The first step to prove the geodetic approach suitability has been to design, implement and validate the GEMMA system. The GEMMA system is a set of SW modules allowing the validation of new trajectory determination algorithms. The system is made up of measurement generators, filters and analysers, as well as trajectory generators and analysers and, as its main component, a generic platform for the optimal determination of trajectories (NAVEGA). The main purpose of the signal and trajectory generators and Iters is to provide data to test and validate new navigation algorithms. Signal and trajectory analysers are used to characterize the error of data sets. NAVEGA is a software platform for the optimal determination of trajectories or paths of stochastic dynamical systems driven by observations and their associated dynamic or static models. The second step has been the design of a new optimal estimation algorithm that maximise the benefits of redundant systems. Redundancy in the number of available satellites but also redundancy in the number of sensors. The availability of several sensors allows reducing the noise and detecting possible outliers. In this thesis, a new bayesian filter implementation, named Simultaneous Prediction and Filtering (SiPF), providing access to the residuals of redundant measurements is presented. This approach allows to apply all the quality determination geodetic techniques to the navigation solution determination. The benefits of the previous tools, together with the extended acceptance of the benefit of redundancy, rigorous modelling and heterogeneity lead us to conclude that the geodetic approach is a suitable way to face the navigation problem and to improve its performance, its availability and its reliability.