Brevet FR2857740A1 — publié le 20050121

285p7A937 La présente invention concerne les systèmes de navigation à inertie (INS) et, en particulier, des systèmes aéroportés de navigation à inertie dérivant des données de position au moins en partie d'estimations de vitesse. On a déjà utilisé des radars Doppler pour mesurer la vitesse d'un aéronef par rapport à la surface du sol afin de limiter les erreurs du système de navigation à inertie, mais les émissions à hautes fréquences mises en oeuvre dans cette technique accroissent la vulnérabilité de l'aéronef aux 10 menaces hostiles. Les erreurs des solutions de navigation par inertie peuvent être étalonnées et supprimées par utilisation de la solution de navigation donnée par un récepteur du système global de positionnement (GPS). Cependant, la précision du système GPS peut être dégradée suivant 15 la volonté du gouvernement des Etats-Unis d'Amérique si bien que cette option pour l'obtention d'une solution de navigation de grande précision peut ne pas toujours être disponible. Enfin, des efforts de recherche et de développement sont actuellement consacrés à des systèmes qui 20 comparent l'imagerie de détection du monde extérieur à la connaissance antérieure de son état afin qu'une estimation précise de la position de l'aéronef soit entretenue. Des résultats encourageants ont déjà été présentés à partir de ces travaux mais, pour que la mise en oeuvre opérationnelle 25 soit utilisable, il faut que des quantités importantes de données soient rassemblées et traitées de manière très coûteuse, pour la création d'une carte de données de l'ensemble du monde qui puisse être comparée à l'imagerie obtenue avec des capteurs. La présente invention a pour objet la réalisation d'un système destiné à accroître la précision de positionnement d'un système de navigation à inertie qui est moins apparent qu'un radar Doppler, qui travaille indépendamment de références externes synthétisées et qui ne nécessite pas la 35 création de grandes bases de données coûteuses qui permettent la comparaison avec les images des capteurs. L'invention concerne aussi un système qui fonctionne dans les régions du monde dans lesquelles le sol est plat et sans caractéristiques précises, par exemple au-dessus des océans et des déserts, lorsque d'autres systèmes autonomes, par exemple de navigation en référence au terrain, ne peuvent pas fonctionner. La présente invention concerne un système destiné à augmenter la précision de position d'un système de navigation à inertie, et qui est caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif capteur d'image destiné à former des images du terrain au-dessus duquel vole un aéronef, au moins deux 10 dispositifs de mémorisation d'image destinés à conserver temporairement des images successives du terrain, un dispositif de commutation destiné à connecter les deux dispositifs de mémorisation d'image au moins, suivant une séquence répétée, au dispositif capteur d'image avec super15 position aux images antérieurement mémorisées, un dispositif générateur d'image prédite destiné à être connecté à des sorties de vitesses angulaire et linéaire d'un système de navigation à inertie pour que les images conservées par les deux dispositifs de mémorisation d'image au moins soient 20 atteintes et modifiées d'après des données obtenues aux sorties de vitesses angulaire et linéaire avec production d'une séquence d'images prédites, et un dispositif comparateur destiné à comparer chacune des images prédites à des images mémorisées par les deux dispositifs de mémorisation 25 d'image au moins après la production des images prédites et à produire un signal de correction de vitesse de manière correspondante afin qu'il soit appliqué à une entrée de correction de position du système de navigation à inertie. Le dispositif comparateur peut travailler suivant un 30 programme mettant en oeuvre une transformation de Hough pour la comparaison des estimations de déplacement des éléments d'image dans le plan image avec une série de prédictions de déplacement d'éléments d'image créées par combinaison de la connaissance de la position du dispositif capteur d'image 35 par rapport à la surface du sol avec des estimations de la vitesse donnée par le système de navigation à inertie. Le dispositif capteur d'image peut être une caméra vidéo, et les dispositifs de mémorisation d'image peuvent être des mémoires d'image videéo. Le problème de l'estimation du mouvement d'une caméra 5 à partir d'une séquence d'images a été étudié par de nombreux chercheurs [Murray, Sinclair, Blake, IJCV, 13(1), pages 57 à 69, 1994, B.K.P. Horn, Shahriar Negahdaripour, IEEE PAMI, 9(1), pages 168 à 176, 1987, et H.C. LonguetHiggins, Nature, 293, pages 133 à 135, 1981]. Un élément 10 essentiel de motivation de ce travail a été la navigation de robots mobiles équipés d'une caméra [Bir Bhanu, William Burger, IEEE PAMI, 12(11) , 1990]. La solution générale comprend la mesure du mouvement de l'image entre les trames dans une séquence à huit points 15 au minimum, et la résolution d'un système d'équations simultanées pour la détermination de la rotation absolue et de la translation de la caméra d'une image à une autre, à un facteur d'échelle près. Des mesures de déplacement à plus de huit points sont souvent effectués pour réduire l'effet du 20 bruit [J.W. Rosch, J.K. Aggarwal, IEEE PAMI, 2(6), pages 554 à 562, 1980]. On utilise beaucoup deux catégories de techniques pour estimer le mouvement des images: 1) la détection de caractéristiques originales corres25 pondantes dans chaque image pour former un ensemble peu dense de vecteurs du mouvement de l'image, et 2) l'estimation des gradients spatial et temporel de la fonction d'image I(x,y,t) avec utilisation de la contrainte de déplacement optique [Berthold K.P. Horn, Brian 30 G. Schunk, Artificial Intelligence, 17, pages 185 à 203, 1981] : aI aI JI -.v + --v (1) ôx X a.y Y at avec un modèle du champ de déplacement optique pour la production d'un ensemble dense d'estimations du mouvement des images. Ce procédé ne convient pas à l'estimation des mouvements importants des images car les gradients spatiaux doivent rester corrélés pour que les gradients temporels puissent être estimés convenablement [Joseph K. Kearney, William B. Thompson, Daniel L. Boley, IEEE PAMI, 9(2), pages 229 à 244, 1987]. Ainsi, en général, la correspondance des caractéristiques ou formes est la seule technique qui convient pour l'estimation de mouvements dans une séquence d'images dans le cas d'une caméra à déplacement rapide en translation. Cependant, ce processus est coûteux et les estimations 10 résultantes contiennent du bruit, avec un grand nombre de valeurs hors norme dues au bruit électronique et au défaut de corrélation des caractéristiques des images. [W.A. Powell, PhD Thesis, School of Engineering, University of Manchester, mars 1997]. Ainsi, des estimateurs robustes d'un 15 mouvement de caméra, par exemple suivant la méthode robuste des moindres carrés avec itération [Chung Nan Lee, Robert M. Haralick, Xinhua Zhuang, Proceedings of IEEE Workshop on Visual Motion, 1989] ou des solutions du style des transformations de Hough [G.A. Kimball, Dana H. Ballard, 20 CVGIP, 22, pages 95 à 115, 1983] sont préférables aux méthodes mettant simplement en oeuvre la loi des moindres carrés. Ces solutions sont coûteuses au point de vue du calcul si bien que la réalisation en temps réel est délicate. La solution proposée selon l'invention est l'utilisation des estimations existantes du mouvement de la caméra pour le gauchissement des images afin qu'elles présentent un alignement approximatif, avec une tentative d'affinage de l'estimation originale du mouvement de la caméra. Ainsi, un 30 avantage est tiré de la réduction du problème de l'estimation du mouvement sur de longues distances à une estimation sur une courte distance, par prise en compte d'un algorithme peu coûteux de déplacement optique utilisé à la place d'un algorithme coûteux de correspondance. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront mieux de la description qui va suivre d'exemples de réalisation, faite en référence aux dessins annexes sur lesquels: la figure 1 est un diagramme synoptique d'une partie d'un système de navigation à inertie et d'un système de correction correspondant selon l'invention, la figure 2 est un schéma représentant les relations 5 géométriques fondamentales mises en oeuvre selon l'invention, et la figure 3 est un modèle de l'espace d'incertitude de vitesse du système de navigation à inertie. Sur la figure 1, un système de navigation à inertie qui 10 porte la référence générale A comprend des détecteurs d'accélération linéaire et angulaire Al et A2 respectivement de type classique. Le signal de sortie de l'accéléromètre linéaire Al est intégré en A3 pour produire un signal de vitesse en A5 qui peut être intégré à nouveau en A8 pour 15 donner un signal de position X. Le signal de sortie de l'unité d'accélération angulaire A2 est intégré en A4 pour donner une vitesse angulaire en A6. Le système de navigation à inertie utilise de façon 20 classique les diverses valeurs d'accélérations angulaire et linéaire, de vitesses angulaire et linéaire et de position pour donner au pilote d'un aéronef des informations ou pour commander l'aéronef. On sait qu'un système de navigation par inertie 25 nécessite une vérification régulière de la précision des informations qu'il produit sur la position actuelle à cause des dérives des gyroscopes et d'autres effets. Lorsque des erreurs sont détectées, les valeurs de position sont corrigées et le système travaille comme indiqué précé30 demment, jusqu'à ce qu'un signal de vérification supplémentaire soit reçu. Les signaux de vérification d'un système de navigation à inertie peuvent être dérivés d'un radar, d'un système GPS ou d'une base de données numériques du terrain de grande 35 étendue. Ces méthodes de correction ne sont pas acceptables pour les raisons indiquées précédemment. Ainsi, comme l'indique la figure 1, l'invention concerne un système de correction d'erreur d'un système de navigation à inertie à base d'un système vidéo, comme indiqué de façon générale par la référence B. Le système B de correction d'erreur du système de navigation à inertie est connecté afin qu'il reçoive des 5 données vidéo d'une caméra 10, par exemple de type "Sony DX-151P". Les signaux vidéo sont commutés à la fréquence d'image de la caméra par un commutateur 12 (par exemple de type "Datacube MaxMux") en alternance vers deux mémoires d'image 14 et 16 (par exemple des mémoires 10 "Datacube Roistores"). Les signaux de sortie des mémoires 14 et 16 sont connectés par un commutateur multiple 18 à une entrée d'un processeur 20 par prédiction d'image ou à une entrée d'un circuit 22 de mesure de déplacement d'éléments d'image (le processeur 20 et le circuit 22 peuvent être par 15 exemple du type "DEC Alpha"). Les signaux de vitesses linéaire et angulaire des unités A5 et A6 du système de navigation à inertie A (qui peut être un système "Honeywell H423") sont transmis au processeur 24 de prédiction de déplacement d'éléments d'image 20 (qui peut être un processeur "DEC Alpha") dont le signal de sortie est transmis à une autre entrée du processeur 20 de prédiction d'image. Pendant le fonctionnement, lorsque l'aéronef sur lequel sont montés le système de navigation A, le système de 25 correction B et la caméra, survole la surface de la terre avec la caméra 10 qui observe cette surface, la mémoire 14 d'image conserve des éléments d'image correspondant à une image de la surface à un temps to et la mémoire 16, du fait du fonctionnement du commutateur 12, conserve les éléments 30 d'une image de la surface au temps t1. L'image conservée dans la mémoire 16 est une version de l'image conservée par la mémoire 14 retardée du temps qu'il a fallu pour que l'aéronef avance et les caractéristiques de la surface sont représentées par un ensemble différent d'éléments d'image. 35 L'amplitude du déplacement des caractéristiques entre les éléments d'image correspondants des images des mémoires 14 et 16 dépend des vitesses linéaire et angulaire de l'aéronef, mesurées de façon continue par le système de navigation A. Le processeur 24 de prédiction de déplacement d'éléments d'image donne un signal représentatif du mouvement prédit des éléments d'image entre la première image enregistrée par la mémoire 14 et la seconde enregistrée par la 5 mémoire 16. Ce signal est utilisé pour modifier l'image antérieure de la quantité prédite par le processeur 20. Simultanément, l'image réelle enregistrée ultérieurement est transmise au processeur 22 de mesure de déplacement d'éléments d'image qui compare l'image prédite, calculée d'après 10 les informations du système de navigation, à l'image ultérieure réelle conservée dans la mémoire 16. En théorie, une comparaison élément d'image par élément d'image peut être exécutée par le processeur 22 mais, en pratique, il suffit de sélectionner un petit nombre d'élé15 ments d'image dans les images totales (à la fois mémorisée et prédite) pour assurer la comparaison. Le résultat de la comparaison entre les images prédite et réelle est transmis par un circuit 26 de vote qui détermine l'erreur de vitesse du système de navigation corres20 pondant à l'écart entre les deux images, à une entrée 28 d'erreur du système A. Le signal d'erreur produit par le système B, appelé Axk, est utilisé pour l'ajustement du signal de vitesse linéaire de sortie du système de navigation provenant du circuit A5, 25 dans un circuit A7 d'ajustement. Ainsi, l'intégration réalisée par l'intégrateur 8 sur le signal de vitesse linéaire produit un signal X' de position dont l'erreur est corrigée. La relation entre les images saisies à des moments 30 séparés, l'image prédite et l'image corrigée finale, utilisées pour l'ajustement de la précision du système de navigation, est illustrée géométriquement sur la figure 2. Le fonctionnement du système B de correction d'erreur du système de navigation à inertie est maintenant décrit à 35 nouveau en termes théoriques en référence aux figures 2 et 3. La caméra 10 de la figure 1 est en mouvement par rapport à une scène connue, à une hauteur connue h et une orientation connue 0. Lorsque h et 0 sont connus, une estimation de vitesse incertaine Vin et une connaissance du processus de formation d'image permet la prédiction du mouvement de l'image d'une image à la suivante, enregistrées par les mémoires 14 et 16 de la figure 1, si bien qu'une image est 5 gauchie afin qu'elle soit approximativement alignée sur l'image suivante. Le déplacement normal entre les deux images est alors fonction de aV, qui est l'erreur sur Vin. En conséquence, le problème d'estimation du mouvement de l'image a été simplifié d'un problème à longue distance à un 10 problème à courte distance car les déplacements réels d'une image à la suivante sont suffisamment petits pour permettre l'utilisation d'un algorithme normal de déplacement optique. Pour une fonction d'image I(x,y,t), le déplacement normal de l'élément d'image (x,y) est estimé d'après les dérivées 15 partielles de I à l'aide de l'équation (2). v =-Di/t (2) n F( I/y)2 + (jI/ax)2 Le bruit prédominant dans vn constitue des valeurs hors 20 norme à cause du défaut de corrélation des gradients dans chaque image. En conséquence, une procédure du type de la transformation de Hough, décrite dans la suite, est utilisée comme estimateur robuste de aV. L'incertitude sur vin, dérivée des données de spécification, est utilisée pour 25 déterminer les dimensions de l'accumulateur de Hough. L'ensemble est subdivisé en compartiments correspondant chacun à une valeur supposée de aV. La figure 3 représente cette disposition pour une incertitude de vitesse tridimensionnelle. Le champ normal de déplacement vnp pour chaque valeur supposée aVhyp est prédit d'après les orientations mesurées du gradient d'image et le champ prédit complet de déplacement pour dVhyp. Pour chaque compartiment, la similitude entre les vecteurs de déplacement normal mesuré et prédit à 35 chaque élément d'image est testée avec l'équation (3) dans laquelle les dépendances communes à la position de l'image, à l'orientation du gradient, à la hauteur de la caméra et à la position sont omises par raison de clarté. Si cette expression est respectée, le vote du compartiment correspondant progresse. JVn (ôV) - Vnp (ôVhyp) I Dans l'accumulateur de crête, le vote dépasse le seuil 10 d'acceptation décrit dans le paragraphe suivant et la valeur correspondante aVhyp est sélectionnée comme convenant à la correction de Vin. Ce processus peut être répété pour les paires d'images dans toute la séquence pour la création d'une série d'estimations pour AV. Le mode de défaillance principale de l'algorithme est supposé être une défaillance du processus de correction du point de vue, due au bruit ou aux polarisations des informations transmises de hauteur ou d'attitude. Pour que des solutions parasites ne puissent pas être acceptées dans 20 cette situation, un test d'acceptation est utilisé d'après la probabilité pour que le vote de crête soit dû à des signaux non corrélés d'entrée d'image. Ce test suppose que les estimations normales de déplacement entre les images non corrélées donnent dans l'accumulateur des votes qui suivent 25 une distribution de Poisson. Ainsi, la moyenne et la variance du vote sont les mêmes, pourvu que le nombre de votes dépasse 5. Ainsi, étant donné une estimation du vote moyen de l'accumulateur pour une dimension de compartiment utilisée, le seuil de confiance 2s peut être déterminé, ce 30 seuil correspondant au moment où les crêtes parasites de l'accumulateur dépassent 2,5 % du temps seulement. Si seules les crêtes de l'accumulateur qui dépassent ce seuil sont acceptées, le taux de défaillance de l'algorithme doit être inférieur à 2,5 %. Le vote moyen de l'accumulateur dans ce mode de défaillance est prédit par synthèse de la distribution de vn dans des conditions de défaillance comme décrit dans le paragraphe suivant et par injection de cette distribution dans la procédure de vote de Hough. On considère une mesure de déplacement normal réalisée entre deux images non corrélées I(x,y,t1) et I(x,y,t2) à 5 l'aide de l'estimateur de l'équation (2), avec le modèle I(v,y,t1) et I(x,y,t2) comme moyenne i et variance G2 constituant des variables aléatoires gaussiennes indépendantes. La dérivée dans le temps est la simple différence des deux images et les dérivées dans l'espace sont estimées à l'aide 10 d'un opérateur de Sobel. Par application des résultats standards des distributions créées par sommation et différentiation des variables aléatoires gaussiennes, la distribution des dérivées spatiales et temporelles peut être modélisée comme étant gaussienne avec y = 0 et Gx2 = Cy2 = 3/16 y2 pour 15 les dérivées spatiales et aT2 = 202 pour la dérivée temporelle. En conséquence, le déplacement normal entre deux images non corrélées dans le temps peut être modélisé sous la forme: T 2 + y2 X, Y et T étant les variables aléatoires gaussiennes ayant des écarts-types de 0,43a, 0,430 et 1,4o respectivement. La valeur de c utilisée varie entre les séquences et est égale 25 à l'écart-type du niveau de gris pour les images habituelles de la séquence utilisée. En conséquence, la distribution de y peut être créée et injectée dans la procédure de vote de Hough pour donner une estimation du vote de bruit moyen dans l'accumulateur 30 pour les données d'entrée non corrélées. Les séquences vidéo de la caméra 10 "Sony DX-151P" de la figure 1 et les données de navigation du système de navigation à inertie A "Honeywell H423" de la figure 1 monté sur un aéronef d'essais d'avionique "Jetstream 200" ont été 35 utilisées pour l'étude des performances de l'algorithme. Les données utilisées dans ces expériences ont été collectées pendant les deux manoeuvres suivantes: 1) séquence 1: plongée au-dessus d'un aéronef avec un cap de 250 , et 2) séquence 2: survol du même terrain d'aviation à une altitude d'environ 300 m avec un cap de 300. Etant donné la difficulté d'obtention de valeurs véritables par rapport au sol avec une grande précision de la vitesse de l'aéronef et comme les estimations précises d'altitude ne sont pas disponibles, l'algorithme a été déterminé d'après son aptitude à récupérer les erreurs de 10 vitesse injectées dans les données de navigation plutôt que sur la précision absolue. Deux ensembles différents d'expériences ont été réalisés: 1) l'injection d'une erreur d'une vitesse dans les données brutes de vitesse du système de navigation et 15 l'étude de l'aptitude de l'algorithme à récupérer l'erreur de résolution différente pour une séquence d'images, et 2) l'injection d'une erreur de vitesse dans les données brutes de vitesse du système de navigation et, pour une résolution fixe, l'étude de l'aptitude de l'algorithme à 20 récupérer l'erreur pour différentes séquences d'images. Expérience 1. Le tableau 1 représente les taux de succès obtenus pour la récupération pour des erreurs de vitesse injectées, à des résolutions de 2,2 m/s et 1,5 m/s dans le plan horizontal pour 35 paires d'images pour la 25 séquence 1 avec application de seuils de confiance de 0O et la. Le vote prédit de bruit moyen utilisé comme base du test d'acceptation est ainsi indique. Tableau 1: expérience 1: taux de succès de l'algorithme 35 Axe et Test d'accep- Test d'accep- Vote de bruit résolution tation 0 tation 1,0 moyen VN 2,2 m/s 71 % 100 % VE 2,2 m/s 17% 40 % 592 Vbas 2,2 m/s 74 % 80 % VN 1, 5 m/s 42 % 100 % VE 1,5 m/s 8 % 17 % 400 Vbas 1,5 m/s 80 % 67 % Ces résultats indiquent de bonnes performances pour les axes VN et VD, c'està-dire vers le nord et vers le bas, avec un bon accord à chaque résolution et un taux de succès égal ou meilleur que celui qui est prévu après l'utilisation du 5 test du seuil de confiance. Les performances Ve, c'est-à-dire vers l'est, ne sont pas aussi bonnes car elles ne donnent pas le taux prévu de succès. Une dégradation des performances suivant tous les axes est prévue: le rapport des votes signal-sur-bruit de chaque 10 compartiment diminue lorsque la dimension du compartiment diminue si bien que la position de crête de l'accumulateur peut être perturbée. Cependant, les mauvaises performances Ve sont supposées dues à la structure prédominante dans la scène orientée est-ouest avec de mauvaises contraintes sur 15 la vitesse Ve, suivant un mode de défaillance qui n'est pas envisagé pour la dérivation du test de seuil d'acceptation. Enfin, un seul pic a dépassé la valeur de test du seuil de confiance 2a dans cette expérience. Expérience 2. Cette expérience a été réalisée avec les 20 deux séquences de test pour des résolutions d'accumulateur de 2,2 m/s x 2,2 m/s x 1,0 m/s, avec les erreurs injectées indiquées dans le tableau 2. Un seuil d'acceptation heuristique dérivé par inspection des votes de crête de l'accumulateur pour chaque séquence a aussi été appliqué. 25 Tableau 2: expérience 2: erreur de vitesse injectée Séquence VN ajoutée m/s VE ajoutée m/s Vbas ajoutée m/s 1 -3,6 -4,3 0,0 2 -4,6 4,6 0,0 Les résultats de cette expérience sont indiqués dans le tableau 3. Tableau 3: expérience 2: taux de succès de l'algorithme Séquence 1 VN VE Vbas Pas de test d'acceptation 56 % 13 % 57 % Test d'acceptation 1 92 % 25 % 58 % Test d'acceptation 2 - - Test d'acceptation heuristique 100 % 100 % 100 % Vote de bruit moyen 592 Séquence 1 VN VE Vbas Pas de test d'acceptation 56 % 38 % 88 % Test d'acceptation 1 63 % 48 % 90 % Test d'acceptation 2 100 % 80 % 100 % Test d'acceptation heuristique 100 % 100 % 100 % Vote de bruit moyen 221 Les taux de succès des images 200 à 298 de la séquence 1 après application du test au seuil de confiance 1l ne sont pas aussi élevés que pour les images 200 à 235, à cause du bruit dans les données d'attitude et d'altitude entre les images 238 et 260. On obtient alors un alignement de 20 mauvaise qualité des images après correction du point de vue et donc des positions erronées de crête de l'accumulateur. Cependant, ce test rejette les crêtes erronées convenablement suivant les axes VN et VD, bien que le succès ne soit pas aussi bon suivant l'axe VE. L'orientation de la structure 25 de la scène est encore considérée comme responsable de la dégradation des performances suivant cet axe. Le test de confiance 1l pour la séquence 2 donne de bons résultats pour VD et des résultats marginaux pour VN. Les résultats pour VE ne sont pas aussi bons que prévu pour 30 l'utilisation du test la. Pour cette séquence, un certain nombre de crêtes dépasse le seuil de confiance 2a et donne de bons résultats suivant tous les axes, bien que le résultat VE ne soit pas aussi bon que ne l'indique le test de confiance 2a. Pour les deux séquences, un seuil d'acceptation heuristique a donné des taux de succès de 100 % suivant tous les axes, bien que des petits nombres seulement de crêtes d'accumulateur aient donné un bon résultat à tous ces tests. En conclusion, les résultats des expériences avec des données réelles représentatives sont encourageants et 5 donnent des taux de succès pouvant atteindre 100 % pour une résolution de 2,2 x 2,2 x 1,0 m après application du test d'acceptation dérivé statistiquement. L'application du test d'acceptation heuristique donne des taux de succès de 100 % suivant tous les axes avec cette résolution, bien qu'il 10 faille plus de travail pour créer une base théorique sérieuse pour ces seuils plus élevés. Dans les deux séquences de tests utilisées, les performances VE sont nettement moins bonnes que celles des autres axes et moins bonnes que prévu par le test d'acceptation. 15 L'inspection de la distribution des votes de l'accumulateur sur les paires d'images dans la séquence 1 indique une arête dans la direction est-ouest. De petites valeurs de bruit provoquent un déplacement de la position de crête le long de cette arête et donc les performances VE sont mauvaises. Une 20 caractéristique analogue peut être observée dans l'accumulateur pour les paires d'images de la séquence 2. La structure prédominante dans ces séquences d'images est orientée estouest et donne ainsi de mauvaises contraintes sur VE avec explication de cette manière de la structure observée de 25 l'accumulateur. Le test actuel d'acceptation ne modélise pas les effets de l'orientation de la structure de la scène si bien que d'autres travaux sont prévus pour inclure ces effets et donner donc une meilleure réjection des pics erronés. Les 30 résultats d'application du test d'acceptation heuristique suggèrent qu'un seuil suffisamment élevé rejette les erreurs de localisation: le problème est la dérivation d'une solution analytique pour la fixation de ce seuil. L'algorithme est aussi très sensible au bruit dans les 35 données transmises d'attitude et d'altitude, et des travaux en cours concernent la dimension minimale permise de compartiment d'accumulateur en fonction du bruit des paramètres transmis et de la séquence d'images. Il faut noter que l'intégration de ce procédé pour l'amélioration de la précision du système de navigation à inertie dans un appareil tel que représenté sur la figure 1 donne un système de navigation à inertie ayant une précision 5 nettement meilleure que celle des systèmes actuels de navigation à inertie. Divers systèmes de navigation à inertie peuvent être utilisés pour la mise en oeuvre de l'invention, et celle-ci donne des perfectionnements dus à l'utilisation de procédés 10 plus précis et moins compliqués pour la mesure de la précision de position. Il est bien entendu que l'invention n'a été décrite et représentée qu'à titre d'exemple préférentiel et qu'on pourra apporter toute équivalence technique dans ses 15 éléments constitutifs sans pour autant sortir de son cadre. REVEND I CATIONS 1. Système destiné à augmenter la précision de position d'un système de navigation à inertie, caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif capteur d'image (10) destiné à 5 former des images du terrain au-dessus duquel vole un aéronef, au moins deux dispositifs de mémorisation d'image (14, 16) destinés à conserver temporairement des images successives du terrain, un dispositif (12) de commutation destiné à connecter les deux dispositifs de mémorisation 10 d'image au moins (14, 16), suivant une séquence répétée, au dispositif capteur d'image (10) avec superposition aux images antérieurement mémorisées, un dispositif (20, 24) générateur d'image prédite destiné à être connecté à des sorties de vitesses angulaire et linéaire (A6, A5) d'un 15 système de navigation à inertie (A) pour que les images conservées par les deux dispositifs de mémorisation d'image au moins (14, 16) soient atteintes et modifiées d'après des données obtenues aux sorties de vitesses angulaire et linéaire (A6, A5) avec production d'une séquence d'images 20 prédites, et un dispositif comparateur (22, 26) destiné à comparer chacune des images prédites à des images mémorisées par les deux dispositifs de mémorisation d'image au moins après la production des images prédites et à produire un signal de correction de vitesse de manière correspondante 25 afin qu'il soit appliqué à une entrée (28) de correction de position du système de navigation à inertie (A). 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif comparateur (22, 26) travaille suivant un programme mettant en oeuvre une transformation de Hough pour 30 la comparaison des estimations de déplacement des éléments d'image dans le plan image avec une série de prédictions de déplacement d'éléments d'image créées par combinaison de la connaissance de la position du dispositif capteur d'image par rapport à la surface du sol avec des estimations de la 35 vitesse donnée par le système de navigation à inertie (A). 3. Système selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que le dispositif capteur d'image (10) est une caméra videéo, et les dispositifs de mémorisation d'image (14, 16) sont des mémoires d'image vidéo.