Brevet FR2951535A1 — publié le 20110422

La présente invention concerne un procédé de détection de mouvements parasites lors de l'alignement d'une centrale inertielle. Une centrale inertielle comprend généralement une unité de traitement reliée à des capteurs, tels que des accéléromètres et des gyroscopes, disposés selon des axes d'un repère prédéterminé pour mesurer des déplacements linéaires parallèlement à ces axes et angulaires autour de ces axes. L'unité de traitement comprend un module de navigation pour déterminer une attitude à partir des signaux fournis par les capteurs et met habituellement en oeuvre un filtre de KALMAN pour éliminer les erreurs affectant les mesures des capteurs. L'utilisation d'une centrale inertielle est pré- cédée d'une opération d'alignement au cours de laquelle la centrale inertielle doit détecter la verticale par une mesure d'accélération et trouver la direction du Nord par une mesure de la rotation terrestre. Durant cette opération, et en l'absence d'autres informations type GPS, loch, odomètre... la centrale inertielle doit être immobile pour ne pas perturber les mesures qui vont permettre d'initialiser les calculs de navigation. Il s'avère que, plus particulièrement avec les centrales inertielles portables, la centrale inertielle ne peut être maintenue parfaitement immobile pendant toute la durée de l'opération d'alignement (même si elle est posée directement sur le sol ou sur un trépied, par exemple lorsque le sol est meuble). Il est donc nécessaire de détecter ces mouvements soit pour en tenir compte pour l'alignement, soit pour fournir à l'utilisateur un indicateur de validité des conditions de mesure, soit pour demander une meilleure stabilisation de la centrale inertielle avant de recommencer un aligne-ment. On distingue quatre types de mouvements parasites les mouvements de forte amplitude et de courte durée (dits également court terme), les mouvements de forte amplitude et de longue durée (dits également long terme), les mouvements de faible amplitude et de courte durée et les mouvements de faible amplitude et de longue durée. La détection des trois premiers types de mouvements ne pose pas de problème particulier et est déjà traitée dans l'état de l'art. Par exemple, la détection des mouvements court terme et long terme de forte amplitude est effectuée à partir des mesures accélérométriques éventuellement filtrées en comparant ces mesures à des seuils. Ces seuils sont définis en fonction des bruits des capteurs et des performances souhaitées pour la détection. La détection des mouvements court terme de faible amplitude est effectuée en surveillant certains para- mètres du filtre de KALMAN. Par exemple, on peut comparer l'innovation des états du filtre de KALMAN lors d'une me-sure à des seuils révélateurs de tels mouvements. Ces seuils sont définis en fonction de la covariance d'innovation, calculée par le filtre de KALMAN, qui est elle-même réglée en fonction des performances des cap- teurs. La détection des mouvements du quatrième type est en revanche difficile car l'ordre de grandeur de ces mouvements est comparable à celui des erreurs des capteurs. Il existe des procédés faisant appel à plusieurs filtres de KALMAN et permettant de détecter des mouvements ayant des durées courtes à moyennes. Ces procédés sont très coûteux en calculs et se révèlent peu efficaces en ce qui concerne les mouvements du quatrième type. Un but de l'invention est de proposer une méthode simple et fiable pour la détection des mouvements de faible amplitude et longue durée, ne nécessitant pas de moyens matériels particuliers supplémentaires. A cet effet, on prévoit, selon l'invention, un de détection de mouvements parasites lors d'un alignement d'une centrale inertielle comportant une unité de navigation reliée à des capteurs accélérométriques et angulaires disposés selon un repère prédéterminé, le procédé comprenant les étapes de : - intégrer des signaux issus des capteurs, dans un repère tournant selon une orientation détectable des capteurs angulaires, pour obtenir un signal brut de position pendant une durée prédéterminée, - enregistrer le signal brut de position pendant cette durée prédéterminée, - déterminer les paramètres d'un signal théorique de modélisation du signal brut de position en fonction d'un modèle prédéterminé d'erreur en l'absence de mouvement, - calculer un signal résiduel entre le signal théorique de modélisation et le signal brut de position, - identifier un mouvement parasite lorsque le signal résiduel dépasse un seuil limite prédéterminé. Ainsi, il est calculé a posteriori des résidus entre le signal de position obtenu par la double intégration des signaux des capteurs accélérométriques et angulaires et le signal de modélisation. Ces résidus sont utilisés pour déterminer si des mouvements parasites ont été effectués pendant au moins une partie de la durée de l'opération d'alignement. De préférence, les paramètres sont déterminés à partir du signal brut de position en utilisant par exemple une méthode des moindres carrés. Ce mode d'ajustement est simple et efficace. De préférence encore, les paramètres déterminés sont comparés à des seuils de vraisemblance établis en fonction des performances des capteurs. Les seuils de vraisemblance tiennent compte des limites de détectabilité des capteurs. Ceci permet d'identifier un mouvement qui aurait une influence sur la position et qui aurait la même signature qu'une erreur d'un capteur. Selon un mode de réalisation avantageux, un seuil est aussi calculé pour prendre en compte une valeur d'écart-type du bruit des capteurs accélérométriques et angulaires et, de préférence, le seuil est égal à six fois la valeur d'écart-type. Un seuil proportionnel à l'écart type théorique du signal résiduel permet une détection efficace des mou- vements parasites et permet de quantifier la probabilité de fausses alarmes. On calcule a priori, grâce notamment au modèle d'erreur du capteur, la valeur de l'écart-type du signal résiduel en fonction du temps passé depuis le début de la modélisation. Il suffit donc de comparer le signal résiduel aux valeurs d'écart-type ainsi calculées depuis le début de la modélisation pour identifier une anomalie du signal résiduel et détecter ainsi un mouvement parasite. Avantageusement encore, le procédé comprend l'étape de filtrer le signal brut de position avant la modélisation pour en éliminer des composantes ayant une fréquence supérieure à un seuil maximal prédéterminé. En effet, les vibrations à haute fréquence de faible amplitude, qui ne perturbent pas l'opération d'alignement, pourraient engendrer des fausses alertes dans la détection de mouvements. Ce filtrage permet d'éliminer ce risque. De préférence, l'identification tient compte d'un nombre de dépassements du seuil limite par le signal ré- siduel. Ceci revient à détecter un mouvement parasite lorsqu'un nombre prédéterminé de résidus dépassent le seuil prédéterminé pendant un temps prédéterminé. Cette caractéristique permet d'éviter une fausse détection de mouvement quand un dépassement de seuil ne serait dû qu'à l'addition de tous les bruits du capteur ou d'un mouvement très localisé temporellement. Cependant, ce cas est rare. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront à la lecture de la description qui suit d'un mode de mise en oeuvre particulier non limitatif de l'invention. Il sera fait référence aux dessins annexés, parmi lesquels : - la figure 1 est une vue schématique d'une cen- trale inertielle, - la figure 2 est un diagramme illustrant la comparaison du signal résiduel avec le seuil prédéterminé, avec le temps en abscisse et la distance en ordonnée. La centrale inertielle pour la mise en oeuvre du procédé conforme à l'invention comprend une unité de traitement 1 qui comporte un module de navigation 2 et un filtre de KALMAN 3 et qui est relié à des capteurs 4 et à une interface utilisateur 5. Les capteurs 4 comprennent des accéléromètres et des gyroscopes ou des gyromètres disposés selon des axes X, Y, Z d'un repère pour fournir des signaux S1 et S2 représentatifs respectivement d'une accélération le long de ces axes et d'une vitesse de rotation autour de ces axes. L'unité de navigation 2 est agencée pour intégrer les signaux Sl et S2 pour mesurer des déplacements linéaires et angulaires par rapport à ces axes et fournit des signaux de position x, y. Le filtre de KALMAN 3 utilise les signaux de po- sitions x, y pour estimer les erreurs d'attitude, les biais et les dérives des capteurs. Le fonctionnement de la centrale inertielle est classique en mode nominal. Ce mode nominal est précédé d'une opération d'alignement dans laquelle est mis en oeuvre le procédé de l'invention pour la détection des mouvements parasites. Ce procédé est plus particulièrement destiné à la détection des mouvements de faible amplitude et de longue du-rée. Les mouvements de forte amplitude de courte et ion- gue durée et les mouvements de faible amplitude et de courte durée sont détectés par les méthodes classiques (respectivement à partir des signaux Si, S2 et des para-mètres du filtre de KALMAN). Le procédé de l'invention débute par la double intégration des signaux d'accélération S1 et S2, projetés dans un repère tournant conformément à la rotation mesurée par les gyroscopes, pour obtenir un signal brut de position x' et un signal brut de position y' sur une du-rée prédéterminée. Cette durée prédéterminée peut être inférieure ou égale à la durée de l'alignement. Il est en outre possible de mettre en oeuvre le procédé sur une ou plusieurs fenêtres temporelles au cours de l'alignement. Ces fenêtres temporelles peuvent au surplus être enchevêtrées. L'étape suivante consiste à enregistrer les si- gnaux de position x' et y' pendant la durée prédéterminée Or, on sait que les erreurs des capteurs créent des erreurs sur le déplacement mesuré de sorte que le dé-placement selon chaque axe en fonction du temps, dep, peut être modélisé par une fonction polynomiale de qua- trième degré : dep = ao + ait + a2t2 + a3t3 + a4t4. Les termes a0, a2, a3, et a4 sont des paramètres représentatifs d'une erreur respectivement sur la position initiale, la vitesse, l'accélération, la rota- tion autour des axes X et Y, et la rotation autour de l'axe Z. A partir de ce modèle d'erreur, on va déterminer (pour chaque axe X, Y) les paramètres a0, a2, a3, et a4 du signal théorique de modélisation du signal brut de po- sition. Ces paramètres sont déterminés à partir du signal brut de position en utilisant par exemple une méthode des moindres carrés pour ajuster le signal de modélisation au signal brut de position. Une fois les paramètres a0, al, a2, a3, et a4 ainsi déterminés, ils sont comparés à des seuils de vraisemblance établis en fonction des perfor- mances des capteurs. L'étape suivante consiste à calculer un signal résiduel entre le signal de modélisation et le signal brut de position. Un mouvement parasite est identifié et une alerte déclenchée (par exemple sous la forme d'une incrémentation ou de l'affichage d'un indicateur des conditions d'alignement sur l'interface utilisateur 5) lorsque le signal résiduel dépasse un seuil limite prédéterminé. De manière plus précise, c'est la valeur absolue du signal résiduel Sr qui est comparée à un signal de seuil Siim variable en fonction du temps (voir la figure 2). Dans le mode de mise en oeuvre préféré, le seuil limite est calculé pour prendre en compte une valeur d'écart-type du bruit des accéléromètres et des gyroscopes. Le modèle d'erreur du capteur permet en effet de calculer a priori la valeur de l'écart-type des résidus en fonction du temps passé depuis de début de la modélisation. Le signal de seuil Siim est représentatif d'un multiple de la valeur des écart-types ainsi calculée. Le choix du multiple résulte d'un compromis entre la sensibilité de détection des mouvements parasites et le risque acceptable de fausse alerte (lorsqu'un mouvement parasite est détecté alors qu'il n'existe pas). Le multiple est ici six. L'identification tient compte d'un nombre de dé-passements du seuil limite Slim par le signal résiduel Sr. Ici, le seuil maximal est fixé à 10. Là encore, le choix du seuil maximal de dépassements résulte d'un compromis entre la sensibilité de détection des mouvements parasi- tes et le risque acceptable de fausse alerte. La figure 2 illustre ainsi la survenue d'un mouvement parasite au cours de l'opération d'alignement. Le procédé comprend ici en outre l'étape préalable de filtrer le signal brut de position x', y' avant la modélisation pour en éliminer les composantes ayant une fréquence supérieure à un seuil maximal prédéterminé. Le seuil maximal prédéterminé est fixé pour éliminer le ris-que les vibrations à haute fréquence de faible amplitude, qui ne perturbent pas l'opération d'alignement, n'engen- drent des fausses alertes dans la détection de mouvements. Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux modes de réalisations décrits mais englobe toute variante entrant dans le champ de l'invention telle que définie par les revendications. En particulier, le seuil limite peut être cons-tant, le filtrage préalable peut être omis, des accélérations moyennes sur des intervalles de temps sont utilisées au lieu des accélérations instantanées... En outre, le seuil limite peut être un multiple de l'écart-type autre que six et le seuil maximal de dé-passements peut être différent de un. REVENDICATIONS1. Procédé de détection de mouvements parasites lors d'un alignement d'une centrale inertielle comportant une unité de navigation reliée à des capteurs accélérométriques et angulaires disposés selon un repère prédéterminé, le procédé comprenant les étapes de : - intégrer des signaux issus des capteurs, dans un repère tournant selon une orientation détectable des capteurs angulaires, pour obtenir un signal brut de posi- tion pendant une durée prédéterminée, - enregistrer le signal brut de position pendant cette durée prédéterminée, - déterminer les paramètres d'un signal théorique de modélisation du signal brut de position en fonction d'un modèle prédéterminé d'erreur en l'absence de mouvement, - calculer un signal résiduel entre le signal théorique de modélisation et le signal brut de position, - identifier un mouvement parasite lorsque le si- gnal résiduel dépasse un seuil limite prédéterminé. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les paramètres sont déterminés à partir du signal brut de position en utilisant une méthode des moindres carrés. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les paramètres déterminés sont comparés à des seuils de vraisemblance établis en fonction des performances des capteurs. 4. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le seuil est calculé pour prendre en compte une valeur d'écart-type du bruit des capteurs accélérométriques et angulaires. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le seuil est égal à un multiple de la valeur d'écart-type et en particulier six fois la valeur d'écart-type. 6. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le seuil est constant. 7. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le seuil varie en fonction du temps. 8. Procédé selon la revendication 1, comprenant l'étape de filtrer le signal brut de position avant la modélisation pour en éliminer des composantes ayant une fréquence supérieure à un seuil maximal prédéterminé. 9. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'identification tient compte d'un nombre de dépassements du seuil limite par le signal résiduel.