Brevet FR2958096A1 — publié le 20110930

PROCEDE ET SYSTEME DE CALIBRATION, SUPPORT D'ENREGISTREMENT POUR CE PROCEDE [oo1i L'invention concerne un procédé et un système de calibration des coefficients d'un observateur d'une variable d'état Xk d'un système physique. L'invention concerne également un support d'enregistrement pour la mise en oeuvre de ce procédé. [002] Un observateur permet d'estimer la variable d'état Xk à partir de mesures Yk de grandeurs physiques de ce système, où l'indice k identifie l'instant de mesure. [003] Il est connu de calibrer les coefficients d'un observateur par expérimentations successives de différents jeux de coefficients jusqu'à ce qu'un jeu de coefficients permette d'obtenir le fonctionnement souhaité de cet observateur. Typiquement, le comportement souhaité de l'observateur est : ù une convergence rapide vers une estimation xk la plus exacte possible de la 15 variable Xk , et ù une stabilité élevée. [004] Cette calibration par expérimentation relève d'une démarche heuristique. Elle est souvent longue et il est difficile d'être sûr que la meilleur calibration possible de l'observateur a été obtenue. 20 [005] Pour résoudre ce problème, d'autres procédés alternatifs ont été proposés. Par exemple, la demande de brevet CA 2 226 282 décrit un procédé de calibration des coefficients d'un filtre de Kalman à l'aide d'un réseau de neurones. Toutefois, ces procédés alternatifs sont souvent aussi complexes à mettre en oeuvre que le procédé par expérimentation. 25 [006] L'invention vise donc à proposer un procédé de calibration plus simple à mettre en oeuvre. [007] Ainsi, elle a pour objet un procédé de calibration des coefficients d'un observateur comportant : ù la mesure d'une variable Zk du système physique à N instants différents, cette 30 variable Zk étant fonction de la variable d'état Xk , ù la détermination d'un vecteur p de coefficients qui minimise le critère suivant en respectant un ensemble prédéterminé A de contraintes : N .f (P)=E ll zkù xk'P)II2 k= 1 35 où : • xk est l'estimation de la variable Xk construite par l'observateur calibré avec les coefficients du vecteur p à l'instant k, 2 • cl) est une fonction connue qui relie l'estimation xk à une estimation la variable Zk , • II...Ih est une norme de la différence entre Zk et 0(xk'P) , et • la ou les contraintes de l'ensemble A imposent que la trajectoire de la variable Zk soit comprise dans un couloir d'incertitude situé de part et d'autre de la trajectoire de l'estimation Zk au moins pour la majorité des instants k . [8] Le procédé ci-dessus permet de déterminer plus simplement et sans recours à différentes expérimentations les coefficients permettant un bon fonctionnement de l'observateur. De plus, les coefficients ainsi déterminés permettent de garantir que le critère f(p) a été minimisé. [9] Enfin, l'utilisation de l'ensemble A permet de tenir compte du fait qu'il existe une incertitude sur l'estimation Zk . Le fait de tenir compte de cette incertitude lors de la détermination du vecteur p qui minimise le critère f (P) permet d'obtenir une meilleure calibration que si cette incertitude n'était pas prise en compte. En particulier, des solutions aberrantes qui pourraient minimiser le critère f (P) sont éliminées. [0010] Les modes de réalisation de ce procédé de calibration peuvent comporter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : ^ l'ensemble A comprend une contrainte qui impose que la variable Zk soit comprise entre kùa et Zk+b , où a et b sont des constantes positives prédéterminées; ^ les constantes a et b sont proportionnelles à un écart-type 6zk représentatif de l'incertitude sur l'estimation k ; ^ l'ensemble A de contraintes comprend une contrainte qui impose que la moyenne des écarts entre la variable Zk et son estimation Zk soit inférieure à un seuil prédéterminé S1 ; ^ le seuil S1 est fonction de l'incertitude sur l'estimation de Zk ; ^ l'observateur est un filtre de Kalman, un filtre de Kalman étendu ou un filtre de Kalman non parfumé ( ou « Unscented Kalman Filter » en anglais) et les coefficients à calibrer sont les coefficients des matrices de covariances R et Q de ce filtre; ^ les matrices R et Q sont choisies diagonales. [0011] Ces modes de réalisation du procédé de calibration présentent en outre les avantages suivants : ù imposer que la variable Zk soit comprise entre Zkùa et zk+b réduit l'espace de recherche dans lequel le vecteur p doit être recherché ce qui accélère l'exécution de ce procédé ; ù utiliser des constantes a et b proportionnelles à l'écart-type 6Zk améliore la calibration, ù utiliser une contrainte qui impose que la moyenne des écarts en valeur absolue entre la variable Zk et son estimation Zk soit inférieure au seuil S1 relâche les contraintes imposées ce qui facilite la détermination d'un vecteur p ; ù utiliser un seuil S1 qui est fonction de l'incertitude sur l'estimation de zk améliore la calibration ; ù choisir des matrices R et Q diagonales décroît le nombre de coefficients à déterminer ce qui facilite la calibration. [0012] L'invention a également pour objet un support d'enregistrement d'informations comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé ci- dessus lorsque ces instructions sont exécutées par un calculateur électronique programmable. [0013] L'invention a également pour objet un système de calibration des coefficients d'un observateur d'une variable d'état xk d'un système physique à partir de mesures de grandeurs physiques de ce système, où l'indice k identifie l'instant de mesure, ce système comportant : ù au moins un capteur apte à mesurer une variable Zk du système physique à N instants différents, cette variable Zk étant fonction de la variable d'état Xk , et ù un calculateur apte à déterminer un vecteur p de coefficients qui minimise le critère suivant en respectant un ensemble prédéterminé A de contraintes : N .f (P)=E ll zkù 0(xk'P)II2 k=1 où • xk est l'estimation de la variable Xk construite par l'observateur calibré avec les coefficients du vecteur p à l'instant k, 25 • cl) est une fonction connue qui relie l'estimation k à une estimation la variable Zk , • 11...112 est une norme de la différence entre Zk et , et • la ou les contraintes de l'ensemble A impose que la trajectoire de la variable Zk soit comprise dans un couloir d'incertitude situé de part et d'autre de la 30 trajectoire de l'estimation k au moins pour la majorité des instants k . [0014] L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif et faite en se référant aux dessins sur lesquels : ù la figure 1 est une illustration schématique de l'architecture d'un système de 35 localisation incluant un observateur et d'un système de calibration de cet observateur, ù la figure 2 est un organigramme d'un procédé de calibration de l'observateur du système de la figure 1, et20 û la figure 3 est un graphe illustrant la trajectoire d'une variable Zk et de son estimation Zk [0015] Dans la suite de cette description, les caractéristiques et fonctions bien connues de l'homme du métier ne seront pas décrites en détail. [0016] Ici, une trajectoire désigne les variations au cours du temps d'une variable. La variable qui varie au cours du temps peut être quelconque. En particulier, cette variable n'est pas nécessairement une position dans l'espace. Par exemple, il peut s'agir d'une température ou de toute autre grandeur physique qui varie au cours du temps. [0017] La figure 1 représente un système physique, c'est-à-dire ici un objet 4, et un système 6 de localisation de cet objet 4 dans un référentiel 8. [0018] Par exemple, l'objet 4 est une sonde ou un cathéter introduit dans un corps humain. L'objet 4 est mobile dans le référentiel 8. [0019] Le référentiel 8 est un référentiel fixe présentant trois axes orthonormés X, Y 15 et Z. [0020] La localisation de l'objet 4 dans le référentiel 8 consiste à trouver sa position xp, yp, zp et son orientation ex , ey et eZ . Les angles ex , ey et eZ représentent l'orientation de l'objet 4, respectivement, par rapport aux axes X, Y et Z. [0021] Pour localiser l'objet 4, le système 6 comprend ici des sources de champs 20 magnétiques et des capteurs de champ magnétique dont certains sont fixes dans le référentiel 8 et d'autres sont fixés sans aucun degré de liberté à l'objet 4 à localiser. Ici, un capteur 10 de champ magnétique est fixé sans aucun degré de liberté à l'objet 4. Le capteur 10 est par exemple un capteur triaxe, c'est-à-dire un capteur apte à mesurer la projection du champ magnétique sur trois axes de mesure non 25 colinéaires. Un tel capteur mesure la direction du champ magnétique. De plus, généralement, ce capteur mesure également l'amplitude du champ magnétique. [0022] Par exemple, les axes de mesures sont orthogonaux entre eux. Ces axes sont solidaires de l'objet 4. [0023] Ce capteur 10 est raccordé par l'intermédiaire d'une liaison filaire souple à 30 une unité 12 de traitement. [0024] L'unité 12 est également raccordée à trois sources 14 à 16 de champ magnétique. Ces sources sont par exemple des sources triaxes de champ magnétique. Une source triaxe de champ magnétique émet un champ magnétique le long de trois axes d'émission non colinéaires entre eux. Par exemple, une telle 35 source est formée de plusieurs émetteurs monoaxes de champ magnétique alignés, respectivement, sur chacun des axes d'émission de la source. L'émetteur monoaxe émet préférentiellement le champ magnétique le long d'un seul axe. Par exemple, il s'agit d'une bobine dont les spires sont enroulées autour d'un même axe d'émission. Dans ce cas, l'axe d'émission est confondu avec l'axe d'enroulement des spires. 5 [0026] Ici, les sources 14 à 16 sont identiques les unes aux autres. Ces sources sont fixes dans le référentiel 8. [0026] L'unité 12 de traitement alimente les sources 14 à 16 en courant alternatif pour générer le champ magnétique mesuré par le capteur 10. L'unité 12 acquiert 5 également les mesures du champ magnétique réalisées par le capteur 10. [0027] L'unité 12 est équipée d'un observateur 18 qui localise l'objet 4 dans le référentiel 8 à partir des mesures acquises. Ici, l'observateur 18 détermine la position et l'orientation de l'objet 4 en résolvant un système d'équations. Ce système d'équations est obtenu en modélisant les interactions magnétiques entre les sources 10 14 à 16 et le capteur 10. Dans ce système d'équations, la position xp, yp et zp et l'orientation ex, 6y et 6Z de l'objet 4 sont les inconnues alors que les valeurs des autres paramètres sont obtenues à partir des mesures réalisées par le capteur 10. Plus d'informations sur de tels systèmes d'équations peuvent par exemple être trouvées dans la demande de brevet EP 1 502 544. [0028] Ici, l'observateur 18 est un filtre de Kalman. [0029] Cet observateur 18 construit une estimation xk d'une variable d'état Xk à partir d'une mesure Yk . La variable Xk est un vecteur contenant la position xp, yp, zp de l'objet 4 et son orientation ex , 0y et eZ dans le référentiel orthonormé 8. La mesure Yk est un vecteur de mesures comprenant les mesures réalisées selon les trois axes de mesure du capteur 10 à un instant k . [0030] Les équations du filtre de Kalman de l'observateur 18 sont les suivantes : ù Ck est la matrice qui relie la variable Xk à la mesure Yk 2958096 xk+1/kFkxk +1/k -Fk PklkFkT +Qk xk+l/k+1-xk+l/k +Kk+l (yk+l ûCk+l xk+l/k) Pk+l/k+1 -Pk+l/k-Kk+l Ck+l Pk+l/k où: xk+l/k est l'estimation de la variable Xk obtenue uniquement à partir des données disponibles à l'instant k , ù Fk est la matrice qui relie l'estimation xk à l'estimation xk+l/k ù Pk/k est la matrice d'estimation de la covariance des erreurs sur l'estimation xk , ù Qk est une matrice de covariance du bruit de l'équation du modèle qui contient 30 entre autres les erreurs de modélisation, - 4+l/k+1 est l'estimation xk+1 corrigée à l'instant k+l à partir des mesures réalisées à l'instant k+l ù Yk est le vecteur des mesures réalisées à l'instant k , (1) (2) ù Pk+1/k+1 est la matrice de covariance de l'erreur de l'estimation xk corrigée à partir des mesures Yk , ù Kk+1 est le gain du filtre de Kalman. [0031] La matrice Fk est par exemple obtenue en modélisant les interactions 5 magnétiques entre les sources 14 à 16 et le capteur 10 à l'aide des lois de l'électromagnétisme. [0032] Le gain Kk+1 du filtre de Kalman est donné par la relation suivante : (3) Kk+1 ùP k+l/kCk 1 [Ck+1 Pk+l/kCk+1 +Rk+1 ] où Rk+1 est la matrice de covariance du bruit sur la mesure Yk . 10 [0033] Les équations du filtre de Kalman données sont classiques et ne sont donc pas décrites ici plus en détail. [0034] L'utilisation d'un filtre de Kalman permet d'obtenir une estimation précise de la position et de l'orientation de l'objet 4. Toutefois, avant cela, les matrices Rk et Qk doivent être calibrées c'est-à-dire que les valeurs de leurs coefficients doivent 15 être déterminées. Pour simplifier, on suppose ici que les valeurs de ces coefficients sont constantes. Les matrices Rk et Qk sont donc également notées R et Q par la suite. [0035] Ici, on note PR et PQ les jeux de coefficients, respectivement, des matrices R et Q à déterminer. 20 [0036] Ces jeux PR et PQ , une fois le filtre de Kalman calibré, sont enregistrés dans une mémoire 20 raccordée à l'unité 12 de manière à pouvoir être utilisés par l'observateur 18 pour estimer la position de l'objet 4. [0037] La figure 1 représente également un système 30 de calibration de l'observateur 18. Ce système détermine automatiquement les jeux PR et PQ de 25 coefficients des matrices R et Q de l'observateur 18. [0038] A cet effet, le système 30 est équipé d'un ou plusieurs capteurs 32 qui mesurent une variable Zk . Cette variable Zk est une variable dont la valeur est fonction de la variable Xk . Plus précisément, la variable Zk est reliée à la variable Xk par une fonction ' connue. Cette fonction ' peut être une fonction linéaire 30 ou au contraire une fonction non linéaire. Par exemple, le capteur 32 mesure l'accélération suivant les axes X, Y et Z de l'objet 4. Dans ce cas, le capteur 32 est formé de plusieurs accéléromètres. [0039] Le capteur 32 peut, dans un autre mode de réalisation, mesurer directement la position de l'objet 4 avec d'autres capteurs que ceux utilisés pour réaliser la 35 mesure Yk . Par exemple, le capteur 32 peut comporter à cet effet plusieurs caméras ou d'autres capteurs et d'autres sources de champ magnétique pour mesurer la position de l'objet 4. Dans ce cas particulier, la fonction est la fonction identité. [0040] Le système 30 comporte également un calculateur 34 capable d'acquérir les mesures du capteur 32. Ce calculateur 34 est également apte à calibrer automatiquement l'observateur 18 en déterminant les jeux de coefficients PR et PQ à partir des mesures réalisées par le capteur 32. [0041] Dans le cas particulier représenté sur la figure 1, le calculateur 34 est raccordé à la mémoire 20 de manière à pouvoir enregistrer directement dans celle-ci 5 les jeux de coefficients PR et pQ . [0042] Le calculateur 34 est réalisé à partir d'au moins un calculateur électronique programmable apte à exécuter des instructions enregistrées sur un support d'enregistrement d'informations. Ici, le calculateur 34 est raccordé à une mémoire 36 et cette mémoire 36 contient les instructions nécessaires pour l'exécution du procédé 10 de la figure 2. [0043] Le fonctionnement du système 30 de calibration va maintenant être décrit plus en détail en regard du procédé de la figure 2 et du graphe de la figure 3. [0044] Initialement, lors d'une étape 40, la relation qui relie la variable Zk à la variable Xk est établie. Par exemple, à cet effet, les lois de la physique sont utilisées. 15 [0045] Ensuite, lors d'une étape 42, le nombre de coefficients à utiliser pour calibrer l'observateur 18 est déterminé. Pour cela, des connaissances sur le fonctionnement physique du système 6 sont utilisées. De plus, on applique lors de cette étape le principe de parcimonie qui consiste à limiter autant que possible le nombre de coefficients à calibrer. 20 [0046] Par exemple, dans le cas particulier décrit ici, on admet que les mesures réalisées sur chacun des axes de mesure sont indépendantes les unes des autres. Dans ces conditions, la matrice R est prise diagonale. De même, on suppose que les erreurs sur l'équation d'état sont indépendantes. Dans ces conditions, la matrice Q est prise diagonale. Elles ont donc la forme suivante : 25 (7) R=diag (pR, pR),pR>_ O,i=1:1 (8) Q=diag(pQ,...,pQ),p>_0,i=1:n où : ù l'indice i représente l'indice du coefficient dans le jeu de coefficients PR ou PQ , ù 1 et n sont respectivement les dimensions des matrices R et Q . 30 [0047] De plus, les matrices R et Q sont des matrices symétriques définies positives c'est-à-dire dont les valeurs propres sont positives. Pour garantir cette condition, les matrices R et Q peuvent s'écrire comme notées ci-dessous : [0048] R=XT X et Q=YT Y , où les matrices X et Y sont des matrices diagonales. Notons que lorsque les matrices R et Q sont des matrices quelconques, les matrices 35 X et Y sont des matrices triangulaires supérieures. [0049] A l'issu de l'étape 42, avec les hypothèses faites, le vecteur p de coefficients à déterminer est défini par la relation suivante : (9) p°[pR,pQiT [0050] Lors d'une étape 44, le critère à optimiser pour déterminer le vecteur p est 40 choisi. Ici, ce critère est donné par la relation suivante : N f(P)=E ll zk- (l)(xk,P)1g k=1 où. - 11-112 représente l'opération norme L2, correspondant à la norme euclidienne, û « min » représente l'opération consistant à trouver le vecteur p qui minimise la fonction f (P) , û A est un ensemble de contraintes que doit vérifier le vecteur p qui minimise la fonction f (P) . [0051] La fonction qui apparaît dans le critère (10) est la même que celle introduite ci-dessus. Cette fonction permet d'obtenir l'estimation Zk de la variable Zk à partir de l'estimation xk comme indiqué dans la relation suivante : (11) Zkù~(xk,h) [0052] On notera que la fonction dépend également du vecteur p puisque l'estimation xk qui constitue l'argument de la fonction est elle-même fonction du vecteur p. Pour cette raison, dans la relation ci-dessus, l'estimation xk et le vecteur p sont indiqués comme argument de la fonction . [0053] Lors d'une étape 46, l'ensemble A des contraintes à respecter par le vecteur p est défini. Cet ensemble A comprend au moins une contrainte qui impose que l'estimation Zk et la variable Zk soient proches l'une de l'autre. Plus précisément, cette contrainte impose ici que la trajectoire de la variable Zk soit comprise, au moins en moyenne, dans un couloir 48 d'incertitude (figure 3) situé de part et d'autre de la trajectoire de l'estimation [0054] Ce couloir 48 est délimité par deux limites Lmin et Lmax situées, respectivement, de chaque côté de la trajectoire de l'estimation Zk . Le couloir d'incertitude représente le fait que l'estimation Zk est uniquement connue à une incertitude près. Cette incertitude provient du fait qu'il existe une incertitude sur l'estimation xk utilisée pour construire l'estimation Zk . Ainsi, pour calibrer correctement l'observateur 18, il faut que pour la majorité des instants k, la variable Zk soit comprise dans le couloir 48. [0055] Dans le cas particulier représenté sur la figure 3, les limites Lmax et Lmin qui délimitent le couloir 48 sont séparées de la trajectoire de Zk , respectivement, par des distances a et b. Dans le cas de la figure 3, ces distances a et b sont constantes au cours du temps. [0056] De préférence, les distances a et b sont fonctions de l'incertitude sur l'estimation Zk . Par exemple, les distances a et b sont d'autant plus grande que l'écart-type 0-=k est grand. 0-=k est l'écart type de l'erreur sur l'estimation k . A titre d'exemple, ici, l'ensemble A comprend une contrainte qui impose que la moyenne des écarts entre la variable Zk et l'estimation Zk soit inférieure à un seuil prédéterminé S1 . Cette contrainte s'exprime à l'aide de la relation suivante : (10) N 1 I IIZk-Zkll2s1 k=1 [0057] Le seuil S1 est par exemple défini par la relation suivante : (12) S1=~acr k ou : û N est le nombre d'instants k , et û a est une constante, par exemple, égale à trois. [0058] Pour chaque vecteur P minimisant potentiellement le critère (10), il est possible de déterminer l'écart-type 6Zk . En effet, lorsqu'un vecteur p est connu, les matrices R et Q sont également connues. A partir des matrices R et Q , il est possible de calculer la matrice Pkik de la covariance de l'erreur d'estimation de xk . A partir de cette matrice Pk/k il est possible de déterminer l'incertitude entachant l'estimation xk . Connaissant cette incertitude, il est possible également de déterminer l'incertitude sur l'estimation Zk puisque la fonction cl) reliant ces deux estimations est connue. L'incertitude sur l'estimation zk est alors exprimée sous la forme de l'écart type azk . [0059] Lors de l'étape 46, d'autres contraintes de l'ensemble A peuvent être définies. Par exemple, à partir du sens physique de certains des coefficients des jeux PR et PQ , il est possible d'imposer des limites à ces coefficients. Par exemple, si des informations sur le bruit de mesure du capteur 10 sont connues, il est possible de borner à partir des ces informations les valeurs que peuvent prendre certains coefficients du jeu PR et PQ . [0060] Une fois l'ensemble A défini, lors d'une étape 50, le capteur 32 mesure la variable Zk à N instants différents. Le nombre N d'instants est typiquement supérieur au nombre de coefficients à déterminer contenus dans le vecteur p. [0061] Une fois les variables Zk mesurées, celles-ci sont acquises par le calculateur 34. On initialise alors, lors d'une étape 52, les différentes variables et coefficients nécessaires pour minimiser le critère (10). Par exemple, la matrice initiale Poio d'estimation de la covariance sur l'erreur de l'estimation Lo est définie par la relation suivante : (13) Poio ùi,I où: û I est la matrice identité, et û 2' est une constante. [0062] La constante 2, est réglée en fonction de la confiance que l'on a dans l'initialisation de xo [0063] Le choix d'une constante beaucoup plus grande que un signifie que l'incertitude sur l'estimation initiale xo est très grande. 9 [0064] Ici, l'estimation initiale xo et la valeur initiale des coefficients du vecteur p sont tirées de façon aléatoire. [0065] Ensuite, on procède à une étape 54 de détermination du vecteur p qui minimise le critère (10). Cette étape consiste à faire varier les valeurs du vecteur p jusqu'à trouver un vecteur p qui minimise le critère (10) et qui satisfasse en même temps les contraintes de l'ensemble A. Cette étape est réalisée à l'aide d'un outil d'optimisation sous contraintes. De tels outils d'optimisation sous contraintes sont connus. Par exemple, un tel outil est en particulier la fonction « Fmincon » disponible dans l'environnement de développement « MATLAB® » pour le calcul numérique entre autres. [0066] Une fois que le vecteur p qui minimise le critère (10) a été déterminé, lors de l'étape 56, les valeurs des coefficients de ce vecteur p sont utilisées pour calibrer les coefficients des matrices R et Q de l'observateur 18. Par exemple, lors de cette étape, les valeurs de ces coefficients sont copiées et enregistrées dans la mémoire 20. [0067] Ensuite, lors d'une étape 58, le système 6 de localisation utilise les coefficients déterminés par le système 30 pour déterminer la position et l'orientation de l'objet 4 à partir des mesures réalisées par le capteur 10. [0068] De nombreux autres modes de réalisation sont possibles. Par exemple, pour un même système physique et pour un même observateur, il est possible de faire des choix différents sur le nombre de coefficients de cet observateur à déterminer pour le calibrer. Par exemple, le nombre de coefficients peut encore être plus réduit en imposant aux différents coefficients de la matrice diagonale R ou Q d'être tous proportionnels à un même coefficient. A l'inverse, le procédé précédemment décrit s'applique également au cas où les matrices Q et R ne sont pas des matrices diagonales mais uniquement des matrices symétriques définies positives. Cette hypothèse augmente au contraire le nombre de coefficients à déterminer par le système 30. [0069] Dans le critère (10) la norme euclidienne peut être remplacée par une autre 30 norme. [0070] D'autres contraintes que celles décrites précédemment peuvent être utilisées. Par exemple, il est possible d'imposer que la variable Zk soit systématiquement comprise à l'intérieur du couloir d'incertitude 48 à chaque instant k . Cette contrainte est plus forte que celle décrite en regard de la figure 3 qui impose uniquement que la 35 variable Zk soit en moyenne comprise dans le couloir d'incertitude 48. [0071] Des ensembles différents de contraintes peuvent être utilisés à différents instants. Par exemple, si à certains instants appartenant à un ensemble L l'incertitude sur la mesure de la variable Zk est très faible, on peut alors choisir une contrainte plus forte à ces instants. Par exemple, si l'instant k appartient à l'ensemble L, alors il 40 est possible d'imposer que la variable Zk soit systématiquement comprise dans un couloir d'incertitude plus restreint. Pour les instants n'appartenant pas à l'ensemble L, la contrainte utilisée sera moins forte. Par exemple elle imposera uniquement que, en moyenne, la variable Zk soit comprise dans le couloir d'incertitude 48. Le couloir d'incertitude utilisé pour définir la contrainte lorsque l'instant k appartient à l'ensemble L n'est pas nécessairement le même que celui utilisé pour définir la contrainte lorsque l'instant k n'appartient pas à cet ensemble L. [0072] D'autres contraintes supplémentaires que celles imposant que la variable Zk soit dans le couloir d'incertitude de la trajectoire de l'estimation Zk peuvent être utilisées. Par exemple, il est possible de définir des contraintes qui imposent une faible variation de l'estimation Zk entre deux instants successifs. [0073] D'autres choix sont possibles pour initialiser l'optimisation du critère (10) que ceux décrits ci-dessus. Par exemple, si la valeur initiale de la variable xo est connue, cette valeur est utilisée pour initialiser la variable xo et les coefficients de la matrice Po sont réglés en fonction de la confiance en cette valeur. [0074] L'incertitude sur l'estimation Zk peut être obtenue par d'autres moyens qu'à partir des observations de l'observateur. Par exemple, cette incertitude peut être déterminée expérimentalement ou à partir d'autres systèmes d'équations que ceux définissant l'observateur 18. [0075] La variable mesurée Zk et la mesure Yk peuvent être confondues. Ainsi, il n'est pas nécessaire de recourir à un capteur supplémentaire tel que le capteur 32. [0076] Le procédé de calibration décrit ci-dessus s'applique également au filtre de Kalman étendu (connu sous le terme anglais de « Extended Kalman Filter ») ainsi qu'au filtre de Kalman non parfumé plus connus sous l'acronyme UKF (Unscented Kalman Filter) ou à tout autre filtre récursif présentant des paramètres à régler. De manière plus générale, le procédé de calibration décrit ci-dessus peut être utilisé pour calibrer tout observateur d'une variable d'état dont des coefficients doivent être déterminés au préalable. Ainsi, les coefficients susceptibles d'être déterminés à l'aide du procédé ci-dessus ne sont pas limités à ceux d'une matrice de covariance. [0077] L'invention a été décrite dans le cadre d'une application donnée. Cependant, elle n'est pas limitée à ce type d'application. D'autres applications peuvent être prises en compte, comme, par exemple, obtenir des mesures dans le sondage des fonds des mers, pour lequel le système physique permet d'avoir des mesures représentatives des distances surfaces/fonds des mers ou aux profondeurs des mers. REVENDICATIONS1. Procédé de calibration des coefficients d'un observateur d'une variable d'état Xk d'un système physique à partir de mesures de grandeurs physiques de ce système, 5 où l'indice k identifie l'instant de mesure, caractérisé en ce que le procédé comporte : û la mesure (50) d'une variable Zk du système physique à N instants différents, cette variable Zk étant fonction de la variable d'état Xk , û la détermination (54) d'un vecteur p de coefficients qui minimise le critère suivant en 10 respectant un ensemble prédéterminé A de contraintes : N .f (p)=E llzkù 0(xk,p)II2 k=1 où : • Xk est l'estimation de la variable Xk construite par l'observateur calibré avec les coefficients du vecteur p à l'instant k, 15 • (b est une fonction connue qui relie l'estimation xk à une estimation la variable Zk , • 11...112 est une norme de la différence entre Zk et 0(xk,p) , et • la ou les contraintes de l'ensemble A imposent que la trajectoire de la variable Zk soit comprise dans un couloir d'incertitude situé de part et d'autre de la 20 trajectoire de l'estimation k au moins pour la majorité des instants k . 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'ensemble A comprend une contrainte qui impose que la variable Zk soit comprise entre kûa et Zk+b , où a et b sont des constantes positives prédéterminées. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les constantes a et b sont proportionnelles à un écart-type 6Zk représentatif de l'incertitude sur l'estimation zk 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel 30 l'ensemble A de contraintes comprend une contrainte qui impose que la moyenne des écarts entre la variable Zk et son estimation zk soit inférieure à un seuil prédéterminé S1 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le seuil S, est fonction de 35 l'incertitude sur l'estimation de zk 25 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'observateur est un filtre de Kalman, un filtre de Kalman étendu ou un filtre de Kalman non parfumé et les coefficients à calibrer sont les coefficients des matrices de covariances R et Q de ce filtre. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel les matrices R et Q sont choisies diagonales. 8. Support (36) d'enregistrement d'informations, caractérisé en ce qu'il comporte des 10 instructions pour l'exécution d'un procédé conforme à l'une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un calculateur électronique. 9. Système de calibration des coefficients d'un observateur d'une variable d'état Xk 15 d'un système physique à partir de mesures de grandeurs physiques de ce système, où l'indice k identifie l'instant de mesure, caractérisé en ce que ce système comporte : ù au moins un capteur (32) apte à mesurer une variable Zk du système physique à N instants différents, cette variable Zk étant fonction de la variable d'état Xk , et 20 ù un calculateur (34) apte à déterminer un vecteur p de coefficients qui minimise le critère suivant en respectant un ensemble prédéterminé A de contraintes : N .f (p)=E llzkù 0(xk,p)II2 k= 1 où 25 • Xk est l'estimation de la variable Xk construite par l'observateur calibré avec les coefficients du vecteur p à l'instant k, • (b est une fonction connue qui relie l'estimation xk à une estimation la variable Zk , • II...Ih est une norme de la différence entre Zk et 0(xk,p) , et 30 • la ou les contraintes de l'ensemble A impose que la trajectoire de la variable Zk soit comprise dans un couloir d'incertitude situé de part et d'autre de la trajectoire de l'estimation zk au moins pour la majorité des instants k .5