Brevet FR3013830A1 — publié le 20150529

DOMAINE GENERAL L'invention se rapporte au domaine des centrales inertielles de navigation, et des procédés d'alignement de porteurs comprenant de telles centrales. ETAT DE L'ART On connaît de l'état de l'art de nombreuses solutions pour aligner un porteur comprenant une centrale inertielle. Pour réaliser un alignement, on part d'un a priori sur la trajectoire approximative suivie. Par exemple, la trajectoire suivie par un porteur à l'arrêt en un point connu de la surface de la Terre est un mouvement nul si on se place dans te référentiel géographique et un mouvement de rotation autour de l'axe des pôles si on se place dans un référentiel inertiel attaché au centre de la Terre. Cette trajectoire n'est jamais exacte (une voiture subit les vibrations de son moteur, des mouvements verticaux lorsque des passagers entrent et sortent, etc.) mais toujours proche de la réalité. La solution classique d'alignement (utilisée également par ta nouvelle méthode) consiste à considérer cette trajectoire a priori comme une mesure issue d'un capteur virtuel. Par exemple, pour un véhicule à l'arrêt muni d'une centrale inertielle, on considérera que l'on dispose d'un capteur de vitesse donnant toujours la réponse « zéro » si on s'est placé dans le repère géographique, et donnant la vitesse de ta trajectoire a priori si on s'est placé dans un autre repère. On peut également considérer que l'on dispose d'un capteur de position donnant toujours la réponse « zéro » si on s'est placé dans le repère géographique, et donnant la position de la trajectoire a priori si on s'est placé dans un autre repère. On peut également utiliser les deux capteurs en même temps (puisqu'ils n'existent pas). On attribue à ce capteur virtuel un bruit de mesure qui correspond en réalité à notre propre incertitude sur la trajectoire. Par exemple, toujours dans le cas d'un porteur immobile, si on a choisi de s'aligner en utilisant une information de déplacement nul, un ajoutera un bruit dont l'écart-type est de quelques centimètres (l'appareil qui s'aligne peut en effet s'écarter de quelques centimètres de la trajectoire a priori, par exemple si on charge et décharge te coffre d'une voiture). C'est pour intégrer cette mesure 5 (virtuelle) qu'intervient habituellement un filtre de type Kalman. La mise en oeuvre d'un tel filtre de Kalman comprend typiquement une étape de propagation et une étape de mise à jour répétées dans le temps : l'étape de propagation calcule un état estimé du porteur et une incertitude relative à cet état estimé ; l'étape de mise à jour permet 10 d'intégrer l'information a priori sur la trajectoire. Cependant, ces étapes de propagation et de mise à jour font intervenir des équations non linéaires qui empêchent l'utilisation d'un filtre de Kalman classique. Pour contourner une telle limitation, il a été proposé de mettre en 15 oeuvre un filtre de Kalman dit « étendu » (FKE), dans lequel les matrices utilisées dans les équations non-linéaires correspondant aux étapes de propagation et de mise à jour font l'objet d'une tinéarisation, par un développement à l'ordre 1 en un point donné de l'espace vectoriel associé au vecteur d'état choisi. 20 Il a notamment été proposé dans le document EP 1 862 764 un procédé d'alignement mettant en oeuvre des filtres de Kalman étendus, et reposant sur l'intégration d'une information de déplacement ou de vitesse faible. Au cours de la mise en oeuvre de ce procédé, ta trajectoire du porteur est calculée à partir de données inertielles et d'une estimation de 25 son orientation, puis l'observation (virtuelle) d'une vitesse ou d'un déplacement nul (à un bruit près) est intégrée au moyen d'un filtre de Kalman étendu. Or, un tel procédé d'alignement ne fonctionne que si te point en lequel le développement à l'ordre 1 réalisé pour linéariser tes équations 30 du filtre de Kalman étendu est suffisamment précis ; l'erreur d'estimation induite par ce développement doit en effet être faible (quelques degrés au maximum). Si le point de linéarisation n'est pas suffisamment précis, les calculs réalisés par le filtre de Kalman étendu au cours des étapes de propagation et de mise à jour peuvent conduire à terme à des estimations faussées. Deux étapes préliminaires ont été proposées pour déterminer un point de linéarisation précis lors de la mise en oeuvre d'un filtre de Kalman étendu appliqué à l'alignement d'un porteur : une recherche de verticale, au cours de laquelle est estimée la verticale en considérant que l'accéléromètre observe la gravité (2 secondes environ), une recherche d'un cap grossier, au cours de laquelle est estimé le cap par une méthode de filtrage s'appuyant sur un modèle simplifié (1 minute environ). Ces étapes préliminaires sont non seulement longues et complexes 15 à exécuter, mais ne protègent pas la centrale inertielle contre des divergences futures (l'estimation du filtre s'éloigne de l'état réel). PRESENTATION DE L'INVENTION L'invention vise donc à permettre l'alignement d'un porteur de 20 façon plus précise et plus rapide qu'avec les techniques de l'art antérieur citées. Il est proposé un procédé d'alignement d'un porteur mobile dans un repère inertiel et comprenant une centrale inertielle, la centrale inertielle comprenant une pluralité de capteurs inertiels et au moins un 25 filtre de Kalman invariant, le procédé comprenant la répétition des étapes suivantes pour estimer un état du porteur représentatif de sa vitesse et de son orientation: Propagation déterminant un état estimé courant à partir d'un état estimé précédent et des mesures des capteurs inertiels, 30 Mise à jour de l'état estimé grâce à l'information a priori sur la trajectoire du porteur, Les capteurs inertiels (accéléromètre et gyroscope ou gyromètre par exemple) mesurent une accélération et une vitesse angulaire, toutes deux exprimées dans le repère de la centrale. Ces données interviennent dans l'étape de propagation : l'état estimé courant (orientation, vitesse et éventuellement position) est alors obtenu en intégrant les vitesses angulaires mesurées par tes gyroscopes ou gyromètres (mise à jour de l'orientation) et les accélérations mesurées par tes accéléromètres (mise à jour de la vitesse). Ces accélérations sont tout d'abord projetées dans le repère de travail en utilisant l'orientation estimée, puis on leur retranche la gravité car l'accéléromètre n'est pas capable de différentier cette force d'une accélération. Si on souhaite estimer une position, on peut intégrer les vitesses obtenues, cette opération faisant aussi partie de la propagation. L'étape de mise à jour est l'intégration de l'information de vitesse ou de position donnée par le capteur virtuel. Cette information (issue de l'a priori sur la trajectoire) est appelée - information de vitesse nulle » ou « information de déplacement nul ». Cette étape met à jour l'ensemble des données (orientation/vitesse/position) à partir de l'information de vitesse ou de position. En effet, l'information de vitesse/déplacement nul(le) contient une information implicite sur l'orientation. Si l'on suppose dans un premier temps que l'orientation est bien estimée, l'accéléromètre mesure dans son référentiel une grandeur égale à la somme de l'accélération réelle et de ta gravité. La centrale étant à l'arrêt, l'accélération réelle sera très faible et la mesure contiendra presque uniquement la gravité. Pendant l'étape de propagation, l'accélération mesurée est projetée dans le repère inertiel (ou le repère de travail) à l'aide de la matrice d'orientation estimée. La grandeur obtenue est ta gravité, exprimée cette fois dans le repère inertiel (ou te repère de travail). On soustrait ta gravité (connue) et on obtient une accélération très proche de zéro. Cette grandeur est intégrée au cours du temps et on obtient une vitesse elle aussi très faible. Si l'on suppose toutefois que l'orientation estimée est penchée de quelques degrés vers l'est par rapport à ta réalité, lorsque tes informations d'accélération sont projetées dans te repère inertiel en utilisant cette estimation fausse de l'orientation, te vecteur obtenu ne coïncide pas avec la gravité. Une fois soustraite la gravité (connue) on obtient un vecteur non nul, pointant vers l'ouest. Après intégration au cours du temps, on obtient donc une vitesse non nulle dirigée vers l'ouest. Une mauvaise orientation a donc une influence sur l'estimation de vitesse. Réciproquement, une vitesse non nulle au moment de ta mise à jour s'interprète comme une erreur d'orientation. C'est ce que fait un filtre de Kalman (étendu, invariant ou autre). Ainsi, la mise à jour réclame seulement l'acquisition de l'information (virtuelle) « de vitesse nulle » ou - de déplacement nul », mais pas de mesure de vitesse réelle ni d'orientation. Cette mesure (virtuelle) est suffisante pour retrouver l'orientation de la centrale. Selon un aspect du procédé proposé, pour permettre un traitement par un filtre de Kalman invariant, on met en oeuvre un mode simplifié dans lequel. chaque vitesse intervenant dans les équations de mise à jour est exprimée dans un repère de travail translaté par rapport au repère inertiel et dont l'origine se déplace le long d'une trajectoire inertielle de référence dont le porteur est supposé proche, les biais des capteurs n'étant pas estimés lors d'étapes de propagation et de mise à jour. L'origine peut être celle du repère géographique (pour l'alignement au sol en position connue, par exemple) ; elle peut correspondre à la 25 trajectoire GPS (pour un alignement en vol, par exemple). Avantageusement également, on met en oeuvre en parallèle un traitement dans lequel on estime des grandeurs supplémentaires influant sur l'estimation de ta façon suivante : - à chaque instant, la différentielle par rapport aux grandeurs 30 supplémentaires de l'estimation fournie par te mode simplifié est calculée récursivement. - les grandeurs supplémentaires sont calculées par optimisation d'un critère de qualité de l'estimation. Le calcul différentiel mis en oeuvre permet d'exprimer l'état estimé du porteur comme une fonction affine des grandeurs 5 supplémentaires. Selon un autre aspect, il est également proposé une centrale inertielle mobile dans un repère inertiel et comprenant : une pluralité de capteurs inertiels, - un filtre de Kalman invariant, 10 ladite centrale comportant un calculateur embarqué mettant en oeuvre le procédé d'alignement proposé. DESCRIPTION DES FIGURES 15 D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La figure 1 représente une centrale inertielle selon un mode de réalisation de l'invention. 20 La figure 2 représente une centrale inertielle selon un mode de réalisation de l'invention. Les figures 3A et 3B sont des schémas de principe d'un filtre de Kalman étendu et d'un filtre de Kalman invariant, respectivement. La figure 4 représente les étapes d'un procédé d'alignement d'une 25 centrale inertielle, selon un mode de réalisation de l'invention. Les figures 5A et 5B sont des courbes d'alignement de cap obtenus par mise en oeuvre de procédés selon des modes de réalisations de l'invention, et par mise en oeuvre d'un procédé connu. Les figures 6A et 6B sont des courbes comparatives d'erreur de cap 30 obtenues par mise en oeuvre du procédé de l'invention, la figure 6B étant une vue rapprochée de 6A. La figure 7 illustre, à titre comparatif, le déroulement dans te temps d'une part une méthode mettant en oeuvre un mode d'alignement simplifié et un mode complet et d'autre part d'une méthode de type classique. Sur l'ensemble des figures, les éléments similaires portent des références identiques. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION En référence à la figure 1, un porteur P est mobile dans un référentiel inertiel prédéterminé défini par un repère inertiel Ri. Un exemple de repère inertiel est le repère centré sur le centre de la Terre, dont l'axe z pointe vers le pôle nord, dont l'axe x pointe vers l'intersection du méridien de Greenwich et de l'équateur au temps t=0 (te point ainsi défini va ensuite se déplacer dans notre repère à cause de la rotation de la Terre) et dont l'axe y pointe dans la direction du vecteur z x x, x désignant le produit vectoriel). Le repère porteur Rp est fixe par rapport à ta centrale. Par exemple, les axes utilisés te plus fréquemment sont dirigés vers l'avant, la droite et le bas de la centrale. Son origine est un point fixe de ta centrale. Le repère géographique Rg a pour origine la position de la centrale et est composé de trois axes dirigés vers le nord, l'ouest et le haut. Est également représenté un repère Rt dit « repère de travail -, qui est le repère en translation par rapport au repère inertiel Ri (c'est-à-dire 25 que d'axes alignés avec les axes du repère inertiel Ri) dont l'origine C est celle du repère géographique Rg. En référence à la figure 2, le porteur P comprend une centrale inertielle IN. La centrale inertielle IN comprend une pluralité de capteurs 30 inertiels CV, CO et un calculateur configuré pour mettre en oeuvre un filtre de Kalman invariant K. La centrale inertielle IN est supposée fixe par rapport au repère de travail Rt. La pluralité de capteurs comprend au moins un capteur d'accélération CV (par exempte, un accéléromètre) et au moins un 5 capteur de vitesse angulaire CO (par exemple, un gyroscope ou un gyromètre). Le filtre de Kalman invariant K est un estimateur récursif d'un état du porteur, cet état étant représentatif de la vitesse de ce porteur et de son orientation. 10 Le filtre de Kalman invariant K est plus particulièrement configuré pour déterminer un état estimé courant du porteur à partir d'un état estimé précédent du porteur au moyen d'équations de propagation prédéfinies : on parle alors de propagation. Les équations de propagation sont prédéterminées à partir des 15 mesures des capteurs inertiels. Le filtre de Kalman invariant K est également configuré pour mettre à jour l'état estimé courant au moyen d'équations de mise à jour prédéfinies, dans lesquelles intervient l'information a priori sur la trajectoire (par exemple l'information de vitesse faible). 20 Le filtre de Kalman invariant K est en outre configuré pour que chaque vitesse intervenant dans l'équation de mise à jour soit exprimée dans le repère de travail. La centrale IN peut par exemple construire son repère de travail aux moyens de récepteurs GNSS/GPS. 25 L'étape qui va maintenant être décrite est répétée à partir du premier instant de la procédure d'alignement. La première estimation 20 est quelconque. On suppose qu'une estimation précédente de l'état x, notée 2t_1, a déjà été déterminée, ainsi qu'une matrice P représentant l'incertitude de l'estimation. 30 En référence à la figure 3A, ta détermination d'une estimation courante .5i+ par un filtre de Kalman étendu connu dépend de l'estimation précédente z (moyennant une étape de propagation) et de mesures acquises au cours de l'itération courante (moyennant des étapes de linéarisation et de mise à jour) Le calcul de 2+ fait intervenir une matrice de gain L dépendant 5 elle-même de la valeur de 2. L'introduction du repère de travail Rt et d'un modèle simplifié ignorant les biais de capteurs permet ici l'utilisation d'un filtre invariant. En référence à la figure 3B, un filtre de Kalman invariant calcule l'estimation courante 2+ de l'état de façon différente d'un filtre de 10 Kalman étendu ordinaire, au moyen d'équations choisies de manière particulière (ces équations seront détaillées plus loin). L'état du porteur peut être représenté soit de façon classique par une vitesse v et une orientation T (T est une matrice de rotation ou un quaternion), soit par une matrice de déplacement x de la forme : X = (T vl 15 D'autres représentations sont bien entendu possibles. On notera ici que le nom de « matrice de déplacement » ne représente pas nécessairement un déplacement. Il vient de l'usage qui en était fait quand elles ont été introduites pour des problèmes de robotique (elles contenaient alors une orientation et une position et représentaient 20 bien un déplacement). On appelle P l'incertitude d'estimation de l'état x. Une propriété intéressante du filtre invariant K est que la matrice de gain L intervenant dans l'étape de mise à jour ne dépend pas de l'estimation précédente 2. Ainsi, on a construit un système simplifié permettant l'usage d'un 25 filtre de Kalman invariant (et donc une convergence sans étapes de recherche de verticale et d'alignement grossier), ayant les caractéristiques suivantes : 1) On travaille dans un repère inhabituel. 2) La part déterministe des erreurs des capteurs inertiels (biais / dérives / erreurs de facteurs d'échelle) sont ignorés. 3) La gravité est considérée 30 comme dépendant seulement du temps et non de la position. 4) L'information a priori ne porte plus sur la vitesse ni te déplacement dans le référentiel choisi (le référentiel dit de travail), mais sur leur projection dans le référentiel du porteur. La méthode d'alignement fin classique ne passe pas par un modèle 5 simplifié. Elle intègre directement l'ensemble des variables dans le modèle, ce qui ne permet pas l'usage d'un IEKF. L'étape de mise à jour d'un IEKF pour l'alignement s'écrit soit avec des matrices de déplacement, soit avec les variables initiales v et T du référentiel de travail (en tes extrayant des matrices de déplacement) : 10 - Vs+ = 1(,(e) + me» - = K - K et Ki, sont des fonctions issues de ta carte 15 - P suit une équation dépendant seulement du temps. Celle-ci est obtenue en linéarisant les équations vérifiées par 8v = 19-1-7-iv et ST = r'T-1 atour de 0 et /3 (la matrice identité de taille 3 x 3). La carte exponentielle exp est définie pour u E IE86 par exp(u) = 20 expm(D(u)) où expm désigne l'exponentielle matricielle classique et où D() est l'application linéaire prenant en argument un vecteur x = (xl) de 2 taille 6 x 1 et rendant la matrice de déplacement élémentaire (A (xi) x2) de taille 4 x 4, A(x1) désignant la matrice antisymétrique 0 1 telle que pour tout vecteur u E I183, A(x1)u = x1 x u, x étant le produit 25 vectoriel. Les matrices du type D (u) ayant une forme particulière on peut utiliser la formule fermée suivante : (ui) ±[1_cosiu,i] D (liq 2 + [11/21-sin 1u21] D (u1\3 exp GL2 ) = 14 D u2 1u212 u2) 1u213 W2) exponentielle définie plus bas, telles que exp(Ltx) = (Mx) Kv(x)) où Lt est une matrice dépendant de P. 01x3 1 Dans un mode de mise en oeuvre, le calcul qui vient d'être décrit est itéré jusqu'à convergence (mode simplifié). En variante (mode complet), il est également possible d'estimer des grandeurs supplémentaires (biais, dérives, erreurs de facteurs d'échelle, 5 etc.) par le procédé décrit ci-dessous. Une fois construit ce filtre réduit, on calcule depuis le premier instant de la procédure d'alignement ta différentielle de la trajectoire estimée par rapport aux paramètres restants (biais / dérives / erreurs de facteurs d'échelle), autour de la valeur nulle de ces paramètres. La 10 trajectoire estimée s'exprime alors comme une fonction affine des paramètres. Un critère quadratique de qualité de la trajectoire estimée (par exemple ta somme des carrés des normes des vitesses estimées au cours du temps) est choisi. Ce critère est alors une fonction quadratique des paramètres (biais / dérives / erreurs de facteurs d'échelle), que t'on 15 optimise facilement pour obtenir leur valeur. Cette méthode permet de préserver les propriétés de convergence du filtre construit pour le système simplifié même si on augmente le nombre de paramètres estimés. Cette optimisation peut être faite récursivement au cours du temps, une seule fois à ta fin de l'alignement, ou encore à des instants quelconques au 20 cours de l'alignement. Ce choix n'a aucune influence sur l'estimation. Dans tous tes cas, le filtrage du système simplifié et du système complet sont simultanés. Dans les méthodes employant un alignement grossier, celui-ci est également réalisé sur un système simplifié (différent de celui présenté ici) 25 mais le découpage est temporel : 1 min d'alignement grossier puis un alignement fin. Ici les deux modèles fonctionnent simultanément du début à la fin : à chaque instant le filtre simplifié donne son estimation, puis t'optimisation quadratique calcule l'état complet (sans filtrage de Kalman) comme une perturbation de l'état simplifié. Le calcul de ta 30 différentielle de la trajectoire est réalisable en un temps raisonnable parce que ta matrice P suit une équation dépendant seulement du temps (IEKF). Si te système simplifié n'était pas par un IEKF, cette dernière étape d'estimation des paramètres ignorés dans un premier temps ne serait pas possible. Procédé d'alignement de centrale inertielle Un procédé d'alignement de la centrale inertielle IN (et donc du porteur P) mettant en oeuvre le filtre de Kalman invariant K va maintenant être décrit en référence à la figure 4. Dans une étape d'acquisition ACQ, ta trajectoire du repère de 10 travail Rt est mise à jour grâce à l'information a priori concernant ta trajectoire. Dans une étape de propagation PROP, le filtre de Kalman K détermine un état estimé courant à partir d'un état estimé précédent, au moyen des mesures de ses capteurs inertiels CO, CV. 15 Dans une étape de mise à jour MAJ, le filtre de Kalman K met à jour l'état estimé du porteur au moyen de l'observation virtuelle de vitesse nulle (ou de déplacement nul). Les étapes d'acquisition ACQU, de propagation PROP, et de mise à 20 jour MAJ sont répétées dans te temps. Le procédé d'alignement comporte donc plusieurs itérations successives, chaque nouvelle itération prenant en entrée l'état estimé mis à jour obtenu au cours d'une itération précédente, et de nouvelles 25 observations (acquises au cours de l'étape d'acquisition de cette nouvelle itération). Un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé décrit, lorsque ce programme est exécuté par un calculateur embarqué dans une centrale 30 inertielle, peut par ailleurs être mis en oeuvre. Formalisation générale du problème d'alignement À titre préliminaire, les notations suivantes seront utilisées dans la suite. i Matrice de passage du repère de mesure vers le repère inertiel 77. T[ 1 ri Vitesse du porteur dans le repère inertiel xi Position du porteur dans le repère inertiel co Mesures du gyroscope ou du gyromètre f Mesures de l'accéléromètre G Attraction terrestre subie par le porteur w,, Bruit du gyroscope ou du gyromètre (« random watt Les mesures inertielles et les informations de gravité sont écrites dans des matrices de déplacement élémentaire : I (A(co) 0 Of w (il(w') 0 0 = (0 G - O 0 Les équations se réécrivent alors plus simplement : X=X.i+eX+X.w La fonction d'observation s'écrit elle aussi simplement : h(x)=x-1(1) h Une propriété de h appelée - équivariance gauche-droite -, sur laquelle repose le filtrage invariant est la suivante. Soit 0 une matrice de déplacement quelconque (c'est-à-dire de la forme (Ro ui) où R est une matrice (3 x 3) orthogonale et u un vecteur quelconque de ). On a : h(xO) = (x0)-1 rih) = 01x-1 Ceih) = 011/(X) On peut interpréter ce qui précède comme un changement de variable sur l'espace d'états (on remplace x par x0) associé à un changement de variable sur l'espace des observations. Le terme « invariant » vient du fait que le filtre est conçu pour être insensible à ce type de reparamétrage. Un observateur adapté à la dynamique qui précède est te suivant: L'étape de mise à jour MAJ est typiquement de la forme suivante : r = KtUM où î est la matrice de déplacement estimée courante, Kn, une fonction de gain (également appelé gain), Y un vecteur représentant l'observation 10 virtuelle de vitesse nulle, et 2+ est une matrice de déplacement estimée résultant de la mise à jour. La fonction Kt correspond à ta t-ième observation de vitesse nulle (et donc la t-ième itération du filtre de Kalman) et est de ta forme Kt(u) = exp(Ltu), où exp() désigne ta fonction appelée carte 15 exponentielle (- exponential map » en anglais). Kt est une fonction mais Lt est une matrice, dite « matrice de gain » ou plus simplement - gain ». La méthode de calcul des gains est détaillée ci-dessous. Les matrices Lt sont calculées en linéarisant l'équation vérifiée par la variable d'erreur = 2x-1. Le calcul de l'équation vérifiée par ri est le suivant : 20 Lors de l'étape de propagation, tes équations d'évolution de x et î sont connues et on peut donc calculer l'équation d'évolution de n : = (dtk) X-1 + X (--dt X-1) =dt X-1 _ î x-1 (d dtx) X-1 En introduisant tes équations vérifiées par î et x et en utilisant le fait que vc est petit, on obtient : = .917 -119 -71w C'est la partie continue de l'évolution de la variable d'erreur. Lorsque 25 l'estimation î est mise à jour, ta variable d'erreur évolue de façon discontinue. L'évolution de la variable d'erreur tors de la mise à jour de l'estimation est particulièrement simple : n+ = rx-1 = Kt(e)îx-1 = Kt(h(.lx-1, wh))fcx-1 = Kt(h(n, wh))n La linéarisation de cette équation se fait de la façon suivante : La carte exponentielle prend en argument un vecteur de R6 et rend une 5 matrice de déplacement. En particulier, l'image du vecteur nul est la matrice identité 14. On peut donc faire correspondre aux variables d'erreur des vecteurs de e et (77 = expw, 77+ = exp(Ç+)), écrire l'équation vérifiée par e et ÇF et ta tinéariser autour de 0. L'équation obtenue fait intervenir les 10 matrices de gains Lt : + (wwfl = - Lt(He+ w) avec adgt = (Acm, 03 03 03) , 03 étant la matrice 3 x 3 ne contenant que des zéros, et H = Cette équation est linéaire et on peut calculer simultanément la 15 covariance Pt de et les gains Lt permettant de minimiser Pt grâce à l'équation de Riccati : Pt = aclgtPt + Pt acrl:qt + Q St = HPOT + R Lt = POT St-1 Pt+t = (16 - LtH)Ptt où Q est ta matrice de covariance du bruit (wwfl et R la matrice de covariance du bruit wh. 20 Résultats comparatifs d'alignement 13 - (03) Sont comparés dans ce qui suit des résultats obtenus avec le procédé d'alignement qui vient d'être décrit (à base d'un filtre de Kalman invariant) et des résultats obtenus avec un procédé d'alignement connu (à base d'un filtre de Kalman étendu classique et mis en oeuvre dans une centrale classique). Les variables traitées par tes filtres de Kalman sont l'orientation (attitude) du porteur et sa vitesse. La position du porteur est considérée connue à une centaine de mètres près. Les capteurs utilisés sont supposés sans biais, et les observations utilisées sont des vitesses nulles. La verticale du porteur est connue à 30 degrés près, et son cap totalement inconnu. Les figures 5A et 5B comparent chacune les vitesses de convergence respective des deux procédés d'alignement, et présente des 15 estimations de cap fournies par les deux procédés. Dans l'exemple illustré sur la figure 5A, l'intégration de l'information de vitesse nulle est faite à basse fréquence. On observe qu'au bout de 200 secondes, le procédé d'alignement selon l'invention (courbe bleue) fournit une estimation de cap très proche de sa valeur 20 réelle, alors que l'estimation de cap fournie par ta méthode classique (courbe verte) continue d'osciller. Dans ta situation étudiée, tes gains utilisés dans l'étape de mise à jour peuvent être calculés à l'avance si l'on connaît la latitude. Le filtre est alors très peu coûteux en temps de calcul et on peut envisager 25 d'intégrer l'information de vitesse nulle à haute fréquence, comme illustré sur la figure 5B. La figure suivante présente les conséquences de ce choix dans les la même situation que précédemment. La convergence est ici bien plus rapide avec le procédé proposé qu'avec le procédé de l'art antérieur. 30 Les figures 6A et 6B étudient l'influence de l'estimation a priori du cap sur les résultats du procédé d'alignement de l'invention. Des estimations de cap ont été tirées aléatoirement selon une loi uniforme sur [0,27r] puis l'algorithme a fonctionné normalement pendant 240 secondes. On observe sur la figure 6A que l'erreur de cap devient très 5 rapidement proche de zéro quelle que soit l'initialisation lors de la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. La figure 6B est un zoom de la figure 6A. Mode complet mis en oeuvre en parallèle au mode simplifié 10 Le mode simplifié qui vient d'être décrit est avantageusement complété par un mode complet qui est mis en oeuvre en parallèle au mode simplifié. C'est ce qu'illustre ta figure 7, sur laquelle sont représentées le déroulement dans le temps d'une part d'une méthode mettant en oeuvre 15 un mode d'alignement simplifié et un mode complet et d'autre part d'une méthode de type classique Ce mode complet permet un alignement par optimisation quadratique. Il permet d'estimer des grandeurs supplémentaires influant sur 20 l'estimation de la façon suivante : - à chaque instant, la différentielle par rapport aux grandeurs supplémentaires de l'estimation fournie par le mode simplifié est calculée récursivement. - les grandeurs supplémentaires sont calculées par optimisation d'un 25 critère de qualité de l'estimation. Le calcul des grandeurs supplémentaires par optimisation d'un critère de qualité peut être mis en oeuvre à la fin dudit procédé d'alignement. Il peut également être mis en oeuvre de façon permanente ou encore de façon simplifiée, à tout instant du procédé d'alignement. Le calcul différentiel mis en oeuvre permet d'exprimer l'état estimé du porteur comme une fonction affine des grandeurs supplémentaires. Par comparaison, la méthode classique met en oeuvre 5 successivement : Un traitement de recherche de verticale ; Une évaluation approximative de l'état du système (alignement grossier) ; Un alignement du système complet en intégrant des observations 10 virtuelles de déplacement et/ou vitesse nulle par filtrage de Kalman étendu). Dans te cas proposé, un exemple de mise en oeuvre d'un mode complet par optimisation quadratique est le suivant : Si les mesures des capteurs inertiels subissent une perturbation 15 déterministe liée à des grandeurs supplémentaires (biais, dérives, erreurs de facteurs d'échelle, etc.), représentées par un vecteur qui doivent être évaluées au cours de l'alignement, celles-ci ne sont pas intégrées au filtre de Kalman comme dans les méthodes classiques. La procédure suivante est utilisée : 20 Pour toute valeur donnée de fl on peut corriger les mesures inertielles (soustraire les biais-dérives donnés par béta, diviser par le facteur d'échelle, etc.) puis appliquer le mode simplifié aux mesures corrigées. L'estimation obtenue est une fonction (e) des grandeurs supplémentaires. Cette grandeur n'est pas calculée car on ne connaît pas 25 . On choisit une valeur de référence p'0 de ta grandeur le, seule l'estimation 2(f?) sera réellement calculée. On choisit une initialisation quelconque 20 des grandeurs intervenant dans le mode simplifié. 30 On choisit une fonction de vraisemblance s'appliquant à une estimation de trajectoire : f (2 (/3),x1(/3), ,£t(f3)) - Les étapes suivantes sont répétées au cours du temps : - Étape de propagation (PROP) Les mesures inertielles sont utilisées pour calculer l'étape de propagation de Xt((30) par te modèle simplifié, ainsi que la matrice Pt. L'équation vérifiée par 2t(p) est linéarisée autour de po pour faire évoluer récursivement l'application affine Axt : f3 --> 50), qui est le développement au premier ordre de Xt((3) autour de f30. Axt est par exemple représenté par une matrice. - Étape de mise à jour (MAJ) : L'information a priori sur la trajectoire est utilisée pour mettre à jour 5zt([3,3) par ta méthode décrite dans te modèle simplifié. L'équation de mise à jour de Xe) est la même que celle de 2t(f30) (c'est une spécificité du filtre de Kalman invariant), elle est utilisée pour mettre à jour son développement au premier ordre Axt. - Étape de perturbation (PERT) : Cette étape peut être appliquée une seule fois à la fin de l'alignement, à différents instants au cours de l'alignement ou à chaque pas de temps. Une estimation p de ig est obtenue par optimisation : = argminp f(2.0(f3),Mig),...,W)). Une estimation raffinée x de l'état x est alors donnée par It = Axt(P) ou une autre fonction de p, équivalente à Axt au premier ordre. La fonction f peut être quadratique. Il n'est alors pas nécessaire de 25 stocker toutes les valeurs de 200) ni de Axe. La fonction f peut faire intervenir des grandeurs supplémentaires calculées récursivement au cours du temps. La fonction f peut par exemple être définie par : ah ah f (5c- 21(16), £t(13)) = [IM]T i st1 fl [MM] at(f30) aît(o) i=0 Où St est donnée par te mode simplifié et te symbole T désigne la transposition matricielle. Un autre exemple de choix de fonction f, utilisé dans la suite, est : 2 f (10(l61), ,£te) ah lax-,(6,0) Pt Ce)] Le calcul de / peut se faire une seule fois à la fin de l'alignement, à différents instants au cours de l'alignement ou en permanence au cours de l'alignement. Une méthode d'optimisation récursive peut être employée pour calculer p. L'estimation p peut éventuellement être utilisée comme nouvelle valeur de référence pour la suite de l'alignement en posant po = L'estimation raffinée ite peut éventuellement être utilisée comme dernière estimation dans le modèle simplifié pour la suite de l'alignement en posant 2t(i3o) = £t(p). Un exemple de mise en oeuvre du procédé est décrit ci-dessous : 13 .(fli) est un vecteur de taille 6 x 1 contenant les dérives des \fl2/ trois gyroscopes ou gyromètres ([31) et les biais des trois accéléromètres 20 (/32). Les variables du mode simplifié sont l'orientation et la vitesse. Elles (T c, peuvent être écrites dans une matrice de déplacementxt = [7i, vc . 0 1 On choisit flo = 0 comme valeur de référence des biais et dérives. Les mesures des capteurs inertiels sont donc utilisées sans modification 25 dans le mode simplifié. Si on tient compte des biais et dérives notés par [3, l'estimation Tc(l3) oce) Ît(P) = , dont seule une approximation au premier ordre 0 1 autour d'une valeur de référence Ai sera calculée, suit l'équation de propagation suivante : d dtiCt6(3) = Ît(re).(i- + 2t(f3) Et l'équation de mise à jour suivante : Îte+ = exp(-Ltete)2t où expQ est la carte exponentielle prenant en argument un vecteur de 10 taille 6 x 1 et rendant une matrice de déplacement. fil est la matrice de déplacement élémentaire suivante : p (ceil) fl12) La matrice de gain Lt est donnée par le mode simplifié. Une façon simple d'écrire l'estimation au premier ordre de 2t(3) est : jaie) = fct(0)+Ît(0)D(Ztfl) 15 où D() est l'application linéaire prenant en argument un vecteur x = (x2) de taille 6 x 1 et rendant la matrice de déplacement élémentaire (44(x01) x2) de taille 4 x 4. La matrice Zt est de taille 6 x 6 et vérifie 1 l'équation de propagation suivante : d dt Zt = adiZt - 16 Et l'équation de mise à jour suivante : Zt = 16 -xt Dexp(-LtV(5(-3)14 (0 i'Îâ) Zt 20 Où la matrice Lt est donnée par le mode simplifié, les matrices de déplacement jit et 2:- sont données par le mode simplifié, la matrice de rotation i"rci est donnée par le mode simplifié, J (A(cot) 0 la matrice adj est définie par adj = (col et ft sont les A(ft) A(0.)t) mesures des capteurs inertiels), la matrice Ad +-~ est définie par Ad +-~ = Xt Xt \A (- 't) [±;ciii)T , la fonction V prend en argument une matrice de déplacement de taille 4 x 4 (ici la matrice Xt = D[m1vt) et 0 1 rend le vecteur de taille 3 x 1 situé en haut à droite (ici iit). La fonction Dexp est la dérivée de la carte exponentielle au sens suivant : exp(i; + u) = [14 + D(Dexp()u)] exp(0 où et u sont des vecteurs de taille 3, u est de norme très inférieure à 1, 14 est la matrice identité de taille 4 et Dexp() est une matrice de taille 6 x 6. La fonction de vraisemblance choisie est définie par la formule suivante : f (£.0e, £.1(6'), £t(ie)) = Elle se réécrit : ah [Ît(P)]i lax-r(flo) t i=0 2 2 f (£0(P),ii(P), ,£"t(ig)) i=0 -1"Tc [A(rTc ec),I3]Zag [771 Il n'est donc pas nécessaire de stocker des informations sur toute la trajectoire, il suffit d'écrire f (e) = f3TS113 + S2 p + constante et 15 d'entretenir les matrices Si et S2 en développant l'expression de f. L'algorithme complet (mode simplifié et mode complet) est donc le suivant : La valeur de référence des biais et dérives est /30 = O. L'estimation initiale 20(0) et la matrice de covariance P (représentant l'incertitude) sont 20 initialisées d'une façon quelconque pouvant dépendre de la situation. La matrice Zt représentant le développement au premier ordre de Xt W) est initialisée à Z0 = 06x6- Les matrices S1 et S2 sont initialisées à S1 = 06x6 et S2 = °6X1- Puis tes étapes suivantes sont itérées pendant toute la durée de l'alignement : - Étape de propagation (PROP) : Propagation de l'incertitude : i't = acigtPt + Pt ad7g.t + Q Propagation de l'estimation : d dtMO = "it(0)-i + g t. Propagation du développement au premier ordre : d = dt acitZt - - Étape de mise à jour (MAJ) aux temps tt : Mise à jour de l'incertitude : St = H POT + R Lt = Ptj-IT St-1 Pt+, = (I6 ktH)Ptt Mise à jour de l'estimation : f(iF(0) = exp(Ltetf (0))E0) Mise à jour du développement au premier ordre : 11-1! = 16 - xt Dexp(-Lt12Ci t))Lt (0 1-iTM)Zt T = S1 + ([11(liTcrni(0)T c (0)) , 13Z t) ([4 (licrniT c (0)) , 13 S2 S2 + (i'Zi(0)T i3 c. (0)) , 31Z t) DETcnes c (0) 20 zt) - Étape de perturbation (PERT) : Estimation des biais et dérives : e est la solution du système linéaire Si ;6' = Estimation raffinée des grandeurs du mode simplifié : it(r3) = 5-(texpczt(3) La fonction exp peut être remplacée par une autre fonction équivalente au premier ordre. Autres modes de mise en oeuvre Pour améliorer la robustesse et les performances de la méthode, on peut utiliser plusieurs fois en parallèle le procédé décrit, initialisé sur des orientations différentes puis sélectionner une ou plusieurs des estimations obtenues. Différents critères de sélection sont envisageables. Pour ne pas augmenter ta charge de calcul liée à l'étape de propagation, 15 on peut résoudre tes équations vérifiées par Xt et Zt sous une forme générique du type : d Gt , = 14 dT Gt-->T = gt- Gt--a (1) d = = Jt,T. i (2) d At-n -14 dT t--+T adi (3) d Bt-n= 0 dT Bt->T (4) 2T = Gt-41' ît ft-->T (5) ZT = 14t_,7. (Zt B t_>T) (6) Les équations (1), (2), (3) et (4) sont calculées une seule fois lors de l'étape de propagation, les équations (5) et (6) appliquées aux grandeurs 2 et Z associées à chacun des filtres fonctionnant en parallèle, au début de 20 l'étape de mise à jour. On peut de plus utiliser tes mêmes gains pour tous les filtres. La sélection de l'estimation se fait en calculant un critère de vraisemblance pour chacun des filtres puis en sélectionnant le meilleur résultat. Ce critère peut être par exemple une fonction quadratique des estimations de vitesse au cours du temps. Également, plusieurs estimations peuvent être retenues sur un critère de cohérence, par exemple les deux (ou plus) donnant tes résultats les plus proches. On choisit ensuite comme estimation finale l'une d'entre elles ou une fonction quelconque de ces estimations, par exemple une moyenne. Par ailleurs, toutes les méthodes décrites peuvent être réalisées en remplaçant l'observation virtuelle de vitesse par une observation virtuelle de position. L'état simplifié contient alors aussi la position et est placé dans une matrice de la forme : T[cym] vc xc °1X3 °1X3 1 0 0 1 X= La fonction d'observation devient : Wh h(x) = x-1(0 ) 1 Le reste des calculs est mené de ta même façon que pour une observation de vitesse nulle. En variante encore, toutes tes méthodes décrites peuvent être réalisées en représentant les données d'une quelconque autre façon. On pourrait 20 par exemple paramétrer les orientations par des quaternions ou des angles d'Euler et transposer tous les calculs. Également, les fonctions de gain Kn(.) peuvent être choisies par une quelconque autre méthode que celle proposée. On peut par exemple 25 appliquer une procédure de type Unscented Kalman Filter à l'équation d'erreur non linéaire, utiliser des gains constants optimisés sur des simulations, etc. En outre, une quelconque méthode d'initialisation peut être ajoutée au début de la procédure d'alignement. On peut par exemple utiliser les accéléromètres pour rechercher la verticale. Les méthodes décrites peuvent être intégrées à une architecture plus large, par exemple des filtres de Kalman étendus fédérés, une banque de filtres de Kalman, etc. Par ailleurs, si la centrale inertielle n'est pas placée au même endroit que te point sur lequel porte l'information de position mais que ce point est fixe et connu dans te référentiel de la centrale (par exemple si le récepteur GPS est éloigné de la centrale), on peut appliquer la même procédure que pour t'alignement par observation virtuelle de déplacement nul, en remplaçant zéro par ta position connue (le bras de levier séparant tes deux récepteurs dans le cas d'un GPS et d'une centrale). REVENDICATIONS1. Procédé d'alignement d'un porteur (P) mobile dans un repère inertiel (Ri) et comprenant une centrale inertielle (IN), la centrale inertielle comprenant une pluralité de capteurs inertiels (RV, RO) et au moins un filtre de Kalman invariant, te procédé comprenant ta répétition des étapes suivantes pour estimer un état du porteur (P) représentatif de sa vitesse et de son orientation: - Propagation (PROP) déterminant un état estimé courant à partir d'un état estimé précédent et des mesures des capteurs inertiels, - Mise à jour (MAJ) de l'état estimé grâce à l'information a priori sur la trajectoire du porteur (P), te procédé étant caractérisé en ce que, pour permettre un traitement par au moins un filtre de Kalman invariant, on met en oeuvre un mode simplifié dans lequel chaque vitesse intervenant dans les équations de mise à jour est exprimée dans un repère de travail (Rt) translaté par rapport au repère inertiel (Ri) et dont l'origine se déplace le long d'une trajectoire inertielle de référence dont te porteur est supposé proche, les biais des capteurs n'étant pas estimés lors d'étapes de propagation et de mise à jour. 2. Procédé selon ta revendication 1, caractérisé en ce que dans le mode simplifié, chaque position intervenant dans tes équations de mise à jour est exprimée dans un repère de travail (Rt) translaté par rapport au 25 repère inertiel (Ri). 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'on met également en oeuvre en parallèle un traitement dans lequel on estime des 30 grandeurs supplémentaires influant sur l'estimation de ta façon suivante :- à chaque instant, la différentielle par rapport aux grandeurs supplémentaires de l'estimation fournie par le mode simplifié est calculée récursivement. - tes grandeurs supplémentaires sont calculées par optimisation d'un 5 critère de qualité de l'estimation. 4. Procédé selon la revendication 3, selon lequel le calcul des grandeurs supplémentaires par optimisation d'un critère de qualité est mis en oeuvre à la fin dudit procédé d'alignement. 10 5. Procédé selon la revendication 3, selon lequel le calcul des grandeurs supplémentaires par optimisation d'un critère de qualité est mis en oeuvre en permanence ou à un ou plusieurs instants du procédé d'alignement. 15 6. Procédé d'alignement selon l'une des revendications précédentes, dans lequel une série de gains est calculée avant la mise en oeuvre de façon répétée des étapes de propagation et de mise à jour (MAJ) mode simplifié, chaque gain intervenant dans une itération de l'étape de mise à jour. 20 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que le repère de travail (Rt) a pour origine l'origine du repère géographique. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisée en ce que 25 l'origine du repère de travail suit une trajectoire GPS. 9. Centrale inertielle (IN) mobile dans un repère inertiel (Ri) et comprenant : - une pluralité de capteurs (CV, CO) inertiels, 30 - un filtre de Kalman invariant,un calculateur embarqué de ladite centrale mettant en oeuvre la répétition des étapes suivantes pour estimer un état du porteur (P) représentatif de sa vitesse et de son orientation: - Propagation (PROP) déterminant un état estimé courant à partir d'un état estimé précédent et des mesures des capteurs inertiels, - Mise à jour (MM) de l'état estimé grâce à l'information a priori sur la trajectoire du porteur (P), caractérisé en ce que, pour permettre un traitement par un filtre de Kalman invariant, le calculateur est configuré pour mettre en oeuvre un 10 procédé d'alignement selon l'une des revendications 1 à 8. 10. Produit programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 8, lorsque ce programme est exécuté 15 par un calculateur embarqué dans une centrale inertielle, peut par ailleurs être mis en oeuvre.