FR 3034514 A1 20161007 FR 1500654 A 20150401 DOMAINE DE L'INVENTION L'invention se rapporte au domaine du suivi de navigation d'un porteur mobile à partir de mesures incomplètes ou bruitées. L'invention concerne plus particulièrement un procédé de suivi de 5 navigation d'un porteur mobile dans lequel est mis en oeuvre un filtre Kalman étendu de type particulier. ETAT DE LA TECHNIQUE Un filtre de Kalman est un outil bien connu pour suivre ta navigation 10 d'un porteur tel qu'un navire, un aéronef ou un véhicule terrestre, c'est à dire sa position, sa vitesse, son accélération, etc. Le filtre de Kalman estime au cours d'itérations successives un état de navigation du porteur via des équations matricielles, donc linéaires, au moyen de mesures bruitées fournies par des capteurs de navigation. 15 Le porteur est alors assimilé à un système dynamique régi par des équations linéaires, ce qui constitue une limitation contraignante. Pour étendre le filtre de Katman à des systèmes dynamiques régis par des équations non-linéaires, il a été proposé un procédé désigné sous l'expression de - filtre de Kalman étendu » (EKF). Cette évolution propose 20 une étape supplémentaire consistant à linéariser, à chaque nouvelle itération du filtre, les équations régissant le système non-linéaire en un point de l'espace vectoriel, ce point étant typiquement un état estimé au cours d'une itération précédente. Les matrices issues de cette linéarisation peuvent être ainsi utilisées pour calculer un nouvel état 25 estimé selon ta méthode du filtre de Kalman classique. Les filtres Kalman étendus connus présentent toutefois l'inconvénient de ne pas fonctionner correctement si le point de linéarisation est trop éloigné de l'état réel de navigation du porteur. Or, dans certains contextes de suivi de navigation, aucune 30 estimation précise de l'état de navigation du porteur n'est disponible au démarrage du filtre, si bien que la mise en oeuvre des itérations 3034514 2 successives du filtre de Kalman étendu ne permet pas de converger vers une estimation précise de l'état. Pour résoudre ce problème dans le cadre particulier de l'alignement d'un porteur, il a été proposé un premier procédé, comprenant trois phases : une recherche de verticale, puis un premier alignement fournissant une estimation relativement grossière sur la base de la verticale, puis un deuxième alignement utilisant l'estimation grossière pour obtenir une estimation plus précise. Ce procédé souffre de nombreux inconvénients : il est difficile à gérer, doit faire l'objet d'adaptation conséquentes au contexte considéré, tes mouvements du porteur sont contraints pendant la phase d'alignement, et ta mise en oeuvre en trois phases successives ralentit la convergence. Aussi, ta demanderesse a proposé dans ta demande FR 1401512 15 déposée te 4 juillet 2014 un second procédé répondant au problème de Einéarisation susmentionné, ce procédé proposant de mettre en oeuvre deux traitements parallèles : un traitement de base comprenant certains changements de variables permettant la mise en oeuvre d'un filtre de Kalman étendu particulier, dénommé filtre de Kalman « invariant -, et un 20 traitement simplifié estimant l'état du vrai système par un développement au premier ordre autour de l'estimation du filtre invariant. Les deux traitements fonctionnent simultanément en parallèle. Le second procédé converge plus rapidement que le premier procédé, et les difficultés liées aux transitions rencontrées dans le cadre 25 de mise en oeuvre du premier procédé sont supprimées. Toutefois, tes deux niveaux de traitement du second procédé sont complexes à coordonner en temps réel. L'algorithme s'insère difficilement dans une architecture prévue pour un filtre de Kalman étendu classique. De plus, le comportement de ce second procédé dans le cas où les 30 erreurs des senseurs (biais/facteurs d'échelles/calages) sont élevées est difficile à prévoir. 3034514 PRESENTATION GENERALE DE L'INVENTION Un but de l'invention est d'estimer un état de navigation d'un porteur régi par un système d'équations non linéaires, au moyen d'un 5 estimateur capable de converger même lorsque cet estimateur est configuré avec des conditions initiales éloignées de l'état de navigation réel du porteur. Un autre but de l'invention est de proposer un procédé qui soit plus adapté à une exécution en temps-réel que tes solutions de l'art 10 antérieures présentées ci-dessus. Il est dès tors proposé un procédé de suivi de navigation d'un porteur mobile, dans lequel un filtre de Kalman étendu estime au cours d'itérations successives un état de navigation du porteur, une itération du filtre comprenant des étapes de : - propagation d'un état de navigation précédent du porteur en un état propagé en fonction d'un modèle cinématique et/ou de mesures acquises par au moins un capteur inertiel, - mise à jour de l'état propagé en fonction de mesures acquises par au moins un capteur de navigation, dans lequel, pour au moins une variable de navigation du porteur contenue dans l'état propagé, la mise à jour comprend des sous-étapes de : - calcul d'un premier terme correctif exprimé dans un repère fixe par rapport au porteur, - calcul d'un second terme correctif exprimé dans un repère inertiel dans lequel le porteur est mobile, par un changement de repère appliqué au premier terme correctif, - ajout du second terme correctif à ta valeur de la variable contenue dans l'état propagé, l'état contenant le résultat de cet ajout étant utilisé comme état de sortie de l'itération. 3034514 4 L'étape de mise à jour de ce procédé est non conventionnelle par rapport à celles rencontrées dans les méthodes de l'état de la technique à base de filtre de Kalman étendu. Cette étape de mise à jour modifiée définit un terme de correction dans le repère du porteur qui a pour effet 5 de supprimer tes problèmes de linéarisation évoqués précédemment. En d'autres termes, le filtre de Kalman étendu peut converger vers une estimation précise même lorsque la linéarisation est mise en oeuvre en un point trop éloigné de l'état réel du porteur. Par ailleurs, on constate que le procédé proposé ne requiert pas 10 l'exécution simultanée de deux traitements en parallèle ; il est par conséquent plus adapté aux contraintes temps-réel que le procédé décrit dans la demande FR 1401512, malgré une rapidité de convergence comparable. Le procédé peut également comprendre tes caractéristiques 15 suivantes, prises seules ou en combinaison lorsque cela est techniquement possible. L'étape de mise à jour peut comprendre notamment : - le calcul d'un terme de correction linéaire à partir d'une innovation représentative d'un écart entre les mesures acquises par le capteur 20 de navigation et l'état propagé, et - te calcul d'une exponentielle de la correction linéaire au sens d'un groupe de Lie, te premier terme correctif dépendant de ladite exponentielle. La correction linéaire peut être égale à l'innovation multipliée par 25 un gain de Kalman. Le calcul du deuxième terme correctif peut comprendre une multiplication d'une matrice de rotation avec le premier terme correctif. Le procédé peut comprendre en outre un ajustement d'au moins un des termes correctifs, avant son utilisation par le filtre, au moyen d'une 30 transformation de vieillissement dudit terme correctif pendant la durée d'une itération du filtre de Kalman étendu. 3034514 5 L'ajustement du terme correctif comprend des sous-étapes de : - correction supplémentaire du terme correctif d'après un écart mémorisé représentant une erreur d'approximation cumulée dans la mise en oeuvre d'une transformation de vieillissement d'au moins 5 une itération précédente du filtre, - application de la transformation de vieillissement au terme correctif décalé. L'ajustement d'un premier terme correctif peut être mis en oeuvre au moyen d'une transformation comprenant un changement de base du 10 premier terme correctif, ta base de destination étant invariante par l'action d'un groupe. L'ajustement d'un tel premier terme correctif peut comprendre une transformation du terme correctif linéaire E de ta forme suivante : E (De où cI) est une matrice dont au moins un bloc est calculé par ta formule 15 Ad(Xt+At)-1FAd(Xt), Ad(.) étant une matrice d'adjoint au sens de la théorie des groupes de Lie, P une matrice de propagation, et At une durée d'itération du filtre de Kaiman étendu. F.' peut présenter l'une des formes suivantes: 13 03,3 03,3 f g 13 03,3 ; OU f f g AT. 13 13 - 20 - /3 03,3 9 /3 ); ou - P= 16; où - f g désigne l'intégrale du vecteur de gravité calculé en une position estimée du porteur entre les instants t et t + At ; 25 - f f g désigne l'intégrale double du vecteur de gravité calculé en une position estimée du porteur entre les instants t et t + At; - 13 désigne un bloc identité d'ordre 3, 3034514 6 - 03,3 désigne un bloc carré d'ordre 3 dont les termes sont nuls. L'étape de propagation peut par ailleurs mettre en oeuvre une équation de Riccati de la forme suivante : Pt+At CePt(1)T ± At. Q où (1). est une matrice dont au moins un des blocs est calculé par la 5 formule Ad(iem)-1PAd(gt), Ad(.) étant une matrice d'adjoint au sens de ta théorie des groupes de Lie, F' est une matrice de propagation, et At est une durée d'itération du filtre de Katman étendu. Les étapes du procédé peuvent être en oeuvre par une pluralité de filtres de Kalman configurés avec des conditions initiales différentes, et 10 fonctionnant en parallèle de sorte à produire une pluralité d'estimations candidates de l'état de navigation du porteur ; dans ce cas, le procédé peut comprendre en outre la production d'une estimation consolidée de l'état de navigation du porteur à partir de la pluralité d'estimations candidates, l'estimation consolidée dépendant d'une comparaison entre 15 chaque estimation candidate et les mesures acquises par le capteur de navigation. Au moins un des capteurs de navigation peut être un récepteur de signaux de radionavigation émis par des satellites. Selon un deuxième aspect, l'invention propose en outre un produit 20 programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de suivi de navigation qui précède. Selon un troisième aspect, l'invention propose un dispositif de suivi de navigation d'un porteur mobile comprenant : 25 - une interface de réception de mesures acquises par au moins un capteur inertiel, - une interface de réception de mesures secondaires acquises par au moins un capteur de navigation, - au moins un processeur configuré pour mettre en oeuvre un filtre de 30 Kalman étendu au cours d'itérations successives pour estimer un 3034514 état de navigation du porteur, une itération du filtre comprenant des étapes de : o propagation d'un état de navigation précédent en un état propagé en fonction d'un modèle cinématique et/ou des 5 mesures primaires, o mise à jour de l'état propagé en fonction des mesures de navigation, le processeur étant en outre configuré pour mettre à jour au moins une variable de navigation de l'état propagé avec des sous-étapes de : 10 - calcul d'un premier terme correctif exprimé dans un repère fixe par rapport au porteur, - calcul d'un second terme correctif exprimé dans un repère inertiel dans lequel le porteur est mobile, par un changement de repère appliqué au premier terme correctif, 15 - ajout du second terme correctif à ta valeur de la variable dans l'état propagé, l'état contenant le résultat de cet ajout étant utilisé comme état de sortie de l'itération. Il est également proposé une centrale de navigation pour porteur mobile, comprenant au moins un capteur inertiel, au moins un 20 capteur de navigation, et au moins un dispositif de suivi de navigation selon le troisième aspect. Au moins un capteur de navigation peut être un récepteur de signaux de radionavigation émis par des satellites. 25 DESCRIPTION DES FIGURES 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 schématiquement un porteur mobile, et deux 30 repères intervenant dans des calculs mis en oeuvre par une centrale de navigation selon un mode de réalisation de l'invention, 3034514 8 - la figure 2 représente une centrale de navigation selon un mode de réalisation de l'invention, pour un porteur mobile, - la figure 3 illustre tes étapes d'un procédé de suivi de navigation d'un porteur mobile au moyen d'un filtre de Kalman étendu, selon 5 un mode de réalisation de l'invention, - la figure 4 détaille des sous-étapes d'une étape de mise à jour comprise dans le procédé de ta figure 3, - la figure 5 est un diagramme temporel illustrant des instants d'arrivées de mesures acquises et des durées de traitements opérés 10 par une centrale de navigation. Sur l'ensemble des figures, les éléments similaires portent des références identiques. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION 15 En référence à la figure 1, un porteur A, est mobile dans un repère inertiel Ri. Le porteur A est ici un navire mais peut alternativement être un aéronef, ou un véhicule terrestre. Un exemple de repère inertiel Ri est le repère centré sur te centre de la Terre, dont l'axe z pointe vers te pôle nord, dont l'axe x pointe vers 20 l'intersection du méridien de Greenwich et de l'équateur au temps t=0 (le 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). On définit un repère Rp attaché à au porteur A. Rp est appelé 25 repère porteur ou repère de mesure dans la suite. Par exemple, tes axes du repère porteur utilisés te plus fréquemment sont dirigés vers l'avant, ta droite et le bas de la centrale. Son origine est un point fixe du porteur. En référence à la figure 2, est embarquée sur le porteur A une centrale de navigation 1 comprenant au moins un capteur primaire 11, au 30 moins un capteur secondaire 12, et un dispositif de suivi de navigation 2. 3034514 9 La centrale de navigation 1 est fixée à la structure du porteur A; en conséquence ta centrale 1 est immobile dans te repère du porteur Rp. Dans ce qui suit, on prendra l'exemple non limitatif d'une centrale 1 de navigation hybride GNSS/inertielle. 5 Cette centrale 1 de navigation hybride GNSS/inertielte comprend au moins six capteurs primaires 11 de type capteur inertiel : trois accéléromètres et trois gyromètres. Les capteurs inertiels 11 sont configurés pour acquérir des mesures dans le repère du porteur Rp. 10 La centrale de navigation 1 comprend par ailleurs, en guise de capteur secondaire 12, au moins un récepteur de signaux de navigation émanant de satellites S (GNSS, GPS ou équivalent). Le dispositif de suivi de navigation 2 comprend une interface primaire 21 de réception de mesures acquises par les capteurs primaires 15 11, une interface secondaire 22 de réception de mesures acquises par les capteurs secondaires 12, et au moins un processeur 20 configuré pour mettre en oeuvre un filtre de Katman étendu (généralement désigné par l'acronyme EKF dans ta littérature). Le filtre de Kalman étendu EKF est un algorithme susceptible d'être 20 codé sous la forme d'un programme d'ordinateur exécutable par le processeur 20. Le dispositif de suivi de navigation 2 comprend en outre une sortie 23 pour délivrer des données de sorties calculées par le processeur 20. 25 Filtre de Kalman étendu De façon connue, un filtre de Kalman étendu EKF est un estimateur récursif d'un état représentatif de la navigation du porteur, appelé dans la suite état de navigation. Cet état de navigation peut comprendre au moins une variable de 30 navigation du porteur (position, vitesse, accélération, orientation, etc.). L'état de navigation peut en tout état de cause être représenté sous la 3034514 10 forme d'un vecteur dont chaque composante est une variable de navigation du porteur. On considère dans la suite un mode de réalisation dans lequel l'état de navigation comprend les variables de navigation suivantes: 5 - un vecteur position x du porteur de dimension 3, - un vecteur vitesse y du P de dimension 3, - Une matrice d'orientation R du porteur, définie comme la matrice de rotation permettant le changement de repère depuis le repère porteur Rp vers le repère inertiel Ri. 10 L'état comprend par ailleurs N variables supplémentaires qui peuvent être par exemple des perturbations des mesures des senseurs : - un vecteur de dimension 3 contenant les dérives des gyromètres dans te repère du porteur Rp, 15 - un vecteur de dimension 3 contenant les biais des accéléromètres dans le repère du porteur Rp, - un vecteur de dimension 9 contenant des facteurs d'échelles et des erreurs de calage des gyromètres, - un vecteur de dimension 9 contenant des facteurs d'échelles et des 20 erreurs de calage des accéléromètres. On a dans ce cas N=24. Les variables supplémentaires sont rassemblées dans un vecteur de taille N et noté b. Les grandeurs estimées seront dans la suite notées avec des chapeaux (2, fy, b) et les grandeurs réelles sans chapeaux (x, v,R, b). 25 Le filtre de Katman étendu EKF est configuré avec un modèle cinématique du porteur A. Ce modèle est typiquement représentable par une fonction de propagation non linéaire. Cette fonction de propagation modélise l'évolution des variables de navigation de l'état de navigation du porteur entre deux instants. 30 Le filtre de Kalman EKF est en outre configuré avec un modèle d'observation, ou fonction d'observation, qui modélise le comportement 3034514 11 des capteurs secondaires utilisés (ici le ou chaque récepteur GNSS). La fonction d'observation permet notamment de tenir compte d'erreurs de mesure commise par tes capteurs secondaires. La fonction d'observation peut être non-linéaire. 5 Le filtre de Kalman étendu est mis en oeuvre par itérations successives. Le filtre est initialisé avec un état initial, qui servira d'entrée pour une première itération du filtre. Chaque itération suivante du filtre prend en entrée un état estimé par une itération précédente du filtre, et fournit 10 une nouvelle estimation de l'état du porteur. En référence à la figure 3, une itération du filtre de Kalman étendu comprend classiquement trois étapes : une linéarisation 100, une propagation 300, et une mise à jour 500. L'étape de linéarisation 100 est mise en oeuvre conformément à la 15 description qui en est donnée en introduction. On rappelle ici que cette étape 100 utilise un état précédent comme point de iinéarisation, de sorte à approximer les fonctions de propagation et d'observation par des fonctions linéaires. Ces fonctions linéaires sont ensuite utilisées au cours des étapes de propagation 300 et de mise à jour 500. 20 L'étape de propagation 300 détermine un état propagé î du porteur à partir de l'état précédent du porteur (ou ('état initial pour ta première itération), et ce au moyen de la fonction de propagation linéarisée. L'étape de propagation 300 produit en outre une matrice de 25 covariance P représentative d'une incertitude sur les mesures acquises. La propagation 300 met en oeuvre une équation de Riccati de la forme suivante : Pt+AT (1)Pt(1)7 ± LIT. Q où Q est la matrice de covariance du bruit de modèle définie par l'incertitude de mesure des différents capteurs, At est une durée 30 d'itération du filtre de Kalman étendu, et ci) est la solution en t + At d'une 3034514 12 équation différentielle de la forme (1)t = Id, c±d = Fs(13' Fs étant ta matrice de propagation des erreurs de premier ordre, toutes tes erreurs des variables de mouvement étant projetées dans le repère attaché à l'état estimé du porteur. Ici on a: 5 Où est défini au premier ordre par fiTR A() avec : ul 0 -U3 U2 A(112). (u3 0 -u1 u3 -U2 U1 0 L'équation de Riccati peut aussi prendre ta forme plus classique entre t et t+ At : d FtP + PFT + Q Dans une forme optimisée des calculs, l'un des blocs de cl) est calculé sans recourir à une équation différentielle, par la formule : 10 c1) = Acet+At)-1FAd(gt), où gt est ta valeur estimée des variables de mouvement, Ad(.) est une matrice d'adjoint au sens de la théorie des groupes de Lie et F' une matrice de propagation. Selon une première variante, ta matrice -É a la forme suivante : 7 /3 03,3 F.= fg 13 1g At.I3 Selon une deuxième variante, F' a la forme suivante : ( /3 03,3) fg /3 15 Selon une troisième variante, a ta forme suivante : = 6 Les équations de propagation peuvent faire intervenir les mesures primaires acquises 200 par les capteurs primaires 11. 033 03,3 /3 3034514 13 Des mesures secondaires YGps sont mesurées par les capteurs secondaires 12 dans l'étape 400, ces mesures étant exprimées dans te repère du porteur Rp. Les mesures YGps sont reçues par t'interface secondaire 22 qui les transmet au processeur 20 en vue d'être traitées. 5 Dans l'étape de mise à jour 500, te processeur 20 corrige ['état propagé g produit par l'étape de propagation 300, au moyen de la fonction d'observation linéarisée et en utilisant les mesures secondaires fournies par les capteurs secondaires 12 dans l'étape 400. L'état mis à jour produit par cette étape 500 est appelé dans la suite g+. 10 L'état mis à jour g+ est fourni sur la sortie 23. On remarque que, dans la mise en oeuvre du filtre de Kalman étendu ici considéré, deux types de mesure interviennent respectivement aux étapes de propagation 300 et de mise à jour 500 (les mesures fournies par les capteurs primaires 11 et secondaires 12). 15 Ce fonctionnement est typique d'une centrale hybride, dans Laquelle on utilise tes mesures secondaires pour consolider les mesures primaires. Il est néanmoins possible de prévoir que l'étape de propagation n'utilise pas de mesures, mais seulement un modèle cinématique pour propager l'état précédent en l'état propagé g. Dans ce cas, seules les 20 mesures fournies par les capteurs secondaires 12 sont utilisées par le filtre de Kalman étendu au cours de ta mise à jour 500. Les étapes 100 à 500 sont ensuite répétées lors de chaque itération du filtre de Kalman étendu exécuté par te processeur 20. Dans un mode de réalisation, le processeur 20 exécute plusieurs 25 filtres de Kalman étendus en parallèle, qui utilisent tes mêmes mesures primaires et secondaires. Toutefois, les différents filtres de Kalman étendus fonctionnant en parallèle sont initialisés avec des conditions initiales différentes (ces conditions initiales sont en l'occurrence les valeurs de variable choisies 30 dans l'état qui sert de point de linéarisation au cours de l'étape de linéarisation de ta première itération de chaque filtre). 3034514 14 Chaque filtre de Kalman fournit donc une estimation candidate de l'état du porteur distincte. Peut alors être mise en oeuvre une étape de consolidation produisant une estimation consolidée de l'état de navigation du porteur à 5 partir des estimations candidates, l'estimation consolidée dépendant d'une comparaison entre chaque estimation candidate et les mesures acquises par le capteur secondaire. L'étape de consolidation peut, par exemple, sélectionner l'une des estimations candidates en guise d'estimation consolidée. En variante, 10 plusieurs estimations candidates sont combinées par calcul pour produire l'estimation consolidée. On va maintenant détailler plus précisément des sous-étapes de l'étape de mise à jour 500, en référence à ta figure 3. Le processeur 20 calcule dans une étape 501 une innovation Z 15 représentative d'un écart entre les mesures YGps acquises par les capteurs secondaires 12 et l'état propagé g. L'innovation est calculée dans le repère du porteur. Si ta mesure secondaire est une position, l'innovation est typiquement calculée au moyen de la formule suivante : Z = fiT(YGps- 20 Le processeur 20 calcule par ailleurs un gain K au sens de Kalman au moyen des équations suivantes : S = HPHT + E K = PHT S-1 Dans les équations ci-dessus, E est la matrice de covariance supposée du bruit de mesure des capteurs secondaires dans le référentiel du porteur (elle peut dépendre de l'état estimé ) et H est définie par un 25 développement au premier ordre où toutes les erreurs concernant les grandeurs de mouvement sont exprimées dans le repère du porteur : 3034514 15 flTX fiT£ + H Dans le cas d'observations de position issues d'un récepteur GPS on aura H = (03,6 13 03,N) La covariance P produite par l'étape de propagation est par ailleurs mise à jour 502 de façon conventionnelle, de la façon suivante : P+ = (Id - KH)P 5 Par convention, ta notation + » fait dans le présent document au données de sortie de la mise à jour 500 ; P+ désigne donc ici la covariance produite par la mise à jour. Dans une étape 503, une correction linéaire est calculée en fonction du gain de Kalman K et de l'innovation Z. 10 La correction linéaire est égale à l'innovation multipliée par un gain de Kalman, comme t'exprime la formule ci-dessous : (c/X )= K. Z Ub La correction linaire, qui est le terme de gauche dans l'équation ci-dessus, est constituée d'un vecteur dX correspondant aux variables de mouvement (position, vitesse, attitude par exemple) et d'un vecteur db 15 correspondant aux autres variables, chacun en relation avec des variables de l'état propagé Î. Pour au moins une des variables de l'état propagé g concernées par Le vecteur dX, te processeur 20 calcule 504 un premier terme correctif exprimé dans le repère porteur Rp fixe par rapport au porteur. 20 On calcule par exemple: - un premier terme correctif eR se rapportant à la matrice d'orientation fi; - un premier terme correctif ev se rapportant au vecteur vitesse i3; - un premier terme correctif ex se rapportant au vecteur position 3034514 16 Chaque premier terme correctif dépend de l'exponentielle au sens des groupes de Lie de la correction linéaire. L'ensemble des premiers termes correctifs résulte par exemple du calcul matriciel suivant : ev ex x03 -X3 X2 X4 X7\ -X1 X5 X8 (eR 013 1 0 = exp -X2 X1 O X6 X9 01,3 0 1 0 0 0 0 0 \ 0 o o o 0 5 Dans cette équation matricielle, - la matrice de gauche comprend tes premiers termes correctifs, les termes xi sont les composantes du sous vecteur dX (qui est ici de dimension 9 car se réfère au vecteur position de dimension 3, au vecteur vitesse de dimension 3 et la matrice d'orientation) ; 10 - l'opérateur « exp » désigne soit une exponentielle de matrice calculée de façon exacte, soit une exponentielle de matrice approchée d'ordre n>1, c'est-à-dire que seuls les n premiers termes m m2 m3 de la série 1 + -1!+ -2!+ -3!± définissant l'exponentielle d'une matrice M sont calculés. De préférence, l'ordre n est supérieur à 2. 15 Le processeur 20 procède ensuite au calcul 505 d'un second terme correctif exprimé dans le repère inertiel Ri dans lequel le porteur est mobile, par un changement de repère appliqué à un premier terme correctif correspondant, qui lui est exprimé dans le repère du porteur Rp. Trois termes correctifs SR, Sv, Sx sont obtenus par ce calcul. 20 - un second terme correctif SR se rapportant à la matrice d'orientation fi; - un second terme correctif Sv se rapportant au vecteur vitesse i3; - un second terme correctif Sx se rapportant au vecteur position 2. Le calcul des seconds termes correctifs est par exemple le suivant : (5R = eR Sv = Sx = R. ex 3034514 17 On constate ici que tes premiers termes correctifs e et ex, qui concernent respectivement ta vitesse et la position du porteur, sont multipliés à gauche par la matrice fi de changement de repère. Pour chaque second terme correctif, le processeur ajoute 506 le 5 second terme correctif calculé à ta valeur de ta variable contenue dans l'état propagé, comme suit: = Ê.SR V± = f + 8v + 8x Les variables supplémentaires sont mises à jour de façon classique : h+ = + db En définitive, l'étape de mise à jour dont les sous étapes viennent d'être détaillées transforme un état propagé ie contenant les variables fi, 10 f), î et en un état mis à jour g+ contenant des variables mises à jour fi+, le, .2' et b+ en tenant compte des mesures secondaires (ici de type GNSS) fournies par tes capteurs secondaires 12. Dans l'étape de mise à jour 500 qui vient d'être décrite, on constate que ta correction linéaire n'est pas directement ajoutée dans 15 l'étape 506 à l'état propagé g. Premièrement, les (seconds) termes correctifs qui sont utilisés pour l'ajout 50 sont exprimés dans le repère inertiel Ri (après application de l'étape 504), ce qui permet de bénéficier d'avantages similaires à ceux obtenus par utilisation d'un filtre de Kalman invariant, tel que défini dans 20 l'article « The invariant extended Kalman filter as a stable observer, A. Barrau et S. Bonnabel, Arxiv preprint, arXiv :1410.1465 ». Cependant, le changement de repère est ici mis en oeuvre directement au cours de l'étape de mise à jour 500 du filtre de Kalman étendu; ce changement est donc plus facile à implémenter dans une centrale de navigation existante, 25 et fonctionnant en temps réel. Deuxièmement, les (seconds) termes correctifs utilisés pour la mise à jour additive réalisée dans l'étape 506 sont issus d'une étape de 3034514 18 transformation exponentielle (l'étape 504), qui a pour effet d'accélérer ta convergence du filtre de Kalman étendu. Vieillissement de données utilisées par le filtre de Kalman 5 Dans la centrale de navigation 1 fonctionnant à base de capteurs primaires 11 et capteurs secondaires 12, les capteurs primaires 11 et les capteurs secondaires 12 ne fonctionnent pas forcément à la même cadence, si bien que ta période moyenne de réception de mesures acquises par tes capteurs primaires 11 peut être différente de ta période 10 moyenne de réception de mesures acquises par tes capteurs secondaires 12. Par exemple, il est classique qu'une centrale hybride inertielle/GNSS fonctionne avec une période moyenne de réception de mesures GNS fournies par le récepteur GNSS 12 égale à 3,84 secondes, et 15 à ta période moyenne de réception d'incréments inertiels fournis par les capteurs inertiels bien plus faible (la fréquence d'arrivée des incréments inertiels est en d'autres termes beaucoup plus rapide que la fréquence d'arrivée des mesures GNSS). Le filtre de Kalman étendu est classiquement configuré pour 20 déclencher ses calculs de mise à jour 500 suivant ta cadence d'arrivée des mesures secondaires GNSS. Ce phénomène est illustré sur la figure 5. Sur cette figure, chaque carré représente de façon schématique le traitement de nouveaux incréments inertiels Av, AO fournis par les capteurs primaires de type 25 inertiels 11. Dans un système idéal dans lequel les calculs de mise à jour 500 seraient instantanés, c'est-à-dire de durée nulle, l'état mis à jour Î+ serait disponible dès l'instant t d'arrivée des incréments inertiels suivant immédiatement l'instant d'arrivée des mesures GNSS qui ont servi pour les 30 calculs de mise à jour (cette disponibilité idéale étant représentée par ta flèche en pointillés sur la figure 4). 3034514 19 Or, les calculs de mise à jour 500 durent en pratique une durée non négligeable. En conséquence, les mesures primaires inertielles peuvent avoir fait évoluer l'état estimé pendant le déroulement des calculs de mise à jour 500, si bien que le résultat de ta mise à jour 500 est en 5 pratique obsolète par rapport à l'estimation propagée. Pour contourner ce problème d'obsolescence, et ainsi améliorer la précision des estimations calculées par le filtre de Kalman étendu, il est possible d'ajuster ta valeur de certains des termes correctifs qui interviennent dans les calculs de la mise à jour 500, cet ajustement ayant 10 pour fonction de simuler l'évolution, ou vieillissement de ces termes correctif pendant ta durée des calculs de mise à jour 500. Par convention, on appelle « transformation de vieillissement » une transformation convertissant un terme correctif en un terme correctif ajusté pendant la durée At d'une itération du filtre de Kalman étendu 15 (c'est-à-dire la durée qui sépare te déclenchement de la mise à jour d'une itération donnée, et le déclenchement de la mise à jour de l'itération subséquente). Une première transformation de vieillissement peut être appliquée par exemple à au moins un des premiers termes correctifs eR, ei' ex 20 (c'est-à-dire les termes correctifs résultant du calcul exponentiel réalisé sur la base de la correction linéaire dépendant de l'innovation Z). La première transformation d'un premier terme correctif comprend de préférence un changement de base du premier terme correctif considéré, la base de destination de ce changement étant choisie 25 invariante par l'action d'un groupe. Un tel groupe est par exemple décrit dans le document - The invariant extended Kalman filter as a stable observer, A. Barrau et S. Bonnabel, Arxiv preprint, arXiv :1410.1465 ». Un tel changement de base est particulièrement avantageux car permet d'accélérer de façon significative le traitement de vieillissement. 30 L'ajustement peut ainsi comprendre les calculs suivants: 3034514 20 èx i fit f9t i t f fit 'et ist 1 0 . 01,3 1 0 el 01,3 1 0 1) \013 0 1 J \01,3 0 1 èii. = éTr? é, .----> é, + AT. "é,, +ffg è' = é1,+ f g e-F? ev 01,3 1 0 01,3 0 1) e= I e'R e'v e'x fit+At ît-f-At\ 1 et+At 01,3 1 0 01,3 1 0 é 01,3 1 0 \01,3 0 1 01,3 0 1 J \ 01,3 0 Dans ces équations, - f g désigne l'intégrale du vecteur de gravité calculé en une position estimée du porteur entre les instants t et t + At, - f f g désigne l'intégrale double du vecteur de gravité calculé sur la 5 position estimée entre les instants t et t + M. - eR' ,e ,e; sont des premiers termes ajustés, - In désigne un bloc identité d'ordre n, et - 0' désigne un bloc carré d'ordre n dont les termes sont nuls. Les premiers termes correctifs ajustés eR,4 ,e; sont utilisés comme 10 données d'entrée à l'étape 505 produisant les seconds termes correctifs par changement de repère. Une transformation de vieillissement peut alternativement (ou en complément) être appliquée à au moins un terme correctif linéaire résultant de la multiplication de l'innovation Z et du gain de Kalman K. 15 La transformation de vieillissement appliqué à un terme correctif linéaire e peut être de la forme suivante : E -> Où cl) est défini comme précédemment. La même astuce faisant intervenir des matrices ci)bd, Ad() , Ad(jit+At) et P peut aussi être utilisée. 3034514 21 Deux traitements de vieillissements successifs mis en oeuvre au cours de deux itérations successives du filtre de Kalman peuvent, dans un mode de réalisation, être indépendants l'un de l'autre. Toutefois, dans un autre mode de réalisation, un traitement de 5 vieillissement mis en oeuvre au cours d'une itération donnée du filtre de Kalman sur un terme correctif dépend de vieillissements précédents concernant le même terme correctif. Dans ce cas, le processeur a au cours d'une itération précédente : - appliqué une transformation de vieillissement approximative au 10 terme correctif considéré, - calculé un écart représentant une erreur d'approximation dans ta mise en oeuvre de cette transformation de vieillissement approximative, - mémorisé cet écart. 15 On comprend que ce principe est généralisable à N itérations précédentes: il peut être ainsi mémorisé un écart représentant une erreur d'approximation cumulée dans la mise en oeuvre d'une transformation de vieillissement de ces N itération précédentes du filtre de Kalman étendu. A l'itération courante (qui suit les N itérations précédentes), est 20 appliqué encore une transformation de vieillissement approximative au terme correctif à ajuster. Toutefois, ce terme correctif fait l'objet d'une correction supplémentaire tenant compte de l'écart cumulé mémorisé au cours des N itérations précédentes. 25 Le calcul de l'écart entre le terme correctif vieilli et son approximation peut prendre la forme d'une différence au sens d'une loi de groupe, d'une différence vectorielle, ou d'une différence vectorielle corrigée par des termes supplémentaires issus de la formule de BakerCampbell-Hausdorff. 30 Un tel mode de réalisation donne une certaine souplesse d'implémentation de l'étape d'ajustement, laquelle vise à vieillir un 3034514 22 terme correctif intervenant dans les calculs de mise à jour du filtre de Kalman étendu. En effet, il se peut que le traitement de vieillissement théoriquement optimal ne puisse être conduit immédiatement. On préfère 5 alors mettre en oeuvre un traitement de vieillissement approximatif, donc moins précis, mais ce sans délai, tout en mémorisant l'erreur induite par cette approximation en vue d'être utilisée ultérieurement. Vieillissement des mesures secondaires 10 Dans certaines architectures de centrales de navigation hybrides, l'instant de démarrage des calculs de mises à jour peuvent être contraints de sorte qu'il peut exister un retard significatif entre l'instant auquel est réceptionnée une nouvelle mesure secondaire (par exemple GNSS dans le cas de centrales hybrides inertielles/GNSS) et l'instant auquel les calculs 15 de mise à jour utilisant cette nouvelle mesure sont effectivement démarrés (ce phénomène étant également illustré sur la figure 4). Les mesures secondaires fournies sont donc dans ce cas déjà obsolètes à l'instant même où les calculs de mise à jour sont démarrés. Cette obsolescence peut être corrigée par un traitement de 20 vieillissement appliqué à la dernière mesure secondaire Y obtenue. Selon une première variante, te traitement de vieillissement appliqué à la dernière mesure secondaire reçue comprend une extrapolation temporelle de la dernière mesure secondaire reçue à l'instant ultérieur de démarrage des calculs de mise à jour. 25 Cette extrapolation peut dépendre de précédente(s) mesure(s) secondaire(s) et/ou d'au moins un état précédemment estimé par le filtre de Kalman étendu. Selon une deuxième variante, le traitement de vieillissement appliqué à ta dernière mesure secondaire reçue comprend une 30 modification de ta fonction d'observation mise en oeuvre pour mettre à jour la matrice de covariance P. REVENDICATIONS1. Procédé de suivi de navigation d'un porteur mobile, dans lequel un filtre de Kalman étendu (EKF) estime au cours d'itérations successives un 5 état de navigation du porteur, une itération du filtre (EKF) comprenant des étapes de : - propagation (300) d'un état de navigation précédent du porteur en un état propagé en fonction d'un modèle cinématique et/ou de mesures acquises par au moins un capteur inertiel (11), 10 - mise à jour (500) de l'état propagé en fonction de mesures acquises par au moins un capteur de navigation (12), le procédé étant caractérisé en ce que, pour au moins une variable de navigation du porteur contenue dans l'état propagé, ta mise à jour (500) comprend des sous-étapes de : 15 - calcul (504) d'un premier terme correctif exprimé dans un repère (Rp) fixe par rapport au porteur, - calcul (505) d'un second terme correctif exprimé dans un repère inertiel (Ri) dans lequel te porteur est mobile, par un changement de repère appliqué au premier terme correctif, 20 - ajout (506) du second terme correctif à ta valeur de la variable contenue dans l'état propagé, l'état contenant le résultat de cet ajout étant utilisé comme état de sortie de l'itération. 2. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la mise à jour 25 (500) comprend en outre des sous-étapes de : - calcul (503) d'un terme de correction linéaire à partir d'une innovation représentative d'un écart entre tes mesures acquises par le capteur de navigation (12) et l'état propagé, - calcul d'une exponentielle de la correction linéaire au sens d'un 30 groupe de Lie, te premier terme correctif dépendant de ladite exponentielle. 3034514 24 3. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la correction linéaire est égale à l'innovation multipliée par un gain de Kalman. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le calcul (505) du deuxième terme correctif comprend une multiplication d'une matrice de rotation avec te premier terme correctif. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant un 10 ajustement d'au moins un des termes correctifs, avant son utilisation par le filtre, au moyen d'une transformation de vieillissement dudit terme correctif pendant la durée d'une itération du filtre de Kalman étendu. 6. Procédé selon ta revendication précédente, dans lequel l'ajustement du 15 terme correctif comprend des sous-étapes de : - correction supplémentaire du terme correctif d'après un écart mémorisé représentant une erreur d'approximation cumulée dans la mise en oeuvre d'une transformation de vieillissement d'au moins une itération précédente du filtre, 20 - application de la transformation de vieillissement au terme correctif décalé. 7. Procédé selon l'une des revendications 5 et 6, dans lequel l'ajustement du premier terme correctif est mis en oeuvre au moyen d'une 25 transformation comprenant un changement de base du premier terme correctif, la base de destination étant invariante par l'action d'un groupe. 8. Procédé selon l'une des revendications 5 à 7, dans lequel l'ajustement comprend une transformation du terme correctif linéaire E de ta forme 30 suivante : E -> cPe 3034514 25 où (1) est une matrice dont au moins un bloc est calculé par la formule Ad(Xt+At.)-1PAd(Xt), Ad(.) étant une matrice d'adjoint au sens de la théorie des groupes de Lie, i est une matrice de propagation, et At une 5 durée d'itération du filtre de Kalman étendu. 9. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel F présente l'une des formes suivantes: /3 03,3 03,3 - F=f 5g 13 03,3 ; OU 5f g AT. 13 13 - = a 03,3) I; ou f g 13 - '= 16; où - f g désigne l'intégrale du vecteur de gravité calculé en une position estimée du porteur entre tes instants t et t + At; - 5f g désigne l'intégrale double du vecteur de gravité calculé en une position estimée du porteur entre les instants t et t + At ; - /3 désigne un bloc identité d'ordre 3, - 03,3 désigne un bloc carré d'ordre 3 dont les termes sont nuls. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans laquelle ta propagation met en oeuvre une équation de Riccati de la forme suivante : = ("te AT où cl) est une matrice dont au moins un des blocs est calculé par la formuleAdUt+At)-1-tAd(gt), Ad(.) étant une matrice d'adjoint au sens de la théorie des groupes de Lie, F est une matrice de propagation, et At 25 est une durée d'itération du filtre de Kalman étendu. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, 3034514 26 - dont tes étapes sont mises en oeuvre par une pluralité de filtres de Kalman configurés avec des conditions initiales différentes, et fonctionnant en parallèle de sorte à produire une pluralité d'estimations candidates de l'état de navigation du porteur, 5 - comprenant en outre la production d'une estimation consolidée de l'état de navigation du porteur à partir de la pluralité d'estimations candidates, l'estimation consolidée dépendant d'une comparaison entre chaque estimation candidate et les mesures acquises par te capteur de navigation (12). 10 12. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel au moins un capteur de navigation (12) est un récepteur de signaux de radionavigation émis par des satellites. 15 13. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un ordinateur. 20 14. Dispositif (2) de suivi de navigation d'un porteur mobile comprenant : - une interface (21) de réception de mesures acquises par au moins un capteur inertiel (11), - une interface (22) de réception de mesures secondaires acquises par au moins un capteur de navigation (12), - au moins un processeur (20) configuré pour mettre en oeuvre un filtre de Kalman étendu au cours d'itérations successives pour estimer un état de navigation du porteur, une itération du filtre comprenant des étapes de : o propagation d'un état de navigation précédent en un état propagé en fonction d'un modèle cinématique et/ou des mesures primaires, 3034514 27 o mise à jour de l'état propagé en fonction des mesures de navigation, le dispositif (2) étant caractérisé en ce que te processeur (20) est en outre configuré pour mettre à jour au moins une variable de navigation de l'état 5 propagé avec des sous-étapes de : - calcul d'un premier terme correctif exprimé dans un repère fixe par rapport au porteur, - calcul d'un second terme correctif exprimé dans un repère inertiel dans lequel le porteur est mobile, par un changement de repère 10 appliqué au premier terme correctif, - ajout du second terme correctif à ta valeur de la variable dans l'état propagé, l'état contenant te résultat de cet ajout étant utilisé comme état de sortie de l'itération. 15 15. Centrale de navigation (1) pour porteur mobile, comprenant : - au moins un capteur inertiel (11), - au moins un capteur de navigation (12), et - au moins un dispositif (10) de suivi de navigation selon la revendication précédente. 20 16. Centrale de navigation (1) selon ta revendication précédente, dans laquelle au moins un capteur de navigation (12) est un récepteur de signaux de radionavigation émis par des satellites. 25