FR 3054336 A1 20180126 FR 1657006 A 20160722 1 L'invention concerne les appareils motorisés volants pilotés à distance, ci-après désignés généralement sous la dénomination de "drones". L'invention s'applique tout particulièrement aux drones à voilure tournante tels que les quadricoptères, dont un exemple typique est le Bebop de Par- rot SA, Paris, France, qui est un drone équipé d'une série de capteurs (accéléromètres, gyromètres trois axes, altimètre), d'une caméra frontale captant une image de la scène vers laquelle est dirigé le drone, et d'une caméra de visée verticale captant une image du terrain survolé. Mais l'invention peut s'appliquer aussi bien à d'autres types de drones, par exemple les drones à voilure fixe, notamment de type "aile volante" tel que par exemple le modèle eBee de SenseFly, Cheseaux-Lausanne, Suisse, qui est un drone de cartographie professionnelle de terrain, ou encore le modèle Disco récemment présenté par Parrot SA, Paris, France. Les drones à voilure tournante sont pourvus de rotors multiples entrainés par des moteurs respectifs commandables de manière différenciée afin de piloter le drone en attitude et en vitesse. Les documents WO 2010/061099 A2 et EP 2 364 757 Al (Parrot SA) décrivent un tel drone ainsi que son principe de pilotage par l'intermédiaire d'un terminal tel qu'un téléphone ou baladeur multimedia à écran tactile et accéléromètre intégré, par exemple un téléphone cellulaire de type iPhone ou une tablette multimedia de type iPad (marques déposées). Ces appareils incorporent les divers organes de contrôle nécessaires à la détection des commandes de pilotage et à l'échange bidirectionnel de don- nées avec le drone via une liaison sans fil de type réseau local Wi-Fi (IEEE 802.11) ou Bluetooth. Ils sont en outre pourvus d'un écran tactile affichant l'image captée par la caméra frontale du drone, avec en superposition un certain nombre de symboles permettant l'activation de commandes par simple contact du doigt de l'utilisateur sur cet écran tactile. La caméra video frontale du drone peut être utilisée pour capter des sé- quences d'images d'une scène vers laquelle est tourné le drone. L'utilisateur peut ainsi se servir du drone de la même façon que d'une caméra ou d'un caméscope qui, au lieu d'être tenu à la main, serait porté par le drone. Les images recueillies peuvent être enregistrées puis diffusées, 3054336 2 mises en ligne sur des sites web d'hébergement de séquences video, envoyées à d'autres internautes, partagées sur des réseaux sociaux, etc. La caméra frontale est avantageusement une caméra orientable, afin d'orienter de façon contrôlée dans une direction prédéterminée l'axe de 5 visée, et donc le champ des images transmises avec le flux video. Une technique mise en oeuvre notamment dans l'appareil Bebop précité et décrite dans le EP 2 933 775 Ai, consiste à utiliser une caméra grand-angle haute définition munie d'un objectif à champ hémisphérique de type fisheye couvrant un champ d'environ 180° et à fenêtrer en temps réel 10 l'image brute délivrée par ce capteur, par un traitement logiciel assurant la sélection des pixels utiles de l'image brute dans une zone de capture déterminée en fonction d'un certain nombre de paramètres, dont des commandes de pointage dans la direction d'une cible particulière choisie par l'utilisateur ou suivie automatiquement par le drone. En variante, ou même 15 en complément, du contrôle de l'axe de visée de la caméra par un logiciel de fenêtrage, il est également possible de monter la caméra sur un support articulé trois-axes de type gimbal avec suspension à la Cardan, muni de servomoteurs pilotés en fonction des données gyrométriques et des commandes de pointage. L'invention s'applique bien évidemment à tout 20 type de caméra, orientable ou non, et quel que soit son mode de poin- tage. Dans un mode dit de poursuite (tracking), le drone peut être programmé pour suivre une cible mobile dont les coordonnées sont connues et pour que pendant son vol, l'axe de visée de la caméra soit dirigé vers ladite 25 cible. Cette cible est typiquement le terminal lui-même, porté par un utili- sateur qui peut être en mouvement (par exemple en train de pratiquer un sport où il se déplace - course, glisse, conduite, etc.). Dans ce mode, le drone est capable de filmer les évolutions de l'utilisateur sans que celui-ci n'ait à agir sur les déplacements du drone et sur l'axe de visée de la ca- 30 méra. À cet effet, les coordonnées du terminal, obtenues par une centrale GPS équipant celui-ci de façon en soi connue, sont communiquées au drone par la liaison sans fil, et le drone peut donc ajuster ses déplacements de manière à suivre le terminal et à ce que l'axe de visée de la caméra reste dirigé vers le terminal, de sorte que l'image reste ainsi cadrée sur le sujet. 3054336 3 Toutefois, l'obtention d'un bon cadrage à l'aide des seules coordonnées GPS de la cible reste problématique. En effet, les unités GPS embarquées dans les terminaux de type smartphone sont des unités grand public peu coûteuses, souffrant d'un manque de précision par rapport aux 5 possibilités théoriques du système satellitaire GPS. De fait, l'erreur sur les coordonnées délivrées peut atteindre 5 à 10 mètres par rapport à la position exacte. Ainsi dans certains cas, l'utilisateur est mal cadré, ou même tout simplement hors champ. 10 Par ailleurs, la cadence à laquelle ces coordonnées GPS sont délivrées par l'unité GPS est en général assez lente (1 jeu de coordonnées par seconde), ce qui rend difficile un suivi des déplacements de la cible, en particulier lorsque l'utilisateur est en accélération rapide sur des trajectoires non régulières. 15 Un but de l'invention est de proposer un système permettant à un drone, en mode de prise de vues autonome d'une cible en déplacement, de tirer parti d'une position relative mieux définie du drone et de la cible, en s'affranchissant partiellement des imprécisions liées aux unités GPS équipant ce type d'appareils. 20 L'invention propose à cet effet un système de prise de vues animées comprenant, de manière en elle-même connue, un drone pourvu d'une caméra et une station au sol communiquant par une liaison sans fil avec le drone. Les déplacements du drone sont définis par des instructions de vol appliquées à un groupe propulseur ou un ensemble de groupes pro- 25 pulseurs du drone, le drone étant apte à se déplacer de façon autonome pour réaliser une prise de vues animée d'une cible se déplaçant avec la station au sol. Ce système connu comprend des moyens pour ajuster l'angle de visée de la caméra au cours des déplacements du drone et de la cible pour que les images prises par la caméra soient cadrées sur la 30 cible, et des moyens pour engendrer lesdites instructions de vol pour commander le déplacement du drone en direction de la cible et de sorte que la distance et la position angulaire entre le drone et la cible répondent à des règles déterminées. Lesdits moyens pour ajuster l'angle de visée et pour engendrer lesdites instructions de vol sont basés sur une détermina- 35 tion de la position géographique GPS de la cible par rapport à la position 3054336 4 géographique GPS du drone, et de la position angulaire de la cible par rapport à un axe principal du drone, De façon caractéristique de l'invention, lesdits moyens pour ajuster l'angle de visée et pour engendrer lesdites instructions de vol sont également ba- 5 sés sur l'analyse d'un signal non-géographique produit par analyse des images successivement délivrées par la caméra du drone et/ou produit par la cible et reçu par le drone. De préférence, la cadence d'analyse du signal non-géographique est plus rapide que la cadence à laquelle les positions géographiques GPS sont 10 déterminées. De préférence également, le signal non-géographique est un signal visuel de position de la cible dans les images générées par la caméra du drone, et en ce qu'il comprend des moyens pour localiser et suivre dans les images successives la localisation dudit signal. 15 La caméra peut être dans ce cas une caméra fixe à champ large de type fish-eye, les moyens d'ajustement de l'angle de visée de la caméra étant alors aptes à recadrer et retraiter les images à champ large prises par la caméra, ou bien une caméra montée sur un support articulé trois-axes de type gimbal avec suspension à la Cardan muni de servomoteurs pilotés 20 par lesdits moyens d'ajustement de l'angle de visée de la caméra. Le signal non-géographique peut être un signal de type lidar réfléchi par la cible à partir d'une émission par le drone. Dans une forme de mise en oeuvre préférentielle, le système comprend un moteur de fusion apte à fusionner i) des informations de position géo- 25 graphique de la cible ayant une première incertitude donnée et ii) des in- formations de position angulaire de la cible par rapport à un axe principal du drone ayant une deuxième incertitude donnée, pour obtenir des informations de position géographique affinée de la cible. Le moteur de fusion peut être en particulier mis en oeuvre au moyen d'un 30 filtre de Kalman étendu à coordonnées hybrides comprenant : une unité de prédiction sensible à un modèle de prédiction du mouvement de la cible et opérant à partir i) d'estimées recalées de la position et de la vitesse de la cible obtenues à partir desdites informations de position géographique de la cible et ii) d'estimées recalées de la position et de la vi- 35 tesse de la cible obtenues à partir desdites informations de position angu- 3054336 5 'aire, ainsi que iii) de leurs incertitudes respectives ; une première unité de recalage recevant en entrée la position géographique et la vitesse de la cible et des estimées de position et de vitesse de la cible issues de l'unité de prédiction, ainsi que leurs incertitudes respectives, et délivrant en sor- 5 tie des valeurs recalées de position et de vitesse de la cible, ainsi que leurs incertitudes respectives ; et une seconde unité de recalage recevant en entrée la position angulaire et la vitesse de la cible et des estimées de position angulaire et de vitesse de la cible issues de l'unité de prédiction, ainsi que leurs incertitudes respectives, et délivrant en sortie des valeurs 10 recalées de position angulaire et de vitesse de la cible, ainsi que leurs in- certitudes respectives. Le modèle de prédiction est de préférence un modèle à vitesse de cible constante. Très avantageusement, le moteur de fusion comprend une unité de con- 15 version apte à convertir les informations de position et de vitesse de la cible, générées en coordonnées cartésiennes, en informations correspondantes en coordonnées angulaires, et vice versa, et ladite seconde unité de recalage opère en coordonnées angulaires. Le moteur de fusion est notamment apte à prendre en compte au moins 20 une information supplémentaire parmi : une information d'altitude mesu- rée de la cible ; une information de l'accélération mesurée de la cible ; une information de distance mesurée entre le drone et la cible ; et une information supplémentaire d'échelle ou de changement d'échelle dans les images prises par la caméra. 25 4 On va maintenant décrire un exemple de mise en oeuvre de la présente invention, en référence aux dessins annexés où les mêmes références 30 désignent d'une figure à l'autre des éléments identiques ou fonctionnelle- ment semblables. La Figure 1 est une vue d'ensemble schématique d'un système de prise de vues comprenant un drone et une station au sol. 3054336 6 La figure 2 est un schéma illustrant la difficulté à cadrer une cible à partir d'un drone lorsque les coordonnées de la cible par rapport au drone sont définies de façon très imprécise, La Figure 3 est un schéma illustrant la façon dont les coordonnées de la 5 cible par rapport au drone peuvent être définies avec une précision amé- liorée. La Figure 4 est un schéma par blocs d'un moteur de fusion entre deux jeux d'informations utiles pour générer ces coordonnées de précision améliorée. 10 0 On va maintenant décrire un exemple de mise en oeuvre de l'invention. Elle s'applique à un drone, par exemple un drone de type quadricoptère, tel que le Parrot Bebop Drone, dont les divers aspects techniques sont 15 décrits dans les EP 2 364 757 Al, EP 2 613 213 AI, EP 2 450 862 Al ou encore EP 2 613 214 Al précités. Le drone D comporte des rotors coplanaires dont les moteurs sont pilotés indépendamment par un système intégré de navigation et de contrôle d'attitude. Il est pourvu d'une caméra C à visée frontale permettant d'obtenir 20 une image de la scène vers laquelle est orienté le drone. Le drone peut comporter également de préférence une seconde caméra à visée verticale (non représentée) pointant vers le bas, apte à capter des images successives du terrain survolé et utilisée notamment pour évaluer la vitesse du drone par rapport au sol. 25 Des capteurs inertiels (accéléromètres et gyromètres) permettent de me- surer avec une certaine précision les vitesses angulaires et les angles d'attitude du drone, c'est-à-dire les angles d'Euler (tangage, roulis et lacet) décrivant l'inclinaison du drone par rapport à un plan horizontal d'un repère terrestre fixe, étant entendu que les deux composantes longitudinale 30 et transversale de la vitesse horizontale sont intimement liées à l'inclinai- son suivant les deux axes respectifs de tangage et de roulis. Un télémètre à ultrasons disposé sous le drone fournit par ailleurs une mesure de l'altitude par rapport au sol. Le drone est également pourvu de moyens de localisation permettant de déterminer sa position absolue dans l'espace, no- 35 tamment à partir de données issues d'un récepteur GPS. 3054336 7 La caméra C est de préférence une caméra fixe de type fish-eye à champ hémisphérique, comme décrit par exemple dans le EP 2 933 775 Al (Parrot). Avec une telle caméra, les changements de l'axe de visée de la caméra sont réalisés non pas par déplacement physique de la caméra, mais 5 par recadrage et retraitement des images prises par la caméra en fonction d'un angle de visée virtuel, déterminé par rapport à l'axe principal du drone, donné en consigne. Le drone D est piloté par une station au sol T, typiquement sous la forme d'une télécommande, par exemple de type télécommande d'aéromodé- 10 lisme, d'un téléphone intelligent ou d'une tablette intelligente. Le télé- phone intelligent ou la tablette intelligente sont pourvus d'un écran tactile E affichant l'image embarquée par la caméra frontale C, avec en superposition un certain nombre de symboles permettant l'activation de commandes de pilotage par simple contact du doigt d'un utilisateur sur l'écran 15 tactile E. Lorsque le drone D est piloté par une station T de type télécom- mande, l'utilisateur peut être pourvu de lunettes de pilotage en immersion, souvent dénommées lunettes FPV (First Person View). L'appareil T est également pourvu de moyens de liaison radio avec le drone D, par exemple de type réseau local Wi-Fi (IEEE 802.11), pour l'échange bidirec- 20 tionnel de données du drone D vers l'appareil T, notamment pour la transmission de l'image captée par la caméra C et de données de vol, et de l'appareil T vers le drone D pour l'envoi de commandes de pilotage. Le système constitué par le drone D et l'appareil T est configuré pour pouvoir donner au drone la faculté de suivre et de filmer de manière auto- 25 nome une cible, typiquement la cible constituée par l'appareil T lui-même porté par l'utilisateur. En référence à la Figure 2, on a représenté schématiquement le drone D en mouvement autonome, équipé de la caméra C censée réaliser une séquence d'images animées de la cible, dont la position est donnée fonda- 30 mentalement par les coordonnées GPS du terminal T. Ces coordonnées sont délivrées par l'unité GPS du terminal à faible cadence (en général autour de 1 Hz) et transmises au drone pour que celui-ci ajuste l'axe de visée de la caméra C sur le terminal T et donc sur l'utilisateur. 3054336 8 Selon l'état de l'art, l'axe de visée de la caméra C est déterminé sur la base des coordonnées du vecteur reliant le drone, dont la position P(D) est indiquée par l'unité GPS embarquée dans le drone, Le cercle en traits tiretés CT sur la Figure 2 représente la sphère des in- 5 certitudes cumulées maximales des unités GPS du drone D et du terminal T, tandis que la zone hachurée représente le champ des images prises par la caméra C, centré sur son axe de visée AV. On comprend que, si des erreurs dans les coordonnées GPS du drone et de la cible, indiquées par leurs unités GPS respectives, font que la position de la cible par rap- 10 port au drone est P'(T) alors que la position évaluée par le GPS est P(T), le sujet portant la cible peut se trouver très excentré dans l'image, et dans certains cas se trouver hors champ, comme illustré sur la Figure 2. Selon l'invention, les moyens pour déterminer l'axe de visée de la caméra C sont complétés par la prise en compte d'un signal non-géographique 15 généré à partir de la cible elle-même, capable d'indiquer une position an- gulaire de la cible, avec une incertitude donnée, par rapport à l'axe principal du drone. Dans une première forme de réalisation, ce signal est un signal lidar réfléchi par l'utilisateur à partir d'un signal laser incident émis par une source 20 spécifique embarquée dans le drone, selon une technologie de détection angulaire connue en soi. À partir du signal réfléchi, le drone est capable de recueillir, à une cadence plus rapide que celle des coordonnées GPS et de façon plus précise, des informations représentatives de l'orientation du vecteur (tridimensionnel) allant de la source laser à l'utilisateur. 25 Dans une deuxième forme de réalisation, le signal émis par la cible est le signal visuel engendré par la présence de la cible dans l'image brute à large champ prise par la caméra. À cet effet, un programme d'analyse d'image prévu dans l'unité centrale embarquée du drone, ou dans un circuit dédié, est configuré pour suivre le déplacement de l'utilisateur dans la 30 séquence d'images générée par la caméra et pour en déduire dans quelle direction angulaire se trouve l'utilisateur par rapport à l'axe principal du drone, en général confondu avec l'axe optique de la caméra fish-eye. Plus précisément, ce programme est configuré pour localiser et suivre dans les images successives un motif visuel ou une tache de couleur représenta- 35 tive de l'aspect visuel de la cible par rapport à un fond (par exemple un 3054336 9 motif élaboré par analyse des niveaux de gris de l'image). Par exemple, pour la prise de vues d'un utilisateur pratiquant un sport de neige, le fond sera en général blanc et la couleur de la tache dans les images sera celle des vêtements de l'utilisateur. Cette approche permet par ailleurs de dis- 5 poser de données angulaires de position de l'utilisateur à suivre à une ca- dence sensiblement plus rapide que celle avec laquelle les coordonnées GPS sont délivrées, à savoir la cadence des images qui est typiquement de 30 images par seconde pour ce type d'application. La Figure 3 illustre l'amélioration de la position de la cible vue du drone 10 grâce à la connaissance de l'information angulaire recueillie avec une in- certitude connue, que ce soit grâce à un système lidar ou autre système physique dédié, ou par l'analyse de la position angulaire de la cible dans l'image prise par la caméra C. L'électronique embarquée du drone est capable de savoir par recoupement entre les données GPS et ces données 15 de détection angulaire que la cible se trouve à l'intersection de la sphère d'incertitude CT inhérente à la mesure GPS et du cône d'incertitude CN inhérent à la détermination de position angulaire précitée. On va maintenant décrire la façon dont les données de position obtenues par les unités GPS du drone D et du terminal T d'une part, et par la dé- 20 termination de la position angulaire de la cible par rapport à l'axe du drone d'autre part, sont fusionnées pour aboutir à cette amélioration de la détermination de la position et de la vitesse de la cible. Le moteur de fusion est mis en oeuvre par traitement numérique de préférence dans le drone D lui-même, ou le cas échéant dans le terminal T 25 avec lequel le drone est en communication permanente à haut débit via la liaison Wi-Fi. Le traitement est adapté pour conserver la précision de la détection angulaire (par exemple ± 5°) et la précision de la distance déterminée à partir des coordonnées GPS du terminal et du drone (typiquement de 5 à 10 mètres avec les unités GPS grand public). 30 Dans des variantes de réalisation, les traitements précités peuvent être opérés au sein d'un serveur cloud distant auprès duquel est enregistré le drone. Ce dernier est alors pourvu, en plus du module de communication WiFi par lequel il échange des données avec le terminal T, d'un autre module de communication lui permettant de se connecter directement à un 35 réseau de téléphonie mobile 3G ou 4G. Il est alors possible de déporter 3054336 10 dans ce serveur cloud un certain nombre d'opérations et calculs de pilotage, de traitement d'image, etc. au lieu de les exécuter au sein d'un processeur embarqué dans le drone ou le terminal de télécommande. Par ailleurs, la séquence d'images prise par la caméra C du drone D au 5 cours de son parcours peuvent être soit stockée dans une mémoire em- barquée dans le drone puis transférée vers le terminal ou un autre équipement intelligent à l'issue du vol, soit transmise en flux pendant la prise de vues elle-même, et stockée dans le terminal T, ou encore transférée au serveur cloud dans l'hypothèse indiquée ci-dessus. 10 En tout état de cause, le traitement numérique est par ailleurs fondé sur un modèle de mouvement permettant de propager l'estimation de la localisation entre deux mesures consécutives. La fusion de mesures de natures différentes (coordonnées cartésiennes pour les données GPS et coordonnées sphériques pour la détection angu- 15 laire), ayant leurs imprécisions propres déterminées dans ces deux sys- tèmes de coordonnées, est réalisée avantageusement avec un circuit de type filtre de Kalman étendu à coordonnées hybrides HC-EKF (Hybrid Coordinate Extended Kalman Filter). De façon connue en soi, un filtre de Kalman met en oeuvre un estimateur 20 d'état qui est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états du système dynamique constitué ici par la position géographique de la cible et sa vitesse à partir d'une série de mesures appliquées en entrée. On trouvera les principes généraux de cette technique par exemple dans R.E. Kalman, A new Approach to Linear Filtering and Prediction Pro- 25 blems, Transactions of the ASME - Journal of Basic Engineering, Vol. 82 (1960). Des détails d'un filtre de type HC-EKF, appliqué au guidage de munitions autonomes, sont donnés par K. Ezal et C. Agate, Tracking and interception of ground-based RF sources using autonomous guided munitions with 30 passive bearings-only sensors and tracking algorithms, Toyon Research Corporation, 75 Aero Camino, Suite A, Goleta, CA, USA 93117. Dans le cas présent, le filtre de Kalman reçoit en entrée : - les coordonnées xc, yc, zc données par l'unité GPS et la vitesse vxc, vyc, vzc de la cible à un instant to puis à des instants successifs tri ..., 35 dans un système de coordonnées cartésiennes (la vitesse étant esti- 3054336 11 mée par l'écart entre deux positions successives mesurées par l'unité GPS du terminal T, divisé par le temps écoulé), et - la position angulaire de la cible par rapport à l'axe principal du drone, donnée ici par analyse des images prises par la caméra C en locali- 5 sant le motif visuel que constitue l'utilisateur dans chaque image prise, et représentée par une coordonnée angulaire ahc dans le plan horizontal et une coordonnée angulaire avc dans le plan vertical, avec une incertitude donnée inhérente à la façon dont ces coordonnées angulaires sont obtenues. 10 Le système dynamique du filtre de Kalman est constitué par un ensemble d'équations qui décrit le comportement de la cible. Une telle modélisation est décrite notamment dans le EP 2 431 084 A1, auquel on pourra se référer pour de plus amples détails. Le filtre de Kalman opère en deux phases (qui seront décrites plus en dé- 15 tail ci-après en référence à la Figure 4), avec successivement : - une phase de prédiction, effectuée à chaque itération du filtre : cette phase consiste à prédire la position et la vitesse de la cible à l'aide : d'une part des estimées (décorrélées) de la position et de la vitesse et de leurs incertitudes associées, recalées en fonction des 20 propagations précédentes du filtre itératif, pour obtenir des don- nées de position et de vitesse (ainsi que leurs incertitudes) utilisables pour anticiper les déplacements du drone et d'autre part d'un modèle de comportement dynamique de la cible. Dans le présent exemple, ce modèle dynamique est un modèle où 25 la vitesse de la cible est constante ; ce modèle de prédiction com- prend également un modèle d'erreur permettant de faire évoluer l'incertitude de l'état estimé au cours de sa propagation ; - une phase de recalage, qui consiste à corriger la prédiction ci-dessus en utilisant : 30 la mesure courante (en coordonnées sphériques) de la position an- gulaire de la cible par rapport à l'axe principal du drone. Cette étape est de préférence mise en oeuvre à chaque fois qu'une nouvelle image est délivrée par la caméra C, donc ici à une cadence de 30 fois par seconde ; et 3054336 12 la mesure courante (en coordonnées cartésiennes) de la position de la cible donnée par le GPS de celle-ci. Ce recalage est opéré à chaque fois qu'une nouvelle position GPS est délivrée, typiquement à une cadence de 1 Hz. 5 Par ces phases de prédiction et de recalage, le filtre de Kalman utilise et estime : - l'état de la position angulaire de la cible par rapport à l'axe principal du drone, de manière à recadrer l'image de la caméra de sorte que la cible soit centrée dans l'image et à positionner correctement le drone, 10 ainsi que - la distance entre la cible et le drone, de manière à générer des instructions de vol permettant au drone d'adapter sa trajectoire pour suivre la cible, ici en maintenant cette distance constante. La Figure 4 représente sous forme de schéma par blocs les différents trai- 15 tements mis en oeuvre. Sur cette figure, on a indiqué les diverses données d'entrée mesurées (observations), qui sont : - les coordonnées de position de la cible, produites par le GPS de la cible, avec une indication des erreurs associées du GPS de la cible ; 20 - les coordonnées angulaires de la cible, produites à partir de l'image de la caméra du drone, avec une incertitude prédéterminée correspondante ; et - les coordonnées de position et de vitesse du drone, produites par le système de pilotage de celui-ci. 25 Les coordonnées de position produites (en coordonnées cartésiennes) par le GPS de la cible sont appliquées, avec les erreurs GPS associées, à un bloc 110 de recalage, recalage qui est fonction de la position et de la vitesse de la cible estimées, délivrées, avec les incertitudes associées, par le bloc 120 de prédiction du filtre de Kalman. 30 Le traitement opéré au sein du bloc 120 produit des estimées de la posi- tion et la vitesse de la cible, sur la base, comme indiqué plus haut, d'un modèle dynamique de prédiction décrivant le comportement de la cible (par exemple un modèle où la vitesse de la cible est constante), comprenant également un modèle d'erreur associé permettant de faire évoluer 35 l'incertitude de l'état estimé au cours de sa propagation lors des itérations 3054336 13 successives du filtre de Kalman. Les valeurs de position et de vitesse recalées par le bloc 110 (qui sont en coordonnées cartésiennes) sont des paramètres d'entrée du bloc de prédiction 120 du filtre de Kalman. Les coordonnées angulaires de la cible, ainsi que l'incertitude prédétermi- 5 née de mesure angulaire, sont appliquées au bloc 130 de recalage, qui reçoit également en entrée des estimées de la position et de la vitesse de la cible, avec les incertitudes associées, paramètres qui sont tous exprimés en coordonnées angulaires. Le bloc 130 délivre en sortie des données correspondantes recalées, exprimées également en coordonnées 10 angulaires. Le recalage opéré par le bloc 130 est fonction des estimées de la position et de la vitesse de la cible, des incertitudes associées, des coordonnées de la cible, et d'une erreur prédéterminée de mesure d'angle. Entre le bloc 130 de recalage des paramètres déduits de l'analyse des 15 images de la caméra et le bloc 120 de prédiction du filtre de Kalman est interposé un bloc 140 de conversion de coordonnées cartésiennes en coordonnées angulaires, et vice versa. En effet, comme les mesures de position angulaires de la cible déduites de l'analyse des images de la caméra sont fortement non linéaires par 20 rapport à l'état courant du filtre exprimé en coordonnées cartésiennes, elles ne peuvent pas être utilisées telles quelles pour un recalage selon le principe du filtre de Kalman. Il ne suffit pas de linéariser les mesures non linéaires localement autour de l'état estimé courant (ce que l'on fait traditionnellement et qui constitue le principe du filtre de Kalman étendu), car 25 cela ne garantit pas la convergence du filtre, et fournirait de mauvais ré- sultats dans la présente application. On linéarise donc les mesures en opérant un changement du système de coordonnées de coordonnées angulaires (sphériques) en coordonnées cartésiennes et vice versa. Cette transformation, malgré le défaut d'exacti- 30 tude pouvant en résulter, permet d'obtenir une linéarité entre l'état du filtre et la mesure angulaire donnée par les images de la caméra, garantissant la stabilité du filtre du fait de l'homogénéité des différentes informations appliquées en entrée de celui-ci. On notera que le bloc 140 de conversion reçoit également en entrée les 35 informations de coordonnées de position et la vitesse du drone donnée 3054336 14 par le circuit de pilotage de celui-ci, permettant de connaitre à tout moment le référentiel du drone, en coordonnées cartésiennes. Dans la pratique, on itère les opérations décrites ci-dessus à la cadence des images prises par la caméra (typiquement 30 Hz), une nouvelle ob- 5 servation de position angulaire de la cible étant disponible à chacune de ces itérations. Une nouvelle observation des coordonnées GPS n'est en revanche disponible qu'à une cadence de 1 Hz, et est donc prise en compte par le bloc 140 une fois toutes les 30 itérations. On notera ici que le traitement par le filtre de Kalman peut être optionnel- 10 lement amélioré par la prise en compte d'informations supplémentaires et notamment : - une approximation de la vitesse de la cible, déterminée à partir de deux mesures GPS successives par l'unité GPS du terminal et de l'écart temporel qui les sépare ; 15 - une mesure de l'altitude de la cible, par exemple à l'aide d'un baro- mètre intégré au terminal T; - une mesure d'échelle ou de changement d'échelle dans les images prises par la caméra, pour le mode de réalisation où la position angulaire est déduite de ces images ; 20 - une mesure de l'accélération de la cible, obtenue par exemple à partir d'une centrale inertielle équipant le terminal T; et/ou - une mesure de distance entre le drone et la cible, par exemple à l'aide d'un capteur de temps de parcours basé sur des impulsions radio à ultra-large bande UWB (Ultra Wide Band) émises par le drone dans un 25 champ dirigé vers l'avant de celui-ci avec une largeur de champ ap- propriée. REVENDICATIONS1. Système de prise de vues animées, comprenant un drone (D) pourvu d'une caméra (C) et une station au sol (T) communiquant par une liaison sans fil avec le drone, les déplacements du drone étant définis par des instructions de vol appli- quées à un groupe propulseur ou un ensemble de groupes propulseurs du drone, le drone étant apte à se déplacer de façon autonome pour réaliser une prise de vues animée d'une cible se déplaçant avec la station au sol (T), le système comprenant : - des moyens pour ajuster l'angle de visée de la caméra (C) au cours des déplacements du drone et de la cible pour que les images prises par la caméra soit cadrées sur la cible ; et - des moyens pour engendrer lesdites instructions de vol pour commander le déplacement du drone en direction de la cible et de sorte que la distance et la position angulaire entre le drone et la cible répondent à des règles déterminées, lesdits moyens pour ajuster l'angle de visée et pour engendrer lesdites instructions de vol étant basés sur une détermination de la position géographique GPS de la cible par rapport à la position géographique GPS du drone, et de la position angulaire de la cible par rapport à un axe principal du drone, le système étant caractérisé en ce que lesdits moyens pour ajuster l'angle de visée et pour engendrer lesdites instructions de vol sont également basés sur l'analyse d'un signal non-géographique produit par analyse des images successivement délivrées par la caméra (C) du drone et/ou pro- duit par la cible et reçu par le drone. 2. Système selon la revendication 1, caractérisée en ce que la cadence d'analyse du signal non-géographique est plus rapide que la cadence à laquelle les positions géographiques GPS sont déterminées. 3. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que le signal non-géographique est un signal visuel de position de la cible dans les images 3054336 16 générées par la caméra (C) du drone (D), et en ce qu'il comprend des moyens pour localiser et suivre dans les images successives la localisation dudit signal. 5 4. Système selon la revendication 3, caractérisé en ce que la caméra est une caméra fixe à champ large de type fish-eye et en ce que les moyens d'ajustement de l'angle de visée de la caméra sont aptes à recadrer et retraiter les images à champ large prises par la caméra. 10 5. Système selon la revendication 3, caractérisé en ce que la caméra est une caméra montée sur un support articulé trois-axes de type gimbal avec suspension à la Cardan muni de servomoteurs pilotés par lesdits moyens d'ajustement de l'angle de visée de la caméra. 15 6. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que le signal non- géographique est un signal de type lidar réfléchi par la cible à partir d'une émission par le drone. 7. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend un 20 moteur de fusion (110-140) apte à fusionner i) des informations de posi- tion géographique de la cible ayant une première incertitude donnée et ii) des informations de position angulaire de la cible par rapport à un axe principal du drone ayant une deuxième incertitude donnée, pour obtenir des informations de position géographique affinée de la cible. 25 8. Système selon la revendication 7, caractérisé en ce que le moteur de fusion comprend un filtre de Kalman étendu à coordonnées hybrides comprenant : - une unité de prédiction (120) sensible à un modèle de prédiction du 30 mouvement de la cible et opérant à partir i) d'estimées recalées de la position et de la vitesse de la cible obtenues à partir desdites informations de position géographique de la cible et ii) d'estimées recalées de la position et de la vitesse de la cible obtenues à partir desdites informations de position angulaire, ainsi que iii) de leurs incertitudes res- pectives ; 3054336 17 une première unité de recalage (110) recevant en entrée la position géographique et la vitesse de la cible et des estimées de position et de vitesse de la cible issues de l'unité de prédiction (120), ainsi que leurs incertitudes respectives, et délivrant en sortie des valeurs recalées de 5 position et de vitesse de la cible, ainsi que leurs incertitudes respec- tives ; et une seconde unité de recalage (130) recevant en entrée la position angulaire et la vitesse de la cible et des estimées de position angulaire et de vitesse de la cible issues de l'unité de prédiction (120), ainsi que 10 leurs incertitudes respectives, et délivrant en sortie des valeurs reca- lées de position angulaire et de vitesse de la cible, ainsi que leurs incertitudes respectives. 9. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que le modèle de 15 prédiction est un modèle à vitesse de cible constante. 10. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que le moteur de fusion comprend une unité de conversion (140) apte à convertir les informations de position et de vitesse de la cible, générées en coordonnées 20 cartésiennes, en informations correspondantes en coordonnées angu- laires, et vice versa, et en ce que ladite seconde unité de recalage (130) opère en coordonnées angulaires. 11. Système selon la revendication 7, caractérisé en ce que le moteur de 25 fusion est apte à prendre en compte au moins une information supplé- mentaire parmi : une information d'altitude mesurée de la cible ; une information de l'accélération mesurée de la cible ; une information de distance mesurée entre le drone et la cible ; et une information supplémentaire d'échelle ou de changement d'échelle dans les images prises par la 30 caméra.