FR 2956215 A1 20110812 FR 1050881 A 20100209 L'invention concerne un procédé d'estimation de l'état d'un véhicule automobile. L'invention concerne aussi un dispositif d'estimation de l'état d'un véhicule automobile. L'invention concerne encore un véhicule automobile équipé d'un tel dispositif d'estimation. Dans ce document, on entend, par « état d'un véhicule automobile », un ensemble de données comprenant une donnée de position du véhicule automobile et/ou une donnée d'orientation du véhicule automobile et/ou une donnée de vitesse du véhicule automobile. Dans le domaine automobile, les applications de sécurité et de navigation dépendent très fortement d'informations de position du véhicule automobile. Dans des conditions de trafic réel, la seule source d'information de localisation absolue vient de signaux diffusés par des satellites. On connaît par exemple parmi les solutions de géolocalisation et navigation par satellite dites GNSS utilisant un tel principe, les systèmes de localisation par satellite GPS. Les signaux diffusés par les satellites ont une faible puissance et/ou sont très fortement atténués par le milieu qu'ils traversent et sont par conséquent sujets aux parasites et à des effets de propagation par trajets multiples, c'est-à-dire qu'un signal émis par un satellite peut donner lieu à différents signaux arrivant plusieurs fois à un récepteur avec des décalages temporels du fait que ces signaux empruntent des chemins différents entre le satellite et le récepteur. Les parasites et les effets de propagation par trajets multiples sont la cause d'erreurs d'estimations de positions. D'autre part, des erreurs d'estimation peuvent également provenir d'un décalage de l'horloge interne du récepteur par rapport à celle du satellite. En conséquence, les applications qui dépendent de ces estimations de position erronées ne fonctionnent pas correctement ou leurs performances sont réduites. MS\REN229FR.dpt La figure 1 illustre le problème. Sur cette figure, les données recueillies par différents récepteurs GPS embarqués dans un véhicule automobile en déplacement ont été reportées sur un plan. Le véhicule automobile est déplacé dans un environnement comprenant de nombreux immeubles qui favorisent les effets de propagation par trajets multiples. On note que les données de position recueillies sont bien différentes des données de positions réellement occupées par le véhicule automobile. On note des erreurs de position allant jusqu'à 45 m. Des éléments naturels ou des constructions forment des obstacles ou des miroirs à la transmission des signaux ce qui provoque le calcul de pseudo distances erronées. Notamment, le calcul des pseudo-distances peut-être fortement erroné pendant plusieurs secondes. Les fabricants de système GPS mettent en oeuvre différentes procédures pour corriger ces erreurs en cas de faible nombre de signaux satellites reçus ou en cas de fortes erreurs de pseudo distance. Bien sûr, des solutions existent pour minimiser ces erreurs. Néanmoins, elles nécessitent l'utilisation de capteurs tels que des gyroscopes, des accéléromètres ou d'autres capteurs extéroceptifs, c'est-à-dire des capteurs dédiés à la fonction de minimisation de ces erreurs. L'utilisation de capteurs supplémentaires est synonyme de coûts et donc de limitation de la faisabilité de tels systèmes pour des raisons économiques. Ainsi, il existe un besoin de solutions de limitation des erreurs à moindre coût. Dans le domaine automobile, la solution habituelle aux problèmes d'erreurs est en effet d'ajouter un gyroscope supplémentaire pour mesurer la vitesse de lacet du véhicule automobile et de fusionner, c'est-à-dire de combiner, les données de vitesse de lacet du véhicule automobile et la vitesse du véhicule automobile avec les données de localisation estimée fournies par un système GPS. Pour ce faire, le système GPS reçoit les signaux émis par un ensemble de satellites et en déduit des informations de pseudo-distances. MS\REN229FR.dpt Ces informations de pseudo-distances sont ensuite utilisées pour estimer la position du véhicule en termes de latitude et de longitude dans le système de coordonnées habituel. Ce fonctionnement requiert au minimum des signaux de quatre satellites différents. Ainsi, s'il n'y a pas assez de signaux satellites, il n'est pas possible de déterminer une donnée de localisation estimée. C'est par exemple le cas dans des tunnels ou dans des zones fortement bâties. De plus, en utilisant tous les signaux disponibles, on calcule des pseudo-distances basées sur des signaux subissant des effets de propagation par trajets multiples selon l'environnement dans lequel le véhicule automobile se trouve. Les effets de propagation par trajets multiples impliquent des erreurs de calcul de pseudo-distances et des erreurs de mesures Doppler permettant de déterminer une vitesse. Ainsi, il en résulte des erreurs d'estimations de localisation et de vitesse. Ce type de solution est connu sous le nom de système GPS à faible couplage (loosely- coupled GPS en anglais). En conséquence, lorsqu'on fusionne, par cette méthode, les données obtenues du système GPS et d'autres capteurs pour déterminer une estimation de localisation, on introduit inévitablement le biais constitué par les erreurs d'estimations de localisation issues du système GPS. Au final, les estimations de géolocalisation obtenues sont également erronées. Une autre solution consiste à réaliser un GPS à couplage fort (tightlycoupled GPS en anglais). Contrairement à la solution précédente, on fusionne directement les données brutes du système GPS avec des données de capteurs additionnels, notamment des capteurs de vitesse et des capteurs de vitesse de lacet. Néanmoins, dans cette solution, on exploite en permanence les signaux émis par les satellites et cela, contrairement à la solution précédente, même si le récepteur GPS reçoit moins de quatre signaux. MS\REN229FR.dpt Comme dans la solution précédente, les erreurs de calcul de pseudodistances constituent des biais de la solution qui provoquent au final des erreurs de localisation. Pour réduire les erreurs dues aux effets de propagation par chemins différents, il est possible de mettre en oeuvre des algorithmes de détection d'erreurs. Ces algorithmes de détection d'erreurs sont mis en oeuvre au niveau du récepteur GPS, et non pas au niveau du système GPS. Ainsi, les erreurs des autres capteurs ne sont pas corrigées. Ces algorithmes sont applicables aux systèmes de localisation aériens et non applicables lorsque les récepteurs se déplacent au sol, en particulier en milieu urbain, car pour détecter les erreurs les signaux, six satellites sont nécessaires : cinq pour détecter les erreurs et un pour les identifier. On connaît du document WO 97/24 583 un procédé de localisation utilisant des informations de vitesse fournies par un système GPS pour déterminer une position actuelle d'un véhicule à partir d'une position passée. On connaît du document WO 99/ 4180 un procédé de localisation d'un véhicule automobile utilisant des informations fournies par un système GPS et par un gyroscope. Le gyroscope permet de détecter les changements de direction du véhicule. Le système GPS permet de calculer la vitesse du véhicule grâce à des mesures Doppler faites sur des signaux émis par un ou deux satellites seulement. On connaît du document US 2008/204 316 un procédé de localisation GPS. Il est mis en oeuvre un procédé de détection d'erreurs dans lequel on ordonne les mesures de pseudo-distances de sorte que des mesures ayant les plus faibles probabilités d'erreurs sont traitées prioritairement. Une telle procédure réduit la trace de la matrice de covariance d'erreur et augmente la probabilité de détection d'erreurs sur les mesures à venir. MS\REN229FR.dpt Aucune de ces méthodes ne permet d'améliorer significativement et à moindre coût la précision, en particulier lorsque les récepteurs GPS se déplacent au niveau du sol. Le but de l'invention est de fournir un procédé d'estimation améliorant les procédés d'estimation connus de l'art antérieur. En particulier, l'invention fournit un procédé d'estimation améliorant la précision de l'estimation à moindre coût. Selon l'invention, le procédé d'estimation de l'état d'un véhicule automobile est caractérisé en ce qu'il comprend au moins une itération des phases suivantes : - obtenir des mesures Doppler à partir de signaux satellite, 15 - détecter une erreur comprenant les étapes suivantes : o tester l'existence d'une erreur de mesure Doppler, o en cas d'existence d'une erreur de mesure, identifier un satellite ayant émis les signaux à l'origine de l'erreur, supprimer les mesures obtenues grâce à un signal émis par ce 20 satellite. Le procédé peut comprendre au moins une itération des phases suivantes : obtenir des mesures de pseudo-distances à partir de signaux satellite, 25 dans l'étape de détection d'une erreur exécuter l'étape suivante : o tester l'existence d'une erreur de mesure de pseudodistance. On peut tester l'existence d'une erreur de mesure Doppler avant de tester 30 l'existence d'une erreur de mesure de pseudo-distance. MS\REN229FR.dpt 10 La phase de détection d'erreur peut utiliser un algorithme basé sur un filtre Bayésien, en particulier basé sur un filtre de Kalman, dans lequel la différence entre l'état prédit et l'état actuel est l'innovation du filtre. L'état du véhicule automobile peut comprendre un paramètre de position du véhicule automobile et/ou un paramètre d'orientation du véhicule automobile et/ou un paramètre de vitesse du véhicule automobile. L'étape de test de l'existence d'une erreur de mesure de pseudo-distance et/ou l'étape de test de l'existence d'une erreur de mesure Doppler peut comprendre l'utilisation d'un test du type « khi carré ». Le procédé peut utiliser au moins un capteur embarqué dans le véhicule automobile destiné à assurer, dans le véhicule automobile, une autre fonction qu'une fonction de détermination d'état. On peut fusionner des données GPS avec des mesures fournies par au moins un capteur embarqué dans le véhicule automobile pour obtenir une estimation de l'état du véhicule automobile. On peut traiter les données GPS avant fusion et/ou on peut traiter les mesures fournies par l'au moins un capteur embarqué avant fusion. Le traitement des données GPS et/ou le traitement des mesures fournies 25 par l'au moins un capteur embarqué peut être dépendant des estimations d'état du véhicule automobile précédemment obtenues. L'invention porte aussi sur un support d'enregistrement de données lisible par un calculateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur 30 comprenant des moyens logiciels de mise en oeuvre des étapes du procédé défini précédemment. MS\REN229FR.dpt20 Selon l'invention, le dispositif de détermination de l'état d'un véhicule automobile est caractérisé en ce qu'il comprend des moyens matériels et/ou logiciels de mise en oeuvre du procédé d'estimation défini précédemment. Le dispositif peut comprendre un module de filtrage adaptatif permettant de détecter et d'exclure des données satellites erronées basées sur des signaux satellites. Le dispositif peut comprendre un module de correction permettant de 10 corriger des mesures fournies par des capteurs embarqués du véhicule automobile. Le dispositif peut comprendre un module de fusion des données permettant de fusionner des données reçues du module de filtrage adaptatif et des 15 mesures reçues du module de correction. Selon l'invention, le véhicule automobile comprend un dispositif d'estimation d'état défini précédemment. 20 Les dessins annexés représentent, à titre d'exemple, un mode d'exécution du procédé d'estimation selon l'invention et un mode de réalisation d'un dispositif d'estimation selon l'invention. La figure 1 est un schéma d'un relevé de données de position d'un véhicule 25 automobile en milieu urbain, les données de position étant obtenues par mesure grâce à différents systèmes GPS disponibles sur le marché. La figure 2 est un schéma fonctionnel d'un dispositif d'estimation mettant en oeuvre un procédé d'estimation selon l'invention. MS\REN229FR.dpt 30 La figure 3 est un schéma structurel d'un dispositif d'estimation mettant en oeuvre un procédé d'estimation selon l'invention. La figure 4 comprend des graphiques représentants la fréquence d'erreurs 5 d'estimation en fonction de leur amplitude, pour un dispositif d'estimation connu et pour un dispositif d'estimation selon l'invention. La figure 5 est un ordinogramme d'une procédure de détection et d'exclusion d'erreurs mise en oeuvre dans le procédé d'estimation selon l'invention. La figure 6 est un ordinogramme d'un mode de réalisation d'un procédé d'estimation selon l'invention. L'état de positionnement d'un véhicule automobile est déterminé par un 15 ensemble de données comme sa latitude, sa longitude, son altitude, sa direction et sa vitesse. Le procédé d'estimation et le dispositif d'estimation selon l'invention permettent d'estimer un tel état du véhicule en utilisant des mesures réalisées au niveau d'un récepteur de signaux émis par des satellites et des mesures réalisées par des capteurs embarqués dans le 20 véhicule. Un schéma fonctionnel d'un dispositif 1 de localisation selon l'invention est décrit ci-après en référence à la figure 2. Un tel dispositif d'estimation comprend notamment un module 6 de filtrage adaptatif, un module 7 de correction basée sur un modèle et un module 8 de fusion de données. 25 Un système 2 de génération des signaux comprenant des satellites émet des signaux satellites, notamment des signaux radioélectriques, qui sont reçus par le dispositif d'estimation au niveau d'un récepteur 4. Ce récepteur permet de déterminer, à partir des signaux reçus, des donnés satellites 30 brutes, notamment des pseudo-distances et des mesures Doppler, qui sont transmises au module de filtrage adaptatif. Néanmoins, les pseudo- MS\REN229FR.dpt 10 distances et les mesures Doppler sont des données GPS brutes contenant des erreurs et du bruit. Le module de filtrage adaptatif fournit en sortie des données satellites traitées, notamment des mesures de pseudo distance et des mesures Doppler filtrées, c'est-à-dire que les mesures trop erronées ont été supprimées. Les données satellites traitées sont ensuite transmises au module 8 de fusion de données. En parallèle, des capteurs 5 embarqués dans le véhicule 3 fournissent des mesures de paramètres d'état et de paramètres dynamiques du véhicule. Ces capteurs sont de préférence des capteurs proprioceptifs, c'est-à-dire des capteurs qui répondent aux stimuli existant dans les véhicules et non-dédiés à la fonction d'estimation d'état du véhicule automobile, contrairement aux capteurs extéroceptifs qui réagissent à des stimuli extérieurs au système qu'ils équipent. Les mesures brutes sont fournies au module 7 de correction basée sur un modèle. Le module de correction fournit en sortie des données corrigées qui sont transmises au module 8 de fusion de données. Le module de correction est contrôlé par une unité de contrôle 10. En sortie du module de fusion de données, on obtient des données d'état estimé du véhicule automobile. Ces données sont transmises à un module 9 de codage, par exemple un module de codage NMEA, pour être mises en forme de sorte à respecter un format qui permet la communication avec d'autres systèmes du véhicule automobile. En effet, ces données peuvent être utilisées par d'autres systèmes du véhicule automobile comme une application permettant l'affichage sur un écran de la position du véhicule automobile relativement à une carte routière, une application d'information de signalisation routière, une application de signalisation de zones dangereuses ou toute autre application. MS\REN229FR.dpt De préférence, les données de positionnement estimées et les données d'état estimé sont également transmises au module 6 de filtrage adaptatif. De préférence, les données d'état estimé sont également transmises au module 7 de correction basée sur un modèle. Ainsi, le module de filtrage adaptatif permet de corriger et de filtrer les données brutes issues du récepteur 4 avant qu'elles ne soient utilisées dans un procédé de traitement pour déterminer l'état du véhicule automobile, en particulier utilisé pour déterminer l'état du véhicule automobile dans un procédé de traitement du type à couplage fort. De cette manière, les données utilisées dans le procédé de traitement sont correctes et non biaisées. Le module de filtrage adaptatif utilise de préférence un algorithme de détection et d'exclusion d'erreurs. Cet algorithme utilise des estimations d'état du véhicule automobile pour déterminer si les mesures de pseudodistances et les mesures Doppler (issues du récepteur 4) sont valides. Pour ce faire, l'algorithme exploite une estimation de trajectoire du véhicule sur une courte période pour discriminer les mesures de pseudo distance qui sont probablement la conséquence d'un effet de propagation par trajets multiples. L'algorithme exploite de même une estimation de trajectoire du véhicule sur une courte période pour discriminer les mesures Doppler erronées. Ainsi, les données de pseudo-distances et les données de mesures Doppler qui attaquent le module de fusion de données traduisent, de manière précise, l'état du véhicule automobile. Elles sont dépourvues d'erreurs. En conséquence, le module de fusion de données ne fonctionne qu'avec des données de pseudo-distances et de mesures Doppler dépourvues d'erreurs. MS\REN229FR.dpt De préférence, des traitements similaires sont appliqués aux mesures réalisées par les capteurs 5 embarqués dans le véhicule automobile au niveau du module 7 de correction basée sur un modèle. En effet, les mesures réalisées par les capteurs sont corrigées en utilisant les estimations d'état du véhicule automobile obtenues en sortie du module de fusion des données. La précision des mesures réalisées par les capteurs est ainsi améliorée. Le module de fusion de données permet aussi de réaliser une estimation d'état du véhicule automobile à partir des données reçues du module de filtrage adaptatif et du module de correction. Il permet en outre d'agir sur le module 6 de filtrage adaptatif pour adapter son fonctionnement aux données brutes qu'il reçoit. Il permet encore d'agir sur le module 7 de correction pour adapter son fonctionnement aux mesures brutes qu'il reçoit des capteurs embarqués dans le véhicule. Un mode de réalisation d'une structure de dispositif 1 d'estimation selon l'invention est décrit plus en détail ci-après en référence à la figure 3. Principalement, le dispositif d'estimation comprend un calculateur 18, ce calculateur étant interfacé avec un récepteur 4 de signaux satellite et avec un ensemble de capteurs 5 embarqués dans le véhicule automobile. Par exemple, le calculateur est interfacé avec le bus CAN du véhicule automobile, les capteurs transmettant leurs mesures sur le bus CAN. Le récepteur 4 est relié à une antenne 11. À la sortie du récepteur, on retrouve des mesures de pseudo-distances et des mesures Doppler ou toute autre donnée GPS brute. L'ensemble des capteurs proprioceptifs 5 fournit différentes informations, comme par exemple des mesures de déplacement des roues, des mesures MS\REN229FR.dpt de vitesse de lacets, des mesures d'accélération longitudinale, des mesures d'accélération transversale, des mesures d'angle de braquage du volant de direction. De préférence, ces capteurs sont utilisés dans d'autres fonctions du véhicule automobile comme le système de contrôle de la stabilité du véhicule automobile, le système de direction assistée, le système de freinage antiblocage, le système de freins de parking automatique... Le dispositif d'estimation repose sur une base logicielle et peut fonctionner comme une tâche de fond. Il peut ne présenter aucune interface utilisateur. Le calculateur 18 comprend un décodeur 13 pour décoder les signaux reçus du récepteur 4 et le module 6 de filtrage adaptatif pour traiter les données brutes reçues du décodeur. 15 Le calculateur 18 comprend également un bloc 17 comprenant le module de correction 7 et le module de fusion des données 8. Le calculateur 18 comprend encore un codeur 19 permettant d'assurer la fonction de codage 9 décrite précédemment. Les données issues du codeur 20 sont envoyées vers des calculateurs 20 gérant différentes applications. Le module de correction 7 est contrôlé par une unité de contrôle de correction 10 recevant elle-même des informations de situation d'un bloc d'informations sur la situation 22 lui-même relié à la sortie du module de 25 fusion des données. L'unité de contrôle et le bloc d'information ci-dessus mentionné permettent de déclencher l'activation du module de correction, et donc la correction des mesures, en fonction de la situation dans laquelle se trouve le véhicule automobile. La situation peut notamment être relative au type de déplacement ou à l'environnement dans lequel le véhicule se 30 déplace. MS\REN229FR.dpt10 Le module de fusion des données comprend un algorithme de fusion des données par exemple du type filtre Bayésien pour estimer l'état du véhicule automobile et pour générer des adaptations du module de filtrage adaptatif et du module de correction. Quand les mesures des capteurs sont disponibles elles sont utilisées par le module de fusion des données pour estimer l'état du véhicule automobile. Quand les données satellites brutes sont disponibles, elles sont utilisées par 10 le module de fusion des données pour prédire l'état du véhicule automobile dans un instant futur et pour définir les paramètres des algorithmes de détection et d'exclusion d'erreurs qui traitent les données satellites brutes. Les données satellites brutes obtenues en sortie du récepteur comprennent 15 de préférence des mesures de pseudo-distances et des mesures Doppler, on pourrait en effet utiliser d'autres mesures comme les mesures de phase des signaux. Comme vu précédemment, ces données sont entachées par des erreurs. Il est donc nécessaire de supprimer les mesures erronées afin que celles-ci n'affectent pas les estimations relatives à l'état du véhicule 20 automobile. Pour ce faire, on met en oeuvre, dans le module de filtrage adaptatif, un algorithme de détection et d'exclusion d'erreurs. Cet algorithme présente plusieurs particularités : - L'algorithme de détection et d'exclusion d'erreurs utilise l'estimation d'état obtenue en sortie du module de fusion des données. Sa performance est en 25 outre corrélée à la précision de l'estimation d'état. - L'algorithme utilise non seulement les données de mesure de pseudodistance mais également les données de mesure Doppler. En effet, la vitesse d'un véhicule automobile est un paramètre qui peut être obtenu très précisément par un capteur embarqué et son utilisation en comparaison 30 avec la vitesse déterminée par la mesure Doppler permet d'exploiter au MS\REN229FR.dpt5 maximum les redondances entre les données obtenues par l'utilisation des signaux satellite et les mesures obtenues par les capteurs 5. - Les erreurs relatives aux mesures de pseudo-distances et les erreurs relatives aux erreurs de mesure Doppler sont corrélées lorsque elles sont dues à un effet de propagation par trajets multiples, en particulier lorsqu'un obstacle se trouve entre le satellite et le véhicule automobile. Un mode de réalisation d'une procédure de détection et d'exclusion d'erreur selon l'invention est décrit ci-après en référence à la figure 5. Dans ce mode de réalisation, l'algorithme de détection et d'exclusion d'erreurs repose sur un filtre Bayésien, notamment un filtre de Kalman étendu, dans lequel la différence entre l'état prédit et l'état actuel est l'innovation du filtre, celui-ci calculant les résidus. Initialement, on effectue ou on recueille, comme représenté par la référence 100, des mesures des pseudo-distances ainsi que le bruit associé, des mesures Doppler ainsi que le bruit associé et des estimations d'état du véhicule automobile ainsi que le bruit associé. Dans une première étape 105, on calcule l'innovation et la matrice de covariance associée à partir des mesures de pseudo-distances, des mesures Doppler et des estimations d'état ainsi que les bruits associés. Dans les deuxième et troisième étapes 110 et 115, on teste les valeurs obtenues à la deuxième étape, avec un test de type « khi carré ». Le test prend comme dégrés de liberté, le nombre des mesures ainsi qu'un seuil défini par la constante 1 moins la probabilité de fausse alarme. L'homme du métier saura sélectionner une des différentes librairies et logiciels fournissant les fonctions adéquates pour ces calculs. Ce test permet de déterminer l'existence d'une différence significative entre les données satellites prévues et celles observées. Pour que ce test fonctionne, il faut MS\REN229FR.dpt que le nombre des mesures des données des satellites soit supérieur a un pour que les étapes 110 et 115 soient applicables. Les données satellites prévues sont calculées grâce aux mesures fournies par les capteurs 5. Dans la deuxième étape, le test est appliqué aux mesures Doppler seulement. Si le test est positif, on passe à une étape de test suivante. Sinon, on passe à une étape 135. Dans l'étape 135, on détermine le satellite dont le signal représentatif de la mesure de Doppler est erroné. Dans la troisième étape 115, le test est appliqué aux mesures de pseudodistances seulement. Si le test est positif, on passe à une étape 120. Sinon, on passe à une étape 130. Dans l'étape 130, on détermine le satellite dont le signal représentatif de la mesure de pseudo-distance est erroné. Dans les étapes 130 et 135, on utilise par exemple une matrice de 20 pondération M qui permet de mettre l'accent sur le défaut ou l'erreur qui est le plus déterminant. Cette matrice concourt à une meilleure extraction et à une meilleure identification des défauts ou erreurs majeurs pour corriger en priorité les défauts ou erreurs les plus générateurs de trouble dans la détermination de l'état. 25 Suite aux étapes 130 et 135, on passe à une étape 140 dans laquelle on supprime toutes les mesures de pseudo-distances et toutes les mesures Doppler relatives aux satellites identifiés aux étapes 130 et 135, puis on boucle sur l'étape 105. MS\REN229FR.dpt 30 Les étapes 110 et 115 peuvent être inversées. Cependant, le procédé présente de meilleures performances lorsque l'étape 110 est réalisée avant l'étape 115. Les étapes 105, 110, 115, constituent une phase de détection d'erreurs, les étapes 130 et 135 constituent une phase d'identification et l'étape 140 constitue une phase d'exclusion d'erreurs. Dans l'étape 120, on calcule le nouvel état estimé du véhicule automobile et le bruit associé. Ensuite, dans une étape 125, on calcule le prochain état prédit du véhicule automobile et le bruit associé en utilisant les mesures des capteurs 5, puis on boucle sur l'étape 100. Pour minimiser les prix de revient des véhicules automobiles, on utilise généralement des capteurs embarqués fournissant des mesures avec de faibles précisions. Ces capteurs sont suffisants pour fournir des informations relatives valides pendant des périodes limitées. Néanmoins, lorsqu'ils sont utilisés dans d'autres conditions, différentes erreurs perturbent les informations qu'ils fournissent. Le module de correction basée sur un modèle permet de résoudre ce problème. Le principe de correction d'erreurs repose sur une modélisation des erreurs des capteurs, la connaissance des paramètres clés de cette modélisation et surtout sur l'utilisation des données d'état estimé fournies par le module de fusion des données. Par exemple, sur un véhicule automobile, une mesure indirecte de vitesse du véhicule est réalisée en utilisant un capteur de vitesse qui ne mesure que la vitesse de rotation d'une roue. La vitesse du véhicule est ensuite estimée en utilisant le rayon de la roue. Évidemment, une estimation erronée du rayon de roue provoque une estimation erronée de la vitesse du véhicule automobile. Dans le cadre de cet exemple, le procédé selon l'invention permet d'estimer MS\REN229FR.dpt correctement le rayon de la roue alors que les procédés connus considèrent ce rayon comme un paramètre fixe. Pour réaliser l'estimation correcte du rayon de la roue, le procédé selon l'invention utilise des données satellites filtrées fournies en sortie du module de filtrage adaptatif. L'orientation du véhicule automobile est mesurée grâce à un gyroscope. Un gyroscope permet de mesurer la vitesse de lacet. Les gyroscopes à faible coût sont suffisamment précis pour fournir des mesures instantanées ou relatives, mais pas assez précis pour fournir des mesures absolues. Dans le procédé selon l'invention, des paramètres d'un gyroscope peuvent être estimés dynamiquement et adaptés pour améliorer la validité et la précision des mesures du gyroscope. Pour ce faire, on peut par exemple utiliser des informations fournies par un capteur de vitesse de roue gauche et un capteur de vitesse de roue droite, notamment des capteurs de roue arrière gauche et de roue arrière droite. Les mesures peuvent être impactées par la dynamique du véhicule. Ainsi, de préférence, ces mesures sont utilisées et corrigées sous certaines conditions. Il a été observé par exemple que certaines erreurs sont plus fréquentes et/ou plus importantes lorsque le véhicule automobile est à l'arrêt, alors que d'autres sont plus fréquentes et/ou plus importantes alors que le véhicule automobile circule en ligne droite à vitesse constante. Ainsi, de préférence, les mesures sont corrigées en fonction de la dynamique du véhicule, notamment en fonction de son type de roulage. Ceci peut être fait grâce à l'unité de contrôle de correction 10 gérant le fonctionnement du module de correction 7 et recevant des informations du bloc d'information de situation 22. Des informations sur la situation du véhicule peuvent aussi être reçues par interrogation de cartes routières numériques. Ainsi, le fonctionnement du module de correction peut être adapté à la situation dans laquelle se trouve le véhicule automobile. Le modèle utilisé par le module de correction est donc précis car il utilise des données d'état estimé du véhicule MS\REN229FR.dpt précises fournies par le module de fusion des données et des informations redondantes fournies par les différents capteurs du véhicule automobile. Dans le procédé d'estimation d'état du véhicule automobile selon invention, on réalise de préférence un couplage fort entre les données satellites filtrées et les mesures corrigées fournies par les capteurs embarqués, c'est-à-dire qu'on utilise en permanence toutes les données et mesures valides même si ces données et ces mesures, prises isolément, sont insuffisantes pour estimer une composante de l'état du véhicule automobile, par exemple même si on ne reçoit des données valides que d'un, deux ou trois satellites. Ainsi, toutes les données et mesures valides sont en permanence fusionnées. De préférence, toutes les mesures des capteurs sont obtenues de capteurs non-dédiés à la fonction d'estimation de l'état du véhicule automobile. Il semble particulièrement avantageux d'utiliser les capteurs d'un système de contrôle de stabilité du véhicule automobile. En effet, un tel système utilise des capteurs pour mesurer la vitesse de rotation de chacune des roues, un capteur pour mesurer l'angle de braquage de la direction, un capteur de vitesse de lacet, un capteur d'accélération longitudinale et un capteur d'accélération transversale. Les mesures fournies par l'ensemble de ces capteurs sont largement redondantes entre elles et également redondantes avec une mesure Doppler. Ainsi, il n'est pas nécessaire de prévoir des capteurs embarqués dédiés au procédé d'estimation de l'état du véhicule automobile. De plus, en utilisant l'ensemble des capteurs précités, on obtient, grâce à la redondance, un niveau de précision bien supérieure à celui obtenu en utilisant comme connu de l'art antérieur un gyroscope et un capteur de vitesse dont on utilise les mesures en combinaison avec des données issues d'un récepteur GPS. De préférence, il est possible d'utiliser un algorithme de détection et d'exclusion d'erreurs également parmi les mesures obtenues des capteurs embarqués. MS\REN229FR.dpt Avantageusement, les données d'état estimé du véhicule automobile obtenues en sortie du module de fusion de données sont introduites dans le module de correction. Ceci permet d'augmenter la performance du module de correction. Avantageusement, les données d'état estimé du véhicule automobile obtenues en sortie du module de fusion de données sont introduites dans le module de filtrage adaptatif. Ceci permet d'augmenter la précision du module de filtrage adaptatif, ce qui permet en conséquence d'améliorer la précision des données d'état estimé du véhicule automobile en sortie du module de fusion des données. Plus généralement, un mode de réalisation d'un procédé d'estimation d'état 15 du véhicule selon invention est décrit ci-après en référence à la figure 6. Dans une première étape 35, on met en oeuvre une procédure d'initialisation dans laquelle on reçoit notamment des signaux satellite et des mesures de capteurs embarqués. Dans une deuxième étape 40, on teste si des données satellites sont disponibles. Si tel n'est pas le cas, on passe à une étape de test suivante. Par contre, si tel est le cas, on passe à une étape 50. 25 Dans l'étape 50, on effectue une prédiction de l'état futur du véhicule automobile sur la base des données satellites disponibles. Puis, dans une étape 55, on met en oeuvre une procédure de détection et d'exclusion d'erreurs telle que celle décrite plus haut afin d'éliminer les 30 données satellites erronées. MS\REN229FR.dpt 20 Ensuite, dans une étape 60, on calcule une estimation de l'état du véhicule automobile. On boucle ensuite sur l'étape 40. À l'étape 45, on teste si des mesures fournies par les capteurs embarqués sont disponibles. Si tel n'est pas le cas, on boucle sur l'étape 40. Par contre, si tel est le cas, on passe à une étape 65. À l'étape 65, on effectue une prédiction de l'état futur du véhicule automobile sur la base des mesures proprioceptives, c'est-à-dire fournies par les capteurs embarqués du véhicule automobile. Ensuite, dans une étape 70, on calcule une estimation de l'état du véhicule automobile. On boucle ensuite sur l'étape 40. Les différents algorithmes mettant en oeuvre le procédé selon invention peuvent être basés sur des séries d'opérations matricielles, par exemple des opérations sur des matrices de 30x20 maximum. Les estimations d'état du véhicule pourront être produites à une fréquence d'environ 10 Hertz. La fréquence de rafraîchissement des données entrant dans le procédé pourront osciller entre 1 Hertz et 20 Hertz. Bien entendu, il est intéressant d'interfacer un dispositif d'estimation d'état selon invention avec un dispositif de gestion de cartes routières numériques. Bien évidemment, les capteurs embarqués utilisés par le procédé selon invention dépendent du véhicule automobile et de son niveau d'équipement. Bien que cela soit moins intéressant économiquement, il peut être nécessaire de compléter les capteurs embarqués du véhicule automobile non-dédiés à la fonction de détermination d'état par l'ajout d'un ou plusieurs capteurs embarqués dédiés à la fonction d'estimation d'état du véhicule automobile. En effet, plus les données sont redondantes et plus l'estimation MS\REN229FR.dpt d'état est précise. De plus, dans le cas d'un système de navigation embarqué nomade tel qu'un dispositif portable de navigation (PND), les capteurs utilisés dans le procédé seront ceux qui seront intégrés dans le boitier du dispositif PND afin de remplacer ceux présents dans le véhicule avec lesquels le boitier ne peut pas communiquer. De préférence, le décodeur GPS utilisé permet de déterminer une estimation de position du véhicule automobile. Cette estimation peut être utilisée dans une étape d'initialisation du procédé d'estimation d'état, comme l'indique le bloc 20 de la figure 3, cette estimation de position étant initialement fournie au module de fusion des données. Dans le mode d'exécution du dispositif d'estimation d'état décrit plus haut, en particulier dans la procédure de fusion des données, on a utilisé un filtre de Kalman étendu. Néanmoins, d'autres algorithmes statistiques peuvent être utilisés. Sur la figure 4, on a représenté les résultats obtenus grâce à un procédé d'estimation d'état et grâce à un dispositif d'estimation d'état selon invention. On remarque que, dans un environnement donné, pour un parcours donné, la fréquence des erreurs de positionnement de plus de 10 m est nul avec le dispositif d'estimation d'état selon invention, alors qu'avec l'un des meilleurs dispositifs GPS du marché, il existe des erreurs de positionnement comprises entre 10 m et 50 m. L'invention porte aussi sur un procédé d'estimation de l'état d'un véhicule automobile dans lequel on utilise des mesures d'au moins un capteur embarqué destiné à assurer, dans le véhicule automobile, une autre fonction qu'une fonction de détermination d'état. [Il me semble que cette formulation pourrait être une alternative à la revendication 1 proposée plus bas : l'objet MS\REN229FR.dpt de la protection recherchée serait alors différent. Merci de me faire savoir s'il est préférable d'orienter l'objet la protection sur l'objet ci-dessus. De préférence, au moins un capteur embarqué est destiné à assurer une 5 fonction de contrôle de la stabilité du véhicule automobile. MS\REN229FR.dpt Revendications: 1. Procédé d'estimation de l'état d'un véhicule automobile (3), caractérisé en ce qu'il comprend au moins une itération des phases suivantes : - obtenir des mesures Doppler à partir de signaux satellite, - détecter une erreur comprenant les étapes suivantes : o tester l'existence d'une erreur de mesure Doppler, o en cas d'existence d'une erreur de mesure, identifier un satellite ayant émis les signaux à l'origine de l'erreur, - supprimer les mesures obtenues grâce à un signal émis par ce satellite. 2. Procédé d'estimation selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend au moins une itération des phases suivantes : obtenir des mesures de pseudo-distances à partir de signaux satellite, dans l'étape de détection d'une erreur exécuter l'étape suivante : o tester l'existence d'une erreur de mesure de pseudo- distance. 3. Procédé d'estimation selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'on teste l'existence d'une erreur de mesure Doppler avant de tester l'existence d'une erreur de mesure de pseudo-distance. 4. Procédé d'estimation selon l'une quelconque des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que la phase de détection d'erreur utilise un algorithme basé sur un filtre Bayésien, en particulier basé sur un filtre de Kalman, dans lequel la différence entre l'état prédit et l'état actuel est l'innovation du filtre. MS\REN229FR.dpt 23 5. Procédé d'estimation selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'état du véhicule automobile comprend un paramètre de position du véhicule automobile et/ou un paramètre d'orientation du véhicule automobile et/ou un paramètre de vitesse du véhicule automobile. 6. Procédé d'estimation selon l'une des quelconque des revendications 2 à 5, caractérisé en ce que l'étape de test de l'existence d'une erreur de mesure de pseudo-distance et/ou l'étape de test de l'existence d'une erreur de mesure Doppler comprend l'utilisation d'un test du type « khi carré ». 7. Procédé d'estimation selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il utilise au moins un capteur (5) embarqué dans le véhicule automobile destiné à assurer, dans le véhicule automobile, une autre fonction qu'une fonction de détermination d'état. 8. Procédé d'estimation selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on fusionne des données GPS avec des mesures fournies par au moins un capteur (5) embarqué dans le véhicule automobile pour obtenir une estimation de l'état du véhicule automobile. 9. Procédé d'estimation selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'on traite les données GPS avant fusion et/ou en ce qu'on traite les mesures fournies par l'au moins un capteur embarqué avant fusion. 10. Procédé d'estimation selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le traitement des données GPS et/ou le traitement des mesures fournies par l'au moins un capteur embarqué est dépendant des estimations d'état du véhicule automobile précédemment obtenues. MS\REN229FR.dpt 11. Support d'enregistrement de données lisible par un calculateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des moyens logiciels de mise en oeuvre des étapes du procédé selon l'une des revendications précédentes. 12. Dispositif (1) de détermination de l'état d'un véhicule automobile, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens matériels (11, 4, 18, 19, 13, 6, 8, 7, 10, 22) et/ou logiciels de mise en oeuvre du procédé d'estimation selon l'une des revendications 1 à 10. 13. Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend un module (6) de filtrage adaptatif permettant de détecter et d'exclure des données satellites erronées basées sur des signaux satellites. 15 14. Dispositif selon la revendication 13, caractérisé en ce qu'il comprend un module (7) de correction permettant de corriger des mesures fournies par des capteurs embarqués du véhicule automobile. 20 15. Dispositif selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il comprend un module (8) de fusion des données permettant de fusionner des données reçues du module de filtrage adaptatif et des mesures reçues du module de correction. 25 16. Véhicule automobile comprenant un dispositif d'estimation d'état selon l'une des revendications 12 à 15. MS\REN229FR.dpt 10