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Pour votre information : géolocalisation à partir de capteurs inertiels (INS).

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géolocalisation des piétons à partir de capteurs inertiels

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Contexte et enjeux

mesure des déplacements des piétons dans tous les espaces. [...] il n’existe pas de solution satisfaisante aujourd’hui. La métrologie actuelle des trajectoires des piétons s’appuie sur des mesures GPS dont les performances sont très dégradées en milieu urbain ou intra-muros.

à l’exception des capteurs inertiels et des récepteurs GPS, la qualité de service des solutions existantes dépend de la présence d’une infrastructure terrestre dédiée et de sa densité [1, 2]. Les algorithmes de navigation habituellement associés à ces technologies sont fondés sur une hypothèse irréaliste, celle d’un environnement de propagation électromagnétique stationnaire [3, 4]. Pour faire face à ces verrous, d’autres systèmes ont été étudiés et des travaux de recherche sur la navigation à l’estime à partir de centrales inertielles ont débouché sur d’autres approches.

Mais les performances des systèmes de navigation sont rapidement limitées à cause de la dérive des capteurs à bas coûts, ce qui impose une recalibration fréquente de ces derniers. Lorsque les centrales inertielles sont portées sur le pied du piéton, certaines phases du cycle de marche peuvent être utilisées pour calibrer les erreurs en continu [5, 6]. Lorsque les capteurs sont dans la main, comme dans le cas du téléphone portable, la situation est bien différente. Malgré quelques premiers résultats encourageants [7, 8], naviguer avec précision partout et de manière autonome avec un « smartphone » demeure utopique. Globalement la qualité de service des solutions émergentes est trop faible pour répondre aux enjeux de la mobilité douce.

Objectifs
L’objectif de cette thèse consiste à développer des méthodes avancées de traitement des signaux enregistrés par des capteurs bas coûts portés dans la main, typiquement ceux embarqués dans un smartphone, afin de calculer les trajectoires des piétons (position, vitesse et cap dans le référentiel de navigation), quelle que soit la nature de leur déplacement et l’espace de mobilité. Les signaux enregistrés par des gyromètres (gyroscopes), accéléromètres et magnétomètres seront utilisés comme observations dans un processus de navigation en temps réel. Les méthodes innovantes devront permettre de compenser la dérive des capteurs bas coûts, éliminer les mouvements parasites du processus de localisation et améliorer la précision de localisation autonome pour atteindre une précision de l’ordre du mètre.

Afin de mettre en œuvre le développement de solutions innovantes de géolocalisation des piétons, le travail suivant est proposé :
- filtrage des signaux enregistrés dans un appareil porté à la main, pour analyser la marche du piéton,
- conception d’algorithmes de navigation à l’estime et estimation robuste de l’orientation du mobile en intégrant des mesures opportunes (dont celle du champ magnétique),
- étude comparative des performances avec d’autres technologies de géolocalisation (par exemple : par vidéo, ou par faisceau infrarouge) actuellement exploitées pour analyser la mobilité du piéton sur des zones bien spécifiques. Cette étude est proposée dans le cadre du projet MEDEP (MÉtrologie microscopique des DÉPlacements en milieu urbain) qui contribue à l’élaboration d’un observatoire piéton instrumenté,
- expérimentation dans un cadre réel (sur un carrefour urbain) avec un échantillon d’utilisateurs représentatif de la population,
- portage des résultats sur une application de téléphonie mobile afin d’étudier la mobilité des piétons dans les transports

Compétences requises
Géomatique, mathématiques avancées, traitement du signal, programmation Matlab/C++, biomécanique

Références
[1] R. Mautz, "Indoor Positioning Technologies," Habilitation Thesis, Civil, Environmental and Geomatic Engineering, ETH Zurich, 2012.
[2] P. Y. Gilliéron and V. Renaudin, "Robust Pedestrian Navigation for Challenging Applications," in LCPC Workshop: localisation précise pour les transports terrestres, Paris, 2009.
[3] N. Kothari, B. Kannan, and M. B. Dias, "Robust Indoor Localization on a Commercial Smart-Phone," Robotics Institute, Carnegie Mellon University August 2011.
[4] T. King, S. Kopf, T. Haenselmann, C. Lubberger, and W. Effelsberg, "COMPASS: A probabilistic indoor positioning system based on 802.11 and digital compasses," in Proceedings of the 1st international workshop on Wireless network test beds, experimental evaluation & characterization, Los Angeles, CA, USA, 2006.
[5] J. Rose and J. G. Gamble, Human Walking: Lippincott Williams & Wilkins; Third edition, 2005.
[6] S. Rajagopal, "Personal Dead Reckoning System with Shoe Mounted Inertial Sensors," Master of Science, Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology, 2008.
[7] V. Renaudin, M. Susi & G. Lachapelle, "Step length estimation using handheld inertial sensors," Sensors, vol. 12, 2012.
[8] M. H. Afzal, V. Renaudin, and G. Lachapelle, "Use of earth's magnetic field for mitigating gyroscope errors regardless of magnetic perturbation," Sensors, vol. 11, pp. 11390-11414, 2011.