Techniques D Estimation Du D Placement D Un V Hicule Sans Gps Et Autres Exemples De Conception De Syst Mes De Navigation Mems
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Techniques D'estimation Du Déplacement D'un Véhicule Sans GPS Et Autres Exemples de Conception de Systèmes de Navigation MEMS
In this thesis, we explain the design and development of a GPS-free navigation system for automotive vehicles. This system uses magnetic field measurements performed onboard the vehicle in motion, and combines them with inertial measurements from other low costs MEMS sensors. It allows one to reconstruct the path of the vehicle from the initial condition in real time. A complete prototype is presented along with experimental results. The design of this system is based on an analysis of the observability of a classical model of the vehicle. This serves to establish how the various biases and shortcomings of the sensors can be estimated through Kalman filters arranged in two interconnection schemes: a partition of the state variables and a temporal interconnection. An analysis of convergence of the estimates is performed. In the final part of the manuscript, two other examples of MEMS-based navigation systems are described, including the AR.Drone quadrotor and experimental hybrid rockets for which the same design principles are applied.
Fusion d'informations dans un système de positionnement hybride GPS Multi-porteuses-Estime
Le travail présenté dans ce mémoire de thèse concerne l'étude et la mise en oeuvre de méthodes de fusion d'informations pour la localisation 3D d'un véhicule terrestre en environnement urbain dense. L'approche étudiée est la fusion des mesures fournies par le système de navigation absolue GPS multi-porteuses et les capteurs de navigation estimes odomètre et gyromètre. Ces mesures sont hybridées à l'aide de filtres récursifs pour l'estimation de la position. On réalise l'étude de l'estimateur de position en deux étapes. La première étape concerne l'étude et la mise en oeuvre d'un estimateur pour la fusion des observables de code et de phase du GPS multi-porteuses. L'expérimentation sur données synthétiques et réelles montre que le système proposé permet d'augmenter la précision des mesures lorsque la puissance du bruit sur chaque porteuse est du même ordre de grandeur. La deuxième étape concerne le système d'hybridation serrée qui fournit une estimation de la direction du véhicule et des pseudo-distances satellites-récepteur, même en absence de mesure GPS. Dans ce cadre, nous proposons un filtre circulaire récursif qui permet d'estimer la direction du véhicule. Le filtre d'hybridation réalise la fusion centralisée des mesures de pseudo-distances corrigées et la fusion distribuée des observables de phase avec les mesures gyrométriques et odométriques. L'expérimentation réalisée dans un contexte synthétique et réel montre que le système proposé est au moins aussi précis que le système d'hybridation lâche habituellement utilisé en pratique
Approche autonome pour la localisation et la surveillance de l'intégrité d'un véhicule automobile en environnement complexe
Lors de la dernière décennie, les applications utilisant une information de localisation, comme les systèmes de navigation ou de gestion de flotte, se sont très fortement développées dans le domaine automobile. Les applications à venir, en particulier celles à caractère sécuritaire, comme l’appel d’urgence ou certaines assistances à la conduite, ont des exigences de fiabilité plus importantes que les applications actuelles. Le domaine aéronautique, qui porte une grande attention aux problèmes de sécurité, a développé le concept d’intégrité pour améliorer et certifier un calcul de position. Sur la base de ces travaux, cette thèse s’intéresse à plusieurs possibilités d’amélioration de l’exactitude de la localisation et à la mise en place de mécanismes d’intégrité pour les véhicules automobiles de série, en particulier dans les environnements urbains. L’approche classique n’utilise que les mesures GPS et se décompose en deux étapes : la détection et l’exclusion des défauts (FDE), qui exploitent la redondance des données, puis le calcul de niveau de protection, qui délimite une zone de localisation sécurisée. Or, les environnements urbains offrent peu de redondance et induisent des défauts multiples et simultanés, deux caractéristiques défavorables aux algorithmes standard d’intégrité. Une série d’expériences avec un véhicule automobile a confirmé ces phénomènes et a souligné l’importance des multitrajets de type Non-Line-Of-Sight (NLOS) et la corrélation induite entre les erreurs de pseudodistance et les erreurs de Doppler. Les capteurs proprioceptifs du véhicule peuvent être mis à profit pour apporter des informations redondantes qui améliorent à la fois l’exactitude de la localisation et la quantification de l’intégrité sous la forme d’un niveau de protection. Cette thèse a développé deux approches basées sur cette hypothèse. La première approche, qui utilise le filtrage dynamique, exploite l’état prédit et la matrice de variance-covariance associée dans la phase de détection de FDE. Plusieurs défauts simultanés peuvent alors être détectés et identifiés, même en cas de faible redondance GPS, ce qui est vérifié à l’aide d’un simulateur hybride. L’approche est ensuite développée pour un véhicule automobile, en utilisant plusieurs capteurs montés de série sur celui-ci (odomètres, capteur de vitesse de lacet, capteur d’angle au volant), ce qui conduit à un état comportant 14 éléments. Elle exploite aussi les mesures de Doppler pour la détection des multitrajets NLOS, ce qui fournit un avantage conséquent en conditions urbaines. Les performances sont évaluées sur des données réelles à travers quatre cas d’usage. Le gain par rapport aux approches conventionnelles sans fusion de données est très significatif. La seconde approche se base sur l’estimation de la trajectoire sur un horizon de temps : l’estimation de la position courante est améliorée grâce aux positions du passé reliées entre elles par les mesures proprioceptives et les contraintes de déplacement du véhicule. Ce formalisme permet surtout de calculer des niveaux de protection qui prennent en compte l’ensemble des informations citées précédemment, tout en conservant des algorithmes standard. Les essais démontrent que l’augmentation de la redondance améliore la détection des défauts et réduit les niveaux de protection calculés d’un facteur trois par rapport à l’approche standard avec le seul GPS. Cette approche montre néanmoins quelques faiblesses lorsque le véhicule roule à très basse vitesse ou lorsque le nombre de défauts dépasse le nombre de mesures saines.