Couplage de mesures GPS et inertielles pour de la navigation pédestre dans les bâtiments
Résumé
Developing a precise estimation system of pedestrian tracks inside buildings in order to qualify others navigation methods is targeted in this project. The aim of this contribution is to improve the existing solution, which follows a Kalman Filter “strapdown” implementation strategy using inertial and magnetic sensors located on the foot, thanks to novel GNSS observations. GNSS based velocity estimate was studied using two different observations: Doppler frequency and Time-Differenced Carrier-Phase (TDCP). Following a performance comparison of the velocity estimated with both observables, the Time-Differenced Carrier-Phase was chosen for the hybridization filter. The contribution of GNSS TDCP is found to be significant on the existing solution. Indeed, the velocity is efficiently corrected, together with the biases of the accelerometer and the gyroscope. Achieving a better biases estimate improves the overall quality of pedestrian foot tracks estimation.
Calculer précisément la trace des piétons à l’intérieur des bâtiments pour pouvoir qualifier d’autres méthodes de navigation est l’objet de ce projet. Cette partie a pour but d’améliorer la solution existante de type « strapdown » implémentée dans un filtre de Kalman et utilisant des capteurs inertiels et magnétiques sur le pied du piéton, en ajoutant des observations GNSS. Le calcul de la vitesse par des observations GNSS a été étudié à partir de deux types d’observable : la mesure Doppler et la différence temporelle de phase (TDCP). Puis après comparaison des performances des deux observables, c’est la différence temporelle de phase GNSS que l’on a choisi d’intégrer au filtre de Kalman. L’apport des observations GNSS est significatif sur la solution existante. En effet, la vitesse est fortement corrigée et, par corrélation les biais accélérométriques et gyrométriques également. La meilleure estimation des biais améliore la qualité de la position du piéton.