La navigation autonome est devenue l’un des enjeux technologiques majeurs du XXI e siècle. Les besoins de mobilité sont immenses en robotique de service et dans les transports. Plusieurs systèmes de localisation sont aujourd’hui disponibles : le GPS civil, très performant, mais souffrant d’une précision variable (de 5 m à 30 m) en fonction de la météo et de l’environnement, la vision par ordinateur, coûteuse en termes de ressources calculatoires mais aussi sensible aux variations de la luminosité, limitant ainsi son utilisation en extérieur. Directement inspiré de la fourmi du désert Cataglyphis , le robot hexapode AntBot se localise en comptant ses foulées et mesure sa distance parcourue (odométrie) visuellement en intégrant le défilement visuel du sol. Son cap, quant à lui, est estimé à l’aide d’une boussole céleste. AntBot se repositionne avec une erreur d’à peine 7 cm, soit presque 100 fois plus faible que celle du GPS civil.
La navigation consiste à déterminer des informations sur le déplacement d’un mobile par rapport à un repère de référence. La navigation inertielle repose sur des capteurs inertiels, tels que des accéléromètres et des gyromètres, complétés souvent par des magnétomètres. Cette technique est autonome et permet une navigation à l’estime à tout instant sans dépendre de sources extérieures. En revanche, ces capteurs sont sujets à des bruits et des incertitudes qui détériorent la connaissance des états de navigation. Dans ce contexte, cet article présente deux approches de filtrage de Kalman pour la navigation magnéto-inertielle qui exploitent des techniques de l’intelligence artificielle afin d’améliorer la précision d’estimation. Ces approches sont validées lors de scénarios de vol d’un drone et d’une marche piétonne.
Les signaux émis par les satellites GPS (Global Positioning System) permettent à tout utilisateur équipé du récepteur adéquat de se positionner, n'importe où, sur le globe. Cette navigation ne peut cependant être maintenue quel que soit l'environnement. Les systèmes de navigation inertielle (IRS) permettent eux un positionnement autonome et très précis du porteur, mais cette précision se dégrade en fonction de la qualité des capteurs utilisés. L'intégration des systèmes de navigation GPS et des systèmes de navigation IRS présentent deux intérêts. Elle permet tout d’abord d'améliorer la précision du positionnement, et ensuite, lorsque les signaux GPS ne sont plus disponibles, d’assurer la continuité du positionnement par l'inertie. L’article présente les trois différents types d’architectures de ce couplage, ainsi que des applications.
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