Afin de fournir une solution de navigation robuste et précise, les récepteurs GPS doivent opérer dans des conditions optimales, c’est-à-dire avoir une ligne de vue directe avec au moins quatre satellites, ce qui est difficile à retrouver en environnement urbain où les signaux GPS peuvent être contaminés par des erreurs de multitrajet importantes. Le couplage des données GPS avec celles provenant d’un système de navigation inertielle (INS) permet de réduire considérablement ces erreurs, toutefois, cette technique est généralement valide que pour des systèmes haut de gamme. En effet, pour les systèmes à faible coûts, les capteurs inertiels utilisés possèdent généralement des erreurs de mesure importantes provoquant ainsi une divergence rapide de la solution de navigation. Il y a donc un besoin réel pour la mise en place de nouvelles techniques qui permettraient l’étalonnage autonome des capteurs inertiels à faible coût.

L’objectif de ce projet est d’améliorer les performances des systèmes de navigation intégrés INS/GPS à faible coût basés sur l’utilisation de capteurs inertiels de type MEMS afin de permettre un positionnement précis et robuste en environnement urbain.
Pour cela, cet article propose la méthodologie suivante:

1) Développement d’une procédure d’étalonnage robuste en temps réel pour la compensation des erreurs de nature déterministe
2) Compensation des erreurs de nature stochastique des capteurs inertiels à faible coût en utilisant un modèle de Gauss-Markov (GM) basé sur les paramètre du modèle autorégressif (AR)

Lire l’article détaillé sur le site de SUBSTANCE.
SUBSTANCE est un blogue des cycles supérieurs de l’École de technologie supérieure interactif permettant aux membres de la communauté des étudiants gradués, des professeurs et des chercheurs de l’ÉTS de proposer des articles sur leurs activités universitaires.

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