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WO2015091402A1 - Procede de determination de l'orientation d'un repere capteur lie a un terminal mobile muni d'un ensemble capteur, porte par un utilisateur et comprenant au moins un capteur de mouvement lie en mouvement - Google Patents

Procede de determination de l'orientation d'un repere capteur lie a un terminal mobile muni d'un ensemble capteur, porte par un utilisateur et comprenant au moins un capteur de mouvement lie en mouvement Download PDF

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Publication number
WO2015091402A1
WO2015091402A1 PCT/EP2014/077838 EP2014077838W WO2015091402A1 WO 2015091402 A1 WO2015091402 A1 WO 2015091402A1 EP 2014077838 W EP2014077838 W EP 2014077838W WO 2015091402 A1 WO2015091402 A1 WO 2015091402A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
pedestrian
axis
along
movement
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/EP2014/077838
Other languages
English (en)
Inventor
Antoine LEMARCHAND
Etienne De Foras
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Movea SA
Original Assignee
Movea SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Movea SA filed Critical Movea SA
Priority to US15/105,757 priority Critical patent/US11002547B2/en
Publication of WO2015091402A1 publication Critical patent/WO2015091402A1/fr
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
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    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/166—Mechanical, construction or arrangement details of inertial navigation systems
    • G—PHYSICS
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    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
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    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/18—Stabilised platforms, e.g. by gyroscope
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P13/00—Indicating or recording presence, absence, or direction, of movement
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P15/00—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
    • G01P15/02—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration by making use of inertia forces using solid seismic masses
    • G01P15/08—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration by making use of inertia forces using solid seismic masses with conversion into electric or magnetic values

Definitions

  • the invention relates to a method for determining the orientation of the trajectory followed by a pedestrian, associated with a trajectory mark, with respect to a reference mark, the pedestrian being provided with a sensor housing comprising a sensor assembly comprising at least one less a motion sensor.
  • a method for determining the orientation of the path followed by a pedestrian, associated with a trajectory marker, with respect to a reference mark, by means of a sensor assembly comprising at least one motion sensor, the pedestrian of which is provided with can be useful in various applications such as pedestrian navigation, whether indoors or outdoors, for which it is necessary to locate the pedestrian and / or determine its trajectory.
  • the pedestrian can practice a walking or running activity.
  • Several techniques are known to locate a pedestrian absolutely on a plane. For example, see Robert Harle's article "A Survey of Indoor Inertial Positioning Systems for Pedestrians" published under the reference IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, VOL. 15, NO. 3, THIRD QUARTER 2013 1281.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • radio signals GSM, WIFI, etc.
  • GSM Global System for Mobile communications
  • WIFI Wireless Fidelity
  • a mobile phone can also be exploited, including indoor to locate pedestrians absolutely in relation to the radio access points but they generate unspecified or noisy positions (at best 100 meters for the GSM radio signal, errors of several tens of meters are possible for WIFI, including jumps position from one moment to another), they are dependent on the equipment of the place, and present an unfavorable consumption report.
  • a sensor assembly provided with the pedestrian, comprising at least one motion sensor, makes it possible to overcome these defects, by replacing or complementing the weaknesses of the methods conventionally used, by providing a relative trajectory, based on the estimates speed and heading.
  • the trajectory is then computed step by step by accumulation of elementary displacements (these techniques are known as “dead reckoning” in English language “or” reckoning ").
  • Applications can go from the general public domain. in the areas of civil security or defense, in all situations in particular or other location systems are absent or deficient.
  • the “dead reckoning” is very complementary to absolute location solutions. The latter provide absolute positions noisy , while the “dead reckoning” provides a relative displacement.
  • the inertial measurement approach has a significant attractiveness for consumer applications because the primary measuring means (a sensor assembly comprising at least one motion sensor) are already available to users via mobile phones and tablet PCs. Other accessory devices appear on the market, also equipped with these movement measuring means, such as interactive glasses or watches worn on the wrist.
  • the motion measurement location approach of the present application relies only on user-carried motion sensors, and is therefore independent of any infrastructure.
  • the technique commonly used for the internal location of a pedestrian using inertial sensors consists in applying a method called “dead reckoning” in English language or “reckoning", which estimates the current position in a reference frame (generally linked to a landmark, often confused with it, in the North sense, East, Vertical) from the previous position, to which an increment of displacement is added.
  • the displacement increment is defined by a two-dimensional vector whose norm is equal to the displacement speed multiplied by the time increment since the instant of the previous position, and the angle is calculated by the heading of the moving mobile.
  • a boat for example referred to as “dead reckoning"
  • a boat for example a boat
  • a boat for example a boat
  • Such an instrument can be constituted for example by a floating anchor, which stops in relation to the water, and to which a rope has been hooked.
  • the floating anchor is thrown into the water by an operator, and the operator then counts the length of rope that takes place per unit of time, in order to deduce the speed of the boat relative to the water.
  • the unwound length of rope can be identified by a system of nodes distributed on the rope.
  • the operator then counts the number of nodes per time unit (hence the speed is expressed in knots).
  • the course can be estimated by a compass.
  • the speed For a land vehicle, it will be possible to estimate the speed from the number of wheel turns per second. The course can be estimated by a method similar to the case of the ship possibly complemented by the steering information given by the steering wheel.
  • a pedestrian wearing a motion sensor system such as those present in a smartphone or other worn accessory such as watches (wrist) or interactive glasses (worn on the head)
  • a simple solution may be to ask the user to carry his sensor, ie his mobile terminal or his accessory, because the sensor is linked in motion or fast motion of the mobile terminal, constrained, for example by pointing in the direction of walking, or by fixing the sensor (ie the mobile terminal or the accessory) in a unique and known way on the body.
  • the heading of the trajectory is then known because this heading can be deduced from the orientation of the mobile terminal.
  • this method, constraining is a brake on the adoption of location solutions in principle of inertial sensors, and secondly, there is no guarantee that the user is able to hold the deposit.
  • the signal is first projected in the horizontal plane using the rest periods (minimum variance on each of the axes) to calculate the vertical direction: in rest period, the accelerometric signal represents only the gravitational field, it is ie the vertical direction. This direction is then used to project the accelerometer signal in the horizontal plane.
  • PCA principal component analysis
  • PCA principal component analysis
  • 2D or 3D filtered or unfiltered.
  • the idea here is that the own accelerations are in the direction of displacement, the different methods studied simply differ in the implementation of this principle.
  • the 3D approach looks for the 3 main components of the sensor signal, then retains the 3rd (that is, the one associated with the smallest eigenvalue) as the one that indicates the motion.
  • the two-dimensional or 2D approaches (PCA2D and PCA2Df) first project the signal in the horizontal plane, then perform a decomposition into eigenvectors.
  • the document US201 30030754 seems to relate to another approach.
  • the RRS orientation, described by equation 1, is supposed to be known thanks to the use of accelerometers and magnetometers (possibly gyrometers).
  • the sensor reference frame of the projection in the horizontal plane gives rise to a new marker called p-frame, such as z p .f oar tip upwards, and the directions x p f ra me and y p f rame are respectively collinear to the projection of Xsensor ®t Ysensor in the horizontal plane.
  • p-frame such as z p .f oar tip upwards
  • x p f ra me and y p f rame are respectively collinear to the projection of Xsensor ®t Ysensor in the horizontal plane.
  • the criterion used is to look for the angle that maximizes acceleration in this direction, which (implicitly) means that the maximum acceleration is in the direction of travel. It should be noted, however, that a pedestrian in a walking or running situation generates acceleration in the direction of the trajectory but also in directions perpendicular to the trajectory and that the combination of the two can generate results in all directions and that the result is then completely uncertain.
  • WO201214181 1 discloses a position estimate based on a selection of possible positions, for each of which a likelihood is calculated.
  • the likelihood is calculated from the data of accelerometers, light sensors, and more generally all available sensors, for example:
  • the on / off situation can be detected using the variance of the standard of the accelerometers
  • the pitch and / or roll angles, calculated from the averaged accelerometric data, give indications on the attitude of the device
  • the angle ⁇ direction of motion, can be calculated by decomposition into eigenvalues (similar to the method of WO2012158751A1, without all the refinements for suppressing transverse accelerations); - the use of MFCCs derived from speech recognition can help classification; and
  • the use of the optical sensor makes it possible to determine the number of occluded faces.
  • This multi-sensor fusion is complex, it requires a classification stage itself subject to error to produce results.
  • the document WO2012158751 relates essentially to a decomposition into eigenvectors and / or eigenvalues of the accelerometer signal except that the transverse accelerations are suppressed by a pretreatment comprising the following steps:
  • the angle misalignment (MA) is finally calculated by decomposition into eigenvalues.
  • This method is based on the principle that the main acceleration is measured according to the direction of movement and proposes a mode of selection of accelerations according to the direction of the march which is subject to error.
  • WO20131 6875 provides a description of a complete pedestrian navigation system, centered on the detection of the direction of movement. It also provides the use of radio (WIFI, GPS), maps, particle filter for data fusion.
  • WIFI wireless fidelity
  • the determination of the direction of movement is close to US20130030754 and consists of finding the main direction of acceleration. The idea is to extract the high-frequency components of the signal that are pondered to contain the proper accelerations while the low-frequency components contain the gravitational field. This operation is carried out by a simple high-pass filtering of the accelerometer signals. At this point, the signals contain the accelerations in the 3D space, that is to say of dimension 3 ⁇ N, where N is the number of measurements collected.
  • the only interesting components are horizontal accelerations, that is to say those that are orthogonal to the z axis of the reference frame, however it is not said how these components are extracted (from many techniques are possible to project the signals in the horizontal plane).
  • the method obtains an average direction of the vertical, which is not applicable to the whole movement.
  • the extraction of horizontal components does not seem possible, as soon as the movement includes substantial rotations.
  • the extraction of horizontal components leads to a 2 x N matrix. From this matrix, the energy of the horizontal components of the accelerometer signal is calculated, then this energy signal is filtered. It is then assumed that the energy is maximum in the direction of movement.
  • the implementation of these principles involves treating a sufficiently long signal duration in order to attenuate the effect of the punctual parasitic phenomena and to extract a "medium” effect.
  • duration is contradictory with that of real time, which is central to the applications envisaged. Vertical directions are sometimes found by low-pass filtering (in order to extract the value of the direction of the gravity field), and as soon as the movements printed on the sensor system include substantial rotational movements, this mean direction can no longer to be used. This is true for cyclical walking movements.
  • the new position can only be accurately determined after a duration T such that the accelerometer signal collected during this period contains several step cycles.
  • the duration of a step being of the order of one second, one imagines that durations of ten seconds are easily reached (analysis of the clean accelerations on ten steps) to possibly see more, according to the compromise retained between the latency of the system and the desired accuracy.
  • the present invention responds to this problem by an innovative approach where the "sensor-to-traj" orientation is continuously estimated, by identifying the unknown orientation between the sensor (or set of sensors) and the path of the pedestrian.
  • the reference mark is a terrestrial mark (linked to the earth, on the ground), and said generation of the data representative of the motion of the sensor case is obtained from said set of sensors in the reference mark by application of a second rotation transformation operator for determining the orientation of the trajectory mark in said terrestrial reference.
  • the invention makes it possible, when the reference reference (R R ) is linked to the Earth, to always know the orientation of the reference point linked to the Earth with respect to the trajectory mark (R T ) of the trajectory followed by a pedestrian with of a sensor housing, and to be able to determine the pedestrian's heading in the reference linked to the Earth, in order to apply the techniques of "dead reckoning" in English.
  • the invention when the reference mark is linked to the sensor housing, the invention makes it possible to always know the orientation of a sensor housing with respect to the pedestrian (trajectory mark) equipped with a terminal including the sensor housing, and to be able to activate the terminal differently, depending on this orientation.
  • the terminal may be a mobile terminal type mobile phone or tablet, game station, interactive glasses, watch or other accessory with motion sensors and worn by the pedestrian.
  • data from the sensor assembly represented in the (terrestrial) reference frame are available thanks to the second rotation transformation operator, and this at any moment, and the invention then makes it possible to determine the orientation of the reference mark.
  • terrestrial reference in relation to the mark of the trajectory followed by the pedestrian.
  • This makes it possible to feed dead reckoning methods and thus provide the course of the trajectory actually followed by the pedestrian in the terrestrial reference.
  • the sensor housing worn by the pedestrian can be oriented in any way compared to the pedestrian.
  • the reference mark and the trajectory marker further comprise a common axis, so that the first operator of transformation in rotation is reduced to a transformation operator in rotation along the common axis.
  • the common axis is further oriented in the direction of Earth's gravity, so that the first rotary transformation operator is reduced to an operator of transformation in rotation along a direction axis of the Terrestrial gravity.
  • this angle will be directly that of the trajectory in the reference since the trajectories and therefore the desired sequences in the great majority of the exploitation cases of the invention must be represented on maps or planes representing the geographical data in a horizontal plane, the vertical axis being perpendicular to these cards or these plans.
  • the orientation of the sensor housing in the trajectory marker is determined by the composition of the second operator with the first operator.
  • a so-called “central attitude” function or an “Inertial Measurement Unit” language abuse function is performed which provides the value of the second operator which makes it possible to transform the data directly derived from the sensors and thus identified in the reference of the sensor housing, in the reference reference linked to the Earth. Also, the second operator is calculated directly from the data from the motion sensors present in the sensor housing and it is not necessary to use other sensors to estimate the value of the second operator. The device is thus completely autonomous. According to one embodiment, the central attitude function calculates the second operator from a combination of data provided by accelerometric and / or gyrometric and / or magnetic inertial motion sensors present in the sensor housing.
  • said set of characteristics representative of movement signals of the bust, thorax or pedestrian pelvis represented in a pedestrian marker defined by the axes of the anteroposterior, medio-lateral, and vertical pedestrian, said pedestrian marker then being linked.
  • the trajectory mark comprises the following characteristics: the signal due to the movement in translation along the medio-lateral axis has essentially power at the stride rate; the signal due to the translational movement along the anteroposterior axis has essentially power at the pace of the step; the signal due to the translational movement along the vertical axis has essentially power at the pace of the step; the signals due to the movements in translation along the vertical axis and along the antero-posterior axis have a substantially constant phase shift; the step rate is substantially double the stride rate; the signal due to the rotational movement along the medio-lateral axis has essentially power at the pace of the step; the signal due to the rotational movement along the anteroposterior axis has essentially power at the rate of the stride; and the signal due to the rotational movement along the vertical axis essentially has power at the rate of the stride.
  • the methods can notably exploit the anteroposterior accelerations, the medio-lateral accelerations, which are adapted if the sensor housing has an accelerometer, the rotations along the medio-lateral axis, the rotations along the anteroposterior axis, which are adapted if the sensor housing has rotation sensors such as gyrometers.
  • these movement characteristics occur at particular frequencies (those of stride or step). It is then possible to finely select the characteristic or characteristics to be used in order to determine the operator representative of the orientation of the reference mark with respect to the pedestrian marker, which is itself equal to the trajectory marker.
  • said set of characteristics representative of movement signals of a free limb of the pedestrian (such as arms or legs) represented in a pedestrian mark defined by the axes of the pedestrian antero-posterior, medio-lateral, and vertical , said pedestrian mark being linked to the trajectory mark comprises the following features: the signal due to the translation movement along the Antero-Posterior axis has essentially power at the stride rate; the signal due to the translational movement along the vertical axis has essentially power at the pace of the step; the signal due to the rotational movement along the medio-lateral axis has essentially power at the rate of the stride; the rotation signal due to the rotational movement along the vertical axis essentially has power at the rate of the stride.
  • said one or more characteristics are selected from the set of characteristics of the movements of the pedestrian bust as described previously or in the set of characteristics of the movements of a free pedestrian limb as described previously, to from an indicator characterizing the nature of the mechanical connection between the sensor housing and the pedestrian.
  • the right set of characteristics corresponding to the indicator it is possible to implement the right set of characteristics corresponding to the indicator and to find the path of the pedestrian.
  • the sensor housing is only integral with the bust, such as interactive glasses, we will use exclusively characteristics related to the movements of the bust of the pedestrian.
  • the sensor housing is only integral with the pendulum arm, as for a watch equipped with motion sensors, only characteristics related to the pedestrian arm will be used. In the case where the two situations are possible, one or the other set of characteristics will be used, according to an indicator representative of the port of the sensor housing.
  • said data representative of the movement of the sensor housing in the reference frame are generated from at least one accelerometer to at least two measurement axes, and said characteristic is that the acceleration signal due to the walking / running along the main direction of the trajectory or along the antero-posterior axis essentially presents a power peak at the pace of the step.
  • a rotation transformation operator according to the vertical axis Q RT is calculated so that the acceleration thus given in the horizontal plane of the reference mark and transformed by said rotation operator along the axis vertical, essentially presents a power peak at the pace of the step along the main axis of the trajectory.
  • the analyzed signal is restricted to the frequency of the step and makes the method more precise, since it is known that the acceleration signal of a pedestrian, at the frequency of the no is essentially in the direction of the trajectory, and the method remains simple to implement.
  • said data representative of the movement of the sensor housing in the reference reference mark are generated from at least one accelerometer with at least two measurement axes, and said characteristic is that the acceleration signal due to walking / running in the direction perpendicular and horizontal to the main direction of the trajectory or in other words along the medio-lateral axis essentially presents a peak of power at the rate of the stride.
  • the rotation transformation operator according to the vertical axis Q RT is calculated so that the acceleration thus given in the horizontal plane of the reference mark and transformed by said rotation operator along the vertical axis essentially presents a power peak at the cadence of the stride along the mid-lateral axis of the pedestrian (that is to say perpendicular and horizontal to the main axis of the trajectory).
  • the signal analyzed is restricted to the frequency of the stride and makes the method more precise, since it is known that the acceleration signal of a pedestrian, at the frequency
  • the stride is essentially in the medio-lateral direction and the method remains simple to implement.
  • the rotational transformation operator along the vertical axis is determined so that the phase shift between the acceleration due to walking / running measured along the vertical axis and the acceleration due to walking / stroke and transformed by said operator along the axis AP is between 0 and ⁇ , and is particularly ⁇ / 2.
  • the operator for transforming in rotation along the vertical axis is determined from the amplitudes, at the pitch frequency, of the two horizontal components of the acceleration signal in the reference frame.
  • the angle of rotation transformation operator is determined from the two horizontal components of the acceleration signal in the reference frame, which allows on the one hand to find an angle that maximizes the amplitude of the rotation. acceleration at the pitch frequency in the direction of travel and minimizes the amplitude of the acceleration at the pitch frequency in the direction perpendicular to the step.
  • a confidence factor for example by determining a ratio between the amplitude of acceleration thus found in the gait direction and the amplitude of acceleration thus found in the direction perpendicular to the gait. When this ratio is large compared to 1, the confidence factor in the estimated angle is large, when it is close to 1 (and a fortiori smaller than 1) the confidence factor is small. It is possible to build other confidence factors, according to the amplitudes found in the directions AP and ML. For the analysis of the signals at the step frequency, the power or the amplitude of the signals transformed by the transformation operator in rotation of the reference mark to the pedestrian marker will be entirely found along the axis AP (and thus little amplitude or power along the ML axis), the better the confidence.
  • the transformation operator in rotation along the vertical axis is determined from the amplitudes, at the stride frequency, the two horizontal components of the acceleration signal in the reference frame.
  • the angle of rotation transformation operator is determined from the two horizontal components of the acceleration signal in the reference frame, which allows on the one hand to find an angle that maximizes the amplitude of the rotation. acceleration at the stride frequency in the direction perpendicular to walking and minimizes the amplitude of the acceleration at the frequency of stride in the direction of walking. It is also possible to provide a confidence factor, for example by determining a ratio between the amplitude of acceleration thus found in the perpendicular direction of the step and the amplitude of acceleration thus found in the direction of travel. When this ratio is large compared to 1, the confidence factor in the estimated angle is large, when it is close to 1 (and a fortiori smaller than 1) the confidence factor is small.
  • said data representative of the movement of the sensor housing in the reference frame are generated from at least one accelerometer to at least two measurement axes, and the two preceding characteristics are combined: (i) the signal of acceleration due to walking / running along the main direction of the trajectory (or along the antero-posterior axis) essentially presents a power peak at the pace of the pitch, and (ii) the acceleration signal due to the walking / running in the direction perpendicular and horizontal to the main direction of the trajectory or in other words along the medio-lateral axis essentially presents a power peak at the rate of the stride.
  • the optimal angle is found when the 2 horizontal accelerations at the pitch frequency (AccX (Step) and AccY (Step)) and the 2 horizontal accelerations at the frequency of the stride (AccX (stride) and AccY (stride)), transformed by the transformation operator in rotation along the vertical axis are transformed respectively for (AccX (Pas) and AccY (Pas)) into 2 horizontal components at the pitch frequency (AccAP (Pas) and AccML (Pas)) such that the first presents a maximum amplitude according to the Anteroposterior axis and the second a minimum amplitude according to the axis Medio Lateral and for (AccX (stride) and AccY (stride)), in 2 horizontal components with the frequency of the stride (AccAP (Stride), AccML (Stride)) such that the first has a minimum amplitude along the Anterior-Posterior axis and the second a maximum amplitude along the Medio-Lateral axi
  • confidence criteria by calculating, for example, ratios between the amplitudes AccAP (not) and AccML (not) which must be large in front of 1 for a high confidence in the estimated angle, and the amplitudes AccML (Stride ) and AccAP (Stride) which must be large in front of 1 for a high confidence in the estimated angle.
  • Other confidence criteria can be built, which measure respect for the outstanding characteristics that are exploited. The more the characteristic is respected, the better the confidence in the estimation of the operator in rotation. In the rest of the description, other criteria are presented.
  • the transformation operator in rotation along the vertical axis Q RT is calculated so that the two characteristics are exploited, namely: (i) the acceleration thus given in the horizontal plane of the reference mark reference and transformed by said rotation operator along the vertical axis essentially has a power peak at the rate of the step along the anteroposterior axis of the pedestrian (that is to say along the main axis of the trajectory) and (ii) the acceleration thus given in the horizontal plane of the reference reference and transformed by said rotation operator along the vertical axis essentially has a power peak at the cadence of the stride along the medio lateral axis of the pedestrian (that is to say perpendicular and horizontal to the main axis of the path)
  • the frequency of the steps or the stride is determined from the acceleration signal along the vertical axis.
  • the amplitude of the pitch frequency acceleration signal in the horizontal plane of the reference mark is determined by filtering the acceleration signal in the horizontal plane of the reference mark, said filter being characterized by its impulse response taken equal to the acceleration signal in the vertical direction in the reference frame.
  • This technique is called matched filtering, intercorrelation, or synchronous detection.
  • this embodiment makes it possible to calculate perfectly the amplitude of the acceleration signal in the horizontal plane at the pitch frequency and provides the phase shift between the acceleration signal according to the vertical (which has essentially power at the frequency steps) and according to the horizontal at the frequency of steps.
  • said data representative of the movement of the sensor housing in the reference frame are generated from at least one gyrometer with at least two measurement axes, and for which at least one of said one or more characteristics is that the rotational speed signal due to walking / running along the mid-lateral axis has essentially a power peak at the rate of the stride.
  • at least the characteristic that the movement signal in translation at the pitch frequency is used is used.
  • FIG. 2 schematically illustrates the various references used
  • - Figure 3 schematically illustrates a pedestrian and its associated pedestrian mark
  • FIG. 5 schematically illustrates a period of walking or stride, a stride being composed of two steps
  • FIG. 6 schematically illustrates an embodiment of the invention
  • FIG. 7 schematically illustrates an unknown angle of rotation between the 2D mark formed by the XR and YR axes and the mark formed by the ML and AP axes;
  • FIG. 8 represents the time signals of the unknown angle, according to step 2, according to one aspect of the invention.
  • FIG. 9 represents the time signals of the unknown angle, according to step 3, according to one aspect of the invention.
  • FIG. 10 illustrates a path of rectangular shape, according to one aspect of the invention
  • FIG. 11 illustrates an example of time signals for a route of FIG. 10;
  • FIG. 12 illustrates some periods of the acceleration signal, estimated in the pedestrian marker, according to one aspect of the invention.
  • Figure 13 illustrates a result according to the same formalism as that of Figure 1 1, with a realization of the course in which the sensor is held in "landscape” mode;
  • Figure 14 shows, according to the same formalism as that of Figure 12, a few periods of the acceleration signal in the pedestrian marker.
  • FIG. 1 schematically illustrates a pedestrian system and its operation according to one aspect of the invention, and in particular the different reference marks used and their relations.
  • a sensor housing BC comprises an EC sensor assembly provided with at least one motion sensor.
  • a housing mark R B is associated with the sensor housing BC.
  • a reference mark R R is also determined.
  • a rotation transformation operator between the case reference R B and the reference mark R R is noted Q B R. This operator is likely to evolve over time.
  • a pedestrian P is provided with a pedestrian mark R P.
  • a trajectory marker R T is associated with the trajectory followed by the pedestrian P.
  • a QPT operator is defined between the trajectory marker and the pedestrian marker. This operator is conventionally defined by pedestrian marks R P and trajectory R T.
  • the pedestrian P and the sensor housing BC are of course linked by a mechanical coupling.
  • the present invention makes it possible to determine the orientation of the trajectory followed by the pedestrian P, associated with the trajectory mark R T , with respect to the reference reference mark R R. This orientation is noted Q RT and is likely to evolve over time.
  • the invention makes it possible to always know the orientation of the sensor housing BC with respect to the pedestrian P (trajectory mark R T ) provided with a terminal comprising the sensor housing BC, and to be able to activate differently the terminal, according to this orientation.
  • the terminal can be a mobile terminal type mobile phone or tablet, game station, interactive glasses, or wrist strap, ...
  • the invention also makes it possible, when the reference reference mark R R is linked to the Earth, to know the orientation of the reference mark bound to the Earth in the trajectory mark R T and thus to be able to determine the heading of the pedestrian, an essential component in order to be able to apply dead reckoning techniques in English.
  • the method comprises the steps of:
  • the general objective is to determine the direction of the trajectory followed by a pedestrian, at each instant, said trajectory being characterized by a trajectory mark at the current instant noted R T (see FIG. 1), in a reference mark (reference R R , often the landmark).
  • the desired direction is provided by the orientation of the trajectory marker in the reference frame for the current moment, that is to say by the data of a transformation operator in rotation Q RT between the two marks.
  • the data of the operators Q RT successive in time, associated with the data of the successive speeds in the time of the pedestrian allows for example to trace the trajectory of the pedestrian.
  • This technique of trajectory estimation by the data of a heading and a speed is commonly called "Dead Reckoning" or “Deduced Reckoning” in the English language, often noted DR. We are interested here in the problem of estimating the pedestrian's heading at every moment, without being interested in speed.
  • the complexity of the problem arises from the fact that a direct measurement of the pedestrian's heading is not available in the reference reference mark R R , but more indirectly, measurements taken from motion sensors of a BC housing carried by the pedestrian. . Indeed, the position and orientation of the BC housing on the pedestrian are not known. Thus, even if one can consider that the orientation of the housing BC relative to the reference reference R R is known, or more probably or practically, can be obtained from the motion sensors present in the housing, it does not It is not possible to determine the orientation of the pedestrian (and therefore of his trajectory) in the reference reference R R.
  • the pedestrian is provided with a sensor housing BC comprising motion sensors and that it moves while walking or running with the housing.
  • the case BC comprises, for example, accelerometer type sensors and / or magnetometers and / or gyrometers, which are currently available with three measurement axes.
  • an accelerometer A directly provides the acceleration field which can be represented by a vector with three components.
  • a magnetometer M which directly supplies the magnetic field, which can be represented by a three-component vector.
  • a gyrometer G provides rotational speeds along its three axes, the rotational speed can also be represented by a three-dimensional vector.
  • These three sensors are commonly available and now equip now mobile phones or smartphones, or touch tablets. The sensors provide their measurements in the reference mark of the sensor or reference of the BC box.
  • the most iconic wearable device is a mobile phone or tablet or even a laptop. It can also be any other object equipped with motion sensors, such as interactive glasses, or accessories worn by the user. Mobile phones, tablets or computers now commonly carry such sensors.
  • the interactive glasses can be easily equipped with such sensors.
  • Electronic accessories worn by a person are also commonly equipped with motion sensors, especially those intended for monitoring the physical activity of people. Specialized radio terminals for isolated workers are also part of the devices capable of carrying such sensors.
  • the invention applies to any electronic device carried by a person and equipped with at least one motion sensor. All of the electronic devices mentioned are also equipped with computing means, connection means and data communication to computer networks.
  • the calculation implementing the invention can be entirely performed on board the electronic device, without the need for communication with a network. It is one of the advantages of the invention to be able to estimate each moment, only from the measurements of motion sensors embedded in the device, the heading of the person who wears it to estimate its trajectory. We are thus independent of any infrastructure.
  • the pedestrian is equipped with a mobile phone or smartphone comprising or being considered a BC sensor housing, equipped with motion sensors, and that the objective consists of estimating the path of the pedestrian using only motion sensors present on board the BC sensor or smartphone.
  • the data, at each moment, of the pedestrian velocity vector in the reference frame makes it possible to apply the technique of Dead Reckoning.
  • the velocity vector can be decomposed into a module (the speed of movement of the pedestrian in the reference frame) and the data of its orientation in the reference mark R R.
  • the main focus is on the determination of this orientation information which is very complex, as the pedestrian is free to carry his mobile phone in different ways and so the orientation of the mobile phone does not determine the course. of the trajectory.
  • the pedestrian moves on horizontal planes with respect to a terrestrial landmark.
  • providing the orientation of the pedestrian speed vector in the reference frame R R is then limited to providing a single heading angle of its trajectory on the horizontal plane of displacement.
  • the mainly considered motion sensors (A, G and M) provide three-dimensional measurement vectors.
  • the sensors are rigidly connected to the BC sensor housing. It can therefore be considered that the sensors thus deliver their vector measurements in a same frame, linked to this sensor housing BC.
  • the person skilled in the art knows the methods which make it possible to correct, if necessary, the possible misalignments between the axes of the sensors themselves and thus which provide the measurements of the sensors in this same and unique housing reference R B. For small misalignments, the invention can still apply.
  • a rotation transformation operator can be represented in different forms, a rotation matrix, a quaternion, several rotation matrices operated in series, for example according to the Euler or Cardan conventions. In Figures 1 and 2, a view of the different marks and transformation operators between the marks.
  • a rotation transformation operator is completely defined by the data of the axis of rotation (given by a unit vector with two independent parameters) and the angle of rotation is three independent parameters.
  • the pedestrian is provided with a pedestrian mark R P according to FIG. 3. Any other mark is naturally possible, and does not restrict the generality of the present description. However, it is simple and we will advantageously use such a formalism to exploit a particular pedestrian marker, but commonly used.
  • the pedestrian is provided with a pedestrian mark noted R P defined by a first anterior-posterior axis AP, a second medio-lateral axis ML and a third vertical axis VT (as illustrated in Figure 3).
  • the triaxle (ML, AP, VT) forms the pedestrian mark R P.
  • the anteroposterior axis AP is directed in the direction of the trajectory (see FIG. 2).
  • knowing the orientation of the trajectory marker R T in the reference reference mark R R is equivalent to knowing the orientation of the pedestrian marker R P in the reference reference mark R R , since, of course, the pedestrian has a trajectory directed along the axis Anteroposterior AP.
  • the two marks: pedestrian mark R P and trajectory mark R T are therefore equivalent, possibly to a constant rotation operation close.
  • this transformation operator rotation Q PT is constant and known.
  • the rotation operator Q RT is calculated by composition of the rotation operator Q PB with the rotation operator Q BR
  • GPS Global Positioning System
  • GLONASS global navigation Satellite System
  • the GPS allows to provide an absolute localization at every moment from the reception of generated signals by satellites in orbit around the Earth.It allows to locate vehicles, pedestrians, ....
  • the invention allows to feed or provide input data an estimator of the path followed by the pedestrian P by Dead Reckoning method, providing the pedestrian heading regardless of the port of the sensor housing.
  • the invention makes it possible to rely solely on the data of motion sensors of a housing BC carried by the pedestrian P and operating even in indoor or indoor, without any instrumentation of the environment.
  • the proposed dead reckoning technique makes it possible to complete an absolute location inaccurate or available from time to time by interpolating between absolute position measurements provided by other systems. It is then also possible, for example, to limit the calls to absolute positioning techniques and thus reduce the power consumption of positioning systems using the present invention.
  • the present invention may therefore, for example, participate in a range of technologies called assisted GPS or "Assisted GPS” in English where the GPS location solution is assisted by instantaneous trajectory data.
  • the present invention also constitutes an important complement to WIFI-type radio localization techniques, for example, which are imprecise in nature.
  • One hypothesis is that the sensors are worn by a human being, and that his activity is here walking (or running), we can expect a little more information induced by the pattern of walking (or "walk”) , and therefore specific movements and motion measurements are induced on the motion sensors of the housing.
  • the movements printed in the sensor housing BC, due to the port of the sensor housing BC by the pedestrian, and due to the walking or running activity of the pedestrian P are not random and have remarkable characteristics. These particular movements are printed on the sensor housing BC and are therefore measured by the motion sensors it embeds.
  • the problem to be solved to determine the unknown rotation operator Q RT is to solve the problem for the unknown rotation operator which links the trajectory mark R T and the reference of the user's body or pedestrian mark R P , because it is assumed that the orientation of the pedestrian marker provides the course of the trajectory.
  • the proposed solution works under this assumption (the heading of the trajectory is equal to or equivalent to the heading of the anteroposterior axis), which is not a limitation for a normal case of walking or running.
  • the housing mark R B may be linked to the reference mark R R by the rotation transformation operator Q B R, since it is considered that the sensor housing BC is able to provide its orientation in the reference mark R R by passing by the classical calculation of the IMU attitude, known to those skilled in the art.
  • a pedestrian carrying a BC motion sensor housing and performing a walking or running activity is considered.
  • the BC sensor housing can be carried by hand, for example for a smartphone or tablet, in consultation mode (typical use of a smartphone or tablet), or carried by hand in a pendulum, or placed in a chest pocket, pants pocket, shoulder bag, or backpack. It can also be worn by hand in phone mode, so close to the ear. These positions are non-limiting examples. They remain valid for other electronic devices such as interactive glasses (then the port is linked to the user's head), electronic accessories. These different cases are illustrated in figure 4. Without restricting the list of possible positions to the previous list, this list shows the extent of the positions generally observed. In addition, over time, the port of the BC sensor housing may vary.
  • stride is the basic period of the walk (or race) reproduced substantially identically over time. Each stride includes the movement of the left foot, then the right foot (or in the reverse order, according to convention). We will speak of stride to designate the base period of the march (or race) and of step to describe the period of the signal corresponding to the alternative pose of the right foot and the left foot.
  • the pace rate is double the stride rate as shown in Figure 5.
  • the frequency generally observed for a walking activity is reduced to the frequency band of 0.5 to 2 Hz.
  • the high frequency is higher if one wishes to include the running activities. It will therefore be common and useful to reduce the motion signals studied (for walking / running) to this frequency band, for example by a bandpass filter.
  • the translation movement signals due to walking / running along the Medio Lateral axis ML essentially present a power peak at the rate of the stride (they have little power at the pitch frequency)
  • the translational movement signals due to walking / running along the Vertical VT and Anteroposterior AP axes essentially show a power peak at the rate of the step (they have little power at the rate of stride)
  • the power peak of the signals due to the translational movement along the Medio Lateral axis ML is at a frequency that is two times lower than the peak power of the signal of the translational movement along the AP or Vertical VT anterior-posterior axes.
  • the translation movement signals along the axis VT and AP (both essentially comprising power at the pitch frequency) have a constant phase shift of an angle of approximately ⁇ / 2. It is thus found that there is information related to the orientation of the body, which is present on movement signals induced by the movements of the body of the pedestrian.
  • the motion signals sensed by the motion sensors are expressed in the housing reference RB, information is available relating to the orientation of the body relative to the sensor housing BC.
  • the motion signals captured by the motion sensors are expressed in another mark (for example the reference mark R R )
  • information is available relating to the orientation of the body of the pedestrian relative to the reference mark R R.
  • the motion sensor signal along the X axis shows all the outstanding properties of the motion signal along the Medio-Lateral axis ML (ie essentially a power peak at the frequency of the stride)
  • the motion sensor signal according to the Y axis has all the remarkable properties of the motion signal along the AP Antero-Posterior axis (ie essentially a power peak at the pitch frequency)
  • the motion sensor signal along the Z axis has all the remarkable properties the motion signal along the Vertical VT axis (ie essentially a power peak at the pitch frequency).
  • the movement signals delivered by the case BC thus have remarkable characteristics due to the alignment of the case BC with the pedestrian mark R P (ML, AP, VT).
  • the remarkable phase shift properties between movement signals in translation according to AP and VT are found on the signals of the motion sensors between Y and Z.
  • a rotation sensor such as a gyro. Similar to the translation characteristics explained above, when the mark of the sensor housing is identical to the pedestrian mark, all the remarkable characteristics of the pedestrian's rotational movements (the rotation signals according to FIG. ML axis essentially have power at the pitch frequency along the axis AP, they have essentially the power at the frequency of the stride, as listed above.
  • the raw pedestrian movement signals from the sensor housing BC then present mixtures of remarkable properties (because they are each of the combinations of signals according to ML, AP, VT), but transformed by application of the operator Q PB provides the signals in the pedestrian frame R P (or path R T ) and these transforms must then again have the remarkable properties identified on the axes of the pedestrian mark R P (ML, AP, VT). It is thus the object of the invention to exploit these remarkable properties in order to estimate the unknown operators Q PB (or Q RT ).
  • the concrete example of the case in which the motion signals are expressed in the housing reference R B proposes to exploit the remarkable characteristics of the movement signals of the walking of a pedestrian to estimate the unknown rotation operator Q PB between the case mark R B and the pedestrian mark R P.
  • the same principle applies simply between the pedestrian mark R P and any mark in which it is possible to express the motion signals.
  • a reference reference R R such as the terrestrial reference
  • We can then estimate this unknown operator Q RT as we have proposed to estimate the unknown operator Q PB .
  • Those skilled in the art know many methods that can implement in practice the principle of the invention.
  • our invention assumes that a good estimator of the unknown orientation (for example Q PB ) must transform the signals of the coordinate system in which they are expressed (for example reference box or other reference mark, for example linked to the Earth) in such a way that they present again (in whole or in part) the remarkable characteristics of the pedestrian movement signals in the pedestrian marker.
  • a good estimator of the unknown orientation for example Q PB
  • the signals of the coordinate system in which they are expressed for example reference box or other reference mark, for example linked to the Earth
  • Those skilled in the art can exploit methods of finding the parameters of the operator of transformation in rotation (three independent parameters) for example by technique of minimization (or maximization) of criteria built on the respect of remarkable characteristics.
  • the candidate operator is not the good one as long as we do not find this remarkable characteristic of the movement signals in translation along the Anteroposterior AP axis. It is possible to build search methods for the best operator candidate by iteration for example, by proposing successive candidate operators and retaining the one who has the best criteria.
  • the best candidate or candidates who is or are retained as estimator of rotation Q PB is one or more of those transforming the motion signals measured in the reference of the housing into signals which present (in whole or in part) remarkable characteristics of the movement signals of the pedestrian marker R P (ML, AP, VT).
  • the best solution (the best candidate operator, the "winner") is then the one for which the correspondence between the properties of the signals transformed by this best solution and the remarkable properties of the walking / running signals in the pedestrian marker is the best.
  • the signals of the movements in translation carried out by the chest or pelvis of the pedestrian during a walking activity (generalizable to the race) according to the vertical axis VT present essentially power to the period of the steps ("step cadency" in language English)
  • the signals of the movements in translation carried out by the thorax or pelvis of the pedestrian during a walking activity (generalizable to the race) according to the Anterior-Posterior axis AP present essentially power to the step period ("step cadency") in English), and
  • the signals of the movements in translation carried out by the chest or pelvis of the pedestrian during a walking activity (generalizable to the race) according to the Medio-Lateral axis ML essentially present power at the frequency of the stride ("stride cadency "in the English language), and
  • the frequency of the stride is twice lower than the frequency of the steps and corresponds to the frequency of the stride
  • the phase shift between the movement signals in translation of the pedestrian according to the Vertical VT and Antero-Posterior AP axes (both having the same power characteristic essentially present at the pitch frequency) is close to ⁇ / 2.
  • This phase shift is therefore also a remarkable feature that we can introduce in the list of remarkable properties and therefore in an estimator or in a calculation sequence of the unknown rotation operator.
  • Motion sensors do not have to be placed directly on the chest, thorax or pelvis of the pedestrian. It is only necessary that, by mechanical means, a sufficient part (measurable by sensors) of these motion signals be transmitted to the housing.
  • the translational movements of the bust of a pedestrian are transmitted to a sensor housing carried by hand by the pedestrian mode consultation for example.
  • the arm is a mechanical element that transmits the movements of the bust to the hand and these movements can then be measured.
  • the head is also a position on which these properties are well transmitted.
  • pendulous limbs pendulum arms for walking for example
  • legs are exceptions and the remarkable properties of the movements of the pelvis must be revised.
  • the signal due to the translational movement along the anteroposterior axis AP has essentially power at the pace of the step;
  • the signal of the movement in translation along the vertical axis VT essentially has power at the pace of the step;
  • the signals due to the movements in translation along the vertical axis VT and along the antero-posterior axis AP have a phase shift substantially constant and close to ⁇ / 2;
  • the step rate is substantially double the stride rate.
  • a gyrometer is then for example a good choice of motion sensor rotation.
  • Low cost gyrometers are used to measure instantaneous rotational speeds and are adapted to capture the rotational movements of the housing in which they are inserted.
  • the signal due to the rotational movement along the Medio-Lateral axis ML essentially has power at the pace of the step
  • the signal due to the rotational movement along the anteroposterior axis AP has essentially power at the rate of the stride; and the signal due to the rotational movement along the vertical axis VT essentially has power at the rate of the stride.
  • the signal due to the translational movement along the Antero-Posterior axis AP has essentially power at the stride rate;
  • the signal due to the movement in translation along the vertical axis VT essentially has power at the rate of the pitch;
  • the signal due to the movement in translation along the axis ML essentially has power at the rate of the stride
  • the signal due to the rotational movement along the medio-lateral axis ML essentially has power at the rate of the stride; and the rotation signal due to the rotational movement along the vertical axis VT essentially has power at the rate of the stride, this property being characteristic of a pendulum movement of the arm.
  • the principle of the invention to exploit the existence of remarkable characteristics of the movements of a pedestrian in a walking / running situation has been exposed. It allows to estimate the unknown rotation operator between the reference mark in which the motion signals are generated (from the sensors of a housing carried by the pedestrian) and the pedestrian mark R P. Since the pedestrian mark R P is equivalent to the trajectory mark R T , the rotation operator estimated by the invention thus relates to the mark in which the motion signals are generated, at the trajectory mark R T.
  • the principle of estimation of the unknown operator consists in calculating, for a candidate operator, a criterion comparing the characteristics of the motion signals transformed by this candidate operator, and the remarkable characteristics of the pedestrian movements in the pedestrian axis R P.
  • the best estimator will be the one that presents the best criterion, ie which makes it possible to find the remarkable characteristics of the movements of a pedestrian in the pedestrian marker R P.
  • the calculation can be carried out analytically and / or by a calculator that implements a criterion minimization method.
  • the invention can be applied to both devices and deliver their estimated orientation of the path of the pedestrian, by the method of the invention.
  • the principle applies to multiple devices.
  • This multiple configuration is in itself interesting, because the redundancy of information allows to build a better orientation estimator by merging the multiple estimates.
  • the merge method can be simple and for example combine the estimated multiples or estimates into an average. It is also possible to weight the estimated multiples, for example considering a priori their reliability according to their position on the body.
  • the estimator can be considered to provide greater reliability than that of equipment which, a priori likely to change position on the body of the pedestrian, such as a smartphone.
  • the weighting of the different estimators is then fixed a priori.
  • the weighting can be dynamic, that is to say, not fixed in time. Indeed, as it is the object of the French patent application FR 135361 6, filed, but not published by applying a detector of position change sensor housing on the pedestrian, for example by detecting variations in horizontality of the sensor housing, it is possible to weight the estimate dynamically over time. Indeed, during transitions, the trajectory orientation estimator is considered less reliable, since the estimator takes a certain time to converge. We propose here a particular embodiment interesting in many cases usually encountered in practice.
  • a rotation operator is completely determined by three parameters.
  • an axis of rotation (thus a unit vector with two independent parameters) and an angle of rotation around this axis. This is how operators of transformation in rotation according to the formalism of Quaternions are represented.
  • the operator of transformation in rotation is determined by three angles of rotation. He has three degrees of freedom.
  • three independent parameters are needed to set the operator. It is then necessary to use a sufficient number of remarkable characteristics to correctly and uniquely determine these three degrees of freedom. The right set of features remarkable is not always easy to determine.
  • the reference mark then has a vertical axis, and two horizontal axes. Since the most common pedestrian marker is (ML, AP, VT) which also has a vertical axis and two horizontal axes, the unknown transformation operator between the reference mark and the pedestrian mark is limited to a vertical axis rotation. . The problem is then equivalent to a problem at a single unknown angle, instead of three angles or three parameters in the general case.
  • This mode of implementation is adapted to a large number of situations commonly encountered, such as those of a smartphone user, interactive glasses or a user-worn accessory equipped with the sensors usually encountered in this type of device. .
  • the vertical axis VT of the pedestrian is directed according to the vertical, that is to say along the axis of gravity.
  • the Medio-Lateral axes ML and Antero-Posterior AP therefore form at each moment a horizontal plane.
  • the problem to be solved in order to determine the unknown orientation between the reference mark in which the motion signals are expressed and the pedestrian marker R P is to find the transformation operator in rotation Q RT which transforms the reference mark of the signals in the reference mark. pedestrian R P. It is already easy to see that this transformation operator must already transform the plane of the signal marker into a horizontal plane, since the pedestrian marker has such a horizontal plane, which determines two of the three unknowns of the operator. transformation into rotation. It is therefore practical to immediately express the motion signals in a horizontal reference, thanks to a rotation transformation operator provided or estimated using the motion sensors. The remaining unknown operator is then only a transformation operator in rotation along the single vertical axis (ie a heading angle) and it can then be more easily estimated by the principle of the invention. We will be able to limit the remarkable characteristics to exploit, reduce the uncertainty of the estimator.
  • the last unknown is then related to the orientation of the body of the pedestrian. This is precisely one of the applications of the invention, exploiting the remarkable characteristics of the movements of the body, consisting in finding this last unknown angle.
  • Mainly considered motion sensors (such as Accelerometers, Gyrometers and Magnetometers) provide three-dimensional measurement vectors.
  • the sensors are rigidly connected to the BC sensor housing. It can therefore be considered that the sensors thus deliver their vector measurements in a same reference frame R B , linked to this case BC, which is noted R B.
  • R B reference frame
  • Those skilled in the art are aware of the methods which make it possible to correct any misalignments between the axes of the sensors themselves and thus which provide the measurements of the sensors in this same and unique housing reference R B.
  • the operator remaining to estimate is then the operator Q RT which is reduced to a rotation operator along the vertical axis VT. It is determined by a single angle, which greatly reduces the size of the space of the possible solutions. Indeed, even in the case of a poorly optimized search, it will suffice to traverse the space of the possible angles, this space being reduced to a single dimension, to form the corresponding rotation operator according to Z, to calculate the difference between remarkable features. The smallest gap is used to select the unknown angle. This reduces the size of the search space from three to one dimension.
  • the present invention is applicable to any location problem, whether indoors or outdoors. For some particular cases, for which one would look for a location solution in moving places with respect to the terrestrial landmark, such as a ship, the present invention would still apply, one skilled in the art would be able to apply an angle correction to reorient the map of the location moving in the reference landmark when needed.
  • the process input is a three-axis motion signal provided by a three-axis accelerometer, a three-axis magnetometer, or a three-axis gyrometer.
  • the invention can be applied to each of these three sensors, or to a combination of these sensors.
  • the best sensor to choose is an acceleration sensor.
  • a motion signal related to the rotation of a body one can choose a gyrometer or a magnetometer.
  • the method of the invention applies regardless of the choice made. In order to better evaluate the unknown angle of rotation, it is possible to envisage using a combination of sensors A, G, M. From the signals of the sensor housing BC, the orientation is estimated
  • the reference reference thus chosen is linked to the Earth. It has a horizontal plane formed by the XR and YR axes, the ZR axis being vertical.
  • the unknown transforming operator Q RT between such a reference reference mark R R and the trajectory mark R T (which is said to be equivalent to the pedestrian mark R P and taken here equal to the pedestrian mark R P ) is then restricted to an operator of rotation along the vertical axis.
  • Techniques known from the state of the art make it possible to estimate the orientation of the sensor housing BC in a reference frame R R R from a combination of inertial sensors, such as accelerometers that easily provide information related to angles.
  • the sensors present make it possible to estimate this orientation operator Q BR of the housing in the terrestrial reference frame.
  • the Software solutions for calculating the operator are often also embedded.
  • relying solely on an accelerometer provides a noisy estimate for this operator because the accelerometers provide the sum of the gravitational signals, which contain the signals useful for estimating roll and pitch angles, and the own acceleration of the sensor housing, due to the trajectory of the sensor assembly, this acceleration component being considered as noise for the best estimate of roll and pitch angles.
  • the heading angle of the reference mark can not be determined by a solution based solely on the accelerometer.
  • a solution based on a gyrometer is also possible.
  • the person skilled in the art knows the methods of calculating an orientation from a gyrometer signal that delivers rotational speeds.
  • This sensor makes it possible, by an integration method, to find the orientation traveled since the first instant considered in the integration calculation. If the orientation is known at the first integration time, then we know at each moment the absolute orientation of the sensor housing. In addition to the need to know at a given instant absolute orientation, this method also has limitations related to the class of the gyrometric sensor. Indeed, a sensor with bias or sensitivity defects can generate significant errors in the output of the integration process. For example, we observe a drift that is all the faster as the bias is poorly understood.
  • the best combination includes a combination of an accelerometer, a magnetometer and a gyrometer, which provides the complete orientation of the sensor housing in the terrestrial reference frame. Not only does it provide comprehensive orientation information, but it is not sensitive to either the proper acceleration or the effect of the angular drift of the gyrometer.
  • the rotation operator Q B R connecting the sensor housing to the reference terrestrial reference.
  • This operator is completely defined.
  • the techniques known to those skilled in the art are capable of providing this rotation operator Q B R.
  • the movement information of the body are provided by the sensor housing accelerometer.
  • the following method can be applied to the gyrometer signals or to the magnetometer signals or to a combination of signals A, G, M.
  • the motion signal can be expressed in a reference landmark by the application of the operator Q BR and only an angle of rotation around the vertical axis is unknown and must be determined to move from the reference mark to the pedestrian mark (or trajectory since they are equivalent). Therefore, only a limited subset of pedestrian walking motion characteristics can be used to provide the pedestrian's unknown heading angle in the land reference, which is the unknown we are looking for.
  • this intermediate reference mark may be the reference terrestrial reference, defined by a "vertical" axis, a "North” axis and an "East” axis.
  • the interesting step consists in obtaining motion information (in this case the acceleration signals) in a reference frame of which one of the axes is vertical, thus equal to the axis VT of the pedestrian marker R P.
  • the inventive steps that provide the remaining unknown angle are then considered, which makes it possible to obtain the rotation operator Q RT remaining from the reference mark R R to the pedestrian mark R P.
  • sensor signals that are provided in the terrestrial frame, one of whose axes is aligned with gravity Z R.
  • a rotation along a single axis connecting the pedestrian axis R P to the reference ground reference R R is now unknown but we know that it is a rotation around the vertical axis with an unknown angle that we will note ⁇ .
  • This angle ⁇ is the heading angle of the pedestrian in the terrestrial reference frame.
  • finding ⁇ solves the problem of trajectory heading, which is an object of the invention.
  • the object of the invention is now to provide an estimate of this unknown angle ⁇ , so that the rotation operator linking the reference landmark and the pedestrian marker is completely defined.
  • the method according to the invention is divided into three main stages and uses the remarkable characteristics of the movement of the human body, as previously described.
  • the first step is to determine the step rate of walking. In this first step, it is, as an intermediate step, the delivery of the main frequency of the step (that is to say, to specify, the step frequency) of the activity walk or run.
  • a preferred embodiment is to estimate the pitch frequency using the motion signal along the vertical axis and having the maximum power. Since the purpose here is to estimate the step frequency, any other method is adapted to the following steps as long as they provide the step frequency. Those skilled in the art know many different methods for calculating the pitch frequency.
  • the step frequency can be estimated by another method, using another motion sensor, and / or using the acceleration standard, or using another detection axis, to make the estimate. the step frequency using signals in the sensor mark.
  • the exploitation of the vertical axis is advantageous, because when considering translation movements, one of the important characteristics listed is that the translation signal along the vertical axis has essentially power at the step frequency, which is what we are looking for in this first step. Since the walk activity provides a step frequency generally within a limited bandwidth, any method can be enhanced by high-pass filtering, low-pass filtering, or band-pass filtering filtering the signal. movement in the bandwidth of the pitch frequency.
  • Typical values for a walking activity are 1.0 Hz to 2.5 Hz.
  • One skilled in the art knows that there are several techniques for estimating the pacing rate of a pedestrian from motion signals. For example, it is possible to apply, for example, the technique of patent FR2942388. Techniques, time domain or frequency domain can be applied.
  • the advantage of a method based on the motion signal along the vertical axis that we describe as an example is that the motion signal has the interesting property of having a maximum energy peak centered around the pitch frequency. and, for example, not to be subject to the problem of mixing the pitch frequency and the Stride frequency, which facilitates processing to obtain a reliable and accurate estimate of the pitch frequency.
  • the second substep of the first step is to provide the amplitude, the energy or the power of the motion signals along the X R axis. and the Y axis R (ie AccX and AccY acceleration signals) for the pitch frequency.
  • the purpose of this power estimate is to be able to match the remarkable features of the human gait, which is that along the AP axis of the pedestrian axis R P , the signal of a translation movement has a power peak at the pitch frequency, whereas on the Medio-Lateral axis, it does not show a significant peak at this same frequency.
  • the output of the Fourier transform of the AccX and AccY signals for the pitch frequency.
  • Other techniques can be applied, in the time domain for example.
  • One skilled in the art knows how to evaluate the amplitude, energy or power of AccX and AccY signals for pitch frequency. A narrow filter centered around the pitch rate frequency can be applied to the AccX and AccY signals, and the amplitude of the filtered signal can be calculated to provide the result.
  • the signal along the AP axis is essentially marked by power at the pitch frequency, and, interestingly, that this signal is out of phase of AccV of a constant value (approximately ⁇ / 2). Consequently, taking as the impulse response of a matched filter the acceleration signal in the vertical direction makes it possible, by applying this filter to the AccX and AccY signals, to extract from these two components the signal which is the best correlated with AccV. and thus to estimate the power, on AccX and AccY of the signal at the rate of the step.
  • the second step provides the angle of rotation remaining unknown between the two-dimensional reference or 2D (X R , Y R ), X R and Y R being the horizontal axes of the reference mark and the Medio-Lateral ML and Anteroposterior AP axes of the pedestrian mark R P.
  • This step is based on remarkable characteristics of the frequencies of the human walking activity, which is that the movement along the Medio-Lateral axis ML does not have a step frequency (but a stride frequency signal), whereas the motion along the AP Antero-Posterior axis presents a pitch frequency signal (and not a stride frequency signal).
  • the unknown angle makes it possible to transform AccX and AccY into the acceleration signals along the axes AP and ML.
  • This transformation in rotation according to the vertical angle ⁇ must therefore be such that, after transformation, all the power of acceleration signals at the gait rate is found only along the axis AP.
  • Steps 1 and 2 The same logic could be applied as in Steps 1 and 2 by focusing on the frequency of the stride.
  • This frequency could simply be deduced from the frequency of the step by dividing the latter by a factor of 2, since the frequency of the stride is half of the pitch frequency.
  • the power of the signal could then be sought at the frequency of the stride thus determined for example by a frequency transform technique.
  • From the power values of the AccX and AccY signals find the angle that converts AccX and AccY into AP and ML, this time seeking that the signal power peak after transformation is found essentially along the ML axis.
  • this second step provides the angle of rotation angle unknown modulo ⁇ . So we get the direction of the axis AP, or direction of walking pedestrian. At the end of the second stage, we can not find the meaning of the Antero-Posterior AP axis, which is positive or negative, which means that we do not know the direction in which the pedestrian is moving. Thus one can not determine if the pedestrian is moving in one direction or the opposite, leaving two possible solutions. With this single remarkable characteristic of the movement of walking, we always have a solution of course under-determined ⁇ near. With this single remarkable feature of the human movement movement, there is always an under-determined solution.
  • the third step provides the selection of the direction and raises the indeterminacy of the modulo ⁇ , from the passage of the marker (ML, AP) to the mark (X R , Y r ) from the analysis of the remarkable characteristic of phase shift between the signals the accelerometer along the Antero-Posterieur AP and vertical VT axes which is ⁇ / 2.
  • FIG. 1 The overall block diagram of one embodiment of the invention is shown in FIG.
  • FIG. 6 shows in block diagram mode a calculation method which implements an embodiment of the invention.
  • (AccX, AccY, AccV) are the 3D motion signals delivered in the reference frame (XR, YR, Z R ), Z r being vertical, and (XR, YR) forming a horizontal plane.
  • the reference mark can be a landmark.
  • the first step of this embodiment calculates the step frequency (indicated by the index idx) of the walking activity from AccV. This first step also delivers the magnitude of the vertical movement AccV around the pace of the step, ie DFTv (idx) (it is here concretely a complex number with a module and a phase). In this embodiment, a Fourier transform is used, the pitch frequency is estimated from the frequency domain signal AccV. Then (ii) calculate the magnitude of the AccX and AccY signals around the pitch frequency given by the idx index.
  • these magnitudes DFTx (idx), DFTy (idx) are calculated by a Fourier transform around the frequency of the pitch given by the index idx.
  • the remarkable characteristic of the motion signals along axes AP and ML is exploited (the first, AP, has a majority power around the pitch frequency, the second a majority power at the frequency of the stride).
  • the values DFTx and DFTy are used to calculate the unknown rotation angle between the vertical axis that transforms the reference mark in the pedestrian mark. At the end of this step the unknown angle is determined to modulus Pi near. We have the direction of the axis of the trajectory, but not the direction.
  • the third step takes into consideration the remarkable property that says that the signals according to AP and VT have a constant known phase shift (close to ⁇ / 2). This third step thus makes it possible to determine the unique angle and resolves the indeterminacy to Pi near. This step thus finally provides the desired angle that determines the transformation between the reference mark and the pedestrian mark, which determines the direction of the pedestrian in the reference mark.
  • the main frequency of the motion signals along the vertical axes VT (R z ) is calculated.
  • the DFT Discrete Fourier Transform
  • the DFT acceleration signals AccX and AccY which represent the amplitude at the running frequency (here that of the step).
  • the time window used for the frequency analysis must contain at least one signal period of this minimum frequency.
  • DFT j ⁇ 0 1 x k e-- ] k (3) in which: x k represents the samples of the signal to be analyzed; n represents the number of samples in a time window (in this case 40); and
  • DFTj (t + 1) (DFTjt) - xqt - n - l)) e ⁇ J n ⁇ v + x (t) e ⁇ ] (5)
  • This recursive version of the DFT requires two complex products and two complex sums. It is more optimized than the FFT algorithm when the calculation is done on a sliding window and for a small number of frequency indices.
  • DFTj for j is to be calculated from 2 to 5, corresponding to the frequency range from 1 Hz to 2.5 Hz (equation (4)). Then, we find the maximum of these 4 DFT values to have the index jw corresponding to the operating frequency.
  • DFTj w For the X and Y axes, only DFTj w should be calculated. There are two ways to calculate this DFT:
  • the choice of the method depends on the variation of j w , if j w varies a lot (more than once a second), we must choose the first method of calculation, if not the second one. In this case, we choose the second.
  • the second step of calculating the unknown angle of rotation it is used that once the powers or amplitudes of the acceleration signals AccX and AccY along the two horizontal axes, at the pitch frequency, ie DFTx (idx) and DFTy (idx), it is necessary to apply the principle of the invention so as to find the angle by which it is necessary to operate a rotation of the axis mark XR, YR so as to find the pedestrian mark defined by the axes ML and AP in which the remarkable characteristic is expressed.
  • the next step of the method consists in calculating the angle of rotation between the 2D mark formed by the X R and Y R axes and the mark formed by the ML and AP axes. These two marks are represented in FIG.
  • Equation (6) provides the rotation in vertical axis of amplitude values of acceleration signals from the reference frame in which the estimate of the amplitude in the pedestrian marker is obtained.
  • the rotation matrix thus formed with the angle ⁇ represents the candidate operator. If the candidate operator is good then: In fact, to apply the remarkable characteristic due to the walking movement of the pedestrian, we must find, by the transformation (6) applied to the doublet (DFTx (idx), DFTy (idx)), also noted (DFTx jw , DFTy jw ) with j w corresponding to the step frequency, that DFT A p is maximum, whereas DFTML is minimum. In the detailed example, it is proposed to look for the angle of rotation that maximizes the value of DFT A p. It is then shown that the search for this angle is possible with direct equations, so it is not necessary to deploy iterative search methods of the angle.
  • DFTx jw a 1 + ib x
  • DFTy jw a 2 + ib 2 (8)
  • Equation (7) ( ⁇ sin (0) + a 2 cos (0)) 2 + b 1 sin (0) + b 2 cos (0)) 2 (9)
  • Solving Equation (7) is equivalent to finding the solution of the following equation:
  • FIG. 8 shows the time signals of the unknown angle as determined by an embodiment of the invention, as obtained from step 2.
  • the value of the unknown angle is represented by ⁇ .
  • Truth, estimated or otherwise provided, is represented by 0 ref .
  • 0 ref The value of the unknown angle
  • the solution that maximizes the criterion and therefore comes from step 2 is represented by 0 max.
  • the angle is determined modulo ⁇ near.
  • FIG. 8 presents the results of the calculation of the angle of rotation, and illustrates the two solutions ⁇ and ⁇ 2 , e max , and 9 ref the real angle.
  • the heading angle is determined modulo ⁇ near.
  • this indetermination is thrown.
  • the angle of heading to modulo ⁇ is estimated.
  • the direction of the pedestrian mark R P with respect to the reference mark R R ie between forward and reverse.
  • the phase shift must be close to ⁇ / 2.
  • the final heading angle is equal to the angle calculated in the preceding step e modulo ⁇ near.
  • the phase shift ⁇ between the DFT of the VT axis and the AP axis is calculated.
  • ⁇ angle ( AP DFT W ) - angle (DFT VJW ) (1 6)
  • FIG. 9 shows the time signals of the unknown angle as determined by an implementation mode of the invention, as obtained from step 3.
  • This step makes it possible to remove the indeterminacy of modulo Pi existing after the Step 2.
  • the remarkable property exploited is the phase shift angle between the motion signal according to AP and VT. This phase shift is theoretically close to Pi / 2.
  • Fig. 10 shows an angle as obtained from step 2 (before correction) which has a deviation of Pi from the actual angle.
  • the phase criterion compares the phase shift between the VT and AP axes. If this phase shift is greater than a threshold (here fixed at Pi) then a correction of Pi is made on the angle before correction.
  • a threshold here fixed at Pi
  • the trajectory used for the experiment is a rectangular path as represented in FIG. 10 which has a rectangular shape, with 4 segments AB, BC, CD, AD of respective heading 17 °, 107 °, -1 63 °, - 73 °.
  • the starting point belongs to segment AB and is marked by a solid circle.
  • the user walks with his smartphone in portrait orientation. Also, the user walks in the direction of the heading of the trajectory.
  • the pedestrian heading calculated by the method of the invention and the actual course are very close.
  • the delay is about one second, which is half the slippery window used to calculate the discrete Fourier transform. As long as the user is in walk mode, the result is good.
  • FIG. 11 presents different time signals illustrating the result as a result of a particular embodiment of the invention applied to the path represented in FIG.
  • the first graph shows the vertical acceleration component.
  • the second graph shows (i) the angle ⁇ of the trajectory as estimated by a particular embodiment of the invention (ii) as well as the heading angle of the sensor housing, denoted Cap.
  • the sensor housing is carried so that the heading angle of the sensor housing coincides with the course of the trajectory. This value is therefore the angle value with which the trajectory angle estimated by the invention must be compared.
  • the third graph shows the difference between the angle Cap and the angle ⁇ .
  • Figure 12 shows for illustration some periods of the acceleration signal estimated in the pedestrian axis.
  • the acceleration signal along the axis ML essentially having power at the frequency of the stride
  • the acceleration signal along the axis AP has substantially power at the pitch frequency
  • the acceleration signal along the VT axis has substantially the power at the pitch frequency and has a constant phase shift of about ⁇ / 2 with respect to the signal according to AP.
  • Figure 2 shows the decomposition of the acceleration signals in the reference of the human body.
  • the frequencies along the axes VT and AP are identical and two times lower along the axis ML.
  • the user holds his smartphone in landscape orientation.
  • the smartphone is heading to the right.
  • the offset between the smartphone trajectory and the heading of the trajectory provided by the invention must be 90 degrees, which is correct, as illustrated in FIGS. 13 and 14.
  • a result is presented according to the same formalism as FIG. 1 1, for this time a realization of the course where the sensor is held in "landscape" mode.
  • the angle Cape is then no longer confused with the Cape of the trajectory but spaced about ⁇ / 2.
  • the angle ⁇ as estimated by the invention correctly estimates the heading of the trajectory.
  • Figure 14 shows, in the same formalism as Figure 12, some periods of the acceleration signal in the pedestrian marker.
  • a computer program can be written in any programming language, such as compiled or interpreted languages, and the computer program can be deployed in any form, including as a standalone program or as a subprogram or function, or any other form suitable for use in a computing environment.
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Abstract

Procédé de détermination de l'orientation de la trajectoire suivie par un piéton (P), associée à un repère trajectoire (RT), par rapport à un repère de référence (RR), ledit piéton étant muni d'un boîtier capteur (BC) comprenant un ensemble capteur (EC) comprenant au moins un capteur de mouvement, comprenant les étapes consistant à: générer des données représentatives du mouvement du boîtier capteur (BC) à partir dudit ensemble capteur dans le repère de référence (RR), et calculer la valeur d'un premier opérateur de transformation en rotation (QRT) représentatif de l'orientation du repère de référence (RR) par rapport au repère trajectoire (RT), de telle sorte que les données représentatives du mouvement ainsi obtenues à l'étape précédente, dans le repère de référence (RR), et transformées par ledit premier opérateur (QRT), présentent au moins une caractéristique d'un ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement de marche ou course d'un piéton, exprimées dans le repère piéton.

Description

PROCEDE DE DETERMINATION DE L'ORIENTATION D'UN REPERE CAPTEUR LIE A UN TERMINAL MOBILE MUNI D'UN ENSEMBLE CAPTEUR, PORTE PAR UN UTILISATEUR ET COMPRENANT AU MOINS
UN CAPTEUR DE MOUVEMENT LIE EN MOUVEMENT
L'invention porte sur un procédé de détermination de l'orientation de la trajectoire suivie par un piéton, associée à un repère trajectoire, par rapport à un repère de référence, le piéton étant muni d'un boîtier capteur comprenant un ensemble capteur comprenant au moins un capteur de mouvement.
Un procédé de détermination de l'orientation de la trajectoire suivie par un piéton, associée à un repère trajectoire, par rapport à un repère de référence, au moyen d'un ensemble capteur comprenant au moins un capteur de mouvement, dont le piéton est muni, peut être utile dans diverses applications telle la navigation piéton, qu'elle soit en intérieur ou en extérieur, pour laquelle il est nécessaire de localiser le piéton et/ou déterminer sa trajectoire. Le piéton peut pratiquer une activité de marche ou de course. Plusieurs techniques sont connues pour localiser un piéton de manière absolue sur un plan. On peut par exemple se reporter à l'article de Robert Harle, "A Survey of Indoor Inertial Positioning Systems for Pedestrians" publié sous la référence IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, VOL. 15, NO. 3, THIRD QUARTER 2013 1281 .
Les techniques les plus communément utilisées en navigation sont les techniques GNSS (pour acronyme de "Global Navigation Satellite System" en langue anglaise). Dans les cas optimaux, ces techniques permettent d'atteindre des précisions de quelques mètres. Le porteur du récepteur GNNS est localisé de façon absolue, à chaque instant. Ces techniques sont cependant dépendantes de la capacité du porteur à recevoir les signaux des satellites. En milieu intérieur ou "Indoor" en langue anglaise, ou dans des environnements urbains où plusieurs satellites peuvent être cachés (effet dit de "urban canyon" en langue anglaise), les techniques GNSS peuvent s'avérer inopérantes ou défectueuses. Par ailleurs, elles présentent un bilan de consommation électrique peu avantageux.
L'usage des signaux radio (GSM, WIFI, ...) émis et reçus par un téléphone mobile peuvent également être exploités, y compris en indoor pour localiser des piétons de manière absolue par rapport aux points d'accès radio mais ils génèrent des positions peu précises ou bruitées (au mieux 100 mètres pour le signal radio GSM, des erreurs de plusieurs dizaines de mètres sont possibles pour le WIFI, avec notamment des sauts de position d'un instant à l'autre), elles sont dépendantes de l'équipement du lieu, et présentent un bilan de consommation défavorable.
L'usage d'un ensemble capteur dont est muni le piéton, comprenant au moins un capteur de mouvement, permet de pallier ces défauts, en remplaçant ou en complémentant les faiblesses des méthodes classiquement utilisées, en fournissant une trajectoire relative, fondée sur les estimations de vitesse et de cap instantanées. La trajectoire est alors calculée de proche en proche par accumulation de déplacements élémentaires (ces techniques sont connues sous le nom de "dead reckoning" en langue anglaise" ou de "navigation à l'estime"). Les applications peuvent aller du domaine grand public aux domaines de la sécurité civile ou de défense, dans toutes les situations notamment ou d'autres systèmes de localisation sont absent ou déficients. Le "dead reckoning" s'avère très complémentaire des solutions de localisation absolue. Ces dernièress fournissent des positions absolues bruitées, alors que le "dead reckoning" fournit un déplacement relatif.
Le problème de localisation en intérieur de personnes est, depuis plusieurs années, un sujet de recherche très actif tant les potentiels applicatifs sont nombreux. Parmi les technologies les plus prometteuses (localisation par technique radio Ultra Large Band (ULB), localisation par technique Wifi, ou localisation par technique de Vision par exemple), l'approche par mesure inertielle présente une attractivité importante pour des applications grand public car les moyens de mesure primaire (un ensemble capteur comprenant au moins un capteur de mouvement) sont d'ores et déjà disponibles auprès des utilisateurs au travers des téléphones portables et tablettes PC. D'autres dispositifs accessoires apparaissent sur le marché, également équipés de ces moyens de mesure du mouvement, comme des lunettes interactives ou des montres portées au poignet. L'approche de localisation par mesure du mouvement de la présente demande ne repose en effet que sur des capteurs de mouvement portés par l'utilisateur, et est donc indépendante de toute infrastructure. Les dispositifs grand public tels les téléphones portables ou autres tablettes, lunettes interactives, montres, ou autres accessoires incorporent d'ores et déjà les capteurs de base, à savoir accéléromètre (A), gyromètre (G), magnétomètre (M) et capteur de pression (P), et il est alors possible, sans recours à des cartographies spécifiques préalables et/ou des équipements du lieu d'exercice de la localisation (dont sont dépendantes les autres méthodes citées), de fournir les informations de déplacements au cours du temps et ainsi de tracer la trajectoire du piéton.
La technique couramment employée pour la localisation intérieure d'un piéton à l'aide de capteurs inertiels (dans lesquels on inclut souvent, en plus des capteurs gyrométriques (G) et accélérométrique (A) et par abus de langage le magnétomètre (M)) consiste à appliquer une méthode dite de "dead reckoning" en langue anglaise ou "navigation à l'estime", laquelle estime la position courante dans un repère de référence (généralement lié à un repère terrestre, souvent confondu avec lui, au sens Nord, Est, Vertical) à partir de la position précédente, à laquelle on ajoute un incrément de déplacement. Pour un cas très classique d'un déplacement sur un plan en deux dimensions (exemple d'un navire se déplaçant à la surface de la mer, ou d'un véhicule se déplaçant à la surface de la terre, ou d'un piéton se déplaçant sur une surface horizontale), l'incrément de déplacement est défini par un vecteur à deux dimensions, dont la norme est égale à la vitesse de déplacement multiplié par l'incrément temporel depuis l'instant de la position précédente, et l'angle est calculé par le cap du mobile qui se déplace.
Pour un bateau (on parle alors souvent de "navigation à l'estime"), il est possible d'estimer la vitesse de déplacement par exemple à partir d'instruments mesurant la vitesse relative du bateau par rapport à l'eau. Un tel instrument peut être constitué par exemple par une ancre flottante, qui s'immobilise par rapport à l'eau, et à laquelle on aura accroché un filin. L'ancre flottante est jetée dans l'eau par un opérateur, et l'opérateur compte alors la longueur de filin qui se déroule par unité de temps, afin de déduire la vitesse du bateau par rapport à l'eau. La longueur de filin déroulée peut être repérée grâce à un système de nœuds répartis sur le filin. L'opérateur compte alors le nombre de nœuds par unité de temps (d'où le fait que la vitesse soit exprimée en nœuds). Le cap peut être estimé par une boussole. Pour un véhicule terrestre, il sera possible d'estimer la vitesse à partir du nombre de tour de roues par seconde. Le cap pouvant être estimé par une méthode similaire au cas du navire éventuellement complémentée par l'information de direction donnée par le volant. Dans le cas d'un piéton portant un système de capteurs de mouvement, comme ceux présents dans un smartphone ou autre accessoire porté telles des montres (au poignet) ou les lunettes interactives (portées sur la tête), il est courant d'estimer le module du vecteur vitesse à partir de la mesure de la cadence de marche ou, ce qui est équivalent en comptant les pas effectués, que l'on peut obtenir à partir des signaux captés par des capteurs sensibles aux mouvements que le piéton imprime aux capteurs, et d'une fonction qui transforme ensuite la cadence en vitesse, ou le nombre de pas en distance, selon, par exemple, des modèles liés à la morphologie de la personne. Ces méthodes sont perfectibles mais, par exemple, si l'on dispose d'une calibration de la fonction réalisée à l'aide d'un jeu de test, il est possible d'obtenir des précisions de quelques pourcents. Cependant, dans le cas du piéton, le cap n'est pas facile à estimer, dans la mesure ou, si le système de capteurs permet effectivement de mesurer une orientation (et donc un cap) du système de capteur dans le repère de référence (ou pour fixer les idées du repère terrestre), il n'est pas possible de relier simplement cette orientation au cap suivi par le piéton. En effet, selon la façon dont le piéton porte le capteur, et on constate de multiples possibilités, pouvant en plus varier avec le temps, il apparaît a priori qu'il n'est pas possible d'établir de lien entre le cap de la trajectoire et l'orientation du capteur dans le repère terrestre. Une solution simple peut être de demander à l'utilisateur de porter son capteur, i.e. son terminal mobile ou son accessoire, car le capteur est lié en mouvement ou solidaire en mouvement du terminal mobile, de façon contrainte, par exemple en le pointant dans la direction de la marche, ou en fixant le capteur (i.e. le terminal mobile ou l'accessoire) d'une façon unique et connue sur le corps. On connaît alors le cap de la trajectoire car ce cap peut être déduit de l'orientation du terminal mobile. Cependant, cette méthode, contraignante, est un frein à l'adoption des solutions de localisation par principe de capteurs inertiels, et d'autre part, il n'est pas garanti que l'utilisateur soit capable de tenir la consigne. Par ailleurs, pour des dispositifs qui garantissent une position connue sur le corps, comme des lunettes interactives équipées de capteurs de mouvement placées sur la tête de manière connue, ou un accessoire porté à la ceinture, il faut encore faire face aux situations courantes dans lesquelles l'utilisateur tourne la tête dans un cap qui n'est pas celui de la trajectoire qu'il suit ou que la position de l'accessoire change d'un jour à l'autre ou même au cours d'un même exercice de navigation. En effet, la position de l'accessoire sur la ceinture ne permet pas à elle seule de garantir la relation entre l'orientation de cet accessoire et le cap du piéton. Pour des montres équipées de capteurs de mouvement, la façon dont la montre est portée reste variable d'un individu à l'autre, les mouvements imprimés au bras génèrent des variations temporelles du cap de la montre, et le port peut également varier avec le temps pour un même individu. Le cap de la trajectoire de l'utilisateur ne peut donc être déduit du cap de la montre.
Il apparaît donc un besoin important de proposer des méthodes d'estimation continue de cette orientation inconnue du capteur par rapport à la trajectoire suivie par le piéton. C'est l'objet de cette invention que de proposer un procédé d'estimation de cette orientation.
Ce problème consistant à déterminer le lien entre capteur et trajectoire, appelé par exemple "sensor-to-trajectory" ou "sensor-to-traj" ou "angle misalignment" en langue anglaise, (désalignement en angle) est très complexe. Ce problème complexe est peu étudié dans la littérature. La plupart des systèmes de navigation inertielle pour piétons supposent généralement que l'orientation du capteur par rapport à la trajectoire est connue (c'est le cas par exemple d'un capteur attaché au sternum ou au pied etc.). Cependant un certain nombre d'articles et documents de brevets, traitant du problème ont été identifiés, ci-après.
L'article "Which way am I facing : Inferring horizontal device orientation from an accelerometer signal", de Kunze K., Lukowicz P., Partridge K., et Begole, B., International symposium on wearable computers, 2009, suppose que les accélérations horizontales (p 149, 1 . Introduction, colonne de gauche) se font principalement dans la direction du mouvement.
Le signal est tout d'abord projeté dans le plan horizontal en utilisant les périodes de repos (variance minimale sur chacun des axes) pour calculer la direction verticale : en période de repos, le signal accélérométrique représente uniquement le champ de pesanteur, c'est-à-dire la direction verticale. Cette direction est ensuite utilisée pour projeter le signal accélérométrique dans le plan horizontal.
Une analyse en composantes principale (PCA), c'est-à-dire une décomposition en vecteurs propres et/ou valeurs propres, est ensuite effectuée sur le résultat de la projection afin de retrouver la direction du déplacement.
L'article donne peu d'éléments, mais annonce cinq degrés d'erreur sur un parcours de 30m, ce qui est important. Notons en commentaire de cet art antérieur que le principe selon lequel les accélérations horizontales sont principalement dirigées selon la direction d'avancement n'est pas vérifié car, comme cela est vu par la suite, un piéton en situation de marche ou de course génère également des accélérations perpendiculaires à la direction d'avancement. Selon la démarche de l'utilisateur, on a ainsi une superposition de composantes d'accélération dans la direction de la marche et dans la direction perpendiculaire à la marche. Un autre facteur de variabilité qui n'est pas pris en compte par l'article est la position du capteur. Par ailleurs, la direction verticale identifiée en période de repos n'est plus valide dès qu'un mouvement qui modifie substantiellement l'orientation du boîtier capteur est généré. Il convient ainsi de résoudre le problème d'estimation continue du cap du piéton sur un plan terrestre grâce aux données capteurs, et ce en continu.
L'article "Dead Reckoning from the pocket - An expérimental study"de Ulrich Steinhoff and Bernt Schiele, Pervasive Computing and Communications (PerCom), 2010 IEEE International Conférence on, 29/03/2010, porte sur une étude comparative et expérimentale de différentes approches pour l'estimation de la direction de déplacement, uniquement pour des capteurs dans la poche, en utilisant une base de données, comprenant 8 personnes et 23 traces. Les principes étudiés pour déterminer la direction de déplacement reposent sur deux principes :
- une approche rotationnelle : l'idée est que le capteur "tourne" autour d'un axe qui est orthogonal à la direction de déplacement, approche plutôt ciblée sur un capteur dans la poche du pantalon (l'axe de rotation est celui du fémur ou du bassin). Notons qu'ici, l'auteur recherche les axes de rotation du capteur plutôt que des directions d'accélération. Il propose une approche totalement différente de l'article précédent et cela souligne le manque de solution universelle pour le problème du piéton, qui porte un système de capteur de mouvement dont la position est inconnue par rapport au corps.
L'article souligne le manque de robustesse de l'approche qui est une approche par décomposition en valeurs propres : PCA ("principal component analysis" en langue anglaise) en 2D ou 3D, filtrée ou non-filtrée. L'idée est ici que les accélérations propres se font dans la direction de déplacement, les différentes méthodes étudiées diffèrent simplement dans la mise en œuvre de ce principe. L'approche 3D cherche les 3 composantes principales du signal capteur, puis retient la 3ème (c'est- à-dire celle associée à la plus petite des valeurs propres) comme étant celle qui indique le mouvement. Les approches à deux dimensions ou 2D (PCA2D et PCA2Df) projettent tout d'abord le signal dans le plan horizontal, puis effectuent une décomposition en vecteurs propres. Ici, c'est le vecteur propre le plus important (celui associé à la plus grande valeur propre) qui supposé indiquer la direction de la marche. L'article conclut que l'approche PCA2Df (projection dans le plan horizontal (2D) puis recherche de la composante principale) avec filtrage à 5Hz donne les meilleurs résultats à moins de 5° d'erreur. Encore ici, il faut noter qu'un piéton en situation de marche ou de course génère des accélérations dans plusieurs directions sur le plan horizontal, à la fois dans la direction de la marche mais aussi perpendiculairement. La combinaison des deux, selon la démarche de l'utilisateur, selon la position du capteur ne propose aucune garantie que cette accélération horizontale résultante soit toujours orientée dans la direction de la marche.
Le document US201 30030754 semble porter sur une autre approche. L'orientation RRS, décrite par l'équation 1 , est supposée connue grâce à l'utilisation d'accéléromètres et magnétomètres (éventuellement gyromètres).
La projection du repère capteur dans le plan horizontal donne lieu à un nouveau repère appelé p-frame, tel que zp.frame pointe vers le haut, et les directions xp-frame et yp-frame sont respectivement colinéaires à la projection de Xsensor ®t Ysensor dans le plan horizontal.
Dans ce repère l'accélération selon zp-frame est négligée puisqu'elle ne peut pas discriminer une direction de déplacement selon le plan horizontal, bien qu'elle puisse être non nulle. Ensuite il est supposé que l'accélération horizontale vue par le capteur est uniquement liée au déplacement, et est donc, par définition, portée par la direction xtraj.
Le critère utilisé consiste à chercher l'angle qui maximise l'accélération selon cette direction, ce qui revient (implicitement) à dire que l'accélération maximale est dans la direction du déplacement. Il faut cependant noter qu'un piéton en situation de marche ou de course génère des accélérations selon la direction de la trajectoire mais aussi selon des directions perpendiculaires à la trajectoire et que la combinaison des deux peut générer des résultantes dans toutes les directions et que le résultat est alors complètement incertain.
Ceci constitue le cœur du principe utilisé pour la détermination de l'orientation entre le capteur et la trajectoire . Il est également prévu de corréler les signaux accéléromètres (ou une combinaison de) avec des patterns attendus correspondants aux différentes positions possibles du capteur (poche, main etc.) La recherche du maximum de corrélation doit permettre de déterminer la position du capteur (poche, main etc.). Cependant, l'articulation de cette technique avec le principe précédent ne semble pas très claire. Sans doute l'auteur l'introduit-il puisqu'il constate que la méthode précédente ne se suffit pas à elle seule. Par ailleurs, il semble complexe de devoir d'abord classifier une position de capteur sur le corps pour ensuite appliquer la méthode. Enfin, les signaux des accéléromètres sont également utilisés pour détecter les pas, technique nécessaire et classique pour estimer le déplacement du piéton.
Le document WO201214181 1 divulgue une estimation de la position basée sur une sélection parmi des positions possibles, pour chacune desquelles est calculée une vraisemblance. La vraisemblance est calculée à partir des données des accéléromètres, capteurs de lumière, et plus généralement tous les capteurs disponibles, par exemple :
- la situation marche/repos peut être détectée en utilisant la variance de la norme des accéléromètres;
- les angles de tangage et/ou roulis, calculés à partir des données accélérométriques moyennées, donnent des indications sur l'attitude du dispositif;
- l'angle Θ = direction of motion, peut être calculé par décomposition en valeurs propres (similaire au procédé de WO2012158751 A1 , sans tous les raffinements pour supprimer les accélérations transverses); - l'utilisation de coefficients MFCCs issus de la reconnaissance vocale peuvent aider à la classification; et
- l'utilisation du capteur optique permet de déterminer le nombre de faces occluses.
Cette fusion multicapteurs est complexe, elle nécessite un étage de classification elle-même sujette à erreur pour produire des résultats.
Le document WO2012158751 porte essentiellement sur une décomposition en vecteurs propres et/ou valeurs propres du signal accéléromètre sauf que les accélérations transverses sont supprimées par un prétraitement comprenant les étapes suivantes consistant à :
- séparer les accélérations en accélérations horizontales et verticales;
- supprimer les accélérations transverses en sommant les accélérations des pas "de gauche" et "de droite" pour obtenir une résultante nulle;
- si le capteur n'est pas centré, que la résultante est non-nulle, corréler les accélérations verticales avec les horizontales retardées/avancées car il a été remarqué que celles-ci sont déphasées de +/- π/2. Le résultat est fort pour les accélérations dites "de déplacement" et faible pour les accélérations transverses qui sont cependant également des accélérations liées au déplacement, c'est-à-dire au mouvement du piéton en situation de marche ou course; et
- le désalignement en angle (MA) est finalement calculé par décomposition en valeurs propres.
Cette méthode ne se base que sur le principe que l'accélération principale mesurée est selon la direction de déplacement et propose un mode de sélection des accélérations selon la direction de la marche qui est sujette à erreur.
Le document WO20131 6875 propose une description d'un système complet de Navigation piéton, centrée sur la détection de la direction du mouvement. Il prévoie en plus l'utilisation de radio (WIFI, GPS), de cartes, de filtre à particules pour la fusion de données. La détermination de la direction du mouvement est proche du brevet US20130030754 et consiste à trouver la direction principale des accélérations. L'idée est d'extraire les composantes de hautes fréquences du signal qui sont réputées contenir les accélérations propres tandis que les composantes de basses fréquences contiennent le champ de pesanteur. Cette opération s'effectue par un simple filtrage passe-haut des signaux accéléromètres. A ce stade, les signaux contiennent les accélérations dans l'espace 3D, c'est-à-dire de dimension 3 x N, N étant le nombre de mesures collectées.
Il est ensuite dit, que les seules composantes intéressantes sont les accélérations horizontales, c'est-à-dire celles qui sont orthogonales à l'axe z du repère de référence, cependant il n'est pas dit comment ces composantes sont extraites (de nombreuses techniques sont possibles pour projeter les signaux dans le plan horizontal). Par ailleurs, par définition des composantes de basse fréquence, la méthode obtient une direction moyenne de la verticale, qui n'est pas applicable à l'ensemble du mouvement. L'extraction des composantes horizontale ne semble donc pas possible, dés que le mouvement comprend des rotations substantielles. L'extraction de des composantes horizontales conduit à une matrice 2 x N. A partir de cette matrice, on calcule l'énergie des composantes horizontales du signal d'accéléromètre, puis ce signal d'énergie est filtré. Il est ensuite supposé que l'énergie est maximale dans la direction du mouvement. Cette hypothèse est sujette à caution, car comme nous l'avons introduit précédemment, et comme cela sera exposé à nouveau avec plus de détails, un piéton en situation de marche ou de course génère à la fois des accélérations dans la direction de la trajectoire, mais aussi des accélérations dans la direction perpendiculaire à la trajectoire. Encore ici, l'hypothèse sur laquelle repose le procédé est fragile. On cherche ensuite la rotation d'angle qui maximise l'énergie selon la première direction, (ce qui revient à diagonaliser la matrice d'énergie, c'est-à-dire effectuer une décomposition en vecteurs propres) en résolvant un critère.
Il s'agit d'une solution analytique pour le calcul de l'angle. La principale faiblesse de toutes ces approches réside dans leur robustesse, en particulier dans l'hypothèse que les accélérations mesurées sont portées par la direction de déplacement, tandis que les accélérations générées par le mouvement d'un piéton en situation de marche ou course génèrent des accélérations autant transverses que longitudinales. Par ailleurs, la robustesse du traitement à la position du capteur n'est pas couverte, nous constatons que selon la position du capteur, notamment sur les membres comme les bras ou les jambes, les principes de calcul de la direction de la trajectoire ne sont pas les mêmes.
En effet, quelque soit la méthode employée ou le nom donnée à celle-ci, toutes ces approches s'appuient sur le fait que la composante d'accélération mesurée est colinéaire à la direction du mouvement. Cette hypothèse parait vraisemblable pour les mouvements des pieds du piéton.
Cependant, il est possible de s'interroger sur la façon dont cette accélération se propage des pieds aux autres positions possibles du capteur : mains, poches, poitrine il apparaît en effet que ces points du corps ont des directions d'accélérations beaucoup moins marquées que celles des pieds. Nous verrons en effet dans la suite de la présente demande que le mouvement du corps est caractérisé par des accélérations dans la direction de la marche mais aussi dans la direction perpendiculaire à la marche. La puissance de ces accélérations dépend notamment de la démarche de l'utilisateur et également de la position du système de capteurs de mouvement sur le corps.
De plus, d'autres positions du corps sont affectées par des mouvements non liés à la direction de déplacement et pouvant engendrer des accélérations relativement importantes, c'est par exemple le cas des mouvements de balancier du bras.
Enfin, toujours pour des raisons de robustesse, la mise en œuvre de ces principes, implique de traiter une durée de signal suffisamment longue afin d'atténuer l'effet des phénomènes parasites ponctuels et extraire un effet "moyen". Un problème est que la notion de durée est contradictoire avec celle de temps réel qui est centrale pour les applications envisagées. Les directions verticales sont parfois trouvées par filtrage passe-bas (afin d'extraire la valeur de la direction du champ de gravité), or dès que les mouvements imprimés au système de capteur comprennent des mouvements de rotation substantiels, cette direction moyenne ne peut plus être utilisée. Ceci est vrai pour des mouvements cycliques de marche. Par ailleurs, par exemple, si un utilisateur change le capteur de position, la nouvelle position ne pourra être déterminée avec précision qu'après une durée T telle que le signal d'accéléromètre collecté pendant cette durée contienne plusieurs cycles de pas. La durée d'un pas étant de l'ordre d'une seconde environ, on imagine que des durées de dix secondes sont facilement atteintes (analyse des accélérations propres sur dix pas) voir éventuellement plus, selon le compromis retenu entre la latence du système et la précision souhaitée.
La présente invention répond à ce problème par une approche innovante où l'orientation "sensor-to-traj" est estimée en continu, en identifiant l'orientation inconnue entre le capteur (ou ensemble de capteurs) et la trajectoire du piéton.
Aussi, il est proposé, un procédé de détermination de l'orientation de la trajectoire suivie par un piéton, associée à un repère trajectoire, par rapport à un repère de référence, ledit piéton étant muni d'un boîtier capteur comprenant un ensemble capteur comprenant au moins un capteur de mouvement, comprenant les étapes consistant à :
générer des données représentatives du mouvement du boîtier capteur à partir dudit ensemble capteur dans le repère de référence,
calculer la valeur d'un premier opérateur de transformation en rotation représentatif de l'orientation du repère de référence par rapport au repère trajectoire, de telle sorte que les données représentatives du mouvement ainsi obtenues à l'étape précédente, dans le repère de référence, et transformées par ledit premier opérateur, présentent au moins une caractéristique d'un ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement de marche ou course d'un piéton, exprimées dans le repère piéton.
Dans un mode de réalisation, le repère de référence est un repère terrestre (lié à la Terre, au sol), et ladite génération des données représentatives du mouvement du boîtier capteur est obtenue à partir dudit ensemble capteur dans le repère de référence par application d'un deuxième opérateur de transformation en rotation, afin de déterminer l'orientation du repère trajectoire dans ledit repère Terrestre.
Ainsi l'invention permet, lorsque le repère de référence (RR) est lié à la Terre, de toujours connaître l'orientation du repère lié à la Terre par rapport au repère trajectoire (RT) de la trajectoire suivie par un piéton muni d'un boîtier capteur, et de pouvoir déterminer ainsi le cap du piéton dans le repère lié à la Terre, afin d'appliquer les techniques de "dead reckoning" en langue anglaise.
Dans un autre mode de réalisation de l'invention, lorsque le repère de référence est lié au boîtier capteur, l'invention permet de toujours connaître l'orientation d'un boîtier capteur par rapport au piéton (repère trajectoire) muni d'un terminal comprenant le boîtier capteur, et de pouvoir activer différemment le terminal, en fonction de cette orientation. Le terminal peut être un terminal mobile de type téléphone mobile ou tablette tactile, station de jeux, lunettes interactives, montre ou autre accessoire doté de capteurs de mouvement et porté par le piéton.
Aussi, on dispose des données issues de l'ensemble capteur représentées dans le repère de référence (terrestre) grâce au second opérateur de transformation en rotation, et ce à tout instant, et l'invention permet alors de déterminer l'orientation du repère de référence terrestre par rapport au repère de la trajectoire suivie par le piéton. Ceci permet d'alimenter des méthodes de type "dead reckoning" et ainsi fournir le cap de la trajectoire effectivement suivie par le piéton dans le repère terrestre. Le boîtier capteur porté par le piéton peut être orienté de n'importe quelle façon par rapport au piéton. On dispose ainsi d'une méthode capable de fournir le cap du piéton dans le repère terrestre, robuste à différentes positions du capteur sur le piéton, et capable de s'adapter à des changements de position.
Selon un mode de réalisation, le repère de référence et le repère trajectoire comprennent en outre un axe commun, de sorte que le premier opérateur de transformation en rotation se réduise à un opérateur de transformation en rotation selon l'axe commun.
Grâce à cet axe commun, il est plus simple de déterminer le premier opérateur, puisqu'il n'est alors plus nécessaire que d'estimer un seul angle inconnu entre les deux repères de référence et trajectoire autour de cet axe commun. Le premier opérateur est réduit à une rotation selon un seul axe. Les méthodes de calcul du cap du piéton s'en trouvent simplifiées.
Dans un mode de réalisation, l'axe commun est en outre orienté selon la direction de la gravité terrestre, de manière à ce que le premier opérateur de transformation en rotation est réduit à un opérateur de transformation en rotation selon un axe de direction de la gravité Terrestre.
Aussi, plusieurs avantages peuvent être décrits. En premier lieu, on se ramène à des repères classiquement utilisés par l'homme de l'art, c'est-à-dire des repères pour lesquels la direction verticale selon la gravité terrestre est utilisée comme l'un des axes des repères exploités dans l'invention. En second lieu, ces repères comportant un axe vertical sont directement conformes aux repères dans lesquels les caractéristiques des mouvements d'un piéton en situation de marche ou course sont classiquement décrits et il sera alors plus facile d'identifier la conformité des données représentatives du mouvement du piéton par rapport à ces caractéristiques, ce qui constitue le cœur de l'invention. En troisième point, un seul angle doit être déterminé afin de déterminer complètement la valeur du premier opérateur ce qui rend la méthode plus simple alors que dans le cas général trois angles ou trois paramètres selon le mode de représentation des opérateurs de rotation choisis doivent être déterminés. En quatrième point, cet angle sera directement celui de la trajectoire dans le repère terrestre, puisque les trajectoires et donc les caps recherchés dans la grande majorité des cas d'exploitation de l'invention, doivent être représentés sur des cartes ou des plans représentant les données géographiques selon un plan horizontal, l'axe vertical étant perpendiculaire à ces cartes ou à ces plans.
Selon un mode de réalisation, on détermine l'orientation du boîtier capteur dans le repère trajectoire (ou repère piéton) par composition du deuxième opérateur avec le premier opérateur.
Aussi, il est alors possible de déterminer l'orientation du boîtier dans le repère du piéton et activer des fonctions de manière automatique en fonction de cette orientation. On peut alors déterminer selon cette orientation si des fonctions d'un terminal mobile, de lunettes interactives doivent être activée ou non. Par exemple s'il est déterminé que l'utilisateur porteur de lunettes interactives regarde dans la direction de la marche, il peut être pertinent de lui restituer certaines informations alors que lorsqu'il regarde dans une direction différente, il convient de lui fournir d'autres informations. De la même manière, si l'écran d'un terminal comme un téléphone mobile est orienté avec une certaine orientation par rapport au piéton, certaines fonctions d'affichage peuvent être activées.
Dans un mode de réalisation, on réalise une fonction dite "centrale d'attitude" ou par abus de langage "Inertial Measurement Unit" en langue anglaise fournissant la valeur du deuxième opérateur qui permet de transformer les données directement issues des capteurs et donc repérées dans le repère du boîtier capteur, dans le repère de référence lié à la Terre. Aussi, le second opérateur est calculé directement à partir des données issues des capteurs de mouvement présents dans le boîtier capteur et il n'est pas nécessaire de faire appel à d'autres capteurs pour estimer la valeur du second opérateur. Le dispositif est ainsi complètement autonome. Selon un mode de réalisation, la fonction centrale d'attitude calcule le deuxième opérateur à partir d'une combinaison de données fournies par des capteurs de mouvement inertiels accéléromètriques et/ou gyromètriques et/ou magnétiques présents dans le boîtier capteur.
Aussi, on ne dépend d'aucun autre équipement externe et les mêmes capteurs de mouvement du boîtier capteurs peuvent être utilisés afin de déterminer le second opérateur et ce à chaque instant ce qui permet de déterminer les données de mouvement dans un repère de référence lié à la terre. Dans un mode de réalisation ledit ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement du buste, thorax ou bassin du piéton représentés dans un repère piéton défini par les axes du piéton antéro-postérieur, médio-latéral, et vertical, ledit repère piéton étant alors lié au repère trajectoire comprend les caractéristiques suivantes : le signal dû au mouvement en translation selon l'axe médio-latéral présente essentiellement de la puissance à la cadence de foulée; le signal dû au mouvement en translation selon l'axe antéro-postérieur présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas; le signal dû au mouvement en translation selon l'axe vertical présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas; les signaux dus au mouvements en translation selon l'axe vertical et selon l'axe antéro-postérieur présentent un déphasage sensiblement constant; la cadence de pas est sensiblement double de la cadence de foulée; le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe médio-latéral présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas; le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe antéro-postérieur présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée ; et le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe vertical présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée. Aussi, pour des positions du boîtier capteur pour lesquelles les mouvements mesurés par les capteurs de mouvement sont liés à ceux du buste, du thorax ou du bassin du piéton, il est possible de concevoir des méthodes ou procédés combinant une ou plusieurs caractéristiques. L'exploitation d'une caractéristique parmi l'ensemble des caractéristiques permet de concevoir des méthodes simples d'estimation de l'opérateur de transformation en rotation inconnu, objet de l'invention, alors que la combinaison de plusieurs caractéristiques permet de concevoir des méthodes plus complexes et robustes car combinant plusieurs critères. Par ailleurs, il est possible de sélectionner un ou plusieurs critères selon la nature des capteurs de mouvement disponibles dans le boîtier capteur. Les méthodes peuvent notamment exploiter les accélérations antéro- postérieures, les accélérations médio-latérales, qui sont adaptées si le boîtier capteurs possède un accéléromètre, les rotations selon l'axe médio latéral, les rotations selon l'axe antéro-postérieur, qui sont adaptées si le boîtier capteur possède des capteurs de rotation tels des gyromètres. Parmi les caractéristiques, il est à noter également que ces caractéristiques de mouvement se produisent à des fréquences particulières (celles de la foulée ou celle du pas). Il est alors possible de sélectionner finement la ou les caractéristiques à exploiter afin de déterminer l'opérateur représentatif de l'orientation du repère de référence par rapport au repère piéton, qui est lui- même égal au repère trajectoire.
Selon un mode de réalisation ledit ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement d'un membre libre du piéton (comme les bras ou les jambes) représentés dans un repère piéton défini par les axes du piéton antéro-postérieur, médio-latéral, et vertical, ledit repère piéton étant lié au repère trajectoire comprend les caractéristiques suivantes : le signal du au mouvement en translation selon l'axe Antéro-Postérieur présente essentiellement de la puissance à la cadence de foulée; le signal dû au mouvement en translation selon l'axe vertical présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas; le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe médio-latéral présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée ; le signal de rotation dû au mouvement en rotation selon l'axe vertical présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée.
Ainsi, pour des positions de l'ensemble capteur pour lesquelles les mouvement captés sont liés à ceux d'un membre libre du piéton, notamment ses bras ou ses jambes, il est possible de concevoir des méthodes d'estimation de l'opérateur de transformation en rotation représentatif de l'orientation du repère de référence par rapport au repère du piéton, c'est-à-dire, du repère trajectoire, en combinant une ou plusieurs des caractéristiques listées. La combinaison de plusieurs critères permet de rendre la méthode d'estimation de la trajectoire plus robuste. Ces méthodes peuvent notamment exploiter les accélérations antéro-postérieures, particulièrement adaptées lorsqu'on dispose de la mesure d'accélération, les rotations selon l'axe médio latéral, particulièrement adaptées lorsqu'on dispose d'un capteur de rotation, tel un gyromètre, sachant également en sus à quelle fréquences ces mouvements sont situés et/ou des combinaisons simultanées de l'ensemble de ces propriétés.
Dans un mode de réalisation, ladite ou lesdites caractéristiques sont sélectionnées dans l'ensemble des caractéristiques des mouvements du buste du piéton tel que décrit précédemment ou dans l'ensemble des caractéristiques des mouvements d'un membre libre du piéton tel que décrit précédemment, à partir d'un indicateur caractérisant la nature de la liaison mécanique entre le boîtier capteur et le piéton.
Ainsi, il est possible de mettre en œuvre le bon ensemble de caractéristiques correspondant à l'indicateur et de retrouver la trajectoire du piéton. Lorsque le boîtier capteur est uniquement solidaire du buste, comme par exemple les lunettes interactives, on utilisera exclusivement des caractéristiques liées aux mouvements du buste du piéton. Lorsque le boîtier capteur est uniquement solidaire du bras en balancier, comme pour une montre équipée de capteurs de mouvement, on utilisera exclusivement des caractéristiques liées au bras du piéton. Dans le cas où les deux situations sont possibles on utilisera l'un ou l'autre ensemble de caractéristiques, selon un indicateur représentatif du port du boîtier capteur. Selon un mode de réalisation, lesdites données représentatives du mouvement du boîtier capteur dans le repère de référence sont générées à partir d'au moins un accéléromètre à au moins deux axes de mesure, et ladite caractéristique est que le signal d'accélération dû à la marche/course selon la direction principale de la trajectoire ou selon l'axe antéro-postérieur présente essentiellement un pic de puissance à la cadence du pas. En d'autres termes, un opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical QRT est calculé de façon à ce que l'accélération ainsi donnée dans le plan horizontal du repère de référence et transformée par ledit opérateur de rotation selon l'axe vertical, présente essentiellement un pic de puissance à la cadence du pas selon l'axe principal de la trajectoire.
Ainsi, on exploite une seule caractéristique remarquable du signal de marche du piéton, le signal analysé est restreint à la fréquence du pas et rend la méthode plus précise, car on sait que le signal d'accélération d'un piéton, à la fréquence du pas est essentiellement dans la direction de la trajectoire, et la méthode reste simple à mettre en œuvre.
En variante, lesdites données représentatives du mouvement du boîtier capteur dans le repère de référence sont générées à partir d'au moins un accéléromètre à au moins deux axes de mesure, et ladite caractéristique est que le signal d'accélération dû à la marche/course selon la direction perpendiculaire et horizontale à la direction principale de la trajectoire ou autrement dit selon l'axe médio-latéral présente essentiellement un pic de puissance à la cadence de la foulée.
En d'autres termes, l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical QRT est calculé de sorte que l'accélération ainsi donnée dans le plan horizontal du repère de référence et transformée par ledit opérateur de rotation selon l'axe vertical présente essentiellement un pic de puissance à la cadence de la foulée selon l'axe médio latéral du piéton (c'est à dire perpendiculaire et horizontal à l'axe principal de la trajectoire).
Ainsi, on exploite une seule caractéristique remarquable du signal de marche du piéton, le signal analysé est restreint à la fréquence de la foulée et rend la méthode plus précise, car on sait que le signal d'accélération d'un piéton, à la fréquence de la foulée est essentiellement dans la direction médio-latérale et la méthode reste simple à mettre en œuvre. Dans un mode de réalisation, l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical est déterminé de sorte que le déphasage entre l'accélération due à la marche/course mesurée selon l'axe vertical et l'accélération due à la marche/course et transformée par ledit opérateur selon l'axe AP est compris entre 0 et ττ, et vaut particulièrement ττ/2.
Ainsi, il est possible de déterminer le sens de la marche et pas seulement la direction de la marche. Selon un mode de réalisation, l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical est déterminé à partir des amplitudes, à la fréquence du pas, des deux composantes horizontales du signal d'accélération dans le repère de référence. Aussi, on détermine l'angle de l'opérateur de transformation en rotation à partir des deux composantes horizontales du signal d'accélération dans le repère de référence, ce qui permet d'une part de trouver un angle qui maximise l'amplitude de l'accélération à la fréquence du pas dans la direction de la marche et minimise l'amplitude de l'accélération à la fréquence du pas dans la direction perpendiculaire à la marche. Il est également possible de fournir un facteur de confiance, en déterminant par exemple un ratio entre l'amplitude d'accélération ainsi trouvée dans la direction de la marche et l'amplitude d'accélération ainsi trouvée dans la direction perpendiculaire à la marche. Lorsque ce ratio est grand par rapport à 1 , le facteur de confiance dans l'angle estimé est grand, lorsqu'il est proche de 1 (et à fortiori plus petit que 1 ) le facteur de confiance est petit. Il est possible de constituer d'autres facteurs de confiance, selon les amplitudes trouvées dans les directions AP et ML. Pour l'analyse des signaux à la fréquence du pas, plus la puissance ou l'amplitude des signaux transformés par l'opérateur de transformation en rotation du repère de référence au repère piéton sera intégralement trouvée selon l'axe AP (et donc peu d'amplitude ou de puissance selon l'axe ML), meilleure sera la confiance.
Dans un mode de réalisation, l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical est déterminé à partir des amplitudes, à la fréquence de la foulée, des deux composantes horizontales du signal d'accélération dans le repère de référence.
Ainsi, on détermine l'angle de l'opérateur de transformation en rotation à partir des deux composantes horizontales du signal d'accélération dans le repère de référence, ce qui permet d'une part de trouver un angle qui maximise l'amplitude de l'accélération à la fréquence de la foulée dans la direction perpendiculaire à la marche et minimise l'amplitude de l'accélération à la fréquence de la foulée dans la direction de la marche. Il est également possible de fournir un facteur de confiance, en déterminant par exemple un ratio entre l'amplitude d'accélération ainsi trouvée dans la direction perpendiculaire de la marche et l'amplitude d'accélération ainsi trouvée dans la direction de la marche. Lorsque ce ratio est grand par rapport à 1 , le facteur de confiance dans l'angle estimé est grand, lorsqu'il est proche de 1 (et à fortiori plus petit que 1 ) le facteur de confiance est petit. Il est possible de constituer d'autres facteurs de confiance, selon les amplitudes trouvées dans les directions AP et ML. Dans le cas où l'on analyse les signaux à la fréquence de la foulée, plus la puissance ou l'amplitude des signaux transformés par l'opérateur de transformation en rotation du repère de référence au repère piéton est intégralement trouvée selon l'axe ML (et donc peut d'amplitude ou de puissance selon l'axe AP), meilleure sera la confiance.
Selon un mode de réalisation, lesdites données représentatives du mouvement du boîtier capteur dans le repère de référence sont générées à partir d'au moins un accéléromètre à au moins deux axes de mesure, et on combine les deux caractéristiques précédente : (i) le signal d'accélération dû à la marche/course selon la direction principale de la trajectoire (ou selon l'axe antéro-postérieur) présente essentiellement un pic de puissance à la cadence du pas, et (ii) le signal d'accélération dû à la marche/course selon la direction perpendiculaire et horizontale à la direction principale de la trajectoire ou autrement dit selon l'axe médio-latéral présente essentiellement un pic de puissance à la cadence de la foulée. Il est naturellement possible et avantageux, d'exploiter simultanément les deux amplitudes des accélérations dans le plan horizontal à la fréquence de la foulée et à la fréquence de la marche, en combinant les critères précédemment établis pour l'une et l'autre caractéristique des mouvements à la fréquence de la foulée et à la fréquence de la marche. L'angle optimal est trouvé lorsque les 2 accélérations horizontales à la fréquence du pas (AccX(Pas) et AccY(Pas)) et les 2 accélérations horizontales à la fréquence de la foulée (AccX(foulée) et AccY(foulée)), transformées par l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical sont transformées respectivement pour (AccX(Pas) et AccY(Pas)) en 2 composantes horizontales à la fréquence du pas (AccAP(Pas) et AccML(Pas)) telle que la première présente une amplitude maximum selon l'axe Antéro-Postérieur et la seconde une amplitude minimum selon l'axe Médio Latéral et pour (AccX(foulée) et AccY(foulée)), en 2 composantes horizontales à la fréquence de la foulée (AccAP(Foulée), AccML(Foulée)) telle que la première présente une amplitude minimum selon l'axe Antéro- Postérieur et la seconde une amplitude maximum selon l'axe Médio-Latéral.
Il est également possible de former des critères de confiance en calculant par exemple des ratios entre les amplitudes AccAP(pas) et AccML(pas) qui doit être grand devant 1 pour une confiance élevée dans l'angle estimé, et les amplitudes AccML(Foulée) et AccAP(foulée) qui doit être grand devant 1 pour une confiance élevée dans l'angle estimé. D'autres critères de confiance peuvent être bâtis, qui mesurent le respect des caractéristiques remarquables qui sont exploitées. Plus la caractéristique est respectée, meilleure est la confiance dans l'estimation de l'opérateur en rotation. Dans la suite de la description, d'autres critères sont présentés.
En d'autres termes, l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical QRT est calculé de façon à ce que les deux caractéristiques sont exploitées à savoir : (i) l'accélération ainsi donnée dans le plan horizontal du repère de référence et transformée par ledit opérateur de rotation selon l'axe vertical présente essentiellement un pic de puissance à la cadence du pas selon l'axe antéro-postérieur du piéton (c'est-à-dire selon l'axe principal de la trajectoire) et (ii) l'accélération ainsi donnée dans le plan horizontal du repère de référence et transformée par ledit opérateur de rotation selon l'axe vertical présente essentiellement un pic de puissance à la cadence de la foulée selon l'axe médio latéral du piéton (c'est à dire perpendiculaire et horizontal à l'axe principal de la trajectoire)
Selon un mode de réalisation, la fréquence des pas ou de la foulée est déterminée à partir du signal d'accélération selon l'axe vertical.
Ainsi, indépendamment de la position et de l'orientation du boîtier capteur et donc du port du boîtier capteur par le piéton, il est possible de déterminer la fréquence des pas, car le signal d'accélération selon la verticale est essentiellement caractérisé par de la puissance à la fréquence des pas. Dans un mode de réalisation, l'amplitude du signal d'accélération à la fréquence des pas dans le plan horizontal du repère de référence est déterminée par filtrage du signal d'accélération dans le plan horizontal du repère de référence, ledit filtrage étant caractérisé par sa réponse impulsionnelle prise égale au signal d'accélération selon la direction verticale dans le repère de référence. Cette technique est appelée filtrage adapté, intercorrélation, ou détection synchrone. Aussi, ce mode de réalisation permet de calculer parfaitement l'amplitude du signal d'accélération dans le plan horizontal à la fréquence des pas et fournit le déphasage entre le signal d'accélération selon la verticale (qui présente essentiellement de la puissance à la fréquence des pas) et selon l'horizontale à la fréquence des pas.
Dans un mode de réalisation, lesdites données représentatives du mouvement du boîtier capteur dans le repère de référence sont générées à partir d'au moins un gyromètre à au moins deux axes de mesure, et pour lequel au moins une caractéristique parmi ladite ou lesdites caractéristiques est que le signal de vitesse de rotation dû à la marche/course selon l'axe médio latéral présente essentiellement un pic de puissance à la cadence de la foulée. Dans un mode de réalisation, on utilise, lorsque les mouvements imprimés audit ensemble capteur sont essentiellement dus au mouvement de l'ensemble buste-thorax-bassin du piéton, au moins la caractéristique selon laquelle le signal de mouvement en translation à la fréquence du pas présente essentiellement de la puissance selon l'axe antéro-postérieur, et on utilise, lorsque les mouvements imprimés audit ensemble capteur sont essentiellement dus au mouvement d'un membre libre du piéton, au moins la caractéristique selon laquelle le signal de mouvement en rotation à la fréquence de la foulée présente essentiellement de la puissance selon médio latéral.
L'invention sera mieux comprise à l'étude de quelques modes de réalisation décrits à titre d'exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels :
- la figure 1 illustre schématiquement le système piéton, avec les différents repère, pour mieux comprendre le procédé selon un aspect de l'invention;
- la figure 2 illustre schématiquement les différents repères utilisés; - la figure 3 illustre schématiquement un piéton et son repère piéton associé;
- la figure 4 illustre schématiquement les différentes positions du boîtier capteur;
- la figure 5 illustre schématiquement une période de la marche ou foulée, une foulée étant composée de deux pas;
- la figure 6 illustre schématiquement un mode de réalisation de l'invention;
- la figure 7 illustre schématiquement un angle de rotation inconnu, entre le repère 2D formé des axes XR et YR et le repère formé des axes ML et AP;
- la figure 8 représente les signaux temporels de l'angle inconnu, selon l'étape 2, selon un aspect de l'invention;
- la figure 9, représente les signaux temporels de l'angle inconnu, selon l'étape 3, selon un aspect de l'invention;
- la figure 10 illustre un parcours de forme rectangulaire, selon un aspect de l'invention; - la figure 1 1 illustre un exemple de signaux temporels pour un parcours de la figure 10;
- la figure 12 illustre quelques périodes du signal d'accélération, estimées dans le repère piéton, selon un aspect de l'invention;
- la figure 13 illustre un résultat selon le même formalisme que celui de la figure 1 1 , avec une réalisation du parcours dans laquelle le capteur est tenu en mode "landscape"; et
- la figure 14 représente, selon le même formalisme que celui de la figure 12, quelques périodes du signal d'accélération dans le repère piéton.
Sur l'ensemble de figures, les éléments ayant les mêmes références sont similaires. La figure 1 illustre schématiquement un système piéton et son fonctionnement selon un aspect de l'invention, et notamment les différents repères utilisés et leurs relations.
Un boîtier capteur BC comprend un ensemble capteur EC muni d'au moins un capteur de mouvement. Un repère boîtier RB est associé au boîtier capteur BC.
Un repère de référence RR est également déterminé. Un opérateur de transformation en rotation entre le repère boîtier RB et le repère de référence RR est noté QBR. Cet opérateur est susceptible d'évoluer dans le temps.
Un piéton P est muni d'un repère piéton RP. On associe un repère trajectoire RT à la trajectoire suivie par le piéton P. On définit un opérateur QPT entre le repère trajectoire et le repère piéton. Cet opérateur est défini par convention des repères piéton RP et trajectoire RT.
Le piéton P et le boîtier capteur BC sont bien entendu liés par un couplage mécanique. La présente invention permet de déterminer l'orientation de la trajectoire suivie par le piéton P, associée au repère trajectoire RT, par rapport au repère de référence RR. Cette orientation est notée QRT et est susceptible d'évoluer dans le temps.
Selon le choix du repère de référence RR, les applications de l'invention peuvent être différentes.
Lorsque le repère de référence RR est lié au boîtier capteur BC, l'invention permet de toujours connaître l'orientation du boîtier capteur BC par rapport au piéton P (repère trajectoire RT) muni d'un terminal comprenant le boîtier capteur BC, et de pouvoir activer différemment le terminal, en fonction de cette orientation. Le terminal peut être un terminal mobile de type téléphone mobile ou tablette tactile, station de jeux, lunettes interactives, ou bracelet porté au poignet, ...
L'invention permet également, lorsque le repère de référence RR est lié à la Terre, de connaître l'orientation du repère lié à la Terre dans le repère trajectoire RT et de pouvoir déterminer ainsi le cap du piéton, composante essentielle pour pouvoir appliquer les techniques de "dead reckoning" en langue anglaise.
Le procédé comprend les étapes consistant à :
générer des données représentatives du mouvement du boîtier capteur BC à partir dudit ensemble capteur dans le repère de référence RR, calculer la valeur d'un premier opérateur de transformation en rotation QRT représentatif de l'orientation du repère de référence RR par rapport au repère trajectoire RT, de telle sorte que les données représentatives du mouvement ainsi obtenues à l'étape précédente, dans le repère de référence RR, et transformées par ledit premier opérateur QRT, présentent au moins une caractéristique d'un ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement d'un piéton, exprimées dans le repère piéton.
L'objectif général est de déterminer la direction de la trajectoire suivie par un piéton, à chaque instant, la dite trajectoire étant caractérisée par un repère trajectoire à l'instant courant noté RT (cf figure 1 ), dans un repère de référence (repère RR, souvent le repère Terrestre). La direction recherchée est fournie par l'orientation du repère trajectoire dans le repère de référence pour l'instant courant, c'est-à-dire par la donnée d'un opérateur de transformation en rotation QRT entre les deux repères. La donnée des opérateurs QRT successifs dans le temps, associée à la donnée des vitesses successives dans le temps du piéton, permet par exemple de tracer la trajectoire du piéton. Cette technique d'estimation de trajectoire par la donnée d'un cap et d'une vitesse est couramment appelée "Dead Reckoning" ou "Deduced Reckoning" an langue anglaise, souvent notée DR. On s'intéresse ici au problème d'estimation du cap du piéton à chaque instant, sans s'intéresser à la vitesse.
La complexité du problème posé vient du fait qu'on ne dispose pas d'une mesure directe du cap du piéton dans le repère de référence RR, mais plus indirectement de mesures issues de capteurs de mouvement d'un boîtier BC porté par le piéton. En effet, la position et l'orientation du boîtier BC sur le piéton ne sont pas connues. Ainsi, même si l'on peut considérer que l'orientation du boîtier BC par rapport au repère de référence RR est connue, ou plus probablement ou pratiquement, peut être obtenue à partir des capteurs de mouvement présents dans le boîtier, il n'est pas possible de déterminer l'orientation du piéton (et donc de sa trajectoire) dans le repère de référence RR.
On considère que le piéton est muni d'un boîtier capteur BC comprenant des capteurs de mouvement et qu'il se déplace en marchant ou en courant avec le boîtier. Le boîtier BC comprend par exemple, des capteurs de type accéléromètres et/ou magnétomètres et/ou gyromètres, qui sont disponibles couramment avec trois axes de mesure. Ainsi un accéléromètre A fournit directement le champ d'accélération qui peut être représenté par un vecteur à trois composantes. Il en va de même pour un magnétomètre M, qui fournit directement le champ magnétique, représentable par un vecteur à trois composantes. De même, un gyromètre G fournit les vitesses de rotation selon ses trois axes, la vitesse de rotation est également représentable par un vecteur à trois dimensions. Ces trois capteurs sont couramment disponibles et équipent maintenant couramment les téléphones mobiles ou smartphones, ou tablettes tactiles. Les capteurs fournissent leurs mesures dans le repère du capteur ou repère du boîtier BC.
Le dispositif portable le plus emblématique est un téléphone mobile ou une tablette, voire un ordinateur portable. Il peut également être tout autre objet équipé de capteurs de mouvement, telles des lunettes interactives, ou des accessoires portés par l'utilisateur. Les téléphones mobiles, tablettes ou ordinateurs embarquent maintenant couramment de tels capteurs. Les lunettes interactives peuvent être facilement équipées de tels capteurs. Les accessoires électroniques portés par une personne sont également couramment équipés de capteurs de mouvement, notamment ceux qui sont destinés au monitoring de l'activité physique des personnes. Des terminaux radio spécialisés pour les travailleurs isolés font également partie des dispositifs susceptibles d'embarquer de tels capteurs. L'invention s'applique à tout dispositif électronique porté par une personne et équipé d'au moins un capteur de mouvement. L'ensemble des dispositifs électroniques cités sont par ailleurs dotés de moyens de calcul, de moyens de connexion et de communication de données à des réseaux informatiques. Le calcul implémentant l'invention peut entièrement être réalisé à bord du dispositif électronique, sans avoir besoin de communication avec un réseau. C'est un des avantages de l'invention de pouvoir ainsi à chaque instant estimer, uniquement à partir des mesures de capteurs de mouvement embarqués dans le dispositif, le cap de la personne qui le porte pour estimer sa trajectoire. On est ainsi indépendant de toute infrastucture.
Pour se fixer les idées on peut imaginer un scénario emblématique de la présente invention, dans lequel le piéton est muni d'un téléphone mobile ou smartphone comprenant ou étant considéré comme un boîtier capteur BC, équipé de capteurs de mouvement, et que l'objectif consiste à estimer la trajectoire du piéton à l'aide des seuls capteurs de mouvements présents à bord du boîtier capteur BC ou smartphone. La donnée, à chaque instant, du vecteur vitesse du piéton dans le repère de référence permet d'appliquer la technique de Dead Reckoning. Le vecteur vitesse peut se décomposer en un module (la vitesse de déplacement du piéton dans le repère de référence) et la donnée de son orientation dans le repère de référence RR. On s'intéresse principalement à la détermination de cette information d'orientation qui est très complexe, dans la mesure où le piéton est libre de porter son téléphone mobile de différentes façons et qu'ainsi l'orientation du téléphone mobile ne détermine pas le cap de la trajectoire. Dans la majorité des cas industriellement intéressants, le piéton se déplace sur des plans horizontaux par rapport à un repère terrestre. Dans ce type de scénario, fournir l'orientation du vecteur vitesse du piéton dans le repère de référence RR se limite alors à la fourniture d'un seul angle de cap de sa trajectoire sur le plan horizontal de déplacement.
Les capteurs de mouvements principalement considérés (A, G et M) fournissent des vecteurs de mesure à trois dimensions. Les capteurs sont rigidement liés au boîtier capteur BC. On peut donc considérer que les capteurs délivrent ainsi leurs mesures vectorielles dans un même repère, lié à ce boîtier capteur BC. L'homme de l'art connaît les méthodes qui permettent de corriger, si nécessaire, les éventuels désalignements entre les axes des capteurs proprement dits et ainsi qui fournissent les mesures des capteurs dans ce même et unique repère boîtier RB. Pour de petits désalignements, l'invention peut tout de même s'appliquer.
Comme il a été mentionné précédemment, des techniques sont connues pour fournir l'orientation du boîtier BC dans le repère de référence RR, lorsque ce repère de référence est défini comme lié à la Terre II faut en effet par exemple noter que les capteurs A, G, M, classiquement présents dans les smartphones permettent de constituer une centrale d'attitude ou "Inertial Measurement Unit" d'acronyme IMU en langue anglaise, qui, par exemple, par technique de fusion de données capteurs, fournit l'orientation du repère boîtier RB par rapport à un repère de référence lié à la Terre, c'est- à-dire l'opérateur de transformation en rotation QBR. De nombreuses combinaisons sont possibles entre les capteurs A, G, M afin de parvenir à une estimation satisfaisante de QBR. Si le boîtier est doté de capteurs très performants, par exemple un gyromètre à faible dérive et de très bonne calibration, il est possible d'estimer à chaque instant cette orientation par rapport à un repère Terrestre uniquement sur la base du gyromètre sur un horizon de plusieurs dizaines de minutes, voire d'heures. Notons toutefois que le problème d'inconnue du cap du piéton demeure, car l'orientation du boîtier capteur, même précise, ne détermine aucunement le cap de la trajectoire. Un opérateur de transformation en rotation peut être représenté sous différentes formes, une matrice de rotation, un quaternion, plusieurs matrices de rotation opérées en série, par exemple suivant les conventions d'Euler ou de Cardan. Sur les figures 1 et 2, une vue des différents repères et des opérateurs de transformation entre les repères. La donnée d'un opérateur de transformation en rotation entre deux repères permet de transformer un vecteur d'un repère à l'autre, dans un sens et dans le sens contraire. L'homme de l'art peut utiliser le formalisme adapté afin de représenter ces opérateurs de transformation en rotation. Un opérateur de transformation en rotation est complètement défini par la donnée de l'axe de rotation (donné par un vecteur unitaire à deux paramètres indépendants) et l'angle de la rotation soit trois paramètres indépendants.
Pour compléter les conventions de repères et de notations, on considère que le piéton est muni d'un repère piéton RP selon la figure 3. Tout autre repère est naturellement possible, et ne restreint pas la généralité de la présente description. Il est cependant simple et nous utiliserons avantageusement un tel formalisme d'exploiter un repère piéton particulier, mais couramment utilisé. Le piéton est muni d'un repère piéton noté RP défini par un premier axe Antéro-Postérieur AP, un second axe Médio-Latéral ML et un troisième axe Vertical VT (comme illustré en figure 3). Le triaxe (ML, AP, VT) forme le repère piéton RP. Lors d'une activité de marche ou course "normale", on peut considérer que l'axe Antéro-Postérieur AP est dirigé dans le sens de la trajectoire (cf figure 2). Ainsi, par exemple, le fait de connaître l'orientation du repère trajectoire RT dans le repère de référence RR est équivalent à connaître l'orientation du repère piéton RP dans le repère de référence RR, puisque naturellement, le piéton a une trajectoire dirigée selon l'axe Antéro-Postérieur AP. Les deux repères : repère piéton RP et repère trajectoire RT sont par conséquent équivalents, éventuellement à une opération de rotation constante près. On note cet opérateur de transformation en rotation QPT. L'opérateur de transformation en rotation QPT est constant et connu. Par exemple, selon les notations et conventions de la figure 2, il est égal à l'identité : (AP, ML, VT) = (XT, YT, ZT). On pourra se référer à la Figure 1 qui présente, sous forme de schéma bloc, les différents repères et les liens entre les différents repères utiles à la compréhension de la présente invention.
Pour la résolution du problème de détermination de l'orientation de la trajectoire du piéton P, si le couplage mécanique entre le boîtier capteur BC et le piéton P était connu (par la donnée d'un opérateur de rotation entre le repère boîtier RB et le repère piéton RP que l'on note QPB), nous pourrions facilement trouver l'orientation QRT de la trajectoire par composition de l'orientation QBR du boîtier BC dans le repère terrestre RR avec cet opérateur de rotation QPB. Cependant, on suppose que cette orientation est inconnue, car le piéton peut porter son boîtier (par exemple son smartphone) de différentes façons inconnues a priori, et il peut par ailleurs changer de mode de portage en cours d'usage.
L'opérateur de rotation QRT se calcule par composition de l'opérateur de rotation QPB avec l'opérateur de rotation QBR
Comme précisé au paragraphe précédent et rappelé encore par la suite, des méthodes bien connues de l'homme de l'art permettent d'estimer l'orientation QBR du boîtier capteur BC dans le repère de référence RR. Le problème d'estimation de l'orientation QRT de la trajectoire dans le repère de référence RR est donc équivalent à celui de la détermination de l'orientation du boîtier BC par rapport à la trajectoire (ou au repère piéton RP, qui sont équivalents), QPB. Si on sait déterminer l'opérateur de rotation QRT alors on peut calculer l'opérateur de rotation QPB, et vice versa. La présente invention permet de résoudre les deux problèmes. La détermination de la trajectoire du piéton P présente toutes sortes d'utilités pour le localiser à chaque instant, par application des techniques de dead reckoning.
L'invention présente donc un intérêt majeur, notamment pour les cas dans lesquels les principes classiques de localisation ne sont pas opérationnels. Le système classique le plus répandu est le GPS ("Global Positioning System" en langue anglaise) basé sur l'exploitation du principe dit GNSS ou GLONASS (pour "global navigation satellite System" en langue anglaise). Le GPS permet de fournir une localisation absolue à chaque instant à partir de la réception de signaux générés par des satellites en orbite autour de la Terre. Il permet de localiser des véhicules, des piétons, .... Cependant pour les situations dans lesquelles le signal GPS n'est pas satisfaisant, ou absent, la localisation satellitaire n'est pas correcte ou non disponible. Ainsi les situations en ville pour lesquelles la présence de bâtiments gène la réception GPS sont qualifiées d'effet canyon ou "Canyon Effect" en langue anglaise. Le mobile à localiser n'est plus en vue directe d'un nombre suffisant de satellites et sa localisation n'est alors plus satisfaisante. Pire, dans les situations en intérieur ou "indoor" en langue anglaise, les signaux GPS ne sont pas disponibles et aucune localisation n'est possible.
L'invention permet d'alimenter ou fournir des données d'entrée un estimateur de la trajectoire suivie par le piéton P par méthode de Dead Reckoning, en fournissant le cap du piéton indépendamment du port du boîtier capteur. L'invention permet de se baser uniquement sur les données de capteurs de mouvement d'un boîtier BC porté par le piéton P et fonctionnant même en Indoor ou intérieur, sans aucune instrumentation de l'environnement. Notons également que la technique de dead reckoning proposée permet de compléter une localisation absolue imprécise ou disponible de temps à autre en interpolant entre les mesures de positions absolues fournies par d'autres systèmes. Il est alors également possible, par exemple, de limiter les appels aux techniques de positionnement absolues et ainsi de réduire la consommation électrique de systèmes de positionnement en utilisant la présente invention. La présente invention peut donc, par exemple, participer à une gamme de technologies dites GPS assisté ou "Assisted GPS" en langue anglaise où la solution de localisation GPS est assistée par des données de trajectoire instantanée. La présente invention constitue également un complément important aux techniques de localisation par radio de type WIFI par exemple qui sont imprécises par nature. Une hypothèse est que les capteurs sont portés par un être humain, et que son activité est ici la marche (ou course), on peut s'attendre à un peu plus d'informations induites par le schéma de marche (ou "marche"), et donc des mouvements spécifiques et des mesures de mouvement sont induites sur les capteurs de mouvement du boîtier. En d'autres termes, les mouvements imprimés au boîtier capteur BC, dus au port du boîtier capteur BC par le piéton, et dus à l'activité de marche ou de course du piéton P, ne sont pas aléatoires et présentent des caractéristiques remarquables. Ces mouvements particuliers sont imprimés au boîtier capteur BC et sont donc mesurés par les capteurs de mouvement qu'il embarque.
Dans ce qui suit, cette hypothèse est considérée comme réalisée (les capteurs sont portés par le piéton, qui marche ou court). Comme première conséquence, et conformément à ce qui précède, i.e. que le piéton est un être humain qui marche (ou court), il y a donc une relation directe naturelle entre son orientation du corps dans le cadre de référence et la trajectoire qu'il suit. Comme le montre la figure 3 ou la figure 2, en raison de la morphologie humaine, on peut supposer que le cap de la trajectoire est assuré par la direction Antero-Postérieure AP de son corps.
Donc, le problème à résoudre pour déterminer l'opérateur de rotation inconnu QRT revient à résoudre le problème pour l'opérateur de rotation inconnu qui lie le repère trajectoire RT et le repère du corps de l'utilisateur ou repère piéton RP, car on suppose que l'orientation du repère piéton fournit le cap de la trajectoire.
La solution proposée fonctionne sous cette hypothèse (le cap de la trajectoire est égal ou équivalent au cap de l'axe antéro-postérieur), qui n'est pas une limitation pour un cas normal de marche ou course. Le repère boîtier RB peut être lié au repère de référence RR par l'opérateur de transformation en rotation QBR, car on considère que le boîtier capteur BC est en mesure de fournir son orientation dans le repère de référence RR en passant par le calcul classique de l'attitude IMU, connu de l'homme de l'art. On considère un piéton porteur d'un boîtier capteur BC de mouvement et effectuant une activité de marche ou de course. Le boîtier capteur BC peut être porté à la main, par exemple pour un smartphone ou une tablette, en mode consultation (usage typique d'un smartphone ou d'une tablette), ou porté à la main en balancier, ou être placé dans une poche liée au thorax, dans une poche de pantalon, dans un sac porté en bandoulière, ou dans un sac à dos. Il peut également être porté à la main en mode téléphone, alors proche de l'oreille. Ces positions sont des exemples non limitatifs. Elles restent valides pour d'autres dispositifs électroniques comme des lunettes interactives (alors le port est lié à la tête de l'utilisateur), des accessoires électroniques. Ces différents cas sont illustrés sur la figure 4. Sans restreindre la liste des positions possibles à la liste précédente, cette liste montre l'étendue des positions généralement constatées. En outre, au cours du temps, le port du boîtier capteur BC peut varier.
Comme le divulgue le brevet FR2942388, l'activité de marche génère des mouvements dont certaines caractéristiques sont remarquables. Une foulée est la période de base de la marche (ou course) reproduite sensiblement à l'identique au cours du temps. Chaque foulée comprend le mouvement du pied gauche, puis du pied droit (ou dans l'ordre inverse, selon convention). On parlera de foulée pour désigner la période de base de la marche (ou course) et de pas pour décrire la période du signal correspondant au poser alternatif du pied droit et du pied gauche. La cadence de pas est double de la cadence de foulée comme illustré sur la figure 5.
La fréquence généralement constatée pour une activité de marche est réduite à la bande de fréquences de 0,5 à 2 Hz. La fréquence haute est plus élevée si l'on souhaite inclure les activités de course. Il sera donc courant et utile de réduire les signaux de mouvement étudiés (pour la marche/course) à cette bande de fréquences, par exemple par un filtre passe-bande.
Il est donc intéressant de constater que les signaux de mouvement captés par un capteur sensiblement solidaire du thorax ou du bassin d'un piéton présentent alors deux pics de puissance à deux fréquences remarquables, l'une liée à la cadence de la foulée, l'autre liée aux mouvements de chaque jambe, la cadence du pas. Pour des marches non pathologiques, symétriques, ces deux fréquences sont liées dans un rapport environ égal à deux.
Il est donc connu que l'activité de marche induit des mouvements aux caractéristiques remarquables. Nous proposons d'en donner une description dans le repère piéton RP tel que défini à la figure 3. En effet, par exemple selon FR2942388, on constate que les mouvements du thorax en translation selon l'axe Médio Latéral ML sont essentiellement marqués par des mouvements à la fréquence de la foulée, que les mouvements du thorax dans les directions des axes Vertical VT et Antéro-Postérieur AP sont essentiellement marqués des mouvements à la cadence des pas. Ainsi, (i) les signaux de mouvement de translation dus à la marche/course selon l'axe Médio Latéral ML présentent essentiellement un pic de puissance à la cadence de la foulée (ils présentent peu de puissance à la fréquence du pas), (ii) Les signaux de mouvement de translation dus à la marche/course selon les axes Vertical VT et Antéro-Postérieur AP présentent essentiellement un pic de puissance à la cadence du pas (ils présentent peu de puissance à la cadence de la foulée), (iii) Le pic de puissance des signaux dus au mouvement de translation selon l'axe Médio Latéral ML se situe à une fréquence deux fois inférieure au pic de puissance du signal du mouvement de translation selon les axes Antéro-Posterieur AP ou Vertical VT. Enfin, notons également que les signaux de mouvement en translation selon l'axe VT et AP (tous deux comportant essentiellement de la puissance à la fréquence des pas) présentent un déphasage constant d'un angle d'environ ττ/2. II est ainsi constaté qu'il existe une information liée à l'orientation du corps, qui est présente sur des signaux de mouvement induits par les mouvements du corps du piéton. Ainsi, lorsque les signaux de mouvement captés par les capteurs de mouvement sont exprimés dans le repère boîtier RB, on dispose d'informations liées à l'orientation du corps par rapport au boîtier capteur BC. De même, si les signaux de mouvement captés par les capteurs de mouvement sont exprimés dans un autre repère (par exemple le repère de référence RR), alors on dispose d'informations liées à l'orientation du corps du piéton par rapport au repère de référence RR. Ainsi, plus concrètement, et pour fixer les idées en utilisant un cas canonique, lorsqu'un boîtier équipé d'un capteur de mouvement de translation à trois axes (Χ,Υ,Ζ), tel qu'un accéléromètre qui est couramment employé comme capteur des mouvements liés à des translations, est fixé ou solidaire du le thorax ou du bassin, et que le repère du boîtier BC dans lequel le capteur délivre ses signaux est aligné avec le repère piéton RP (ML, AP, VT), le signal du capteur de mouvement selon l'axe X présente toutes les propriétés remarquables du signal de mouvement selon l'axe Medio-Latéral ML (i.e. essentiellement un pic de puissance à la fréquence de la foulée), le signal du capteur de mouvement selon l'axe Y présente toutes les propriétés remarquables du signal de mouvement selon l'axe Antero-Posterieur AP (i.e. essentiellement un pic de puissance à la fréquence du pas), le signal du capteur de mouvement selon l'axe Z présente toutes les propriétés remarquables du signal de mouvement selon l'axe Vertical VT (i.e. essentiellement un pic de puissance à la fréquence du pas). Les signaux de mouvement délivrés par le boîtier BC présentent donc des caractéristiques remarquables dues à l'alignement du boîtier BC avec le repère piéton RP (ML, AP, VT). Enfin les propriétés remarquables de déphasage entre signaux de mouvement en translation selon AP et VT se retrouvent sur les signaux des capteurs de mouvement entre Y et Z. Pour les mouvements de rotations, il conviendrait par exemple d'exploiter un capteur de rotation, comme un gyromètre. De manière similaire aux caractéristiques de translations explicitées ci-dessus, lorsque le repère du boîtier capteur est identique au repère piéton, on retrouve sur les signaux de mouvements de rotation toutes les caractéristiques remarquables des mouvements de rotation du piéton (les signaux de rotation selon l'axe ML présentent essentiellement de la puissance à la fréquence du pas, selon l'axe AP, ils présentent essentiellement de la puissance à la fréquence de la foulée, comme listées ci-dessus.
Lorsque l'orientation du boîtier capteur BC est alignée avec le repère Piéton RP (donc le repère trajectoire RT), on retrouve est donc nécessairement ces propriétés remarquables sur chacun des axes de mesure. Il est maintenant possible de décrire le principe fondamental de l'invention. En effet, suivant ce qui précède, lorsque cette orientation est quelconque, c'est-à-dire lorsque l'opérateur de transformation QPB n'est pas réduit à l'identité comme décrit précédemment (l'orientation du boîtier capteur BC n'est pas "identique" à celle du piéton ou de la trajectoire), mais inconnue, on en déduit donc qu'un bon estimateur de QPB doit permettre de retrouver ces propriétés remarquables, sur les signaux de mouvement issus du boîtier capteur BC et transformés par l'opérateur QPB. En effet, les signaux de mouvement du piéton bruts issus du boîtier capteur BC, présentent alors des mélanges des propriétés remarquables (parce qu'ils sont chacun des combinaisons des signaux selon ML, AP, VT), mais leur transformée par application de l'opérateur QPB fournit les signaux dans le repère piéton RP (ou trajectoire RT) et ces transformées doivent alors à nouveau présenter les propriétés remarquables identifiées sur les axes du repère piéton RP (ML, AP, VT). C'est ainsi l'objet de l'invention que d'exploiter ces propriétés remarquables afin d'estimer les opérateurs inconnus QPB (ou QRT). L'exemple concret du cas dans lequel les signaux de mouvement sont exprimés dans le repère boîtier RB propose d'exploiter les caractéristiques remarquables des signaux de mouvement de la marche d'un piéton pour estimer l'opérateur de rotation inconnu QPB entre le repère boîtier RB et le repère piéton RP. D'ailleurs, le même principe s'applique simplement entre le repère piéton RP et tout repère dans lequel il est possible d'exprimer les signaux de mouvement. Ainsi, en connaissant l'orientation du boîtier capteur BC dans un repère de référence RR (tel le repère Terrestre), alors il est possible d'exprimer les signaux de mouvement bruts mesurés par le boîtier capteur dans le repère de référence RR et ensuite d'appliquer le même principe que précédemment afin d'estimer l'opérateur de rotation QRP ou QRT entre le repère de référence RR et le repère piéton RP. On peut alors estimer cet opérateur inconnu QRT, comme nous avons proposé d'estimer l'opérateur inconnu QPB. L'homme de l'art connaît de nombreuses méthodes qui peuvent implémenter en pratique le principe de l'invention. En effet, notre invention part du principe qu'un bon estimateur de l'orientation inconnue (par exemple QPB) doit transformer les signaux du repère dans lequel ils sont exprimés (par exemple repère boîtier ou autre repère de référence, par exemple lié à la Terre) de telle manière qu'ils présentent à nouveau (tout ou partie) les caractéristiques remarquables des signaux de mouvement du piéton dans le repère piéton. Selon la sophistication de la méthode, les capteurs de mouvement disponibles, et la puissance de calcul disponible, il est possible d'exploiter tout ou partie des caractéristiques remarquables des signaux de mouvement du piéton. L'homme de l'art peut exploiter des méthodes de recherche des paramètres de l'opérateur de transformation en rotation (trois paramètres indépendants) par exemple par technique de minimisation (ou maximisation) de critères bâtis sur le respect des caractéristiques remarquables.
Il est en effet possible de bâtir des critères qui sont représentatifs de l'écart entre les caractéristiques des signaux de mouvement transformés par un opérateur d'orientation candidat et les caractéristiques remarquables des signaux de mouvement dans le repère piéton, et de prendre comme meilleur estimateur de l'orientation inconnue celui qui génère le meilleur critère. Dans le cas d'un critère d'écart (le critère est d'autant plus grand que les caractéristiques des signaux transformé par l'opérateur de rotation candidat ne respectent pas les caractéristiques des mouvements dans le repère piéton), le meilleur estimateur sera celui qui génère les plus petits écarts. Ainsi, par exemple, tant que les signaux de mouvement en translation mesurés (qui sont éventuellement transformés à partir des signaux issus du boîtier dans un repère de référence choisi) et transformés par l'opérateur candidat et représentant ainsi potentiellement les signaux selon l'axe Antéro- Postérieur AP du piéton ainsi prédit par l'opérateur candidat ne présentent pas une puissance essentiellement à la fréquence du pas, alors l'écart reste grand et l'opérateur candidat n'est pas retenu. En effet, l'opérateur candidat n'est pas le bon tant qu'on ne retrouve pas cette caractéristique remarquable des signaux de mouvement en translation selon l'axe Antéro-Postérieur AP. II est possible de bâtir des méthodes de recherche du meilleur opérateur candidat par itération par exemple, en proposant des opérateurs candidats successifs et en retenant celui qui possède les meilleurs critères. On peut parcourir tout l'espace des opérateurs de transformation en rotation et choisir celui qui fournit le meilleur critère comme solution. On peut avantageusement utiliser des méthodes de recherche de minimum ou maximum plus performantes, comme les descentes de gradient par exemple. Il s'agit de parcourir un paysage dont les coordonnées sont les paramètres d'un opérateur de transformation en rotation (soit trois paramètres indépendants), calculer la valeur du critère de respect des caractéristiques remarquables après avoir transformé les signaux de mouvements dans le repère du piéton prédit par l'opérateur candidat.
Outre ces méthodes de recherche automatiques par optimisation de critère, il est également possible d'analyser un critère particulier et de proposer une solution analytique directe qui fournit en un seul calcul le meilleur estimateur de l'opérateur en rotation inconnu. Il est également possible de fournir des solutions mixtes en combinant des résolutions analytiques directes lorsque cela est possible et des méthodes d'optimisation lorsqu'une expression directe n'est pas possible.
On peut par exemple concevoir un procédé d'estimation de l'opérateur QPB, qui présente des opérateurs candidats (pris dans l'ensemble des opérateurs de transformation en rotation possibles), le ou les meilleurs candidats qui est ou sont retenus comme estimateur de rotation QPB est ou sont celui ou ceux transformant les signaux de mouvement mesurés dans le repère du boîtier en des signaux qui présentent (tout ou partie) des caractéristiques remarquables des signaux de mouvements du repère piéton RP (ML, AP, VT). La meilleure solution (le meilleur opérateur candidat, le "lauréat") est alors celle pour laquelle la correspondance entre les propriétés des signaux transformés par cette meilleure solution et les propriétés remarquables des signaux de marche/course dans le repère piéton est la meilleure. On voit qu'il est potentiellement utile de combiner plusieurs propriétés remarquables, de manière à estimer le mieux l'opérateur inconnu, limiter l'indétermination, et fournir un estimateur le plus insensible au bruit. Notons que certaines caractéristiques remarquables peuvent être plus difficiles à observer que d'autres. Elles ne sont alors pas pertinentes à retenir dans le critère. En effet selon la nature et la performance des capteurs, le type de marche analysé, certaines caractéristiques remarquables seront plus ou moins faciles à identifier sur les signaux, il convient donc à l'homme de l'art de les choisir dans la liste, afin de bâtir un estimateur efficace.
Il apparaît donc, qu'il n'est pas du tout évident, comme l'art antérieur le laisse penser que la direction de la trajectoire du piéton soit donnée automatiquement par la seule détection de la direction d'un signal de mouvement de translation "puissant". De façon illustrative, nous montrons que certains signaux de puissance importante se produisent selon l'axe medio-latéral ML du piéton, perpendiculaire à la direction de déplacement du piéton. On peut se référer aux figures 12 et 14. Dans un mode d'implémentation de l'invention, on utilise ces caractéristiques remarquables des mouvements liés au thorax ou au bassin du piéton :
- les signaux des mouvements en translation effectués par le thorax ou le bassin du piéton durant une activité de marche (généralisable à la course) selon l'axe Vertical VT présentent essentiellement de la puissance à la période des pas ("step cadency" en langue anglaise),
- les signaux des mouvements en translation effectués par le thorax ou le bassin du piéton durant une activité de marche (généralisable à la course) selon l'axe Antéro-Postérieur AP présentent essentiellement de la puissance à la période des pas ("step cadency" en langue anglaise), et
- les signaux des mouvements en translation effectués par le thorax ou le bassin du piéton durant une activité de marche (généralisable à la course) selon l'axe Médio-Latéral ML présentent essentiellement de la puissance à la fréquence de la foulée ("stride cadency" en langue anglaise), et
- La fréquence de la foulée est deux fois inférieure à la fréquence des pas et correspond à la fréquence de la foulée D'autre part, il est également constaté que le décalage de phase entre les signaux de mouvement en translation du piéton selon les axes Vertical VT et Antéro-Postérieur AP (tous deux présentant une même caractéristique de puissance essentiellement présente à la fréquence du pas) est proche de ττ/2. Ce déphasage est donc également une caractéristique remarquable que nous pouvons introduire dans la liste des propriétés remarquables et donc dans un estimateur ou dans une séquence de calcul de l'opérateur de rotation inconnu. Notons l'élément suivant très important également. Il n'est pas nécessaire que les capteurs de mouvements soient directement placés sur le buste, thorax ou bassin du piéton. Il est uniquement nécessaire, que, par un moyen mécanique, une part suffisante (mesurable par des capteurs) de ces signaux de mouvements soient transmis au boîtier. Ainsi, on constatera que les mouvements de translation du buste d'un piéton se transmettent à un boîtier capteur porté à la main par le piéton en mode consultation par exemple. Dans ce mode de portage, le bras constitue un élément mécanique qui transmet les mouvements du buste jusqu'à la main et ces mouvements peuvent alors être mesurés. La tête est également une position sur laquelle ces propriétés sont bien transmises. Le cas des membres pendulant (bras en balancier pour la marche par exemple), jambes constituent des exceptions et les propriétés remarquables des mouvements du bassin buste doivent alors être révisées. Lorsque le piéton pratique une activité de marche ou de course, l'ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement en translation du buste du piéton représentés dans un repère piéton RP = (AP, ML, VT) défini par les axes du piéton Antéro-Postérieur AP, Médio-Latéral ML, et Vertical VT comprend : le signal dû au mouvement en translation selon l'axe Médio-Latéral ML présente essentiellement de la puissance à la cadence de foulée ;
le signal du au mouvement en translation selon l'axe Antéro-Postérieur AP présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas ; le signal du au mouvement en translation selon l'axe Vertical VT présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas ;
les signaux dus aux mouvements en translation selon l'axe Vertical VT et selon l'axe Antéro-Postérieur AP présentent un déphasage sensiblement constant et proche de ττ/2 ; et
la cadence de pas est sensiblement double de la cadence de foulée.
Par ailleurs, d'autres caractéristiques remarquables des signaux de mouvement du buste du piéton P, cette fois en rotation peuvent être exploitées. Tout comme l'accéléromètre constitue un premier choix simple et potentiellement à bas coût pour capter les mouvements en translation d'un piéton, un gyromètre est alors par exemple un bon choix de capteur de signaux de mouvement en rotation. Des gyromètres à bas coût permettent de mesurer des vitesses de rotation instantanées et sont adaptés à capter les mouvements de rotation du boîtier dans lequel ils sont insérés.
On a alors la liste complémentaire des propriétés remarquables sur les mouvements de rotation du buste ou thorax ou bassin suivante :
le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe Médio-Latéral ML présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas ;
le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe Antéro-Postérieur AP présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée ; et le signal du au mouvement en rotation selon l'axe Vertical VT présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée.
Ainsi, l'ensemble des caractéristiques remarquables des signaux de mouvement du buste du piéton est plus vaste que l'ensemble des caractéristiques remarquables des signaux de mouvement de seule translation. On peut y ajouter un ensemble de caractéristiques liées aux mouvements de rotation. On pourra donc inclure dans la procédure de calcul de l'opérateur d'orientation inconnu une combinaison des caractéristiques remarquables de translation et/ou de rotation, afin par exemple d'améliorer la robustesse de l'estimateur ou sa sensibilité au bruit, lever des indéterminations. Notons également qu'il est également possible d'exploiter un ensemble de caractéristiques remarquables des mouvements d'un piéton qui seraient liés à un bras ballant, par exemple. Si le capteur de mouvement est plutôt sensible au mouvement de balancier du bras, e.g. dans le cas du port du capteur dans la main et le bras étant utilisé en balancier lors de la marche ou de la course, alors on peut exploiter les caractéristiques qui suivent.
Lorsque le piéton pratique une activité de marche ou de course, l'ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement du bras du piéton représentés dans un repère piéton (RP = (AP, ML, VT)) défini par les axes du piéton antéro-postérieur AP, médio-latéral ML, et vertical VT, comprend :
le signal du au mouvement en translation selon l'axe Antéro-Postérieur AP présente essentiellement de la puissance à la cadence de foulée; - le signal du au mouvement en translation selon l'axe vertical VT présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas;
le signal du au mouvement en translation selon l'axe ML présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée;
le signal du au mouvement en rotation selon l'axe médio-latéral ML présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée ; et le signal de rotation du au mouvement en rotation selon l'axe vertical VT présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée, cette propriété étant caractéristique d'un mouvement de balancier du bras.
D'autres caractéristiques remarquables peuvent être ajoutées aux listes précédentes, pour tenir compte des spécificités des mouvements d'autres parties du corps d'un piéton. Si le capteur de mouvement est essentiellement marqué par les mouvements du buste ou d'un membre du piéton, selon la nature de sa mesure (par exemple rotation ou translation), il est nécessaire d'exploiter tout ou partie du sous-ensemble des caractéristiques remarquables correspondant.
Le principe de l'invention d'exploiter l'existence de caractéristiques remarquables des mouvements d'un piéton en situation de marche/course a été exposé. Il permet d'estimer l'opérateur de rotation inconnu entre le repère dans lequel les signaux de mouvement sont générés (à partir des capteurs d'un boîtier porté par le piéton) et le repère du piéton RP. Le repère du piéton RP étant équivalent au repère trajectoire RT, l'opérateur de rotation estimé par l'invention relie donc le repère dans lequel les signaux de mouvement sont générés, au repère trajectoire RT. Le principe d'estimation de l'opérateur inconnu consiste à calculer, pour un opérateur candidat, un critère comparant les caractéristiques des signaux de mouvement transformés par cet opérateur candidat, et les caractéristiques remarquables des mouvements du piéton dans le repère piéton RP. Pour un ensemble d'opérateur candidats, le meilleur estimateur sera celui qui présente le meilleur critère, i.e. qui permet bien de retrouver les caractéristiques remarquables des mouvements d'un piéton dans le repère piéton RP. Le calcul peut être mené analytiquement et/ou par un calculateur qui implémente une méthode de minimisation de critère.
Par ailleurs l'ensemble des caractéristiques remarquables des mouvements d'un piéton peut être composé de plusieurs éléments et qu'ainsi, il était possible d'introduire plus d'information dans notre estimateur. Une plus grande quantité d'information permet de mieux estimer l'opérateur de rotation inconnu, avec un coût de calcul sans doute plus élevé et potentiellement la nécessité d'intégrer plusieurs types de capteurs dans le boîtier. Notons également que plusieurs boîtiers répartis à différents endroits du corps du piéton peuvent collaborer et consolider l'estimateur d'orientation de la trajectoire du piéton. En effet, une configuration que l'on peut couramment envisager est que le piéton est doté d'une part de son smartphone d'une part et d'un accessoire supplémentaire connecté au smartphone, comme des lunettes interactives et/ou un accessoire porté au poignet, l'un et/ou l'autre étant équipé de capteurs de mouvement. Ainsi, l'invention peut s'appliquer aux deux équipements et délivrer leur orientation estimée de la trajectoire du piéton, par le procédé de l'invention. Le principe s'applique à de multiples équipements. Cette configuration multiple est en soi intéressante, car la redondance d'information permet de bâtir un meilleur estimateur d'orientation en fusionnant les multiples estimations. La méthode de fusion peut être simple et par exemple combiner les multiples estimées ou estimations en une moyenne. Il est également possible de pondérer les multiples estimées par exemple considérant a priori leur fiabilité selon leur position sur le corps. Ainsi, pour un équipement de position a priori fixe sur le piéton, comme les lunettes placées sur la tête ou un bracelet placé au poignet, l'estimateur pourra être considéré comme fournissant une fiabilité supérieure à celui d'un équipement qui, est a priori susceptible de changer de position sur le corps du piéton, comme un smartphone. La pondération des différents estimateurs est alors fixée a priori. Notons également que la pondération peut être dynamique, c'est-à-dire non fixée dans le temps. En effet, comme c'est l'objet le la demande de brevet français FR 135361 6, déposée, mais non publiée en appliquant un détecteur de changement de position du boîtier capteur sur le piéton, par exemple en détectant des variations d'horizontalité du boîtier capteur, il est possible de pondérer l'estimation dynamiquement dans le temps. En effet, pendant les transitions, l'estimateur d'orientation de trajectoire est réputé moins fiable, puisque l'estimateur met un certain temps pour converger. Nous proposons ici un mode particulier de réalisation intéressant dans de nombreux cas usuellement rencontrés en pratique.
Un opérateur de rotation est complètement déterminé par trois paramètres. Dans un paragraphe précédent nous avons cité comme paramètres déterminants un axe de rotation (donc un vecteur unitaire à deux paramètres indépendants) et un angle de rotation autour de cet axe. C'est ainsi que sont représentés les opérateurs de transformation en rotation selon le formalisme des Quaternions. Selon le formalisme équivalent des angles d'Euler ou de Cardan, l'opérateur de transformation en rotation est déterminé par trois angles de rotation. Il possède donc trois degrés de liberté. Dans toutes les nombreuses représentations possibles d'un opérateur de transformation en rotation, trois paramètres indépendants sont nécessaires pour fixer l'opérateur. Il est alors nécessaire d'utiliser un nombre suffisant de caractéristiques remarquables pour déterminer correctement, et de façon unique ces trois degrés de liberté. Le juste ensemble de caractéristiques remarquables n'est pas toujours simple à déterminer. Pour simplifier cette estimation, on propose d'exploiter un repère de référence horizontal lié à la Terre, et on exprime les signaux issus du boîtier capteur BC dans ce repère de référence RR, avant d'estimer l'opérateur de rotation QRT. Le repère de référence présente alors un axe vertical, et deux axes horizontaux. Comme le repère piéton le plus courant est (ML, AP, VT) qui présente également un axe vertical et deux axes horizontaux, l'opérateur de transformation inconnu entre le repère de référence et le repère piéton est limité à une rotation d'axe vertical. Le problème est alors équivalent à un problème à un seul angle inconnu, au lieu de trois angles ou trois paramètres dans le cas général. Ce mode d'implémentation est adapté à un grand nombre de situations usuellement rencontrées, comme celles d'un utilisateur de smartphone, de lunettes interactives ou d'un accessoire porté par l'utilisateur, équipés des capteurs usuellement rencontrés dans ce type d'appareil.
Par définition du repère lié au corps humain tel que défini sur la figure 3, l'axe Vertical VT du piéton est dirigé selon la verticale, c'est-à-dire selon l'axe de la gravité. Les axes Medio-Latéral ML et Antéro-Posterieur AP forment donc à chaque instant un plan horizontal.
Ainsi, le problème à résoudre pour déterminer l'orientation inconnue entre le repère dans lequel sont exprimés les signaux de mouvement et le repère piéton RP est de trouver l'opérateur de transformation en rotation QRT qui transforme le repère des signaux dans le repère piéton RP. Il est d'ores et déjà aisé de constater que cet opérateur de transformation doit déjà transformer le plan du repère des signaux en un plan horizontal, puisque le repère piéton possède un tel plan horizontal, ce qui détermine deux des trois inconnues de l'opérateur de transformation en rotation. Il est donc pratique d'exprimer immédiatement les signaux de mouvement dans un repère horizontal, grâce à un opérateur de transformation en rotation fourni ou estimé à l'aide des capteurs de mouvements. L'opérateur inconnu restant n'est plus alors qu'un opérateur de transformation en rotation selon le seul axe vertical (soit un angle de cap) et il pourra alors être plus aisément estimé par le principe de l'invention. On pourra ainsi limiter les caractéristiques remarquables à exploiter, réduire l'incertitude de l'estimateur.
Dans un grand nombre de situations, il est possible, à partir des capteurs présents dans le boîtier BC porté par le piéton, d'estimer le premier opérateur qui transforme le repère boîtier RB en un repère de référence horizontal et d'y exprimer les signaux de mouvement mesuré par les capteurs du boîtier BC. En effet des capteurs inertiels couramment présents dans les smartphones permettent de calculer l'orientation du boîtier BC dans le repère terrestre RR.
La dernière inconnue est alors liée à l'orientation en cap du corps du piéton. C'est précisément une des applications de l'invention, exploitant les caractéristiques remarquables des mouvements du corps, consistant à retrouver ce dernier angle inconnu.
Il est donc avantageux de choisir un repère de référence lié à la Terre, dans lequel on exprime les signaux de mouvement mesurés par les capteurs du boîtier BC.
Les capteurs de mouvements principalement considérés (tels Accéléromètres, Gyromètres et Magnétomètres) fournissent des vecteurs de mesure à trois dimensions. Les capteurs sont rigidement liés au boîtier capteur BC. On peut donc considérer que les capteurs délivrent ainsi leurs mesures vectorielles dans un même repère RB, lié à ce boîtier BC, que l'on note RB. L'homme de l'art connaît les méthodes qui permettent de corriger les éventuels désalignements entre les axes des capteurs proprement dits et ainsi qui fournissent les mesures des capteurs dans ce même et unique repère boîtier RB.
Comme mentionné précédemment, des techniques sont également connues pour fournir l'orientation du boîtier BC dans le repère de référence RR ainsi déterminé, fixe par rapport à la Terre et présentant un plan horizontal et un cap donné. Il faut en effet noter que les capteurs A, G, M, classiquement présents dans les smartphones permettent de constituer une centrale d'attitude (ou "Inertial Measurement Unit" en langue anglaise) qui, par exemple par technique de fusion de données de capteurs, fournit l'orientation du repère boîtier RB par rapport à un repère de référence RR lié à la Terre, c'est-à-dire l'opérateur de transformation en rotation QBR. De nombreuses combinaisons sont possibles entre les capteurs A, G, M afin de parvenir à une estimation satisfaisante de QBR.
L'opérateur restant à estimer est alors l'opérateur QRT qui se réduit à un opérateur de rotation selon l'axe Vertical VT. Il est déterminé par un seul angle, ce qui réduit considérablement la dimension de l'espace des solutions possibles. En effet, même dans le cas d'une recherche peu optimisée, il suffira de parcourir l'espace des angles possibles, cet espace étant réduit à une seule dimension, de former l'opérateur de rotation selon Z correspondant, calculer l'écart aux caractéristiques remarquables. Le plus petit écart permet de sélectionner l'angle inconnu. On réduit ainsi la dimension de l'espace de recherche de trois à une dimension.
Nous présentons ensuite de façon détaillée un mode d'implémentation particulier de l'invention, qui exploite cette particularité.
La présente invention peut s'appliquer à n'importe quel problème de localisation, que ce soit en intérieur ou en extérieur. Pour certains cas particuliers, pour lesquels on chercherait une solution de localisation dans des endroits en mouvement par rapport au repère terrestre, tel un navire, la présente invention s'appliquerait toujours, un homme de l'art serait en mesure d'appliquer un angle de correction afin de réorienter la carte de l'endroit se déplaçant dans le repère terrestre de référence en cas de besoin.
L'entrée du procédé est un signal de mouvement à trois axes fourni par un accéléromètre à trois axes, un magnétomètre à trois axes, ou un gyromètre à trois axes. L'invention peut être appliquée à chacun de ces trois capteurs, ou à une combinaison de ces capteurs. Lorsqu'on cherche un signal de mouvement lié à l'accélération d'un corps, le meilleur capteur à choisir est un capteur d'accélération. Lorsqu'on cherche un signal de mouvement liée à la rotation d'un corps, on peut choisir un gyromètre ou un magnétomètre. Le procédé de l'invention s'applique quel que soit le choix fait. Afin de mieux évaluer l'angle de rotation inconnu, on peut envisager d'utiliser une combinaison de capteurs A, G, M. A partir des signaux du boîtier capteur BC, on estime l'orientation
QBR du boîtier capteur BC dans le repère de référence RR terrestre, par exemple par un procédé de type centrale inertielle. Le repère de référence ainsi choisi est lié à la Terre. Il présente un plan horizontal formé par les axes XR et YR, l'axe ZR étant vertical. L'opérateur de transformation inconnu QRT entre un tel repère de référence RR et le repère trajectoire RT (que l'on rappelle équivalent au repère piéton RP et pris ici égal au repère piéton RP) est alors restreint un opérateur de rotation selon l'axe vertical. Des techniques connues de l'état de l'art permettent d'estimer l'orientation du boîtier capteur BC dans un repère de référence RR à partir d'une combinaison de capteurs inertiels, comme des accéléromètres qui fournissent facilement des informations liées aux angles de roulis et de tangage ("Roll" et "Pitch" en langue anglaise) dans le repère de référence terrestre, des Gyromètres qui fournissent les vitesses de rotation du boitier capteur, des magnétomètres qui mesurent le champ magnétique de la Terre et permettent de déterminer un cap du boitier capteur par rapport au Nord de la Terre. Selon la classe des capteurs utilisés, on pourra avantageusement mettre en œuvre des solutions Gyromètres seules, des solutions Accéléromètre-Gyromètre ou Accéléromètre-Gyromètre-Magnétomètre. Notons que la définition du cap du repère de référence RR peut être choisie selon convenance. L'estimateur d'orientation de la trajectoire objet de l'invention fournira alors le cap de la trajectoire par rapport au repère de référence. Ainsi, un repère de référence dont le cap est connu par rapport aux conventions des cartes classiquement utilisées pour le repérage géographique sera avantageux. Les cartes sont classiquement repérées par rapport au Nord géographique, aussi un repère de référence ayant une convention similaire sera avantageusement utilisé.
Dans l'exemple d'un smartphone, d'un accessoire, de lunettes interactives, les capteurs présents permettent d'estimer cet opérateur d'orientation QBR du boîtier dans le repère de référence terrestre. Les solutions logicielles de calcul de l'opérateur sont souvent également embarquées. Comme bien connu pour un homme de l'art, se fonder uniquement sur un accéléromètre fournit une estimation bruitée pour cet opérateur car les accéléromètres fournissent la somme des signaux de gravité, qui contiennent les signaux utiles pour estimer les angles de roulis et de tangage, et l'accélération propre du boîtier capteur, en raison de la trajectoire de l'ensemble capteur, cette composante d'accélération étant considérée comme un bruit pour la meilleure estimation des angles de roulis et de tangage. Par ailleurs, l'angle de cap du repère de référence ne peut être déterminé par une solution seulement basé sur l'accéléromètre.
Toutefois, lorsque le mouvement est périodique, on peut réduire l'effet de l'accélération propre en appliquant un filtre passe-bas sur les données de l'accéléromètre et ainsi obtenir une meilleure estimation des angles de roulis et de tangage. De toute façon, une solution basée uniquement sur un accéléromètre ne fournit aucune information sur l'angle de lacet, qui reste inconnu. D'autres méthodes combinant des accéléromètres et des magnétomètres offrent la possibilité d'estimer l'angle de lacet, toujours au détriment de la sensibilité à l'accélération propre et nécessitant donc un certain nettoyage par des filtres précédemment cités.
Une solution basée sur un gyromètre est également possible. L'homme de l'art connaît les procédés de calculs d'une orientation à partir d'un signal de gyromètre qui délivre des vitesses de rotation. Ce capteur permet, par une méthode d'intégration de retrouver l'orientation parcourue depuis le premier instant considéré dans le calcul d'intégration. Si l'orientation est connue au premier instant d'intégration, alors on connaît à chaque instant l'orientation absolue du boîtier capteur. Outre la nécessité de connaître à un instant donné une orientation absolue, ce procédé présente également des limitations liées à la classe du capteur gyrométrique. En effet, un capteur présentant des défauts de biais ou de sensibilité peut générer des erreurs importantes en sortie du procédé d'intégration. On observera par exemple une dérive d'autant plus rapide que le biais est mal connu. Les capteurs de classe "consumer" actuels présentent des dérives de l'ordre de quelques degrés par minute, ce qui limite les procédés basés sur les seuls gyromètres à des scénarios d'utilisation très courts. Des capteurs de meilleure classe, dont on peut présager qu'ils seront disponibles à des coûts toujours plus réduits, présentent des dérives de l'ordre de quelques degrés pour des scénarios de l'ordre de l'heure. Lorsque l'on dispose d'un gyromètre à haute performance, il permet à lui seul, selon ses performances, de calculer l'opérateur QBR à chaque instant, à partir d'une donnée initiale de l'orientation du boîtier. On dispose ainsi de centrales d'attitudes performances, indépendantes de signaux magnétiques, de fortes accélérations, et peu dérivantes pour des périodes de temps allant de plusieurs dizaines de minutes à quelques heures.
La meilleure combinaison comprend une combinaison d'un accéléromètre, d'un magnétomètre et d'un gyromètre, qui permet de fournir l'orientation complète du boîtier capteur dans le repère de référence terrestre. Non seulement elle fournit une information complète d'orientation, mais elle n'est pas sensible à l'accélération propre ni à l'effet de la dérive angulaire du gyromètre.
De nombreuses techniques, telles que celles décrites dans les documents FR2934043, ou FR2930335, ou FR 1 154915 peuvent être appliquées pour obtenir l'opérateur QBR, et cette invention peut donc être appliquée.
On considère maintenant qu'on possède suffisamment d'informations sur l'opérateur de rotation QBR reliant le boîtier capteur au repère terrestre de référence. Cet opérateur est complètement défini. Comme décrit précédemment, les techniques connues de l'homme de l'art sont capables de fournir cet opérateur de rotation QBR. Par souci de clarté, on considère dans cette partie que les informations de mouvement du corps, sont fournies par l'accéléromètre du boîtier capteur. Comme décrit précédemment, on peut appliquer la méthode qui suit aux signaux de gyromètre ou aux signaux de magnétomètre ou à une combinaison de signaux A, G, M. Comme mentionné ci-dessus, et utilisé dans ce mode, le signal de mouvement peut être exprimé dans un repère terrestre de référence grâce à l'application de l'opérateur QBR et seul un angle de rotation autour de l'axe vertical est inconnu et doit être déterminé pour passer du repère de référence au repère piéton (ou trajectoire puisqu'ils sont équivalents). On est donc en mesure d'utiliser uniquement un sous-ensemble limité de caractéristiques de mouvement de la marche du piétonpour fournir l'angle de cap inconnu du piéton dans le repère de référence terrestre, qui est l'inconnu que nous recherchons.
Dans ce qui suit, on présente un mode qui ne compte que sur quelques caractéristiques des mouvements en translation du buste du corps d'un piéton qui pratique une activité de marche ou de course.
Notons au passage que lorsque le piéton est à l'arrêt, il n'est plus possible d'estimer son cap dans la mesure où les caractéristiques remarquables des mouvements du piéton ne sont plus visibles. Ceci ne constitue pas un problème dans la mesure où précisément, le piéton ne se déplace pas. L'information de cap n'a alors plus aucun sens.
A partir des signaux d'accéléromètre à trois axes de mesures 3A prévus dans le boîtier capteur, et de la connaissance de l'opérateur de transformation en rotation QBR qui fournit la rotation entre le repère du boîtier capteur RB et le repère de référence terrestre RR, on peut facilement calculer les signaux de mouvement captés par l'accéléromètre dans le repère de référence RR, dont l'un des axes est vertical nommé ZR (i.e. colinéaire à la gravité), les autres axes XR et YR étant donc dans le plan horizontal. Un repère de référence naturel est le repère terrestre, Nord, Est, Vertical. L'axe ZR étant l'axe vertical, l'axe YR peut être considéré comme la direction Nord. L' axe XR est sélectionné pour définir une base orthonormée (on dit alors pointant vers l'Est). On a donc défini notre repère terrestre de référence, dont l'axe ZR est vertical, et l'axe XR peut être le Nord, l'axe YR étant alors l'Est. On est alors en mesure de fournir les signaux d'accélération initialement fournis dans le repère RB du boîtier capteur BC dans ce repère terrestre, c'est à dire qu'on obtient l'accélération AccX selon l'axe XR , l'accélération AccY selon l'axe YR , et l'accélération AccV selon l'axe ZR qui est égal à l'axe vertical VT. Dans un mode de réalisation préféré, ce repère de référence intermédiaire peut être le repère terrestre de référence, défini par un axe "vertical", un axe "Nord" et un axe "Est". L'étape intéressante consiste à obtenir des informations de mouvement (en l'espèce les signaux d'accélération) dans un repère dont l'un des axes est vertical, donc égal à l'axe VT du repère piéton RP. On envisage alors les étapes inventives qui fournissent l'angle inconnu restant qui permet d'obtenir l'opérateur de rotation QRT restant du repère de référence RR au repère piéton RP. On considère donc des signaux de capteurs qui sont fournis dans le repère terrestre, dont l'un des axes est aligné avec gravité ZR. Une fois de plus, on considère que le repère piéton RP et le repère trajectoire RT sont égaux, et donc que les opérateurs QRT et QRP sont égaux. Une rotation selon un axe unique reliant le repère piéton RP au repère terrestre de référence RR est maintenant inconnue mais nous savons que c'est une rotation autour de l'axe vertical avec un angle inconnu que nous noterons Θ. Cet angle Θ est l'angle de cap du piéton dans le repère de référence terrestre. Aussi, trouver Θ permet de résoudre le problème de cap de trajectoire, qui est un but de l'invention. Le but de l'invention est maintenant de fournir une estimation de cet angle inconnu Θ, de sorte qu'on définit complètement l'opérateur de rotation liant le repère terrestre de référence et le repère piéton. Pour rappel, le procédé selon l'invention est divisé en trois étapes principales et utilise les caractéristiques remarquables du mouvement du corps humain, comme précédemment décrit.
On présente un procédé de calcul complet, comprenant également l'estimation de la cadence de la marche du piéton. Cette information peut être obtenue de manière différente à celle présentée ici selon des modes différents connus de l'homme de l'art. La première étape a pour but de déterminer la cadence de pas de la marche. Dans cette première étape, on a, comme une étape intermédiaire, la délivrance de la fréquence principale de la marche (c'est-à-dire, pour préciser, la fréquence de pas) de l'activité marche ou course. Un mode de réalisation préféré consiste à estimer la fréquence de pas utilisant le signal de mouvement selon l'axe vertical et présentant la puissance maximale. Comme le but est ici d'estimer la fréquence de pas, toute autre méthode est adaptée aux étapes suivantes, tant qu'ils fournissent la fréquence de pas. L'homme de l'art connaît de nombreuses méthodes différentes pour calculer la fréquence de pas.
Calculer la fréquence de pas à partir du signal de mouvement de l'axe vertical est un mode de réalisation préféré. On peut estimer la fréquence de pas par un autre procédé, en utilisant un autre capteur de mouvement, et/ou en utilisant la norme de l'accélération, ou à l'aide d'un autre axe de détection, pour effectuer l'estimation de la fréquence de pas en utilisant des signaux dans le repère capteur. Comme vu précédemment, l'exploitation de l'axe vertical est avantageux, car lorsqu'on considère des mouvements de translation, l'une des caractéristiques importantes listées est que le signal de translation selon l'axe vertical présente essentiellement de la puissance à la fréquence du pas, ce qui est ce que nous recherchons dans cette première étape. Comme l'activité de marche fournit une fréquence de pas généralement dans une largeur de bande passante limitée, il est possible d'améliorer tout procédé par un filtrage passe-haut, un filtrage passe-bas ou un filtrage passe-bande filtrant le signal de mouvement dans la bande passante de la fréquence de pas. Les valeurs classiques pour une activité de marche sont 1 ,0 Hz à 2,5 Hz. Un homme de l'art sait qu'il y a plusieurs techniques pour estimer la fréquence de pas d'un piéton à partir des signaux de mouvement. Il est par exemple possible d'appliquer par exemple la technique du brevet FR2942388. Des techniques, du domaine temporel ou du domaine fréquenciel peuvent être appliquées.
L'avantage d'une méthode basée sur le signal de mouvement selon l'axe vertical que nous décrivons en exemple, est que le signal de mouvement présente la propriété intéressante d'avoir un pic maximum d'énergie centré autour de la fréquence de pas et, par exemple, de ne pas être soumis au problème de mélange de la fréquence de pas et de la fréquence de foulée, ce qui facilite le traitement pour obtenir une estimation fiable et précise de la fréquence de pas.
Dans cette première étape, une fois que l'on a estimé la fréquence de pas, la deuxième sous-étape de la première étape est de fournir l'amplitude, l'énergie ou la puissance des signaux de mouvement selon l'axe XR et l'axe YR (i.e. les signaux d'accélération AccX et AccY) pour la fréquence de pas. On peut facilement comprendre que le but de cette estimation de puissance est d'être en mesure de faire correspondre les caractéristiques remarquables de la démarche humaine qui sont que selon l'axe Antéro-Postérieur AP du repère piéton RP, le signal d'un mouvement de translation présente un picde puissance à la fréquence du pas, alors que sur l'axe Medio-Latéral, il ne présente pas de pic notable à cette même fréquence. Pour une telle estimation de puissance, on peut utiliser, par exemple, la sortie de la transformée de Fourier des signaux AccX et AccY pour la fréquence de pas. D'autres techniques peuvent être appliquées, dans le domaine temporel par exemple. Un homme de l'art sait comment évaluer l'amplitude, l'énergie ou la puissance des signaux AccX et AccY pour la fréquence du pas. Un filtre étroit centré autour de la fréquence de cadence du pas peut être appliquée aux signaux AccX et AccY, et l'amplitude du signal filtré peut être calculée pour fournir le résultat.
Dans les nombreuses variantes destinées à estimer la puissance du signal sur AccX et AccY à la cadence du pas, il est également possible d'appliquer un filtre adapté (ou "matched filter" en langue anglaise) sur les signaux AccX et AccY pour estimer la puissance du signal à la fréquence du pas. Cette méthode vaut une courte description car elle est adaptée à notre cas d'un piéton. Pour cette application, on peut choisir comme réponse impulsionnelle du filtre adapté le signal temporel selon AccV (c'est-à-dire selon la verticale). En effet, on sait, comme cela est listé dans la liste des caractéristiques remarquables des signaux de mouvement d'un piéton en situation de marche, que le signal d'accélération selon la composante verticale présente essentiellement de la puissance à la fréquence du pas. On sait également que le signal selon l'axe AP est essentiellement marqué par de la puissance à la fréquence du pas, et, fait intéressant, que ce signal est déphasé de AccV d'une valeur constante (environ ττ/2). Par conséquent, prendre comme réponse impulsionnelle d'un filtre adapté le signal d'accélération selon la direction verticale permet, en appliquant ce filtre aux signaux AccX et AccY, d'extraire de ces deux composantes, le signal qui est le mieux corrélé à AccV et ainsi d'estimer la puissance, sur AccX et AccY du signal à la cadence du pas.
Une fois la puissance du signal à la fréquence du pas extraite de AccX et AccY, la deuxième étape fournit l'angle de rotation restant inconnu entre le repère à deux dimensions ou 2D (XR, YR), XR et YR étant les axes horizontaux du repère de référence et les axes Medio-Lateral ML et Antero- Posterieur AP du repère piéton RP. Cette étape est basée sur des caractéristiques remarquables des fréquences de l'activité de marche humaine, qui est que le mouvement selon l'axe Medio-Lateral ML ne présente pas de fréquence de pas (mais un signal de fréquence de foulée), tandis que le mouvement selon l'axe Antero-Posterieur AP présente un signal de fréquence de pas (et non signal de fréquence de foulée). Ainsi l'angle inconnu permet de transformer AccX et AccY en les signaux d'accélération selon les axes AP et ML. Cette transformation en rotation selon la verticale d'angle Θ doit donc être telle, qu'après transformation, toute la puissance de signaux d'accélération à la cadence de la marche se retrouve uniquement selon l'axe AP.
On pourrait appliquer la même logique que dans les étapes 1 et 2 en se focalisant sur la fréquence de la foulée. On chercherait alors d'abord, à partir d'une estimée de la cadence de la foulée (ou fréquence de la foulée) la puissance des signaux selon AccX et AccY à cette fréquence. Cette fréquence pourrait simplement être déduite de la fréquence du pas en divisant cette dernière par un facteur 2, puisque la fréquence de la foulée est moitié de la fréquence du pas. On pourrait ensuite rechercher la puissance du signal à la fréquence de la foulée ainsi déterminée par exemple par une technique de transformée en fréquence. Puis à partir des valeurs de puissance des signaux AccX et AccY, retrouver l'angle qui transforme AccX et AccY en AP et ML, en recherchant cette fois à ce que le pic de puissance du signal après transformation se retrouve essentiellement selon l'axe ML obtenu avec l'angle candidat, dans la mesure ou l'on sait que la puissance du signal d'accélération à la fréquence de la foulée se retrouve essentiellement selon l'axe ML d'un piéton. Comme constaté, cette deuxième étape fournit l'angle de cap de rotation inconnu modulo ττ. Nous obtenons donc la direction de l'axe AP, ou direction de la marche du piéton. Nous ne pouvons pas encore à l'issue de la deuxième étape trouver le sens de l'axe Antero-Posterieur AP, qui est positive ou négative, ce qui signifie que nous ne savons pas le sens dans lequel se déplace le piéton. Ainsi on ne peut déterminer si le piéton se dirige dans un sens ou son opposé, ce qui laisse deux solutions possibles. Avec cette seule caractéristique remarquable du mouvement de la marche, on a toujours une solution de cap sous-déterminée à π prés. Avec cette seule caractéristique remarquable du mouvement de marche humaine, on a toujours une solution sous-déterminée.
La troisième étape fournit la sélection du sens et lève l'indétermination du modulo ττ, du passage du repère (ML, AP) au repère (XR, Yr) à partir de l'analyse de la caractéristique remarquable de déphasage entre les signaux de l'accéléromètre selon les axes Antero-Posterieur AP et vertical VT qui est de ττ/2.
Le diagramme bloc global d'un mode de réalisation de l'invention est représenté sur la figure 6.
On remarque que l'on peut facilement modifier la solution présentée ici de manière détaillée pour tirer profit des autres caractéristiques remarquables de la marche humaine, telles que la présence d'un pic de puissance sur l'axe Medio-Lateral ML à la fréquence de la foulée et aucun pic de puissance à la fréquence de foulée sur l'axe Antero-Posterieur AP. Ceci est une extension directe de la solution détaillée présentée ici. Il est également possible d'utiliser les mêmes caractéristiques, dans un ordre différent ou selon des méthodes équivalentes à celle décrite. La figure 6 présente en mode schéma bloc un procédé de calcul qui implémente un mode de réalisation de l'invention. (AccX, AccY, AccV) sont les signaux de mouvement 3D délivrés dans le repère de référence (XR,YR,ZR), Zr étant vertical, and (XR,YR) formant un plan horizontal. Le repère de référence peut être un repère terrestre. La première étape de ce mode de réalisation (i) calcule la fréquence du pas (indiquée par l'index idx) de l'activité de marche à partir de AccV. Cette première étape délivre également la magnitude du mouvement vertical AccV autour de la cadence du pas, soit DFTv(idx) (c'est ici concrètement un nombre complexe avec un module et une phase). Dans ce mode de réalisation, on utilise une transformée de Fourier, la fréquence du pas est estimée à partir du signal AccV dans le domaine fréquentiel. Puis on (ii) calcule la magnitude des signaux AccX et AccY autour de la fréquence du pas donnée par l'index idx. Dans ce mode de réalisation ces magnitudes DFTx(idx), DFTy(idx) sont calculées par une transformée de Fourier autour de la fréquence du pas donnée par l'index idx. Dans une seconde étape de ce mode de réalisation, on exploite la caractéristique remarquable des signaux de mouvement selon les axes AP et ML (le premier, AP, présente une puissance majoritaire autour de la fréquence du pas, le second une puissance majoritaire à la fréquence de la foulée). Dans cette seconde étape, les valeurs DFTx and DFTy sont exploitées afin de calculer l'angle de rotation inconnu entre l'axe vertical qui transforme le repère de référence dans le repère du piéton. A l'issue de cette étape l'angle inconnu est déterminé à module Pi prés. On dispose de la direction de l'axe de la trajectoire, mais pas du sens. La troisième étape prend en considération la propriété remarquable qui dit que les signaux selon AP et VT présente un déphasage connu constant (proche de ττ/2). Cette troisième étape permet donc de déterminer l'angle unique et résout l'indétermination à Pi prés. Cette étape fourni ainsi finalement l'angle recherché qui détermine la transformation entre le repère de référence et le repère piéton, ce qui détermine le cap du piéton dans le repère de référence.
Dans la suite de la description, on présente des détails d'implémentation de la solution présentée précédemment, suivant le schéma bloc des traitements présentés en figure 6. Ci-suit la description détaillée de la première étape (analyse de fréquence).
Comme présenté précédemment, on se concentre sur la caractéristique des signaux de translation (mesurés ici avec un accéléromètre) qui présentent, selon les axes Vertical VT et Antero- Posterieur AP, essentiellement de la puissance à la fréquence du pas, alors que cette fréquence est absente selon l'axe Medio-Lateral ML. On présente un mode détaillé d'obtention de la fréquence du pas à partir du signal d'accélération selon l'axe Vertical VT, et on présente le calcul de la puissance du signal selon les axes horizontaux AccX et AccY.
On calcule d'abord la fréquence principale des signaux de mouvement selon les axes Vertical VT (Rz). Pour calculer cette fréquence, on peut calculer la DFT (transformée de Fourier discrète) sur les signaux de mouvement selon l'axe Vertical VT dans la plage de fréquence correspondant à la plage de fréquences de la marche (par exemple 1 Hz-2.5 Hz). On obtient un index correspondant à la fréquence de puissance (ou d'amplitude maximum). Ensuite, pour cet index, on calcule la DFT des signaux d'accélération AccX et AccY, qui représentent l'amplitude à la fréquence de marche (ici celle du pas). Pour calculer ces transformées de Fourier discrètes ou DFT, il faut d'abord choisir la taille de la fenêtre de temps et de la fréquence d'échantillonnage des signaux. L'homme de l'art sait sélectionner la taille de la fenêtre temporelle, la fréquence d'échantillonnage des signaux, le mode précis calculatoire. Toutefois nous présentons à titre d'exemple un procédé appliqué, ce qui permettra à l'homme de l'art d'appliquer des variantes avec une base de comparaison solide. Pour ce faire, la fréquence maximale considérée est 2.5 Hz, et le théorème de Shannon donne une fréquence d'échantillonnage minimale de 5 Hz. Dans la pratique, on choisit une fréquence d'échantillonnage supérieure à cette fréquence, par exemple une période d'échantillonnage de 20Hz. Fe=20 Hz (1 ) La fréquence minimale que l'on veut distinguer est la moitié de la fréquence de pas minimum (0,5 Hz), correspondant à la fréquence minimale du signal d'accélération selon l'axe Medio-Lateral ML. Ainsi, la fenêtre de temps utilisée pour l'analyse de la fréquence doit contenir au moins une période de signal de cette fréquence minimale.
Window = 2s (2) On met en œuvre les calculs de transformées de Fourier, pour extraire en premier lieu la valeur de la fréquence du pas à partir du signal d'accélération selon l'axe vertical, puis en second lieu, la puissance (ou amplitude) des signaux d'accélération selon les axes horizontaux pour cette fréquence du pas. Notons que la méthode proposée est l'une des nombreuses méthodes possibles. L'illustration mettant en œuvre une transformée de Fourier est particulièrement simple à comprendre, car c'est un opérateur connu de l'homme de l'art. D'autres techniques, par exemple par modèle AutoRégréssif (AR) du signal, ou par filtrage adapté permet d'arriver aux mêmes fins. L'objectif est d'extraire les deux puissances des signaux d'accélération horizontaux à la fréquence du pas, afin d'appliquer ensuite la caractéristique remarquable des mouvements en translation du buste, thorax, ou bassin d'un piéton, selon les axes Antéro-Postérieur AP et Médio- Latéral ML. Les transformées de Fourier ou DFT n'ont pas besoin d'être calculées pour toutes les fréquences ce qui allège considérablement les calculs.
On présente ici une méthode qui permet de calculer de manière récursive un élément particulier de la DFT, qui est donnée par la formule suivante:
DFTj =∑ 0 1 xke--]k (3) dans laquelle : xk représente les échantillons du signal à analyser; n représente le nombre d'échantillons dans un fenêtre temporelle (en l'espèce 40); et
j représente un indice de fréquence discrète défini par: Fj = Fe ^ (4) Le calcul direct d'un élément de DFT nécessite n-1 produits complexes et n additions complexes. En outre, on calcule la DFT sur une fenêtre glissante, en proposant le calcul récursif de DFT:
2ni . , - 2πί .
DFTj (t + 1) = (DFTj Çt) - xÇt - n - l))e~~J n~v + x(t)e~~] (5) Cette version récursive de la DFT nécessite deux produits complexes et de deux sommes complexes. C'est plus optimisé que l'algorithme FFT lorsque le calcul se fait sur une fenêtre glissante et pour un petit nombre d'indices de fréquences.
Sur l'axe Vertical VT, il faut calculer DFTj pour j variant de 2 à 5, correspondant à l'intervalle de fréquence de 1 Hz à 2,5 Hz (équation (4)). Ensuite, on trouve le maximum de ces 4 valeurs de DFT pour avoir l'indice jw correspondant à la fréquence de marche.
Pour les axes X et Y, on doit seulement calculer DFTjw. On propose deux manières de calculer cette DFT:
1 . Calculer récursivement DFTj pour j=2,...,5 au moyen de l'équation (5) puis sélectionner la valeur correpondant à jw.
2. Calculer récursivement DFTjw au moyen de l'équation (5) chaque lorsque jw(t+1 )=jw(t) ou calculer DFTjw au moyen de l'équation (3) lorsque jw(t+1 )≠ jw(t).
Le choix de la méthode dépend de la variation de jw, si jw varie beaucoup (plus d'une fois par seconde), il faut choisir la première méthode de calcul, sinon la seconde. En l'espèce, on choisit la seconde.
Dans un mode de réalisation préféré de la seconde étape de calcul de l'angle de rotation inconnu, on utilise le fait qu'une fois que sont calculées les puissances ou amplitudes des signaux d'accélération AccX et AccY selon les deux axes horizontaux, à la fréquence du pas, i.e. soit DFTx(idx) et DFTy(idx), il faut appliquer le principe de l'invention de façon à retrouver l'angle par lequel il est nécessaire d'opérer une rotation du repère d'axes XR,YR de manière à retrouver le repère piéton défini par les axes ML et AP dans lequel la caractéristique remarquable est exprimée.
Pour exprimer l'angle de rotation inconnu, l'étape suivante du procédé consiste à calculer l'angle de rotation entre le repère 2D formé des axes XR et YR et le repère formé des axes ML et AP. Ces deux repères sont représentés sur la figure 7.
L'équation (6) fournit la transformation en rotation selon l'axe vertical des valeurs d'amplitude des signaux d'accélération à partir du repère de référence dans lequel on obtient l'estimation de l'amplitude dans le repère piéton. On peut dire que la matrice de rotation ainsi formée avec l'angle Θ représente l'opérateur candidat. Si l'opérateur candidat est bon alors :
Figure imgf000065_0001
En ffet, pour appliquer la caractéristique remarquable due au mouvement de marche du piéton, il faut retrouver, par la transformation (6) appliquée au doublet (DFTx(idx), DFTy(idx)), aussi noté (DFTxjw, DFTyjw) avec jw correspondant à la fréquence du pas, que DFTAp est maximum, alors que DFTML est minimum. Dans l'exemple détaillé, il est proposé de rechercher l'angle de rotation qui maximise la valeur de DFTAp. On montre ensuite que la recherche de cet angle est possible avec des équations directes, aussi, il n'est pas nécessaire de déployer des méthodes de recherche itératives de l'angle.
Aussi, on recherche la rotation qui maximise le module de DFTAPjw ce qui est équivalent à résoudre le problème d'optimisation suivant :
max9 F(e) = max \\D FT Xjw sm(0) + DFTyjw cos(0) \\ (7)
Il est possible de trouver une solution analytique à l'équation (7). D'autres méthodes sont néanmoins possibles. Nous présentons un mode de calcul. On peut prendre les notations suivantes :
DFTxjw = a1 + ibx, DFTyjw = a2 + ib2 (8)
On insère l'équation (8) dans l'équation (7), et on obtient: (0) = (αι sin(0) + a2 cos(0))2 + b1 sin(0) + b2 cos(0))2 (9) Résoudre l'équation (7) est équivalent à trouver la solution de l'équation suivante:
F'(0) = Acos(9) sin(0) + 5(cos2(0) - sin2 (0)) = 0 (10) dans lequel :
A =
Figure imgf000066_0001
- b2, B = a1 a2 + bxb (1 1 )
L'équation (10) est équivalente à : ytan2 (e) + 2 tan(e) - y = 0 (12)
Cette équation a deux solutions pour tan(9) définies dans l'équation (13) correspondant aux minimum et maximum de l'équation (9) :
Figure imgf000066_0002
Aussi, les deux solutions possibles de l'équation (7) sont : θ1 = atanCSi) , or θ2 = atan (S2) (14)
Pour trouver la bonne solution, on évalue DFTAP.w pour les deux solutions et trouver celui qui maximise DFTAPjw.
En plus du cap de marche, on peut calculer une valeur de "confiance" du calcul de cap ainsi déterminé. En effet, pour calculer le cap, on maximise la puissance à la fréquence de pas selon l'axe AP. On peut également calculer la puissance résiduelle selon l'axe ML. Si la différence entre ces deux valeurs est grande, i.e. supérieure à un seuil, on a confiance en le cap calculé. WU ,(|DFTAp | -|DFTML |)
WHconfidence = |DFTAP I ' '
Ainsi, on bâtit une valeur comprise entre 0 et 1 qui tend vers 1 si toute la puissance se retrouve bien sur l'axe AP et qui tend vers 0 si les puissances se répartissent entre l'axe AP et l'axe ML.
La figure 8 présente les signaux temporels de l'angle inconnu comme déterminé par un mode d'implémentation de l'invention, tels qu'issus de l'étape 2. La valeur de l'angle inconnu est représentée par Θ. La vérité, estimée ou fournie par un autre moyen, est représentée par 0ref. On présente deux valeurs intermédiaires du calcul de l'angle inconnu par θι et 02. Ces deux angles sont des solutions qui annulent la dérivée du critère qui doit être maximisé. La solution qui maximise le critère et donc issue de l'étape 2 est représentée par 0max. A l'issue de cette étape, l'angle est déterminé à modulo π prés. La figure 8 présente les résultats du calcul de l'angle de rotation, et illustre les deux solutions θι et θ2, emax, et 9ref l'angle réel. On peut voir que la solution choisie est la bonne et est proche de l'angle réel. A l'issue de cette étape, l'angle de cap est déterminé à modulo π prés. On connaît la direction de la marche du piéton, c'est-à-dire l'axe le long duquel il se déplace, mais on ne peut pas donner le sens de sa marche dans cette direction.
Dans un mode de réalisation préféré de la troisième étape, cette indétermination est levée. A l'issue de l'étape précédence, qui utilise la caractéristique remarquable des mouvements en translation du buste à la fréquence du pas, on estime l'angle de cap à modulo π prés. Il subsiste donc une indétermination sur le sens du repère piéton RP par rapport au repère de référence RR (i.e. entre la marche avant et la marche arrière). Pour lever cette indétermination, on peut introduire une caractéristique supplémentaire, liant l'écart de phase (ou retard) des signaux d'accélération selon l'axe vertical VT et selon l'axe Antéro-Postérieur AP. Selon cette caractéristique remarquable, due au mouvement d'un piéton en situation de marche ou course, le déphasage doit être proche de ττ/2.
L'angle de cap final est égal à l'angle calculé à l'étape précédente e modulo π prés. Pour lever cette incertitude, on calcule le décalage de phase φ entre la DFT de l'axe VT et de l'axe AP. φ = angle (DFTAP.W) - angle (DFTVJW) (1 6)
Si le décalage de phase calculée est proche de ττ/2, on n'applique pas la correction à l'angle, si elle est proche de 3π/2, on applique une correction de π sur l'angle. Dans la pratique, on compare φ à π pour prendre la décision.
La figure 9 présente les signaux temporels de l'angle inconnu comme déterminés par un mode d'implémentation de l'invention, tels qu'issus de l'étape 3. Cette étape permet de lever l'indétermination de modulo Pi existant après l'étape 2. La propriété remarquable exploitée est l'angle de déphasage entre le signal de mouvement selon AP et VT. Ce déphasage est théoriquement proche de Pi/2. La figure 10 montre un angle tel qu'issu de l'étape 2 (avant correction) qui présente un écart de Pi par rapport à l'angle réel. Le critère de phase compare le déphasage entre les axes VT et AP. Si ce déphasage est plus grand qu'un seuil (ici fixé à Pi) alors on opère une correction de Pi sur l'angle avant correction. Dans les exemples qui suivent, la position du capteur considéré dans les expériences, on présente les résultats pour lesquels l'orientation du boîtier capteur lié à la position de la trajectoire est connue: - main, en mode consultation,
- orientation portrait, pour lequel l'orientation du capteur est approximativement égale au cap de la trajectoire,
- orientation paysage, pour lequel l'orientation du capteur a un écart constant de 90° avec le cap de la trajectoire.
La trajectoire utilisée pour l'expérimentation est un chemin rectangulaire comme représenté dans la figure 10 qui présente un parcours de forme rectangulaire, avec 4 segments AB, BC, CD, DA de cap respectifs 17°, 107°, -1 63°, -73°. Le point de départ appartient au segment AB et est matérialisé par un rond plein. Pour le premier test, l'utilisateur marche avec son smartphone en orientation portrait. Aussi, l'utilisateur marche dans la direction du cap de la trajectoire. Comme illustré sur la figure 1 1 , le cap du piéton calculé grâce au procédé de l'invention et le cap réel sont très proches. Le délai est d'environ une seconde, ce qui correspond à la moitié de la fenêtre glissante utilisée pour le calcul de la transformée de Fourier discrète. Tant que l'utilisateur est en mode marche, le résultat est bon.
En d'autres termes, la figure 1 1 présente différents signaux temporels illustrant le résultat tel qu'issu d'un mode particulier de l'invention appliqué au parcours représenté en Figure 1 1 . Le premier graphe montre la composante d'accélération verticale. Le second graphe montre (i) l'angle Θ de la trajectoire tel qu'estimé par un mode particulier de l'invention (ii) ainsi que l'angle de cap du boîtier capteur, noté Cap. Dans cet exemple, le boîtier capteur est porté de façon à ce que l'angle de cap du boîtier capteur coïncide avec le cap de la trajectoire. Cette valeur est donc la valeur d'angle avec laquelle on doit comparer l'angle de trajectoire estimée par l'invention. Le 3ème graphe présente l'écart entre l'angle Cap et l'angle Θ.
La Figure 12 présente pour illustration quelques périodes du signal d'accélération, estimées dans le repère piéton. On constate ainsi expérimentalement la tenue des caractéristiques remarquables des mouvements de translation d'un piéton, notamment le signal d'accélération selon l'axe ML présente essentiellement de la puissance à la fréquence de la foulée, le signal d'accélération selon l'axe AP présente essentiellement de la puissance à la fréquence du pas, le signal d'accélération selon l'axe VT présente essentiellement de la puissance à la fréquence du pas et présente un déphasage constant d'environ ττ/2 par rapport au signal selon AP.
La figurel 2 montre la décomposition des signaux d'accélération dans le repère du corps humain. Les fréquences selon les axes VT et AP sont identiques et deux fois plus faible selon l'axe ML. Dans le test suivant, l'utilisateur tient son smartphone en orientation paysage. Le smartphone se dirige vers la droite. Ainsi, le décalage entre la trajectoire smartphone et le cap de la trajectoire fourni par l'invention doit être de 90 degrés, ce qui est correct, comme illustré sur les figures 13 et 14. On présente un résultat selon le même formalisme que la figure 1 1 , pour cette fois une réalisation du parcours ou le capteur est tenu en mode "landscape". L'angle Cap n'est alors plus confondu avec le Cap de la trajectoire mais écarté d'environ ττ/2. L'angle Θ tel qu'estimé par l'invention estime correctement le cap de la trajectoire. La figure 14 présente, selon le même formalisme que la figure 12, quelques périodes du signal d'accélération dans le repère piéton.
Les étapes du procédé décrit ci-dessus peuvent être réalisées par un ou plusieurs processeurs programmables exécutant un programme informatique pour réaliser les fonctions de l'invention en agissant sur des données d'entrée et en générant des données de sortie, dans le dispositif selon l'invention. Un programme informatique peut être écrit dans n'importe quel langage de programmation, tels les langages compilés ou interprétés, et le programme informatique peut être déployé sous n'importe quelle forme, y compris en tant que programme autonome ou comme un sous-programme ou fonction, ou tout autre forme appropriée pour une utilisation dans un environnement informatique.
Un programme d'ordinateur peut être déployé pour être exécuté sur un ordinateur ou sur plusieurs ordinateurs sur un seul site ou sur plusieurs sites répartis et reliés entre eux par un réseau de communication.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Procédé de détermination de l'orientation de la trajectoire suivie par un piéton (P), associée à un repère trajectoire (RT), par rapport à un repère de référence (RR), ledit piéton étant muni d'un boîtier capteur (BC) comprenant un ensemble capteur (EC) comprenant au moins un capteur de mouvement, comprenant les étapes consistant à :
générer des données représentatives du mouvement du boîtier capteur (BC) à partir dudit ensemble capteur dans le repère de référence (RR), et
calculer la valeur d'un premier opérateur de transformation en rotation (QRT) représentatif de l'orientation du repère de référence (RR) par rapport au repère trajectoire (RT), de telle sorte que les données représentatives du mouvement ainsi obtenues à l'étape précédente, dans le repère de référence (RR), et transformées par ledit premier opérateur (QRT), présentent au moins une caractéristique d'un ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement de marche ou course d'un piéton, exprimées dans le repère piéton.
2. Procédé selon la revendication 1 , dans lequel le repère de référence (RR) est un repère terrestre, et ladite génération des données représentatives du mouvement du boîtier capteur (BC) est obtenue à partir dudit ensemble capteur dans le repère de référence (RR) par application d'un deuxième opérateur de transformation en rotation (QBR), de manière à déterminer l'orientation du repère trajectoire (RT) dans ledit repère Terrestre
(RR)- 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le repère de référence (RR) et le repère trajectoire (RT) comprennent un axe commun, de sorte que le premier opérateur de transformation en rotation (QRT) se réduise à un opérateur de transformation en rotation selon l'axe commun.
4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'axe commun est orienté selon la direction de la gravité terrestre, de manière à ce que le premier opérateur de transformation en rotation (QRT) est réduit à un opérateur de transformation en rotation selon un axe de direction de la gravité Terrestre.
5. Procédé selon l'une des revendications 2 à 4, dans lequel on détermine l'orientation du boîtier capteur (BC) dans le repère piéton par composition du deuxième opérateur (QBR) avec le premier opérateur (QRT).
6. Procédé selon l'une des revendications 2 à 5, dans lequel on réalise une fonction centrale d'attitude fournissant la valeur du deuxième opérateur (QBR) du boîtier capteur (BC) dans le repère de référence (RR).
7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la fonction centrale d'attitude calcule le deuxième opérateur (QBR) à partir d'une combinaison de données fournies par des capteurs de mouvement inertiels accélérométriques et/ou gyromètriques et/ou magnétiques présents dans ledit boîtier capteur (BC).
8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequelledit ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement du buste, thorax ou bassin du piéton représentés dans un repère piéton (RP = (AP, ML, VT)) défini par les axes du piéton antéro-postérieur (AP), médio-latéral (ML), et vertical (VT), ledit repère piéton étant lié au repère trajectoire (RT), comprend les caractéristiques suivantes : le signal dû au mouvement en translation selon l'axe médio-latéral (ML) présente essentiellement de la puissance à la cadence de foulée; le signal dû au mouvement en translation selon l'axe antéro-postérieur (AP) présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas; le signal dû au mouvement en translation selon l'axe vertical (VT) présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas; les signaux dus au mouvements en translation selon l'axe vertical (VT) et selon l'axe antéro-postérieur (AP), à la fréquence du pas, présentent un déphasage sensiblement constant; la cadence de pas est sensiblement double de la cadence de foulée; le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe médio-latéral (ML) présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas; le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe antéro-postérieur (AP) présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée ; et le signal dû au mouvement en rotation selon l'axe vertical (VT) présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée.
9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit ensemble de caractéristiques représentatives de signaux de mouvement d'un membre libre du piéton représentés dans un repère piéton (RP = (AP, ML, VT)) défini par les axes du piéton antéro-postérieur (AP), médio-latéral (ML), et vertical (VT), ledit repère piéton étant lié au repère trajectoire (RT) comprend les caractéristiques suivantes: le signal dû au mouvement en translation selon l'axe Antéro-Postérieur (AP) présente essentiellement de la puissance à la cadence de foulée; le signal dû au mouvement en translation selon l'axe vertical (VT) présente essentiellement de la puissance à la cadence du pas; le signal du au mouvement en rotation selon l'axe médio-latéral (ML) présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée ; le signal de rotation dû au mouvement en rotation selon l'axe vertical (VT) présente essentiellement de la puissance à la cadence de la foulée.
10. Procédé selon la revendication 8 ou 9, dans lequel, ladite ou lesdites caractéristiques sont sélectionnées dans l'ensemble des caractéristiques des mouvements du buste du piéton selon la revendication 8 ou dans l'ensemble des caractéristiques des mouvements d'un membre libre du piéton selon la revendication 9, à partir d'un indicateur caractérisant la nature de la liaison mécanique entre le boîtier capteur (BC) et le piéton.
1 1 . Procédé selon l'une des revendications 8 à 10, dans lequel lesdites données représentatives du mouvement du boîtier capteur (BC) dans le repère de référence (RR) sont générées à partir d'au moins un accéléromètre à au moins 2 axes de mesure, et pour lequel au moins une caractéristique parmi ladite ou lesdites caractéristiques est que le signal d'accélération dû à la marche/course selon la direction principale de la trajectoire ou selon l'axe antéro-postérieur (AP) présente essentiellement un pic de puissance à la cadence du pas.
12. Procédé selon l'une des revendications 8 à 10, dans lequel lesdites données représentatives du mouvement du boîtier capteur (BC) dans le repère de référence sont générées à partir d'au moins un accéléromètre à au moins 2 axes de mesure, et pour lequel au moins une caractéristique parmi ladite ou lesdites caractéristiques est que le signal d'accélération dû à la marche/course selon la direction perpendiculaire et horizontale à la direction principale de la trajectoire ou selon l'axe médio- latéral (ML) présente essentiellement un pic de puissance à la cadence de la foulée.
13. Procédé selon la revendication 1 1 ou 12, dans lequel l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical (VT) est en outre déterminé de sorte que le déphasage entre l'accélération due à la marche/course mesurée selon l'axe vertical (VT) et l'accélération due à la marche/course à la fréquence du pas et transformée par ledit opérateur selon l'axe AP est compris entre 0 et ττ, et vaut particulièrement ττ/2.
14. Procédé selon la revendication 1 1 , selon laquelle l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical (VT) est déterminé à partir des amplitudes, à la fréquence du pas, des deux composantes horizontales du signal d'accélération dans le repère de référence (RR).
15. Procédé selon la revendication 12, dans lequel l'opérateur de transformation en rotation selon l'axe vertical (VT) est déterminé à partir des amplitudes, à la fréquence de la foulée, des deux composantes horizontales du signal d'accélération dans le repère de référence (RR).
1 6. Procédé selon la revendication 14 ou 15, dans lequel la fréquence des pas ou de la foulée est déterminée à partir du signal d'accélération selon l'axe vertical (VT).
17. Procédé selon la revendication 14 ou 15, dans lequel l'amplitude du signal d'accélération à la fréquence des pas est déterminée par filtrage adapté du signal d'accélération dans le repère de référence (RR), selon le filtre du signal d'accélération verticale.
18. Procédé selon la revendication 9 ou 10, dans lequel lesdites données représentatives du mouvement du boîtier capteur (BC) dans le repère de référence (RR) sont générées à partir d'au moins un gyromètre à au moins deux axes de mesure, et pour lequel au moins une caractéristique parmi ladite ou lesdites caractéristiques est que le signal de vitesse de rotation dû à la marche/course selon l'axe médio latéral (ML) présente essentiellement un pic de puissance à la cadence de la foulée.
19. Procédé selon la revendication 9 ou 10, dans lequel on utilise, lorsque les mouvements imprimés audit ensemble capteur (EC) sont essentiellement dus au mouvement de l'ensemble buste-thorax-bassin du piéton (P), au moins la caractéristique selon laquelle le signal de mouvement en translation à la fréquence du pas présente essentiellement de la puissance selon l'axe antéro-postérieur (AP), et on utilise, lorsque les mouvements imprimés audit ensemble capteur (EC) sont essentiellement dus au mouvement d'un membre libre du piéton (P), au moins la caractéristique selon laquelle le signal de mouvement en rotation à la fréquence de la foulée présente essentiellement de la puissance selon médio latéral (ML).
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