Navigation à l'estime magnéto-inertielle en champ inhomogène et applications en intérieur

par Charles-Ivan Chesneau

Thèse de doctorat en Automatique - productique

Sous la direction de Christophe Prieur.

Le président du jury était Nicolas Le Bihan.

Le jury était composé de Philippe Mouyon, Silvère Bonnabel, Mathieu Hillion.

Les rapporteurs étaient Carlos Sylvestre, Vincent Andrieu.


  • Résumé

    Cette thèse concerne l’exploitation des inhomogénéités locales du champ magnétique en complément de techniques de navigation inertielles à composants liés “strapdown”, et son application à la navigation à l’estime en intérieur avec des capteurs magnéto-inertiels miniatures à bas-coût. Cette méthode permet une mesure indirecte de la vitesse du système indépendamment des mouvements de son porteur et fonctionne sans cartographie préalable du champ magnétique, ni infrastructure dédiée. Ce travail étudie la modélisation du problème de navigation, celle des capteurs utilisés, ainsi que l’effet des incertitudes de mesure sur la précision de reconstruction du mouvement et les limites de cette technique. Des algorithmes de navigation mettant en œuvre le filtrage de Kalman étendu sont implémentés, et évalués expérimentalement. Enfin, deux techniques de calibration de gradiomètres magnétiques sont proposées et testées,dans le double objectif d’en faciliter la réalisation à la fois en production et au cours de la vie d’un système.

  • Titre traduit

    Magneto-Inertial Dead-Reckoning in inhomogeneous field and indoor applications


  • Résumé

    This thesis is about complementing strapdown inertial navigation techniques with the use of local magnetic inhomogeneity, and the application thereof to indoor dead-reckoning with low-cost micro-electromechanical magneto-inertial sensors. This method provides an indirect velocity measurement of the system independently of its wearer’s movements and works without neither mapping of the magnetic field beforehand, nor dedicated infrastructure. Modelization of the navigation problem and our sensors are studied, together with the effect of measurement uncertainty on movement estimation accuracy and the limits of this technique. Navigation algorithms based on extended Kalman filtering are implemented and evaluated in experiments. Lastly, two magnetic gradiometers calibration techniques are introduced and tested, to ease its realizationboth in production and during the system’s lifetime.


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