Soutenance mémoire
Ces dernières années, la prolifération des appareils mobiles et leurs applicatifs ont permis l’avènement de plusieurs services en faveur des usagers. Le besoin de localisation est devenu indispensable pour certains services, comme assurer la surveillance, ou pour mettre en place certains démarches commerciales liées à la position de clients potentiels, comme guider un utilisateur dans un centre commercial. La recherche sur les systèmes de localisation est en plein essor. Le système GPS est une solution dominante pour la localisation en milieu extérieur. La performance des signaux GPS est dégradée à l’intérieur des bâtiments en raison de nombreux trajets multiples et de l’atténuation importante des signaux traversant les murs. Afin de répondre à ce problème, des systèmes de localisation basés sur d’autres technologies sont développés. Deux types de technologies sont largement employés ; les technologies sans-fils, basés sur des supports de propagation radio, acoustiques ou infrarouges, et les capteurs inertiels.
Étant donné la grande disponibilité des technologies sans fils radio, les systèmes de localisation basés sur la mesure du RSS (Received Signal Strength – force du signal reçu) ont émergé. En télécommunication, cette mesure est dépendante de la distance entre un émetteur et un récepteur et peut être modélisée mathématiquement. Bien que plusieurs modèles aient été présentés, leur performance est affaiblie par l’orientation du récepteur vis à vis de l’émetteur, par la présence des trajets multiples – fortement présents à l’intérieur des bâtiments, et par le corps humain. De plus, la répartition des points références – balises ou point d’accès, sur la zone investiguée affecte la performance en localisation. En outre, l’emplacement d’un point référence est soumis à des contraintes topologiques, comme près d’une fenêtre ou attaché au plafond, et cela complexifie le choix propice pour le système de localisation.
Pour les capteurs inertiels, le signal issu d’un capteur dépend de la sensibilité des paramètres intrinsèques, qui sont inconnus, du capteur et ce signal est corrompu par un bruit, considéré souvent comme gaussien. Des opérations de calibration sont employées pour estimer les paramètres intrinsèques. Néanmoins, l’emploi des capteurs souffre de la problématique de dérive temporelle. L’approche de navigation pédestre à l’estime exploite les signaux issus des capteurs inertiels calibrés afin de reconstituer le trajet effectué par l’être humain. Ce trajet est caractérisé par trois paramètres : le nombre de pas effectués, la longueur de pas, et l’orientation de déplacement. Les algorithmes existants de détection de pas échouent dans plusieurs cas pratiques, où des mouvements différents à la marche dégradent leur performance. D’autres emploient un classifieur pour discerner les types de mouvements afin d’améliorer leur précision de détection de pas. Pour l’estimation de l’orientation de déplacement, une solution consiste à exploiter conjointement des données d’accélération et de champ magnétique provenant des capteurs inertiels. Un challenge est de prendre en compte les phénomènes de perturbation magnétique, comme les structures métalliques, dégradant la précision sur la détermination de l’orientation de déplacement. Celle-ci est souvent supposée identique à l’orientation du terminal mobile alors que il y a un intérêt à prendre en compte le biais d’orientation entre les deux. Pour estimer le biais d’orientation, plusieurs approches sont proposées. Par contre, elles souffrent de la problématique d’ambiguïté de phase où le déplacement dans un sens ou dans son opposé donne la même valeur de biais de d’orientation.
Le travail présenté dans ce manuscrit s’inscrit dans le cadre d’une thèse CIFRE avec une collaboration entre Télécom ParisTech et la société DataHertz. Ce travail a été mené au sein du pôle recherche et développement de l’entreprise DataHertz. Le sujet de cette thèse porte sur la localisation à l’intérieur de bâtiment à l’aide des technologies disponibles sur la plupart des terminaux mobiles actuels (type tablettes tactiles ou smartphones). Dans le but d’étudier ces technologies, les objectifs suivants sont poursuivis :
— Localisation par des technologies courantes : Bluetooth et capteurs inertiels. Dans un premier temps, une analyse des performances et des limites doit être menée afin d’appréhender chaque technologie de localisation déployée. Cette première étape doit permettre de quantifier les éventuelles problématiques à résoudre.
— Déploiement favorable. Dans cette thèse, la localisation s’appuie sur des technologies déjà disponibles facilitant son implantation avec des moyens matériels répandus chez le grand public. L’emploi du matériel ne requiert ainsi aucune expertise particulière de la part de l’utilisateur.
— Disponibilité de la localisation. Les déplacements d’un utilisateur sont nombreux durant les activités quotidiennes. la localisation du mobile doit être disponible et fiable à chaque instant. Pour la mise à jour de la position, le temps de latence doit être faible – quelques secondes, afin d’assurer le suivi de ses déplacements sans un décalage accru – dépassant une dizaine de secondes.
Les contributions de cette thèse sont des améliorations pour des approches de localisation en intérieur. Les principales réalisations de cette thèse s’articulent autour des quatre points suivants :
— Définition d’un critère de Dilution adapté aux mesures de puissance RSS : Le critère DOP (Dilution Of precision) est employé par les systèmes de localisation basés sur les mesures de temps d’arrivée. On le retrouve dans le GPS, par exemple, comme critère de performance dépendant de la figure géométrique réalisée par les positions des satellites retenus pour estimer la position d’un récepteur. Notre proposition concerne une adaptation du critère DOP appliquée pour les systèmes de localisation utilisant les mesures de puissance RSS.
— Méthodologie d’optimisation de l’emplacement de balises : un algorithme est proposé pour l’optimisation d’emplacement de balises dans une zone d’intérêt. L’algorithme proposé applique une approche de la méta-heuristique – recuit simulé – afin de minimiser une fonction objectif qui évalue la performance en localisation d’une configuration donnée de balises. La fonction objectif utilise un critère DOP et un critère d’évaluation de la (sur)couverture de la zone d’intérêt. De plus, cette fonction objectif prend en compte les contraintes topologiques.
— Algorithme de détection de pas par logique floue : un algorithme décisionnel est proposé pour la détection du nombre de pas pour un scénario de localisation par capteurs inertiels dans le cadre de la navigation a l’estime. L’algorithme employé s’appuie sur la théorie de la logique floue. Cet algorithme de détection de pas exploite les caractéristiques du signal d’accélération durant la période de marche.
— Évaluation de l’estimation de l’orientation de déplacement : toujours dans le cadre de la navigation pédestre à l’estime la recherche de l’orientation de déplacement se divise en deux étapes. La première consiste à mesurer l’orientation du terminal mobile. La seconde étape consiste à déterminer le biais d’orientation entre l’orientation du déplacement et celle du terminal mobile. La précision des approches existantes est affectée par la problématique d’ambiguïté de phase où le déplacement dans un sens ou dans l’opposé donne une même valeur de biais d’orientation. Face à ce constat, notre approche consiste à lever cette ambiguïté en exploitant les caractéristiques des données d’accélération.
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Table des matières
Introduction générale
1 Etat de l’art sur les systèmes de localisation en intérieur
Introduction
1.1 Technologies
1.1.1 Infrarouges
1.1.2 Ultrasons
1.1.3 Magnétique
1.1.4 RFID
1.1.5 Bluetooth
1.1.6 ZigBee
1.1.7 WiFi
1.1.8 Ultra Large Bande
1.1.9 Capteurs inertiels
1.2 Mesures
1.2.1 Mesures temporelles
1.2.2 Mesures d’orientation
1.2.3 Mesures de puissance
1.3 Méthodes et algorithmes de localisation
1.3.1 Localisation par zone
1.3.2 Localisation par Triangulation
1.3.3 Localisation par Barycentre
1.3.4 Localisation par Multilatération
1.3.5 Localisation par Fingerprinting
1.3.6 Localisation par Navigation à l’estime
Conclusion
2 Détails de fonctionnement de systèmes existants
Introduction
2.1 Infrarouges
2.2 Son et Ultrasons
2.3 Magnétique
2.4 RFID
2.5 Radio
2.6 Zigbee
2.7 WiFi
2.8 Bluetooth
2.9 Capteurs inertiels
2.10 Systèmes hybrides
2.11 Classification des systèmes existants
Conclusions
Conclusion générale
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