En bref : Le positionnement RTK consiste à résoudre les ambiguïtés de phase de la porteuse afin d’obtenir une précision de positionnement de l’ordre du centimètre. La synchronisation temporelle et prétraitement permettent d’obtenir des données mesures GNSS au moteur de navigation, et ce dernier les combine avec les mesures d’autres capteurs pour maintenir une position précise. Cependant, même avec corrections RTK , les mesures de ne sont précises qu’à environ 1 mètre près. Les mesures de phase de la porteuse offrent une précision de l’ordre du millimètre, mais elles sont ambiguës, ce qui signifie qu’on ne sait pas quel cycle de l’onde sinusoïdale on mesure. Les algorithmes de détermination de la position RTK résolvent cette ambiguïté en restreignant l’espace de recherche ; c’est ainsi que les systèmes maintiennent la position en cas de perte de signal, et c’est ce qui différencie les implémentations destinées à la production des prototypes de recherche.
Standard Le offre une précision de l'ordre du mètre. Pour de nombreuses applications, il suffit de connaître sa position à un ou deux mètres près. Mais la robotique, les véhicules autonomes et l'agriculture de précision exigent une précision de l'ordre du centimètre, ce qui nécessite une approche différente.
Le défi réside dans les types de mesure. Votre récepteur GNSS propose deux méthodes pour mesurer la distance par rapport aux satellites : la pseudodistance et la phase de la porteuse.
Cet article explique comment les algorithmes de localisation RTK résolvent les ambiguïtés liées aux mesures de phase de porteuse reçues, comment les systèmes de production conservent une précision de l'ordre du centimètre en cas de perte de signal, et ce qui distingue les implémentations fiables des prototypes de recherche.
Voici comment nous allons aborder ce sujet ci-dessous :
- Pseudorange vs. phase porteuse
- Le problème de l'ambiguïté
- Contraintes multi-capteurs
- Maintenir la correction
- Mise en œuvre en temps réel
- Évaluation des systèmes de production
Pseudorange : lent, facile à suivre, intrinsèquement bruité
Les mesures de pseudodistance proviennent du suivi d’une séquence de code unique, modulée sur un signal porteur sous-jacent (onde sinusoïdale). Le récepteur compare le code entrant à sa propre réplique interne, mesurant le retard du signal reçu afin de déterminer le temps de propagation du signal, ce qui se traduit directement par la distance. Le code est lent, facile à suivre et simple à interpréter, mais intrinsèquement bruité. Les mesures de pseudodistance sont affectées par des sources d’erreur imprévisibles telles que le bruit thermique et les trajets multiples (signaux se réfractant sur les arbres, les bâtiments et autres obstacles à proximité).
Les codes de certains signaux se répètent, généralement une fois par milliseconde environ. Ils présentent certes une ambiguïté, mais celle-ci s’étend sur des centaines de milliers de mètres. Ces signaux intègrent des caractéristiques qui permettent aux récepteurs de résoudre cette ambiguïté sans aide extérieure, et certains codes ne se répètent jamais. Ainsi, bien que l’ambiguïté des codes existe en théorie, elle ne constitue pas un problème concret.
Même après avoir appliqué des corrections RTK pour éliminer les sources d’erreur les plus manifestes, telles que les erreurs d’horloge des satellites et de prédiction de position (éphémérides), ainsi que les effets atmosphériques comme les retards ionosphériques et troposphériques, il subsiste une incertitude d’environ 1 à 2 mètres. Cette incertitude provient en grande partie des erreurs de suivi. Sans RTK, cette incertitude est encore plus importante, car selon les autres informations dont dispose le récepteur, certaines ou l’ensemble de ces erreurs observables seront toujours présentes. C’est pourquoi le GNSS standard n’offre qu’une précision de l’ordre du mètre.
Phase de la porteuse : précise mais ambiguë
Les mesures de phase de la porteuse offrent un avantage supplémentaire : une précision de l'ordre du millimètre. Au lieu d’utiliser le code, lent et bruyant, le récepteur suit les composantes sinusoïdales et cosinusoïdales, bien plus rapides, de la fréquence porteuse elle-même, comprise entre environ 1,1 et 1,6 GHz. Les signaux GNSS sont transmis sur plusieurs fréquences, notamment L1 (1 575,42 MHz), L2 (1 227,60 MHz) et L5 (1 176,45 MHz), la fréquence L6 étant moins couramment utilisée. Une fréquence plus élevée correspond à une longueur d’onde plus courte. Une boucle de suivi de la porteuse permet de localiser le signal avec beaucoup plus de précision qu’une boucle de suivi du code, à une fraction minime de longueur d’onde près (19 à 25 cm selon la fréquence).
Le problème, c'est l'ambiguïté. Votre récepteur peut mesurer, avec une précision de l'ordre du millimètre, que vous vous situez à 0,3 cycle dans un cycle de porteuse donné. Mais il ne peut pas déterminer de quel cycle il s'agit. Êtes-vous au cycle 10 000 000 ou au cycle 10 000 001 ? Ou peut-être au 10 500 000 ? Une différence d'un seul cycle représente une erreur de 19 centimètres, et les satellites sont distants de plusieurs millions de cycles.
Malheureusement, le code seul ne permet pas d’obtenir cette réponse. Prenons l’exemple du code C/A (coarse/acquisition) du GPS. Il est composé de valeurs appelées « chips », que le récepteur suit pour produire des mesures de pseudo-distance. Un seul « chip » C/A comporte 1 540 cycles, soit 1,54 million dans une séquence C/A complète. Même après avoir utilisé les informations intégrées au signal pour déterminer de quel « chip » il s’agit, la boucle de suivi ne peut généralement localiser le début ou la fin de ce « chip » qu’à un ou deux mètres près. Même en appliquant des corrections RTK pour éliminer la plupart des autres sources d’erreur, il reste encore 5 à 10 cycles de porteuse parmi lesquels choisir pour un seul signal provenant d’un seul satellite.
Cinq à dix cycles, cela peut sembler simple. Mais multipliez ce nombre par 20 à 40 satellites en orbite, avec deux ou trois signaux sur des fréquences différentes pour chaque satellite, et cette petite recherche se transforme rapidement en un gigantesque casse-tête exponentiel.
C'est là tout le problème du positionnement RTK : déterminer simultanément le nombre exact de cycles pour chaque signal, afin de pouvoir utiliser les mesures précises de la phase de la porteuse plutôt que les mesures de pseudodistance, qui sont bruitées.
Si vous résolvez correctement l'énigme, vous obtiendrez une position précise au centimètre près. Si vous vous trompez, votre système affichera un niveau de confiance élevé alors que la position sera erronée de plusieurs mètres.
Le problème de l'ambiguïté en détail
Votre récepteur sait que la phase de la porteuse a varié de 1 247,3 cycles depuis qu'il a commencé à suivre ce satellite.
Ce que votre récepteur ignore, c'est si le point de départ était le cycle 52 631 578, le cycle 52 631 579 ou un tout autre nombre. Une erreur d'un seul cycle suffit pour que votre estimation de la position de ce satellite présente un écart de 19 à 25 cm. C'est ce qu'on appelle l'ambiguïté.
Cette mesure unique doit ensuite être combinée avec toutes les autres mesures satellitaires. Et si certaines d'entre elles étaient également erronées ? Comment déterminer la bonne réponse ?
Pourquoi cela est-il important pour le positionnement ?
Si vous saviez qu'il y a exactement 100 millions de longueurs d'onde L1 entre le satellite et votre antenne, vous pourriez calculer la distance exacte : 100 000 000 × 19 cm = 19 000 kilomètres, sans aucune ambiguïté.
En effectuant ce calcul correctement pour un nombre suffisant de satellites, vous pouvez déterminer votre position par triangulation avec une erreur minimale. Si l'erreur de suivi de la porteuse n'est que de 0,5 cm (3 % d'une longueur d'onde L1), cela se traduit directement par une position très précise.
Une erreur d'un cycle entraîne un écart de 19 centimètres dans la mesure de la distance. Une erreur de cinq cycles entraîne un écart de près d'un mètre. La combinaison des erreurs provenant de plusieurs satellites signifie que l'estimation de votre position peut présenter un écart de plusieurs mètres, même lorsque le système indique un niveau de confiance élevé.
Le défi de l'espace de recherche
La taille de l'espace de recherche dépend de ce que vous savez déjà sur votre position au moment où vous commencez à corriger votre trajectoire.
Sans aucune contrainte et sans savoir où l'on se trouve, le nombre de cycles possibles pour un seul satellite se compte en millions. Un satellite situé à environ 19 000 kilomètres représente environ 100 millions de cycles à la longueur d'onde de 19 centimètres.
Dans la pratique, on ne part pas de zéro. Les mesures de pseudodistance fournissent une première estimation approximative de la position. Grâce à cette contrainte, le nombre de cycles inconnus pour chaque satellite diminue considérablement, souvent jusqu’à quelques centaines ou milliers de possibilités, au lieu de plusieurs millions.
Mais même avec cette contrainte initiale, l'extension à l'ensemble des satellites en vue pose un problème trop vaste pour être résolu par une recherche par force brute.
Un satellite peut présenter des centaines, voire des milliers de comptages cycliques possibles. Avec 8, 10, 12 ou 15 satellites visibles, et 2 à 3 fréquences par satellite, l'explosion combinatoire rend impossible, d'un point de vue informatique, de tester toutes les combinaisons en temps réel.
Une approche naïve consisterait à essayer de résoudre chaque satellite séparément ou à tester des combinaisons aléatoires jusqu’à ce qu’une d’entre elles convienne. Ces deux approches s’avèrent inefficaces dans la pratique, car l’espace de recherche reste trop vaste pour permettre un fonctionnement en temps réel.
Affiner la recherche : comment fonctionne réellement la localisation RTK ?
L'intégration de plusieurs capteurs fournit les contraintes nécessaires à la résolution de ce problème.
Utilisation de la pseudorange comme première contrainte
Le moteur de localisation combine des informations provenant de plusieurs sources : la pseudodistance fournie par le GNSS, les mesures de l'IMU, les données de vitesse des roues, celles d'autres capteurs tels que les caméras et le LIDAR, ainsi que ses propres estimations de position antérieures.
Ces informations sont intégrées à l'algorithme de localisation RTK, ce qui réduit considérablement l'espace de recherche. Au lieu d'un nombre exponentiel de combinaisons possibles, on dispose d'une fourchette restreinte de valeurs les plus susceptibles d'être correctes pour chaque satellite. Plus l'estimation de la position du véhicule est précise au début du processus de localisation, plus l'espace de recherche se réduit.
La précision de la pseudorange est d'environ 1 mètre après corrections RTK. Un mètre équivaut à environ 5 cycles de phase de la porteuse, à raison de 19 centimètres par longueur d'onde.
Au lieu d'analyser sans restriction tous les cycles possibles, vous examinez une fenêtre d'environ 10 cycles centrée sur ce qu'indique la pseudodistance.
Autres sources d'information
La pseudorange n'est pas la seule contrainte. Le filtre de navigation fournit une estimation de position indiquant approximativement où vous vous trouvez. La vision par ordinateur peut apporter des informations de localisation. Les vitesses des roues et l'IMU indiquent comment vous vous êtes déplacé depuis le dernier point de position.
L'espace de recherche passe d'une combinaison exponentielle de possibilités à une fenêtre gérable. Bien qu'il reste gourmand en ressources de calcul, l'algorithme peut désormais converger vers la bonne réponse dans les délais imposés par le temps réel.
Une fois que l'algorithme a résolu les ambiguïtés, vous obtenez votre position.
Maintenir la position : suivi de la fourchette cumulée
Une fois que le moteur de positionnement a déterminé le nombre de cycles de départ, il connaît la distance précise par rapport à ce satellite et conserve cette information tant que le signal reste verrouillé.
Comment ça marche ?
Le suivi de phase de la porteuse comporte deux volets. Tout d'abord, le récepteur mesure en continu la variation cumulée de la phase de la porteuse avec une précision de l'ordre du millimètre ; c'est ce qu'on appelle le suivi de distance cumulé.
Deuxièmement, il y a le nombre inconnu de cycles initiaux, c'est-à-dire la valeur que l'algorithme de positionnement RTK devait déterminer.
Une fois ce chiffre initial déterminé, vous disposez d'une vue d'ensemble complète. Le décalage inconnu, ajouté aux variations suivies avec précision, correspond à la fourchette exacte.
Ce qui change et ce qui ne change pas
Le nombre initial de cycles reste inchangé. Même lorsque vous vous déplacez et que les satellites tournent en orbite, ce décalage entier reste constant. Ce qui change, c'est la portée cumulée, c'est-à-dire les cycles supplémentaires qui s'ajoutent à mesure que la distance entre vous et le satellite varie. Le récepteur mesure cela avec une grande précision.
Une fois que l'algorithme a résolu l'ambiguïté, il conserve cette solution sans qu'il soit nécessaire de relancer le calcul. Le système dispose désormais de mesures de distance au centimètre près, mises à jour à 10 Hz, 20 Hz, 50 Hz ou 100 Hz selon votre configuration.
Lorsque le nombre de satellites acquis est suffisant, la solution de positionnement conserve en permanence une précision de l'ordre du centimètre.
En cas de perte de position RTK
La position RTK ne se maintient pas indéfiniment.
Lorsque l'on passe sous un pont, le signal provenant d'un satellite est interrompu pendant une demi-seconde, ce qui entraîne la perte du verrouillage de phase de ce satellite. À l'entrée d'un tunnel, le signal est complètement perdu, ce qui entraîne la perte du verrouillage sur tous les satellites.
Dans un canyon urbain, un immeuble masque trois satellites, ce qui en laisse sept visibles. Cela peut suffire ou non pour maintenir le repérage des satellites restants.
Lorsque le verrouillage sur la phase porteuse d'un satellite est perdu, le moteur de positionnement doit résoudre à nouveau l'ambiguïté pour ce satellite.
Si un nombre suffisant d’autres satellites continuent à fournir des données de localisation, votre position perd en précision mais ne devient pas indétectable. Vous continuez à recevoir des mises à jour au centimètre près provenant des satellites que vous n’avez pas perdus.
Si un trop grand nombre de satellites perdent le verrouillage, vous passez d'une position RTK à une solution flottante. Vous utilisez des mesures de phase de porteuse, mais vous n'avez pas encore résolu l'ambiguïté. La précision de la position se dégrade, pouvant atteindre plusieurs dizaines de centimètres, voire plusieurs mètres, selon les conditions.
Fiches de cycle
Même en l'absence de perte totale du signal, le suivi de phase de la porteuse peut présenter un décalage. Le récepteur perd la comptage de quelques cycles en raison d'interférences ou d'un signal momentanément faible.
Le prétraitement détecte ces glissements de cycle. La surveillance des glissements de cycle recherche les discontinuités dans la phase cumulée de la porteuse. Lorsqu’un glissement de cycle est détecté, il faut résoudre à nouveau l’ambiguïté pour ce satellite.
Remettre l'accent sur la performance
Plusieurs critères permettent de déterminer si votre système fonctionne en environnement de production ou uniquement sur des pistes d'essai en plein air :
En combien de temps pouvez-vous retrouver une position après être sorti d'un tunnel ? Pouvez-vous conserver une position malgré un couvert forestier intermittent ? Combien de satellites visibles sont nécessaires pour obtenir une position ? Pouvez-vous fonctionner avec six satellites ou en avez-vous besoin de douze ?
La différence entre les systèmes de recherche et les systèmes de production se mesure souvent en termes de temps nécessaire pour établir une nouvelle position et de robustesse en cas de visibilité partielle des satellites.
Ce qui contribue à améliorer les performances :
Fusion multicapteurs. L'IMU et les vitesses des roues permettent de maintenir les estimations de position en cas d'interruption du signal GNSS. Lorsque les satellites redeviennent disponibles, le moteur de positionnement dispose de contraintes précises quant à la zone dans laquelle rechercher la résolution de l'ambiguïté. Le moteur de positionnement de Point One utilise ce contexte multicapteurs pour rétablir la position plus rapidement que les systèmes reposant uniquement sur le GNSS.
Sophistication des algorithmes. Les algorithmes avancés de détermination de la position RTK utilisent des méthodes statistiques pour identifier rapidement les ambiguïtés les plus probables. Les implémentations moins sophistiquées peuvent nécessiter entre 30 et 60 secondes pour effectuer une nouvelle détermination de la position. Les systèmes de niveau professionnel effectuent cette opération en moins de 5 secondes.
Gestion de la visibilité des satellites. Le suivi d'un plus grand nombre de constellations (GPS + GLONASS + Galileo + BeiDou) signifie un plus grand nombre de satellites disponibles. Même en cas de perte de trois satellites dans un canyon urbain, il en reste encore 12 avec lesquels travailler. Un plus grand nombre de satellites garantit des positionnements plus rapides et une meilleure fiabilité.
Détermination de la position RTK dans le contexte du filtre de navigation
La localisation RTK ne se fait pas de manière isolée.
Le filtre de navigation fournit l'estimation de position qui délimite l'espace de recherche pour le positionnement RTK. Ce filtre combine toutes les données des capteurs (GNSS, IMU, vitesses des roues et autres) afin de réduire l'éventail des nombres de cycles possibles.
Une fois les ambiguïtés résolues, les mesures de phase de la porteuse corrigées sont réinjectées dans le filtre. Mais comment l'algorithme parvient-il concrètement à résoudre ces ambiguïtés ?
Description générale de l’algorithme : la détermination de la position RTK utilise des méthodes statistiques, telles que l’estimation par les moindres carrés, pour trouver les ambiguïtés entières qui correspondent le mieux à l’ensemble des mesures disponibles. L’algorithme génère des solutions candidates (ensembles possibles de nombres de cycles), évalue chacune d’entre elles par rapport aux données observées, puis sélectionne la solution présentant l’erreur résiduelle la plus faible. Les implémentations avancées utilisent des techniques telles que LAMBDA (Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment) pour explorer efficacement l’espace des solutions et valider celles-ci. Les calculs impliquent des opérations matricielles, une analyse de covariance et des tests d’hypothèses, mais l’objectif est simple : trouver les nombres entiers de cycles qui rendent toutes les mesures cohérentes.
Une fois ce problème résolu, le filtre fournit des mesures de distance à l'échelle du centimètre plutôt qu'à celle du mètre. La précision de la localisation s'en trouve considérablement améliorée.
Cela crée un cercle vertueux dans lequel un meilleur ancrage permet d'obtenir une meilleure position, ce qui se traduit par de meilleures conditions pour maintenir cet ancrage.
Lorsqu'un satellite perd le signal, le filtre utilise les données de l'IMU et les vitesses des roues pour maintenir l'estimation de position. Cette estimation de position permet de retrouver plus rapidement le satellite perdu dès qu'il réapparaît dans le champ de vision.
L'intégration multicapteurs ne se résume pas à la simple combinaison de mesures. Il s'agit plutôt de faire en sorte que chaque capteur aide les autres à fonctionner plus efficacement.
Les défis liés à la mise en œuvre en temps réel
La localisation RTK doit s'effectuer rapidement : en quelques secondes après le démarrage et en quelques secondes après la réacquisition du signal en cas de perte.
Pourquoi la vitesse est-elle importante ? Les véhicules autonomes prennent des décisions de navigation en temps réel. Un robot de livraison se déplaçant dans un entrepôt ne peut pas attendre 60 secondes pour obtenir une position RTK avant de se déplacer en toute sécurité. Un robot agricole dans un champ a besoin d’une précision au centimètre près immédiatement pour éviter d’endommager les cultures. Le temps nécessaire à l’acquisition de la position a un impact direct sur la facilité d’utilisation du système. Des temps d’initialisation longs obligent les opérateurs à attendre, et des temps de réacquisition longs après une perte de signal entraînent des périodes prolongées de précision réduite.
Les différents cas d'utilisation ont des exigences différentes. Les applications de levés statiques peuvent se permettre d'attendre plusieurs minutes pour la résolution des ambiguïtés. La robotique mobile, les véhicules autonomes et les drones ont besoin d'une localisation en moins de 10 secondes pour fonctionner de manière pratique. Les applications à grande vitesse, comme les courses automobiles ou l'agriculture de précision pendant la saison des semis, nécessitent une relocalisation encore plus rapide, idéalement en moins de 3 secondes.
Vous ne pouvez pas passer ne serait-ce qu’une minute à chercher la bonne solution pour lever une ambiguïté pendant que votre véhicule autonome prend des décisions de navigation. Vous devez résoudre le problème rapidement ou basculer en douceur vers des modes moins précis.
Contraintes de calcul
Sur les systèmes embarqués, la puissance de calcul est limitée. Vous partagez le processeur avec le reste de l’ stack de navigation : modélisation des mesures, mises à jour des filtres, propagation de la dynamique et génération des données de sortie.
L'algorithme de localisation RTK doit fonctionner en temps réel sur votre matériel cible. Cela limite l'exhaustivité de la recherche, ce qui impose des compromis entre l'exhaustivité de la recherche et le temps nécessaire à la localisation.
Une implémentation bien conçue de la localisation RTK trouve le juste équilibre entre efficacité de calcul et fiabilité de la localisation, en recourant à des stratégies de recherche intelligentes permettant une convergence rapide sans compromettre la précision.
Validation et confiance
Comment vérifiez-vous que vous avez la bonne réponse ?
Le moteur de positionnement effectue des tests statistiques pour valider la résolution des ambiguïtés, en évaluant si la solution choisie est nettement meilleure que les autres solutions possibles.
Ce que ces tests permettent de vérifier : l'algorithme a-t-il convergé vers une solution clairement gagnante, ou existe-t-il plusieurs solutions plausibles présentant des erreurs résiduelles similaires ? L'erreur résiduelle est-elle suffisamment faible pour indiquer que la correction est correcte ? Les solutions candidates sont-elles bien distinctes, c'est-à-dire que la bonne réponse se démarque-t-elle clairement des mauvaises réponses ?
Pourquoi est-ce important ? Avoir une grande confiance dans une réponse erronée est pire que de reconnaître son incertitude. Si l’algorithme indique « position fixée » avec un haut niveau de confiance mais qu’il a choisi de mauvais points de référence, votre position pourrait présenter un écart de plusieurs mètres alors que le système estime qu’elle est précise au centimètre près. Les positions erronées sont dangereuses dans les applications critiques pour la sécurité.
Le moteur de positionnement a besoin d'indicateurs de confiance pour déterminer si la position obtenue est suffisamment fiable pour être utilisée, s'il faut attendre davantage de données ou s'il vaut mieux fournir une solution flottante à la place.
Les systèmes de production communiquent des scores de qualité des positions, et pas seulement un statut binaire « position fixe » ou « position flottante ». Les logiciels d'autonomie en aval peuvent prendre de meilleures décisions lorsqu'ils connaissent le niveau de confiance d'une position ; ils peuvent par exemple ralentir lorsque la qualité de la position est marginale, plutôt que de se fier aveuglément à une position dont le niveau de confiance est faible.
Scénarios de correction partielle
Il arrive parfois que vous puissiez déterminer la position de certains satellites, mais pas celle d'autres. Il se peut que vous disposiez d'une bonne géométrie pour huit satellites et que vous puissiez résoudre leurs ambiguïtés, tandis que trois autres satellites présentent une géométrie médiocre ou un niveau de bruit plus élevé, ce qui empêche une résolution fiable.
Votre système peut-il utiliser la solution partielle ? Les systèmes de production le peuvent. Ils utilisent les huit satellites pour lesquels la position est déterminée afin d'améliorer la précision, tout en continuant à traiter les trois autres. Cela offre une meilleure précision qu'une solution « float » pure, même en l'absence de solution complète.
La dégradation gracieuse est importante. La distinction binaire entre « fixe » et « flottant » relève du domaine de la recherche. Dans la réalité, les systèmes fonctionnent selon un spectre : 12 satellites en mode fixe (idéal), 8 en mode fixe + 4 en mode flottant (très bon), 6 en mode fixe + 6 en mode flottant (acceptable), tous en mode flottant (fonctionnement dégradé mais utilisable), aucune position fixe (repli sur le GNSS + navigation à l'estime avec IMU ).
Le moteur de positionnement de Point One gère ces scénarios de manière intelligente, en exploitant toutes les informations disponibles, en indiquant avec précision le niveau de confiance et en s'adaptant progressivement plutôt qu'en subissant une défaillance catastrophique.
Des questions qui méritent d'être posées
Si vous développez ou évaluez un système de positionnement, notamment en ce qui concerne les capacités de détermination de la position RTK :
- Combien de temps faut-il entre la mise en marche et l'acquisition de la position RTK ? Deux secondes ? Dix secondes ? Trente secondes ? Le temps nécessaire à la première acquisition détermine la rapidité avec laquelle votre système est opérationnel après sa mise sous tension.
- En combien de temps le signal est-il rétabli après une perte de signal ? Si vous traversez un tunnel, combien de temps faut-il pour retrouver une précision au centimètre près une fois de l'autre côté ? C'est ce qui détermine la facilité d'utilisation en milieu urbain.
- Est-il possible de maintenir la réception avec une visibilité partielle des satellites ? Faut-il douze satellites ou six suffisent-ils ? Les canyons urbains et le couvert arboré créent des conditions de visibilité difficiles.
- Quel est votre taux de réussite en centre-ville ou dans les « canyons urbains » ? Les performances en plein air sont un critère essentiel. Les performances en centre-ville sont déterminantes pour les déploiements en matière d'autonomie et de robotique.
- Indiquez-vous la qualité de la correction ou simplement si la valeur est en nombre entier, en nombre fixe ou en nombre à virgule flottante ? Les indicateurs de confiance aident les systèmes en aval à prendre de meilleures décisions. Le fait de ne signaler qu'un état binaire masque l'incertitude.
- En combien de temps détectez-vous les glissements de cycle et vous en remettez-vous ? Pouvez-vous vous en remettre sans perdre complètement le repérage ? La vitesse de récupération après un glissement de cycle influe sur la continuité du signal dans les environnements RF difficiles.
- Effectuez-vous des positionnements sur plusieurs réseaux de satellites ? Uniquement par GPS, ou via GPS + GLONASS + Galileo + BeiDou? Un plus grand nombre de satellites garantit une meilleure redondance et des positionnements plus rapides.
Et maintenant ?
La localisation RTK permet d'obtenir des mesures de distance précises au centimètre près. Le filtre de navigation les combine avec les données de l'IMU, les vitesses des roues et celles d'autres capteurs. Mais l'stack de navigation ne s'arrête pas là.
Comment le système gère-t-il les différentes dynamiques des véhicules ? Pourquoi les voitures, les drones et les robots ont-ils besoin de modèles différents ? Que se passe-t-il lorsque votre IMU subit une dérive due à la température ou lorsque le diamètre de vos roues varie en fonction de la pression des pneus ?
Dans le prochain article, nous aborderons la modélisation dynamique, l'apprentissage des erreurs des capteurs et la manière dont le filtre de navigation s'adapte aux différentes plateformes et aux différents environnements de déploiement.
Obtenir des mesures au centimètre près ne représente que la moitié du problème. L'autre moitié consiste à maintenir cette précision malgré la dérive des capteurs et l'évolution des conditions environnementales.
Voici la quatrième partie de notre série consacrée à l'architecture des systèmes de positionnement. La première partie traitait de la synchronisation temporelle. La deuxième partie traitait du prétraitement et de la stratégie des capteurs. La troisième partie traitait du moteur de navigation et de la fusion des données des capteurs.
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