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Solution de positionnement pour applications terrestres
critiques en milieu urbain
Philippe BROCARD,
[email protected]
Ecole Nationale de l’Aviation Civile (ENAC)
Olivier JULIEN,
[email protected]
Ecole Nationale de l’Aviation Civile (ENAC)
Mikael MABILLEAU,
[email protected]
Egis Avia
Introduction
L’utilisation des systèmes de navigations par satellite (GNSS) pour des applications terrestres dites
critiques pourrait permettre de réduire les coûts d’installation et de maintenance des infrastructures
sols nécessaires pour leur fonctionnement. Cette étude est axée autour de deux applications terrestres
critiques qui sont le péage électronique (ETC) et le contrôle ferroviaire.
L’ETC basé sur le GNSS permettrait à la fois de s’affranchir des portiques de péage et d’améliorer la
fluidité du trafic routier. Ce type de technologie est déjà utilisé en Allemagne (Toll Collect), mais
aussi en Slovaquie (MYTO) et en Hongrie (HU-GO) pour la taxation des poids lourds. Actuellement
les technologies DSRC et vidéo sont plus rentables que le GNSS pour la taxation des voitures pour des
raisons de prix par unité embarquée (OBU) et de coûts d’installation. Cependant ces deux technologies
utilisent des portiques.
Le contrôle ferroviaire est une application critique pour la sécurité des passagers. En Europe, le
Système Européen de Contrôle des Trains (ETCS) doit remplacer, à terme, les différents systèmes de
contrôle ferroviaire en Europe pour une meilleure interopérabilité. Dans l’ETCS de niveau 2 et 3, le
train estime sa position en calculant la distance parcourue par odométrie par rapport à des Eurobalises.
La distance entre deux Eurobalises ne doit pas excéder 2.5 km [1] afin de limiter la dérive de
l’odométrie. L’objectif est d’introduire le GNSS dans ETCS afin de réduire le nombre d’Eurobalises
nécessaires, voire les remplacer. Le GNSS est déjà utilisé aux Etats Unis pour le contrôle ferroviaire
dans le système PTC (Positive Train Control), en Chine sur les lignes à haute vitesse et basse capacité
ainsi qu’en Russie.
Si les GNSS sont déjà utilisés pour réaliser des applications critiques dans le contexte de l’aviation
civile, l’environnement opérationnel des applications sus-citées est moins favorable au GNSS. En effet
les bâtiments génèrent des échos par réflexion sur leurs faces et par diffraction sur leurs arêtes, ce qui
dégrade la précision du positionnement. Ils masquent les satellites de faibles élévations ce qui affecte
la qualité de la géométrie de la constellation et donc la précision du système. De plus si les signaux des
satellites masqués, dont le trajet est non directs sont traités par le récepteur, d’importantes erreurs
induites par des biais de mesures peuvent être observés. L’enjeu de cette étude est de proposer une
solution de localisation pour les applications critiques terrestres susceptibles d’opérer en
environnement contraint et qui ne nécessite pas d’infrastructure sol.
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GNSS en environnement urbain et solutions
Les performances du récepteur GNSS en milieu contraint sont dégradées du fait de plusieurs
phénomènes qui sont détaillés dans ce chapitre. La méthodologie consiste ici à proposer les solutions
adaptées pour chaque problème rencontré.
Dans un premier temps, le masquage des satellites par les bâtiments dégrade la disponibilité du
système car le récepteur GNSS doit mesurer au moins quatre mesures de pseudodistance pour estimer
sa position. Afin d’améliorer la disponibilité du système, on utilisera un récepteur multi-constellation
GPS/Galileo. Le couplage de la technologie GNSS avec d’autres capteurs permettra quant à lui
d’assurer la disponibilité en cas de canyon urbain ou de passage dans un tunnel. De plus l’hybridation
du GNSS avec d’autres capteurs judicieusement choisis améliore la précision de l’estimation de
position.
Le second phénomène largement documenté dans la littérature affectant les systèmes RF en
environnement urbain est le multi-trajet. Dans le cadre de la navigation par satellite, ces réflexions du
signal direct sur des obstacles sont dommageables pour le récepteur car elles induisent une
déformation de la fonction de corrélation. Cette déformation de la fonction de corrélation induit un
biais de poursuite par les boucles de poursuite de Phase (PLL) et de Délai (DLL). Ce biais de
poursuite se traduit par une erreur sur la mesure de pseudodistance et donc par une erreur dans le
domaine des positions. S’il est impossible de s’affranchir des multi-trajets, il est possible de limiter
leur impact dans le cas dit nominal dans un premier temps, et de détecter les mesures qui sont
fortement affectées par les multi-trajets pour les exclure ou les pondérer. Des techniques d’atténuation
des multi-trajets ont été étudiées et leurs performances quantifiées en combinant un simulateur de
canal urbain (de référence selon l’Union Internationale des Communications) avec un simulateur de
récepteur GNSS sur différent scénarios. L’erreur nominale a été quantifiée et caractérisée ce qui a
conduit à une publication [2]. Des multi-trajets de fortes puissances qui ne sont pas forcément
clairement visible dans le modèle de canal de propagation sont susceptibles d’affecter le récepteur. Il
est alors possible d’identifier au niveau de l’étape de traitement du signal les mesures affectées par ce
phénomène en implémentant un test d’hypothèse pour quantifier la distorsion de la fonction de
corrélation. A partir de l’existant, une méthodologie pour implémenter un tel test a été le sujet d’un
article [3].
Le troisième phénomène dont il est nécessaire de protéger le récepteur est désigné par le terme NLOS
(Non-Line-Of-Sight). Dans cette configuration, le satellite est masqué du point de vue du récepteur,
mais le signal du satellite est reçu après réflexions et/ou diffractions. Le trajet du signal étant non
direct, la mesure ne correspond pas exactement à la distance entre récepteur et satellite. Contrairement
aux interférences multi-trajets, dans le cas d’un NLOS, la fonction de corrélation n’est pas
particulièrement déformée. Il est possible de détecter et d’exclure des NLOS du fait de leurs rapports
signal sur bruit qui sont faibles à cause de la perte de puissance liée aux phénomènes de réflexion et
diffraction. Cependant ce critère n’est pas suffisant. Un complément possible qui a été identifié dans
l’étude consiste à utiliser une caméra grand angle, si possible infra-rouge, installée sur le toit du
véhicule et pointant vers le ciel. L’élévation des bâtiments est alors déterminée en temps réel après
traitement d’image et les satellites se situant derrière les bâtiments sont exclus du calcul de position.
Un tel capteur n’est pas envisageable pour l’ETC où le coût de l’OBU doit être faible.
Ces algorithmes de sélection des mesures sont légitimes car le nombre de satellites disponible est
suffisant du fait que deux constellations sont considérées.
Finalement l’algorithme de contrôle d’intégrité implémenté sur le filtre d’hybridation aura pour
objectif de détecter et exclure les mesures fautives résiduelles au niveau traitement des données en
aval de tous les tests explicités ci-dessus.
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Capteurs disponibles et architecture de fusion des données
Pour des raisons de disponibilité en milieu contraint, il est nécessaire d’augmenter le GNSS avec
d’autres capteurs. Les capteurs inertiels sont souvent combinés avec le GNSS car ces capteurs sont
complémentaires. En effet, l’erreur de position du GNSS est centrée et ne dérive pas dans le temps
alors que l’erreur inertielle dérive temporellement mais est fiable à court terme. Pour les deux
applications étudiées, une centrale inertielle 6 axes est utilisée. On utilisera des capteurs de type
MEMS dits « tactical-grade » pour le ferroviaire et des capteurs dits « consumer-grade » qui sont
moins onéreux pour l’ETC. Les odomètres qui sont déjà présents dans les trains et voitures pourront
être pris en compte dans le filtre de navigation. Pour le contrôle ferroviaire, on ajoutera un mode de
fonctionnement dans lequel le système hybride est capable d’utilise une carte 3D de la voie pour
restreindre le mouvement à un seul degré de liberté. La sélection de la voie pourra être faite par le
système hybridé ou par une balise positionnée à l’intersection des voies. La fusion des données de
chaque capteur est faite par filtrage de Kalman étendu (EKF). L’architecture simplifiée de la solution
hybridée est schématisée en Figure 1.
GNSS
C/N0
Contrôle de
qualité des
signaux
Exclusion des
NLOS
Caméra
panoramique
Correlateurs
Pseudodistances
IMU 6 axes
(MEMS)
Odomètre
Mécanisation
3D
Carte de la
voie ferrée
(1D)
Mesures
prédites
Mesures additionnelles
possibles
Filtre de
Kalman
Position,
Vitesse, Temps
+ Intégrité
Algorithme
de Contrôle
d’intégrité
Figure 1 Architecture simplifiée de la solution robuste proposée
Le gain de précision apporté par l’intégration des capteurs est illustré par la Figure 2 qui est une
simulation de fusion entre le GNSS, des capteurs inertiels de haute qualité ainsi qu’une carte de la
trajectoire du véhicule.
L’utilisation de signaux d’opportunités tels que le Wi-Fi ou d’autres capteurs tel que des
magnétomètres n’est pas réalisable pour des problèmes de fiabilité et de robustesse.
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100
GNSS
GNSS + INS
GNSS + INS + carte
Référence
80
Nord (m)
60
40
20
0
-20
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
Est (m)
Figure 2 Exemple d’amélioration de la précision du GNSS par les capteurs par simulations
Parmi les différents types d’architectures de fusion existants (lâche, serré et ultra serré), le couplage dit
serré est préféré pour les deux applications. En couplage serré contrairement au couplage lâche, le
système peut tirer profit des mesures GNSS pour limiter la dérive inertielle même si leur nombre est
insuffisant pour calculer une position basée sur le GNSS seul. Bien que plus complexe à implémenter
le couplage serré est aussi plus précis que le couplage lâche. De plus, contrairement au couplage ultraserré, le couplage serré ne nécessite pas de modifier radicalement l’architecture du récepteur mais
nécessite l’accès aux mesures brutes de pseudodistance.
Contrôle d’intégrité
Comme l’ETC et le contrôle ferroviaire sont des applications critiques, il est nécessaire de contrôler
l’intégrité de l’information de position en temps réel et de détecter une panne dans un délai très court.
Les concepts du contrôle d’intégrité ont été développés dans le contexte de l’introduction du GNSS
dans l’aviation civile pour des applications critiques pour la sécurité des passagers. Le contrôle de
l’intégrité nécessite un système dit d’augmentation. Trois types d’augmentations du GNSS existent :
 Le GBAS (Ground-Based Augmentation System), dans lequel le véhicule contrôle son
intégrité grâce à des données envoyées par des stations sols.
 Le SBAS (Satellite-Based Augmentation System), dans lequel le véhicule contrôle son
intégrité grâce à des données envoyées par un réseau de satellites. Les systèmes EGNOS
(Europe) et WAAS (Amérique du Nord) sont des SBAS.
 Le ABAS (Aircraft-Based Augmentation System), dans lequel le véhicule calcule l’intégrité
de manière autonome.
Les GBAS et SBAS permettent d’assurer le contrôle d’intégrité sur la partie SIS (Signal-in-Space),
mais ne permettent pas de détecter les pannes liées à l’environnement récepteur. Les algorithmes de
contrôles d’intégrité autonomes sont, eux, capables de détecter toutes les pannes sans distinctions. Il
est envisageable d’utiliser le SBAS lorsqu’un tel système est disponible afin que l’algorithme de
contrôle d’intégrité autonome n’aie que les pannes liées à l’environnement récepteur à traiter. Or en
environnement urbain, les principales sources de panne en termes de probabilité d’occurrence sont
directement dues à l’environnement du récepteur. Même si les mesures fautives sont susceptibles
d’être détectées et exclues par les étapes décrites dans le premier chapitre, il est nécessaire d’utiliser un
algorithme de contrôle d’intégrité capable de détecter et exclure les mesures fautives résiduelles dues
au canal de propagation. Pour un système de positionnement basé sur le GNSS seul, on parle
d’algorithme RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring). Pour un système hybridé suivant
une architecture de type serrée, il est impossible d’utiliser un algorithme RAIM puisque aucune
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position basée sur le GNSS seul n’est estimée. Les algorithmes référencés sous le nom d’AAIM
(Aircraft Autonomous Integrity Monitoring) ont été développés pour contrôler l’intégrité des systèmes
hybridés serrés pour l’aviation civile. La solution proposée intègre un algorithme AAIM pour
contrôler l’intégrité au niveau du filtre de Kalman. Un algorithme AAIM calcule des rayons de
confiances réduit par rapport à un RAIM et est capable de détecter plusieurs pannes simultanées. La
multiplicité des pannes est un phénomène important à prendre en compte en environnement contraint
et multi-constellations.
Le design de l’algorithme de contrôle d’intégrité pour l’ETC et le contrôle ferroviaire sont différents
car ces deux applications ont des exigences opérationnelles différentes qu’il est nécessaire d’identifier.
Les exigences opérationnelles de l’ETC ne se font pas au niveau de la position mais sur les taux de sur
taxation et de sous taxation. Ces « bornes » sur l’erreur de taxation sont fixées par l’organisme de
taxation et peuvent donc varier.
Les exigences opérationnelles pour le contrôle ferroviaire et en particulier le système ETCS, ne sont
pas standardisées comme dans l’aviation civile. Dans ETCS, les exigences opérationnelles de
l’odométrie et de la balise sont clairement établies. La tendance actuelle pour l’introduction du GNSS
dans ETCS consiste à utiliser le GNSS comme balise virtuelle pour recaler l’odométrie et confirmer la
présence du véhicule en certains points stratégiques. Cependant les exigences sur la balise ne sont pas
réalisables pour le GNSS (1 mètre associé à une probabilité de 10-11/h). Un des objectifs de
l’organisme UNISIG (Union Industry of Signalling) consiste à exprimer des exigences pour la balise
virtuelle.
L’état de l’art sur les recherches opérationnelles a mis en avant ces incertitudes sur les exigences
opérationnelles. Pour y remédier, et dans l’attente de futures exigences standardisée, une approche
paramétrique de l’intervalle de confiance et du risque d’intégrité associé a été choisie pour les deux
applications.
Outils de simulations et mesures en signaux réels
Les algorithmes de traitement du signal ont été testés sur un simulateur de récepteur GNSS connecté
au canal urbain de référence selon l’Union Internationale des Telecommunications. Les résultats sont
publiés dans [2] et [3]. Une des limites de ces simulations est la quasi-absence de pannes dues à la
poursuite de NLOS ou à de forts multi-trajets. Des mesures réelles de sorties de corrélateurs seront
nécessaire pour l’observation et la caractérisation des modes de pannes.
En ce qui concerne la partie dédiée à la fusion des données, sorties idéales des capteurs qui composent
la centrale inertielle ont été simulées. Ensuite grâce aux spécifications des constructeurs, il a été
possible de simuler les mesures réalistes de capteurs intégrant les modèles d’erreurs réalistes. Un
simulateur de mesures GNSS intégrant les différents modèles d’erreurs de mesure est utilisé. Les
mesures GNSS et inertielles simulées ont permis de valider le fonctionnement nominal du filtre de
fusion des données. L’intégration de la carte des voies dans l’EKF pour le contrôle ferroviaire a été
aussi validée. Un exemple de performances prédites par simulation est introduit ci-après. Nous
modélisons les erreurs de mesure d’une centrale inertielle 6 axes Gladiator LandMarkTM 01. Les
mesures GPS simulées sont celle d’un récepteur bi-fréquence. On évalue les performances du système
de navigation dans le cas nominal en termes de précision qui est définie comme l’intervalle de
confiance à 95% sur l’erreur de position (définition selon l’aviation civile). L’utilisation de la centrale
inertielle permet d’améliorer sensiblement la précision sur la position estimée qui passe de 8.42 mètres
à 2 mètres (Table 1.). Finalement l’utilisation de la carte de la voie dans un contexte ferroviaire,
permet une amélioration supplémentaire de la précision à 1.2 m.
Précision (95%) GNSS
Précision (95%) GNSS +
IMU
Précision (95%) GNSS +
IMU + Carte
8.42 m
1.97 m
1.18 m
Table 1 Evaluation des performances de la solution hybridée
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Erreur de position (m)
20
GNSS
GNSS + INS
GNSS + INS + Carte
15
10
5
0
0
200
400
Temps (s)
600
800
Figure 3 Erreur de position obtenues sur un scénario simulé en fusionnant les informations disponibles
Le gain apparaît clairement sur le tracé de l’erreur de position (3D) en fonction du temps (Figure 3.).
L’erreur maximale de l’erreur n’excède pas 5 mètres lorsque les capteurs inertiels sont utilisés.
La phase suivante de l’étude consiste à faire le design et implémenter l’algorithme de contrôle
d’intégrité. Le système sera ensuite testé en environnement réel sur un véhicule aménagé à cet effet
par l’Ecole Nationale de l’Aviation Civile. Ce véhicule est équipé d’un outil de trajectoire de référence
(NovAtel SPAN) doté d’une précision centimétrique obtenue par fusion des mesures d’une centrale à
inertie robuste ainsi que d’un récepteur GNSS précis.
Figure 4 Véhicule de collecte aménagé par l’Ecole Nationale de l’Aviation Civile
Des discussions avec Egis Rail sont également en cours afin de mettre en œuvre une campagne de
mesure sur une voie ferrée pour une évaluation des performances de la solution proposée.
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Conclusion et perspectives
Une solution de système de localisation robuste et intègre en milieu urbain a été développée afin de
fournir une solution de position vitesse et temps robuste et intègre en milieu urbain. La méthodologie
consiste à mettre en évidence chaque limite liée aux phénomènes connus en milieu urbains et proposer
une solution pour chacun de ces phénomènes. Les algorithmes qui ont été proposés au niveau du
traitement du signal ainsi que le filtre de fusion ont été validés par simulations. Une plateforme de
mesure en signaux réels a été développée à l’ENAC afin de tester la solution proposée avant fin 2015.
La portée de cette solution est limitée par l’absence d’exigences opérationnelles standardisées pour les
deux applications terrestres étudiées.
Références
[1]
[2]
[3]
Safety Requirements for the Technical Interoperability of ETCS in
Levels 1 & 2, UNISIG., pp 31
Brocard, P., Salos, D., Julien, O., Mabilleau, M., "Performance Evaluation of Multipath
Mitigation Techniques for Critical Urban Applications Based on Land Mobile Satellite Channel
Model," Proceedings of IEEE/ION PLANS 2014, Monterey, CA, May 2014, pp. 612-625.
Brocard, P ;, Thevenon, P., Julien, O., Salos, D., Mabilleau, M., "Measurement Quality
Assessment
in
Urban
Environments
Using Correlation
Function Distortion
Metrics," Proceedings of the 27th International Technical Meeting of The Satellite Division of
the Institute of Navigation (ION GNSS+ 2014), Tampa, Florida, September 2014, pp. 26842697.
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Philippe Brocard a reçu son diplôme d’ingénieur de l’Ecole Nationale de l’Aviation Civile (ENAC) en
2012. Il est actuellement étudiant en doctorat à l’ENAC. Sa thèse intitulée « Contrôle d’intégrité pour
utilisateur mobile en milieu urbain » est co-financée par l’ENAC, Egis Avia et la GSA (Agence du
GNSS Européen). Il travaille au développement d’algorithmes robustes de traitement du signal,
d’algorithmes de fusion de données capteurs ainsi que de méthodes et concepts de contrôle d’intégrité
pour le GNSS en milieu contraints.
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