Dérive de position

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La dérive de position désigne l'augmentation progressive de l'erreur de position dans un système de navigation inertielle (INS) lors de l'estimation de la trajectoire d'un véhicule au fil du temps. Un INS la position en intégrant les mesures d'accélération provenant d'une unité de mesure inertielle (IMU). L'intégration amplifiant les erreurs des capteurs, même de faibles biais de mesure entraînent une incertitude croissante en matière de navigation.

Une IMU la force spécifique et la vitesse angulaire à l’aide d’accéléromètres et de gyroscopes. L’algorithme de navigation transforme ces mesures du référentiel du capteur vers le référentiel de navigation à l’aide d’une estimation d’attitude. INS intègre INS l’accélération pour calculer la vitesse, puis intègre la vitesse pour calculer la position :

$$p(t) = p_0 + \int_0^t v(\tau) d\tau$$

Comme le calcul de la position nécessite une double intégration de l'accélération, de petites erreurs entraînent une dérive importante. Par exemple, un biais constant de l'accéléromètre $b_a$​ génère une erreur de vitesse qui augmente linéairement avec le temps :

$$\Delta v(t) = b_a t$$

L'erreur de position qui en résulte augmente de manière quadratique :

$$\Delta p(t) = \frac{1}{2} b_a t^2$$

Les erreurs des gyroscopes contribuent également à la dérive de position. De légères erreurs d’attitude entraînent une projection erronée du vecteur de gravité dans le plan horizontal, générant de fausses accélérations qui amplifient les erreurs de navigation au fil du temps. L’instabilité du biais des capteurs, la densité du bruit, les erreurs de facteur d’échelle, le désalignement, les variations de température, les vibrations et la qualité de l’étalonnage influencent tous l’amplification de la dérive.

Les IMU tactiques et de navigation haute performance réduisent ces effets grâce à un étalonnage précis et à une compensation avancée des erreurs. INS modernes limitent encore davantage la dérive en intégrant les mesures inertentielles à des sources auxiliaires telles que GNSS, l’odométrie, le log de vitesse Doppler (DVL) ou la navigation visuelle.

Des algorithmes d’estimation avancés (par exemple l’EKF) estiment en continu les erreurs des capteurs, améliorant ainsi la précision de la navigation et prolongeant les performances de positionnement autonome lors GNSS prolongées GNSS .