Projet ibNav : développement d’un prototype de capture de mouvements et de navigation intérieure basé sur l’utilisation de plateformes IMU-MEMS à faible coût

Mixte, Adrien (2015). Projet ibNav : développement d’un prototype de capture de mouvements et de navigation intérieure basé sur l’utilisation de plateformes IMU-MEMS à faible coût. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Le projet ibNav consiste à utiliser des capteurs inertiels à faible coût combinés avec des algorithmes inertiels afin d’effectuer de la capture de mouvements et de la navigation à l’intérieur des bâtiments. L’objectif est d’offrir un système ayant un faible coût de production avec l’avantage de pouvoir être déployé dans n’importe quel environnement sans nécessiter l’utilisation de sources externes. Il offre également une application comprenant de nombreuses fonctionnalités pour les étudiants et les chercheurs.

Afin d’utiliser cette technologie, deux principaux problèmes seront à prendre en compte. Premièrement, il est nécessaire de trouver une solution aux nombreuses restrictions provoquées par le faible coût du projet, grâce au développement méticuleux d’un micrologiciel pour les centrales inertielles (IMUs), d’une architecture matérielle et d’une interface graphique utilisateur liées par un système de communication adéquat. Finalement, afin d’utiliser la technologie inertielle sans hybridation, il faudra développer des algorithmes performants.

Le prototype réalisé est composé d’un réseau de 14 IMUs utilisant des capteurs à système microélectromécanique (MEMS) qui sont disposés dans un vêtement entre certaines articulations du corps humain. Ils sont composés de capteurs accélérométrique, magnétique et gyroscopique fonctionnant dans les trois axes de leur référentiel (9 degrés de liberté (DOF)).

Les mesures calculées de chaque IMU sont le résultat du processus de calibration et de navigation (position, vitesse et attitude). La calibration utilise la méthode multi-position avec un filtre de Kalman étendu (EKF) et la détection des états stationnaires. L’algorithme de navigation utilise la méthode nommée « Centrale d’attitude et de cap (AHRS) » et « Système de navigation inertielle (INS) » avec un EKF et des modèles de connaissance associés. Le μC maître envoie par la suite toutes les données par liaison sans fil à une tablette graphique (l’iPad). Sa première fonctionnalité est d’avoir une représentation des mouvements du sujet en 3D ainsi que de son déplacement sur une carte avec deux modes de fonctionnement (temps réel et post-traitement). Il permet également l’étude des performances et la configuration des algorithmes inertiels.

Ce système a été développé pour la R&D, il offre de nombreuses possibilités en couvrant essentiellement quatre secteurs distincts : divertissement, sport, santé et militaire. Note : La technologie développée a déjà été implémentée sur un projet de recherche à l’ÉTS concernant la sécurité automobile (Projet VTADS). Le transfert technologique concerne la création de la boîte noire nommée Micro-iBB afin d’analyser les accidents ainsi que la conduite.

Titre traduit

ibNav project: indoor and body navigation prototype using low-cost sensors

Résumé traduit

The project, ibNav aims to use low-cost MicroElectroMechanical System (MEMS) inertial sensors combined with inertial algorithms for motion capture and indoor pedestrian navigation. The objective of this project is to offer a high accuracy system despite a low-cost production. It allows an easy and discreet deployment anywhere without external aiding. Also, we developed a custom application with many features for students and engineering processing.

Two main tasks are required to enable this technology. First, it is necessary to satisfy all the restrictions imposed by hardware (Inertial Measurement Unit (IMUs), wires, connectors, bandwidth, data rate, low-cost hardware, etc.) with a delicate development of IMU firmware, hardware architecture and Graphical User Interface (GUI) with adapted communication. Secondly, a meticulous calibration and the implementation of inertial algorithms have to be applied to raw measurements of geomagnetic and gyroscope sensors in order to correct sensors errors.

The prototype is fabricated in a network harmonizing of 14 low cost MEMS IMUs as inertial sensors. These IMUs are embedded in a suit, at each main joint of the body. They are composed of geomagnetic, accelerometer and gyroscope sensors measuring forces in a Cartesian coordinate reference frame providing 9 Degrees Of Freedom (DOF) kinematic information. We can get raw measurements or computed data (Position, Velocity, and Attitude). Computed data is the result of a calibration process followed by strapdown navigation algorithms. The calibration algorithm uses multi-position method with an Extended Kalman Filter (EKF) and a Stance Detector. Navigation algorithms uses Attitude Heading Reference System (AHRS) and Inertial Navigation System (INS) within an EKF framework for several models. This fused navigation solution is broadcasted as full data frames via a Wi-Fi wireless protocol on Apple’s device, the iPad. A Graphical User Interface for iPad is developed for the purpose of conducting further R&D on this prototype platform. On the one hand, it is possible to display either the 3D representation of a moving subject or his movement on a map in real-time or for post-processing. On the other hand, it is possible to study the performance of the calibration, navigation, and models algorithms (forming inertial algorithms).

The ibNav system is designed as a research and development platform. Potential uses covers essentially four distinct sectors: entertainment, sport, healthcare and military to name just a few. Note: This developed technology has already been implemented for an automotive safety application currently researched at ÉTS (VTADS Project). The technology transfer concerns the analysis of crashes and driving behaviour with a black box named Micro-iBB.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Mots-clés libres:	capture de mouvements, navigation à l’intérieur des bâtiments, capteurs MEMS, accéléromètres, gyroscopes, magnétomètres, filtre de Kalman Étendu, AHRS, INS
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Landry, René Jr.
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	03 févr. 2021 21:25
Dernière modification:	03 févr. 2021 21:25
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1510

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