Le système de positionnement global (GPS) est vulnérable au brouillage et devient inopérable dans des environnements difficiles comme les canyons urbains, les bâtiments métalliques, les tunnels et les mines. En 2018, le ministère de la Défense nationale a lancé le défi à la communauté scientifique du pays de proposer des solutions permettant de réaliser le positionnement d’un soldat de façon résiliente, sans recourir aux satellites
L’objectif général du projet était de fournir une preuve de concept pour une solution de positionnement :
• Python: Cython, Numpy, Matplotlib, Pandas
• Deep Mimic
• C++
• Keras
LTI a proposé un système basé sur la navigation inertielle, qui analyse le mouvement humain pour mesurer la distance de chaque pas et les changements d’orientation.
Les unités de mesure inertielles sont montées directement sur les bottes des soldats, et les données sont enregistrées sur un microordinateur portable (« single board computer ») de type Raspberry Pi. Le signal GPS est aussi acquis en parallèle pour initialiser le système à une position connue, et fournir une référence à laquelle comparer le système de LTI.
Plus de 20 h de marche (environ 100 km) ont été enregistrées, ce qui a permis de fournir une analyse de reproductibilité et de stabilité des résultats.
Finalement, un modèle biomécanique de la marche a été développée dans le but d’étudier différentes approches en simulation, et entrainer un algorithme de traitement basé sur l’apprentissage automatique.
Le prototype de LTI permet un positionnement à une précision de quelques dizaines de mètres après 30 minutes de marche dans des parcours comprenant des tunnels, des escaliers, et des sections à l’extérieur.
Le développement se poursuit à l’interne pour augmenter la répétabilité des résultats et déterminer le bénéfice d’employer un traitement basé sur l’intelligence artificielle en comparaison des méthodes plus classiques implémentées
