La Navigation Intérieure : Quand la Technologie Nous Guide Pas à Pas

Une aventure dans la navigation intérieure

Imaginez-vous dans un immense centre commercial, entouré de centaines de magasins, ou bien dans un vaste aéroport où vous avez seulement 20 minutes pour trouver votre porte d’embarquement. Vous sortez instinctivement votre téléphone, mais malheureusement, votre GPS habituel reste muet : les murs et les structures du bâtiment bloquent les signaux des satellites. Que faire alors ? Et si votre téléphone pouvait tout de même vous guider, vous indiquant exactement où aller, comme un GPS intérieur ?

À l’aide d’un ensemble de capteurs et d’algorithmes intelligents, votre appareil peut vous localiser avec une précision surprenante, même dans des bâtiments complexes. Voyons comment cela fonctionne !

Les technologies au service de la navigation intérieure

C’est ici qu’intervient une équipe de super-héros technologiques : des capteurs et des outils connectés qui transforment votre appareil en "boussole intérieure". Ensemble, ils déchiffrent vos mouvements, détectent les signaux environnants, et vous positionnent avec une précision, même dans les environnements les plus complexes.

Nous avons exploité une combinaison d’outils technologiques déjà présents dans nos appareils du quotidien :

• Les capteurs de mouvement (IMU) : Ces capteurs comprennent l’accéléromètre, qui mesure vos déplacements en ligne droite, et le gyroscope, qui détecte vos rotations. Ensemble, ils suivent vos moindres mouvements pour calculer vos déplacements relatifs.
• Magnétomètre: Ce capteur mesure le champ magnétique terrestre, offrant une signature unique pour chaque position. Il permet de déterminer votre orientation, même en l’absence de signaux GPS.
• Le Wi-Fi comme détecteur de proximité : En mesurant la puissance des signaux Wi-Fi autour de vous, cette technologie évalue votre distance par rapport aux points d’accès disponibles, vous aidant à vous situer dans un bâtiment.
• L’union fait la force (fusion de données) : En combinant les données des IMU, du magnétomètre et du Wi-Fi, le système compense les limites de chaque technologie pour offrir une localisation précise et fiable.

L’intelligence artificielle entre en scène

Une fois que ces capteurs collectent des données, une intelligence artificielle (IA) entre en scène pour assembler les pièces du puzzle. Imaginez un système capable de se souvenir de vos derniers mouvements pour prédire où vous êtes maintenant. C’est exactement ce que fait notre modèle d’IA. Le modèle d’intelligence artificielle utilisé ici est un réseau LSTM (Long Short-Term Memory). Il est conçu pour traiter des données temporelles, comme celles des capteurs. Il analyse les séquences de mouvements et apprend à prédire la position actuelle avec une grande précision.

Comment ça marche ?

Étape 1 : Collecter des données

À l'aide d'un smartphone Samsung A70 et d'un microcontrôleur ESP32-C3, des trajectoires (droite, carrée, etc.) ont été parcourues dans des bâtiments pour enregistrer les mouvements et les signaux Wi-Fi.

Étape 2 : Nettoyer les données

Les données sont préparées pour être utilisables. Cela comprend :

• Filtrer les bruits pour ne garder que les informations importantes.
• Compléter les trous de données avec une méthode appelée interpolation.
• Normaliser les données pour les rendre comparables entre elles.

Étape 3 : Entraîner le cerveau du système

On utilise un modèle d'intelligence artificielle (LSTM) qui apprend à relier vos mouvements à votre position. Après un entraînement rigoureux, il peut prédire où vous êtes avec une grande précision.

Étape 4 : Tester et analyser

Le système est testé dans des environnements variés pour évaluer sa précision et sa robustesse. Les résultats sont analysés pour identifier les points forts et les axes d'amélioration.

Des performances prometteuses

Lors des tests, le système a montré qu’il pouvait localiser une personne avec une erreur moyenne de seulement 1,54 mètre. Cela signifie qu’il peut vous guider avec précision vers une salle ou une porte spécifique dans un bâtiment.

Lors des tests, le système a démontré les performances suivantes :

• Erreur moyenne : 1,54 mètre dans un espace de 50 x 50 mètres.
• Amélioration de 30% par rapport aux méthodes traditionnelles basées uniquement sur les capteurs inertiels.
• Temps de traitement moyen : 200 ms par séquence, garantissant une réactivité optimale.

Ces résultats montrent que l'approche par LSTM offre une précision prometteuse, bien qu’il reste des marges d’amélioration, notamment dans des environnements très complexes.

Une petite victoire technologique

En travaillant sur ce projet, nous avons découvert bien plus qu’une solution technique : nous avons vu comment des technologies simples, combinées avec l’intelligence artificielle, peuvent résoudre des problèmes du quotidien. Et peut-être, un jour, cette application de localisation intérieure deviendra aussi courante que le GPS sur nos téléphones, rendant nos vies encore un peu plus simples.

L’intégration de technologies telles que le Bluetooth, les capteurs ultrasoniques ou l’UWB (Ultra-Wideband) pourrait encore améliorer la précision et la robustesse de ces systèmes. De plus, l’optimisation des algorithmes IA les rendra encore plus adaptés à des environnements dynamiques.