id: B002 title: “Comment simuler les pertes GNSS pour valider vos algorithmes de navigation ?” description: “Simulation des pertes GNSS pour tester la robustesse des algorithmes de fusion GNSS/IMU dans des environnements complexes avec RS3 et Telemachus.” canonical: “https://roadsimulator3.fr/pertes-gnss-simulation/” tags: [simulation, gnss, inertial, rs3, telemachus, fusion] seo_keywords: [“GNSS”, “IMU”, “simulation”, “fusion inertielle”, “RS3”, “Telemachus”, “GNSS loss”, “MMKF”, “DVSE”, “VAE C4”] source_refs: [han2024simulation, huang2019trajectory, Liu2023-GNSSINSReview] status: published updated: 2025-10-29

Comment simuler les pertes GNSS pour valider vos algorithmes de navigation ?

Les pertes GNSS constituent l’un des défis majeurs des systèmes de navigation embarquée.
Elles se produisent dans les environnements urbains denses, les tunnels ou sous les ponts, là où les signaux satellites sont bloqués ou réfléchis.
Mais comment tester la robustesse de vos algorithmes de fusion GNSS/IMU face à ces situations sans attendre des mois de conduite réelle ?

1. Pourquoi simuler des pertes GNSS ?

Les coupures GNSS sont un problème récurrent pour :

• les systèmes d’aide à la conduite (ADAS) ;
• la cartographie dynamique et le positionnement GNSS RTK ;
• les flottes connectées et les applications mobiles.

Dans ces contextes, il est crucial de valider la continuité de la navigation — autrement dit, la capacité d’un algorithme à maintenir une trajectoire cohérente sans signal GNSS.

C’est ici qu’intervient la simulation RS3, qui permet de reproduire fidèlement des environnements complexes en injectant des événements de perte GNSS configurables.

2. Les bases : GNSS + IMU, une fusion complémentaire

Un système GNSS/INS combine :

• un GNSS précis mais dépendant de la visibilité satellite ;
• une IMU (Inertial Measurement Unit) autonome mais sujette à la dérive.

Selon Liu et al. (2023), trois niveaux de couplage sont utilisés :

1. Loosely coupled (LC) — fusion position/vitesse.
2. Tightly coupled (TC) — fusion à partir de mesures GNSS brutes.
3. Deeply coupled (DC) — fusion au niveau matériel GNSS.

Ces architectures de couplage influencent directement la résilience du système face aux pertes GNSS.
Le simulateur RS3 permet d’évaluer chaque niveau de couplage dans des scénarios comparables, favorisant une validation scientifique rigoureuse.

L’objectif de la simulation RS3 est de reproduire ces cas de figure en injectant du bruit inertiel, des coupures GNSS et des trajectoires dynamiques complexes.

3. RS3 : un simulateur pour tester la robustesse de vos filtres

RS3 (RoadSimulator3) génère des trajectoires GNSS/IMU cohérentes à haute fréquence (10 Hz) à partir de profils dynamiques réalistes.
L’objectif : tester la robustesse de vos filtres de fusion dans des conditions extrêmes, sans dépendre de campagnes terrain coûteuses.
Son moteur inertiel permet de :

• paramétrer les pannes GNSS (durée, fréquence, environnement) ;
• simuler le bruit inertiel des capteurs (biais, dérive, variance Allan) ;
• exporter des données cohérentes vers le format Telemachus pour traitement et validation.

Ces données peuvent ensuite être utilisées pour évaluer :

• la dérive de votre algorithme en absence GNSS ;
• la stabilité de vos filtres (EKF, UKF, FGO, MMKF) ;
• les performances d’apprentissage d’un modèle IMU-only (DVSE, GRU, TCN).

4. Un protocole reproductible avec Telemachus

Les événements de perte GNSS dans RS3 sont exportés sous forme d’annotations événementielles dans le format pivot Telemachus :

event:
  type: gnss_loss
  start: 123.4
  duration: 10.0
  quality: 0.0

Ce format standardisé permet de comparer les performances de différents algorithmes dans un cadre reproductible :

• RS3 → génère la vérité terrain + perte GNSS.
• Telemachus → structure les signaux multi-capteurs.
• MMKF / DVSE → exécutent les estimations.
• VAE C4 → évalue la validité scientifique et la cohérence du pipeline.

5. Résultats et cas d’usage

Les essais RS3 montrent qu’un EKF classique dérive de 2 à 5 m après 30 secondes de coupure GNSS,
alors qu’un MMKF à consensus réduit cette dérive de 30 à 40 %.
Les approches neuronales IMU-only, comme DVSE (2025), maintiennent une erreur inférieure à 2 m/s sur les scénarios simulés.

Ces résultats confirment que la simulation RS3 et le format Telemachus offrent une base fiable pour la recherche et le développement d’algorithmes de navigation robustes.

6. En résumé

Simuler les pertes GNSS permet de :

• anticiper les défaillances en conditions réelles ;
• tester vos algorithmes sans données terrain coûteuses ;
• standardiser la validation via Telemachus.

La combinaison RS3 + Telemachus forme un laboratoire ouvert pour la mobilité connectée, où les chercheurs et ingénieurs peuvent partager, comparer et améliorer leurs modèles dans un cadre transparent et scientifique.

Conclusion

La simulation des pertes GNSS n’est pas seulement un exercice d’ingénierie, mais un outil scientifique essentiel pour évaluer la cohérence inertielle des modèles.
RS3 et Telemachus permettent ainsi de combiner précision expérimentale et reproductibilité ouverte, pierre angulaire de toute recherche en mobilité connectée.

✳️ Références :

• Han, J. et al. (2024) — Simulation Techniques for Autonomous Driving: A Review.
• Huang, X. et al. (2019) — Trajectory Smoothing and Reconstruction under Vehicle Constraints.
• Liu, H. et al. (2023) — A Comprehensive Review of GNSS/INS Integration.