Brevet FR3036204A1 — publié le 20161118

PROCEDE ET SYSTEME DE COMPENSATION D'ERREURS POUR UN SYSTEME DE DETECTION D'OBJETS EMBARQUE SUR UN VEHICULE AUTOMOBILE La présente invention concerne de manière générale le domaine des véhicules automobiles, et plus précisément un procédé et un système permettant de compenser les erreurs de détection d'un système de détection d'objets embarqué sur un véhicule automobile. Il est connu d'équiper certains véhicules automobiles avec des systèmes d'aide à la conduite utilisant différents capteurs pour détecter différents objets situés dans l'environnement du véhicule en vue de permettre aux conducteurs et/ou aux systèmes d'aide à la conduite d'adapter la conduite à la situation. Les objets à détecter peuvent être, selon les applications recherchées, des obstacles sur la route, tels que des piétons ou d'autres véhicules, ou toute information relative à la route empruntée, telle que les lignes de marquage routier, la reconnaissance des panneaux de signalisation ou des feux tricolores. Tout système de détection utilisé pour l'assistance à la conduite comporte classiquement au moins un capteur apte à détecter des objets dans l'environnement du véhicule, typiquement à l'avant, à l'arrière ou sur un côté du véhicule dans une zone d'observation donnée, ainsi qu'un module de traitement associé à ce capteur. Le module de traitement est apte à délivrer au moins une information relative à chaque objet détecté, typiquement la position (coordonnées cartésiennes ou distance associée à un angle) de cet objet par rapport au véhicule. Certains modules de traitement permettent en outre, à partir de traitements d'images capturées par une caméra, une classification de l'objet détecté, par exemple pour identifier la présence d'un piéton, ou pour distinguer entre plusieurs panneaux de signalisation. Différentes technologies de capteurs peuvent être utilisées en fonction des besoins. Ainsi, des caméras sont généralement utilisées pour les applications de reconnaissance de panneaux de signalisation, de feux tricolores et pour la détection de piétons. Dans d'autre cas où seule la connaissance de la présence d'un obstacle est requise, sans qu'il soit 3036204 2 nécessaire de connaître la nature réelle de l'obstacle, on peut utiliser des capteurs de type radar, ou capteur à ultrasons. Les capteurs précités (caméra, radar, capteur à ultrason) présentent néanmoins l'inconvénient d'être peu précis dans certains types de mesures. 5 Ainsi, un système de détection utilisant une caméra ne permet pas des mesures très précises en distance, contrairement au radar. A l'inverse, le radar est moins précis en angle qu'une caméra. Pour améliorer la précision d'une caméra, il est connu d'utiliser des méthodes de calibration. Ces méthodes reposent sur l'hypothèse du monde 10 plan, et utilisent les paramètres de calibration intrinsèques (focale, taille des pixels) et extrinsèques (angle de visée par rapport à l'horizontale) de la caméra pour estimer la distance à un objet à partir de la position verticale de la limite inférieure d'une boîte englobante issue du détecteur d'objet. La précision en distance reste cependant insuffisante. 15 Les erreurs liées aux radars ou aux capteurs à ultrasons sont quelquefois, mais pas systématiquement, indiquées dans les fiches techniques des fournisseurs de capteurs. Une solution pour estimer de façon précise la position relative d'un objet par rapport au véhicule consiste à utiliser un capteur de haute précision, 20 typiquement un capteur laser (ou LIDAR). Néanmoins, cette solution est coûteuse par rapport à l'utilisation d'une caméra ou d'un radar. En outre, un capteur laser ne peut remplacer une caméra dans les systèmes de détection où un traitement d'images est obligatoire, notamment pour la classification. Il existe donc aujourd'hui un réel besoin de modéliser très précisément 25 les erreurs de mesures (capteur radar) ou de traitement (caméra), plus généralement désignées sous l'expression « erreurs de détection », du capteur utilisé dans un système de détection d'objet embarqué sur un véhicule automobile, afin d'être en mesure de compenser en temps réel ces erreurs. L'invention a pour but de proposer un procédé de compensation 30 d'erreurs utilisant une modélisation précise des erreurs de détection du système de détection. 3036204 3 Pour ce faire, la présente invention a pour objet un procédé de compensation d'erreurs de détection d'un système de détection comportant un capteur équipant un véhicule automobile, ledit capteur étant apte à détecter des objets dans l'environnement dudit véhicule, et un module de 5 traitement apte à délivrer au moins une information relative à la position de chaque objet détecté par rapport au véhicule automobile, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte une phase de modélisation des erreurs lors de laquelle : - on utilise, en parallèle dudit système de détection, un système de de 10 détection de référence monté sur le véhicule automobile, le système de détection de référence étant de précision supérieure à celle du système de détection, et comportant un capteur de référence apte à détecter des objets dans l'environnement dudit véhicule et un module de traitement de référence apte à délivrer une information de référence relative à la position de chaque 15 objet détecté par rapport audit véhicule automobile; - on associe chaque détection d'objet réalisée par le système de détection à une détection d'objet réalisée par le système de détection de référence ; - on estime et mémorise une erreur de détection pour chaque 20 association à partir des valeurs de l'information et de l'information de référence correspondante ; et en ce que, pour les utilisations ultérieures du système de détection sur ledit véhicule, chaque information délivrée par le module de traitement et relative à la détection d'un objet est compensée à partir des erreurs de détection 25 estimées et mémorisées lors de la phase de modélisation. Selon d'autres particularités possibles du procédé : - lorsque le capteur de détection est un capteur d'image, le capteur de référence est choisi de façon à modéliser et compenser les erreurs en distance 30 dans les informations délivrées par le module de traitement. - Lorsque le capteur de détection est un capteur radar, le capteur de référence est choisi de façon à modéliser et compenser les erreurs en angle dans les informations délivrées par le module de traitement. 3036204 4 L'invention a également pour objet un système de compensation d'erreurs de détection d'un système de détection comportant un capteur équipant un véhicule automobile, ledit capteur étant apte à détecter des objets dans l'environnement dudit véhicule, et un module de traitement apte à 5 délivrer au moins une information relative à la position de chaque objet détecté par rapport au véhicule automobile, caractérisé en ce qu'il comporte: - un système de détection de référence monté sur le véhicule automobile, le système de détection de référence étant de précision supérieure à celle du système de détection, et comportant un capteur de 10 référence apte à détecter des objets dans l'environnement dudit véhicule et un module de traitement de référence apte à délivrer une information de référence relative à la position de chaque objet détecté par rapport audit véhicule automobile ; - des moyens pour associer chaque détection d'objet réalisée par le 15 système de détection à une détection d'objet réalisée par le système de détection de référence ; - des moyens de modélisation des erreurs aptes à estimer et mémoriser une erreur de détection pour chaque association à partir des valeurs de l'information et de l'information de référence correspondante ; 20 - des moyens de compensation aptes, lors d'utilisations ultérieures du système de détection sur ledit véhicule, à compenser chaque information délivrée par le module de traitement et relative à la détection d'un objet à partir des erreurs de détection estimées et mémorisées par les moyens de modélisation. 25 L'invention et les différents avantages qu'elle procure seront mieux compris au vu de la description suivante, faite en référence aux figures annexées, dans lesquelles : - la figure 1, illustre schématiquement certaines phases mises en 30 oeuvre par un système de compensation d'erreurs conforme à la présente invention; 3036204 5 - la figure 2 illustre un exemple de détections d'objets utilisées pour une phase de modélisation d'erreurs, conformément à l'invention ; - la figure 3 donne un exemple de valeurs de compensation estimées pendant la phase de modélisation. 5 Sur la figure 1, la référence 1 désigne un système de détection d'objets embarqué sur un véhicule 2 (voir figure 2). Ce système de détection 1 comporte classiquement un capteur apte à détecter des objets dans l'environnement dudit véhicule. On supposera dans la suite, à titre d'exemple 10 non limitatif que ce capteur est placé à l'avant du véhicule 2, et voué par conséquent à observer une zone à l'avant du véhicule. D'autres positionnements de capteur permettant de couvrir d'autres zones d'observation sont néanmoins envisageables sans départir du cadre de la présente invention. 15 Le système de détection 1 comporte en outre un module de traitement relié en sortie du capteur, apte à traiter le signal de mesure délivré par le capteur de façon à en déduire au moins une information relative à chaque objet détecté, notamment une information comprenant une position relative de l'objet détecté par rapport au véhicule automobile. 20 Selon la nature du capteur utilisé dans le système de détection 1, l'information délivrée présente une certaine erreur qu'il est nécessaire de compenser. Ainsi, si le capteur utilisé est une caméra, on sait que les estimations en distance ne seront pas très précises. Si le capteur utilisé est un capteur radar ou un capteur à ultrasons, ce seront les mesures en angle 25 qui seront entachées d'une erreur. Pour être en mesure de compenser en temps réel les erreurs du système de détection 1, il est prévu conformément à l'invention, d'équiper le véhicule 2, au moins temporairement (par exemple avant livraison du véhicule à un client), d'un système de référence 3 dont la précision est supérieure à 30 celle du système de détection 1, l'idée étant, lors d'une phase d'apprentissage, de modéliser et mémoriser l'erreur de détection du système de détection 1 en comparant les informations délivrées par le système de détection 1 et par le système de référence 3 lors de la détection d'un même objet. 3036204 6 Le système de référence 3 est similaire dans son principe au système de détection 1, et comporte ainsi un capteur dit de référence pour détecter des objets dans la même zone d'observation que celle du système 1, ainsi qu'un module de traitement dit de référence pour délivrer une information de 5 référence de même nature que l'information dont on veut compenser l'erreur. Le choix du capteur de référence dépend de la nature du capteur utilisé dans le système de détection, et donc du type d'erreurs à compenser. Le tableau ci-dessous donne quelques exemples de choix possibles : Capteur du système Capteur du système Erreur modélisée de détection 1 de référence 3 Caméra Radar Erreur en distance Caméra Capteur laser (Lidar) Erreur en distance Radar Caméra Erreur en angle Radar Capteur laser (Lidar) Erreur en angle 10 Un exemple des opérations susceptibles d'être implémentées lors d'une phase de modélisation va à présent être explicité à l'aide de la figure 2. Sur cette figure, le véhicule 2 est équipé des deux systèmes (non représentés) à savoir, d'une part, le système de détection 1 dont on veut compenser les 15 erreurs de détection, et d'autre part, le système de référence 3. La zone d'observation couverte par ces deux systèmes, dans l'exemple, une zone s'étendant à l'avant du véhicule 2, est modélisée par une grille 4 s'étendant par exemple sur 20 mètres selon un axe X parallèle à l'axe de la route empruntée par le véhicule 2, et sur 12 mètres selon un axe Y perpendiculaire 20 à l'axe X. Cette grille 4 est formée d'une pluralité de cellules Cu, par exemple de 2 mètres sur 2 mètres comme représenté pour la cellule C11 en bas à gauche de la grille 4. L'objectif de la phase de modélisation conformément à l'invention est de pouvoir estimer, pour chaque cellule Cu de la grille, l'erreur du système de détection 1, par exemple l'erreur en distance si le capteur est 25 un capteur d'images, ou l'erreur en angle si le capteur est un capteur radar. Pour pouvoir remplir toutes les cellules Cu de la grille 4, il est nécessaire de 3036204 7 faire rouler le véhicule 3 équipé des deux systèmes 1 et 3 pendant une durée d'apprentissage suffisante, et sur des contextes routiers différents, de façon à rencontrer des objets à détecter qui correspondent à chacune de ces cellules. Sur la figure 2, on considère qu'au cours de cette phase de 5 modélisation par apprentissage, le capteur du système de détection 1 a permis la détection de trois objets, représentés ici par les boîtes englobantes hachurées 01, 02, 03. Dans le même temps, le capteur de référence du système de référence 3 a également détecté trois objets, représentés ici par les boîtes englobantes D1, D2, D3. 10 Une première étape, notée Si sur la figure 1, va consister à associer chaque détection d'objet réalisée par le système 1 de détection à une détection d'objet réalisée par le système de détection de référence 3. En d'autres termes, à l'issue de cette étape Si, chaque objet 01 (i variant de 1 à 3) doit être associé à un objet Di, cette association étant représentée par les 15 ellipses en traits interrompus. Cette étape Si peut être réalisée par un opérateur humain qui déduit les associations de manière visuelle. Alternativement et de préférence, l'étape Si est implémentée par l'utilisation d'un algorithme de traitement permettant de réaliser ces associations de façon automatique, comme la technique des plus proches voisins par exemple. 20 Une fois les associations effectuées, la phase de modélisation se poursuit par une étape S2 (figure 1) lors de laquelle on estime et mémorise une erreur de détection pour chaque association à partir des valeurs de l'information et de l'information de référence correspondantes. 25 Cette estimation peut par exemple être faite en calculant les différences .8,x, et Ayi selon les axes X et Y entre le positionnement des deux boîtes 0i, Di. Pour ce faire, on utilise les coordonnées cartésiennes d'un point donné de chacune des boîtes, par exemple le point milieu de la limite horizontale basse de ces boîtes, comme schématisé sur la figure 2. 30 On réitère de préférence plusieurs fois les étapes précédentes sur d'autres objets ayant été détectés pour une même cellule Cu, de façon à améliorer l'estimation de la covariance du capteur. On obtient ainsi, pour 3036204 8 chaque cellule Cii, un nombre N de couples de valeurs Axkm et Ayk,ii (l'entier k variant de 1 à N) que l'on va pouvoir moyenner pour obtenir une table de correspondance entre chaque cellule et ses valeurs moyennes de compensation Axii et Ayii associées. La partie gauche de la figure 3 donne un 5 exemple de valeurs de compensation obtenues pour quatre cellules adjacentes de la grille 4. Au cours des utilisations ultérieures du système de détection 1, lorsque le véhicule 2 roule, chaque information délivrée par le module de traitement et 10 relative à la détection d'un objet peut être facilement compensée à partir des erreurs de détection estimées et mémorisées lors de la phase de modélisation. Pour ce faire, il suffit de consulter la table de correspondance mémorisée lors de la phase de modélisation. Ainsi, si le module de traitement délivre sous forme de coordonnées cartésiennes X, Y la position d'un objet détecté, la 15 position corrigée sera obtenue en ajoutant à chaque coordonnée X, Y la valeur correspondante des valeurs de compensation mémorisées. De préférence néanmoins, on effectuera une interpolation bilinéaire pour obtenir une estimation de la valeur de compensation. Comme schématisé sur la partie droite de la figure 3, si le point A, situé à l'intérieur d'une cellule Cij de la grille 20 4 représente le centre d'un objet détecté par le système de détection 1, de coordonnées cartésiennes XA, YA, la matrice de covariance sera calculée en utilisant les valeurs de compensation associées aux quatre cellules qui entourent le point A. Une autre façon serait d'utiliser ces exemples d'apprentissage et utiliser une méthode d'ajustement de modèle (« fitting 25 model » en terminologie anglo-saxonne) comme la méthode des moindres carrés. Ces techniques permettent d'affecter à des données expérimentales (dans notre cas les valeurs Axii et Ayd en fonction de la distance), un modèle mathématique censé décrire ces données. REVENDICATIONS1. Procédé de compensation d'erreurs de détection d'un système (1) de détection comportant un capteur équipant un véhicule automobile (2), ledit capteur étant apte à détecter des objets dans l'environnement dudit véhicule (2), et un module de traitement apte à délivrer au moins une information relative à la position de chaque objet détecté par rapport au véhicule automobile (2), ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte une phase de modélisation des erreurs lors de laquelle - on utilise, en parallèle dudit système (1) de détection, un système de détection (3) de référence monté sur le véhicule automobile (2), le système de détection de référence (3) étant de précision supérieure à celle du système (1) de détection, et comportant un capteur de référence apte à détecter des objets dans l'environnement dudit véhicule et un module de traitement de référence apte à délivrer une information de référence relative à la position de chaque objet détecté par rapport audit véhicule automobile (2) ; - on associe (S1) chaque détection d'objet réalisée par le système (1) de détection à une détection d'objet réalisée par le système de détection de référence ; - on estime et mémorise (S2) une erreur de détection pour chaque association à partir des valeurs de l'information et de l'information de référence correspondante et en ce que, pour les utilisations ultérieures du système (1) de détection sur ledit véhicule (2), chaque information délivrée par le module de traitement et relative à la détection d'un objet est compensée à partir des erreurs de détection estimées et mémorisées lors de la phase de modélisation. 2. Procédé de compensation selon la revendication 1, caractérisé en ce que, le capteur de détection étant un capteur d'image, le capteur de référence est choisi de façon à modéliser et compenser les erreurs en distance dans les informations délivrées par le module de traitement. 3036204 10 3. Procédé de compensation selon la revendication 1, caractérisé en ce que, le capteur de détection étant un capteur radar, le capteur de référence est choisi de façon à modéliser et compenser les erreurs en angle dans les informations délivrées par le module de traitement. 5 4. Système de compensation d'erreurs de détection d'un système (1) de détection comportant un capteur équipant un véhicule automobile (2), ledit capteur étant apte à détecter des objets dans l'environnement dudit véhicule, et un module de traitement apte à délivrer au moins une information relative à la position de chaque objet détecté par rapport au 10 véhicule automobile, caractérisé en ce qu'il comporte: - un système de détection (3) de référence monté sur le véhicule automobile, le système de détection de référence étant de précision supérieure à celle du système de détection (1), et comportant un capteur de référence apte à détecter des objets dans l'environnement 15 dudit véhicule (2) et un module de traitement de référence apte à délivrer une information de référence relative à la position de chaque objet détecté par rapport audit véhicule automobile ; - des moyens pour associer chaque détection d'objet réalisée par le système (1) de détection à une détection d'objet réalisée par le système 20 de détection de référence ; - des moyens de modélisation des erreurs aptes à estimer et mémoriser une erreur de détection pour chaque association à partir des valeurs de l'information et de l'information de référence correspondante ; 25 - des moyens de compensation aptes, lors d'utilisations ultérieures du système (1) de détection sur ledit véhicule (2), à compenser chaque information délivrée par le module de traitement et relative à la détection d'un objet à partir des erreurs de détection estimées et mémorisées par les moyens de modélisation. 30 5. Système selon la revendication 4, caractérisé en ce que le capteur de détection est un capteur d'image. 3036204 11 6. Système selon la revendication 4, caractérisé en ce que le capteur de détection est un capteur radar. 7. Système selon l'une quelconque des revendications 4 à 6, caractérisé en ce que le capteur de référence est un capteur laser. 8. Système selon la revendication 5, caractérisé en ce que le capteur de référence est un capteur radar, de sorte que le système est utilisé pour modéliser et compenser les erreurs en distance dans les informations délivrées par le module de traitement. 9. Système selon la revendication 6, caractérisé en ce que le capteur de 10 référence est un capteur d'images, de sorte que le système est utilisé pour modéliser et compenser les erreurs en angle dans les informations délivrées par le module de traitement.