Brevet FR3060737A1 — publié le 20180622

Système et procédé de construction d'un horizon virtuel DOMAINE TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION La présente invention concerne les systèmes d'aide à la conduite et la reconnaissance, dans ce cadre, d'un contexte d'évolution d'un véhicule. Elle concerne plus particulièrement un système et un procédé de construction d'un horizon virtuel. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE Afin de connaître un contexte d'évolution d'un véhicule, on utilise fréquemment de nos jours une base de données cartographiques et un dispositif de géolocalisation du véhicule. En effet, le dispositif de géolocalisation du véhicule permet de connaître sa position courante et d'extraire par conséquent de la base de données cartographiques les caractéristiques de l'environnement immédiat du véhicule. On peut ainsi notamment construire sur la base de ces données cartographiques un horizon électronique afin d'anticiper les situations qu'est susceptible de rencontrer le véhicule. Toutefois, cette solution ne peut pas correctement fonctionner lorsque le dispositif de géolocalisation est défaillant (par exemple en raison d'un problème de réception, typiquement dans un tunnel) ou lorsque l'environnement est modifié sans que ce changement ne soit reflété dans la base de données cartographiques, par exemple en cas de modification du plan de circulation ou lors de travaux sur la chaussée. OBJET DE L'INVENTION Dans ce contexte, la présente invention propose un système de construction d'un horizon virtuel, comprenant une unité de traitement conçue pour identifier, par analyse de données capturées par au moins un capteur équipant un véhicule, des évènements survenant dans un environnement du véhicule ; une unité de mémorisation desdits évènements en association chacun avec une information repérant l'évènement concerné le long d'un trajet emprunté par le véhicule ; et un ensemble de détermination d'au moins une caractéristique d'environnement routier à attribuer au trajet sur la base d'au moins deux évènements mémorisés. On construit ainsi un horizon virtuel qui décrit l'environnement routier et peut être utilisé comme l'horizon électronique mentionné ci-dessus, mais qui est 3060737 2 construit en temps réel et ne dépend donc pas d'une base de données cartographiques ou d'une localisation du véhicule à l'aide d'un système externe. Selon d'autres caractéristiques envisageables à titre optionnel (et donc non limitatif) : 5 - le système comprend une unité de détermination, sur la base des évènements mémorisés, d'une information associée à une caractéristique de l'environnement pour une pluralité de points du trajet ; - l'unité de détermination est conçue pour produire une probabilité associée à ladite information ; 10 - le système comprend un automate comprenant des registres internes et agencé pour parcourir successivement les points du trajet, pour mettre à jour lesdits registres internes en fonction de l'information associée à ladite caractéristique pour le point courant et à produire une information de détection du contexte en fonction desdits registres internes ; 15 - l'automate est conçu pour produire, pour chaque point courant, un indice de confiance associé à l'information de détection du contexte ; - l'information repérant l'évènement est une abscisse curviligne le long du trajet ; - l'unité de mémorisation est conçue pour déterminer ladite abscisse 20 curviligne en fonction d'une abscisse curviligne courante du véhicule délivrée par un odomètre ; - l'information repérant l'évènement est une information temporelle ; - le système comprend un système d'aide à la conduite conçu pour activer ou désactiver une fonctionnalité en fonction de la caractéristique 25 d'environnement routier déterminée ; - la fonctionnalité est une fonctionnalité de conduite autonome. L'invention propose également un procédé de construction d'un horizon virtuel, comprenant les étapes suivantes : - identification au moyen d'une unité de traitement, par analyse de 30 données capturées par au moins un capteur équipant un véhicule, d'évènements survenant dans un environnement du véhicule ; - mémorisation desdits évènements en association chacun avec une information repérant l'évènement concerné le long d'un trajet emprunté par le véhicule ; 3060737 3 - détermination d'au moins une caractéristique d'environnement routier à attribuer au trajet sur la base d'au moins deux évènements mémorisés. DESCRIPTION DETAILLEE D'UN EXEMPLE DE REALISATION La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à 5 titre d'exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l'invention et comment elle peut être réalisée. Sur les dessins annexés : - la figure 1 représente un exemple de système embarqué conforme aux enseignements de l'invention ; 10 - la figure 2 représente schématiquement un premier type de traitement effectué au sein du système de la figure 1 ; - la figure 3 représente schématiquement un second type de traitement effectué au sein du système de la figure 1 ; et - la figure 4 représente schématiquement un véhicule équipé d'un 15 système embarqué tel que celui de la figure 1. La figure 1 représente un exemple de système embarqué, ici dans un véhicule automobile (tel que celui de la figure 4), conforme aux enseignements de l'invention. Ce système embarqué comprend différents capteurs, ici un capteur 20 d'image 2 (tel qu'une caméra vidéo) et un capteur de temps de vol 4 (tel qu'un télémètre laser). Ces capteurs produisent des données capturées CAPT représentatives de l'environnement du véhicule. Dans le cas du capteur d'image 2, les données capturées CAPT sont représentatives de la lumière reçue par le capteur d'image 2 25 au niveau de chacun de ses pixels (associés respectivement à différentes directions du champ de vision du capteur d'image 2). Dans le cas du capteur de temps de vol 4, les données capturées CAPT sont représentatives de la distance du premier objet rencontré par le faisceau émis, ce pour une pluralité de directions de l'environnement. 30 Le système embarqué comprend par ailleurs un odomètre 5 qui fournit une mesure de la distance parcourue par le véhicule le long de son trajet, c'est-à-dire de l'abscisse curviligne instantanée s le long du trajet du véhicule. Le système embarqué comprend également un dispositif de localisation 6, par exemple un dispositif de géolocalisation (ou GPS pour "Global Positioning 3060737 4 System"). Un tel dispositif de localisation 6 produit une information de positionnement POS du véhicule dans un référentiel donné, ici le référentiel terrestre. Le système embarqué comprend une base de données cartographiques 5 7 contenant des éléments descriptifs de l'environnement qu'est susceptible d'emprunter le véhicule. Ces éléments descriptifs comprennent notamment des données descriptives des routes présentes dans cet environnement, en particulier par exemple un identifiant de la route, la localisation géographique de la route, et, pour différentes portions de cette route, le nombre de voies de circulation et la 10 vitesse limite autorisée pour la portion concerné. Les éléments descriptifs précités peuvent éventuellement comprendre en outre des données descriptives d'autres éléments de l'environnement. On remarque que les éléments descriptifs présents dans la base de données cartographiques 7 décrivent l'environnement tel qu'il existait lors de la 15 construction de la base de données ; cet environnement peut toutefois avoir été modifié en certains points lors du passage effectif du véhicule et la base de données cartographiques 7 ne représente donc pas toujours parfaitement l'environnement traversé par le véhicule. La base de données cartographiques 7 est ici mémorisée au sein du 20 véhicule, par exemple sur un disque dur ou un disque optique présent à bord du véhicule. En variante, la base de données cartographiques 7 pourrait être mémorisée sur un serveur distant et accessible du véhicule au moyen d'un système de télécommunication équipant le véhicule. Le système embarqué comprend un module de navigation 8 qui extrait, 25 de la base de données cartographiques 7, des données ADAS relatives à l'environnement proche du véhicule, d'après la position courante du véhicule donnée par l'information de positionnement POS produite par le dispositif de localisation 6. Le dispositif de localisation 6, la base de données cartographiques 7 et le 30 module de navigation 8 forment un ensemble de navigation 9. Le système embarqué de la figure 1 comprend enfin un système de reconnaissance 10 permettant d'identifier au moins un contexte d'évolution du véhicule (ici plusieurs contextes C1, C2 d'évolution du véhicule) ou, plus généralement, de déterminer une caractéristique d'environnement routier à 3060737 5 attribuer au trajet emprunté par le véhicule, comme décrit ci-après. Le système de reconnaissance 10 est par exemple construit sur la base d'une architecture à microprocesseur : dans ce cas, une mémoire associée au microprocesseur mémorise des instructions de programme d'ordinateur dont 5 l'exécution par le microprocesseur permet la mise en oeuvre des différentes unités fonctionnelles décrites à présent. Le système de reconnaissance 10 comprend ainsi une unité de traitement 12 qui analyse les données capturées CAPT (par exemple au moyen d'algorithmes de reconnaissance de forme), reconnaît (au moyen de cette 10 analyse) des objets de l'environnement (par exemple des panneaux de signalisation, des feux de signalisation, des objets fixes ou mobiles, des voies de circulation adjacentes à la voie empruntée, des marquages au sol, etc.) et en déduit certains évènements Ei à répertorier comme expliqué ci-après. (Un tel évènement Ei est par exemple la présence d'un panneau de limitation de la 15 vitesse autorisée à une vitesse donnée.) Le système de reconnaissance 10 comprend une unité de mémorisation 14 qui reçoit d'une part les évènements Ei produits par l'unité de traitement 12 et d'autre part l'abscisse curviligne s mesurée par l'odomètre 5, et peut ainsi mémoriser chacun des évènements Ei en association avec une information 20 repérant l'évènement concerné le long du trajet emprunté par le véhicule (cette information étant ici l'abscisse curviligne le long du trajet). On remarque que l'abscisse curviligne enregistrée en association avec un évènement Ei donné n'est pas nécessairement égale à l'abscisse curviligne courante s fournie par l'odomètre 5, mais est déterminée en fonction de l'abscisse 25 curviligne courante s fournie par l'odomètre et de la position de l'évènement Ei par rapport au véhicule (un évènement Ei tel qu'un panneau de signalisation pouvant par exemple être détectée par le capteur d'image 2 à l'avant du véhicule, e.g. à 100 m à l'avant du véhicule). La position d'un évènement Ei par rapport au véhicule est par exemple dans ce cas fournie par l'unité de traitement 12 en tant 30 que donnée annexée à l'évènement E. Selon une autre possibilité envisageable, l'information repérant l'évènement concerné le long du trajet emprunté pourrait être temporelle. Quoi qu'il en soit, l'unité de mémorisation 14 construit ainsi un horizon virtuel vHor qui répertorie les évènements Ei passés ou futurs (dans la portée des 3060737 6 capteurs 2, 4) le long du trajet du véhicule. Afin de limiter la consommation de mémoire due à la mémorisation d'évènements passés, l'unité de mémorisation 14 peut ne conserver en mémoire que les évènements Ei relatifs à des abscisses curvilignes dont la distance à 5 l'abscisse curviligne courante est inférieure à un seuil prédéterminé (ce seuil étant par exemple égal à 1000 m en pratique). Le système de reconnaissance 10 comprend une unité de reconnaissance de motif 16 (en anglais "pattern matching") qui analyse les évènements Ei stockés dans l'horizon virtuel vHor et en déduit, pour une pluralité 10 de caractéristiques PROF1, PROF2 de l'environnement du véhicule, une information 11, 12, à laquelle est éventuellement associée une probabilité P1, P2 (qui représente un niveau de confiance associé à l'information 11, 12 concernée). Pour une caractéristique PROF1 correspondant au nombre de voies de la route empruntée, l'information 11 est par exemple une indication de passage de 15 2 à 3 voies de circulation, ou une indication de passage de 3 à 2 voies de circulation. Chaque information 11, 12 délivrée par l'unité de reconnaissance de motif 16 peut être associée à une information repérant cette information 11, 12 le long du trajet emprunté par le véhicule (ici l'abscisse curviligne s). On a schématiquement représenté en figure 2 le fonctionnement de 20 l'unité de reconnaissance de motif 16. L'unité de reconnaissance de motif 16 met en oeuvre une pluralité d'algorithmes ALG01, ALGO2, chaque algorithme ALG01, ALGO2 produisant (en chaque point du trajet emprunté par le véhicule) une information 11, 12 de réalisation d'une caractéristique donnée PROF1, PROF2 (associée à cette 25 algorithme) sur la base des évènements Ei mémorisée dans l'horizon virtuel vHor. Certains au moins de ces algorithmes peuvent produire en outre une probabilité P1, P2 (ou indice de confiance) associée à l'information 11, 12 produite par l'algorithme concerné. Dans la suite, on dénommera "profit' chaque caractéristique PROF1, 30 PROF2 ainsi évaluée du fait que cette caractéristique PROF1, PROF2 permet généralement d'identifier un profil routier particulier. Une telle caractéristique PROF1, PROF2, ou profil, peut être par exemple le nombre de voies de circulation sur la route, une limitation de vitesse donnée, ou un contexte routier particulier (ville, autoroute, embranchement, etc.). 3060737 7 Les algorithmes ALG01, ALGO2 peuvent être par exemple des algorithmes probabilistes basés sur la théorie de Dempster-Shafer. L'unité de reconnaissance de motif 16 permet ainsi de déterminer (et de mémoriser), pour chacune des caractéristiques PROF1, PROF2 surveillées, une 5 information de réalisation 11, 12 et, optionnellement, une valeur de probabilité P1, P2 associée à cette information de réalisation 11, 12, et ce pour chaque point du trajet emprunté par le véhicule (les points du trajet ainsi considérés étant par exemple séparés d'un pas fixe). Le système de reconnaissance 10 comprend par ailleurs une unité de 10 formatage 18 conçu pour construire des informations 13, 14 relatives à des caractéristiques PROF3, PROF4 de l'environnement, cette fois sur la base des données ADAS extraites par le module de navigation 8. De telles fonctionnalités sont généralement mentionnées sous le terme "horizon électronique" ou "eHorizon". 15 Les caractéristiques PROF3, PROF4 suivies par l'unité de formatage 18 peuvent comprendre des caractéristiques (telles que les caractéristiques PROF1, PROF2) également surveillées par l'unité de reconnaissance de motif 16 et/ou des caractéristiques distinctes de celles surveillées par l'unité de reconnaissance de motif 16. 20 Comme l'unité de reconnaissance de motif 16, l'unité de formatage 18 permet de déterminer (et ainsi de mémoriser) pour chacune des caractéristiques PROF3, PROF4 surveillées, des informations 13, 14 et, optionnellement, une valeur de probabilité P3, P4 associée à chacune de ces informations 13, 14, et ce pour chaque point du trajet emprunté par le véhicule. Ces valeurs de probabilité 25 peuvent par exemple être déterminées en fonction de la date de mise à jour de la base de données cartographiques 7 et/ou de la qualité du signal traité par le dispositif de localisation 6. Le système de reconnaissance 10 comprend enfin une unité de synthèse 20 qui utilise les informations 11, 12, 13, 14 (ainsi qu'éventuellement les valeurs de 30 probabilité P1, P2, P3, P4) déterminées respectivement pour les différentes caractéristiques PROF1, PROF2, PROF3, PROF4 de l'environnement (soit par l'unité de reconnaissance de motif 16, soit par l'unité de formatage 18) pour produire différentes caractéristiques d'environnement routier à attribuer au trajet emprunté, c'est-à-dire ici différentes informations de détection de contexte C1, C2. 3060737 8 Comme schématiquement représenté en figure 1, l'unité de synthèse 20 peut éventuellement recevoir directement (i.e. sans traitement par l'unité de reconnaissance de motif 16) des évènements Ei et les utiliser de la même manière que les informations 11, 12, 13, 14 (comme décrit ci-dessous). 5 L'unité de synthèse 20 comprend ici un automate (par exemple une machine à états ou, plus généralement, un automate conçu pour mettre en oeuvre un algorithme de traitement particulier) spécifique pour chaque caractéristique d'environnement routier (en pratique pour chaque contexte) C1, C2 à surveiller. La figure 3 représente le fonctionnement d'un de ces automates. 10 Un tel automate peut être dénommé "visiteur du fait que, comme schématiquement représenté en figure 3, cet automate parcourt l'ensemble des points t du trajet et tient compte, en chaque point t du trajet, des informations 11, 12, 13, 14 (ainsi qu'optionnellement des valeurs de probabilité P1, P2, P3, P4) respectivement associées aux différentes caractéristiques PROF1, PROF2, 15 PROF3, PROF4 comme expliqué ci-dessus. Précisément, à chaque point t du trajet, l'automate ou visiteur met à jour (i.e. fait évoluer) ses registres internes R en fonction des informations 11, 12, 13, 14 (et, le cas échéant, des valeurs de probabilité P1, P2, P3, P4) respectivement associées aux différentes caractéristiques PROF1, PROF2, PROF3, PROF4 pour 20 le point t concerné, et détermine une information de détection d'un contexte donné Ci (associé au visiteur) en fonction de l'état de ses registres internes R. L'information de détection de contexte C1, C2 est par exemple une valeur binaire qui indique si oui ou non le contexte concerné est identifié. Par ailleurs, certains visiteurs au moins peuvent produire un indice de 25 confiance associé à l'information de détection de contexte C1, C2 délivrée. Un tel contexte Ci (ou caractéristique d'environnement routier) est par exemple la circulation du véhicule sur une route à voies multiples, la présence de travaux, la fin de voie de circulation sur une route à plusieurs voies, l'approche d'un péage ou la limitation de vitesse autorisée. 30 Les caractéristiques (telles que PROF1, PROF2, PROF3, PROF4) parcourues (et scrutées) par un visiteur dépendent du contexte que ce visiteur cherche à identifier. Par exemple, un visiteur conçu pour détecter une route à voies multiples peut notamment utiliser une caractéristique de distance latérale des panneaux de signalisation ; un visiteur conçu pour détecter la présence de 3060737 9 travaux peut utiliser une caractéristique relative à la présence de certains panneaux de signalisation spécifiques et une caractéristique relative à la couleur des marquages au sol ; un visiteur conçu pour détecter une fin de voie de circulation peut utiliser notamment une caractéristique relative à la présence de 5 flèches marquées au sol ; un visiteur conçu pour détecter l'approche d'un péage peut utiliser notamment une caractéristique relative à la présence de plus de 3 voies de circulation et une caractéristique relative à la présence d'autres véhicules à proximité. On remarque par ailleurs qu'en pratique, l'information de détection 10 délivrée (à chaque instant) par un visiteur peut être utilisée en entrée d'un autre visiteur (en tant que valeur représentative d'une caractéristique de l'environnement). L'information de détection de contexte C1, C2 délivrée par un visiteur peut en outre éventuellement être inscrite dans l'horizon virtuel vHor (par l'unité de 15 mémorisation 14), ce visiteur jouant en quelque sorte le rôle d'un capteur virtuel. L'utilisation de caractéristiques (ou profils) PROF1, PROF2 basées sur l'horizon virtuel vHor (et donc sur les détections effectuées en temps réel par les capteurs 2, 4), en plus des caractéristiques PROF3, PROF4 issues de l'horizon électronique, permet d'obtenir (par fusion des informations 11, 12, 13, 14 associées 20 à ces différentes caractéristiques PROF1, PROF2, PROF3, PROF4 au moyen du visiteur concerné) des informations de détection de contexte C1, C2 particulièrement fiables, qui tiennent compte notamment des modifications éventuelles opérées dans l'environnement depuis l'établissement de la base de données cartographiques 7. La production d'une telle information de détection 25 pourra alors provoquer la génération d'une alerte ou une désactivation d'un mode de conduite autonome, comme expliqué ci-après. Ainsi par exemple, un visiteur conçu pour détecter l'approche d'un péage peut utiliser des caractéristiques basées sur l'horizon virtuel (une caractéristique relative à la présence de plus de 3 voies de circulation et une caractéristique 30 relative à la présence d'autres véhicules à proximité comme indiqué ci-dessus) et une ou plusieurs caractéristiques basées sur l'horizon électronique (par exemple une caractéristique relative à la présence du péage). Les informations de détection de contexte (ou caractéristiques d'environnement routier) C1, C2 fournies par le système de reconnaissance 10 3060737 10 (précisément ici par l'unité de synthèse 20) peuvent en effet être utilisées par divers systèmes du véhicule. Dans l'exemple décrit ici, deux informations de détection de contexte distinctes C1, C2 sont utilisées par un système de gestion de conduite autonome 5 30 pour autoriser ou interdire (selon les valeurs des informations C1, C2) la mise en oeuvre d'une fonctionnalité de conduite autonome du véhicule. L'information de détection de contexte Cl est par exemple une information indicative d'une situation de type "autoroute" et l'information de détection de contexte C2 est par exemple une information indicative d'une 10 situation de type "embranchement'. Le système de gestion de conduite autonome 30 peut alors autoriser un mode de conduite autonome rapide du véhicule si l'information de détection de contexte Cl indique une situation de type "autoroute" et si l'information de détection de contexte C2 n'indique pas une situation de type "embranchement'. 15 Par contre, dès lors que l'information de détection de contexte Cl n'indique plus une situation de type "autoroute" ou que l'information de détection de contexte C2 indique une situation de type "embranchement', le système de gestion de conduite autonome 30 désactive le mode de conduite autonome rapide (et peut alors basculer vers un mode de conduite autonome à vitesse réduite, ou 20 vers un mode de conduite manuelle après avertissement du conducteur et réception d'une confirmation de celui-ci, par exemple). Dans un autre mode de réalisation envisageable, l'information de détection de contexte (délivrée par un visiteur) pourrait être une information indicative d'une limitation de vitesse donnée (ou en variante une information 25 indicative de l'approche d'un péage) ; une telle information peut alors par exemple être utilisée par un système de commande de la vitesse effective du véhicule (par exemple dans le cas d'un véhicule autonome, mais aussi dans le cas d'un véhicule avec une fonction de régulation de vitesse) afin de commander une réduction de la vitesse du véhicule. 30 REVENDICATIONS1. Système de construction d'un horizon virtuel (vHor), comprenant : - une unité de traitement (12) conçue pour identifier, par analyse de 5 données capturées (CAPT) par au moins un capteur (2 ; 4) équipant un véhicule, des évènements (Ei) survenant dans un environnement du véhicule ; - une unité de mémorisation (14) desdits évènements en association chacun avec une information repérant l'évènement concerné le long d'un trajet emprunté par le véhicule ; et 10 - un ensemble (16, 20) de détermination d'au moins une caractéristique (C1 ; C2 ; Ci) d'environnement routier à attribuer au trajet sur la base d'au moins deux évènements mémorisés (Ei). 2. Système selon la revendication 1, comprenant une unité de 15 détermination (16), sur la base des évènements mémorisés (E;), d'une information (11 ; 12) associée à une caractéristique (PROF1 ; PROF2) de l'environnement pour une pluralité de points du trajet. 3. Système selon la revendication 2, dans lequel l'unité de détermination 20 est conçue pour produire une probabilité associée à ladite information (11 ; 12). 4. Système selon la revendication 2 ou 3, comprenant un automate comprenant des registres internes (R) et agencé pour parcourir successivement les points du trajet, pour mettre à jour lesdits registres internes (R) en fonction de 25 l'information (11 ; 12) associée à ladite caractéristique pour le point courant (t) et à produire une information de détection du contexte (Ci) en fonction desdits registres internes (R). 5. Système selon la revendication 4, dans lequel l'automate est conçu 30 pour produire, pour chaque point courant (t), un indice de confiance associé à l'information de détection du contexte (Ci). 6. Système selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel l'information repérant l'évènement est une abscisse curviligne le long du trajet. 3060737 12 7. Système selon la revendication 6, dans lequel l'unité de mémorisation est conçue pour déterminer ladite abscisse curviligne en fonction d'une abscisse curviligne courante (s) du véhicule délivrée par un odomètre (5). 8. Système selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel l'information repérant l'évènement est une information temporelle. 9. Système selon l'une des revendications 1 à 8, comprenant un système d'aide à la conduite (30) conçu pour activer ou désactiver une fonctionnalité en fonction de la caractéristique d'environnement routier déterminée (C1 ; C2). 10. Système selon la revendication 9, dans lequel la fonctionnalité est une fonctionnalité de conduite autonome. 15 11. Procédé de construction d'un horizon virtuel (vHor), comprenant les étapes suivantes : - identification au moyen d'une unité de traitement (12), par analyse de données capturées (CAPT) par au moins un capteur (2 ; 4) équipant un véhicule, 20 d'évènements (Ei) survenant dans un environnement du véhicule ; - mémorisation desdits évènements (Ei) en association chacun avec une information repérant l'évènement concerné le long d'un trajet emprunté par le véhicule ; - détermination d'au moins une caractéristique (C1 ; C2 ; Ci) 25 d'environnement routier à attribuer au trajet sur la base d'au moins deux évènements mémorisés (Ei).