Brevet FR3085656A1 — publié le 20200313

PROCEDE DE DETECTION DE ROUTE POUR UN VEILICULE AUTOMOBILE MUNI D'UN CAPTEUR LIDAR tion a pour domaine technique la commande des 10 véhicules autonomes et plus particulièrement, la détection de voies de circulation pour la commande de tels véhicules. Le système de position par satellites utilisé actuellement est le système de navigation global par satellite GNSS (acronyme anglophone pour « Global Navigation Satellite Systeni ») permettant 15 d'obtenir une position avec une précision de l'ordre de quelques mètres. il est à noter que les systèmes GNSS avec correction de cinématique temps réel RTK (Acronyme anglophone pour « Real Time matie ») ont une précision de l'ordre de 5cm. Cependant, de tels systèmes sont très coùteux est ne peuvent pas être utilisés pour des 20 véhicules de série. Par ailleurs, la fusion cf! e GNSS commercial c des capteurs supplémentaires permet d'en combler les lacunes. Les capteurs supplémentaires peuvent être un accéléromètre, un gyroscope ou un odomètre. La précision obtenue pour un système GNSS 25 commercial ainsi complémenté par des capteurs supplémentaires, el que le capteur « U-blox », est d'environ 2-3m. Cette précision n'est toujours pas suffisant réaliser une localisation de voie de circulation dans laquelle se trouve le véhicule lane levet » en langue anglaise). 30 La baisse du prix des caméras et l'amélioration des algorithmes de reconnaissance ont permis de remédier à ce problème en utilisant une caméra pour détecter les lignes de marquages et par conséquent pour reconnaître la voie de conduite. Néanmoins la détection n'est pas parfaite. La caméra étant -un. capteur passif, elle ne produit pas sa 35 propre source de lumière et ne fonctionne donc pas en l'absence de lumière. Par ailleurs, c principe de la caméra repose sur une géométrie projective de l'environnement 3D sur un plan 2D suite à laquelle une perte de l'information 3D de l'environnement se produit. Ceci rend la tâche de la reconstruction 3D de l'environnement difficile dans le cas d'une seule caméra (cas monoculaire). Il existe toutefois des solutions de capteurs actifs, actuellement disponibles sur le marché, proposant une représentation 3D de l'environnement telles que les capteurs LIDAR (acronyme anglophone pour « Light Detection and Ranging », détection et détermination de distance à base de lumière). Un tel capteur est capable de collecter un nuage de points très dense qui peut atteindre 700 000 points par rotation complète du capteur. Le nuage de points ainsi obtenu représente une grande quantité de données, rafraîchie périodiquement. Le traitement de ces données en temps réel est un vrai défi technologique. En l'occurrence, un objectif est de segmenter la route afin de réduire la quantité de données à traiter et d'en accélérer le traitement. En effet, la route ne représente qu'un sous ensemble de la totalité des données LIDAR. De l'état de la technique, on connaît le l'utilisation de capteurs pour obtenir la surface de la route à proximité d'un véhicule. Une fois des mesures de la route récupérées à l'aide d'un capteur, les données représentant la route sont supprimées en appliquant des filtres pour ne garder que les marquages de la route. Deux filtres sont mentionnés, un filtre de différence pour la détection des délimitations de voie et un filtre gaussien. Les données filtrées sont ensuite comparées aux marquages de voie attendus. Les informations sur les marquages de voie attendues sont présentes dans un fichier comportant des données sur des tronçons de route comme le largueur de voie à des endroits précises, la position des voies et la relation entre les voies. Toutefois, ce document ne décrit pas comment est identifiée la route pour pouvoir isoler les marquages et emploie des données représentant la route. Il repose aussi sur l'identification au préalable de la voie pour simplifier le traitement, ce qui demande un travail préalable pour que le système soit utilisable. Le problème technique à résoudre est donc de délimiter une route de manière efficace et performante. ion a pour objet un procédé de détection de route pour un véhicule automobile muni d'un capteur LIDAR multicouche rotatif 5 et d'au moins un moyen de traitement de données, comprenant les étapes suivantes on acquiert des données LIDAR l'environnement du véhicule automobile en coordonnées polaires avec le capteur LIDAR, on supprime des données LIDAR acquises les données pour 10 lesquelles la coordonnée polaire relative à l'angle du faisceau par rapport au plan du véhicule est supérieure ou égale à zéro, pour chaque angle du faisceau par rapport au plan du véhicule et pour chaque donnée LIDAR, on réalise les étapes suivantes : on détermine des coordonnées théoriques d'un point, 15 correspondant à la donnée LIDAR, fonction notamment de l'angle du faisceau par rapport au plan du véhicule et de l'angle du faisceau dans le plan du véhicule, on détermine l'écart-type entre les coordonnées théoriques et les coordonnées de la donnée LIDAR. et 20 on détermine que la donnée LIDAR fait partie de la route si l'écart-type est inférieur à un seuil prédéfini. Une donnée LIDAR peut être un point du nuage de points acquis le capteur LIDAR sur une révolution, ou un comprenant au moins deux points consécutifs du nuage de points 25 acquis par le capteur LIDAR présentant un même angle de faisceau par rapport au plan du véhicule. Lorsque la donnée LIDAR est un point du nuage de points, peut déterminer les coordonnées théoriques du point correspondant à la donnée LIDAR comme celles d'un point compris dans un cercle idéal 30 inscrit dans le plan de la route centré sur le véhicule. Lorsque la donnée LIDAR est un tronçon comprenant au moins deux points du nuage de points, les coordonnées théoriques et les coordonnées des tronçons étant définies en coordonnées carte iennes et comprenant une coordonnée selon la direction d'évolution du véhicule dans le plan du véhicule, une coordonnée selon une direction perpendiculaire à la direction d'évolution du véhicule dans le plan du véhicule et une coordonnée théorique selon la normale au plan dru véhicule, 5 la coordonnée théorique selon la normale au plan du véhicule peut être définie comme la moyenne des coordonnées selon la normale au plan du véhicule des points du nuage de points acquis par le capteur LIDAR compris dans le tronçon, les autres coordonnées théoriques pouvant être définies comme 10 les coordonnées d'un point sur un cercle idéal inscrit dans le plan de la route centré sur le véhicule. On peut déterminer au moins deux secteurs dans le 'dan cid véhicule associé chacun a un sens de parcours du secteur, pour chaque secteur, on peut réaliser les étapes suivantes 15 on parcourt les données LIDAR dans le sens de parcours, on détermine l'appartenance de chaque donnée LIDAR à la route, on interrompt le parcourt des données LIDAR dés lors que l'on détermine qu'une donnée LIDAR n'appartient pas à la route et on détermine que les données LIDAR du secteur pas été parcourues 20 n'appartiennent pas à la route. Pour chaque secteur, on peut appliquer un filtre gaussien aux résultats de la détermination de l'écart-type afin de réduire l'impact des irrégularités, notamment un filtre gaussien à noyau de taille 3 et de déviation standard 5. 25 On peut définir que la direction de déplacement du véhicule en marche avant correspond à un angle 0 de l'angle du faisceau dans le plan du véhicule, on peut définir quatre secteurs dans le plan du véhicule, un premier secteur comprenant les données LIDAR pour 30 lesquelles l'angle dans le plan du véhicule s'étend de l'angle 0 à l'angle z/2, et dans lequel on parcourt les données LIDAR de l'angle initial 0 à l'angle final it12 dans le plan du véhicule, un deuxième secteur comprenant les données LIDAR pour lesquelles l'angle dans le plan du véhicule s'étendant (le l'angle 7,72 à 5 l'angle 71, et dans lequel on parcourt les données LIDAR de l'angle initiai n à l'angle final le plan du véhicule, MI troisième secteur comprenant les données LIDAR pour lesquelles l'angle dans le plan du véhicule s'étend de l'angle n à l'angle 3n!2 et dans lequel on parcourt les données LIDAR de l'angle initialnà l'angle final 3n/2 dans le plan du véhicule, et un quatrième secteur comprenant les données LIDAR lesquelles l'angle dans le plan du véhicule s'étend de l'angle 3 l'angle 0, et dans lequel on parcourt les données LIDAR de l'angle initial O à l'angle final 3g/2 dans le plan du véhicule, fiza. peut réaliser les étapes relatives à chaque secteur par l'intermédiaire d'un moyen de traitement distinct. Pour chaque angle du faisceau par rapport au plan du véhicule, on peut déterminer qu'une donnée LIDAR appartenant à la route correspond à un marquage au sol, si l'intensité lumineuse réfléchie perçue par le capteur LIDAR est inférieure à un seuil prédéterminée On peut utiliser un procédé de suivi pour assurer le suivi de la route lorsqu'elle est sujette à occlusion au moins partielle. Le véhicule automobile peut être un véhicule autonome. s ht..zse caractéristiqueset o avantages de apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif et faite en référence eux dessins annexés sur lesquels 25 - la figure I illustre une vue polaire des données LIDAR obtenue pour un angle du faisceau laser par rapport au plan du véhicule, et la figure 2 illustre uni exemple de secteurs balayés par le procédé. 30 Le procédé d détection de route permet de déterminer la position de la route par rapport au véhicule grâce à l'utilis n d'un capteur LIDAR multicouche rotatif, On rappelle qu'un LIDAR est un capteur qui permet de déterminer la distance entre le capteur et des obstacles en émettant des faisceaux lasers à un intervalle régulier, faisceaux qui sont renvoyés par les objets de 'environnement. Les faisceaux ainsi réfléchis sont 5 détectés par le LIDAR pour estimer la position de l'objet ayant réfléchi le faisceau. Un capteur LIDAR peut m plus être animé d'un mouvement de rotation, notamment à 360° pour étecter la position des points de son environnement. 10 Un tel capteur LIDAR, référencé I sur la figure I, comprend plusieurs lasers orientés chacun avec un angle différent par rapport au plan du véhicule. En tournant, et en réalisant plusieurs acquisitions lors d'une rotation, le capteur LIDAR détermine la position des points de réflexion de chaque faisceau laser sur une surface et génère un 15 nuage de points dont les coordonnées correspondent aux positions relatives des points de réflexion par rapport au capteur LIDAR. Les coordonnées d'un point de réflexion P sont généralement exprimées en coordonnées polaires sous la forme (r,O,ip) avec r la distance entre le capteur et le point de réflexion, 0 l'angle du faisceau 20 par rapport au plan du véhicule et p l'angle du faisceau dans le plan du véhicule. La figure I illustre un tel repère. Par plan du véhicule, on entend le plan du châssis du véhicule ou un plan parallèle au châssis du véhicule. Il est également à. noter que le repère lié au véhicule est lié au repère du LIDAR de sorte qu'aucune transformation par rotation 25 n'est nécessaire pour passer d'un repère à l'autre. Le capteur LIDAR générant un nuage de points de très e taille à chaque rotation complète, il est nécessaire d'en réaliser une segmentation afin de limiter les temps de calcul. Pour la suite de la description, on considère qu'un point du nuage de points est une 30 donnée LIDAR. Au cours d'une première étape de la segmentation, on ne considère que les données LIDAR dont e G est négatif, c'est-à- dire, les données LIDAR issues de faisceaux laser émis avec un angle en dessous du plan passant par le capteur parallèle avec le plan du véhicule. En effet, seuls ces faisceaux peuvent interagir avec la route. Au cours d'une deuxième étape de la segmentation, on sépare les données LIDAR en fonction de leur angle 0 par rapport au plan du 5 véhicule. En effet, les inventeurs ont reconnu que les faisceaux laser étuis pour un angle 0 par rapport au plan du véhicule donné forment un cercle idéal sur une route considérée lisse, continue et quasiment pi ale. Par contre, quand un faisceau laser passe sur autre chose que la 10 route, comme le bas-côté, on obtient une dispersion de position autour du cercle idéal. Pour identifier les points de la route, on réalise les sous étapes suivantes pour chaque ensemble de données LIDAR associé à un angle B par rapport au plan du véhicule. 15 On détermine les coordonnées théoriques Ixth,yth,zni) des points du cercle idéal en fonction notamment de l'angle 0 par rapport au plan du véhicule. Pour un angle e par rapport au plan du véhicule donné et pour chaque angle 9 dans le plan du véhicule, on détermine l'écart-type cs 20 entre les coordonnées théoriques exiti,yih,zuD et les coordonnées (Ixi,yi,zi) de la donnée LIDAR pour un même angle 9 par application de l'équation Eq. I suivante. (yth 3/4)2 +- = u (Eq. 25 Malgré la segmentation mise en place ci-dessus, la quantité de données à traiter demeure importante. On noie que pour un angle B par rapport au plan du véhicule donné, le capteur balaye 3600 ou 27r. relativement à l'angle q dans le plan du véhicule. Pour améliorer la segmentation du nuage de points obtenu du 30 capteur LIDAR, il est proposé de réduire le nombre de points relativement à l'angle 9 dans le plan du véhicule. Pour réaliser cela, on considère que la résolution du capteur LIDAR peut être dégradée sans impact notable sur la capacité de détection de la route. On regroupe alors au sein d'un tronçon Si plusieurs points présentant un même angle 0 par rapport au plan du véhicule et dont les angles qi dans le plan du véhicule sont successifs et s'étendent sur un intervalle angulaire prédéfini Ap. L'intervalle angulaire prédéfini peut 5 prendre une valeur comprise entre 1° et 5°. La figure I illustre un tel tronçon Si. Le regroupement des points peut être réalisé par détermination d'une valeur moyenne des coordonnées des points du tronçon. Les tronçons Si forment ainsi une donnée LIDAR alternative aux points du nuage de points obtenu du capteur LIDAR. 10 On réalise un tel regroupement de points au sein de tronçons Si (i variant de I à n, n étant le nombre total de tronçons) pour tous les points présentant un même angle B par rapport au plan du véhicule et ce, avant la détermination de l'écart-type o. Dans un mode de réalisation alternatif, lorsque l'on considère 15 comme données LIDAR des tronçons Si, on remplace, pour chaque tronçon Su la hauteur théorique zà, d'un point du cercle idéal par la moyenne z de la hauteur zi des points du nuage de points compris dans le tronçon Su On utilise alors une version modifiée de l'équation Eci. I pour déterminer l'écart-type ry. 20 vi,L04 th - Xi.) 1._e 2 (Yth Y1)2 + (z - - - (Eq. 2) Les équations Eq. 1. et Eq. 2 sont exprimées en coordonnées car+:ésiennes. Toutefois, la transformation de ces équations en équations exprimées dans un repère polaire fait partie des connaissances générales de l'homme du métier. Il est ainsi possible de conserver un repère polaire pour toutes les étapes du procédé. Indépendamment des données LIDAR considérées, points - nuage de points ou tronçons Si, on détermine que les données LIDAR dont l'écart-type G est inférieur à un seuil prédéfini font partie de la. 30 route, les autres tronçons ne faisant pas partie de la route. Pour réduire davantage la quantité de données à traiter, on propose de ne pas balayer l'ensemble des données LIDAR présentant un même angle 0 lors de la détermination de l'écart-type c. Pour réaliser cela, on découpe l'espace dans le plan du véhicule 5 et correspondant à l'angle cp en secteurs. Dans un mode de réalisation, illustré par la figure 2, on peut définir un premier secteur Q1 à l'avant gauche du véhicule, un deuxième secteur Q2 à l'arrière gauche du véhicule et un troisième secteur Q3 à l'arrière droit du véhicule et un quatrième secteur Q4 à l'avant droit du véhicule. On peut également 10 définir les secteurs par rapport à leurs angles REVENDICATIONS1. Procédé de détection de route pour un véhicule automobile muni d'un capteur LIDAR (1) multicouche rotatif et d'au moins un moyen de traitement de données, comprenant les étapes suivantes on acquiert des données LIDAR de l'environnement du véhicule automobile en coordonnées polaires avec le capteur LIDAR (1), on supprime des données L1DAR acquises les données pour lesquelles la coordonnée polaire relative à l'angle du -faisceau par 10 rapport au plan du véhicule est supérieure ou égale à zéro, pour chaque angle du faisceau par rapport au plan du véhicule, et pour chaque donnée LIDAR, on réalise les étapes suivantes on détermine des coordonnées théoriques d'un point, correspondant à la donnée LIDAR, fonction notamment de l'angle du 15 faisceau par rapport au plan du. véhicule et de l'angle du faisceau dans le plan du véhicule, on détermine l'écart-type entre les coordonnées théoriques et les coordonnées de la donnée LIDAR, et on détermine que la donnée LIDAR fait partie de la route si 20 l'écart-type est inférieur à un seuil prédéfini. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel une donnée LIDAR est un point du nuage de points acquis par le capteur LIDAR sur une révolution, ou un tronçon comprenant au moins deux points consécutifs du nuage de points acquis par le capteur LIDAR présentant 25 un même angle de faisceau par rapport au pian du véhicule, 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel, lorsque la donnée LIDAR est un point du nuage de points, on détermine les coordonnées théoriques du point correspondant à la donnée L1DAR comme celles d'un point compris dans un cercle idéal inscrit dans le 30 plan de la route centré sur le véhicule. 4. Procédé selon la revendication 2, dans lequel, lorsque la donnée 1-.,IDAR. est un tronçon comprenant au moins deux points du nuage de points, les coordonnées théoriques et les coordonnées des tronçons définies en coordonnées cartésiennes et comprenant une coordonnée selon la direction d'évolution du véhicule dans le plan du une coordonnée selon une direction perpendiculaire à la direction d'évolution du véhicule dans le plan du véhicule et une coordonnée théorique selon la normale au plan du véhicule, la coordonnée théorique selon la normale au pian du véhicule est définie comme la moyenne des coordonnées selon la normale au plan du véhicule des points du nuage de points acquis par le capteur LIDAR compris dans le tronçon, les autres coordonnées théoriques sont définies comme les coordonnées d'un point sur un cercle idéal inscrit dans le plan de la route centré sur le véhicule. 5. Procédé selon l'une quelconque des reyendicc. précédentes, dans lequel, on détermine au moins deux secteurs dans le plan du véhicule associé chacun à -un sens de parcours du secteur, pour chaque secteur, on parcourt les données LIDAR dans le sens de parcours, on détermine l'appartenance de chaque donnée LIDAR à la route, on interrompt le parcourt des données LIDAR dés lors que l'on détermine qu'une donnée LIDAR n'appartient pas à la route et on détermine que les données LIDAR du secteur n'ayant pas été parcourues n'appartiennent pas à la route. 6. Procédé selon la revendication 5, dans le- el pour chaque secteur, on applique un filtre gaussien aux résultats de la détermination de l'écart-type afin de réduire l'impact des irrégularités, notamment un filtre gaussien à noyau de taille 3 et de déviation standard .5. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 ou 6, dans lequel on définit que la direction de déplacement du véhicule en marche avant correspond à un angle 0 de l'angle du faisceau dans le plan du véhicule, on définit quatre secteurs da.ns ie plan du véhicule, un premier secteur comprenant les données L1DAR pour lesquelles l'angle plan du véhicule s'étend de l'angle 0 à 13 rc!2, et danslequel on parcourt e données LIDAR de l'angle initial 0 à l'angle final n/2 dans le plan du véhicule, un deuxième secteur comprenant les données LIDAR pour lesquelles l'angle dans le plan du véhicule s'étendant de l'angle 7(12 à 5 l'angle et dans lequel on parcourt les données LIDAR de l'angle 1 rc à l'angle final n/2 dans le plan du véhicule, un troisième secteur comprenant les données LIDAR pour lesquelles l'angle dans le plan du véhicule s'étend de l'angle .7C: à l'angle 3n/2 et dans lequel n parcourt les données LIDAR. de l'angle initial 77. â l'angle final 3n/2 dans le plan du véhicule,et un quatrième secteur comprenant les données 1.,IDAR pour lesquelles l'angle dans le plan du véhicule d de l'angle 3n/2 à l'angle 0, et dans lequel on parcourt les données LIDAR dans le plan du véhicule de l'angle initial 0 â l'angle final 3re/2 dans le plan du véhicule. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendit dans lequel on réalise les étapes relatives à chaque secteur par l'intermédiaire d'un moyen de traitement distinct. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 20 précédentes, dans lequel, pour chaque angle du faisceau par rapport au plan du véhicule, on détermine qu'une donnée LIDAR appartenant à la route correspond à un marquage au sol, si l'intensité lumineuse réfléchie perçue par le capteur LIDAR est inférieure â un seuil prédéterminée 25 10, Procédé selon l'une quelconque précédentes, dans lequel le véhicule automobile est un véhicule autonome.