Brevet FR3103435A1 — publié le 20210528

L’invention concerne un procédé de détection d’un comportement erratique d’un véhicule automobile, comportant les étapes de : - déterminer (40) un premier ensemble de données réelles relatives au comportement d’au moins un véhicule ; - déterminer (42), au moyen d’un calculateur intégrant au moins un réseau neuronal artificiel préalablement entrainé sur une base d’apprentissage ne comportant aucun comportement erratique, un ensemble de données estimées, correspondant à l’évolution estimée du premier ensemble de données réelles du véhicule après un intervalle de temps donné à compter du moment de la détermination de ce premier ensemble ; - déterminer (44) un deuxième ensemble de données réelles du véhicule à l’issue dudit intervalle de temps ; - calculer (46) une erreur entre le deuxième ensemble de données réelles et l’ensemble de données estimées ; - déterminer (48) que le véhicule présente un comportement erratique si l’erreur dépasse une valeur seuil. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Procédé de détection du comportement erratique d’un véhicule automobile circulant sur une route L’invention se rapporte au domaine des aides à la conduite pour véhicules automobiles. Elle concerne plus particulièrement un procédé et un système mettant en œuvre une infrastructure routière connectée permettant la détection d’un danger potentiel, afin d’en avertir les conducteurs des véhicules concernés. On connait des infrastructures routières mettant en œuvre des capteurs multiples afin de détecter des véhicules en situation d’infraction, et émettre le cas échéant des messages d’alerte aux véhicules alentours. Par exemple, un véhicule roulant à contresens sera détecté par l’infrastructure connectée, et les conducteurs des véhicules circulant à proximité de ce véhicule en infraction seront avertis de ce danger grâce à l’émission d’un message d’alerte. Un tel système présente cependant l’inconvénient de ne pouvoir prendre en compte que des situations préalablement identifiées et programmées dans le système de gestion de l’infrastructure. La présente invention a pour but de remédier aux inconvénients de l’état de la technique, et plus particulièrement ceux ci-dessus exposés, en proposant un procédé permettant à une infrastructure routière équipée de capteurs de détecter les comportements erratiques des véhicules automobiles afin de détecter des dangers potentiels pour les autres véhicules. À cet effet, l’invention concerne un procédé de détection d’un comportement erratique d’un véhicule automobile circulant sur une route, le procédé comportant les étapes de : - déterminer un premier ensemble de données réelles relatives au comportement d’au moins un véhicule ; - déterminer, au moyen d’un calculateur intégrant au moins un réseau neuronal artificiel préalablement entrainé sur une base d’apprentissage ne comportant aucun comportement erratique, un ensemble de données estimées, ces données correspondant à l’évolution estimée du premier ensemble de données réelles du véhicule après un intervalle de temps donné à compter du moment de la détermination de ce premier ensemble ; - déterminer un deuxième ensemble de données réelles du véhicule à l’issue dudit intervalle de temps ; - calculer une erreur par comparaison entre le deuxième ensemble de données réelles et l’ensemble de données estimées ; - déterminer que le véhicule présente un comportement erratique si l’erreur dépasse une valeur seuil. Ainsi, en mettant en œuvre au moins un réseau neuronal artificiel préalablement entrainé, le procédé conforme à l’invention permet à une infrastructure connectée de détecter des comportements erratiques alors que ceux-ci ne sont pas préalablement connus du système de détection. En effet, le réseau neuronal artificiel a été préalablement entrainé au moyen d’une base d’apprentissage ne comportant pas de données relatives à des comportements erratiques, mais comportant uniquement des données relatives à des comportements normaux. Ainsi, si les données estimées par le réseau neuronal artificiel et les données réelle divergent de façon trop importante, il sera déterminé que cette divergence est due à un comportement erratique. En d’autres termes, tout comportement d’un véhicule ne correspondant pas à ce qui a été préalablement appris par le réseau neuronal artificiel sera identifié et analysé par le calculateur comme étant erratique. L’invention permet donc de ne pas limiter la détection à des comportements préalablement identifiés. Dans une réalisation, les premier et deuxième ensembles de données réelles sont déterminés au moyen de capteurs équipant l’infrastructure de la route. Dans une réalisation, le procédé comporte une étape d’émission d’un message d’alerte à destination d’un ou plusieurs véhicules circulant à proximité du véhicule présentant un comportement erratique. Dans une réalisation, le message d’alerte comporte une information relative à la voie de circulation sur laquelle se situe le véhicule présentant un comportement erratique. L’invention concerne également un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un processeur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé tel que défini ci-dessus. L’invention concerne également un système de détection d’un comportement erratique d’un véhicule automobile circulant sur une route, le système comportant au moins un capteur et un calculateur intégrant au moins un réseau neuronal artificiel agencés pour mettre en œuvre le procédé tel que défini ci-dessus. Dans une réalisation, le système de détection comporte un module de télécommunication permettant d’échanger des données à travers un réseau de communication. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui suit, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : La figure 1 représente une route comportant une infrastructure équipée de capteurs. La figure 2 représente un véhicule automobile configuré pour recevoir des messages d’une infrastructure mettant en œuvre un procédé conforme à l’invention. La figure 3 représente les étapes de mise en œuvre d’un procédé conforme à l’invention. La figure 1 représente une portion d’une route 1 comportant deux voies de circulation 10, 12. On a représenté sur la figure 1 un premier véhicule 2 automobile circulant sur la route 1 dans une première direction, et un deuxième véhicule 3 automobile, circulant sur la route 1 dans la direction opposée à celle du premier véhicule 2 automobile. On a représenté sur la figure 2 le premier véhicule 2, qui est dans l’exemple un véhicule de type connecté. Il comporte un calculateur embarqué 20 et un module de communication sans fil 22. Le module de communication sans fil 22 permet d’échanger des données avec d’autres éléments connectés à travers un ou plusieurs réseau(x) de communication sans fil, tel qu’un réseau de communication à courte portée (par exemple de type Wifi, Bluetooth, etc.) et/ou un réseau de communication à longue portée (par exemple de type 3G, 4G, 5G, etc.). Le premier véhicule 2 comporte en outre un dispositif d’affichage 24, permettant d’afficher des informations à l’attention des occupants du véhicule, et notamment à l’attention du conducteur. La route 1 est équipée d’une infrastructure 14 connectée. L’infrastructure 14 comporte une pluralité de capteurs 14a, 14b, 14c, 14d. Les capteurs peuvent être par exemple des capteurs de type radar et/ou lidar et/ou caméra. Les capteurs permettent notamment de détecter les véhicules circulant sur la route 1 et de suivre leur évolution. Les informations collectées par les différentes capteurs 14a, 14b, 14c, 14d équipant l’infrastructure 14 sont transmises à une unité centrale 16. L’unité centrale 16 comporte au moins un calculateur 160. L’unité centrale 16 comporte en outre un module de télécommunication 164 permettant d’échanger des données avec des éléments distants (tels que des véhicules automobiles connectés) à travers un ou plusieurs réseau(x) de communication. L’unité centrale 16 est configurée pour détecter, au moyen des capteurs 14a, 14b, 14c, 14d équipant l’infrastructure 14, les véhicules automobiles circulant sur la route 1 et pour suivre l’évolution de leur position. Plus précisément, l’unité centrale 16 est configurée pour déterminer la position probable d’un véhicule à l’issue d’un intervalle de temps donné, à partir de sa dernière position connue. Par exemple, sur la base de la dernière position connue du deuxième véhicule 3, déterminée à un instant t, telle que représentée sur la figure 1, l’unité centrale 16 est capable d’estimer quelle sera la position du deuxième véhicule 3 après un intervalle de temps d, soit à l’instant t+d (position représentée par le point 30), et quelle sera la position du deuxième véhicule 3 à l’instant t+2d (représentée par le point 32), etc. Conformément à l’invention, le calculateur 160 de l’unité centrale 16 intègre à cet effet au moins un réseau neuronal artificiel 162, qui a fait l’objet d’un apprentissage préalable dans des conditions où seule l’évolution de véhicules ayant des comportements normaux (c’est-à-dire des comportements non erratiques du point de vue des règles de conduite, des trajectoires, des allures, etc.) est analysée. Ainsi, à chaque pas de temps d, la position estimée de façon anticipée par le calculateur 160 est comparée à la position réelle du véhicule concerné. Si la différence entre la position estimée et la position réelle dépasse un seuil donné, alors le calculateur 160 conclut à l’existence d’un comportement erratique du véhicule concerné. Dans l’exemple de la figure 1, si la position réelle du deuxième véhicule 3 se situe au niveau de la croix 34, comme la position estimée par le calculateur 160 est au niveau du rond 32, alors il y a un comportement erratique qui est détecté. Dans cet exemple, il peut être déterminé que le véhicule est en train de franchir la ligne séparant les deux voies de circulation 10, 12 et s’apprête à rouler sur la voie réservée aux véhicules venant en sens opposé. On décrit ci-après, notamment en relation avec la figure 3, les étapes de mise en œuvre d’un procédé conforme à l’invention. Le procédé comporte une première étape 40 de détermination d’un premier ensemble de données réelles relatives au comportement d’au moins un véhicule, dans l’exemple le deuxième véhicule 3. Ces données sont relatives au comportement du véhicule, et inclut notamment la position du véhicule, ainsi que des données relatives à la cinématique du véhicule, comme par exemple sa vitesse et/ou son accélération (latérale et/ou longitudinale), son orientation, etc. Ces données sont notamment collectées au moyen des capteurs 14a, 14b, 14c, 14d équipant l’infrastructure de la route 1. Le calculateur 160 détermine, au cours d’une étape 42, un ensemble de données estimées, ces données correspondant à l’évolution des données du premier ensemble de données réelles à l’issue d’un intervalle de temps d donné, intervalle de temps qui peut être par exemple compris entre 50 millisecondes et 5 secondes, et par exemple égal à 1 seconde La détermination de l’ensemble de données estimées est réalisée par le réseau neuronal artificiel 162 du calculateur 160. Comme mentionné plus haut, le réseau neuronal artificiel 162 a été préalablement entrainé au moyen d’une base d’apprentissage comportant uniquement des données (et leur évolution) relatives au comportement de véhicules ne présentant pas de comportements erratiques. Ainsi, le réseau neuronal artificiel a fait l’objet d’un entrainement supervisé, et son fonctionnement est tel que si l’on lui présente en entrée les données du premier ensemble de données réelles, alors il fournit en sortie les données estimées mentionnées ci-dessus. Les données estimées par le réseau neuronal artificiel 162 correspondent, conformément à l’apprentissage préalablement imposé à ce réseau, à des données représentatives de comportements non erratiques. A l’issue de l’intervalle de temps d, un deuxième ensemble de données réelles du véhicule est déterminé au cours d’une étape 44. Les données de ce deuxième ensemble correspondent à l’évolution réelles des données du premier ensemble, et sont collectées de la même manière, c’est-à-dire au moyen des capteurs 14a, 14b, 14c, 14d équipant l’infrastructure 14. Le procédé comporte ensuite une étape 46 de calcul d’une erreur, par comparaison entre le deuxième ensemble de données réelles et l’ensemble de données estimées. Si cette erreur dépasse une valeur seuil, alors il est déterminé que le véhicule présente un comportement erratique. Les étapes décrites ci-dessus sont itératives et sont donc répétées à chaque intervalle de temps d. Avantageusement, le procédé comporte une étape 50 d’émission d’un message d’alerte à au moins un véhicule circulant à proximité du véhicule présentant un comportement erratique. De préférence, le message d’alerte comporte une information relative à la voie de circulation 10, 12 sur laquelle se situe le véhicule présentant un comportement erratique. Les données échangées entre les différentes entités (entre véhicules ou entre véhicules et éléments connectés tels que l’infrastructure 14) pourront être échangées à travers des réseaux de communication sans fil de type courte portée (par exemple, Bluetooth®, Wifi®, PC5, ITS G5, …) ou de type longue portée (3g, 4G, 5G, …). Procédé de détection d’un comportement erratique d’un véhicule automobile circulant sur une route (1), le procédé comportant les étapes de : - déterminer (40) un premier ensemble de données réelles relatives au comportement d’au moins un véhicule ; - déterminer (42), au moyen d’un calculateur (160) intégrant au moins un réseau neuronal artificiel (162) préalablement entrainé sur une base d’apprentissage ne comportant aucun comportement erratique, un ensemble de données estimées, les données estimées correspondant à l’évolution estimée du premier ensemble de données réelles du véhicule après un intervalle de temps (d) à compter du moment de la détermination de ce premier ensemble ; - déterminer (44) un deuxième ensemble de données réelles du véhicule à l’issue dudit intervalle de temps ; - calculer (46) une erreur par comparaison entre le deuxième ensemble de données réelles et l’ensemble de données estimées ; - déterminer (48) que le véhicule présente un comportement erratique si l’erreur dépasse une valeur seuil. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les premier et deuxième ensembles de données réelles sont déterminés au moyen de capteurs (14a, 14b, 14c, 14d) équipant l’infrastructure (14) de la route (1). Procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant une étape (50) d’émission d’un message d’alerte à destination d’un ou plusieurs véhicules (2) circulant à proximité du véhicule (3) présentant un comportement erratique. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le message d’alerte comporte une information relative à la voie de circulation sur laquelle se situe le véhicule présentant un comportement erratique. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un processeur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 4. Système de détection d’un comportement erratique d’un véhicule automobile circulant sur une route (1), le système comportant au moins un capteur (14a, 14b, 14c, 14d) et un calculateur (160) intégrant au moins un réseau neuronal artificiel (162) agencés pour mettre en œuvre le procédé conforme à l’une des revendications 1 à 4. Système de détection d’un comportement erratique selon la revendication précédente, comportant un module de télécommunication (164).