Brevet FR3101045A1 — publié le 20210326

Module de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré (2) entre au moins trois profils de conduite distincts d’un véhicule automobile (1), comprenant des moyens d’acquisition (21) aptes à acquérir des données mesurées par au moins un capteur (C1,…,Cn) du véhicule (1), caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de calcul aptes à calculer une probabilité de confiance (Psport, Pconfort, Peco) pour chacun desdits au moins trois profils de conduite distincts, et des moyens de modélisation (25) aptes à concevoir le profil de conduite pondéré en fonction des probabilités de confiance (Psport, Pconfort, Peco). Module de détermination en temps réel d’un profil de conduite personnalisé La présente invention concerne les véhicules automobiles et se rapporte plus particulièrement aux dispositifs d’aide à la conduite. Les dispositifs d’aide à la conduite permettent de simplifier les tâches de conduite voire automatiser la conduite d’un véhicule. Certains visent à mieux protéger le conducteur en donnant plusieurs alertes en cas de danger, voire en anticipant les réactions du conducteur. On peut citer par exemple le limitateur de vitesse qui permet de ne pas dépasser une vitesse définie. Au-delà de cette limite, l’accélérateur ne fait plus son effet. D’autres dispositifs facilitent les manœuvres en détectant les obstacles à l’arrière du véhicule par exemple. De tels systèmes peuvent également se trouver sur des véhicules autonomes où la conduite est entièrement déléguée au véhicule. Ainsi, ces dispositifs nécessitent, pour assurer au mieux leurs fonctions, de réaliser une réponse dynamique satisfaisante, c’est-à-dire en prenant en considération l’environnement dans lequel évolue le véhicule, par exemple les différents paramètres météorologiques, l’état et/ou la nature de la chaussée des routes. Par contre, pour assurer le confort du conducteur, il est avantageux d’adapter la réponse dynamique du véhicule aux manœuvres habituelles du conducteur. Autrement dit, si le conducteur pratique une conduite tendant à privilégier la performance au détriment de sa consommation de carburant, les dispositifs d’aide à la conduite pourraient ainsi réaliser certaines manœuvres avec une vitesse prédéterminée si elles ne mettent pas en danger le conducteur. On distingue ainsi trois profils de conduite entraînant chacun des effets distincts sur la mécanique et la consommation du véhicule. Par exemple, dans une conduite dite sportive, le conducteur a tendance à rechercher la performance et donc à user plus rapidement les pneumatiques et les plaquettes de frein. Contrairement à la conduite sportive, une conduite souple correspond à un comportement respectueux de la réglementation routière, mais également d’un meilleur partage de l’espace routier avec les autres usagers. Elle réduit l’usure des différents éléments mécaniques. Quant à l’éco conduite, elle réside dans le fait d’intégrer des comportements respectueux de l’environnement c’est-à-dire réduire les agissements qui entraînent une surconsommation de carburant. L’éco-conduite permet donc de diminuer les émissions de CO2, notamment à proximité des grandes agglomérations où la densité de véhicules à moteur est très importante. Ainsi, il est important d’identifier le profil de conduite pour permettre un contrôle des paramètres du véhicule notamment dynamiques, respectueux de la conduite coutumière du conducteur ou pour se rapprocher d’un profil de conduite souhaité. Des solutions ont été proposées pour choisir entre des profils de conduite distincts et connus. Elles ne permettent donc pas de se rapprocher du profil réel et personnalisé de conduite qui peut être une combinaison des caractéristiques de profils de conduite différents. D’autres solutions proposent de déterminer ce profil personnalisé en utilisant des règles prédéfinies qui conduisent à une prise de décision suite au parcours d’un circuit logique par exemple, ce qui fait que la décision ne reflète pas avec précision ledit profil de conduite personnalisé. Au vu de ce qui précède, l’invention se propose de pallier les contraintes précitées en proposant un nouveau module de détermination du profil de conduite personnalisé embarqué à bord d’un véhicule automobile. L’invention a donc pour objet, selon un premier aspect, un procédé de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré entre au moins trois profils de conduite distincts d’un véhicule automobile, comprenant une acquisition de données mesurées par au moins un capteur du véhicule. Le procédé comprend un calcul d’une probabilité de confiance pour chacun desdits au moins trois profils de conduite distincts, et une modélisation du profil de conduite pondéré en fonction des probabilités de confiance. Autrement dit, les données mesurées seront analysées pour établir les caractéristiques communes avec chacun desdits au moins trois profils de conduite connus, et produire au moins trois probabilités de confiance pour établir le profil de conduite personnalisé du conducteur. On entend par probabilité de confiance une valeur générée suite à la mise en œuvre d’un modèle d’apprentissage ayant pour entrée les données mesurées. Elle peut varier entre 0 et 1. Ainsi, plus la valeur générée est proche de 1, plus les données mesurées ont des caractéristiques communes avec le profil de conduite distinct. Par ailleurs, les données mesurées peuvent être des variables cinématiques et comportementales. On peut citer par exemple l’accélération longitudinale et latérale, la vitesse, la géolocalisation, la pression des pédales, la vitesse angulaire, l’angle de la roue arrière et la consommation énergétique. Optionnellement, on peut également mesurer des données météorologiques ou relatives à la nature de la chaussée sur laquelle circule le véhicule, ce qui peut qu’augmenter le degré de personnalisation du profil de conduite et donc proposer une réponse dynamique plus adéquate. Avantageusement, on acquiert les données mesurées périodiquement et on les met en conformité avec une norme définie. Les données sont mesurées continuellement mais leur acquisition pour la mise en œuvre dudit procédé est périodique par exemple tous les 10 ms. Cela permet d’optimiser la consommation énergétique. Il est à noter que la mise en conformité comprend des analyses de fréquence et la réalisation de statistiques pour synthétiser l’information reçue, ce qui permet de construire un vecteur de caractéristiques correspondant au format d’entrée requis pour le calcul des probabilités de confiance. Le vecteur de caractéristiques est obtenu en calculant des indicateurs statistiques (tels que la moyenne, l'écart-type, etc.) et des indicateurs fréquentiels (nombre des pics, distance entre pics) dans une fenêtre mobile dans le temps. La largeur de cette fenêtre est tout à fait variable et ajustable ; cependant, pendant les tests, nous l’avons fixée à 30 secondes. De plus, nous conservons un historique des données du passé lors d'un voyage et de plusieurs voyages. Selon un autre aspect, il est proposé un module de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré entre au moins trois profils de conduite distincts d’un véhicule automobile, comprenant des moyens d’acquisition aptes à acquérir des données mesurées par au moins un capteur du véhicule. Le module comprend des moyens de calcul aptes à calculer une probabilité de confiance pour chacun desdits au moins trois profils de conduite distincts, et des moyens de modélisation aptes à concevoir le profil de conduite pondéré en fonction des probabilités de confiance. Préférentiellement, les moyens de calcul comprennent au moins trois machines d’apprentissage automatique supervisé ou non supervisé, chacune étant apte à reconnaître un desdits au moins trois profils de conduite. De préférence, les moyens d’acquisition sont aptes à acquérir les données mesurées périodiquement et à les mettre en conformité avec une norme définie. L’invention a encore pour objet un dispositif d’aide à la conduite d’un véhicule automobile en mouvement comprenant un module de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré entre au moins trois profils de conduite distincts tel que défini ci-dessus. Le dispositif comprend également des moyens de régulation automatique et manuelle aptes à ajuster au moins un paramètre de conduite audit profil de conduite pondéré, et des moyens de commande aptes à activer l’un des deux moyens de régulation en fonction des besoins du conducteur. En d’autres termes, pour ajuster un paramètre tel que la vitesse, au profil de conduite personnalisé, le conducteur peut le faire lui-même manuellement ou laisser le dispositif d’aide à la conduite réaliser ledit ajustement. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée des modes de mise en œuvre et de réalisation de l’invention, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : représente de manière schématique les différents modules d’un véhicule automobile et notamment son dispositif d’aide à la conduite selon un mode de réalisation de l’invention ; illustre un module de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré selon l’invention ; représente un exemple d’un modèle de conception du profil de conduite pondéré selon un mode de réalisation de l’invention et; illustre une représentation graphique dudit profil de conduite pondéré. Sur la figure 1 est représenté un véhicule automobile 1 électrique, thermique ou hybride. Le véhicule 1 comprend un dispositif d’aide à la conduite comprenant un module de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré 2 entre au moins trois profils de conduite par exemple la conduite sportive, éco-responsable et souple. Le module de détermination en temps réel du profil de conduite 2 est couplé à une interface homme-machine 3, à une mémoire interne 6, et à une série 4 de capteurs C1 à Cn, où n est le nombre maximal de capteurs supportés par le véhicule 1. Le module de détermination du profil de conduite pondéré 2 est apte à acquérir différentes données mesurées par la série 4 de capteurs C1 à Cn, et de déterminer à partir de ces données, le profil de conduite pondéré entre lesdits au moins trois profils de conduite. Une fois déterminé, il est ensuite affiché via l’interface homme-machine 3, elle-même couplée à des moyens de commande MC aptes à activer ou à désactiver, selon les besoins du conducteur exprimés à travers ladite interface 3, des moyens de régulation automatique R1 et manuelle R2. Par ailleurs, les moyens de régulation R1, R2 sont configurés pour ajuster au moins un paramètre de conduite 5 audit profil de conduite pondéré déterminé par le module 2, par exemple la vitesse ou l’angle de la roue arrière pour stabiliser la trajectoire du véhicule 1. Il est à noter que la mémoire interne 6 peut être une mémoire non volatile (« Read-Only Memory » en anglais) ou une mémoire temporaire. Elle est apte à stocker les profils de conduites pondérés déterminés au fur et à mesure et à fournir au conducteur l’historique. Ceci peut être utile pour réaliser un suivi ou avoir un retour sur les efforts du conducteur souhaitant changer de profil de conduite. Comme illustré sur la figure 2, le module de détermination en temps réel du profil de conduite pondéré 2 comprend des moyens d’acquisition 21 aptes à acquérir les données mesurées par la série 4 de capteurs C1 à Cn. Les moyens d’acquisition 21 sont aussi aptes à mettre en conformité les données mesurées, c’est-à-dire, réaliser des analyses de fréquence et des statistiques pour synthétiser l’information reçue, et construire un vecteur de caractéristiques qui correspond au format d’entrée requis pour le calcul des probabilités de confiance. Les données sont ensuite envoyées à des moyens de calcul comprenant au moins trois machines d’apprentissage automatique 22, 23, 24 supervisé ou non supervisé. Par « supervisé » on entend un apprentissage d’une fonction de prédiction, en l’occurrence ici la probabilité de correspondre à un profil de conduite prédéterminé, à partir d’exemples annotés contrairement à l’apprentissage non supervisé. Chaque machine d’apprentissage automatique 22, 23, 24 est indépendante et apte à reconnaître un unique profil de conduite par une recherche de caractéristiques en commun. La principale méthode que nous avons utilisée pendant le développement est appelée « Random Forest ». C'est un algorithme d'apprentissage automatique qui est composé d'un ensemble d'arbres de décision. Les arbres de décision permettent de trouver un ensemble de règles qui fixent les intervalles d'une variable d'entrée qui sont caractéristiques d'une classe en particulier. Disons, pour la classe Sport, si l'accélération est supérieure à une certaine valeur, la probabilité de cette classe augmente. L'algorithme d'apprentissage utilise donc les données d'apprentissage pour trouver les valeurs optimales des intervalles qui caractérisent une classe en particulier. De nombreux arbres de décision peuvent être entraînés pour créer un ensemble d'opinions sur le même échantillon d'entrée. Ensuite, la moyenne de toutes les opinions est une estimation précise de la probabilité désirée. Cet ensemble est appelé « Random Forest ». Néanmoins, il existe plusieurs méthodes alternatives pour estimer cette probabilité, y compris les réseaux neuronaux, les machines de support vectoriel et les algorithmes de clustering (« k-means », « k-neighbors », cartes auto-organisatrices). L'idée est que l'estimation peut être réalisée avec n'importe laquelle de ces méthodes, en fonction de la capacité de calcul disponible dans le véhicule, de la consommation énergétique, rapidité d’exécution, etc. En ce qui concerne les données d'apprentissage, nous avons mené une vaste campagne de roulages, dans divers scénarios de conduite, avec les styles de conduite étudiés. Ces données nous ont permis d’entraîner les algorithmes. Nous envisageons également la collecte de données auprès des voitures connectées. Ainsi, la première machine d’apprentissage automatique 22 est apte à produire une première probabilité de confiance Psport allant de 0 à 1, correspondant au profil de conduite sportive. La deuxième machine d’apprentissage automatique 23 est apte à produite une deuxième probabilité de confiance Pconfort allant de 0 à 1, correspondant au profil de conduite souple. Quant à la troisième machine d’apprentissage automatique 24, elle est apte à produire une troisième probabilité de confiance Peco allant de 0 à 1 ; correspondant au profil de conduite éco-responsable. Les probabilités de confiance Pconfort, Psport et Peco sont mutuellement exclusives. Autrement dit, lorsqu’une probabilité de confiance augmente, les autres probabilités de confiance diminuent. Par exemple, si Psport a une valeur de 0.6, les autres probabilités Pconfort et Peco auront une somme de probabilité égale à 0.4. Dans la pratique, il y a un processus supplémentaire de normalisation. Supposons que Psport = 0,9, Peco = 0,15 et Pcomfort = 0,5, la somme de ces montants est supérieure à 1,55 (supérieure à 1). Dans ce cas, nous divisons toutes les quantités par la somme, laissant Psport = (0,9/1,55)= 0,58 ; Peco = (0,15/1,55)=0,01 ; et Pcomfort = (0,5/1,55) = 0,32. Après normalisation, la somme est égale à 1. Il peut y avoir des cas particuliers où toutes les probabilités sont élevées ou faibles, dans ce cas les prédictions ne sont pas prises en compte et les données d'entrée sont enregistrées pour une étude ultérieure. Ainsi, on peut avoir un nombre potentiellement infini de combinaisons de profils de conduite et donc un profil de conduite personnalisé avec un haut degré de précision. Les trois probabilités de confiance Psport, Pconfort et Peco seront par la suite envoyées à des moyens de modélisation 25 aptes à concevoir le profil de conduite pondéré en fonction de ces trois probabilités de confiance. Pour concevoir ledit profil de conduite, les moyens de modélisation 25 sont aptes à construire en temps réel un espace formé par trois axes orthogonaux Xsport, Xeco et Xconfort, correspondant chacun à un desdits au moins trois styles de conduite comme illustré dans la figure 3A. Dans cet exemple, le profil de conduite sportive est représenté par l’axe Xsport, le profil de conduite souple par l’axe Xconfort et le profil de conduite éco-responsable par l’axe Xeco. Le profil de conduite pondéré déterminé est représenté sous la forme d’un point à cinq coordonnées Psport, Pconfort, Peco, T et CTX où les trois premières coordonnées représentent les trois probabilités de confiance définies plus haut. Etant donné que la détermination du profil de conduite pondéré est réalisée en temps réel, T exprime l’instant de ladite détermination. Quant à la coordonnée CTX, il s’agit d’informations contextuelles par exemple des données météorologiques, le type de chaussée empruntée par le véhicule, le trafic routier…etc. Cet espace ainsi construit permet de modéliser de façon claire et exhaustive le profil de conduite pondéré et les interactions qui peuvent se produire entre les profils de conduite prédéfinis dans le contexte actuel. Les données relatives à cet espace seront par la suite représentées graphiquement sur l’interface homme-machine 3 par exemple sous la forme d’une carte radar comme illustré sur la figure 3B. La carte radar correspond au nombre exact de profils de conduite pondéré déterminé dans un temps donné grâce à la mémorisation effectuée par la mémoire interne 6. La carte radar évolue au fil du temps avec les calculs réalisés périodiquement et permet au conducteur d’ajuster différents paramètres 5 comme la vitesse, par les moyens de régulation manuelle R2 pour s’approcher d’un profil de conduite souhaité ou automatique R1. Dans ce dernier cas, le réglage se fait en conformité avec le profil de conduite du conducteur. Procédé de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré entre au moins trois profils de conduite distincts d’un véhicule automobile (1), comprenant une acquisition de données mesurées par au moins un capteur (C1,…,Cn) du véhicule (1), caractérisé en ce qu’il comprend un calcul d’une probabilité de confiance (Psport, Peco, Pconfort) pour chacun desdits au moins trois profils de conduite distincts, et une modélisation du profil de conduite pondéré en fonction des probabilités de confiance (Psport, Peco, Pconfort). Procédé selon la revendication 1, dans lequel on acquiert les données mesurées périodiquement et on les met en conformité avec une norme définie. Module de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré (2) entre au moins trois profils de conduite distincts d’un véhicule automobile (1), comprenant des moyens d’acquisition (21) aptes à acquérir des données mesurées par au moins un capteur (C1,…Cn) du véhicule (1), caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de calcul aptes à calculer une probabilité de confiance (Psport, Pconfort, Peco) pour chacun desdits au moins trois profils de conduite distincts, et des moyens de modélisation (25) aptes à concevoir le profil de conduite pondéré en fonction des probabilités de confiance (Psport, Pconfort, Peco). Module selon la revendication 3, dans lequel les moyens de calcul comprennent au moins trois machines d’apprentissage automatique supervisé ou non supervisé (22, 23, 24), chacune étant apte à reconnaître un desdits au moins trois profils de conduite. Module selon la revendication 3 ou 4, dans lequel les moyens d’acquisition (21) sont aptes à acquérir les données mesurées périodiquement, et à les mettre en conformité avec une norme définie. Dispositif d’aide à la conduite d’un véhicule automobile en mouvement comprenant un module de détermination en temps réel d’un profil de conduite pondéré (2) entre au moins trois profils de conduite distincts selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, comprenant des moyens de régulation automatique (R1) et manuelle (R2) aptes à ajuster au moins un paramètre de conduite (5) audit profil de conduite pondéré, et des moyens de commande (MC) aptes à activer l’un des deux moyens de régulation (R1, R2) en fonction des besoins du conducteur.