Brevet FR3113317A1 — publié le 20220211

Dans ce procédé d’exploitation de données provenant d’une sélection (10) de capteurs d’assistance à la conduite dans un véhicule (4), on met en œuvre les étapes suivantes : - on détermine pour chaque capteur (4) de la sélection (10) un état de fonctionnement, - on affecte à chaque capteur (4) de la sélection (10) en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul, et - on fusionne les données provenant de la sélection (10) de capteurs d’assistance à la conduite (4) en appliquant aux données provenant d'un capteur d'assistance à la conduite son facteur de pondération associé. Figure pour l’abrégé : figure 2 Procédé d’exploitation de données provenant d’une sélection de capteurs d’assistance à la conduite dans un véhicule L’invention concerne l’exploitation de données provenant de capteurs dans un véhicule. Plus précisément, l’invention concerne un procédé d’exploitation de données provenant d’une sélection de capteurs d’assistance à la conduite dans un véhicule. Un véhicule comprend généralement plusieurs capteurs permettant la mesure de données diverses. Un véhicule automobile autonome, par exemple, comprend plusieurs capteurs d’assistance à la conduite, mesurant notamment des données sur la conduite du véhicule ou des données sur son environnement extérieur. Ces données sont ensuite exploitées par une unité de commande électronique, notamment en fusionnant les données issues des capteurs et en adaptant la conduite du véhicule en conséquence. Avec le temps, de la salissure peut se déposer sur les capteurs, ce qui rend moins fiable les données qu’ils mesurent. De même, certaines conditions météorologiques peuvent détériorer les mesures de certains capteurs. Dès lors, il est connu de ne pas prendre en compte les données mesurées par ces capteurs tant que le problème n’a pas été résolu. Dans le cas de la salissure, il peut être prévu de nettoyer les capteurs concernés, mais le nettoyage en lui-même gêne le capteur dans ses mesures, si bien qu’on ne prend pas non plus en compte les données mesurées par ces capteurs pendant leur nettoyage. En ce qui concerne les conditions météorologiques, aucune mesure ne peut être prise au bénéfice du capteur, si bien qu’on ne prend pas en compte les données mesurées par les capteurs affectés par les conditions météorologiques. L'invention a notamment pour but de proposer un procédé d’exploitation de données de plusieurs capteurs qui peut tenir compte d’un état de fonctionnement de chaque capteur. A cet effet l’invention a pour objet un procédé d’exploitation de données provenant d’une sélection de capteurs d’assistance à la conduite dans un véhicule, comprenant les étapes suivantes : - on détermine pour chaque capteur de la sélection un état de fonctionnement, - on affecte à chaque capteur de la sélection en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul, et - on fusionne les données provenant de la sélection de capteurs d’assistance à la conduite en appliquant aux données provenant d'un capteur d'assistance à la conduite son facteur de pondération associé. Ainsi, même si les données mesurées par un capteur ne sont pas entièrement exactes, elles sont tout de même prises en compte dans la fusion de données. Ainsi, à tout moment, les données mesurées par un maximum de capteurs sont prises en compte dans la fusion de données, quel que soit leur état de fonctionnement. Le procédé selon l’invention peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes prises seules ou en combinaison. Le facteur de pondération non nul permet au procédé d’avoir un degré de liberté sur la prise en compte des données mesurées par les capteurs dépendant de l’état de fonctionnement de chaque capteur et de la criticité de l’information mesurée par chacun des capteurs. On peut affecter à chaque capteur de la sélection en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération supérieur à 10%, notamment supérieur à 20%. Ces valeurs de seuil permettent par exemple de garantir que les données mesurées par les capteurs ne sont jamais négligeables dans la fusion de données et dans la prise de décision sur la conduite qui peuvent en résulter. On affecte notamment à chaque capteur de la sélection en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul choisi parmi une liste prédéterminée et finie de valeurs, notamment des valeurs suivantes : 25%, 50%, 75%, 100%. Le facteur de pondération peut ainsi prendre un nombre fini de valeurs, ce qui permet de ne pas complexifier outre mesure la fusion de données. Si le facteur de pondération affecté à un capteur de la sélection est inférieur à une valeur prédéterminée, notamment inférieure à 40% et plus spécifiquement inférieure à 25%, alors on peut lancer un nettoyage du capteur. On peut ainsi utiliser le facteur de pondération comme métrique pour surveiller la nécessité de nettoyer les capteurs. L’état de fonctionnement d’un capteur peut tenir compte d’au moins un paramètre choisi parmi la liste non exhaustive suivante : coefficient de salissure, état de fonctionnement électrique. On peut quantifier l’état de salissure, par exemple en déterminant une proportion d’une surface active du capteur recouverte de salissure. Le coefficient de salissure peut ainsi être facilement calculé en mesurant l’étendue de la salissure sur le capteur. On baisse la pondération affectée à un capteur notamment si un nettoyage de ce capteur est en cours. On s’affranchit ainsi des contraintes liées à la nécessité de nettoyer les capteurs, puisqu’on peut leur appliquer un facteur de pondération pendant qu’ils sont nettoyés. Les facteurs de pondération sont notamment attribués en prenant en compte des conditions météorologiques. On s’affranchit également des contraintes liées aux conditions météorologiques présentées plus haut. Les conditions météorologiques comprennent par exemple le brouillard, la pluie et/ou la luminosité ambiante. Le procédé peut ainsi prendre en compte les principales conditions météorologiques qui peuvent impacter la fiabilité des informations mesurées par les capteurs. Les capteurs d’assistance à la conduite sont notamment choisis parmi la liste suivante : caméra, lidar, capteur ultrason, radar, capteur de pluie infrarouge, capteur infrarouge. L’étape d’affectation à chaque capteur de la sélection en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul est en particulier renouvelée, notamment à des intervalles de temps réguliers, plus spécifiquement avec une fréquence de renouvellement inférieure à la fréquence d’échantillonnage des capteurs. La détermination du facteur de pondération de chaque capteur est ainsi réactualisée quasiment en continue, ce qui permet à la fusion de données de se baser sur des données pondérées qui reflètent bien la réalité de fonctionnement de chaque capteur. On prévoit également selon l’invention un système d’assistance à la conduite pour véhicule pour la mise en œuvre d’un procédé tel que défini dans ce qui précède, qui comprend des capteurs d’assistance à la conduite et une unité de commande électronique agencée pour recevoir des données des capteurs et configurée pour : - déterminer pour chaque capteur d’une sélection parmi les capteurs d’assistance à la conduite un état de fonctionnement, - affecter à chaque capteur de la sélection en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul, et - fusionner les données provenant de la sélection de capteurs d’assistance à la conduite en appliquant aux données provenant d'un capteur d'assistance à la conduite son facteur de pondération associé. Avantageusement, les capteurs d’assistance à la conduite sont notamment choisis parmi la liste suivante : caméra, lidar capteur ultrason, radar, capteur de pluie infrarouge, capteur infrarouge. Brève description des figures L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : la est une vue schématique d’un système d’assistance à la conduite pour véhicule selon l’invention, la est un organigramme illustrant la mise en œuvre d’un procédé d’exploitation de données provenant d’une sélection de capteurs d’assistance du système de la , et la est un organigramme similaire à celui de la , représentant un mode de réalisation de l’invention. Sur ces figures, les éléments identiques portent les mêmes numéros de référence. Les réalisations suivantes sont des exemples. Bien que la description se réfère à un ou plusieurs modes de réalisation, ceci ne signifie pas nécessairement que chaque référence concerne le même mode de réalisation ou que les caractéristiques s'appliquent seulement à un seul mode de réalisation. De simples caractéristiques de différents modes de réalisation peuvent également être combinées ou interchangées pour fournir d'autres réalisations. Description détaillée On a représenté en un système d’assistance à la conduite pour véhicule 2 selon l’invention. Ce système 2 est destiné à être installé dans un véhicule, notamment un véhicule automobile, par exemple un véhicule automobile autonome. Le système 2 comprend plusieurs capteurs 4 permettant la mesure de données notamment sur la conduite du véhicule et son environnement extérieur. Ces capteurs 4 peuvent par exemple être choisis dans la liste suivante : caméra, lidar, capteur ultrason, radar, capteur de pluie infrarouge, capteur infrarouge. On peut toutefois prévoir qu’il s’agisse de tous autres types de capteur généralement utilisés dans un véhicule. Le système 2 comprend une unité de commande électronique 6 connectée à chacun des capteurs 4. Il peut s’agir aussi bien d’une liaison filaire que d’une liaison sans-fil. L’unité de commande électronique 6 est configurée pour recevoir et traiter les données issues des mesures effectuées par les capteurs 4. Le fonctionnement de ce traitement sera décrit plus loin. Le système 2 comprend des moyens de nettoyage des capteurs 8. Ces moyens de nettoyage 8 sont connectés à l’unité de commande électronique 6 et sont agencés pour permettre un nettoyage des capteurs 4 sur instructions de l’unité de commande électronique 6. On va maintenant décrire comment l’unité de commande électronique 6 traite les données fournies par les capteurs 4. On a représenté en un organigramme illustrant la mise en œuvre, dans le système 2, d’un procédé d’exploitation de données selon l’invention. On détermine d’abord une sélection 10 parmi les capteurs 4. Cette sélection de capteurs 10 peut par exemple être déterminée en fonction de la nature de l’information qu’on souhaite obtenir des capteurs 4. Par exemple, si on souhaite obtenir une information sur la route devant le véhicule équipé du système 2, alors la sélection de capteurs 10 comprend les capteurs 4 qui sont agencés pour mesurer des données sur la route devant le véhicule. Dans l’exemple représenté en , la sélection 10 comprend trois capteurs parmi les n capteurs 4 compris dans le système 2, mais on comprend que le nombre de capteurs de la sélection 10 peut prendre toute valeur comprise entre 1 et n. Pour chaque capteur 4 de la sélection 10, on détermine à l’étape 12 un état de fonctionnement du capteur 4. Cet état de fonctionnement est ici déterminé en fonction de paramètres de fonctionnement du capteur 4, notamment en fonction de son coefficient de salissure ou état de fonctionnement électrique. Le coefficient de salissure quantifie l’état de salissure du capteur 4, et correspond par exemple à la proportion d’une surface active du capteur qui est recouverte de salissure. L’état de fonctionnement électrique rend compte de tout dysfonctionnement, de nature électrique, du capteur 4, qui serait de nature à rendre moins fiable ses mesures. L’état de fonctionnement d’un capteur 4 est déterminé par le capteur 4 lui-même ou par des moyens spécifiques prévus à cette fin (non représentés ici). Par exemple, pour la détermination du coefficient de salissure, chaque capteur 4 peut comprendre un processeur apte à exécuter un logiciel de détection de salissure sur sa surface. Des appareils de mesure électriques pourraient être prévus dans le système 2 pour déterminer l’état de fonctionnement de chaque capteur 4. Ensuite, à l’étape 14, on affecte à chaque capteur 4 de la sélection 10 en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul p . Pour chaque capteur 4, le facteur de pondération p est compris entre 0, borne exclue, et 1, borne incluse. Selon la notation mathématique, le facteur de pondération p appartient à l’intervalle ]0,1]. Ici, le facteur de pondération est systématiquement supérieur à 10%, voire même systématiquement supérieur à 20%. Le facteur de pondération est en particulier choisi parmi une liste prédéterminée et finie de valeurs, notamment des valeurs suivantes : 25%, 50%, 75%, 100%. Cette étape 14 est renouvelée à des intervalles de temps réguliers, plus spécifiquement avec une fréquence de renouvellement inférieure à la fréquence d’échantillonnage des capteurs, de sorte que le facteur de pondération de chaque capteur est réactualisé de manière quasiment continue. Le facteur de pondération est attribué en fonction de deux critères, à savoir l’état de fonctionnement, propre à chaque capteur 4, et les conditions extérieures au système 2, notamment les conditions météorologiques, telles que les niveaux de brouillard, de pluie et de luminosité. Le facteur de pondération attribué à un capteur 4 est d’autant plus bas que la fiabilité des mesures effectuées par le capteur diminue, cette fiabilité étant modélisée par l’état de fonctionnement du capteur déterminé dans l’étape précédente. Ainsi, un capteur propre et fonctionnant parfaitement bien se voit attribuer un facteur de pondération de 100%. On peut ici prévoir une étape optionnelle. Si on attribue à un capteur 4 de la sélection 10 un facteur de pondération inférieur à une valeur prédéterminée, par exemple inférieure à 40%, voire inférieure à 25%, alors l’unité de commande électronique 6 commande aux moyens de nettoyage 8 de nettoyer le capteur 4. Pendant ce nettoyage, on peut prévoir d’attribuer un facteur de pondération davantage réduit au capteur 4. Le nettoyage a pour effet de réduire le coefficient de salissure du capteur et donc de permettre de lui attribuer après coup un facteur de pondération plus élevé qu’avant le nettoyage. Une fois qu’un facteur de pondération est attribué à chaque capteur 4 de la sélection 10, à l’étape 16 l’unité de commande électronique 6 fusionne, de manière connue en soi, les données issues de la sélection de capteurs 10, ces données étant pondérées par les facteurs de pondération des capteurs 4 dont elles sont issues. En fonction des résultats de la fusion de données, l’unité de commande électronique 6 peut donner des instructions au système 2 ou à d’autres éléments du véhicule. Plus la moyenne des facteurs de pondération attribués à la sélection de capteurs 10 est élevée, plus on améliore la qualité de la fusion de données. On comprend donc qu’il est préférable que certains des capteurs 4 de la sélection 10 se voient attribuer un facteur de pondération non nul plutôt que de ne pas les prendre en compte dans la fusion des données, ce qui reviendrait à leur attribuer un facteur de pondération nul. On a représenté en un organigramme illustrant la mise en œuvre, dans un système d’assistance à la conduite selon un mode de réalisation particulier de l’invention, d’un procédé d’exploitation de données. Ici, le système 2 comprend deux capteurs 4, ici un lidar et une caméra. Le lidar permet de détecter tout obstacle se trouvant devant le véhicule ainsi que la distance entre le véhicule et l’obstacle. La caméra permet de déterminer une image de l’obstacle et ainsi de déterminer la nature de l’obstacle. En fusionnant les données des deux capteurs, il est possible de détecter et d’identifier les obstacles se trouvant devant le véhicule, ainsi que leurs positions par rapport au véhicule. On suppose que la caméra présente un état de fonctionnement impactant négativement la fiabilité des mesures qu’elle effectue. Par exemple, sa surface est recouverte de salissures qui obstruent en partie son champ de vision. Selon le procédé de l’art antérieur, la fusion de données par l’unité de commande électronique n’utiliserait pas les données fournies par la caméra, si bien que la fusion de données ne permettrait pas d’identifier la nature des obstacles se trouvant devant le véhicule. En appliquant le procédé selon l’invention et tel que décrit dans ce qui précède, on attribue à la caméra un facteur de pondération strictement compris entre 0 et 100% et on attribue au lidar un facteur de pondération égal à 100%. Dès lors, la fusion de données utilise, à moindre poids, les données mesurées par la caméra. Concrètement, malgré la salissure se trouvant sur elle, la caméra pourrait tout de même obtenir des informations, partielles, sur l’obstacle, par exemple sa taille et/ou sa forme. Il serait probable qu’il puisse, même dans ces conditions, différencier un panneau routier d’un camion roulant en sens opposé. Cette information imparfaite peut être utile dans la fusion de données et dans les prises de décision du véhicule qui sont basées sur la fusion de données effectuée par l’unité de commande électronique 6. On comprend ainsi que le procédé selon l’invention permet d’obtenir une meilleure exploitation des données mesurées des capteurs 4 que celui de l’art antérieur présenté dans ce qui précède. Procédé d’exploitation de données provenant d’une sélection (10) de capteurs d’assistance à la conduite dans un véhicule (4), caractérisé en ce que : - on détermine pour chaque capteur (4) de la sélection un état de fonctionnement, - on affecte à chaque capteur (4) de la sélection (10) en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul, et - on fusionne les données provenant de la sélection (10) de capteurs d’assistance à la conduite (4) en appliquant aux données provenant d'un capteur d'assistance à la conduite (4) son facteur de pondération associé. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on affecte à chaque capteur (4) de la sélection (10) en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération supérieur à 10%, notamment supérieur à 20%. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on affecte à chaque capteur (4) de la sélection (10) en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul choisi parmi une liste prédéterminée et finie de valeurs, notamment des valeurs suivantes : 25%, 50%, 75%, 100%. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel si le facteur de pondération affecté à un capteur (4) de la sélection (10) est inférieur à une valeur prédéterminée, notamment inférieure à 40% et plus spécifiquement inférieure à 25%, alors on lance un nettoyage du capteur (4). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’état de fonctionnement d’un capteur (4) tient compte d’au moins un paramètre choisi parmi la liste non exhaustive suivante : coefficient de salissure, état de fonctionnement électrique. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on quantifie l’état de salissure, par exemple en déterminant une proportion d’une surface active du capteur (4) recouverte de salissure. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel baisse la pondération affectée à un capteur (4) si un nettoyage de ce capteur (4) est en cours. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’affectation à chaque capteur (4) de la sélection (10) en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul est renouvelée, notamment à des intervalles de temps réguliers, plus spécifiquement avec une fréquence de renouvellement inférieure à la fréquence d’échantillonnage des capteurs. Système d’assistance à la conduite pour véhicule (2) pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu’il comprend des capteurs d’assistance à la conduite (4) et une unité de commande électronique (6) agencée pour recevoir des données des capteurs (4) et configurée pour : - déterminer pour chaque capteur (4) d’une sélection (10) parmi les capteurs d’assistance à la conduite un état de fonctionnement, - affecter à chaque capteur (4) de la sélection (10) en fonction de son état de fonctionnement un facteur de pondération non nul, et - fusionner les données provenant de la sélection (10) de capteurs d’assistance à la conduite (4) en appliquant aux données provenant d'un capteur d'assistance à la conduite son facteur de pondération associé. Système (2) selon la revendication précédente, dans lequel les capteurs d’assistance (4) à la conduite sont choisis parmi la liste suivante : caméra, lidar capteur ultrason, radar, capteur de pluie infrarouge, capteur infrarouge.