Brevet FR3100641A1 — publié le 20210312

Un procédé détermine des informations pour un système comprenant un capteur acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie au moins de l’environnement. Ce procédé comprend une étape (10-30) dans laquelle : - on obtient un ensemble venant d’être acquis, - on construit pour cet ensemble une grille d’occupation comprenant des cellules associées chacune à une première ou deuxième valeur représentative d’une détection ou d’une absence de détection d’un objet parmi les données d’environnement de l’ensemble, et au moins une grille d’attribut comprenant des cellules associées respectivement à des troisièmes valeurs d’un attribut des objets détectés déterminées à partir des données d’environnement de l’ensemble, et - on applique une régression mathématique à chaque troisième valeur appartenant à chaque grille d’attribut associée à la grille d’occupation et correspondant à une première valeur, afin de déterminer des informations d’environnement définissant les objets détectés. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2 DÉTERMINATION D’INFORMATIONS D’ENVIRONNEMENT EN TEMPS RÉEL ET À RÉGRESSION SÉLECTIVE, POUR UN SYSTÈME Domaine technique de l’invention L’invention concerne les systèmes acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives de leur environnement, et plus précisément la détermination d’informations d’environnement définissant des objets présents dans une partie au moins de l’environnement de tels systèmes. Etat de la technique Certains systèmes, comme par exemple certains véhicules ou certains robots (ou automates), comprennent au moins un capteur chargé d’acquérir des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie au moins de leur environnement. Ce capteur peut être une caméra (fonctionnant dans le domaine visible ou dans l’infrarouge et fournissant des images numériques) ou bien un capteur à ultrasons, un radar ou un lidar (fournissant des informations de distance et/ou de vitesse, par exemple au sein de cartographies). Les ensembles acquis dans un système peuvent être analysés afin de déterminer des informations d’environnement qui définissent des objets présents dans l’environnement du système considéré, et qui sont ensuite utilisés en interne par au moins un dispositif d’assistance (ou d’aide) à la conduite (éventuellement de type ADAS (« Advanced Driver Assistance System »)). Plus les informations sont précises, moins il y aura de fausses détections, et plus la fonction assurée par un dispositif d’assistance à la conduite sera de qualité. En d’autres termes, plus les capteurs sont performants, plus l’algorithme de détection peut être précis, et plus la détection finale est de qualité. D’un autre côté, meilleure est la détection de l’environnement, meilleure est la prise de décision du dispositif d’assistance au sein de son environnement. Actuellement, il existe deux familles de méthodes permettant de déterminer des informations d’environnement. Une première famille regroupe les méthodes qui utilisent un processus en cascade comportant une première étape dans laquelle on estime des zones d’intérêt dans un ensemble de données d’environnement (généralement une image), et une seconde étape dans laquelle on raffine et on effectue une régression mathématique des objets dans ces zones d’intérêt estimées. Une méthode de cette première famille est notamment décrite dans le document brevet FR-A1 3062223. Les détecteurs de cette première famille, montés en cascade, sont limités en termes de temps d’exécution, nécessitent du matériel très puissant, sont très énergivore et sont très onéreux. Par conséquent, cette première famille ne permet pas un fonctionnement en temps réel, et donc elle ne peut pas être mise en œuvre lorsque l’on doit prendre des décisions très rapidement. Une seconde famille regroupe les méthodes qui ne comprennent qu’une seule étape dans laquelle on discrétise sous la forme d’une grille de cellules chaque ensemble de données d’environnement (généralement une image), puis on régresse des attributs représentant des objets qui sont présents ou non dans chacune des cellules de la grille. Cette seconde famille permet un fonctionnement de quatre à dix fois plus rapide que les méthodes de la première famille, pour une performance de détection sensiblement équivalente. Par conséquent, cette seconde famille permet un fonctionnement en temps réel plus aisé. Cependant, elle nécessite que le calculateur qui met en œuvre la méthode dispose d’une grande capacité de calcul (ou CPU (« Central Processing Unit »)) et d’une grande capacité de stockage, ce qui la rend assez onéreuse et donc empêche fréquemment son utilisation. L’invention a donc notamment pour but d’améliorer la situation. Présentation de l’invention Elle propose notamment à cet effet un procédé de détermination d’informations, d’une part, destiné à être mis en œuvre dans un système comprenant au moins un capteur acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie au moins de l’environnement du système, et, d’autre part, comprenant une étape dans laquelle on analyse les données d’environnement de chaque ensemble acquis afin de déterminer des informations d’environnement définissant des objets détectés. Ce procédé de détermination d’informations se caractérise par le fait que dans son étape : - on obtient un ensemble venant d’être acquis, - on construit pour cet ensemble obtenu une grille d’occupation comprenant des cellules associées chacune à une première ou deuxième valeur représentative d’une détection ou d’une absence de détection d’un objet parmi les données d’environnement de cet ensemble obtenu, et au moins une grille d’attribut comprenant des cellules associées respectivement à des troisièmes valeurs d’un attribut des objets détectés déterminées à partir des données d’environnement de cet ensemble obtenu, et - on applique une régression mathématique à chaque troisième valeur appartenant à chaque grille d’attribut associée à la grille d’occupation et correspondant à une première valeur, afin de déterminer les informations d’environnement définissant les objets détectés. Grâce à l’invention, on n’applique la régression d’attribut qu’aux cellules reflétant effectivement une présence d’objet détecté, ce qui permet de réduire très fortement la complexité de l’algorithme mettant en œuvre le procédé selon l’invention, son éventuel durée d’apprentissage, sa durée d’inférence et la taille de la mémoire. Le procédé de détermination d’informations selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - les cellules peuvent avoir des dimensions qui sont choisies en fonction d’un nombre total de cellules et d’une capacité à détecter des objets proches les uns des autres ; - dans son étape chaque cellule de la grille d’occupation correspondant à un centre d’un objet détecté peut être associée à une première valeur, chaque autre cellule de cette grille d’occupation étant alors associée à une deuxième valeur ; - chaque attribut d’objet peut être choisi parmi une classe, des dimensions, et un positionnement de cellule dans une grille d’attribut ; - dans son étape on peut construire en parallèle pour chaque ensemble obtenu la grille d’occupation et chaque grille d’attribut ; - dans son étape on peut appliquer la régression mathématique au moyen d’au moins un réseau de neurones ; - dans son étape le réseau de neurones peut être de type dit convolutionnel. L’invention propose également un produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre un procédé de détermination d’informations du type de celui présenté ci-avant pour déterminer des informations d’environnement définissant des objets présents dans une partie au moins d’un environnement d’un système. L’invention propose également un dispositif de détermination d’informations destiné à équiper un système comprenant au moins un capteur acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie au moins de l’environnement du système. Ce dispositif de détermination d’informations se caractérise par le fait qu’il comprend au moins un processeur et au moins une mémoire qui sont agencés pour effectuer les opérations consistant : - à obtenir un ensemble venant d’être acquis, - à construire pour cet ensemble obtenu une grille d’occupation comprenant des cellules associées chacune à une première ou deuxième valeur représentative d’une détection ou d’une absence de détection d’un objet parmi les données d’environnement de cet ensemble obtenu, et au moins une grille d’attribut comprenant des cellules associées respectivement à des troisièmes valeurs d’un attribut des objets détectés déterminées à partir des données d’environnement de cet ensemble obtenu, et - à appliquer une régression mathématique à chaque troisième valeur appartenant à chaque grille d’attribut associée à la grille d’occupation et correspondant à une première valeur, afin de déterminer les informations d’environnement définissant les objets détectés. L’invention propose également un système, éventuellement un véhicule, et comprenant, d’une part, au moins un capteur acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie au moins de l’environnement du système, et, d’autre part, un dispositif de détermination d’informations du type de celui présenté ci-avant. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : illustre schématiquement et fonctionnellement un véhicule comprenant un dispositif d’assistance à la conduite, un dispositif de détermination d’informations selon l’invention et des capteurs d’observation, illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé de détermination d’informations selon l’invention, et illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un dispositif de détermination d’informations selon l’invention. Procédé de détermination d’informations pour un système (S) comprenant au moins un capteur (Cj) acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie au moins de l’environnement dudit système (S), ledit procédé comprenant une étape (10-30) dans laquelle on analyse lesdites données d’environnement de chaque ensemble acquis afin de déterminer des informations d’environnement définissant des objets détectés, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-30) i) on obtient un ensemble venant d’être acquis, ii) on construit pour cet ensemble obtenu une grille d’occupation comprenant des cellules associées chacune à une première ou deuxième valeur représentative d’une détection ou d’une absence de détection d’un objet parmi lesdites données d’environnement dudit ensemble obtenu, et au moins une grille d’attribut comprenant des cellules associées respectivement à des troisièmes valeurs d’un attribut desdits objets détectés déterminées à partir desdites données d’environnement dudit ensemble obtenu, et iii) on applique une régression mathématique à chaque troisième valeur appartenant à chaque grille d’attribut associée à ladite grille d’occupation et correspondant à une première valeur, afin de déterminer lesdites informations d’environnement définissant lesdits objets détectés. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites cellules ont des dimensions choisies en fonction d’un nombre total de cellules et d’une capacité à détecter des objets proches les uns des autres. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-30) chaque cellule de ladite grille d’occupation correspondant à un centre d’un objet détecté est associée à une première valeur, chaque autre cellule de ladite grille d’occupation étant associée à une deuxième valeur. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que chaque attribut d’objet est choisi parmi une classe, des dimensions, et un positionnement de cellule dans une grille d’attribut. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-30) on construit en parallèle pour chaque ensemble obtenu ladite grille d’occupation et chaque grille d’attribut. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-30) on applique ladite régression mathématique au moyen d’au moins un réseau de neurones. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que dans ladite étape ledit réseau de neurones est de type dit convolutionnel. Produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé de détermination d’informations selon l’une des revendications précédentes pour déterminer des informations d’environnement définissant des objets présents dans une partie au moins d’un environnement d’un système (S). Dispositif de détermination d’informations (DD) pour un système (S) comprenant au moins un capteur (Cj) acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie au moins de l’environnement dudit système (S), caractérisé en ce qu’il comprend au moins un processeur (PR) et au moins une mémoire (MD) agencés pour effectuer les opérations consistant i) à obtenir un ensemble venant d’être acquis, ii) à construire pour cet ensemble obtenu une grille d’occupation comprenant des cellules associées chacune à une première ou deuxième valeur représentative d’une détection ou d’une absence de détection d’un objet parmi lesdites données d’environnement dudit ensemble obtenu, et au moins une grille d’attribut comprenant des cellules associées respectivement à des troisièmes valeurs d’un attribut desdits objets détectés déterminées à partir desdites données d’environnement dudit ensemble obtenu, et iii) à appliquer une régression mathématique à chaque troisième valeur appartenant à chaque grille d’attribut associée à ladite grille d’occupation et correspondant à une première valeur, afin de déterminer lesdites informations d’environnement définissant lesdits objets détectés. Système (S) comprenant au moins un capteur (Cj) acquérant des ensembles de données d’environnement représentatives d’une partie au moins de l’environnement dudit système (S), caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif de détermination d’informations (DD) selon la revendication 9.