Brevet FR3117977A1 — publié le 20220624

L’invention concerne un procédé et un dispositif de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome, fondée sur un temps inter-véhiculaire consigne définissant une distance entre le véhicule autonome et un véhicule détecté, ledit procédé comportant les étapes de : Activation (301) du régulateur de vitesse adaptatif, le régulateur de vitesse adaptatif étant fondée sur un temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé ; Réception (302) d’informations relatives au véhicule détecté circulant sur une même voie de circulation que le véhicule autonome, les informations caractérisant une classe d’appartenance du véhicule détecté, la classe d’appartenance représentant un type de véhicule ; Détermination (303) d’un nouveau temps inter-véhiculaire consigne en fonction de la classe d’appartenance du véhicule détecté et du temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé ; Configuration (304) du régulateur de vitesse adaptatif de façon à utiliser le nouveau temps inter-véhiculaire consigne. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome L’invention est dans le domaine des systèmes d’aide à la conduite de véhicule autonome. En particulier, l’invention concerne un procédé et dispositif de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome fondée sur un temps inter-véhiculaire consigne définissant une distance entre le véhicule autonome et un véhicule détecté. On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. On entend par « conduite autonome » d’un « véhicule autonome » tout procédé apte à assister la conduite du véhicule. Le procédé peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule. Le procédé couvre ainsi toute conduite autonome, du niveau 0 au niveau 5 dans le barème de l’OICA, pour Organisation International des Constructeurs Automobiles. Les procédés aptes à assister la conduite du véhicule sont aussi nommés ADAS (de l’acronyme anglais « Advanced Driver Assistance Systems »), systèmes ADAS ou systèmes d’aide à la conduite. Un régulateur de vitesse véhicule adaptatif, ou ACC (de l’acronyme anglais « Adaptative Cruise Control »), est un système ADAS connu qui régule une vitesse du véhicule et un temps inter-véhiculaire, le temps inter-véhiculaire représentant une durée séparant le passage de l’avant ou de l’arrière de deux véhicules successifs sur une même voie de circulation. Par exemple, le temps inter-véhiculaire est un paramètre prédéterminé par le conducteur ou par défaut selon une préconisation de la réglementation en vigueur (2 secondes par exemple). Une simple relation relie le temps inter-véhiculaire à une distance inter-véhiculaire par la vitesse du véhicule. Un ACC d’un véhicule autonome comprend généralement un RADAR ou un LIDAR qui sont aptes à détecter un véhicule précédant, dit véhicule cible, et à mesurer la distance inter-véhiculaire entre le véhicule autonome et le véhicule cible. L’ACC est alors apte à déterminer le temps inter-véhiculaire à partir de la distance inter-véhiculaire et d’une vitesse du véhicule autonome. Cependant, cette détection, réalisée par au moins un calculateur embarqué, est erratique dans plusieurs situations de vie de roulage et lors de problèmes de communications, comme par exemple la réception d’informations non synchrones provenant de capteurs ou d’autres calculateurs embarqués. Il en résulte une détection et des mesures inter-véhiculaire non stables, et donc une imprécision dans le positionnement longitudinal du véhicule cible ce qui entraine de nombreuses variations dans le temps inter-véhiculaires réalisé entre le véhicule autonome et le véhicule cible. Une solution connue est de fusionner, par un module de perception, des données de l’ACC avec des données provenant d’au moins une caméra. La caméra fournie des images de l’amont du véhicule autonome. Par « amont », on entend ce qui est devant. Un traitement des images issues de la caméra est apte à détecter le véhicule cible. Une telle solution a pour inconvénient que certains véhicules cibles comme les camions, remorques et motos sont parfois mal interprété par les algorithmes de fusion notamment quand le véhicule cible est trop proche : la caméra ne voit plus les contours de l’objet, et, aussi, le radar capte des micros obstacles sous l’objet. Il en résulte une imprécision dans le positionnement longitudinal de ces objets, et par conséquence, à travers l’ACC, dans le meilleur des cas, un temps inter-véhiculaire non constant pour un même véhicule cible, et, dans le pire de cas, de soit redonner brusquement le pilotage du véhicule au conducteur, soit de déclencher un freinage d’urgence ou un évitement d’urgence afin d’éviter un accident. Un objet de la présente invention est de remédier au problème précité, en particulier l’invention vise à proposer un régulateur de vitesse amélioré, capable de maintenir une distance inter véhicule sensiblement constante indépendamment des véhicules cibles détectés. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome, fondée sur un temps inter-véhiculaire consigne définissant une distance entre le véhicule autonome et un véhicule détecté, ledit procédé comportant les étapes de : Activation du régulateur de vitesse adaptatif, le régulateur de vitesse adaptatif étant fondée sur un temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé ; Réception d’informations relatives au véhicule détecté circulant sur une même voie de circulation que le véhicule autonome, les informations caractérisant une classe d’appartenance du véhicule détecté, la classe d’appartenance représentant un type de véhicule ; Détermination d’un nouveau temps inter-véhiculaire consigne en fonction de la classe d’appartenance du véhicule détecté et du temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé ; Configuration du régulateur de vitesse adaptatif de façon à utiliser le nouveau temps inter-véhiculaire consigne. Ainsi, le temps inter-véhiculaire est adaptée en fonction de la classe d’appartenance du véhicule, et donc du type du véhicule. Selon le type de véhicule, la distance inter-véhiculaire est automatiquement adaptée afin de garantir une meilleure détection. Ceci a pour effet d’augmenter la sécurité en évitant de redonner le pilotage brusquement au conducteur, ce qui est source de stress et d’un sentiment d’insécurité pour des utilisateurs du véhicule, ou en évitant d’enclencher une manœuvre d’urgence. Egalement, ceci a pour effet d’améliorer le confort des utilisateurs du véhicule autonome : la distance inter-véhiculaire et l’accélération du véhicule autonome restent sensiblement constantes. D’autre part, l’architecture logiciel de systèmes ADAS, dont l’ACC, est faiblement modifiée. Le régulateur de vitesse reçoit une nouvelle consigne de temps inter-véhiculaire. Avantageusement, le procédé comporte en outre une étape de détermination d’un coefficient de modulation en fonction de la classe d’appartenance, et la détermination du nouveau temps inter-véhiculaire consigne est obtenue en multipliant le temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé par le coefficient de modulation. Ainsi, la détermination du nouveau temps inter-véhiculaire consomme très peu de ressource en terme de calculs, évitant ainsi des pertes de synchronisations entre informations circulant dans un réseau électrique/électronique du véhicule autonome. Avantageusement, les informations relatives au véhicule détectés comprennent également une probabilité d’appartenance, et, en outre, la détermination du coefficient de modulation est fonction d’une probabilité de classe de proximité fonction de la classe d’appartenance et de la probabilité d’appartenance. Ainsi, la régulation de vitesse est plus robuste. En effet, la probabilité de classe de proximité va quantifier combien un véhicule détecté est dans un type de véhicule n’ayant pas de problème de détection et/ou de reconnaissance. Le coefficient de modulation est ainsi lissé et ainsi le comportement erratique est encore plus fortement diminué. La régulation de vitesse adaptative est nettement améliorée en cas de détection incertaine Avantageusement, la probabilité de classe de proximité est faible, plus le nouveau temps inter-véhiculaire consigne est grand. Egalement, en cas de doute sur la détection, donc lors d’une faible probabilité d’appartenance, le temps inter-véhicule est déterminé de façon à privilégier l’augmentation de la distance inter-véhiculaire. Ceci a pour effet d’améliorer encore la sécurité. Avantageusement, les informations relatives au véhicule détectés comprennent également une probabilité d’existence et/ou un état de mouvement, et, en outre, la détermination du coefficient de modulation est également fonction de la probabilité d’existence et/ou de l’état de mouvement. Classiquement, par exemple, un module de perception de l’environnement du véhicule autonome associe une probabilité d’existence et/ou un état de mouvement aux objets détectés. Le temps inter-véhiculaire peut être également déterminé selon cette probabilité d’existence et/ou de l’état de mouvement pour améliorer la sécurité. Avantageusement, le coefficient de modulation est un nombre compris entre 1 et 1,2. Ainsi le nouveau temps inter-véhiculaire est compris entre le temps inter-véhiculaire prédéterminé et le temps inter-véhiculaire prédéterminé augmenté de 20%. Dans un autre mode de réalisation, le coefficient de modulation prend d’autres valeurs. Avantageusement, le procédé comporte en outre une étape de détermination et d’émission d’un signal d’alerte lorsque le nouveau temps inter-véhiculaire est différent du temps inter-véhiculaire prédéterminé. Ainsi, par exemple, les utilisateurs du véhicule autonome sont tenus informés des changements du temps inter-véhiculaire. Dans un mode de réalisation, le signal d’alerte sert à configurer un autre système ADAS comme, par exemple, une fonction de maintien dans la voie, une fonction de changement de voie autonome, … Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. L’invention concerne aussi un véhicule comportant le dispositif. L’invention concerne aussi un programme d’ordinateur comprenant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé, selon le premier aspect de l’invention, lorsque ledit programme est exécuté par au moins un processeur. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un dispositif, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. illustre schématiquement une courbe de modulation, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. illustre schématiquement un procédé de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile autonome circulant sur une route ou sur une voie de circulation. D’autres applications telles qu’un robot dans un entrepôt de stockage ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables. La représente un exemple de dispositif 101 compris dans le véhicule, dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Ce dispositif 101 peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé décrit ci-après en référence à la . Dans un mode de réalisation, il correspond à un calculateur de conduite autonome. Dans la présente invention, le dispositif 101 est compris dans le véhicule. Ce dispositif 101 peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile (« smartphone »). Le dispositif 101 comprend une mémoire vive 102 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 103 d’au moins une étape du procédé tel que décrit ci-avant. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 104 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé. Le dispositif 101 peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 105. Ce DSP 105 reçoit des données pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données. Le dispositif 101 comporte également une interface d’entrée 106 pour la réception des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention et une interface de sortie 107 pour la transmission des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention. Par exemple, le dispositif 101 reçoit par l’interface d’entrée 106 depuis un module de perception une information relative à l’activation du régulateur de vitesse adaptatif, un temps inter-véhiculaire prédéterminé, des informations relatives à un véhicule détecté, comme une classe d’appartenance, une probabilité d’appartenance, une probabilité d’existence, un état de de mouvement. Le module de perception est apte à traiter des informations relatives à la perception de l’environnement du véhicule autonome, comme celles issues d’une caméra, d’un radar, d’un lidar, de télémètres, …, ainsi que des informations relatives au véhicule autonome, comme une vitesse, une accélération, un positionnement par rapport à une cartographie, …. En particulier, le module de perception est apte à détecter des véhicules, à déterminer un état de mouvement pour chaque véhicule, à savoir identifier si le véhicule est en mouvement, à déterminer une probabilité d’existence, à savoir donner un indice de confiance à la détection, à classer l’objet détecté dans une classe d’appartenance représentant un type de véhicule, à savoir déterminer si l’objet détecté est, par exemple, une voiture particulière, un véhicule utilitaire léger, un camion, un bus, un véhicule agricole, tracteur, un véhicule remorqué, une remorque, une caravane, une moto, un vélo, …, à déterminer une probabilité d’appartenance, à savoir donner un indice de confiance à la classification. Dans cet exemple, les informations sont fournies par un module de perception. Dans un autre exemple, ces informations proviennent d’autres modules, d’autres calculateurs embarqués ou d’autres dispositifs via des communications par voie filaire ou par voie de radiofréquences. Par exemple, le dispositif 101 émet, par l’interface de sortie 107, un nouveau temps inter-véhiculaire consigne, un coefficient de modulation déterminé pour moduler le temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre schématiquement une courbe de modulation, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. L’axe des abscisses 201 représente une probabilité de classe de proximité, PbClass. L’axe des ordonnées 202 représente un coefficient de modulation, CMod. L’axe de abscisses 201 comporte deux paramètres, PbClassL et PbClassH, représentant un niveau de probabilité compris entre 0 et 1. Dans un mode de réalisation PbClassL a pour valeur 0,40 et PbClassH a pour valeur 0,8. L’axe des ordonnées 202 comporte pour illustration deux valeurs 1 et 1,2 de coefficient de modulation. La courbe 203 est une courbe déterminant le coefficient de modulation en fonction de la probabilité de classe de proximité. Dans cet exemple, si la probabilité de classe de proximité est inférieure à PbClassL, alors le coefficient de modulation prend pour valeur 1,2. Si la probabilité de classe de proximité est supérieure à PbClassH, alors le coefficient de modulation prend pour valeur 1. Si la probabilité de classe de proximité est comprise entre PbClassL et PbClassH, le coefficient de modulation varie linéairement entre 1,2 et 1 selon la valeur de la probabilité de classe de proximité. Plus la probabilité de classe de proximité est faible, plus le coefficient de modulation est fort. La illustre schématiquement un procédé de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome, fondée sur un temps inter-véhiculaire consigne définissant une distance entre le véhicule autonome et un véhicule détecté, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. L’étape 301, Activ, est une étape d’activation du régulateur de vitesse adaptatif, le régulateur de vitesse adaptatif étant fondée sur un temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé. Par exemple, le temps inter-véhiculaire est un paramètre prédéterminé par le conducteur ou par défaut selon une préconisation de la réglementation en vigueur (2 secondes par exemple). Le régulateur de vitesse adaptatif régule alors la vitesse du véhicule autonome en fonction d’une vitesse consigne, par exemple saisie par le conducteur, et également en fonction du temps inter-véhiculaire. En cas de détection d‘un véhicule précédant le véhicule autonome roulant plus lentement que le véhicule autonome, le régulateur de vitesse va réguler la vitesse du véhicule autonome selon la vitesse du véhicule détecté tout en respectant le temps un temps inter-véhiculaire prédéterminé. L’étape 302, Recep, est une étape de réception d’informations relatives au véhicule détecté circulant sur une même voie de circulation que le véhicule autonome, les informations caractérisant une classe d’appartenance du véhicule détecté, la classe d’appartenance représentant un type de véhicule. Dans un mode de réalisation, les informations relatives au véhicule détectés comprennent également une probabilité d’appartenance, une probabilité d’existence et/ou un état de mouvement. L’étape 303, Deter, est une étape de détermination d’un nouveau temps inter-véhiculaire consigne en fonction de la classe d’appartenance du véhicule détecté et du temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé. Par exemple, pour améliorer la détection des véhicules larges, si la classe d’appartenance est de type camion, autobus, ou d’un type relatif aux véhicules larges, le nouveau temps inter-véhiculaire est de 1,2 fois le temps inter-véhiculaire prédéterminé. Dans un autre exemple, le nouveau temps inter-véhiculaire est de 2,5 secondes si la classe d’appartenance est de type camion. Dans un mode opératoire, un coefficient de modulation est déterminé en fonction de la classe d’appartenance et la détermination du nouveau temps inter-véhiculaire consigne est obtenue en multipliant le temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé par le coefficient de modulation. Par exemple, si la classe d’appartenance du véhicule détecté est du type véhicule particulier léger, le coefficient de modulation est égal à 1. Si la classe d’appartenance du véhicule détecté est du type camion, le coefficient de modulation est égal à 1,2. Le nouveau temps inter-véhiculaire est égal à la multiplication entre une valeur du coefficient de modulation et une valeur du temps inter-véhiculaire prédéterminé. Par exemple, si les informations relatives au véhicule détectés comprennent également une probabilité d’appartenance, alors la détermination du coefficient de modulation est fonction d’une probabilité de classe de proximité fonction de la classe d’appartenance et de la probabilité d’appartenance. La classe de proximité est une pondération des probabilités d’appartenance en fonction d’un taux prédéterminé en fonction de l’appartenance (type de véhicule). Par exemple, un objet, qui a une probabilité d’appartenance de 25% pour une classe d’appartenance « voiture » et une probabilité d’appartenance de 75% pour une classe d’appartenance « camion », a une probabilité de classe de proximité égale à 0.25*taux1+0.75*taux1, où taux1 et taux2 sont des paramètres prédéterminés. Si taux1 est égale à 1 et si taux2 est égale 2 est égal à 0, la classe de proximité dans l’exemple précédent sera de 25%. Dans un mode opératoire, la détermination du coefficient de modulation est fonction d’une probabilité de classe de proximité fonction de la classe d’appartenance et de la probabilité d’appartenance est réalisée à partir d’une courbe de modulation similaire à celle décrite dans la . Ainsi, plus la probabilité de classe de proximité est faible, plus le coefficient de modulation est grand, et plus le nouveau temps inter-véhiculaire consigne est grand. Dans un mode de réalisation, la courbe de modulation décrite dans la , est en outre une courbe en trois ou quatre dimensions en prenant en compte une probabilité d’existence et/ou un état de mouvement. S’il y a un doute d’existence sur la détection d’un véhicule, même si la probabilité de classe de proximité à une classe de véhicule particulière est grande, le coefficient de modulation est proche de 1,2 par exemple. S’il y a un doute si le véhicule est en mouvement le coefficient de modulation est proche de 1,2 par exemple. L’étape 304, Config, est une étape de configuration (304) du régulateur de vitesse adaptatif de façon à utiliser le nouveau temps inter-véhiculaire consigne. Classiquement, le régulateur de vitesse adaptatif reçoit un temps inter-véhiculaire. Le régulateur de vitesse adaptatif est apte à détecter un changement sur la valeur du temps inter-véhiculaire reçu, et alors adapter la régulation. Dans un mode opératoire, la détection du changement sur la valeur du temps inter-véhiculaire est réalisé par l’invention, un signal relatif au changement est déterminé et transmis au régulateur de vitesse adaptatif. Le régulateur de vitesse adaptatif est modifié pour prendre en compte ce signal, et adapter la régulation en fonction du nouveau temps inter-véhiculaire. Avantageusement, le procédé selon l’invention comprend en outre, une étape de détermination et d’émission d’un signal d’alerte lorsque le nouveau temps inter-véhiculaire est différent du temps inter-véhiculaire prédéterminé. Par exemple, le signal d’alerte est utilisé au travers d’une interface homme-machine pour prévenir les utilisateurs du véhicule autonome du changement du temps inter-véhiculaire. Dans un mode de réalisation, le signal d’alerte sert à configurer un autre système ADAS comme, par exemple, une fonction de maintien dans la voie, une fonction de changement de voie autonome, … La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes. Ainsi, on a décrit ci-avant des exemples de réalisation dans lesquels des valeurs numériques ont été données. Ces valeurs numériques ne sont pas limitatives. Pour de besoins de performances, de réglages, d’adaptations, …, d’autres valeurs numériques sont possibles. Procédé de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome comportant un régulateur de vitesse adaptatif, ledit procédé comportant les étapes de : Activation (301) d’un régulateur de vitesse adaptatif, le régulateur de vitesse adaptatif étant fondée sur un temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé, définissant une distance entre le véhicule autonome et un véhicule détecté ; Réception (302) d’informations relatives au véhicule détecté circulant sur une même voie de circulation que le véhicule autonome, les informations caractérisant une classe d’appartenance du véhicule détecté, la classe d’appartenance représentant un type de véhicule ; Détermination (303) d’un nouveau temps inter-véhiculaire consigne en fonction de la classe d’appartenance du véhicule détecté et du temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé ; Configuration (304) du régulateur de vitesse adaptatif de façon à utiliser le nouveau temps inter-véhiculaire consigne. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le procédé comporte en outre une étape de détermination d’un coefficient de modulation en fonction de la classe d’appartenance, et dans lequel la détermination (303) du nouveau temps inter-véhiculaire consigne est obtenue en multipliant le temps inter-véhiculaire consigne prédéterminé par le coefficient de modulation. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les informations relatives au véhicule détectés comprennent également une probabilité d’appartenance, et dans lequel, en outre, la détermination (303) du coefficient de modulation est fonction d’une probabilité de classe de proximité fonction de la classe d’appartenance et de la probabilité d’appartenance. Procédé selon la revendication 3, dans lequel plus la probabilité de classe de proximité est faible, plus le nouveau temps inter-véhiculaire consigne est grand. Procédé selon l’une des revendications 2 à 4, dans lequel les informations relatives au véhicule détectés comprennent également une probabilité d’existence et/ou un état de mouvement, et, en outre, la détermination (303) du coefficient de modulation est également fonction de la probabilité d’existence et/ou de l’état de mouvement. Procédé selon l’une des revendications 2 à 5, dans lequel le coefficient de modulation est un nombre compris entre 1 et 1,2. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé comporte en outre une étape de détermination et d’émission d’un signal d’alerte lorsque le nouveau temps inter-véhiculaire est différent du temps inter-véhiculaire prédéterminé. Dispositif (101) comprenant une mémoire (102) associée à au moins un processeur (103) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Véhicule comportant le dispositif selon la revendication précédente. Programme d’ordinateur comprenant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 7 lorsque ledit programme est exécuté par au moins un processeur (103).