Brevet FR3124858A1 — publié le 20230106

Un système comprend un ou plusieurs processeurs pour obtenir un événement de transport et une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel sur un itinéraire d’une origine à une destination. Les un ou plusieurs processeurs déterminent des conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques et prédisent, par des procédés d’optimisation mathématique, des itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station. Les un ou plusieurs processeurs regroupent à partir des données de transport historiques, par un procédé de classification d’apprentissage automatique, des groupes de données d’événement de transport et font correspondre à l’emplacement actuel les données d’événement de transport à des groupes de classification d’apprentissage automatique de données de transport historiques. Les un ou plusieurs processeurs prédisent, par un modèle d’apprentissage automatique, une heure d’arrivée estimée du système de véhicule à la destination. Figure pour l'abrégé :pas de figure Systèmes et procédés d’estimation de l’heure d’arrivée de systèmes de véhicule CONTEXTE Domaine technique. La présente invention concerne des systèmes et procédés pour estimer l’heure d’arrivée de systèmes de véhicule. Discussion de la technique. La prédiction d’une heure d’arrivée estimée (ETA) d’un système de véhicule peut être un aspect important et difficile de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. La gestion de la chaîne d’approvisionnement dépend de l’allocation efficace des ressources. Par conséquent, disposer d’une ETA précise à partir de systèmes de véhicule de la chaîne d’approvisionnement est bénéfique pour maintenir un système de transport bien intégré. De nombreux facteurs peuvent entraîner une modification de l’ETA d’un système de véhicule. Des problèmes de trafic, de météo et de fonctionnement peuvent entraîner une modification de l’ETA. Bien que les informations liées à ces facteurs puissent permettre des prédictions plus précises de l’ETA, les informations peuvent ne pas être facilement disponibles pour analyse. Les approches actuelles de calcul de l’ETA ne fournissent pas la précision souhaitée en raison de facteurs tels que la disponibilité des données, l’exactitude des données, la cohérence des ensembles de données et la complexité des sources de données. Les systèmes actuels de détermination de l’ETA peuvent reposer sur une saisie manuelle fournie par le personnel de transport au moment où les systèmes de véhicule quittent une origine ou atteignent une destination. La saisie manuelle peut donner lieu à des erreurs et peut également ne pas tenir compte des flux de trafic aux origines et aux destinations générés par tous les systèmes de véhicule entrant ou sortant des emplacements. L’erreur qui en résulte dans l’ETA peut entraîner le non-respect des contrats d’expédition convenus, ce qui peut entraîner des retards de livraison et/ou des pénalités pour les sociétés de transport. Les systèmes actuels de détermination de l’ETA peuvent également ne pas être en mesure d’utiliser les données de transport historiques. Les systèmes qui déterminent actuellement une ETA statique ne sont pas en mesure de prendre en compte l’évolution des flux de trafic au fil du temps, qui peuvent changer en fonction de plusieurs facteurs, notamment le trafic entrant et sortant aux emplacements d’origine et de destination, les conditions saisonnières telles que la météo, les grappes de vitesse et les trajets récents entre les emplacements d’origine et de destination par d’autres systèmes de véhicule. BRÈVE DESCRIPTION Selon un mode de réalisation, un procédé peut comprendre l’obtention d’un événement de transport et d’une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination et la détermination de conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques. Le procédé peut en outre comprendre la prédiction, par des procédés d’optimisation mathématique, d’itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station et le regroupement de groupes de données d’événement de transport à partir des données de transport historiques à l’aide d’un procédé de classification d’apprentissage automatique. Le procédé peut en outre comprendre la mise en correspondance de groupes de données d’événement de transport à des groupes de transport historiques à l’emplacement actuel et la prédiction d’une heure d’arrivée estimée (ETA) du système de véhicule à la destination à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique. Selon un mode de réalisation, un système peut comprendre un ou plusieurs processeurs configurés pour obtenir un événement de transport et une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination et déterminer des conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques. Les un ou plusieurs processeurs peuvent en outre être configurés pour prédire, par des procédés d’optimisation mathématique, des itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station et regrouper à partir des données de transport historiques, par un procédé de classification d’apprentissage automatique, des groupes de données d’événement de transport. Les un ou plusieurs processeurs peuvent en outre être configurés pour faire correspondre à l’emplacement actuel les données d’événement de transport à des groupes de classification d’apprentissage automatique de données de transport historiques et prédire, par un modèle d’apprentissage automatique, une heure d’arrivée estimée (ETA) du système de véhicule à la destination. Selon un mode de réalisation, un système de véhicule peut comprendre un ou plusieurs véhicules. Le système de véhicule peut en outre comprendre un ou plusieurs processeurs configurés pour obtenir un événement de transport et une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination et déterminer des conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques. Les un ou plusieurs processeurs peuvent en outre être configurés pour prédire, par des procédés d’optimisation mathématique, des itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station et regrouper à partir des données de transport historiques, par un procédé de classification d’apprentissage automatique, des groupes de données d’événement de transport. Les un ou plusieurs processeurs peuvent en outre être configurés pour faire correspondre à l’emplacement actuel les données d’événement de transport à des groupes de classification d’apprentissage automatique de transport historiques et prédire, par un modèle d’apprentissage automatique, une heure d’arrivée estimée (ETA) du système de véhicule à la destination. Un ou plusieurs des un ou plusieurs processeurs sont fournis à bord d’un ou de plusieurs des un ou plusieurs véhicules. L’objet de l’invention peut être compris à la lecture de la description suivante de modes de réalisation non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels ci-après : La représente schématiquement un réseau de transport selon un mode de réalisation ; La représente schématiquement un système de véhicule selon un mode de réalisation ; La représente schématiquement un système de prédiction d’une ETA d’un système de véhicule selon un mode de réalisation ; La représente schématiquement un modèle d’apprentissage automatique selon un mode de réalisation ; La représente schématiquement un modèle d’apprentissage automatique selon un mode de réalisation ; La représente schématiquement un système d’estimation d’une ETA d’un système de véhicule selon un mode de réalisation ; La représente schématiquement un système d’estimation d’une ETA d’un système de véhicule selon un mode de réalisation ; La illustre schématiquement un procédé d’estimation d’une ETA d’un système de véhicule selon un mode de réalisation. Procédé d’estimation de l’heure d’arrivée de systèmes de véhicule, comprenant : - l’obtention d’un événement de transport et d’une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination ; le procédé d’estimation étant caractérisé en ce qu’il comprend de plus - la détermination de conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques ; - la prédiction, par des procédés d’optimisation mathématique, d’itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station ; - le regroupement de groupes de données d’événement de transport à partir des données de transport historiques à l’aide d’un procédé de classification d’apprentissage automatique ; - la mise en correspondance des groupes de données d’événement de transport à des groupes de transport historiques à l’emplacement actuel ; et - la prédiction d’une heure d’arrivée estimée du système de véhicule à la destination à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique. Procédé d’estimation selon la revendication 1, dans lequel l’événement de transport comprend un ou plusieurs attributs d’événement de transport et un ou plusieurs attributs d’expédition, dans lequel les un ou plusieurs attributs d’événement de transport comprennent un ou plusieurs éléments parmi le trafic d’autres systèmes de véhicule sur l’itinéraire, le trafic d’autres systèmes de véhicule à une ou plusieurs parmi l’origine et la destination, une distance du système de véhicule à partir d’une ou de plusieurs parmi l’origine ou la destination, un emplacement du système de véhicule, une vitesse du système de véhicule et les conditions météorologiques et les un ou plusieurs attributs d’expédition comprennent un ou plusieurs éléments parmi une lettre de voiture et un changement de lettre de voiture. Procédé d’estimation selon la revendication 1, comprenant en outre : - la génération des groupes de données de transport historiques à partir d’une ou de plusieurs des données de transport historiques sur la base de l’emplacement actuel du système de véhicule ou de l’itinéraire, dans lequel la génération des groupes de données de transport historiques comprend en outre la détermination d’une durée moyenne mobile des trajets effectués de l’origine à la destination par un ou plusieurs éléments parmi le système de véhicule ou un autre système de véhicule. Procédé d’estimation selon la revendication 1, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique comprend une pluralité d’algorithmes de classification, dans lequel chacun de la pluralité d’algorithmes de classification génère des groupes de données d’événements de transport, le procédé comprenant en outre : - l’exécution d’une ou de plusieurs parmi une recherche de grille ou une recherche aléatoire des algorithmes de classification pour générer des hyperparamètres optimaux du modèle d’apprentissage automatique ; - la validation croisée des algorithmes de classification ; et - la sélection d’un algorithme de classification le plus précis pour l’heure d’arrivée estimée du système de véhicule jusqu’à la destination. Procédé d’estimation selon la revendication 4, comprenant en outre : - la génération à partir des groupes de données d’événement de transport d’une pluralité de modèles de régression configurés pour prédire l’heure d’arrivée estimée ; - l’exécution d’une ou de plusieurs parmi une recherche de grille ou une recherche aléatoire des modèles de régression pour générer des hyperparamètres optimaux du modèle d’apprentissage automatique ; - la validation croisée des modèles de régression ; et - la sélection d’un modèle de régression le plus précis pour l’heure d’arrivée estimée du système de véhicule jusqu’à la destination. Système d’estimation de l’heure d’arrivée de systèmes de véhicule, comprenant: - un ou plusieurs processeurs configurés pour : obtenir un événement de transport et une heure d’événement de transport d’un système de véhicule à un emplacement actuel du système de véhicule sur un itinéraire d’une origine à une destination ; le système d’estimation étant caractérisé en ce que le ou les processeurs sont de plus configurés pour : déterminer des conditions d’événement de transport sur la base de données de transport historiques ; prédire, par des procédés d’optimisation mathématique, des itinéraires de transport optimaux sur la base d’un ou de plusieurs éléments parmi des itinéraires de transport historiques, des itinéraires contractuels, des intersections contractuelles et des données de base de station ; regrouper à partir des données de transport historiques, par un procédé de classification d’apprentissage automatique, des groupes de données d’événement de transport ; faire correspondre à l’emplacement actuel les données d’événement de transport aux groupes de classification d’apprentissage automatique de données de transport historiques ; et prédire, par un modèle d’apprentissage automatique, une heure d’arrivée estimée du système de véhicule à la destination. Système d’estimation selon la revendication 6, dans lequel l’événement de transport comprend un ou plusieurs attributs d’événement de transport et un ou plusieurs attributs d’expédition, dans lequel les un ou plusieurs attributs d’événement de transport comprennent un ou plusieurs éléments parmi le trafic d’autres systèmes de véhicule sur l’itinéraire, le trafic d’autres systèmes de véhicule à une ou plusieurs parmi l’origine et la destination, une distance du système de véhicule à partir d’une ou de plusieurs parmi l’origine ou la destination, un emplacement du système de véhicule, une vitesse du système de véhicule et les conditions météorologiques et les un ou plusieurs attributs d’expédition comprennent un ou plusieurs éléments parmi une lettre de voiture et un changement de lettre de voiture. Système d’estimation selon la revendication 6, dans lequel les un ou plusieurs processeurs sont configurés pour générer les groupes de données de transport historiques en déterminant une durée moyenne mobile des trajets effectués de l’origine à la destination par un ou plusieurs éléments parmi le système de véhicule ou un autre système de véhicule. Système selon la revendication 6, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique comprend une pluralité d’algorithmes de classification, dans lequel chacun de la pluralité d’algorithmes de classification est configuré pour générer des groupes de données d’événement de transport, dans lequel les un ou plusieurs processeurs sont en outre configurés pour : - exécuter une ou plusieurs parmi une recherche de grille ou une recherche aléatoire des algorithmes de classification pour générer des hyperparamètres optimaux du modèle d’apprentissage automatique ; - effectuer une validation croisée des algorithmes de classification ; et - sélectionner un algorithme de classification le plus précis pour l’heure d’arrivée estimée du système de véhicule jusqu’à la destination. Système d’estimation selon la revendication 9, dans lequel les un ou plusieurs processeurs sont en outre configurés pour : - générer à partir des groupes de données d’événement de transport une pluralité de modèles de régression configurés pour prédire l’heure d’arrivée estimée ; - exécuter une ou plusieurs parmi une recherche de grille ou une recherche aléatoire des modèles de régression pour générer des hyperparamètres optimaux du modèle d’apprentissage automatique ; - effectuer une validation croisée des modèles de régression ; et - sélectionner un modèle de régression le plus précis pour l’heure d’arrivée estimée du système de véhicule jusqu’à la destination.