Brevet FR3133167A1 — publié le 20230908

L’invention concerne un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones (10) pour la détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule comprenant au moins deux roues, le procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones (10) du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme. Le procédé comprenant les étapes suivantes : E1. récupération de données de calibration correspondant à différentes situations de roulement du véhicule, lesdites données de calibration incluant les vitesses linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) des roues et une vitesse (V 1 ) ; E3. entraînement du réseau de neurones (10), avec, en entrée les données de calibration, vitesse (V 1 ) exclue, et en sortie dudit réseau de neurones (10) une valeur relative à la vitesse (V 1 ). Figure pour l’abrégé : figure 2 Procédé de détermination de la vitesse d’un véhicule et unité de traitement permettant la mise en œuvre d’un tel procédé L’invention concerne le domaine des véhicules et des systèmes de sécurités embarqués dans tels véhicules. L’invention a ainsi plus précisément pour objet un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones pour la détermination de la vitesse d’un véhicule, un procédé de détermination de la vitesse d’un véhicule, une unité de traitement et un véhicule comprenant une telle unité de traitement. État de l’art antérieur Pour l’optimisation de la sécurité des véhicules et notamment de son freinage, il est important de connaître en permanence la vitesse d’un véhicule. Une telle vitesse est en effet nécessaire afin d’optimiser le fonctionnement des systèmes antiblocage des roues, plus connu sous le sigle anglais ABS, ou encore d’antiblocage des roues arrière, plus connu sous le sigle anglais RWU. Par vitesse du véhicule, il est entendu ci-dessus et dans le reste de la description une vitesse linéaire du véhicule. Actuellement, cette information est fournie à l’unité de commande des freins par le programme/système électronique de stabilité (connu sous le sigle anglais ESP/ESC). Il en résulte une dépendance interdépendance entre les deux systèmes qui peut être problématique puisque l’ABS est donc dépendant du bon fonctionnement de l’ESP/ESC. Il y aurait donc un intérêt à fournir une unité de commande de frein qui soit totalement indépendante de l’ESP/ESC et qui soit néanmoins à même de prendre en compte la vitesse du véhicule afin de sécuriser le freinage du véhicule. L’invention a ainsi pour but de résoudre les inconvénients ci-dessus et a donc pour objet de fournir un procédé de détermination de la vitesse d’un véhicule susceptible d’être implémenté sur une unité de commande de frein et qui nécessite pas à avoir à faire appel à l’ESP/ECS. A cet effet, l’invention concerne un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones pour la détermination de la vitesse d’un véhicule comprenant au moins deux roues, le procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, le procédé comprenant les étapes suivantes : - récupération de données de calibration correspondant à différentes situations de roulement du véhicule, lesdites données de calibration incluant une vitesse linéaire d’au moins deux des roues du véhicule, préférentiellement chacune des roues du véhicule, et une vitesse du véhicule, - entraînement du premier réseau neurones LSTM, avec, en entrée dudit réseau de neurones, les données de calibration récupérées pour au moins une première partie des situations de roulement du véhicule, la vitesse du véhicule étant exclue desdites données, et en sortie dudit réseau de neurones une valeur relative à la vitesse du véhicule. Un tel procédé d’entraînement d’un réseau de neurones est à même de permettre une détermination de la vitesse du véhicule sur la base des seules vitesses des roues qui soit fiable, puisqu’elle prend en compte, du fait de l’utilisation de neurones récurrents à mémoire court et long terme, l’évolution des conditions de roulement du véhicule et qui ne nécessite pas à faire appel à un système extérieur tel qu’un programme/système électronique de stabilité. Il est donc possible, à partir d’un réseau de neurones entraîné avec un tel procédé de fournir une estimation d’une vitesse d’un véhicule fiable et ceci de manière indépendante de l’ESP/ESC. Les données de calibration peuvent comprendre en outre au moins un paramètre du véhicule, l’au moins un paramètre du véhicule étant préférentiellement sélectionné dans le groupe comprenant un signal fourni par un capteur de lacet, un signal de Géo-positionnement par satellite, un system d’antiblocage de roue. De cette manière, les situations de roulement du véhicule peuvent pleinement être prises en compte. Il en résulte une détermination optimisée de la vitesse de véhicule. Il peut être prévu, entre l’étape E1. de récupération de données de calibration et l’étape E3. d’entraînement l’étape suivante : - E2. séparation des différentes situations de roulement du véhicules en au moins un premier, un deuxième et un troisième groupe de situations de roulement distinctes, la première partie à partir de laquelle est réalisée l’étape d’entraînement correspondant au premier groupe de situation de roulement, dans lequel il est prévu après l’étape E3. d’entraînement les étapes suivantes : - E4. validation de l’entraînement du réseau de neurones (10) LSTM à partir des données de calibration du deuxième groupe de situations, l’étape d’entraînement étant de nouveau mise en œuvre dans le cas où l’étape de validation ne permet pas de valider l’entraînement à partir des données de calibration du deuxième groupe de situations, - E6. teste du réseau de neurones LSTM à partir des données de calibration du troisième groupe. De cette manière la détermination de la vitesse est validée, il en résulte que la vitesse de déterminé à partir d’un tel procédé d’entrainement pourra être considérée comme parfaitement fiable. L’invention concerne en outre un procédé de détermination de la vitesse d’un véhicule comprenant au moins deux roues, le procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, ayant été préalablement entraîné dans le cadre d’un procédé selon l’invention : - E11. récupération de la vitesse linéaire d’au moins deux roues du véhicule, préférentiellement de chacune des roues, dudit véhicules, - E12. détermination de la valeur relative à la vitesse du véhicule à partir du réseau de neurones LSTM en lui fournissant en entrée la vitesse linéaire d’au moins deux roues du véhicule, préférentiellement de l’ensemble des roues du véhicule. Un tel procédé de détermination permet, en raison du procédé d’apprentissage selon l’invention, d’obtenir une vitesse du véhicule particulièrement fiable. Il est ainsi possible, à partir d’une telle vitesse fiabilisée, de fournir un freinage particulièrement sécurisé notamment lors d’un freinage d’urgence à partir de freins électriques de stationnement d’un véhicule. Le réseau de neurones LSTM ayant été préalablement entrainé dans le cadre d’un procédé selon l’invention dans lequel les données de calibration comprennent en outre au moins un paramètre du véhicule, lors de l’étape E11. de récupération de la vitesse linéaire d’au moins deux roues il peut en outre être récupéré l’au moins un paramètre du véhicule. Après l’étape E12. de détermination de la vitesse du véhicule, il peut en outre être corrigé le modèle déterminé pendant l’entraînement préalable pour tenir en compte les données récupérées pendant la mise en œuvre du procédé de détermination. De cette manière il est possible de tenir compte des évolutions des conditions de circulation du véhicule, tel que par exemple l’usure des pneus. L’invention concerne en outre une unité de traitement d’un véhicule comprenant au moins deux roues, l’unité de traitement comprenant un réseau de neurones, dans lequel le réseau de neurones est un réseau de neurones du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, ledit réseau de neurones LSTM ayant été entrainé selon un procédé d’entraînement selon l’invention, l’unité de traitement étant configurée pour récupérer la vitesse linéaire d’au moins deux roues du véhicule et pour déterminer, à partir desdites vitesses linéaires une valeur relative à la vitesse du véhicule. Le véhicule peut comprendre au moins quatre roues dont au moins deux roues arrières, l’unité de traitement étant une unité de commande de freins arrières adaptée pour commander des freins arrières du véhicule qui équipent lesdites au moins deux roues arrières, lesdits freins arrières étant préférentiellement des freins électriques de stationnement du véhicule. L’invention concerne en outre un véhicule comprenant au moins deux et une unité de traitement selon l’invention. Un tel véhicule bénéficie des avantages liés à la détermination de vitesse fiable permise par le procédé d’apprentissage selon l’invention. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description d’exemples de réalisation, donnés à titre purement indicatif et nullement limitatif, en faisant référence aux dessins annexés sur lesquels : illustre schématiquement un véhicule comprenant une unité de traitement selon l’invention ; illustre schématiquement un réseau de neurones tel que mis en œuvre dans le cadre de l’invention ; illustre un ordinogramme d’un procédé d’entraînement selon l’invention d’un réseau de neurones tel qu’illustré sur la ; illustre un ordinogramme d’un procédé de détermination d’une vitesse du véhicule selon l’invention. Des parties identiques, similaires ou équivalentes des différentes figures portent les mêmes références numériques de façon à faciliter le passage d’une figure à l’autre. Les différentes parties représentées sur les figures ne le sont pas nécessairement selon une échelle uniforme, pour rendre les figures plus lisibles. Les différentes possibilités (variantes et modes de réalisation) doivent être comprises comme n’étant pas exclusives les unes des autres et peuvent se combiner entre elles. Procédé d’entraînement d’un réseau de neurones (10) pour la détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule (1) comprenant au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D), le procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones (10) du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, le procédé comprenant les étapes suivantes : - E1. récupération de données de calibration correspondant à différentes situations de roulement du véhicule (1), lesdites données de calibration incluant une vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux des roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1), préférentiellement de chacune des roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1), et une vitesse (V 1 ) du véhicule (1), - E3. entraînement du réseau de neurones LSTM (10), avec, en entrée dudit réseau de neurones LSTM (10), les données de calibration récupérées pour au moins une première partie des situations de roulement du véhicule (1), la vitesse du véhicule (1) étant exclue desdites données, et en sortie dudit réseau de neurones LSTM (10) une valeur relative à la vitesse (V 1 ) du véhicule (1). Procédé d’entraînement selon la revendication 1, dans lequel les données de calibration comprennent en outre au moins un paramètre du véhicule (1), l’au moins un paramètre du véhicule étant préférentiellement sélectionné dans le groupe comprenant un signal fourni par un capteur de lacet, un signal de Géo-positionnement par satellite, un system d’antiblocage de roue. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel il est prévu, entre l’étape E1. de récupération de données de calibration et l’étape E3. d’entraînement l’étape suivante : - E2. séparation des différentes situations de roulement du véhicules (1) en au moins un premier, un deuxième et un troisième groupe de situations de roulement distinctes, la première partie à partir de laquelle est réalisée l’étape d’entraînement correspondant au premier groupe de situation de roulement, dans lequel il est prévu après l’étape E3. d’entraînement les étapes suivantes : - E4. validation de l’entraînement du réseau de neurones (10) LSTM à partir des données de calibration du deuxième groupe de situations, l’étape d’entraînement étant de nouveau mise en œuvre dans le cas où l’étape de validation ne permet pas de valider l’entraînement à partir des données de calibration du deuxième groupe de situations, - E6. teste du réseau de neurones LSTM à partir des données de calibration du troisième groupe. Procédé de détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule comprenant au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D), le procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones (10) du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, ayant été préalablement entraîné dans le cadre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 : - E11. récupération de la vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1), préférentiellement de chacune des roues (2A, 2B, 2C, 2D), dudit véhicules (1), - E12. détermination de la valeur relative à la vitesse (V 1 ) du véhicule (1) à partir du réseau de neurones LSTM (10) en lui fournissant en entrée la vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1), préférentiellement de l’ensemble des roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule(1). Procédé de détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule (1) selon la revendication 4, dans lequel le réseau de neurones LSTM (10) a été préalablement entrainé dans le cadre d’un procédé selon la revendication 2 prise seule ou en combinaison avec la revendication 3 ou 4, dans lequel lors de l’étape E11. de récupération de la vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux roues il est en outre récupéré l’au moins un paramètre du véhicule (1). Procédé de détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule (1) selon la revendication 4 ou 5, dans lequel après l’étape E12. de détermination de la vitesse du véhicule (1), il est en outre corrigé le modèle déterminé pendant l’entraînement préalable pour tenir en compte les données récupérées pendant la mise en œuvre du procédé de détermination. Unité de traitement (5) d’un véhicule (1) comprenant au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D), l’unité de traitement (5) comprenant un réseau de neurones (10), dans lequel le réseau de neurones (10) est un réseau de neurones du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, ledit réseau de neurones LSTM (10) ayant été entrainé selon un procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, l’unité de traitement (5) étant configurée pour récupérer la vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1) et pour déterminer, à partir desdites vitesses linéaires (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) une valeur relative à la vitesse (V 1 ) du véhicule (1). Unité de traitement (5) selon la revendication 7, dans laquelle le véhicule comprend au moins quatre roues (2A, 2B, 2C, 2D) dont au moins deux roues arrières (2C, 2D), l’unité de traitement (5) étant une unité de commande de freins arrières adaptée pour commander des freins arrières (3C, 3D) du véhicule (1) qui équipent lesdites au moins deux roues arrières (2C, 2D), lesdits freins arrières (3C, 3D) étant préférentiellement des freins électriques de stationnement du véhicule (1). Véhicule (1) comprenant au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D) et une unité de traitement (5) selon la revendication 7 ou 8.