Brevet FR3128304A1 — publié le 20230421

Titre : Procédé de détection d'une limite d'une voie de circulation Procédé (P1) de détection d'une limite (L1, L2, L3) d'une voie de circulation (VC1, VC2) pour un véhicule (1) automobile, caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape (E1) de détection de ladite limite par un moyen de détection (3) de l'environnement du véhicule, la limite étant définie par une fonction, notamment une fonction polynomiale, - une étape (E4) de détermination d'une pluralité de premiers vecteurs (MXi) caractérisant ladite limite, sur la base de données cartographiques et sur la base de données sur la position et l'orientation courante du véhicule, - une étape (E6) de détermination d'une pluralité de deuxièmes vecteurs (Fj) caractérisant ladite limite, chaque deuxième vecteur étant déterminé par une projection orthogonale d'un premier vecteur sur ladite fonction, - une étape (E8) de calcul de distances de Mahalanobis entre chaque premier vecteur et chaque deuxième. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 2 Procédé de détection d'une limite d'une voie de circulation Domaine technique de l'invention L’invention concerne le domaine des procédés de détection de limites de voies de circulation pour véhicule automobile. L'invention concerne aussi le domaine des procédés de détermination de la position d'un véhicule sur une route. L’invention concerne enfin un véhicule automobile équipé de moyens de mise en œuvre de tels procédés. Etat de la technique antérieure La détection des limites des voies de circulation joue un rôle primordial dans le développement des véhicules autonomes. Une détection correcte est nécessaire pour construire une représentation exacte de l'environnement du véhicule et pour prendre des décisions appropriées de contrôle du véhicule. Notamment, une fausse détection d'une limite de voie de circulation, couramment dénommée "faux positif", peut avoir des conséquences néfastes comme par exemple une mauvaise orientation du véhicule ou une manœuvre de freinage intempestive. Les limites des voies de circulation peuvent prendre de nombreuses formes, telles que des lignes peintes au sol, des limites de revêtement routier, des barrières, des trottoirs, etc ... La détection de ces limites est donc particulièrement complexe. Pour détecter ces limites, on utilise classiquement des moyens de détection de l'environnement tels que des caméras, des radars ou des lidars. Bien que ces moyens de détection soient de plus en plus perfectionnés, les données qu'ils fournissent comportent parfois des incertitudes ou des erreurs. La complexité des moyens de détection, lesquels sont généralement basés sur des réseaux de neurones, rend la compréhension ou l'analyse des faux positifs particulièrement difficile. De tels défauts limitent le déploiement des véhicules autonomes. Pour améliorer la détection des limites des voies de circulation, on connaît des procédés consistants à combiner des données reçues par des moyens de détection de l'environnement avec des données cartographiques. Le document US20210004017A1 divulgue un exemple d'un tel procédé. Toutefois, les procédés connus sont encore insuffisamment efficaces. Notamment, ils ne permettent pas toujours d'éviter la détection de faux positifs. Présentation de l'invention Un premier objet de l’invention est un procédé de détection d'une limite d'une voie de circulation pour un véhicule automobile permettant d'éviter la détection de faux positifs. Un second objet de l’invention est un procédé de détection permettant d'améliorer la détermination de la position d'un véhicule sur une route donnée. L'invention se rapporte à un procédé de détection d'une limite d'une voie de circulation pour un véhicule automobile, le procédé comprenant : - une étape de détection de ladite limite par un moyen de détection de l'environnement du véhicule, ledit moyen de détection étant embarqué dans le véhicule, la limite détectée par le moyen de détection étant définie par une fonction, notamment une fonction polynomiale, - une étape de détermination d'une pluralité de premiers vecteurs caractérisant ladite limite, les premiers vecteurs étant déterminés sur la base de données cartographiques et sur la base de données sur la position et l'orientation courante du véhicule, - une étape de détermination de données relatives à l'incertitude de chacun des premiers vecteurs, - une étape de détermination d'une pluralité de deuxièmes vecteurs caractérisant ladite limite, chaque deuxième vecteur étant déterminé par une projection orthogonale d'un premier vecteur sur ladite fonction, - une étape de détermination de données relatives à l'incertitude de chacun des deuxièmes vecteurs, - une étape de calcul de distances de Mahalanobis entre chaque premier vecteur et chaque deuxième vecteur résultant de la projection orthogonale du premier vecteur considéré, chaque distance de Mahalanobis étant calculée en fonction des données relatives à l'incertitude de chaque premier vecteur et de chaque deuxième vecteur considéré, - une étape de classification de la limite détectée par le moyen de détection en vrai positif ou en faux positif en fonction des distances de Mahalanobis précédemment calculées. Les premiers vecteurs et les deuxièmes vecteurs peuvent être formulés dans un même référentiel lié au véhicule. Chaque premier vecteur peut comprendre : - une première composante égale à une distance d'une origine du premier vecteur considéré au véhicule, suivant un axe longitudinal du véhicule, - une deuxième composante égale à une distance de l'origine du premier vecteur considéré au véhicule, suivant un axe transversal du véhicule, - une troisième composante caractérisant l'orientation d'une tangente à ladite limite au niveau de l'origine du premier vecteur, et chaque deuxième vecteur peut comprendre: - une première composante égale à une distance d'une origine du deuxième vecteur considéré au véhicule, suivant un axe longitudinal du véhicule, - une deuxième composante égale à une distance de l'origine du deuxième vecteur considéré au véhicule, suivant un axe transversal du véhicule, - une troisième composante caractérisant l'orientation d'une tangente à ladite limite au niveau de l'origine du deuxième vecteur, Chaque premier vecteur peut être déterminé de sorte que son origine soit comprise dans une portée du moyen de détection. Les données relatives à l'incertitude de chacun des premiers vecteurs peuvent être calculées en fonction de valeurs d'incertitude de positionnement et d'orientation courante du véhicule et en fonction de valeurs d'incertitude des données cartographiques. Les données relatives à l'incertitude de chacun des deuxièmes vecteurs peuvent être calculées par le moyen de détection. Le procédé de détection peut comprendre une étape de calcul de la distance de Mahalanobis maximale parmi les distances de Mahalanobis calculées entre chaque premier vecteur et chaque deuxième vecteur résultant de la projection orthogonale du premier vecteur considéré, l'étape de classification de la deuxième limite de voie de circulation en vrai positif ou en faux positif étant réalisée en fonction de la distance de Mahalanobis maximale calculée. L'invention se rapporte également à un procédé de détection d'une pluralité de limites de voies de circulation pour un véhicule automobile, le procédé comprenant : - une étape de détection d'un premier ensemble de limites de voies de circulation par un moyen de détection de l'environnement du véhicule, ledit moyen de détection étant embarqué dans le véhicule, - une étape de détection d'un deuxième ensemble de limites de voies de circulation à partir de données cartographiques et de données sur la position et l'orientation courante du véhicule, - une étape de calcul d'une matrice de distances de Mahalanobis entre chaque limite du premier ensemble et chaque limite du deuxième ensemble, chaque élément de la matrice étant égal à la distance de Mahalanobis maximale calculée par la mise en œuvre du procédé de détection d'une limite tel que défini précédemment avec une limite du premier ensemble de limites et une limite du deuxième ensemble de limites, - une étape de classification des limites du premier ensemble en vrai positif ou en faux positif au moyen de la matrice de distances de Mahalanobis, par la mise en œuvre d'un algorithme de détermination du plus proche voisin sur la matrice de distances de Mahalanobis. Le procédé de détection d'une pluralité de limites peut comprendre une étape de comparaison d'un type de chaque limite du premier ensemble avec un type de chaque limite du deuxième ensemble, et en lors de l'étape de calcul de la matrice de distances de Mahalanobis, seuls les éléments de la matrice satisfaisant à une comparaison des types peuvent être calculés. L'invention se rapporte également à un procédé de détermination de la position d'un véhicule sur une route, le procédé comprenant : - une étape de détermination d'au moins deux hypothèses de positionnement du véhicule, puis, pour chaque hypothèse de positionnement du véhicule : - la mise en œuvre du procédé de détection d'une pluralité de limites tel que défini précédemment, - une étape de calcul d'un indice de précision en fonction du nombre de vrais positifs et de faux positifs déterminés, puis : - une étape de sélection d'une hypothèse de positionnement par comparaison des indices de précision calculés pour les différentes hypothèses. L'invention se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes des procédés tels que définis précédemment. L'invention se rapporte également à un support d’enregistrement de données, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme de mise en œuvre des procédés tels que définis précédemment. L'invention se rapporte également à un véhicule automobile comprenant un moyen de détection de l'environnement du véhicule, un moyen de géolocalisation du véhicule, un moyen de détermination de l'orientation du véhicule, une mémoire ou un moyen d'accès à une mémoire dans laquelle sont enregistrées des données cartographiques, et une unité de calcul équipée d'un support d'enregistrement de données tel que défini précédemment. Présentation des figures La est une vue schématique d'un véhicule automobile selon un mode de réalisation de l'invention. La est une première vue schématique de dessus du véhicule sur une route comprenant deux voies de circulation, sur laquelle sont représentées des limites d'une voie de circulation telle que détectées par un moyen de détection embarqué dans le véhicule. La est un synoptique d'un procédé de détection d'une limite d'une voie de circulation selon un mode de réalisation de l'invention. La est une deuxième vue schématique de dessus du véhicule, sur laquelle sont représentées des limites de la voie de circulation telles que déterminées au moyen de de données cartographiques. La est une troisième vue schématique de dessus du véhicule, sur laquelle sont représentées, par une modélisation vectorielle, les limites de la voie de circulation telle que détectées par le moyen de détection embarqué dans le véhicule. La est un synoptique d'un procédé de détection d'une pluralité de limites de voies de circulation selon un mode de réalisation de l'invention. La est une vue schématique de dessus du véhicule sur une route comprenant cinq voies de circulation. La est un synoptique d'un procédé de détermination de la position d'un véhicule sur une route selon un mode de réalisation de l'invention. La est un graphique représentant l'évolution temporelle d'un indice de précision calculé pour trois hypothèses de positionnement du véhicule. Procédé (P1) de détection d'une limite (L1, L2, L3) d'une voie de circulation (VC1, VC2) pour un véhicule (1) automobile, caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape (E1) de détection de ladite limite par un moyen de détection (3) de l'environnement du véhicule, ledit moyen de détection étant embarqué dans le véhicule, la limite détectée par le moyen de détection étant définie par une fonction, notamment une fonction polynomiale, - une étape (E4) de détermination d'une pluralité de premiers vecteurs (MXi) caractérisant ladite limite, les premiers vecteurs étant déterminés sur la base de données cartographiques et sur la base de données sur la position et l'orientation courante du véhicule, - une étape (E5) de détermination de données relatives à l'incertitude de chacun des premiers vecteurs, - une étape (E6) de détermination d'une pluralité de deuxièmes vecteurs (Fj) caractérisant ladite limite, chaque deuxième vecteur étant déterminé par une projection orthogonale d'un premier vecteur sur ladite fonction, - une étape (E7) de détermination de données relatives à l'incertitude de chacun des deuxièmes vecteurs, - une étape (E8) de calcul de distances de Mahalanobis entre chaque premier vecteur et chaque deuxième vecteur résultant de la projection orthogonale du premier vecteur considéré, chaque distance de Mahalanobis étant calculée en fonction des données relatives à l'incertitude de chaque premier vecteur et de chaque deuxième vecteur considéré, - une étape (E10) de classification de la limite détectée par le moyen de détection en vrai positif ou en faux positif en fonction des distances de Mahalanobis précédemment calculées. Procédé (P1) de détection selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les premiers vecteurs et les deuxièmes vecteurs sont formulés dans un même référentiel lié au véhicule. Procédé (P1) de détection selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que chaque premier vecteur comprend : - une première composante égale à une distance d'une origine du premier vecteur considéré au véhicule, suivant un axe longitudinal du véhicule, - une deuxième composante égale à une distance de l'origine du premier vecteur considéré au véhicule, suivant un axe transversal du véhicule, - une troisième composante caractérisant l'orientation d'une tangente à ladite limite au niveau de l'origine du premier vecteur, et en ce que chaque deuxième vecteur comprend : - une première composante égale à une distance d'une origine du deuxième vecteur considéré au véhicule, suivant un axe longitudinal du véhicule, - une deuxième composante égale à une distance de l'origine du deuxième vecteur considéré au véhicule, suivant un axe transversal du véhicule, - une troisième composante caractérisant l'orientation d'une tangente à ladite limite au niveau de l'origine du deuxième vecteur, Procédé (P1) de détection selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que chaque premier vecteur est déterminé de sorte que son origine soit comprise dans une portée (ZP) du moyen de détection (3). Procédé (P1) de détection selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que : - les données relatives à l'incertitude de chacun des premiers vecteurs sont calculées en fonction de valeurs d'incertitude de positionnement et d'orientation courante du véhicule et en fonction de valeurs d'incertitude des données cartographiques, et/ou en ce que - les données relatives à l'incertitude de chacun des deuxièmes vecteurs sont calculées par le moyen de détection (3). Procédé (P1) de détection selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape (E9) de calcul de la distance de Mahalanobis maximale parmi les distances de Mahalanobis calculées entre chaque premier vecteur et chaque deuxième vecteur résultant de la projection orthogonale du premier vecteur considéré, l'étape (E10) de classification de la deuxième limite de voie de circulation en vrai positif ou en faux positif étant réalisée en fonction de la distance de Mahalanobis maximale calculée. Procédé (P2) de détection d'une pluralité de limites (L1, L2, L3) de voies de circulation (VC1, VC2) pour un véhicule (1) automobile, caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape (E01) de détection d'un premier ensemble de limites de voies de circulation par un moyen de détection de l'environnement du véhicule, ledit moyen de détection étant embarqué dans le véhicule, - une étape (E02) de détection d'un deuxième ensemble de limites de voies de circulation à partir de données cartographiques et de données sur la position et l'orientation courante du véhicule, - une étape (E12) de calcul d'une matrice de distances de Mahalanobis entre chaque limite du premier ensemble et chaque limite du deuxième ensemble, chaque élément de la matrice étant égal à la distance de Mahalanobis maximale calculée par la mise en œuvre du procédé (P1) de détection selon la revendication précédente avec une limite du premier ensemble de limites et une limite du deuxième ensemble de limites, - une étape (E13) de classification des limites du premier ensemble en vrai positif ou en faux positif au moyen de la matrice de distances de Mahalanobis, par la mise en œuvre d'un algorithme de détermination du plus proche voisin sur la matrice de distances de Mahalanobis. Procédé (P2) de détection selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend une étape (E03) de comparaison d'un type de chaque limite du premier ensemble avec un type de chaque limite du deuxième ensemble, et en ce que lors de l'étape (E12) de calcul de la matrice de distances de Mahalanobis, seuls les éléments de la matrice satisfaisant à une comparaison des types sont calculés. Procédé (P3) de détermination de la position d'un véhicule (1) sur une route, caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape (E21) de détermination d'au moins deux hypothèses (H1, H2, H3) de positionnement du véhicule, puis, pour chaque hypothèse de positionnement du véhicule : - la mise en œuvre du procédé (P2) de détection selon la revendication 7 ou 8, - une étape (E23) de calcul d'un indice de précision en fonction du nombre de vrais positifs et de faux positifs déterminés, puis : - une étape (E24) de sélection d'une hypothèse de positionnement par comparaison des indices de précision calculés pour les différentes hypothèses. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. Support d’enregistrement de données (7), lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme de mise en œuvre d'un procédé selon l’une des revendications 1 à 9. Véhicule (1) automobile, caractérisé en ce qu'il comprend un moyen de détection (3) de l'environnement du véhicule, un moyen de géolocalisation (4) du véhicule, un moyen de détermination de l'orientation du véhicule (5), une mémoire (6) ou un moyen d'accès à une mémoire dans laquelle sont enregistrées des données cartographiques, et une unité de calcul (2) équipée d'un support d'enregistrement de données (7) selon la revendication précédente.