Brevet FR3150886A1 — publié le 20250110

Procédé d’entraînement d’un classifieur apte à déterminer un type de geste réalisé par au moins une partie du corps d’un utilisateur à proximité d’un véhicule, ladite détermination étant réalisée à partir d’un signal de type série temporelle ou d’au moins une caractéristique d’un tel signal, ledit signal étant issu en utilisation d’un capteur de geste intégré au véhicule, dans lequel l’entraînement est réalisé à partir de signaux d’entraînement de type série temporelle ou à partir d’au moins une caractéristique issue de chacun d’une pluralité de tels signaux d’entraînement, lesdits signaux d’entraînement ou caractéristique représentant le geste de ladite partie du corps de l’utilisateur par rapport au véhicule, de données liées à la position et/ou à l’orientation du capteur sur le véhicule et/ou de données liées au véhicule, de données liées au type de geste de ladite partie du corps de l’utilisateur. Figure de l’abrégé : Figure 3 Procédé d’entraînement d’un classifieur apte à déterminer un type de geste La présente divulgation concerne un procédé d’entraînement d’un classifieur apte à déterminer un type de geste réalisé par au moins une partie du corps d’un utilisateur à proximité d’un véhicule, à partir de signaux de type série temporelle ou d’au moins une caractéristique issue de tels signaux, lesdits signaux ou ladite caractéristique représentant le geste de ladite partie du corps de l’utilisateur par rapport au véhicule. Un capteur de coup de pied (« kick sensor » en anglais) peut permettre à un utilisateur d'activer ou de contrôler certaines fonctions du véhicule comme par exemple l’ouverture du coffre d’une voiture en effectuant un mouvement ou un geste avec son pied. Il s'agit d'une forme d'interaction mains libres conçue pour offrir commodité et facilité d'utilisation. Au lieu d'utiliser un bouton physique sur la voiture ou sur son porte-clés, l’utilisateur peut activer le mécanisme en donnant simplement un coup de pied sous une zone spécifique du pare-chocs arrière au niveau du coffre, où est situé le capteur. Le capteur détecte le mouvement et déclenche le déverrouillage ou l'ouverture du coffre. Le but d'un capteur de coup de pied est de permettre à l’utilisateur d'accéder à la zone de chargement du véhicule sans l’obliger à poser ses affaires ou à interagir physiquement avec la voiture, comme quand ses mains sont prises avec des sacs d'épicerie. Bien que les capteurs de coup de pied puissent être pratiques et fournir un accès mains libres, ils présentent également certains inconvénients, notamment en ce qui concerne la sensibilité. Les capteurs de coup de pied peuvent parfois être trop ou pas assez sensibles, et peuvent alors mal interpréter d'autres mouvements ou objets et entrainer des activations involontaires. Par exemple, si l’utilisateur ou un passant frôle accidentellement la zone du capteur en passant devant le véhicule, cela peut déclencher l'ouverture ou la fermeture du coffre. Il serait donc bénéfique de disposer de moyens capables de classifier les signaux issus de tels capteurs, c’est-à-dire de déterminer si le geste détecté est un geste valide autorisant l’ouverture du coffre, ou si au contraire, le geste détecté ne doit pas entraîner l’ouverture du coffre. Une telle classification peut être réalisée à l'aide d'un modèle ou classifieur que l'on entraîne à l’aide d’une base de données d’entraînement comportant à la fois des signaux appartenant à la classe des signaux valides permettant l'ouverture du coffre et des signaux appartenant à la classe des signaux non valides ne devant pas entraîner une telle ouverture. Cela nécessite un nombre important de signaux pour obtenir un classifieur correctement entraîné. Par ailleurs chaque configuration de véhicule nécessite l'entraînement d'un classifieur distinct, nécessitant à chaque fois une base de données d’entrainement spécifique à la configuration du véhicule. Au total, le nombre de signaux devant permettre l'entraînement de ces nombreux classifieurs devient extrêmement important et il est coûteux de réaliser des enregistrements de signaux réels pour obtenir l’ensemble des signaux nécessaires à ces entraînements. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. A cet effet, le présent document concerne un procédé d’entraînement d’un classifieur apte à déterminer un type de geste réalisé par au moins une partie du corps d’un utilisateur à proximité d’un véhicule, ladite détermination étant réalisée à partir d’un signal de type série temporelle ou d’au moins une caractéristique d’un tel signal, ledit signal étant issu en utilisation d’un capteur de geste intégré au véhicule, dans lequel l’entraînement est réalisé à partir : - de signaux d’entraînement de type série temporelle ou à partir d’au moins une caractéristique issue de chacun d’une pluralité de tels signaux d’entraînement, lesdits signaux d’entraînement ou caractéristique représentant le geste de ladite partie du corps de l’utilisateur par rapport au véhicule, - de données liées à la position et/ou à l’orientation du capteur sur le véhicule et/ou de données liées au véhicule, - de données liées au type de geste de ladite partie du corps de l’utilisateur, ledit procédé comportant les étapes : - générer au moins une partie desdits signaux d’entraînement ou caractéristiques à l’aide d’un générateur entraîné, - entraîner ledit classifieur au moins en partie sur la base des signaux d’entraînement ou caractéristiques générées par le générateur entraîné. Le geste peut être un coup. Ladite partie du corps peut être un pied ou une main. Un signal de série temporelle est une séquence de données collectées et enregistrées dans un ordre chronologique. Chaque point de données dans la série est associé à un moment spécifique dans le temps, ce qui permet d'analyser et de comprendre les variations qui se produisent au fil du temps. La durée du signal peut être comprise entre 0,5 et 2 secondes par exemple, ce qui correspondant à la durée d’un geste permettant l’ouverture d’un ouvrant du véhicule. La valeur du signal peut être dépendant de la distance et/ou de la position entre la cible, ici ladite partie du corps, et le capteur correspondant. Les signaux générés avec le générateur entraînés sont appelés ci-après signaux synthétiques, par opposition à des signaux réels captés, c’est-à-dire obtenus à l’aide d’un capteur, et enregistrés lors de phases d’acquisition où un utilisateur réalise des gestes à proximité d’un véhicule. L’entraînement du classifieur à l’aide des données synthétiques permet de s’exonérer de longues et coûteuses phases d’acquisition de données réelles pour pouvoir entraîner convenablement le classifieur. Bien entendu, le classifieur peut être entraîné à l’aide de données réelles et de données synthétiques, ou à l’aide de données synthétiques uniquement. Il est également possible de générer des caractéristiques représentatives de tels signaux et d’entraîner le classifieur sur la base de telles caractéristiques. Une caractéristique d’un signal de série temporelle fait référence à un attribut spécifique dérivé des données de la série temporelle. Les caractéristiques sont extraites pour capturer des informations ou des modèles pertinents dans la série temporelle. De telles caractéristiques peuvent comporter : la moyenne : elle représente la valeur moyenne du signal sur une période donnée, la variance : elle mesure la dispersion ou l’étendue des valeurs du signal autour de la moyenne, la tendance : elle indique la direction générale ou le modèle du signal au fil du temps, qu’il augmente, diminue ou reste relativement constant, la saisonnalité : elle saisit les schémas ou cycles récurrents dans la série temporelle, généralement observés à intervalles fixes, l’autocorrélation : elle quantifie la relation entre un signal et ses versions décalées, indiquant le degré de similitude entre les valeurs passées et présentes, la transformée de Fourier : elle décompose le signal de la série temporelle en ses fréquences constitutives, révélant des composantes périodiques ou des composantes de fréquence dominantes, les moments statistiques : Les moments statistiques d’ordre supérieur, tels que l’asymétrie et l’aplatissement, fournissent des informations sur la forme et la distribution du signal, la transformée en ondelettes : elle décompose la série temporelle en différentes échelles, ce qui permet d’analyser les modèles de fréquence localisés, l’entropie : elle mesure la complexité ou l’irrégularité du signal, ce qui donne une idée de son contenu en informations. Les données liées au type de geste de ladite partie du corps de l’utilisateur peuvent notamment comporter une indication sur le fait que le geste est ou non un geste valide, c’est-à-dire autorisant l’ouverture de l’ouvrant correspondant du véhicule. Cela permet de séparer les données représentant un geste valide, des données représentant un geste non valide, pour entrainer le classifieur. En variante, les données liées aux types de geste peuvent être des données relatives au type d’ouvrant devant être ouvert en fonction du geste. Par exemple un premier type de geste peut permettre l’ouverture d’un premier ouvrant et un second type de geste peut permettre l’ouverture d’un second ouvrant. Selon une autre variante, les données liées aux types de geste peuvent être des données relatives au type d’ouverture de l’ouvrant devant être effectué en fonction du geste. Par exemple un premier geste peut permettre une ouverture partielle de l’ouvrant et un second geste peut permettre une ouverture complète de l’ouvrant. Les données liées au véhicule peuvent comporter des données liées à la configuration mécanique du véhicule à proximité du capteur, en utilisation, notamment une forme de pare-chocs, une forme et un nombre de pots d’échappements, etc. Les données liées à la position et/ou à l’orientation du capteur sur le véhicule peuvent comporter des indications liées à la position ou à l’orientation du capteur, en utilisation, par rapport au pare-chocs avant ou arrière, par rapport au châssis du véhicule ou par rapport au sol, et/ou des indications liées au type de peinture du véhicule (qui peut avoir une influence sur la réflexion du signal). Ainsi, après entraînement du générateur, celui-ci est capable de générer des signaux synthétiques associés à toutes sortes de configuration du véhicule et du ou des capteurs, sans nécessiter un entraînement spécifique du générateur à chaque configuration de véhicule ou à chaque modification de l’agencement du capteur sur le véhicule. Pour cela, selon le présent document, le générateur est entraîné avec des données (signal ou caractéristiques de signal) associées à de telles métadonnées (représentant la configuration du véhicule et/ou l’agencement du capteur par rapport au véhicule), de manière à ce que le générateur entraîné soit ensuite capable de générer des signaux synthétiques associées à d'autres valeurs de ces métadonnées. Le générateur peut également prendre en compte des modèles physiques, simulations et/ou connaissances préalables des phénomènes physiques, pour générer des signaux ou caractéristiques. Le générateur peut également générer lesdits signaux ou lesdites caractéristiques à partir de données liées à la morphologie de l’utilisateur. Les données liées à la morphologie du l’utilisateur peuvent comporter des indications liées à la taille de l’utilisateur, des indications liées à la position et à la longueur de certains membres ou articulations de l’utilisateur. Le signal peut être un signal radar comportant une composante en phase et une composante en quadrature de phase. Un tel signal est généralement appelé un signal à double composante en phase (ou I/Q, pour In-Phase/Quadrature). Ce type de signal est couramment utilisé dans les systèmes de radar et de communication pour représenter les signaux modulés. La représentation en phase et quadrature de phase permet de décrire un signal complexe en utilisant deux composantes orthogonales : une composante en phase (I) et une composante en quadrature de phase (Q). La composante en phase est généralement associée à la partie réelle du signal complexe, tandis que la composante en quadrature est associée à la partie imaginaire. En combinant ces deux composantes, le signal I/Q permet de représenter à la fois l'amplitude et la phase d'un signal modulé. Il offre une représentation plus complète que simplement en utilisant la valeur instantanée du signal, car il capture à la fois les informations de phase et d'amplitude. Cela permet de réaliser des opérations telles que la démodulation, la modulation, la détection d'objets ou la mesure de distance et de vitesse dans les systèmes radar. La représentation en phase et quadrature facilite également l'utilisation de techniques de traitement du signal telles que la transformée de Fourier, la modulation/démodulation numérique, la suppression de la porteuse et d'autres opérations de traitement du signal complexes. Ledit signal radar peut être un signal issu d’un radar HFA (pour High-Frequency Active Radar, en anglais). Il s'agit d'un type de système radar qui fonctionne dans la gamme des hautes fréquences du spectre électromagnétique, généralement entre 3 et 30 MHz. Au moins une partie desdits signaux d’entraînement ou desdites caractéristiques peut être obtenue à l’aide d’un capteur de geste. Le générateur peut être un réseau antagoniste génératif (GAN). Un GAN est composé de deux parties principales : la partie générateur et la partie discriminateur, qui sont des réseaux de neurones profonds. La partie générateur prend en entrée un vecteur de bruit aléatoire et génère une nouvelle donnée. Son objectif est d'apprendre à générer des données qui ressemblent le plus possible à celles du véritable ensemble de données. D'autre part, la partie discriminateur agit comme un classifieur binaire qui prend en entrée soit une donnée générée par le générateur, soit une donnée réelle provenant de l'ensemble de données d'entraînement. Il essaie de distinguer les données générées des données réelles. Les deux parties du GAN s'affrontent dans un processus d'apprentissage compétitif : la partie générateur cherche à tromper la partie discriminateur en produisant des données synthétiques indiscernables des données réelles, tandis que la partie discriminateur cherche à améliorer sa capacité à faire la distinction entre les données réelles et générées. Au fur et à mesure de l'entraînement, la partie générateur apprend à générer des données de plus en plus réalistes, tandis que la partie discriminateur s'améliore dans sa capacité à distinguer les données générées des données réelles. Idéalement, à la fin de l'entraînement, la partie générateur produit des données synthétiques qui sont indiscernables des données réelles pour la partie discriminateur. Chaque donnée peut être composée de plusieurs signaux, par exemple deux signaux provenant de deux antennes radar situées en un premier endroit du pare-chocs, par exemple en partie supérieure, et deux signaux provenant de deux autres antennes radar situées en un second endroit du pare-chocs, par exemple en partie inférieure. La partie générateur et/ou la partie discriminateur peut comporter des couches de convolution successives. La partie générateur peut par exemple comporter 4 couches de type Conv1DTranspose, une régularisation de type Dropout pouvant être appliquée à chaque couche, la fonction d’activation pouvant être du type LeakyRelu, et l’optimiseur pouvant être du type Nadam. La partie discriminateur peut par exemple comporter 3 couches de type Conv1D, une régularisation de type BatchNormalization pouvant être appliquée à chaque couche, la fonction d’activation pouvant être du type LeakyRelu, et l’optimiseur pouvant être du type Rmsprop. En variante, le générateur peut être un modèle de diffusion ou un auto-encodeur variationnel (VAE). Le classifieur peut être un classifieur de type boosting (par exemple de type XGBoost ou AdaBoost), un modèle à base de forêts aléatoires, ou encore un modèle de régression logistique, n’utilisant pas directement le signal tel qu’il peut être fourni par un capteur de geste, mais utilisant plutôt au moins une caractéristique d’un tel signal, ou un réseau de neurones récurrent, utilisant directement le signal tel qu’il peut être fourni par un capteur de geste. Le présent document concerne également un procédé de commande d’un ouvrant d’un véhicule à partir d’au moins un geste réalisé par au moins une partie du corps d’un utilisateur à proximité d’un véhicule, ledit procédé comportant les étapes : - capter au moins un signal de type série temporelle, ledit signal étant représentatif du geste, - classifier ledit signal ou au moins une caractéristique issue dudit signal, à l’aide d’un classifieur entraîné selon le procédé selon l’invention, - commander ledit ouvrant en fonction du type de geste réalisé par au moins une partie du corps d’un utilisateur, tel que déterminé par le classifieur. Ladite classe peut illustrer le fait que le signal est un signal valide ou non, c’est-à-dire autorisant ou non l’ouverture de l’ouvrant correspondant. Ledit ouvrant peut être un coffre ou une porte d’un véhicule, par exemple d’un véhicule automobile. Le présent document concerne également un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le présent document concerne également un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : est une illustration d’un utilisateur ouvrant un coffre de voiture d’un geste du pied ; illustre un exemple de signal électrique du capteur sans contact de geste suite à la détection d’un geste ; est un diagramme illustrant schématiquement le procédé selon une forme de réalisation du présent document ; est un diagramme illustrant la projection dans un espace en deux dimensions de signaux réels et de signaux synthétiques générés avec le générateur entraîné ; et est une matrice de confusion illustrant les performances du classifieur entraîné. Il est maintenant fait référence à la qui montre un utilisateur 10 ouvrant le coffre 12 d’une voiture 14 grâce à l’action de son pied 16. Pour ce, un capteur 18 sans contact est disposé à l’arrière de la voiture en dessous du coffre 12 au niveau du parechoc. C’est en passant son pied 16 devant le capteur 18 suivant un geste de coup de pied, qu’un système 20 d’ouverture du coffre détecte le coup de pied et commande l’ouverture du coffre 12. Le système 20 inclut le capteur 18 et une unité de calcul 22 qui comprend un algorithme de classification ou classifieur, par exemple de type boosting, afin de déterminer si le geste détecté par le capteur 18 est effectivement un geste de coup de pied nécessitant l’ouverture de l’ouverture. Le capteur sans contact 18 peut être selon un exemple de deux types. Il peut avoir une antenne de détection (comme un capteur UWB) ou bien deux antennes de détection (par exemple capteur 24 GHz). Dans le cas où le capteur 18 a deux antennes de détection, le capteur 18 peut avoir une première antenne 18a dirigée vers l’arrière de la voiture 14 (axe A1), et une deuxième antenne 18b dirigée vers le dessous de la voiture 14 (axe A2). Ces deux antennes combinées permettent de détecter le mouvement du pied 16. Le capteur 18 reçoit de chaque antenne 18a, 18b un signal électrique correspondant au mouvement détecté. Ce signal comporte une partie réelle I et une partie imaginaire Q qui ont un déphasage temporel P entre eux. Un procédé de détermination d’un événement de geste utilise l’unité de calcul 22 pour analyser les signaux reçus par le capturer 18 sans contact et déterminer s’il y a bien eu événement de coup de pied. La classification opérée par le procédé permet d’éviter des faux positifs ou faux négatifs. Pour cela, un signal électrique correspondant à un geste détecté par le capteur 18 est obtenu. La illustre un exemple de signal obtenu. En particulier, cette figure comporte une courbe I illustrant la partie réelle du signal et une courbe Q illustrant la partie imaginaire du signal. Ce signal est ensuite classifié à l’aide d’un algorithme de classification (ou classifieur), cet algorithme de classification étant par exemple de type boosting. Ce classifieur détermine si l’événement de coup appartient à l’une des deux classes suivantes : évènement positif de coup (le geste est bien un coup de pied), et événement négatif ne correspondant pas à un coup. Un couvrant, par exemple une porte ou un coffre, peut ensuite être actionné à l’aide d’un actionneur, par exemple un moteur électrique ou un vérin, en fonction du résultat de la classification. Comme indiqué précédemment, afin d’obtenir des performances suffisantes du classifieur, il est nécessaire de l’entraîner au préalable à l’aide d’une base de données d'apprentissage contenant à la fois des signaux appartenant à la classe des signaux valides permettant l'ouverture du coffre et des signaux appartenant à la classe des signaux non valides qui ne doivent pas entraîner une telle ouverture. Un grand nombre de signaux dans chaque classe est nécessaire pour obtenir un classifieur offrant de bonnes performances. De plus, chaque configuration de véhicule nécessite un classifieur distinct, ce qui implique la création d'une importante base de données d'apprentissage spécifique à chaque configuration du véhicule. Dans l'ensemble, le nombre de signaux requis pour l'entraînement de ces classifieurs devient extrêmement élevé et il est coûteux d'acquérir l’ensemble des signaux réels nécessaires à cet entraînement. Comme illustré à la , le procédé selon le présent document propose ainsi de générer des signaux synthétiques à l’aide d’un générateur puis d’utiliser au moins en partie de tels signaux pour réaliser l’entraînement du classifieur. Une fois entraîné, ce classifieur peut être utilisé, lors d’une phase d’inférence ou de production, pour classer efficacement des signaux représentatifs de gestes nécessitant l’ouverture d’un ouvrant puis commander au besoin l’ouvrant concerné. Le générateur peut être un GAN, lui-même entraîné à partir de signaux réels et de données annexes, telles que des données liées au type de geste de ladite partie du corps de l’utilisateur, de données liées à la position et/ou à l’orientation du capteur sur le véhicule, de données liées au véhicule et/ou de données liées à la morphologie de l’utilisateur. La durée des signaux utilisées pour réaliser l’entraînement du générateur peut être homogénéisée de façon à ce que tous les signaux aient la même durée, par exemple 1 seconde. Ceci peut être réalisé par remplissage ou troncature. La est un diagramme illustrant la projection dans un espace en deux dimensions de signaux réels et de signaux synthétiques générés avec le générateur entraîné. On constate que les signaux réels et les signaux synthétiques sont indiscernables les uns des autres, de sorte que les signaux synthétiques sont représentatifs de signaux réels et peuvent ainsi constituer une base de données de bonne qualité pour l’entraînement du classifieur. La est un diagramme appelé classiquement matrice de confusion, utilisé pour évaluer les performances du modèle de classification entraîné uniquement à partir des données synthétiques. Ce diagramme permet de visualiser les prédictions du modèle en comparant les résultats réels et prédits pour chaque classe (geste valide ou geste non valide). On constate que le nombre de vrais positifs et de vrais négatifs est important et que le nombre de faux positifs et de faux négatifs est faible, ce qui permet de valider les bonnes performances du classifieur entraîné sur lesdites données synthétiques. Procédé d’entraînement d’un classifieur apte à déterminer un type de geste réalisé par au moins une partie du corps d’un utilisateur à proximité d’un véhicule, ladite détermination étant réalisée à partir d’un signal de type série temporelle ou d’au moins une caractéristique d’un tel signal, ledit signal étant issu en utilisation d’un capteur de geste intégré au véhicule, dans lequel l’entraînement est réalisé à partir : - de signaux d’entraînement de type série temporelle ou à partir d’au moins une caractéristique issue de chacun d’une pluralité de tels signaux d’entraînement, lesdits signaux d’entraînement ou caractéristiques représentant le geste de ladite partie du corps de l’utilisateur par rapport au véhicule, les signaux d’entraînement ou caractéristiques étant associés chacun à - des données relatives à une position et/ou à une orientation du capteur sur le véhicule et/ou à des données relatives au véhicule, - des données liées au type de geste de ladite partie du corps de l’utilisateur, ledit procédé comportant les étapes : générer au moins une partie desdits signaux d’entraînement ou caractéristiques à l’aide d’un générateur entraîné, entraîner ledit classifieur au moins en partie sur la base des signaux d’entraînement ou caractéristiques générées par le générateur entraîné. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le signal d’entraînement est un signal radar comportant une composante en phase et une composante en quadrature de phase. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel au moins une partie desdits signaux d’entraînement ou desdites caractéristiques est obtenue à l’aide d’un capteur de geste. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le générateur est un réseau antagoniste génératif. Procédé de commande d’un ouvrant d’un véhicule à partir d’au moins un geste réalisé par au moins une partie du corps d’un utilisateur à proximité d’un véhicule, ledit procédé comportant les étapes : capter au moins un signal de type série temporelle, ledit signal étant représentatif du geste, classifier ledit signal ou au moins une caractéristique issue dudit signal, à l’aide d’un classifieur entraîné selon le procédé selon l’une des revendications précédentes, commander ledit ouvrant en fonction du type de geste réalisé par au moins une partie du corps d’un utilisateur, tel que déterminé par le classifieur. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 6, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.