Brevet FR3142807A1 — publié le 20240607

Localisation de dispositif UWB On propose un procédé implémenté par un système UWB de véhicule incluant au moins deux capteurs UWB (21, 22, 23), pour déterminer une zone (11) dans laquelle un dispositif UWB (20) se trouve parmi un ensemble de zones prédéterminé (11, 12), en appliquant une fonction dépendant d’un ensemble de grandeurs physiques. La fonction comprend un ou plusieurs modèles linéaires généralisés. Le procédé comprend, par chaque capteur UWB (21, 22, 23) respectif, une mesure pour obtenir une valeur mesurée de la grandeur physique respective. Le procédé comprend, pour chaque modèle linéaire généralisé comprenant au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, et pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, une détermination d’une valeur de remplacement de la grandeur physique pour l’application du modèle linéaire généralisé. Le procédé améliore la localisation de dispositif UWB (20). [Fig. 2] Localisation de dispositif UWB La présente divulgation concerne la localisation de dispositif UWB (acronyme de l’anglais « Ultra Wide Band », qui signifie en français « Bande Ultra Large »), et plus particulièrement un procédé, un programme d’ordinateur et un système UBW pour déterminer une zone dans laquelle un dispositif UWB se trouve parmi un ensemble de zones prédéterminé. Arrière-plan technique Il existe aujourd’hui des véhicules équipés d’un système UWB comprenant au moins deux capteurs UWB installés dans le véhicule. Un tel système UWB est capable, à partir d’un ensemble de grandeurs physiques dépendant de la position du dispositif UWB par rapport aux capteurs UWB du système, de localiser le dispositif UWB en déterminant une zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve. Pour faire cette localisation, une fonction peut être appliquée pour déterminer, à partir de l’ensemble de grandeurs physiques, la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve parmi un ensemble de zones prédéterminé. Une telle fonction peut comprendre un modèle linéaire généralisé prenant en entrée l’ensemble de grandeurs physiques et fournissant en sortie un résultat par application de poids du modèle linéaire généralisé aux grandeurs physiques de l’ensemble et comparaison avec une frontière décisionnelle du modèle linéaire généralisé. Les grandeurs physiques utilisées comprennent généralement des valeurs qui sont obtenues à partir de mesures faites par les capteurs UWB. Cependant, de telles mesures peuvent échouer, par exemple à cause d’une obstruction entre un capteur UWB et le dispositif UWB au moment de la mesure par le capteur UWB. Lorsqu’une mesure échoue, la grandeur physique devant être obtenue par la mesure n’a pas de valeur. Ainsi, en cas d’échec de mesure(s), à cause de l’absence de valeur(s) dans l’ensemble de grandeurs physiques, il n’est pas possible d’appliquer le modèle linéaire généralisé, et donc de localiser le dispositif UWB. C’est pourquoi, il existe un besoin d’améliorer la localisation de dispositif UWB. Résumé On propose pour cela un procédé implémenté par un système UWB de véhicule incluant au moins deux capteurs UWB, pour déterminer une zone dans laquelle un dispositif UWB se trouve parmi un ensemble de zones prédéterminé, en appliquant une fonction dépendant d’un ensemble de grandeurs physiques. L’ensemble de grandeurs physiques inclut, pour chaque capteur UWB respectif, au moins une grandeur physique respective dépendant de la position du dispositif UWB par rapport au capteur UWB respectif. La fonction comprend un ou plusieurs modèles linéaires généralisés. Chaque modèle linéaire généralisé prend en entrée un sous-ensemble respectif des grandeurs physiques. Chaque modèle linéaire généralisé comprend des poids respectifs et une frontière décisionnelle respective. Le procédé comprend, par chaque capteur UWB respectif, une mesure pour obtenir une valeur mesurée de la grandeur physique respective. La mesure par un ou plusieurs premiers capteurs UWB réussit et la mesure par un ou plusieurs deuxièmes capteurs UWB échoue. Le sous-ensemble respectif d’au moins un modèle linéaire généralisé comprend au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué. Le procédé comprend, pour chaque modèle linéaire généralisé comprenant au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, et pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, une détermination d’une valeur de remplacement de la grandeur physique pour l’application du modèle linéaire généralisé. La valeur de remplacement est égale à l’antécédant de la frontière décisionnelle respective par le modèle linéaire généralisé divisé par la somme des poids respectifs. Le procédé comprend une évaluation de la fonction à partir de l’ensemble constitué de chaque valeur mesurée et de chaque valeur de remplacement. Au moins un modèle linéaire généralisé peut comprendre un bloc de standardisation respectif pour chaque de grandeur physique du sous-ensemble respectif. La standardisation peut comprendre une soustraction de la grandeur physique par une moyenne et la division du résultat de la soustraction par un écart-type. La moyenne et l’écart-type peuvent avoir été obtenus lors d’un apprentissage du modèle linéaire généralisé. Le procédé peut comprendre une obstruction entre le capteur UWB respectif et le dispositif UWB au moment de la mesure pendant au moins une mesure ayant échoué. L’obstruction de l’au moins une mesure ayant échoué a une durée supérieure à 5 secondes, 10 secondes, 30 secondes ou 1 minute. Pour chaque capteur UWB respectif, l’au moins une grandeur physique respective dépendant de la position du dispositif UWB par rapport au capteur UWB respectif peut comprendre un temps de vol et/ou une puissance. Au moins un modèle linéaire généralisé peut être une régression logistique. L’ensemble de zones prédéterminé peut être constitué de deux zones. La fonction peut consister en un unique modèle linéaire généralisé. L’ensemble de zones prédéterminé peut comprendre au moins trois zones. La fonction peut comprendre plusieurs modèles linéaires généralisés chacun pour une paire respective des au moins trois zones et une couche décisionnelle fournissant un résultat à partir des résultats de chacun des modèles linéaires généralisés. On propose également un programme d’ordinateur pour système UWB de véhicule. Le programme d’ordinateur comprend des instructions pour réaliser le procédé. On propose également un système UWB de véhicule. Le système UWB est configuré pour exécuter le procédé. Le système UWB comprend une mémoire sur laquelle est enregistré le programme d’ordinateur. Brève description des figures Des exemples non-limitants vont être décrits en référence aux figures suivantes : La illustre un exemple d’organigramme du procédé. La illustre un exemple de localisation du dispositif UWB sans échec de mesure. La illustre un exemple de localisation du dispositif UWB avec échec de mesure. La illustre un exemple de système UWB de véhicule. Les et montrent des exemples de résultats du procédé. Description détaillée On propose un procédé implémenté par un système UWB de véhicule incluant au moins deux capteurs UWB, pour déterminer une zone dans laquelle un dispositif UWB se trouve parmi un ensemble de zones prédéterminé, en appliquant une fonction dépendant d’un ensemble de grandeurs physiques. L’ensemble de grandeurs physiques inclut, pour chaque capteur UWB respectif, au moins une grandeur physique respective dépendant de la position du dispositif UWB par rapport au capteur UWB respectif. La fonction comprend un ou plusieurs modèles linéaires généralisés. Chaque modèle linéaire généralisé prend en entrée un sous-ensemble respectif des grandeurs physiques. Chaque modèle linéaire généralisé comprend des poids respectifs et une frontière décisionnelle respective. Le procédé comprend, par chaque capteur UWB respectif, une mesure pour obtenir une valeur mesurée de la grandeur physique respective. La mesure par un ou plusieurs premiers capteurs UWB réussit et la mesure par un ou plusieurs deuxièmes capteurs UWB échoue. Le sous-ensemble respectif d’au moins un modèle linéaire généralisé comprend au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué. Le procédé comprend, pour chaque modèle linéaire généralisé comprenant au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, et pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, une détermination d’une valeur de remplacement de la grandeur physique pour l’application du modèle linéaire généralisé. La valeur de remplacement est égale à l’antécédant de la frontière décisionnelle respective par le modèle linéaire généralisé divisé par la somme des poids respectifs. Le procédé comprend une évaluation de la fonction à partir de l’ensemble constitué de chaque valeur mesurée et de chaque valeur de remplacement. Le procédé améliore la localisation de dispositif UWB. En effet, le procédé permet de déterminer la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve malgré l’échec de la mesure d’au moins une grandeur physique utilisée par la fonction. La détermination d’une valeur de remplacement pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué permet de compléter les valeurs manquantes dans l’ensemble de grandeurs physiques, et donc l’application de chaque modèle linéaire généralisé à partir de cet ensemble complété pour déterminer la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve. L’utilisation de valeur(s) de remplacement permet donc la localisation du dispositif UWB, et ce, malgré l’échec d’une ou plusieurs des mesures par les capteurs UWB. Notamment, la valeur de remplacement déterminée par le procédé permet de limiter l’impact de l’absence de valeur mesurée pour au moins une grandeur physique. Cela améliore la fiabilité de la localisation du dispositif UWB malgré la présence de mesure(s) ayant échoué. En effet, l’utilisation, comme valeur de remplacement, de l’antécédant de la frontière décisionnelle respective par le modèle linéaire généralisé divisé par la somme des poids respectifs permet de limiter la contribution de chaque valeur de remplacement dans le résultat fourni par la fonction. Ainsi, le calcul par la fonction se base plus sur les valeurs des mesures réussies que sur celles ayant une valeur de remplacement, afin de fournir un résultat. Cela améliore la détermination de la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve en cas d’échec de mesure(s). La détermination de la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve, c’est-à-dire la localisation du dispositif UWB (ou bien encore la classification du dispositif UWB), peut être utilisée pour l’exécution d’une ou plusieurs fonctionnalités du véhicule. Par exemple, l’ensemble de zones prédéterminé peut comprendre un première zone désignant l’intérieur du véhicule et une deuxième zone désignant l’extérieur du véhicule, et la fonctionnalité peut comprendre l’activation d’une fonction du véhicule en fonction de la zone dans laquelle il est déterminé que le dispositif UWB se trouve. Par exemple, la fonctionnalité peut comprendre une fermeture du véhicule lorsqu’il est déterminé que le dispositif UWB se trouve dans la deuxième zone à l’extérieur du véhicule, par exemple après écoulement d’une durée prédéterminée entre le moment où il est déterminé que le dispositif UWB est à l’extérieur. Dans d’autres exemples, la fonctionnalité peut comprendre, après la détermination que le dispositif UWB se trouve à l’extérieur (également après écoulement d’une durée prédéterminée par exemple), une détection d’un évènement anormal dans le véhicule, par exemple qu’un enfant et/ou un animal a été laissé dans le véhicule. Pour cela, la fonctionnalité peut comprendre, après fermeture du véhicule par exemple, une détection de mouvements de poitrine à l’intérieur du véhicule (par exemple de respiration d’un enfant) et un déclenchement d’une alarme. Dans d’autres exemples encore, la fonctionnalité peut comprendre, après la détermination que le dispositif UWB se trouve à l’intérieur du véhicule, une activation d’une ou plusieurs fonctions du véhicule telles qu’un allumage de musique ou un réglage des rétroviseurs convenant à la personne portant le dispositif UWB. La localisation peut également être utilisée pour l’exécution de toute combinaison de ces exemples de fonctionnalité. Pendant l’exécution des une ou plusieurs fonctionnalités du véhicule, le procédé peut être répété, par exemple plusieurs fois par minute ou bien plusieurs fois par second. Par exemple, le procédé peut être répété X fois par seconde avec X un nombre réel. Par exemple, X peut être inférieur à 50 et/ou supérieur à 1. Par exemple, le procédé peut être répété jusqu’à 10 fois par seconde. A chaque répétition, la ou les mesures échouant et la ou les mesures réussissant peuvent être différentes. Par exemple, dans le cas où une mesure échoue à cause d’une obstruction entre le capteur UWB réalisant la mesure et le dispositif UWB, une mesure ultérieure par le même capteur UWB peut réussir si elle se produit après la fin de l’obstruction. Inversement, une mesure effectuée après le début d’une obstruction peut échouer alors que des mesures antérieures par le même capteur UWB ont été réussies. A chaque répétition, la ou les valeurs de remplacement peuvent donc être déterminées pour des grandeurs physiques différentes. Dans des exemples, l’ensemble de zones prédéterminé peut être constitué de deux zones. Par exemple, l’ensemble de zones prédéterminé peut comprendre une première zone désignant l’intérieur du véhicule et une deuxième zone désignant l’extérieur du véhicule. Dans d’autres exemples, l’ensemble de zones prédéterminé peut comprendre une première zone désignant l’avant du véhicule et une deuxième zone désignant l’arrière du véhicule. Dans d’autres exemples encore, l’ensemble de zones prédéterminé peut comprend une première zone désignant la partie droite du véhicule et une deuxième zone désignant la partie gauche du véhicule. Dans le cas où l’ensemble est constitué de deux zones, la fonction peut consister en un unique modèle linéaire généralisé. Le modèle linéaire généralisé peut prendre en entrée un sous-ensemble des grandeurs physiques (qui peut être l’ensemble lui-même). Le modèle linéaire généralisé peut fournir en sortie un résultat indiquant une probabilité que le dispositif UWB se trouve dans la première ou la deuxième zone. Dans d’autres exemples, l’ensemble de zones prédéterminé comprend au moins trois zones. Dans ce cas, la fonction peut comprendre plusieurs modèles linéaires généralisés chacun pour une paire respective des au moins trois zones. Par exemple, l’ensemble peut comprendre une première zone, une deuxième zone et une troisième zone, et la fonction peut comprendre trois modèles linéaires généralisés : un premier modèle linéaire généralisé pour la paire constituée de la première zone et la deuxième zone, un deuxième modèle linéaire généralisé pour la paire constituée de la deuxième zone et la troisième zone et un troisième modèle linéaire généralisé pour la paire constituée de la première zone et la troisième zone. Chaque modèle linéaire généralisé peut prendre en entrée un sous-ensemble respectif des grandeurs physiques. Pour chaque modèle linéaire généralisé, le sous-ensemble respectif pris en entrée par le modèle linéaire généralisé peut être constitué de toutes les grandeurs physiques de l’ensemble (c’est-à-dire que le sous-ensemble respectif peut être l’ensemble des grandeurs physiques lui-même). Chaque modèle linéaire généralisé peut fournir en sortie un résultat indiquant une probabilité que le dispositif UWB se trouve sur une zone de la paire respective du modèle linéaire généralisé. La fonction peut également comprendre une couche décisionnelle fournissant un résultat à partir des résultats de chacun des modèles linéaires généralisés. Par exemple, la couche décisionnelle peut fournir comme résultat une moyenne des résultats de chacun des modèles linéaires généralisés. La couche décisionnelle peut prendre en compte les probabilités indiquées par chacun des modèles linéaires généralisés (et ne considérer que les probabilités qui sont supérieures à un seuil par exemple). Alternativement ou additionnellement, chaque modèle linéaire généralisé peut désigner une zone, par exemple lorsque la probabilité calculée par le modèle linéaire généralisé pour cette zone est supérieure à un seuil. Dans ce cas, la couche décisionnelle peut prendre en compte le nombre de modèles linéaires généralisés désignant chaque zone (et par exemple fournir comme résultat la zone qui est désignée par le plus grand nombre de modèles linéaires généralisés). Dans chacun de ces exemples, le résultat fourni par un modèle linéaire généralisé peut être une probabilité que le dispositif UWB se trouve dans l’une des zones de l’ensemble prédéterminé. Chaque modèle linéaire généralisé peut comprendre une couche appliquant une régression linéaire au sous-ensemble respectif pris en entrée, suivie d’une couche appliquant une fonction strictement monotone au résultat de la régression linéaire. Au moins un modèle linéaire généralisé peut consister en une régression logistique. Par exemple, chaque modèle linéaire généralisé peut consister en un régression logistique. Dans ce cas, la fonction strictement monotone de chaque modèle linéaire généralisé peut être une sigmoïde. La régression linéaire peut comprendre une relation linéaire entre un résultat fourni et les données prises en entrée par la régression linéaire. La régression linéaire peut comprendre, pour chaque grandeur physique du sous-ensemble respectif pris en entrée par la régression linéaire (avec allant de 1 à , étant le nombre de grandeurs physiques dans le sous-ensemble respectif), un poids respectif associé à la grandeur physique . Les poids respectif peuvent former un vecteur . La régression linéaire peut prendre en entrée un vecteur ayant, pour chaque grandeur physique du sous-ensemble respectif pris en entrée par la régression linéaire, une coordonnée respective associée à la grandeur physique , et, pour chaque coordonnée du vecteur , une valeur de la grandeur physique associée à la coordonnée . La valeur est la valeur mesurée lorsque la mesure de la grandeur physique réussit, ou bien est la valeur de remplacement déterminée lorsque la mesure de la grandeur physique échoue. La régression linéaire peut fournir en sortie une valeur dans telle que : [Math 1] Le modèle linéaire généralisé peut ensuite comprendre l’application d’une fonction strictement monotone de au résultat fourni en sortie de la régression linéaire. La fonction peut par exemple être une sigmoïde. Le résultat de l’application de la fonction à la valeur fournie en sortie par la régression linéaire peut indiquer une probabilité que le dispositif UWB se trouve dans la première ou la deuxième zone. Chaque modèle linéaire généralisé peut avoir été entraîné préalablement à l’exécution du procédé (de manière supervisée). Par exemple, chaque modèle linéaire généralisé peut avoir été entraîné à partir d’un jeu de données d’entraînement comprenant des données expérimentales comprenant, pour chaque grandeur physique, et pour différentes positions du dispositif UWB dans les différentes zones, une valeur mesurée par les capteurs UWB de la grandeur physique et, pour chaque position, la localisation du dispositif UWB associée aux valeurs mesurées pour cette position. Avant l’entraînement, les données du jeu peuvent avoir été standardisées. Par exemple, pour chaque grandeur physique, les valeurs mesurées peuvent avoir été standardisées dans un format ayant une moyenne nulle et un écart-type de 1. Pour cela, la standardisation peut comprendre, pour chaque grandeur physique, une soustraction de chaque valeur mesurée de la grandeur physique par une moyenne des valeurs mesurées pour la grandeur physique et la division du résultat de la soustraction par un écart-type des valeurs mesurées pour la grandeur physique. L’apprentissage du modèle linéaire généralisé peut comprendre une détermination des poids de la régression linéaire. Le résultat fourni par chaque modèle linéaire généralisé peut être une valeur calculée par le modèle linéaire généralisé et située à l’intérieur d’un intervalle prédéterminé de valeurs possibles (par exemple l’intervalle de nombres réels entre 0 et 1 dans le cas où le résultat indique une probabilité de présence dans une zone). La localisation de cette valeur calculée sur l’intervalle prédéterminé de valeurs possibles peut déterminer la zone dans laquelle le modèle linéaire généralisé détermine que le dispositif UWB se trouve. Cette zone peut être la première ou la deuxième zone dans le cas où l’ensemble est constitué de deux zones, ou bien une zone de la paire respective de zones du modèle linéaire généralisé dans le cas où l’ensemble est constitué d’au moins trois zones. La frontière décisionnelle respective du modèle linéaire généralisé peut délimiter sur l’intervalle prédéterminé de valeurs possibles deux portions correspondant chacune à une zone respective (c’est-à-dire pour la première ou la deuxième zone dans le cas où l’ensemble est constitué de deux zones, ou bien pour chaque zone de la paire respective de zones du modèle linéaire généralisé dans le cas où l’ensemble est constitué d’au moins trois zones). La détermination de la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve peut dépendre de la portion dans laquelle la valeur calculée se trouve. Par exemple, l’intervalle prédéterminé de valeurs possibles peut être l’intervalle de nombres réels entre 0 et 1, et la frontière décisionnelle peut être la valeur 0,5. Dans ce cas, une valeur calculée comprise entre 0 et 0,5 peut signifier que le dispositif UWB se trouve dans une première zone et une valeur calculée comprise entre 0,5 et 1 peut signifier que le dispositif UWB se trouve dans une deuxième zone (ou inversement). Chaque modèle linéaire généralisé peut également fournir un niveau de confiance dans le résultat obtenu. Par exemple, l’éloignement de la valeur calculée avec la frontière décisionnelle peut quantifier ce niveau de confiance dans le résultat obtenu. Par exemple, en reprenant l’exemple de l’intervalle entre 0 et 1, une valeur calculée proche de 0 ou 1 peut signifier un résultat avec une confiance plus élevée qu’un autre ayant une valeur calculée proche de la frontière décisionnelle à 0,5. La valeur peut être calculée par le modèle linéaire généralisé à partir des poids respectifs du modèle linéaire généralisé et de chaque valeur (mesurée ou de remplacement) des grandeurs physiques du sous-ensemble respectif pris en entrée par le modèle linéaire généralisé. Par exemple, le sous-ensemble respectif d’un modèle linéaire généralisé peut comprendre des grandeurs physiques ayant des valeurs (avec allant de 1 à , étant le nombre de grandeurs physiques dans le sous-ensemble respectif), et le modèle linéaire généralisé peut comprendre un poids respectif associé à chaque valeur . Le calcul de la valeur fournie en sortie par le modèle linéaire généralisé peut être basé sur la formule suivante : [Math 2] dans laquelle est une fonction strictement monotone de , chaque poids représentant la contribution de la valeur dans la probabilité finale calculée par le modèle linéaire généralisé. La fonction peut par exemple être une sigmoïde. Avec ces notations, l’antécédant de la frontière décisionnelle respective par le modèle linéaire généralisé est tel que : [Math 3] Pour chaque modèle linéaire généralisé, l’antécédant existe et est unique puisque le théorème de valeurs intermédiaires s’applique. Le calcul de l’antécédant peut être basé sur la formule suivante : [Math 4] dans laquelle est la fonction réciproque de la fonction . Le calcul de la valeur de remplacement pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué peut être basé sur la formule suivante : [Math 5] L’évaluation de la fonction peut comprendre, pour chaque modèle linéaire généralisé, une fourniture du sous-ensemble respectif pris en entrée par le modèle linéaire, une application du modèle linéaire généralisé au sous-ensemble respectif et un calcul, par le modèle linéaire généralisé, pour fournir en sortie un résultat. Ces étapes de fourniture, d’application et de calcul peuvent être réalisées en parallèle ou séquentiellement pour chaque modèle linéaire généralisé. La fourniture du sous-ensemble respectif peut comprendre, pour chaque modèle linéaire généralisé comprenant au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, et pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, une fourniture de la valeur de remplacement pour la grandeur physique. Au moins un modèle linéaire généralisé fournit un résultat à partir d’un sous-ensemble respectif qui comprend, pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a réussi, la valeur fournie par la mesure, et, pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, une valeur de remplacement pour la grandeur physique. Pour chaque modèle linéaire généralisé, dans le cas où le sous-ensemble respectif du modèle linéaire généralisé comprend plusieurs grandeurs physiques pour lesquelles la mesure a échoué, la valeur de remplacement peut être la même pour chacune des grandeurs physiques pour lesquelles la mesure a échoué. L’évaluation peut ensuite comprendre une fourniture d’un résultat à partir du(des) résultat(s) fourni(s) par chaque modèle linéaire généralisé. Dans le cas où l’ensemble de zones prédéterminé consiste en deux zones, le résultat fourni par la fonction peut être celui de l’unique modèle linéaire généralisé (la fonction comprenant alors qu’un seul modèle linéaire généralisé et ayant donc un seul résultat). Dans le cas où l’ensemble de zones prédéterminé comprend au moins trois zones, le résultat fourni peut être déterminé à partir des résultats fournis par chacun des modèles linéaires généralisés pour chaque paire de l’ensemble de zones prédéterminé. Par exemple, l’évaluation peut déterminer que le dispositif UWB se trouve dans la zone ayant obtenue le plus de résultats fournis par les modèles linéaires généralisés indiquant une probabilité qu’il se trouve dans cette zone. Dans le cas où la fonction comprend une couche décisionnelle, c’est cette couche qui peut réaliser la détermination de la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve à partir des résultats fournis par chacun des modèles linéaires généralisés. Au moins un modèle linéaire généralisé peut comprendre un bloc de standardisation respectif pour chaque de grandeur physique du sous-ensemble respectif. Par exemple, chaque modèle linéaire généralisé peut comprendre un bloc de standardisation respectif. Le bloc de standardisation d’un modèle linéaire généralisé peut exécuter une standardisation de la valeur de chaque grandeur physique du sous-ensemble respectif pris en entrée par le modèle linéaire généralisé. La standardisation peut comprendre une conversion des valeurs dans un format prédéterminé. La standardisation peut comprendre une mise à l’échelle des valeurs. Par exemple, la standardisation peut comprendre, pour chaque grandeur physique du sous-ensemble respectif, une soustraction de la grandeur physique par une moyenne et la division du résultat de la soustraction par un écart-type. La moyenne et l’écart-type peuvent dépendre de la grandeur physique. La moyenne et l’écart-type peuvent être prédéterminés. La moyenne et l’écart-type peuvent avoir été obtenus lors d’un apprentissage du modèle linéaire généralisé (par exemple un apprentissage supervisé). La moyenne et l’écart-type peuvent correspondre à la moyenne et l’écart-type des valeurs mesurées pour la grandeur physique qui sont utilisées pour standardiser le jeu de données d’entraînement au moment de l’apprentissage du modèle linéaire généralisé. La standardisation des valeurs améliore la fiabilité de la localisation du dispositif UWB malgré la présence de mesure(s) ayant échoué. En effet, la standardisation unifie l’impact de chaque valeur sur le résultat, et donc réduit le risque que les valeurs de remplacement aient plus d’impact dans le résultat que les valeurs qui sont mesurées. Cela permet donc d’éviter le risque de réduire la fiabilité du modèle linéaire généralisé à cause des valeurs de remplacement (l’impact de chaque valeur, mesurée ou non, étant limité). La standardisation participe donc à la limitation de la contribution de chaque valeur de remplacement dans le résultat fourni par la fonction, et donc à l’amélioration de la fiabilité de la localisation du dispositif UWB. Une mesure peut réussir, c’est-à-dire que la mesure peut réussir à fournir une valeur mesurée de la grandeur physique. Alternativement, une mesure peut échouer, c’est-à-dire que la mesure peut échouer à fournir une valeur mesurée de la grandeur physique. Par exemple, le procédé peut comprendre une obstruction entre le capteur UWB respectif et le dispositif UWB au moment de la mesure. L’obstruction peut entraîner l’échec de la mesure. Par exemple, l’obstruction peut empêcher (partiellement ou totalement) un échange de signal entre le capteur UWB réalisant la mesure et le dispositif UWB. L’obstruction peut être induite par le passage d’un obstacle entre le capteur UWB réalisant la mesure et le dispositif UWB (par exemple le passage d’un bras d’un utilisateur du véhicule ou bien le passage d’un objet). Alternativement ou additionnellement, l’obstruction peut être induite par des ondes émises par un autre dispositif (par exemple un téléphone portable). La mesure peut comprendre pour réussir un échange de signal entre le capteur UWB respectif et le dispositif UWB et le passage de l’obstacle ou les ondes émises par l’autre dispositif peuvent empêcher l’échange de signal de la mesure, entraînant ainsi l’échec de la mesure. L’obstruction d’une mesure ayant échoué peut avoir une durée supérieure à 5 secondes, 10 secondes, 30 secondes ou 1 minute. Le procédé permet donc une localisation fiable du dispositif UWB malgré la présence d’obstruction(s) ayant entraîné l’échec de mesure(s). La proportion de mesure(s) réussissant peut être équivalente ou supérieure à celle de mesure(s) échouant. Par exemple, le nombre de mesure(s) réussissant peut être supérieur ou égal au nombre de mesure(s) échouant. Le nombre total de mesure(s) peut être supérieur ou égal à 4 et le nombre de mesure(s) échouant peut être inférieur ou égal à 2, ou bien le nombre total de mesure(s) peut être supérieur ou égal à 6 et le nombre de mesure(s) échouant peut être inférieur ou égal à 3. Chaque mesure a pour fonction de permettre d’obtenir une valeur mesurée d’une grandeur physique. Au moins une grandeur physique peut dépendre de la position du dispositif UWB par rapport au capteur UWB réalisant la mesure. La valeur mesurée de l’au moins une grandeur physique peut varier en fonction de la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve. Par exemple, la grandeur physique peut être fonction de la distance entre le capteur UWB réalisant la mesure et le dispositif UWB. Dans ce cas, la valeur mesurée peut varier en fonction de l’éloignement entre le capteur UWB réalisant la mesure et la zone dans laquelle le dispositif UWB se trouve. Par exemple, au moins une grandeur physique peut être un temps de vol. Le temps de vol peut représenter une durée d’un échange de signal entre le capteur UWB et le dispositif UWB. Par exemple, la durée peut être la durée pour qu’un signal réalise un aller depuis le capteur UWB vers le dispositif UWB puis un retour depuis le dispositif UWB vers le capteur UWB. Le temps de vol peut être proportionnel à la distance entre le capteur UWB et le dispositif UWB. Alternativement ou additionnellement, au moins une grandeur physique peut être une puissance. La puissance peut représenter la puissance d’un signal reçu par le capteur UWB. Par exemple, le signal reçu par le capteur UWB peut être un signal émis par le dispositif UWB en réponse à un signal reçu par le dispositif UWB et émis par le capteur UWB. Dans des exemples, le système UWB peut comprendre au moins deux capteurs UWB. Pour chaque capteur UWB, l’ensemble de grandeurs physiques peut comprendre une grandeur physique qui est un temps de vol et une grandeur physique qui est une puissance. Le dispositif UWB peut être porté par un utilisateur du véhicule. Par exemple, le dispositif UWB peut être un badge, une clé ou un téléphone portable. Le dispositif UWB et les capteurs UWB peuvent utiliser le protocole de communication UWB, par exemple celui spécifié par l’IEEE 802.15.4. Le dispositif UWB et les capteurs UWB peuvent être configurés pour échanger des signaux entre eux. On propose également un programme d’ordinateur pour système UWB de véhicule. Le programme d’ordinateur peut être enregistré sur une mémoire non-volatile (par exemple une mémoire d’un système UWB). Le programme d’ordinateur comprend des instructions pour réaliser le procédé. Par exemple, le programme d’ordinateur peut comprendre des instructions pour réaliser le procédé lorsque ledit programme est exécuté par un processeur (par exemple un processeur d’un système UWB). On propose également un système UWB de véhicule. Le système UWB est configuré pour exécuter le procédé. Le système UWB comprend une mémoire sur laquelle est enregistré le programme d’ordinateur. Le système UWB peut comprendre un processeur pour exécuter ledit programme. Le système UWB peut comprendre au moins deux capteurs UWB. Le système UWB peut également comprendre un calculateur central. Le calculateur central peut comprendre la mémoire et le processeur du système UWB. Le système UWB peut également comprendre des moyens de connexion entre le calculateur central et chacun des au moins deux capteurs UWB (par exemple des câbles reliant le calculateur central avec chacun des capteurs UWB). Des exemples vont maintenant être donnés en référence aux figures 1 à 6. Dans ces exemples, l’ensemble de zones prédéterminé à l’intérieur d’une desquelles le procédé détermine que le dispositif UWB 20 se trouve est constitué de deux zones. L’ensemble de zones prédéterminé comprend une zone A 11 et une zone B 12. Le dispositif UWB 20 se trouve dans la zone A 11. La fonction est constitué d’un unique modèle linéaire généralisé. Le véhicule comprend capteurs UWB 21, 22 et 23. La illustre un exemple d’organigramme du procédé. Le procédé est implémenté par un système UWB de véhicule incluant au moins deux capteurs UWB et détermine S10 une zone dans laquelle un dispositif UWB se trouve parmi un ensemble de zones prédéterminé, en appliquant une fonction dépendant d’un ensemble de grandeurs physiques. L’ensemble de grandeurs physiques inclut, pour chaque capteur UWB respectif, au moins une grandeur physique respective dépendant de la position du dispositif UWB par rapport au capteur UWB respectif. La fonction comprend un ou plusieurs modèles linéaires généralisés. Chaque modèle linéaire généralisé prend en entrée un sous-ensemble respectif des grandeurs physiques. Chaque modèle linéaire généralisé comprend des poids respectifs et une frontière décisionnelle respective. Le procédé comprend, par chaque capteur UWB respectif, une mesure S20 pour obtenir une valeur mesurée de la grandeur physique respective. La mesure par un ou plusieurs premiers capteurs UWB réussit et la mesure par un ou plusieurs deuxièmes capteurs UWB échoue S40. Le procédé comprend une obstruction S30 entre le capteur UWB respectif et le dispositif UWB au moment de la mesure pendant au moins une mesure ayant échoué. Le sous-ensemble respectif d’au moins un modèle linéaire généralisé comprend au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué. Le procédé comprend, pour chaque modèle linéaire généralisé comprenant au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, et pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, une détermination S50 d’une valeur de remplacement de la grandeur physique pour l’application du modèle linéaire généralisé. La valeur de remplacement est égale à l’antécédant de la frontière décisionnelle respective par le modèle linéaire généralisé divisé par la somme des poids respectifs. Le procédé comprend une évaluation S60 de la fonction à partir de l’ensemble constitué de chaque valeur mesurée et de chaque valeur de remplacement. La illustre un exemple de localisation du dispositif UWB 20 sans échec de mesure. Dans l’exemple de cette figure, le dispositif UWB 20 est localisé sans l’utilisation du procédé. En effet, les mesures par chacun des capteurs UWB 21, 22 et 23 sont réussies. Chaque mesure permet donc l’obtention d’une valeur mesurée d’une grandeur physique. L’application du modèle linéaire généralisé à ces valeurs mesurées comprend, pour chaque valeur mesurée, une multiplication 31, 32, 33 de la valeur mesurée avec un poids respectif du modèle linéaire généralisé, puis, un calcul d’une somme 40 des résultats de chaque multiplication 31, 32, 33. L’application du modèle linéaire généralisé comprend ensuite une application 50 d’une fonction à la somme ainsi calculée. Le modèle linéaire généralisé fournit en sortie un résultat 60 (ici « zone A ») indiquant la zone dans laquelle le modèle linéaire généralisé détermine que le dispositif UWB 20 se trouve en fonction des mesures par les capteurs UWB 21, 22 et 23. La illustre un exemple localisation du dispositif UWB 20 avec échec de mesure. Dans cet exemple, le dispositif UWB 20 est localisé en utilisant le procédé. Le procédé comprend, par chaque capteur UWB respectif 21, 22, 23, une mesure pour obtenir une valeur mesurée de la grandeur physique respective. Pour les capteurs UWB 21 et 23, la mesure réussit à fournir une valeur . En revanche, pour le capteur UWB 22, la mesure échoue à fournir une valeur. L’échec de la mesure pour le capteur UWB 22 est dû à la présence d’un obstacle 70 entre le capteur UWB 22 et le dispositif UWB 20 au moment de la mesure. Ainsi, le sous-ensemble de grandeurs physiques du modèle linéaire généralisé comprend une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué (la grandeur physique mesurée par le capteur UWB 22). Le modèle linéaire généralisé ne peut donc pas être appliqué à ce sous-ensemble à cause de la valeur mesurée manquante pour une grandeur physique. Pour cette grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, le procédé comprend la détermination d’une valeur de remplacement de la grandeur physique pour l’application du modèle linéaire généralisé. La valeur de remplacement est égale à l’antécédant de la frontière décisionnelle par le modèle linéaire généralisé divisé par la somme des poids respectifs . Le procédé comprend ensuite une évaluation de la fonction à partir de l’ensemble constitué des valeurs mesurées pour les capteurs UWB 21 et 23 et de la valeur de remplacement pour le capteur UWB 22. L’évaluation comprend l’application du modèle linéaire généralisé à l’ensemble constitué des valeurs mesurées pour les capteurs UWB 21 et 23 et de la valeur de remplacement pour le capteur UWB 22. L’application du modèle linéaire généralisé aux valeurs de cet ensemble comprend, pour chaque valeur mesurée, une multiplication 31, 33 de la valeur mesurée avec un poids respectif du modèle linéaire généralisé, et pour la valeur de remplacement , une multiplication 80 de la valeur de remplacement avec le poids respectif associé à la grandeur physique dont la mesure a échoué. Ensuite, l’application du modèle linéaire généralisé comprend un calcul d’une somme 40 des résultats de chaque multiplication 31, 80, 33 et une application 50 d’une fonction à la somme ainsi calculée. Le modèle linéaire généralisé fournit en sortie un résultat 60 (ici « zone A ») indiquant la zone dans laquelle le modèle linéaire généralisé détermine que le dispositif UWB 20 se trouve en fonction des valeurs mesurées par les capteurs UWB 21 et 23 et de la valeur de remplacement pour le capteur UWB 22. La illustre un exemple de système UWB 710 de véhicule 700. Le système UWB comprend plusieurs capteurs UWB 720 positionnés à l’avant du véhicule, à l’arrière du véhicule (c’est-à-dire à l’extérieur du véhicule) ou bien à l’intérieur du véhicule (c’est-à-dire dans la cabine). La figure montre également un dispositif UWB 730. Le système UWB 710 est configuré pour exécuter le procédé pour déterminer une zone dans laquelle le dispositif UWB 730 se trouve parmi un ensemble de zones prédéterminé, en appliquant une fonction dépendant d’un ensemble de grandeurs physiques. L’ensemble de grandeurs physiques inclut, pour chaque capteur UWB 720, au moins une grandeur physique respective dépendant de la position du dispositif UWB 730 par rapport au capteur UWB 720 (par exemple une grandeur physique qui est fonction de la distance 740 entre le dispositif UWB 730 et le capteur UWB 720). L’ensemble de zones prédéterminé peut par exemple comprendre deux zones (une désignant l’extérieur du véhicule et l’autre l’intérieur), et le procédé peut déterminer que le dispositif UWB 730 est situé dans la zone désignant l’extérieur du véhicule. En référence aux et , des exemples de résultats du procédé sont maintenant présentés. Les figures 5 et 6 montrent des exemples de résultats pour deux configurations de système UWB : une première avec deux capteurs UWB et une deuxième avec trois capteurs UWB. L’ensemble de zones prédéterminé consiste en deux zones A et B. La zone A est identifiée comme la zone positive et la zone B est identifiée comme la zone négative. Ainsi, un vrai positif désigne un échantillon de la zone A que le modèle a prédit comme appartenant à la zone A, et un faux négatif est un échantillon de la zone B qui a été classifié par le modèle comme appartenant à la zone A (de même pour les autres cas vrai négatif et faux positif). Ces évaluations sont conduites avec de vrais modèles sur des vraies données. Toutefois, pour mieux visualiser les effets du procédé, les jeux de données ont été augmentés en masquant aléatoirement certaines mesures. Il y a, pour chaque échantillon à classifier, trois décisions possibles du modèle : - décision positive (zone A, probabilité supérieure à un seuil donné), - décision négative (zone B, probabilité inférieure à un second seuil), - pas de décision (probabilité comprise entre les deux seuil précédents). Dans cet exemple, les seuils sont égaux à 0.6 et 0.4, respectivement pour les décisions positives et négatives. Sur chacun des graphiques des figures 5 et 6, en abscisse est représenté le taux d'échec de mesure, autrement dit la proportion d'échec de mesure de chaque grandeur physique (aléatoire). Sont tracées en ordonnée des métriques d'évaluation de la performance du modèle, à savoir le taux de faux positifs (TFP, défini comme le rapport du nombre de faux positifs et du nombre total de négatifs) pour les graphiques 90, le taux de faux négatifs (TFN, défini comme le rapport du nombre de faux négatifs et du nombre total de positifs) pour les graphiques 90’, ainsi que le taux de non décision (TND, égal à la proportion de non décision) pour les graphiques 90’’. Les graphiques des figures 5 et 6 montrent un comparatif des résultats obtenus avec le procédé (courbes 91) et avec différentes méthodes d’imputation des valeurs pour lesquelles la mesure a échouée (courbes 92 à 95). Les différentes méthodes d'imputation évaluées incluent : - une méthode d’imputation « minimale » (courbes 94) : les valeurs manquantes sont remplacées par leur minimum statistique observé sur les jeux d'entraînements (hors valeurs extrêmes) ; - une méthode d’imputation « moyenne » (courbes 93) : les valeurs manquantes sont remplacées par leur moyenne statistique observée sur les jeux d'entraînements ; - une méthode d’imputation « maximale » (courbes 95) : les valeurs manquantes sont remplacées par leur maximum statistique observé sur les jeux d'entraînements (hors valeurs extrêmes) ; et - une méthode d’imputation « aléatoire » (courbes 92) : les valeurs manquantes suivent une loi normale de moyenne et écart-type identiques à ceux des jeux de données utilisés pour l'entraînement. Cette imputation permet d'avoir une base de référence. La montre les résultats obtenus par le procédé et pour les différentes méthodes d’imputation dans le cas de la première configuration (deux capteurs UWB), et la dans le cas de la deuxième configuration (trois capteurs UWB). Les graphiques mettent en évidence la fiabilité des prédictions par le procédé. En effet, au moins pour des taux d'échec modérés, les taux de faux positifs et faux négatifs restent inférieurs à 16% avec le procédé. Les graphiques mettent également en évidence l'avantage du procédé par rapport aux autres techniques d'imputation qui peuvent être mises en œuvre. Il est à noter que le taux de faux positifs est similaire dans le cas d’une imputation moyenne pour des faibles ratios d’échec de mesure des valeurs physiques, mais que le procédé présente l'avantage de ramener les échantillons pour lesquels la prédiction est incertaine autour d'une probabilité proche de 0.5, ce qui permet une meilleure prise de décision par la suite. Ceci ne pourrait pas être réalisé manuellement car on ignore au préalable quels sont ces échantillons « sensibles ». Des règles construites par exemple sur le nombre de valeurs manquantes feraient manquer les échantillons qui auraient pu être tout de même correctement classifiés via une imputation pertinente. Un procédé implémenté par un système UWB (710) de véhicule (700) incluant au moins deux capteurs UWB (21, 22, 23, 720), pour déterminer une zone (11) dans laquelle un dispositif UWB (20, 730) se trouve parmi un ensemble de zones prédéterminé (11, 12), en appliquant une fonction dépendant d’un ensemble de grandeurs physiques incluant, pour chaque capteur UWB respectif (21, 22, 23, 720), au moins une grandeur physique respective dépendant de la position du dispositif UWB (20, 730) par rapport au capteur UWB respectif (21, 22, 23, 720), la fonction comprenant un ou plusieurs modèles linéaires généralisés, chaque modèle linéaire généralisé prenant en entrée un sous-ensemble respectif des grandeurs physiques, chaque modèle linéaire généralisé comprenant des poids respectifs et une frontière décisionnelle respective, le procédé comprenant : par chaque capteur UWB respectif (21, 22, 23, 720), une mesure pour obtenir une valeur mesurée de la grandeur physique respective, la mesure par un ou plusieurs premiers capteurs UWB (21, 23) réussissant, et la mesure par un ou plusieurs deuxièmes capteurs UWB (22) échouant, le sous-ensemble respectif d’au moins un modèle linéaire généralisé comprenant au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué ; pour chaque modèle linéaire généralisé comprenant au moins une grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, et pour chaque grandeur physique pour laquelle la mesure a échoué, une détermination d’une valeur de remplacement de la grandeur physique pour l’application du modèle linéaire généralisé, la valeur de remplacement étant égale à l’antécédant de la frontière décisionnelle respective par le modèle linéaire généralisé divisé par la somme des poids respectifs ; et une évaluation de la fonction à partir de l’ensemble constitué de chaque valeur mesurée et de chaque valeur de remplacement. Procédé selon la revendication 1, dans lequel au moins un modèle linéaire généralisé comprend un bloc de standardisation respectif pour chaque grandeur physique du sous-ensemble respectif. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la standardisation comprend une soustraction de la grandeur physique par une moyenne et la division du résultat de la soustraction par un écart-type, la moyenne et l’écart-type ayant été obtenus lors d’un apprentissage du modèle linéaire généralisé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le procédé comprend une obstruction entre le capteur UWB respectif (22) et le dispositif UWB (20, 730) au moment de la mesure pendant au moins une mesure ayant échoué. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’obstruction de l’au moins une mesure ayant échoué a une durée supérieure à 5 secondes, 10 secondes, 30 secondes ou 1 minute. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel, pour chaque capteur UWB respectif (21, 22, 23, 720), l’au moins une grandeur physique respective dépendant de la position du dispositif UWB par rapport au capteur UWB respectif comprend un temps de vol et/ou une puissance. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel au moins un modèle linéaire généralisé est une régression logistique. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel : l’ensemble de zones prédéterminé est constitué de deux zones (11, 12), la fonction consistant en un unique modèle linéaire généralisé, ou l’ensemble de zones prédéterminé comprend au moins trois zones, la fonction comprenant plusieurs modèles linéaires généralisés chacun pour une paire respective des au moins trois zones et une couche décisionnelle fournissant un résultat à partir des résultats de chacun des modèles linéaires généralisés. Programme d’ordinateur pour système UWB (710) de véhicule (700) comprenant des instructions pour réaliser le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 8. Système UWB (710) de véhicule configuré pour exécuter le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 8, le système UWB (710) comprenant une mémoire sur laquelle est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 9.