Brevet FR3153918A1 — publié le 20250411

L’invention porte sur un procédé de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile (1). L’invention porte également sur un système informatique (100) mettant en œuvre un tel procédé. Figure pour l’abrégé : 1 Procédé et système de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile Domaine technique de l’invention La présente invention concerne le domaine des systèmes d’aide à la conduite des véhicules automobiles. L’invention porte en particulier sur un procédé de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile, le procédé étant mis en œuvre par un système informatique comprenant un module de génération de données embarqué à bord d’un véhicule automobile et un module de traitement de données distant du véhicule. L’invention porte en outre sur un tel système informatique qui met en œuvre un tel procédé. L’invention s’applique aux véhicules automobiles, notamment les véhicules terrestres à moteur tels que les voitures. État de la technique antérieure Les systèmes d’aide à la conduite des véhicules automobiles modernes utilisent désormais des réseaux de neurones artificiels pour fournir des fonctionnalités d’aide à la conduite, notamment pour gérer de manière autonome la conduite dans certains environnements de conduite particulier. Pour cela, l’apprentissage des réseaux de neurones artificiels nécessite de larges volumes de données d’entrainement. Or, le plus souvent, les données d’entrainement qui sont utilisées pour l’apprentissage des réseaux contiennent des séquences vidéo de l’environnement de conduite d’un véhicule qui sont générées au moyen de caméras qui sont de nos jours agencées dans la plupart des véhicules. Or, pour acquérir ces données d’entrainement, les constructeurs automobiles utilisent généralement des véhicules dédiés avec lesquels des roulages sont réalisés au cours desquels les données d’entrainement sont générées. Alternativement, des véhicules de particuliers qui embarquent des composants électroniques et informatiques appropriés peuvent être utilisés. Mais dans les deux cas, ce sont des ressources informatiques onéreuses qui doivent être disponibles à bord du véhicule car il faut pouvoir gérer le traitement de volumes importants de données qui sont induits principalement par les séquences vidéo de l’environnement de conduite filmé au moyen des caméras du véhicule. En outre, le traitement de ces données d’entrainement n’étant pas réalisé à bord du véhicule qui les génère, il est nécessaire dans un deuxième temps, en particulier pour le cas des véhicules de particuliers, de pouvoir transmettre au moyen des réseaux de communication mobile conventionnels ces volumes importants de données à des moyens de traitement de données distants. Or, cette contrainte impose également des besoins accrus en matière de capacité de transmission de données et de bande passante, ce qui a pour conséquence d’augmenter l’encombrement des réseaux de communication ainsi que les coûts liés à la transmission des données qui, in fine, influencent à la hausse le coût de fabrication des véhicules. L’invention vise à pallier ces inconvénients. Elle a en particulier pour but de procurer une solution pour permettre la constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile d’une manière moins onéreuse et plus rapide qui permet de maximiser la disponibilité de telles données d’entrainement. Par ces moyens, l’invention souhaite participer à une amélioration de la sécurité des systèmes d’aide à la conduite qui utilisent des réseaux de neurones artificiels et, de ce fait, celle des véhicules automobiles qui les embarquent. Afin d’atteindre ces buts, l’invention concerne, selon un premier aspect, un procédé de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile, le procédé étant mis en œuvre par un système informatique comprenant un module de génération de données embarqué à bord d’un véhicule automobile et un module de traitement de données distant du véhicule, le procédé comprenant les étapes de : obtenir, par le module de génération de données, des données caractérisant au moins une séquence vidéo générées au moyen d’au moins une caméra d’un système d’aide à la conduite du véhicule ; déterminer, par le module de génération de données, en fonction des données obtenues au cours de l’étape i), des données caractérisant au moins un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule; causer, par le module de génération de données, une transmission des données déterminées au cours de l’étape ii) à destination du module de traitement de données ; déterminer, par le module de traitement de données, des données caractérisant au moins une séquence vidéo reconstruite au moyen d’un réseau antagoniste génératif alimenté avec les données transmises au cours de l’étape iii) ; et générer, par le module de transmission de données, lesdites données d’entrainement en fonction des données déterminées au cours de l’étape iv). Selon une variante, lesdites données caractérisant un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule peuvent établir au moins une position du véhicule, un nombre de voies de circulation, une information relative à un obstacle présent dans l’environnement de conduite, une information relative à une condition météorologique et/ou une information relative à un revêtement de chaussée. Selon une autre variante, lesdites données caractérisant un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule peuvent contenir une représentation en trois dimensions dudit environnement de conduite. Selon encore une autre variante, lesdites données caractérisant un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule peuvent contenir au moins une image dudit environnement. Selon encore une autre variante, l’étape i) peut comprendre une étape consistant à déterminer si la séquence vidéo présente un intérêt pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un système de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile, ledit système comprenant un module de génération de données embarqué à bord d’un véhicule automobile et un module de traitement de données distant du véhicule qui mettent conjointement en œuvre un procédé tel que décrit ci-dessus. Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des figures annexées, dans lesquelles : FIG. 1 est un schéma illustrant un système selon l’invention ; et FIG. 2 est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé selon l’invention. Description détaillée de l’invention La FIG. 1 illustre schématiquement un système 100 de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile selon l’invention. Il s’agit fondamentalement d’un système informatique qui comprend, premièrement, un module de génération de données 200 embarqué à bord d’un véhicule automobile 1. Le module de génération de données 200 est un appareil informatique qui comprend au moins une unité de traitement d’informations 201, avec un ou plusieurs processeurs, un support de stockage de données 202 et une interface d’entrée et sortie 203 permettant la réception et l’émission de données. Préférentiellement, le module de génération de données 200 est hébergé sur un calculateur et il interagit par le biais de son interface d’entrée et sortie 203 et au moyen d’un réseau de communication filaire du véhicule 1 (e.g. CAN, Ethernet, MOST, etc.) avec un système d’aide à la conduite 2 du véhicule 1, qui comprend classiquement au moins une caméra 3 pour effectuer des prises de vues et générer des séquences vidéo de l’environnement de conduite du véhicule, et avec un système de communication par signaux radiofréquences 4 du véhicule 1, qui permet de communiquer avec des entités communicantes distantes au moyen de réseaux et protocoles de communication mobile conventionnels (e.g. 5G, ITS-G5, C-V2X, etc.). Le système 100 selon l’invention comprend, deuxièmement, un module de traitement de données 300 distant du véhicule 1, par exemple un serveur hébergé au sein d’une infrastructure informatique en nuage. De manière avantageuse, le module de traitement de données 300 intègre ou interagit avec un réseau antagoniste génératif 301, autrement dit une intelligence artificielle générative. Selon l’invention, tous les éléments décrits ci-dessus contribuent pour permettre la mise en œuvre d’un procédé de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificielles d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile, tel que décrit ci-dessous en lien avec la FIG. 2 . La FIG. 2 illustre au moyen d’un organigramme les étapes du procédé selon l’invention. Selon une première étape E1 du procédé selon l’invention, le module de génération de données 200 obtient des données caractérisant au moins une séquence vidéo qui sont générées au moyen d’au moins une caméra du système d’aide à la conduite 2 du véhicule. Autrement dit, le module de génération de données 200 acquiert au cours de cette première étape des séquences vidéo de l’environnement de conduite du véhicule 1 qui sont générées de manière conventionnelle par la caméra 3 du système d’aide à la conduite 2 du véhicule 1. Préférentiellement, lors de l’obtention des séquences vidéo, le module de génération de données 200 détermine si une séquence vidéo présente un intérêt pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile et il obtient exclusivement des données qui correspondent à de telles séquences vidéo d’intérêt. Pour cela, il interagit avec le système d’aide à la conduite 2 du véhicule 1. En effet, les réseaux de neurones des systèmes d’aide à la conduite sont généralement dotés de capacités d’évaluation de la qualité de leur sortie et de capacités de détecter que des données reçues en entrée ne sont pas connues ou mal représentées. Le module de génération de données 200 se base avantageusement sur ces données d’évaluation et ces capacités d’autocritique pour déterminer si une séquence vidéo est d’intérêt. Alternativement ou cumulativement, une séquence vidéo peut être classée d’intérêt si deux réseaux de neurones du système d’aide à la conduite 2 arrivent à des conclusions contradictoires (e.g. résultats différents entre un réseau principal et un réseau dit « fantôme »). Comme on le comprend, on diminue ainsi avantageusement déjà à ce stade le volume des données traité par le module de génération de données 200 et, de ce fait, la charge sur les ressources informatiques embarquées à bord du véhicule 1. Ainsi, au terme de cette première étape, le module de génération de données 200 détient des données qui sont similaires à celles qui sont habituellement utilisées pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile et dont le volume important engendre les problématiques évoquées en préambule. Selon une deuxième étape E2 du procédé selon l’invention, le module de génération de données 200 détermine, en fonction des données obtenues au cours de la première étape, des données caractérisant au moins un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule. Autrement dit, le module de génération de données 200 utilise à ce stade les séquences vidéo précédemment acquises pour générer à partir de ces dernières des descriptifs de l’environnement de conduite du véhicule. Comme on va le voir, c’est ainsi que l’on diminue de manière significative la charge sur les ressources de calcul et de mémorisation de données et, de ce fait, le besoin de composants informatiques onéreux. Préférentiellement, les données ainsi déterminées au cours de cette étape par le module de génération de données 200 établissent au moins une position du véhicule 1, un nombre de voies de circulation, une information relative à un obstacle présent dans l’environnement de conduite, une information relative à une condition météorologique et/ou une information relative à un revêtement de chaussée. Alternativement ou cumulativement, elles contiennent une image numérique de l’environnement de conduite. Pour déterminer ces données, le module de génération de données 200 utilise préférentiellement un encodeur d’images afin d’extraire des images à partir des séquences vidéo, puis il réalise une projection d’images segmentées dans un espace en trois dimensions. De manière avantageuse, le volume de ces données caractérisant au moins un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule qui sont déterminées au cours de cette deuxième étape E2 du procédé est largement inférieur (de l’ordre de 10 5 ) au volume de séquences vidéo correspondantes. Préférentiellement, ces données sont enregistrées à intervalles réguliers, la fréquence d’enregistrement pouvant être différente selon la nature des données (e.g. fréquence faible lorsqu’un obstacle statique est présent dans l’environnement de conduite ou élevée dans le cas d’un obstacle mobile) et/ou la complexité de l’environnement de conduite (e.g. fréquence faible pour un environnement comprenant peu d’obstacles). On minimise ainsi avantageusement les moyens de mémorisation de données qui sont nécessaires. Ensuite, selon une troisième étape E3 du procédé selon l’invention, le module de génération de données 200 cause une transmission des données déterminées au cours de la deuxième étape à destination du module de traitement de données 300, en interagissant pour cela avec le système de communication par signaux radiofréquences 4. Autrement dit, ce sont les descriptifs de l’environnement de conduite déterminés à partir des séquences vidéo d’intérêt qui sont à ce stade transmis au module de traitement de données 300 et non plus les séquences vidéo elles-mêmes. On minimise ainsi significativement les besoins en ressources informatiques et en bande passante, ce qui permet de diminuer le cout d’obtention des données d’entrainement et, de ce fait, d’augmenter leur disponibilité. Selon une quatrième étape E4 du procédé selon l’invention, le module de traitement de données 300 détermine des données caractérisant au moins une séquence vidéo reconstruite en alimentant le réseau antagoniste génératif 301 avec les données transmises par le module de génération de données 200 au cours de l’étape précédente. Autrement dit, le module de traitement de données 300 reconstruit à ce stade des séquences vidéo d’environnements de conduite d’un véhicule à partir des descriptifs d’environnements de conduite qui lui ont été transmis. Et pour cela, il alimente le réseau antagoniste génératif 301, qui fournit de manière conventionnelle des séquences vidéo qui correspondent à des descriptifs d’environnement de conduite avec lesquels il est alimenté. Ainsi, au terme de cette quatrième étape, le module de traitement de données 300 a déterminé exactement le même type de données que celles qui sont habituellement utilisées pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels, à savoir des séquences vidéo d’environnements de conduite d’un véhicule au cours d’un ou plusieurs roulages. Cependant, au contraire des mises en œuvre connues exposées en préambule, le module de traitement de données 300 parvient à établir de telles données sans pour autant devoir utiliser des ressources informatiques et des communications couteuses. Enfin, selon une cinquième et ultime étape E5 du procédé, le module de traitement de données 300 génère les données d’entrainement qui vont pouvoir être utilisées ensuite pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile en fonction des données déterminées au cours de l’étape précédente. Il effectue cela, par exemple, en agrégeant des descriptifs d’environnements de conduite reçus et des séquences vidéo reconstruites correspondantes déterminées comme expliqué ci-dessus. Ainsi, grâce au procédé et au système selon l’invention décrits ci-dessus, une solution est fournie pour constituer des données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile d’une manière plus rapide et moins couteuse qui permet de maximiser la disponibilité de telles données. C’est ainsi que l’invention contribue à améliorer les capacités d’apprentissage des réseaux de neurones artificiels des systèmes d’aide à la conduite et, in fine, de contribuer ainsi à la sécurité de la conduite. Procédé de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile, le procédé étant mis en œuvre par un système informatique (100) comprenant un module de génération de données (200) embarqué à bord d’un véhicule automobile (1) et un module de traitement de données (300) distant du véhicule, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes de : obtenir, par le module de génération de données (200), des données caractérisant au moins une séquence vidéo générées au moyen d’au moins une caméra d’un système d’aide à la conduite (2) du véhicule ; déterminer, par le module de génération de données (200), en fonction des données obtenues au cours de l’étape i), des données caractérisant au moins un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule ; causer, par le module de génération de données (200), une transmission des données déterminées au cours de l’étape ii) à destination du module de traitement de données (300) ; déterminer, par le module de traitement de données (300), des données caractérisant au moins une séquence vidéo reconstruite au moyen d’un réseau antagoniste génératif (301) alimenté avec les données transmises au cours de l’étape iii) ; et générer, par le module de traitement de données (300), lesdites données d’entrainement en fonction des données déterminées au cours de l’étape iv). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites données caractérisant un descriptif d’au moins un environnement du véhicule établissent au moins une position du véhicule, un nombre de voies de circulation, une information relative à un obstacle présent dans l’environnement de conduite, une information relative à une condition météorologique et/ou une information relative à un revêtement de chaussée. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdites données caractérisant un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule contiennent des données caractérisant une représentation en trois dimensions dudit environnement de conduite. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdites données caractérisant un descriptif d’au moins un environnement de conduite du véhicule contiennent au moins une image dudit environnement. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape i) comprend une étape consistant à déterminer si la séquence vidéo présente un intérêt pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile. Système (100) de constitution de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un réseau de neurones artificiels d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule automobile, caractérisé en ce que ledit système comprend un module de génération de données (200) embarqué à bord d’un véhicule automobile (1) et un module de traitement de données (300) distant du véhicule qui mettent conjointement en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes.