Brevet FR3073065A1 (20190503)

REVENDICATIONS1. Procédé de génération automatisée de scénario d'environnement de conduite d'un véhicule à conduite automatisée, mise oeuvre par des moyens s de calcul (MC), caractérisé en ce qu'il comprend une étape (10-60) comprenant : la génération, par un premier réseau de neurones (R1) préconfiguré, d'un scénario d'environnement de conduite à partir d'une séquence aléatoire de variables, lo l'évaluation, par un second réseau de neurones (R2) préconfiguré, d'une pertinence dudit scénario d'environnement de conduite généré en comparant ce dernier à des scénarios d'environnement de conduite prédéfinis, l'attribution audit scénario d'environnement de conduite généré d'une valeur 15 de pertinence représentative de cette pertinence évaluée et la transmission audit premier réseau de neurones (R1) de ladite valeur de pertinence attribuée audit scénario d'environnement de conduite généré afin qu'il adapte son fonctionnement en fonction de cette valeur de pertinence attribuée. 20\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-60) on utilise ledit premier réseau de neurones (R1) pour générer ledit scénario d'environnement de conduite en fonction d'au moins un paramètre de configuration déterministe choisi et contraignant ledit environnement de conduite, et on utilise ledit second réseau de neurones (R2) 25 pour évaluer ladite pertinence du scénario d'environnement de conduite généré en vérifiant s'il respecte chaque paramètre de configuration déterministe choisi.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-60) on utilise ledit second réseau de neurones (R2) pour 30 attribuer audit scénario d'environnement de conduite généré une valeur de pertinence en fonction de valeurs de pertinence prédéfinies associées auxdits scénarios d'environnement de conduite prédéfinis.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que 13 dans ladite étape (10-60) on utilise ledit premier réseau de neurones (R1) pour générer ledit scénario d'environnement de conduite sous la forme d'un ensemble de paramètres descriptifs choisis parmi des paramètres catégoriels, des paramètres littéraux et des paramètres numériques.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-60) on utilise ledit second réseau de neurones (R2) pour attribuer une valeur de pertinence comprise entre des valeurs minimale et maximale, et on rejette ledit scénario d'environnement de conduite généré lorsque ladite valeur de pertinence qui lui a été attribuée est inférieure à un io seuil.\n<CLM>\1\tDispositif (DG) pour générer automatiquement un scénario d'environnement de conduite d'un véhicule à conduite automatisée, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de calcul (MC) comportant i) un premier réseau de neurones (R1) préconfiguré et générant un scénario 15 d'environnement de conduite à partir d'une séquence aléatoire de variables, et ii) un second réseau de neurones (R2) préconfiguré et évaluant une pertinence dudit scénario d'environnement de conduite généré en comparant ce dernier à des scénarios d'environnement de conduite prédéfinis, puis attribuant audit scénario d'environnement de conduite généré une valeur de pertinence 20 représentative de cette pertinence évaluée, et transmettant audit premier réseau de neurones (R1) ladite valeur de pertinence attribuée audit scénario d'environnement de conduite généré afin qu'il adapte son fonctionnement en fonction de cette valeur de pertinence attribuée.\n<CLM>\1\tDispositif selon la revendication 6, caractérisé en ce que ledit premier 25 réseau de neurones (R1) génère ledit scénario d'environnement de conduite en fonction d'au moins un paramètre de configuration déterministe choisi et contraignant ledit environnement de conduite, et en ce que ledit second réseau de neurones (R2) évalue ladite pertinence du scénario d'environnement de conduite généré en vérifiant s'il respecte chaque paramètre de configuration 30 déterministe choisi.\n<CLM>\1\tDispositif selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que ledit second réseau de neurones (R2) attribue audit scénario d'environnement de conduite une valeur de pertinence en fonction de valeurs de pertinence 14 prédéfinies associées auxdits scénarios d'environnement de conduite prédéfinis.\n<CLM>\1\tDispositif selon l'une des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que ledit premier réseau de neurones (R1) génère ledit scénario d'environnement s de conduite sous la forme d'un ensemble de paramètres descriptifs choisis parmi des paramètres catégoriels, des paramètres littéraux et des paramètres alphanumériques.\n<CLM>\1\tDispositif selon l'une des revendications 6 à 9, caractérisé en ce que ledit second réseau de neurones (R2) attribue une valeur de pertinence comprise entre des valeurs minimale et maximale, et en ce que lesdits moyens de calcul (MC) rejettent ledit scénario d'environnement de conduite généré lorsque ladite valeur de pertinence qui lui a été attribuée est inférieure à un seuil.