Brevet FR3078668A1 (20190913)

REVENDICATIONS1. Procédé de détection d'anomalie dans la perception par un véhicule automobile (20) de son environnement et de sa situation dans cet environnement, comportant : - une étape de mesure, par des capteurs (51, 52, 53, 54, 55, 56, 61, 62, 63, 64,\n<CLM>\1\téquipant le véhicule automobile (20), de données internes qui sont relatives au véhicule automobile (20) et/ou à son environnement, - une étape de réception, par des moyens de communication (72) équipant le véhicule automobile (20), de données externes émises par au moins une entité émettrice (21, 22), lesdites données externes étant relatives à l'environnement de ladite entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tet/ou à ladite entité émettrice (21, 22), et - une étape de détection d'une éventuelle anomalie dans les données internes mesurées, compte tenu du résultat d'une mise en correspondance des données internes et des données externes.\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications précédentes, dans lequel : - à l'étape de mesure, le véhicule automobile (20) établit une représentation principale (V20A, V20B, V200) de son environnement, à partir des données internes mesurées, - à l'étape de réception, le véhicule automobile (20) établit une représentation alternative (V23) de son environnement, à partir des données externes reçues, et - à l'étape de détection, le véhicule automobile détermine dans quelle mesure les représentations principale (V20A, V20B, V200) et alternative (V23) correspondent.\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon la revendication précédente, dans lequel : - la représentation principale (V20A, V20B, V20C) est établie en positionnant dans un référentiel donné chaque objet (21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tdétecté par les capteurs (51, 52, 53, 54, 55, 56, 61, 62, 63, 64, 73), et - la représentation alternative (V23) est établie en positionnant dans un référentiel donné chaque entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tet/ou chaque objet (20, 21, 22, 22 30, 31,\n<CLM>\1\tdétecté par des capteurs équipant chaque entité émettrice (21, 22).\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon la revendication précédente, dans lequel, à l'étape de détection, le véhicule automobile (20) détermine dans quelle mesure la position de chaque objet (21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tde la représentation 5 principale correspond à la position de chaque entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tet/ou de chaque objet (20, 21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tsur la représentation alternative.\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon l'une des deux revendications précédentes, dans lequel : - la représentation principale (V20A, V20B, V200) est établie en 10 spécifiant, outre la position de chaque objet (21, 22, 30, 31, 32), au moins une autre caractéristique de chaque objet (21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tdétecté par les capteurs (51, 52, 53, 54, 55, 56, 61, 62, 63, 64, 73), et - la représentation alternative (V23) est établie en spécifiant, outre la position de chaque entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tet/ou la position de chaque objet (20, 15 21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tdétecté par des capteurs équipant chaque entité émettrice (21, 22), au moins une autre caractéristique de chaque entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tet/ou de chaque objet (20, 21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tdétecté par des capteurs équipant chaque entité émettrice (21, 22).\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon la revendication précédente, 20 dans lequel, à l'étape de détection, le véhicule automobile (20) détermine dans quelle mesure ladite autre caractéristique de chaque objet (21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tde la représentation principale correspond à ladite autre caractéristique de chaque entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tet/ou de chaque objet (20, 21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tsur la représentation alternative. 25\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, suite à l'étape de détection, il est prévu une étape de calcul de la valeur d'un indice de confiance dans la détection d'anomalie, en fonction au moins de la fréquence d'occurrence de détection d'anomalies dans le temps. 30\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon la revendication précédente, dans lequel l'indice de confiance est calculé en fonction également de l'un au moins des paramètres suivants : - le nombre d'entité émettrice émettant des données externes, - la précision et l'incertitude de la donnée externe reçue, 23 - la précision et l'incertitude de la donnée interne, - le résultat d'un contrôle effectué sur la donnée externe reçue, - le type du capteur ayant mesuré la donnée externe,- le type du capteur ayant mesuré la donnée interne. 5\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications précédentes, dans lequel : - à l'étape de détection, un calculateur équipant le véhicule identifie chaque capteur affecté par une erreur, puis - il est prévu une étape d'émission au cours de laquelle le calculateur 10 émet vers d'autres systèmes du véhicule un signal d'alerte comportant une désignation de chaque capteur identifié et/ou une désignation de l'anomalie.\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les données externes sont relatives à ladite entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tet comprennent au moins l'un des éléments de la liste suivante : 15 - la position absolue de ladite entité émettrice (21, 22), - une dimension de ladite entité émettrice (21, 22), - une catégorie d'objet à laquelle appartient ladite entité émettrice (21, 22), - l'orientation de ladite entité émettrice (21, 22), 20 - la vitesse de ladite entité émettrice (21, 22), - la vitesse angulaire de ladite entité émettrice (21, 22), - l'accélération de ladite entité émettrice (21, 22), - un historique de trajet de ladite entité émettrice (21, 22), - une prédiction de trajet de ladite entité émettrice (21, 22), 25 - un angle de braquage du volant de ladite entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tlorsque ladite entité émettrice est un autre véhicule automobile, - la position ou la pression exercée sur les pédales de frein et/ou d'accélérateur dudit autre véhicule automobile (21, 22), - l'état des éclairages dudit autre véhicule automobile (21, 22). 30\n<CLM>\1\tProcédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les données externes sont relatives à chaque objet (20, 21, 22, 30, 31,\n<CLM>\1\tde l'environnement détecté par ladite entité émettrice (21,\n<CLM>\1\tet comprennent au moins l'un des éléments de la liste suivante : - une dimension dudit objet (20, 21, 22, 30, 31, 32), 24 - une catégorie à laquelle appartient ledit objet (20, 21, 22, 30, 31, 32), - la couleur dudit objet (20, 21, 22, 30, 31, 32), - la position dudit objet (20, 21, 22, 30, 31, 32), - la dynamique dudit objet (20, 21, 22, 30, 31, 32), 5 - une prédiction du trajet dudit objet (20, 21, 22, 30, 31, 32), - un niveau de confiance dans la détection dudit objet (20, 21, 22, 30, 31, 32), - si ledit objet est un feu de circulation, l'état dudit feu de circulation, - si ledit objet est un panneau de signalisation routière, un identifiant du 10 type de ce panneau de signalisation routière, - si ledit objet est un évènement routier, la catégorie de cet évènement routier.\n<CLM>\1\tVéhicule automobile (20) comportant : - des capteurs (51, 52, 53, 54, 55, 56, 61, 62, 63, 64,\n<CLM>\1\tadaptés à 15 mesurer des données internes qui sont relatives au véhicule automobile (20) et/ou à son environnement, - des moyens de communication (72) adaptés à recevoir des données externes émises par au moins une entité émettrice (21, 22), et - un calculateur (71) adapté à mettre en correspondance les données 20 internes et les données externes pour détecter une éventuelle anomalie dans les données internes et à émettre une alerte si une anomalie est détectée.