FR 3070066 A1 20190215 FR 1857487 A 20180814 DOMAINE [0001] L'objet décrit dans le présent exposé concerne en général des dispositifs de routage de destination et, plus particulièrement, le routage de véhicule autonome basé sur une évaluation de chaos de plusieurs options de route. ARRIÈRE-PLAN [0002] Les systèmes de navigation de véhicule ont généralement été utilisés pour fournir à un utilisateur de véhicule des indications de conduite pour arriver à une destination sélectionnée. Une telle navigation comporte des instructions directionnelles fondamentales, comme tourner à gauche ou à droite à une intersection et des annonces de l'approche de la destination. Les systèmes de navigation se sont améliorés pour fournir des options de route au conducteur, comme éviter les autoroutes à péage, les zones à collision élevée historiquement, le plus court temps de parcours, etc. Des développements ultérieurs ont mis en oeuvre des données obtenues par production participative (« crowd-source data » en anglais) sur la base des dispositifs cellulaires d'utilisateurs de véhicule, conjointement avec des dispositifs de localisation embarqués, pour relayer en outre la congestion de la circulation, les collisions de la circulation, les travaux en cours, et similaires. Avec l'avènement de véhicules autonomes, les options de route ont simplement reposé sur un routage basique pour que le véhicule autonome arrive à une destination. Toutefois, de telles routes présentent des scénarios de chaos associés avec lesquels un véhicule autonome peut ne pas être capable de coopérer - c'est-à-dire, le moteur à intelligence artificielle du véhicule autonome peut ne pas être en mesure de compenser ou surmonter le chaos et d'être en mesure d'accomplir la mission de destination. 2 RÉSUMÉ [0003] Un dispositif et un procédé pour le routage de véhicule autonome basé sur l'évaluation de chaos de routage sont décrits. [0004] Dans une mise en oeuvre, un procédé pour le routage de 5 véhicule autonome est décrit. Le procédé inclut la génération d'une pluralité d'options de route sur la base de données d'objectif de destination relativement à des données de position actuelle de véhicule autonome. Pour chacune de la pluralité d'options de route, un niveau de chaos associé peut être évalué, et une métrique de coopérabilité 10 autonome générée sur la base du niveau de chaos associé. Le procédé fournit la sélection autonome d'une option de route de la pluralité d'options de route qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable et la génération de données de description de mission autonome sur la base de l'option de route qui inclut la métrique de coopérabilité 15 autonome favorable. Les données de description de mission autonome peuvent être transmises pour s'engager de façon autonome vers une destination qui est définie par les données d'objectif de destination. [0005] Optionnellement, la métrique de coopérabilité autonome favorable entre dans les limites du seuil de métrique de coopérabilité 20 autonome. [0006] Optionnellement, la métrique de coopérabilité autonome favorable entre en outre dans un paramètre de temps de parcours. [0007] Optionnellement, la métrique de coopérabilité autonome favorable entre en outre dans des options respectives de la pluralité 25 d'options de route. [0008] Optionnellement, lequel la génération de la pluralité d'options de route comprend en outre le classement de la pluralité d'options de route sur la base d'un premier critère et d'un second critère. 3 [0009] Optionnellement, le premier critère inclut un paramètre de distance de parcours et le second critère inclut un paramètre de temps de parcours. [00010] Optionnellement, le premier critère et le second critère sont 5 fournis en tant qu'une préférence d'utilisateur. [00011] Optionnellement, le niveau de chaos associé est basé sur des données de condition de route incluant au moins l'une parmi : des données de couche cartographique ; des données obtenues par production participative en temps quasi réel ; des données de métrique de 10 véhicule en temps quasi réel ; et des données obtenues par production participative. [00012] Dans une autre mise en oeuvre, un procédé pour le routage de véhicule autonome est décrit. Le procédé comprend : la génération d'une pluralité d'options de route sur la base de données d'objectif de 15 destination relativement à des données de position de véhicule autonome ; l'analyse de chacune de la pluralité d'options de route pour former un ensemble de données de sections ; pour chacune de la pluralité d'options de route : l'évaluation d'un niveau de chaos associé pour chacune de l'ensemble de données de sections ; la pondération du niveau 20 de chaos associé pour chacune de l'ensemble de données de sections qui inclut un niveau de chaos élevé pour produire une pluralité de niveaux de chaos pondérés correspondant à chacune de l'ensemble de données de sections ; la génération d'un niveau de chaos de route pour l'ensemble de données de sections sur la base du niveau de chaos pondéré de chacune 25 de l'ensemble de données de sections ; et la génération d'une métrique de coopérabilité autonome pour l'ensemble de données de sections sur la base du niveau de chaos pondéré ; la sélection autonome d'une option de route de la pluralité d'options de route qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable ; la génération de données de description de mission autonome sur la base de l'option de route qui inclut 4 la métrique de coopérabilité autonome favorable ; et la transmission des données de description de mission autonome pour s'engager de façon autonome vers une destination définie par les données d'objectif de destination. 5 [00013] Optionnellement, la métrique de coopérabilité autonome favorable entre dans les limites du seuil de métrique de coopérabilité autonome. [00014] Optionnellement, la métrique de coopérabilité autonome favorable entre en outre dans un paramètre de temps de parcours. 10 [00015] Optionnellement, la métrique de coopérabilité autonome favorable entre en outre dans des options respectives de la pluralité d'options de route. [00016] Optionnellement, lequel la génération de la pluralité d'options de route comprend en outre le classement de la pluralité 15 d'options de route sur la base d'un premier critère et d'un second critère. [00017] Optionnellement, le premier critère inclut un paramètre de distance de parcours et le second critère inclut un paramètre de temps de parcours. [00018] Optionnellement, le premier critère et le second critère sont 20 fournis en tant qu'une préférence d'utilisateur. [00019] Optionnellement, le niveau de chaos associé est basé sur des données de condition de route incluant au moins l'une parmi : des données de couche cartographique ; des données obtenues par production participative en temps quasi réel ; des données de métrique de 25 véhicule en temps quasi réel ; et des données obtenues par production participative. [00020] Dans une autre mise en oeuvre, une unité de commande de véhicule est décrite. L'unité de commande de véhicule inclut une interface de communication sans fil, un processeur, et une mémoire. L'interface de 30 communication sans fil fonctionne pour desservir une communication avec 5 un réseau de véhicule. Le processeur est couplé de façon communicable à l'interface de communication sans fil, et la mémoire est couplée de façon communicable au processeur et stocke un module de génération de route et un module de description de mission autonome. Le module de 5 génération de route inclut des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à générer une pluralité d'options de route sur la base de données d'objectif de destination relativement à des données de position actuelle de véhicule autonome. Pour chacune de la pluralité d'options de route, les instructions amènent le processeur à 10 évaluer un niveau de chaos associé et générer une métrique de coopérabilité autonome sur la base du niveau de chaos associé pour produire une option de route évaluée. Le module de description de mission autonome inclut des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent le processeur à recevoir l'option de route 15 évaluée pour chacune de la pluralité d'options de route et sélectionner de façon autonome l'option de route évaluée de chacune de la pluralité d'options de route qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable pour produire une option de route sélectionnée. Les instructions amènent le processeur à générer des données de description de mission 20 autonome sur la base de l'option de route sélectionnée pour la transmission pour s'engager de façon autonome vers une destination qui est définie par les données d'objectif de destination. [00021] Optionnellement, la métrique de coopérabilité autonome entre dans les limites d'un seuil de métrique de coopérabilité autonome. 25 [00022] Optionnellement, l'option de route sélectionnée entre en outre dans un paramètre de temps de parcours. [00023] Optionnellement, le niveau de chaos associé étant basé sur des données de condition de route incluant au moins l'une parmi : des données de couche cartographique ; des données obtenues par 30 production participative en temps quasi réel ; des données de métrique de 6 véhicule en temps quasi réel ; et des données historiques obtenues par production participative. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS [00024] La description fait référence aux dessins joints dans lesquels 5 les mêmes numéros de référence se réfèrent aux mêmes parties à travers les diverses vues, et dans lesquels : [00025] la figure 1 est une illustration schématique d'un véhicule incluant une unité de commande de véhicule dans le contexte d'un environnement de véhicule ; 10 [00026] la figure 2 illustre un schéma-blocs de l'unité de commande de véhicule de la figure 1; [00027] la figure 3 illustre un schéma-blocs fonctionnel de l'unité de commande de véhicule de la figure 1 pour fournir un routage de véhicule autonome ; 15 [0028] la figure 4 illustre un exemple d'interface utilisateur graphique représentant les données sous-jacentes et les niveaux de chaos associés pour une pluralité d'options de route superposée avec une représentation cartographique ; [0029] la figure 5 illustre un exemple d'interface utilisateur 20 graphique représentant l'option de route sélectionnée des options de route de la figure 4; et [0030] la figure 6 montre un exemple de processus pour le routage de véhicule autonome basé sur l'évaluation de chaos. DESCRIPTION DÉTAILLÉE 25 [0031] Des techniques de routage de véhicule autonome basé sur l'évaluation de chaos sont fournies dans le présent exposé. À titre d'exemple, de multiples options de route peuvent être générées sur la base d'une destination et de données de position actuelle de véhicule autonome. Des opérateurs de véhicule peuvent ensuite sélectionner une 7 option de route pour la navigation vers la destination. Une telle sélection peut être basée sur des critères d'opérateur de véhicule subjectifs ou des préférences d'utilisateur, comme le fait d'opter pour des routes de campagne touristiques plutôt que des autoroutes (« interstate freeways » 5 en anglais), éviter les routes à péage, etc. Bien qu'un opérateur de véhicule puisse fournir des préférences de sélection similaires dans une sélection de route de véhicule autonome, les véhicules autonomes basent leur sélection de route sur des niveaux de chaos respectifs de chaque option de route, et des métriques de coopérabilité autonomes. En d'autres 10 termes, le véhicule autonome peut considérer sa capacité à s'engager dans l'option de route sélectionnée et atteindre l'objectif de mission (c'està-dire, la destination) au vu d'un niveau de chaos évalué de l'option de route sélectionnée. En procédant de la sorte, un véhicule autonome peut effectuer des sélections de route intelligentes qui évitent des routes ayant 15 des niveaux de chaos excessifs qui peuvent dépasser les capacités du système autonome du véhicule. [0032] La figure 1 est une illustration schématique d'un véhicule 100 incluant une unité de commande de véhicule 110, dans le contexte d'un environnement de véhicule 116. Même si l'unité de commande de 20 véhicule 110 peut être représentée dans l'abstrait à côté d'autres composants véhiculaires, l'unité de commande de véhicule 110 peut être combinée avec d'autres composants de système du véhicule 100. De plus, le véhicule 100 peut également être une automobile ou tout autre véhicule avec ou sans passager comme, par exemple, un véhicule terrestre, 25 aquatique, et/ou aérien. Dans certains cas, le véhicule 100 peut également être un véhicule spatial, se rapportant à un environnement de véhicule 116 ayant des déchets spatiaux, d'autres véhicules et/ou débris spatiaux. [0033] Une pluralité de dispositifs capteurs 102 sont en 30 communication avec l'unité de commande 110. La pluralité de dispositifs 8 capteurs 102 peuvent être positionnés sur la surface extérieure du véhicule 100 ou peuvent être positionnés de façon dissimulée à des fins esthétiques en ce qui concerne le véhicule 100. De plus, les capteurs peuvent fonctionner à des fréquences auxquelles le corps de véhicule ou 5 des parties de celui-ci apparaissent transparents pour le dispositif capteur respectif. [0034] La communication entre les dispositifs capteurs 102 peut se faire sur une base de bus et peut également être utilisée ou exploitée par d'autres systèmes du véhicule 100. Par exemple, les dispositifs d'entrée de 10 capteur 102 peuvent être couplés par une combinaison d'architectures réseau telles qu'un réseau BEAN (pour « Body Electronic Area Network » en anglais), une configuration à bus CAN (pour « Controller Area Network » en anglais), une configuration AVC-LAN (pour « Audio Visual Communication-Local Area Network » en anglais), une configuration LAN 15 Ethernet automobile et/ou une configuration LAN Sans fil automobile, et/ou d'autres combinaisons d'architectures de système de communication additionnelles pour fournir des communications entre des dispositifs et des systèmes du véhicule 100. [0035] Les dispositifs capteurs 102 peuvent fonctionner pour 20 surveiller des conditions locales relatives au véhicule 100, incluant des changements audio, visuels, et tactiles sur l'environnement de véhicule 116. Les dispositifs capteurs 102 peuvent inclure des dispositifs d'entrée de capteur, des dispositifs capteurs audio, des dispositifs capteurs vidéo, et/ou des combinaisons de ceux-ci. 25 [0036] Les dispositifs capteurs 102 peuvent fournir des changements tactiles ou relationnels des conditions ambiantes du véhicule, comme une personne, un objet, un (des) véhicule(s), etc. Un ou plusieurs des dispositifs d'entrée de capteur peuvent être configurés pour capturer des changements de vitesse, accélération, et/ou distance par 9 rapport à ces objets dans les conditions ambiantes du véhicule 100, ainsi que l'angle d'approche pour le véhicule 100. [0037] Les dispositifs capteurs 102 peuvent être fournis par un système lidar (LIDAR pour « Light Detection and Ranging » en anglais), 5 dans lequel les dispositifs d'entrée de capteur peuvent capturer des données liées à des retours de lumière laser depuis des objets physiques dans l'environnement du véhicule 100. Comme la lumière se déplace à une vitesse constante, le lidar peut être utilisé pour déterminer une distance entre un dispositif d'entrée de capteur et un autre objet avec un 10 degré de précision élevé. De plus, des mesures prennent en considération le déplacement d'un dispositif d'entrée de capteur (comme la hauteur, la localisation et l'orientation de capteur). De plus, une localisation GPS peut être associée à chacun des dispositifs d'entrée de capteur pour déterminer un déplacement de capteur. Les dispositifs d'entrée de capteur peuvent 15 également inclure une combinaison de dispositifs lasers (lidar) et de dispositifs radars à ondes millimétriques. [0038] Les dispositifs capteurs audio peuvent fournir une détection audio des conditions ambiantes du véhicule. Avec une capacité de reconnaissance de la parole, les dispositifs capteurs audio peuvent 20 également recevoir des instructions pour déplacer le véhicule 100, ou pour recevoir d'autres directions de ce genre relatives au véhicule 100. Les dispositifs capteurs audio peuvent être fournis, par exemple, par un microphone numérique omnidirectionnel de capteur audio à système nano-électromécanique (NEMS pour « Nano-Electromechanical Systems » 25 en anglais) ou système micro-électromécanique (MEMS pour « MicroElectromechanical Systems » en anglais), un microphone numérique déclenché par le son, etc. [0039] Les dispositifs capteurs vidéo incluent des champs de vision associés. En fonctionnement autonome, les dispositifs capteurs vidéo 30 peuvent fournir une détection visuelle d'angle mort (comme pour un autre 10 véhicule adjacent au véhicule 100) par rapport à l'utilisateur de véhicule, et/ou une détection visuelle de périphérie avant (comme pour des objets en dehors de la vue avant d'un utilisateur de véhicule, comme un piéton, cycliste, etc.). 5 [0040] En fonctionnement autonome, l'unité de commande de véhicule 110 peut déployer les dispositifs capteurs 102 pour fournir des lectures de marquages de voie de circulation, pour déterminer une position de véhicule 100 par rapport à la route pour faciliter la conduite du véhicule via l'option de route sélectionnée 134 à une vitesse Vioo, etc. 10 [0041] Le véhicule 100 peut inclure des options pour fonctionner en mode manuel, mode autonome, et/ou mode d'aide à la conduite. [0042] Lorsque le véhicule 100 est en mode manuel, le conducteur commande manuellement les systèmes de véhicule, qui peuvent inclure un système de propulsion, un système de direction, un système de contrôle 15 de la stabilité, un système de navigation, un système d'énergie, et tous autres systèmes qui peuvent commander diverses fonctions de véhicule (comme les fonctions de climatisation ou de divertissement du véhicule, etc.). Le véhicule 100 peut également inclure des interfaces pour que le conducteur interagisse avec les systèmes de véhicule, par exemple, un ou 20 plusieurs affichages interactifs, systèmes audio, systèmes de reconnaissance vocale, boutons et/ou cadrans, systèmes à rétroaction haptique, ou tout autre moyen pour entrer ou sortir des informations. [0043] En mode de fonctionnement autonome, un dispositif informatique, qui peut être fourni par l'unité de commande de véhicule 25 110, ou en combinaison avec celle-ci, peut être utilisé pour commander un ou plusieurs des systèmes de véhicule sans intervention directe de l'utilisateur de véhicule. Certains véhicules peuvent également être équipés d'un « mode d'aide à la conduite », dans lequel le fonctionnement du véhicule 100 peut être partagé entre l'utilisateur de véhicule et un 30 dispositif informatique. 11 [0044] Lorsque le véhicule 100 fonctionne dans un mode autonome (ou d'aide à la conduite), l'unité de commande de véhicule 110 émet des commandes vers les divers systèmes de véhicule pour diriger leur fonctionnement, plutôt que de tels systèmes de véhicule soient 5 commandés par l'utilisateur de véhicule. [0045] Comme le montre la figure 1, l'unité de commande de véhicule 110 peut être configurée pour fournir une communication sans fil 126 par l'intermédiaire de l'antenne 112. La communication sans fil 126 peut fournir un accès à des données, comme via un réseau vers lequel 10 l'unité de commande de véhicule 110 peut émettre une demande de données de couche cartographique 150 et recevoir, en réponse, des données de couche cartographique 152 pour des conditions et/ou configurations routières, pour des données obtenues par production participative (en temps quasi réel et/ou historiques), ainsi que recevoir des 15 données en provenance de et/ou relatives à d'autres véhicules (comme dans des communications de véhicule à véhicule et/ou ou des communications de véhicule à infrastructure). À cet égard, l'unité de commande de véhicule 110 peut fonctionner pour s'engager dans l'option de route sélectionnée 134, via des données de description de mission 20 autonome, pour un routage de véhicule autonome, qui est discutée en détail en se référant aux figures 2 à 6. [0046] La figure 2 illustre un schéma-blocs d'une unité de commande de véhicule 110, qui inclut une interface de communication sans fil 202, un processeur 204, et une mémoire 206, qui sont couplés 25 communicativement via un bus 208. [0047] Le processeur 204 dans l'unité de commande 110 peut être une unité centrale de traitement (CPU pour « central processing unit » en anglais) classique ou tout autre type de dispositif, ou de multiples dispositifs, capables de manipuler ou de traiter des informations. Comme 30 cela peut être apprécié, le processeur 204 peut être un seul dispositif de 12 traitement ou une pluralité de dispositifs de traitement. Un tel dispositif de traitement peut être un microprocesseur, un microcontrôleur, un processeur de signal numérique, un microordinateur, une unité centrale de traitement, un réseau prédiffusé programmable par l'utilisateur (« field- 5 programmable gate array » en anglais), un dispositif logique programmable, une machine à états, un ensemble de circuits logiques, un ensemble de circuits analogiques, un ensemble de circuits numériques, et/ou tout dispositif qui manipule des signaux (analogiques et/ou numériques) sur la base de codage en dur de l'ensemble de circuits et/ou 10 d'instructions opérationnelles. [0048] La mémoire et/ou l'élément de mémoire 206 peut être un seul dispositif de mémoire, une pluralité de dispositifs de mémoire, et/ou un ensemble de circuits incorporés du processeur 204. Un tel dispositif de mémoire peut être une mémoire morte, une mémoire vive, une mémoire 15 volatile, une mémoire non volatile, une mémoire statique, une mémoire dynamique, une mémoire flash, une mémoire cache, et/ou tout dispositif qui stocke des informations numériques. La mémoire 206 est capable de stocker des instructions lisibles par machine de sorte que les instructions lisibles par machine puissent faire l'objet d'un accès par le processeur 204. 20 Les instructions lisibles par machine peuvent comprendre une logique ou un(des) algorithme(s) écrits en langages de programmation, et des générations de ceux-ci, (par ex., en langages de programmation de première génération (L1G) (1GL pour « first-generation programming languages » en anglais), en langages de programmation de deuxième 25 génération (L2G) (2GL pour « second-generation programming languages » en anglais), en langages de programmation de troisième génération (L3G) (3GL pour « third-generation programming languages » en anglais), en langages de programmation de quatrième génération (L4G) (4GL pour « fourth-generation programming languages » en 30 anglais), ou en langages de programmation de cinquième génération 13 (L5G) (5GL pour « fifth-generation programming languages » en anglais) comme, par exemple, un langage machine qui peut être exécuté directement par le processeur 204, ou un langage d'assemblage, une programmation orientée objet (00P pour « object-oriented 5 programming » en anglais), des langages de script, un microcode, etc., qui peuvent être compilés ou assemblés en instructions lisibles par machine et stockés sur la mémoire 206. En variante, les instructions lisibles par machine peuvent être écrites dans un langage de description de matériel (HDL pour « hardware description language » en anglais), 10 comme une logique mise en oeuvre via soit une configuration de réseau prédiffusé programmable par l'utilisateur (FPGA pour « field-programmable gate array » en anglais) ou un circuit intégré à application spécifique (ASIC pour « application-specific integrated circuit » en anglais), ou leurs équivalents. En conséquence, les procédés et les 15 dispositifs décrits dans le présent exposé peuvent être mis en oeuvre dans tout langage de programmation informatique classique, comme des éléments matériels préprogrammés, ou comme une combinaison de composants matériels et logiciels. [0049] Il est à noter que lorsque le processeur 204 inclut plus d'un 20 dispositif de traitement, les dispositifs de traitement peuvent être localisés de façon centralisée (par ex., couplés directement ensemble via une structure de bus filaire et/ou ou sans fil) ou peuvent être localisés de façon distribuée (par ex., informatique en nuage (« cloud computing » en anglais) via un couplage indirect via un réseau local et/ou un réseau 25 étendu). Il est à noter en outre que lorsque le processeur 204 met en oeuvre une ou plusieurs de ses fonctions via une machine à états, un ensemble de circuits analogiques, un ensemble de circuits numériques, et/ou un ensemble de circuits logiques, la mémoire et/ou l'élément de mémoire stockant les instructions opérationnelles correspondantes 30 peuvent être incorporés à, ou externes à, l'ensemble de circuits 14 comprenant la machine à états, l'ensemble de circuits analogiques, l'ensemble de circuits numériques, et/ou l'ensemble de circuits logiques. Il est à noter encore que, l'élément de mémoire stocke, et le processeur 204 exécute, des instructions codées en dur et/ou opérationnelles 5 correspondant à au moins certaines des étapes et/ou fonctions illustrées sur les figures 1 à 6 pour effectuer des caractéristiques et procédés de routage de véhicule autonome décrits dans le présent exposé. [0050] L'interface de communication sans fil 202 gouverne et gère de façon générale les données d'entrée via le réseau de véhicule 212 sur 10 le trajet de communication 213 et/ou la communication sans fil 126. L'interface de communication sans fil 202 gère également des données de sortie d'unité de contrôleur comme les données de description de mission autonome 220, et des demandes de données, comme la demande de données de couche 150, et gère également des données d'entrée d'unité 15 de commande, comme des données d'objectif de destination 224, des données de position actuelle de véhicule autonome 226, et des données de couche cartographique 152. La présente divulgation n'est aucunement limitée à un fonctionnement sur un agencement matériel particulier et par conséquent les caractéristiques de base présentées dans le présent 20 exposé peuvent être substituées, supprimées, complémentées, ou modifiées pour des agencements matériels (« hardware » en anglais) et/ou micrologiciels (« firmware » en anglais) améliorés à mesure que ceux-ci peuvent se développer. [0051] Le réseau de véhicule 212 peut être couplé 25 communicativement pour recevoir des signaux en provenance de satellites de système mondial de positionnement, comme via l'antenne 112 de l'unité de commande de véhicule 110, ou une autre telle antenne de véhicule (non représentée). L'antenne 112 peut inclure un ou plusieurs éléments conducteurs qui interagissent avec des signaux 30 électromagnétiques transmis par des satellites de système mondial de 15 positionnement. Les signaux reçus peuvent être transformés en un signal de données indicatif de la localisation (par exemple, positions de latitude et de longitude) et en outre indicatif du positionnement du véhicule relativement à des données routières, comme des données de position 5 actuelle de véhicule autonome 226. [0052] La communication sans fil 126 peut être basée sur une ou de nombreuses spécifications de système de communication sans fil. Par exemple, des systèmes de communication sans fil peuvent fonctionner conformément à une ou plusieurs spécifications de normes incluant, mais 10 sans s'y limiter, 3GPP (« 3rd Generation Partnership Project » en anglais), 4GPP (« 4th Generation Partnership Project » en anglais), 5GPP (« 5th Generation Partnership Project » en anglais), LTE (« Long-Term Evolution » en anglais), LTE Advanced, RFID, IEEE 802.11, Bluetooth, AMPS (« Advanced Mobile Phone Services » en anglais), AMPS numérique, 15 GSM (« Global System for Mobile communications » en anglais), CDMA (« Code Division Multiple Access » en anglais), LMDS (« Local Multi-point Distribution Systems » en anglais), MMDS (« Multi-channel-Multi-point Distribution Systems » en anglais), IrDA, USB Sans fil, Z-Wave, ZigBee, et/ou des variations de celles-ci. 20 [0053] L'unité de commande de véhicule 110 peut être couplée communicativement à un ordinateur via une communication sans fil 126 et/ou une autre communication sans fil. Un serveur 233 peut être couplé communicativement au nuage de réseau 218 via une communication sans fil 232. Le serveur 233 peut inclure des serveurs tiers qui sont associés à 25 de applications qui sont en cours d'exécution et/ou exécutées par l'unité de commande de véhicule 110, etc. [0054] Par exemple, des couches de données cartographiques peuvent être exécutées sur l'unité de commande de véhicule 110 et inclure en outre des données de position actuelle de véhicule autonome 30 226 et des données d'objectif de destination 224. De plus, de telles 16 données peuvent être présentées à un utilisateur de véhicule via un affichage de carte graphique d'un écran de véhicule pour acheminer des données de localisation vers un utilisateur du véhicule 100. [0055] Le serveur 233 peut être exploité par une organisation qui 5 fournit l'application, comme une application de cartographie et cartographier des données de couche d'application incluant des données d'information de chaussée, des données de couche de circulation, des données de couche de géolocalisation, etc. Des données de couche peuvent être fournies dans un format RNDF (« Route Network Description 10 File » en anglais). Un fichier RNDF spécifie, par exemple, des segments de route accessibles et fournit des informations comme des points de cheminement, des localisations de panneau STOP, des largeurs de voie, des localisations de point de contrôle, et des localisations d'emplacement de stationnement. Le réseau de routes n'a pas de point de départ ou de 15 fin implicite. [0056] L'unité de commande de véhicule 110 peut fonctionner pour générer des données de description de mission autonome 220, comme un fichier MDF (« Mission Description File » en anglais) pour un fonctionnement de véhicule autonome. Des données relatives au fichier 20 MDF peuvent fonctionner pour spécifier des points de contrôle à atteindre dans une mission, comme une destination indiquée par des données d'objectif de destination 224, comme le long d'une opération de route sélectionnée 134 (figure 1). [0057] L'unité de commande de véhicule 110 fonctionne pour 25 déterminer une option de routage sélectionnée 134 pour un routage de véhicule autonome. Le routage de véhicule autonome peut être basé sur des données de condition de route fournies via des données de couche cartographique de circulation 152 reçues via la communication sans fil 126, sur la base de données de métrique de véhicule relatives à d'autres 30 véhicules via les communications de véhicule à véhicule et/ou la 17 communication de véhicule à infrastructure, et/ou une combinaison de celles-ci, qui peut être fournie de façon similaire via une communication sans fil 126, et qui est discutée en détail en se référant aux figures 3 à 6. [0058] La figure 3 illustre un schéma-blocs fonctionnel de l'unité de 5 commande de véhicule 110 pour fournir un routage de véhicule autonome. [0059] Généralement, les véhicules autonomes et/ou sans conducteur peuvent recevoir des éloges quant aux efficacités perçues en comparaison avec une conduite manuelle. Les véhicules qui sont capables 10 de communiquer les uns avec les autres (comme par l'intermédiaire de communications de véhicule à véhicule et/ou de véhicule à infrastructure) seront capables d'alerter d'autres véhicules de quand le véhicule change de voie ou a besoin de ralentir, ce qui peut éliminer l'incertitude et/ou le chaos résultant de la conduite manuelle des véhicules. De plus, les 15 véhicules autonomes peuvent éviter des accidents, qui sont considérés comme une cause majeure de ralentissements et d'incidents sur la chaussée. De plus, lorsque tous les véhicules sur une chaussée sont autonomes, une grande partie du chaos introduite par l'erreur humaine et les erreurs de jugement peut être supprimée. Néanmoins, jusqu'à ce que 20 cela se produise, les opérateurs humains introduisent du chaos par rapport à un fonctionnement de véhicule autonome. À cet égard, le routage de véhicule autonome décrit dans les modes de réalisation dans le présent exposé peut fonctionner pour identifier des sources de chaos sur des options de route et peut s'engager dans une option de route 25 sélectionnée dans une métrique de coopérabilité autonome du véhicule 100. En effet, l'unité de commande de véhicule 110 peut fonctionner pour fournir des actions itératives de base incluant la navigation le long d'une option de route sélectionnée 134 (figure 1) et fournir une planification appropriée pour les interruptions de flux et/ou du chaos de chaussée. 18 [0060] L'unité de commande de véhicule 110 peut inclure un module de génération de route 302 et un module de description de mission autonome 314, que la mémoire 206 stocke, et chaque module inclut des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur 5 204, fournissent une fonctionnalité respective. [0061] Le module de génération de route 302 inclut des instructions relatives à un générateur d'option de route 306 et une évaluation de niveau de chaos 310. En fonctionnement, le générateur d'options de route 306 reçoit des données d'objectif de destination 224. Les données 10 d'objectif de destination 224 peuvent être des données préprogrammées relatives à des activités routinières (comme les courses, le travail, les activités de loisir, etc.) que l'unité de commande de véhicule 110 peut discerner. Dans un autre aspect, un utilisateur peut fournir les données d'objectif de destination 224 via une interface homme-machine, comme 15 un dispositif à écran tactile (comme celui qui peut être présenté par une unité de tête de véhicule), par l'intermédiaire d'une commande vocale (comme via un microphone fournissant une fonctionnalité de commande parole-texte), par l'intermédiaire d'un dispositif mobile portatif couplé de façon communicable à un réseau de véhicule 212, etc. 20 [0062] Le générateur d'option de route 306 peut générer une pluralité d'options de route, via des données d'option de route 308, sur la base de données d'objectif de destination 224 et de données de position actuelle de véhicule autonome 226. Comme cela peut être apprécié, des données de position actuelle de véhicule autonome 226 peuvent être 25 récupérées à partir de données de satellite mondial de positionnement (GPS) ou d'autres formats d'autres dispositifs de données de localisation. [0063] Des données d'option de route 308 peuvent être générées sur la base des données de couche cartographique 152, qui peuvent être fournies en réponse à une demande de données de couche 30 cartographique 150 (figure 2) par l'unité de commande de véhicule 110. 19 Les données d'option de route 308 peuvent opérer pour indiquer un niveau de chaos dans un environnement mixte véhicules autonomes - véhicules non autonomes. Comme cela peut être apprécié, plus un niveau de chaos est grand, plus la coopérabilité autonome est faible. Autrement 5 dit, un fonctionnement autonome réussi (c'est-à-dire, atteindre une destination) peut être considéré comme une fonction de la prise en compte de divers niveaux de chaos. Par exemple, une collision de tiers peut produire une congestion de la circulation ; toutefois, d'autres facteurs incluent le fait que toutes les voies soient maintenant fermées et le fait 10 que le véhicule autonome aura une capacité à changer d'itinéraire ou rester simplement sur l'option de route sélectionnée jusqu'à ce qu'elle se libère. En d'autres termes, le degré auquel l'intelligence artificielle a été développée et/ou est arrivée à maturité peut fluctuer entre différents véhicules autonomes. 15 [0064] D'autres exemples de chaos peuvent inclure une panne de véhicule, des avaries de pneu, un changement soudain et/ou inattendu d'une position d'un véhicule conduit manuellement, la vitesse sur la route, un éboulement de rochers, etc. [0065] L'évaluation de niveau de chaos 310 fonctionne pour 20 recevoir des données d'option de route 308 en série ou en parallèle en provenance du générateur d'option de route 306. Pour chacune d'une pluralité d'options de route, l'évaluation de niveau de chaos peut fonctionner pour évaluer un niveau de chaos associé, générer une métrique de coopérabilité autonome sur la base du niveau de chaos 25 associé, et produire une option de route évaluée 312. [0066] Comme cela peut être apprécié, un niveau de chaos pour une option de route peut être basé sur des données de condition de route 309. Les données de condition de route 309 peuvent être basées sur des données de couche cartographique 152, des données obtenues par 30 production participative (« crowd-source data » en anglais) en temps 20 quasi réel 342, des données de métrique de véhicule en temps quasi réel 344, et/ou des données historiques obtenues par production participative 346. [0067] Les données de couche cartographique 152 peuvent refléter 5 des conditions de route, comme des chaussées non développées, l'absence de bande d'arrêt d'urgence et/ou de marquages de voie de circulation, etc., qui ont un niveau de chaos plus grand que des chaussées améliorées avec des voies de circulation définies. De plus, les données de couche cartographique 152, selon un taux de rafraîchissement, peuvent 10 refléter une construction de route affectant un niveau de chaos pour une option de route. [0068] Les données de métrique de véhicule en temps quasi réel 344 peuvent inclure une collaboration entre divers véhicules via des communications de véhicule à véhicule et/ou de véhicule à infrastructure. 15 Les véhicules autonomes et/ou avec aide à la conduite peuvent être configurés pour diffuser leurs métriques de véhicule, comme des données de vitesse et de localisation, en temps quasi réel. De telles informations peuvent être utilisées pour évaluer un niveau de chaos associé pour une option de route, et/ou des segments de celle-ci. À titre d'exemple, sur la 20 base de données de vitesse obtenues à partir d'autres véhicules, des profils de vitesse pour les autres véhicules peuvent être générés. Des profils de vitesse volatils or chaotiques peuvent être indicatifs d'une condition de conduite imprévisible, qui créerait une métrique de coopérabilité autonome faible pour cette option de route. 25 [0069] En alternative ou en outre, les données de métrique de véhicule en temps quasi réel 344 peuvent indiquer qu'un nombre et/ou pourcentage de volume de véhicules dépassant une limite de vitesse peut indiquer un chaos excessif et à nouveau, rendre une métrique de coopérabilité autonome faible pour cette option de route. 21 [0070] Dans un autre aspect, des changements de voie fréquents par un ou plusieurs véhicules peuvent être un indicateur d'un niveau de chaos élevé pour une option de route. Dans des véhicules de conduite mixtes ou largement manuels, des changements de voie fréquents au- 5 delà d'un seuil de changement de voie dans une distance prédéfinie (par ex., cinq changements de voie dans un quart de mile américain (402,336 m)) peuvent être considérés comme incluant un niveau de chaos élevé. [0071] Les données obtenues par production participative en temps 10 quasi réel 342 peuvent être basées sur des localisations basées sur GPS d'usagers de la route via des dispositifs mobiles portatifs respectifs (via des dispositifs GPS embarqués). Les vitesses générales des dispositifs mobiles portatifs indiquent le flux de la circulation (ou des incidents de la circulation) pour au moins une portion d'une route. Visuellement, le débit 15 du flux de la circulation peut être transmis en tant que données de couche cartographique 152, et à des fins d'affichage machine-à-homme, présenté via un affichage de véhicule (comme un affichage d'unité de tête de véhicule, un affichage tête haute, et/ou autre dispositif d'écran de véhicule). 20 [0072] À titre d'exemple, un calque coloré apparaît au-dessus de routes principales et d'autoroutes, avec le vert représentant un flux de la circulation normal, le jaune représentant des conditions de circulation plus lentes, le rouge indiquant une congestion, et le rouge foncé indiquant une circulation presque arrêtée ou un trafic discontinu pour une chaussée. Les 25 valeurs de données sous-jacentes peuvent être utilisées par l'unité de commande de véhicule 110 pour déterminer des niveaux de chaos, et un seuil de métrique de coopérabilité autonome 316 peut être utilisé pour déterminer si un véhicule autonome 100 peut contrer le niveau de chaos résultant. 22 [0073] Les données historiques obtenues par production participative historiques 346 peuvent fournir une indication d'un niveau de chaos devant se produire et/ou se développer. Un aspect des données 346 peut être une probabilité de collision pour une heure de la journée pour 5 une option de route. C'est-à-dire, le niveau de chaos pour une option de route peut être basé sur une heure de la journée, un jour de la semaine donné, ou une combinaison de ceux-ci. Des sources gouvernementales ou non-gouvernementales, accessibles via un serveur 233 (figure 2) peuvent collecter de telles données. De telles données peuvent ensuite être 10 utilisées pour générer des profils historiques pour certaines options de route. D'autres informations peuvent être basées sur du chaos résultant d'événements se terminant (comme des événements sportifs, concerts, festivals, etc.). Par exemple, si un tournoi de golf a lieu à une date particulière, alors il peut être supposé sur la base de données historiques 15 obtenues par production participative 346 qu'un niveau de chaos élevé résulte de voiturettes de golf sur une route, une congestion de la circulation accrue et/ou des collisions de véhicules près du site du tournoi. [0074] En conséquence, l'évaluation de niveau de chaos 310 peut inclure des instructions qui amènent le processeur 204 à produire l'option 20 de route évaluée 312 pour chacune de la pluralité d'options de route. [0075] Le module de description de mission autonome 314 peut inclure des instructions, qui, lorsqu'elles sont exécutées, amènent le processeur 204 de l'unité de commande de véhicule 110 à sélectionner de façon autonome l'option de route évaluée de chacune de la pluralité 25 d'options de route qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable pour produire une option de route sélectionnée. L'option de route évaluée 312 inclut une métrique de coopérabilité autonome qui se compare favorablement avec le seuil de métrique de coopérabilité autonome 316, comme lorsque la métrique de coopérabilité autonome 30 entre dans les limites du seuil 316. Le seuil 316 concerne la capacité 23 autonome du véhicule 100, qui peut être fournie via l'unité de commande de véhicule 100 et/ou une autre unité de commande du véhicule 100. Plus la capacité autonome est évoluée, comme le moteur à intelligence artificielle (IA), la capacité à s'adapter, etc., plus le niveau de chaos que 5 l'unité de commande de véhicule 110 peut endurer pour atteindre un objectif de véhicule, comme arriver à une destination, est élevé. [0076] Le module de description de mission autonome 314 peut inclure des instructions, qui, lorsqu'elles sont exécutées, amènent le processeur 204 de l'unité de commande de véhicule 110 à générer des 10 données de description de mission autonome 220 sur la base de l'option de route sélectionnée pour la transmission. Les données de description de mission autonome 220 peuvent être transmises à d'autres modules du véhicule 100 pour fournir une commande du groupe motopropulseur pour s'engager de façon autonome vers une destination qui est définie par les 15 données d'objectif de destination 224. Comme cela peut également être apprécié, la fonction décrite ici peut être fournie à distance, et transmise à l'unité de commande de véhicule 110 pour exécution par le processeur 204. De plus, dans le cas où de multiples options de route sélectionnées peuvent entrer dans le seuil de métrique de coopérabilité autonome 316, 20 l'option de route peut en outre être sélectionnée sur la base d'une comparaison favorable avec un paramètre de temps de parcours 318 et/ou un paramètre de distance de parcours 320, comme l'option de route évaluée 312 qui peut également avoir le temps et/ou la distance de parcours plus court par rapport à d'autres options de route. Les 25 paramètres 318 et/ou 320 peuvent être basés sur une base d'optimisation par l'unité de commande de véhicule 110 (comme pour optimiser des ressources de carburant et/ou d'énergie) ou peuvent être basés sur une entrée d'utilisateur de véhicule via une interface homme-machine (comme un affichage d'unité de tête, une application (« app » en anglais) de 30 dispositif mobile portatif, etc.). 24 [0077] Comme cela peut être apprécié, dans un autre aspect, l'évaluation de niveau de chaos 310 et l'option de route évaluée résultante 312 peuvent être générées par un traitement à distance relativement à l'unité de commande de véhicule 110 pour réduire une charge de 5 traitement sur le processeur local du véhicule, comme celui du processeur 204 de la figure 2. Un tel traitement à distance peut inclure un traitement de nuage accessible via un nuage de réseau 218 (figure 2), permettant le stockage et l'accès à des données et l'accès à une application et/ou programme via le réseau en nuage (« network cloud » en anglais) 218, 10 libérant le processeur 204 et la mémoire 206 (figure 2) de l'unité de commande de véhicule 110. Comme cela peut être apprécié, le terme « nuage » (« cloud » en anglais) est une métaphore pour Internet. À cet égard, l'évaluation de niveau de chaos peut également être disponible pour d'autres unités de commande de véhicule 110 d'autres véhicules 100. 15 [0078] La figure 4 illustre un exemple d'interface utilisateur graphique 400 représentant les données sous-jacentes et des niveaux de chaos associés pour une pluralité d'options de route 420, 422, 424, 426, 428 superposées avec une représentation cartographique 402, qui peut être basée sur des données de couche cartographique 152. Comme noté, 20 du chaos peut être introduit dans un environnement de véhicule par une erreur de conduite humaine, comme une vitesse excessive, des changements de voie excessifs, une erreur de jugement, etc. Du chaos peut également être introduit par des conditions d'infrastructure et/ou des événements, comme des collisions (entraînant des fermetures de voie), 25 une construction routière, une détérioration de route (comme des nids- de-poule, des surfaces ondulées, etc.), une maintenance de route (fermetures de voie, congestion), et/ou une congestion due à un événement. [0079] Chacune de la pluralité d'options de route 420, 422, 424, 30 426 peut être basée sur un routage pour atteindre une destination 412, 25 basée sur des données d'objectif de destination 224 (figure 3), et des données de position actuelle de véhicule autonome 226. [0080] En général, des données de condition de route 309 (figure 3) peuvent être basées sur des données de couche cartographique 152, des 5 données obtenues par production participative en temps quasi réel 342, des données de métrique de véhicule en temps quasi réel 344, et/ou des données historiques obtenues par production participative 346. Chacune de la pluralité d'options de route 420, 422, 424, 426 peut inclure des segments partagés les uns avec les autres, ainsi que des segments 10 indépendants les uns des autres. À cet égard, la pluralité d'options de route peut être analysée pour former un ensemble de données de sections pour chacune de la pluralité d'options de route 420, 422, 424, 426. De plus, des niveaux de chaos associés pour chacun des ensembles de données de sections respectifs peuvent être en pondération, comme de 15 WO (par défaut) à W5, des niveaux de chaos les plus bas aux plus hauts. Comme cela peut être apprécié, une granularité supplémentaire peut être définie avec des niveaux de chaos pondérés additionnels (comme de WO à W09, etc.). [0081] Pour l'exemple de la figure 4, l'option de route 420 inclut des 20 données obtenues par production participative 342 indiquant une collision, qui peuvent être pondérées comme un niveau de chaos associé W3 pour une section de l'ensemble de données de sections relatif à l'option de route 420. [0082] L'option de route 424 inclut des données historiques 25 obtenues par production participative 346 indiquant une congestion due à un événement, qui peuvent être pondérées comme un niveau de chaos associé W4 pour une section de l'ensemble de données de sections relatif à l'option de route 424. Sur la base d'une évaluation par l'unité de commande de véhicule 110, la congestion due à un événement peut ne 30 pas être présente. Par exemple, lorsque l'événement est un tournoi de 26 golf dont il est prévu qu'il se termine vers 15h00, et que l'heure actuelle des données de position actuelle de véhicule autonome 226 est 13h00, le véhicule 100 a deux heures pour « arriver avant » la fin du tournoi de golf. À cet égard, le temps de parcours prévu jusqu'à l'événement peut 5 remettre en cause le niveau de chaos de l'événement. Si tel était le cas, la pondération pour le niveau de chaos associé de l'option de route 424 serait WO. À cet égard, d'autres critères peuvent être considérés par l'unité de commande de véhicule 110 en vue de la sélection de l'option de route ayant un niveau de chaos associé le plus bas. Des exemples de tels 10 autres critères peuvent inclure des critères de temps de parcours (la quantité de temps pour arriver à la destination au temps égale to plus td) et/ou des critères de distance de parcours (la distance globale parcourue pour arriver à la destination 412). Ces valeurs peuvent être générées par l'unité de commande de véhicule 110, comme pour optimiser des 15 ressources de véhicule (comme le carburant, la charge de la batterie, etc.), ainsi que l'arrivée à un intervalle de temps raisonnable. Un utilisateur de véhicule peut également fournir ses préférences via une interface machine-à-homme (comme un affichage d'unité de tête de véhicule). 20 [0083] L'option de route 426 inclut des données de métrique de véhicule 344 indiquant une circulation erratique, qui peuvent être pondérées comme un niveau de chaos associé W5 pour une section de l'ensemble de données de sections relatif à l'option de route 426. [0084] Comme montré, les options de route 420, 422, 426 incluent 25 des données de couche cartographique 152 indiquant une construction routière, qui peuvent être pondérées comme un niveau de chaos associé W1 pour chacun des ensembles de données de sections relatifs aux options de route 420, 422, et 426; c'est-à-dire, chaque option de route inclut un certain niveau de chaos, à l'exception de l'option de route 424, 30 qui peut ou peut ne pas être basé sur l'heure de la journée. 27 [0085] En conséquence, la pondération respective du niveau de chaos associé pour l'option de route 420 est W3 ; pour l'option de route 422 est W1 ; pour l'option de route 424 est W3 ; pour l'option de route 426 est W5. Comme montré, le niveau de chaos associé concerne le 5 niveau le plus élevé le long de l'option de route, sur la base de la localisation et de l'opportunité d'éviter ou de minimiser un chaos (comme l'option de route 422 peut être utilisée pour éviter le chaos associé à la « congestion due à un événement » de l'option de route 424, lorsqu'elle est présente). 10 [0086] En conséquence, l'option de route avec un niveau de chaos associé bas est l'option de route 422 avec une pondération de W1. L'option de route avec un niveau de chaos associé haut est l'option de route 426 avec une pondération de W5 relativement à la circulation erratique montrée par les données de métrique de véhicule 344. 15 [0087] Le routage de véhicule autonome peut être basé sur une sélection d'une des options de route, qui dans l'exemple présent, peut inclure les options de route 420, 422, 424 et 426. En référence au moteur à intelligence artificielle d'un véhicule autonome, des procédés différents peuvent inclure des métriques de coopérabilité autonomes différentes. 20 C'est-à-dire, certains moteurs à intelligence artificielle peuvent être plus robustes que d'autres dans des environnements de véhicule chaotiques généralement, ou des affinages supplémentaires des algorithmes et/ou d'algorithmes devant encore être développés, peuvent produire une robustesse supplémentaire dans des environnements de chaos plus 25 élevés. Généralement, un niveau de chaos instantané peut être présent avec le mélange de véhicules autonomes et conduits manuellement sur des chaussées. Les modes de réalisation présentés dans le présent exposé fournissent une sélection de route autonome intelligente prenant en considération des données disponibles relatives à des options de routage. 30 En ce qui concerne la sélection de route, un véhicule autonome peut baser 28 l'option sur la métrique de coopérabilité autonome du moteur à intelligence artificielle - c'est-à-dire, la capacité d'un moteur à intelligence artificielle de coexister et de fonctionner dans des environnements de véhicule différents et variables. Avec une métrique de coopérabilité 5 autonome basse, des niveaux de chaos bas peuvent être tolérables dans l'accomplissement de la tâche (comme l'accomplissement d'un but de destination) ; par contraste, une métrique de coopérabilité autonome élevée peut prendre en charge des niveaux de chaos plus élevés dans l'environnement de véhicule. 10 [0088] En conséquence, une option de route peut être sélectionnée au vu d'un seuil de métrique de coopérabilité autonome lié à un véhicule autonome. Comme cela peut être apprécié, le seuil peut varier entre des agents différents (c'est-à-dire, véhicule autonome différent), incluant des considérations comme les capacités de performance de véhicule et les 15 capacités de moteur à intelligence artificielle. [0089] Pour l'exemple de la figure 4, avec un seuil de métrique de coopérabilité autonome bas, l'option de route 422 peut être sélectionnée au vu du niveau de chaos relativement bas par rapport aux options de route 420, 424 et 426. 20 [0090] D'autre part, un seuil de métrique de coopérabilité autonome plus élevé peut permettre une sélection de route plus large, comme celle de l'une ou l'autre option de route 420 (W3) et 422 (W1). Lorsque tel est le cas, d'autres critères peuvent être utilisés pour fournir une sélection de route autonome entre de multiples routes disponibles, comme un 25 paramètre de temps de parcours et/ou un paramètre de distance de parcours. De tels paramètres peuvent être basés sur une base d'optimisation par l'unité de commande de véhicule 110 (comme pour optimiser les ressources de carburant et/ou d'énergie), ou peuvent être basés sur une entrée d'utilisateur de véhicule via une interface homme- 30 machine (comme un affichage d'unité de tête, une application (« app » en 29 anglais) de dispositif mobile portatif, etc.). En conséquence, sur la base de critères de sélection subséquents, l'option de route 420 peut être sélectionnée au vu d'une distance de parcours plus courte, et en fonction des détails de la collision (comme le retard de temps de parcours, le 5 nombre de fermetures de voie, l'heure où la collision s'est produite, etc.), peut également fournir un temps de parcours plus court que ceux qui peuvent être associés à l'option de route 422. [0091] La figure 5 illustre un exemple d'interface utilisateur graphique 400 représentant l'option de route sélectionnée 134 des options 10 de route de la figure 4 superposée avec une représentation cartographique 402. L'option de route sélectionnée 134 fournit un objectif de destination 412 relativement à des données de position actuelle de véhicule autonome 226. Comme noté, l'option de route sélectionnée peut être basée sur la sélection autonome d'une option de route de la pluralité 15 d'options de route 420, 422, 424, 426 (figure 4) qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable. [0092] Sur la base de l'option de route 134, l'unité de commande de véhicule 110 du véhicule 100 (figure 1) peut générer des données de description de mission autonome, qui peuvent être transmises pour 20 s'engager de façon autonome vers la destination 412, qui peut être définie par les données d'objectif de destination 224 (figure 3) par un moteur à intelligence artificielle de l'unité de commande de véhicule 110, par un utilisateur de véhicule (via une interface homme-machine, comme un écran tactile d'unité de tête, un dispositif mobile portatif, etc.). Les 25 données de description de mission autonome 220 peuvent être fournies dans un format MDF (pour « Mission Description Files » en anglais) pour un fonctionnement de véhicule autonome. Les données 220 peuvent fonctionner pour spécifier des points de contrôle à atteindre dans une mission, comme une destination 412 indiquée par des données d'objectif 30 de destination 224, comme le long d'une opération de route sélectionnée 134. [0093] La figure 6 montre un exemple de processus 600 pour un routage de véhicule autonome basé sur une évaluation de chaos. À 5 l'opération 602, le processus génère une pluralité d'options de route sur la base de données d'objectif de destination relativement à des données de position actuelle de véhicule autonome. [0094] À l'opération 604, chacune de la pluralité d'options de route est évaluée pour un niveau de chaos associé à l'opération 606, et sur la 10 base du niveau de chaos associé, le processus génère une métrique de coopérabilité autonome à l'opération 608. [0095] Des données d'option de route peuvent être basées sur des données de couche cartographique, qui peuvent être fournies en réponse à une demande de données de couche cartographique 150 (figure 2) par 15 une unité de commande de véhicule 110. Les données d'option de route peuvent opérer pour indiquer un niveau de chaos dans un environnement mixte véhicules autonomes - véhicules non autonomes. Comme cela peut être apprécié, plus un niveau de chaos est grand, plus la coopérabilité autonome est basse. Autrement dit, un fonctionnement autonome réussi 20 (c'est-à-dire, atteindre une destination) peut être une fonction de la prise en compte de divers niveaux de chaos. Par exemple, une collision de tiers peut produire une congestion de la circulation ; toutefois, d'autres facteurs incluent le fait que toutes les voies soient maintenant fermées en raison de la collision et le fait que le véhicule autonome aura la capacité de 25 changer d'itinéraire ou simplement de rester sur l'option de route sélectionnée jusqu'à ce que la scène de la collision soit libérée. En d'autres termes, le degré auquel le moteur à intelligence artificielle a été développé et/ou est arrivé à maturité peut fluctuer entre différents véhicules autonomes. 31 [0096] D'autres exemples de chaos peuvent inclure une panne de véhicule, des avaries de pneu, un changement soudain et/ou inattendu d'une position d'un véhicule conduit manuellement, la vitesse sur la route, un éboulement de rochers, etc. 5 [0097] Lorsque chacune de la pluralité d'options de route a été évaluée et a généré une métrique de coopérabilité autonome à l'opération 610, le processus continue à l'opération 612 en sélectionnant de façon autonome une option de route de la pluralité d'options de route qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable. C'est-à-dire, pour 10 chacune de la pluralité d'options de route, l'évaluation de niveau de chaos peut opérer pour évaluer un niveau de chaos associé, générer une métrique de coopérabilité autonome sur la base du niveau de chaos associé, et produire une option de route évaluée. [0098] Comme cela peut être apprécié, des critères variables 15 peuvent être utilisés pour sélectionner une option de route. Des exemples peuvent inclure le fait d'opter pour la route ayant une métrique de coopérabilité autonome inférieure respective. Un autre exemple peut être d'utiliser une valeur de seuil de métrique de coopérabilité autonome pour un véhicule autonome. L'option de route évaluée 312 inclut une métrique 20 de coopérabilité autonome qui se compare favorablement avec le seuil de métrique de coopérabilité autonome 316, comme lorsque la métrique de coopérabilité autonome entre dans les limites du seuil 316. Un exemple d'un tel seuil peut concerner la capacité autonome d'un véhicule autonome 100 (figure 1), qui peut être fournie via l'unité de commande de 25 véhicule 110 et/ou une autre unité de commande du véhicule 100. Plus la capacité autonome du véhicule est évoluée, comme le moteur à intelligence artificielle (IA), la capacité à s'adapter, etc., plus le niveau de chaos que l'unité de commande de véhicule 110 peut prendre en charge pour atteindre l'objectif de véhicule est élevé - c'est-à-dire arriver à une 30 destination. 32 [0099] A l'opération 614, des données de description de mission autonome peuvent être générées sur la base de l'option de route sélectionnée à l'opération 612. Des données de description de mission autonome 220 peuvent être transmises à d'autres modules du véhicule 5 100 pour fournir une commande du groupe motopropulseur pour s'engager de façon autonome vers une destination qui est définie par les données d'objectif de destination. [00100] Les données de description de mission autonome peuvent ensuite être transmises à l'opération 616 pour s'engager de façon 10 autonome vers une destination qui est définie par les données d'objectif de destination. Comme cela peut également être apprécié, le processus 600 décrit dans le présent exposé peut être fourni à distance et transmis à l'unité de commande de véhicule 110 du véhicule autonome 100. [00101] De plus, dans le cas où de multiples options de route 15 sélectionnées peuvent entrer dans le seuil de métrique de coopérabilité autonome, ou ont des niveaux de chaos associés similaires, l'option de route peut en outre être sélectionnée sur la base d'une comparaison favorable avec un paramètre de temps de parcours et/ou un paramètre de distance de parcours. De tels paramètres peuvent être basés sur un 20 algorithme d'optimisation (comme pour optimiser les ressources de carburant et/ou d'énergie), ou peuvent être basés sur une entrée d'utilisateur de véhicule via une interface homme-machine (comme un affichage d'unité de tête, une application (« app » en anglais) de dispositif mobile portatif, etc.). 25 [00102] Comme un homme du métier peut en outre apprécier, le terme « couplé », comme il peut être utilisé dans le présent exposé, inclut un couplage direct et un couplage indirect via un autre composant, élément, circuit, ou module où, pour un couplage indirect, le composant, élément, circuit, ou module intermédiaire ne modifie pas les informations 30 d'un signal mais peut ajuster son niveau de courant, niveau de tension, 33 et/ou niveau de puissance. Comme un homme du métier appréciera également, un couplage inféré (c'est-à-dire, où un élément est couplé à un autre élément par inférence) inclut un couplage direct et indirect entre deux éléments de la même manière que « couplé ». 5 [00103] Comme un homme du métier appréciera en outre, le terme « se compare favorablement », comme il peut être utilisé dans le présent exposé, indique qu'une comparaison entre deux éléments, articles, signaux, et cetera, ou plus, fournit une relation souhaitée. [00104] Comme le terme « module » est utilisé dans la description 10 des dessins, un module inclut un bloc fonctionnel qui est mis en oeuvre dans un matériel, un logiciel, et/ou un micrologiciel qui effectue une ou plusieurs fonctions comme le traitement d'un signal d'entrée pour produire un signal de sortie. Tel qu'utilisé dans le présent exposé, un module peut contenir des sous-modules qui eux-mêmes sont des modules. 15 [00105] La description précédente concerne ceux qui sont présentement considérés comme les modes de réalisation les plus pratiques. Toutefois, il doit être compris que la description ne doive pas être limitée à ces modes de réalisation mais, au contraire, REVENDICATIONS1. Procédé (600) pour un routage de véhicule autonome, le procédé comprenant : la génération (602) d'une pluralité d'options de route (420, 422, 5 424, 426) sur la base de données d'objectif de destination (224) relativement à des données de position actuelle de véhicule autonome (226) ; pour chacune de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) : 10 l'évaluation (604, 606) d'un niveau de chaos associé (W1, W3, W4, W5) ; et la génération (604, 608) d'une métrique de coopérabilité autonome sur la base du niveau de chaos associé (W1, W3, W4, W5) ; 15 la sélection autonome (612) d'une option de route (134) de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable ; la génération (614) de données de description de mission autonome (220) sur la base de l'option de route qui inclut la métrique de 20 coopérabilité autonome favorable ; et la transmission (616) des données de description de mission autonome (220) pour s'engager de façon autonome vers une destination définie par les données d'objectif de destination (224). 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la métrique de 25 coopérabilité autonome favorable entre dans les limites du seuil de métrique de coopérabilité autonome. 35 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la métrique de coopérabilité autonome favorable entre en outre dans un paramètre de temps de parcours. 4. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la métrique de coopérabilité autonome favorable entre en outre dans des options respectives de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426). 5. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la génération (604, 608) de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) comprend en outre : le classement de la pluralité d'options de route sur la base d'un premier critère et d'un second critère. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le premier critère inclut un paramètre de distance de parcours et le second critère inclut un 15 paramètre de temps de parcours. 7. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le premier critère et le second critère sont fournis en tant qu'une préférence d'utilisateur. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le niveau de chaos associé est basé sur des données de condition 20 de route (309) incluant au moins l'une parmi : des données de couche cartographique (152) ; des données obtenues par production participative en temps quasi réel (342) ; des données de métrique de véhicule en temps quasi réel (344) ; et 25 des données historiques obtenues par production participative (346). 36 9. Procédé (600) pour un routage de véhicule autonome, le procédé comprenant : la génération (602) d'une pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) sur la base de données d'objectif de destination (224) 5 relativement à des données de position actuelle de véhicule autonome (226) ; l'analyse de chacune de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) pour former un ensemble de données de sections ; pour chacune de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 10 426) : l'évaluation (604, 606) d'un niveau de chaos associé pour chacune de l'ensemble de données de sections ; la pondération du niveau de chaos associé pour chacune de l'ensemble de données de sections qui inclut un niveau de chaos élevé pour produire une pluralité de niveaux de chaos pondérés correspondant à chacune de l'ensemble de données de sections ; la génération (604, 608) d'un niveau de chaos de route pour l'ensemble de données de sections sur la base du niveau de chaos pondéré de chacune de l'ensemble de données de sections ; et la génération d'une métrique de coopérabilité autonome pour l'ensemble de données de sections sur la base du niveau de chaos pondéré ; la sélection autonome d'une option de route de la pluralité d'options de route qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable ; la génération (614) de données de description de mission autonome (220) sur la base de l'option de route qui inclut la métrique de coopérabilité autonome favorable ; et la transmission (616) des données de description de mission autonome (220) pour s'engager de façon autonome vers une destination définie par les données d'objectif de destination (224). 37 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la métrique de coopérabilité autonome favorable entre dans les limites du seuil de métrique de coopérabilité autonome. 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la métrique de 5 coopérabilité autonome favorable entre en outre dans un paramètre de temps de parcours. 12. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la métrique de coopérabilité autonome favorable entre en outre dans des options respectives de chacune de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 10 426). 13. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la génération de la pluralité d'options de route comprend en outre : le classement de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) sur la base d'un premier critère et d'un second critère. 15 14. Procédé selon la revendication 13, dans lequel le premier critère inclut un paramètre de distance de parcours et le second critère inclut un paramètre de temps de parcours. 15. Procédé selon la revendication 13, dans lequel le premier critère et le second critère sont fournis en tant qu'une préférence d'utilisateur. 20 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 15, dans lequel le niveau de chaos associé étant basé sur des données de condition de route incluant au moins l'une parmi : des données de couche cartographique (152) ; des données obtenues par production participative en temps quasi 25 réel (342) ; des données de métrique de véhicule en temps quasi réel (344) ; et 38 des données historiques obtenues par production participative (346). 17. Unité de commande de véhicule (110) comprenant : une interface de communication sans fil (202) pour desservir une 5 communication avec un réseau de véhicule ; un processeur (204) couplé de façon communicable à l'interface de communication sans fil (202) ; et une mémoire (206) couplée de façon communicable au processeur (204) et stockant : 10 un module de génération de route (302) incluant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur (204), amènent le processeur à : générer une pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) sur la base de données d'objectif de destination 15 (224) relativement à des données de position actuelle de véhicule autonome (226) ; pour chacune de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) : évaluer un niveau de chaos associé (W1, W3, 20 W4, W5) ; et générer une métrique de coopérabilité autonome sur la base du niveau de chaos associé (W1, W3, W4, W5) pour produire une option de route évaluée (312) ; et 25 un module de description de mission autonome (314) incluant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur (204), amènent le processeur à : recevoir l'option de route évaluée (312) pour chacune de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) ; 39 sélectionner de façon autonome l'option de route évaluée de chacune de la pluralité d'options de route (420, 422, 424, 426) qui inclut une métrique de coopérabilité autonome favorable pour produire une option de route 5 sélectionnée ; et générer des données de description de mission autonome (220) sur la base de l'option de route sélectionnée pour la transmission pour s'engager de façon autonome vers une destination définie par les données d'objectif de 10 destination (224). 18. Unité de commande de véhicule selon la revendication 17, dans laquelle la métrique de coopérabilité autonome entre dans les limites d'un seuil de métrique de coopérabilité autonome. 19. Unité de commande de véhicule selon la revendication 18, dans 15 laquelle l'option de route sélectionnée entre en outre dans un paramètre de temps de parcours. 20. Unité de commande de véhicule selon l'une quelconque des revendications 17 à 19, dans laquelle le niveau de chaos associé (W1, W3, W4, W5) étant basé sur des données de condition de route (309) incluant 20 au moins l'une parmi : des données de couche cartographique (152) ; des données obtenues par production participative en temps quasi réel (342) ; des données de métrique de véhicule en temps quasi réel (344) ; et 25 des données historiques obtenues par production participative (346).