FR 3100779 A1 20210319 FR 1910052 A 20190912 Procédé de contrôle d’un véhicule autonome pour la détermination de la position finale du véhicule autonome dans un environnement comprenant au moins un objet en fonction de la position initiale du véhicule, comprenant les étapes suivantes : On détermine un vecteur d’état par objet de l’environnement comprenant au moins une valeur acquise par le véhicule autonome en fonction des mesures réalisées par au moins un capteur du véhicule autonome, On détermine des vecteurs d’état discrétisés par application d’une fonction de discrétisation à chaque vecteur d’état, la fonction de discrétisation étant définie par au moins un jeu de paramètres déterminés de façon préalable, On détermine le déplacement du véhicule autonome de la position initiale du véhicule à une position finale par application d’une fonction de conduite aux vecteurs d’état discrétisés des objets de l’environnement, On contrôle le véhicule autonome pour qu’il atteigne la position finale par le déplacement déterminé. Figure pour l’abrégé : Pas de figure Procédé de contrôle d’un véhicule autonome comprenant une discrétisation des données de l’environnement. L’invention a pour domaine technique le contrôle de véhicules autonome, et plus particulièrement le contrôle de véhicules automobiles munis de fonctions d’aide à la conduite ou de conduite autonome. Etat de la technique antérieure Dans le contexte des systèmes avancés d’assistance à la conduite ADAS (Acronyme anglophone pour « Advanced Driving Assistance Systems ») et des systèmes de conduite autonome AD (Acronyme anglophone pour « Autonomous Driving »), l’évolution sûre, efficace et robuste d’un véhicule dans un trafic réel et dans une topologie réelle est réduit à une stratégie de contrôle optimal. Dans ce but, toutes les méthodes reposent sur une représentation du monde à travers un environnement au voisinage de l’ego, nourrissant des mécanismes capables de calculer des trajectoires adaptées tout en satisfaisant des attentes de fonctionnement dans le monde réel. Pour cela, une étape préliminaire impérative consiste à transférer des données pertinentes des systèmes de fusion de données de capteurs aux algorithmes de planification. Cette étape impacte dramatiquement les capacités temps réel et les performances. La figure 1 illustre l’architecture théorique du contrôle d’un véhicule autonome. Une étape 1 de perception permet d’acquérir des données des différents capteurs du véhicule (caméra, lidar, gps,…). Une étape 2 de fusion permet de combiner les données acquises pour produire des vecteurs d’état associés à chacun des objets situés autour du véhicule. Un vecteur d’état peut comprendre plusieurs données relatives à l’objet, telles que la vitesse, la position, les dimensions,...Une étape 3 de discrétisation permet de réduire la précision des valeurs des vecteurs d’état afin de réduire la quantité de données à manipuler. Une étape 4 de décision de conduite permet de déterminer le trajet à réaliser en fonction des vecteurs d’état discrétisés disponibles. Une étape 5 de contrôle des règles de sécurité permet de déterminer si le trajet à réaliser est compatible avec les règles de sécurité, par exemple le respect des distances réglementaires avec les objets identifiés comme des véhicules, ou la durée d’activation des différents signaux de changement de voie. Une étape 6 de réalisation transforme le trajet à réaliser en instructions de commande à destination des différents actuateurs. L’étape 3 de discrétisation est un point clef pour la croissance des capacités du contrôle, avec des implications en termes de complexité et d’impact sur les performances. Dans le cas extrême, l’étape 3 de discrétisation représente une solution irréalisable présentant une haute résolution tendant vers une approche continue du modèle du monde donc sans perte, ou au contraire une perte de performances drastique si des objets pertinents ne sont pas considérés de façon suffisamment précise. De l’état de la technique antérieure, on connaît le document Likhachev, M., & Ferguson, D. (2009). Planning long dynamically feasible maneuvers for autonomous vehicles. The International Journal of Robotics Research, 28(8), 933-945. Ce document divulgue une approche multi-résolution, la proximité du robot étant traitée à haute résolution et le reste de l’environnement en basse résolution. Cette discrétisation de l’espace a un effet direct sur les actions possibles. Toutefois, cette problématique n’est pas considérée dans ce document. L’invention a pour objet un procédé de contrôle d’un véhicule autonome pour la détermination de la position finale du véhicule autonome dans un environnement comprenant au moins un objet en fonction de la position initiale du véhicule, comprenant les étapes suivantes. On détermine un vecteur d’état par objet de l’environnement comprenant au moins une valeur acquise par le véhicule autonome en fonction des mesures réalisées par au moins un capteur du véhicule autonome, on détermine des vecteurs d’état discrétisés par application d’une fonction de discrétisation à chaque vecteur d’état, la fonction de discrétisation étant définie par un jeu de paramètres déterminés de façon préalable, on détermine le déplacement du véhicule autonome de la position initiale du véhicule à une position finale par application d’une fonction de conduite aux vecteurs d’état discrétisés des objets de l’environnement, et on contrôle le véhicule autonome pour qu’il atteigne la position finale par le déplacement déterminé. On peut déterminer le jeu de paramètres de la fonction de discrétisation de façon préalable à son utilisation en appliquant les étapes suivantes. On sélectionne une scène comprenant au moins un objet en fonction de la position initiale du véhicule parmi un ensemble de scènes, on initialise la fonction de discrétisation avec un jeu de paramètres choisi aléatoirement dans un ensemble prédéterminé de jeux de paramètres, on détermine l’erreur de discrétisation égale à l’écart entre la position finale du véhicule dans la scène obtenue par application de la fonction de conduite aux vecteurs d’état discrétisés des objets et la position finale du véhicule dans la scène obtenue par application de la fonction de conduite aux vecteurs d’état exacts représentés sans perte des objets, on compare l’erreur de discrétisation obtenue à une erreur maximale admissible prédéterminée, si l’erreur de discrétisation est supérieure à l’erreur maximale admissible, on retire le jeu de paramètres testé de l’ensemble de jeux de paramètres et le procédé reprend à l’étape d’initialisation du jeu de paramètres avec un nouveau jeu de paramètres, si l’erreur de discrétisation est inférieure ou égale à l’erreur maximale admissible, on mémorise le jeu de paramètres, on détermine si le compteur de convergence est inférieur à un seuil prédéterminé. Si tel est le cas, on incrémente le compteur, on retire la scène de l’ensemble de scènes et on reprend le procédé à l’étape de sélection d’une scène, si tel n’est pas le cas, on considère le jeu de paramètres pour la scène comme étant mis au point. On peut déterminer le jeu de paramètres de la fonction de discrétisation de façon préalable à son utilisation en appliquant les étapes suivantes. On initialise un compteur de convergence, on sélectionne une scène comprenant au moins un objet en fonction de la position initiale du véhicule parmi un ensemble de scènes, on initialise la fonction de discrétisation avec un jeu de paramètres prédéterminé, on détermine l’erreur de discrétisation égale à l’écart entre la position finale du véhicule dans la scène obtenue par application de la fonction de conduite aux vecteurs d’état discrétisés des objets et la position finale du véhicule dans la scène obtenue par application de la fonction de conduite aux vecteurs d’état exacts représentés sans perte des objets, on compare l’erreur de discrétisation obtenue à une erreur maximale admissible prédéterminée. Si l’erreur de discrétisation est supérieure à l’erreur maximale admissible, on détermine un nouveau jeu de paramètres issu du jeu de paramètres test et d’un coefficient dépendant du taux d’évolution de l’erreur de discrétisation, et le procédé reprend à l’étape d’initialisation du jeu de paramètres avec le nouveau jeu de paramètres déterminé, si l’erreur de discrétisation est inférieure ou égale à l’erreur maximale admissible, on mémorise le jeu de paramètres, on détermine si le compteur de convergence est inférieur à un seuil prédéterminé. Si tel est le cas, on incrémente le compteur, on retire la scène de l’ensemble de scènes et on reprend le procédé à l’étape de sélection d’une scène, si tel n’est pas le cas, on considère le jeu de paramètres pour la scène comme étant mis au point. On peut déterminer le jeu de paramètres de la fonction de discrétisation de façon préalable à son utilisation par l’intermédiaire d’un réseau neuronal ayant pour entrées le vecteur d’état des objets de la scène, et pour sortie les coefficients de la fonction de discrétisation, le réseau neuronal étant associé à une fonction d’optimisation par minimisation de coût. Un objet peut être choisi parmi une infrastructure, un bâtiment, une voie de circulation, un piéton, ou un véhicule, et chaque objet étant statique ou en mouvement. Un vecteur d’état peut comprendre au moins un parmi la distance de l’objet au véhicule, la vitesse relative de l’objet par rapport au véhicule, le poids, le niveau de confiance, ou une combinaison de plusieurs variables. La fonction de discrétisation peut être une fonction quadratique. D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : - illustre l’architecture théorique du contrôle d’un véhicule autonome, - illustre la répartition des fonctions entre moyens online et offline dans le cadre de la mise au point de la méthode de discrétisation, - illustre les principales étapes d’un procédé de contrôle de détermination des paramètres de la fonction de discrétisation basées sur une heuristique et sur un échantillonnage, et - illustre les principales étapes d’un procédé de contrôle de détermination des paramètres de la fonction de discrétisation basées sur une heuristique et sur une mise à jour par gradient d’erreur. Procédé de contrôle d’un véhicule autonome pour la détermination de la position finale du véhicule autonome dans un environnement comprenant au moins un objet en fonction de la position initiale du véhicule, comprenant les étapes suivantes : on détermine un vecteur d’état par objet de l’environnement comprenant au moins une valeur acquise par le véhicule autonome en fonction des mesures réalisées par au moins un capteur du véhicule autonome, on détermine des vecteurs d’état discrétisés par application d’une fonction de discrétisation à chaque vecteur d’état, la fonction de discrétisation étant définie par un jeu de paramètres déterminés de façon préalable, on détermine le déplacement du véhicule autonome de la position initiale du véhicule à une position finale par application d’une fonction de conduite aux vecteurs d’état discrétisés des objets de l’environnement, et on contrôle le véhicule autonome pour qu’il atteigne la position finale par le déplacement déterminé. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on détermine le jeu de paramètres de la fonction de discrétisation de façon préalable à son utilisation en appliquant les étapes suivantes : on initialise un compteur de convergence, on sélectionne une scène comprenant au moins un objet en fonction de la position initiale du véhicule parmi un ensemble de scènes, on initialise la fonction de discrétisation avec un jeu de paramètres choisi aléatoirement dans un ensemble prédéterminé de jeux de paramètres, on détermine l’erreur de discrétisation égale à l’écart entre la position finale du véhicule dans la scène obtenue par application de la fonction de conduite aux vecteurs d’état discrétisés des objets et la position finale du véhicule dans la scène obtenue par application de la fonction de conduite aux vecteurs d’état exacts représentés sans perte des objets, on compare l’erreur de discrétisation obtenue à une erreur maximale admissible prédéterminée, si l’erreur de discrétisation est supérieure à l’erreur maximale admissible, on retire le jeu de paramètres testé de l’ensemble de jeux de paramètres et le procédé reprend à l’étape d’initialisation du jeu de paramètres avec un nouveau jeu de paramètres, si l’erreur de discrétisation est inférieure ou égale à l’erreur maximale admissible, on mémorise le jeu de paramètres, et on détermine si le compteur de convergence est inférieur à un seuil prédéterminé, si tel est le cas, on incrémente le compteur, on retire la scène de l’ensemble de scènes et on reprend le procédé à l’étape de sélection d’une scène, si tel n’est pas le cas, on considère le jeu de paramètres pour la scène comme étant mis au point. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on détermine le jeu de paramètres de la fonction de discrétisation de façon préalable à son utilisation en appliquant les étapes suivantes : on initialise un compteur de convergence, on sélectionne une scène comprenant au moins un objet en fonction de la position initiale du véhicule parmi un ensemble de scènes, on initialise la fonction de discrétisation avec un jeu de paramètres prédéterminé, on détermine l’erreur de discrétisation égale à l’écart entre la position finale du véhicule dans la scène obtenue par application de la fonction de conduite aux vecteurs d’état discrétisés des objets et la position finale du véhicule dans la scène obtenue par application de la fonction de conduite aux vecteurs d’état exacts représentés sans perte des objets, on compare l’erreur de discrétisation obtenue à une erreur maximale admissible prédéterminée, si l’erreur de discrétisation est supérieure à l’erreur maximale admissible, on détermine un nouveau jeu de paramètres issu du jeu de paramètres test et d’un coefficient dépendant du taux d’évolution de l’erreur de discrétisation, et le procédé reprend à l’étape d’initialisation du jeu de paramètres avec le nouveau jeu de paramètres déterminé, si l’erreur de discrétisation est inférieure ou égale à l’erreur maximale admissible, on mémorise le jeu de paramètres, on détermine si le compteur de convergence est inférieur à un seuil prédéterminé, si tel est le cas, on incrémente le compteur, on retire la scène de l’ensemble de scènes et on reprend le procédé à l’étape de sélection d’une scène, si tel n’est pas le cas, on considère le jeu de paramètres pour la scène comme étant mis au point. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on détermine le jeu de paramètres de la fonction de discrétisation de façon préalable à son utilisation par l’intermédiaire d’un réseau neuronal ayant pour entrées le vecteur d’état des objets de la scène, et pour sortie les coefficients de la fonction de discrétisation, le réseau neuronal étant associé à une fonction d’optimisation par minimisation de coût. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un objet est choisi parmi une infrastructure, un bâtiment, une voie de circulation, un piéton, ou un véhicule, et chaque objet étant statique ou en mouvement. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un vecteur d’état comprend au moins un parmi la distance de l’objet au véhicule, la vitesse relative de l’objet par rapport au véhicule, le poids, le niveau de confiance, ou une combinaison de plusieurs variables. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la fonction de discrétisation est une fonction quadratique.