FR 3094798 A1 20201009 FR 1903488 A 20190402 Description Titre de l'invention : procédé de détermination d'une vitesse d'un véhicule automobile Domaine technique de l'invention [0001] La présente invention concerne de manière générale la détermination d'une vitesse d'un véhicule automobile. [0002] Elle concerne plus particulièrement un procédé de détermination d'une vitesse d'un véhicule automobile comprenant une étape a) de détection d'une pluralité d'objets présents clans l'environnement extérieur du véhicule automobile et de détermination d'une distance entre chaque objet et le véhicule automobile, à un premier instant puis à deuxième instant, au moyen d'une unité de télémétrie. [0003] Elle concerne également un véhicule automobile comprenant : - une unité de télémétrie adaptée à détecter des objets présents dans l'environnement extérieur du véhicule automobile et à déterminer une distance entre les objets détectés et le véhicule automobile, - une mémoire dans laquelle est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur d'un calculateur. Etat de la technique [0004] La vitesse d'un véhicule automobile est souvent déterminée sur la base de données relatives au véhicule automobile, telles que la vitesse des roues du véhicule automobile ou bien encore l'angle du volant. Cependant, il arrive souvent que la vitesse ainsi déterminée soit erronée car elle dépend de paramètres qui ne sont pas pris en considération dans la détermination de la vitesse, tels que le rayon des roues qui dépend de la pression des pneus, la température et le positionnement de conduite. [0005] Or, une estimation précise de la vitesse du véhicule automobile est primordiale afin de générer des consignes de navigation d'un véhicule automobile autonome. [0006] Le document US2010/0017128 décrit un système d'estimation de la dynamique d'un véhicule automobile permettant d'améliorer l'estimation de sa vitesse en utilisant des données extérieures au véhicule afin de déterminer la vitesse de celui-ci. [0007] On cherche à améliorer la précision de la détermination de la vitesse. Présentation de l'invention [0008] Afin de remédier à l'inconvénient précité de l'état de la technique, la présente invention propose un procédé de détermination d'une vitesse d'un véhicule tel que défini dans l'introduction, comprenant en outre des étapes de : c) association d'objets stationnaires détectés au premier instant avec des objets sta- tionnaires détectés au deuxième instant, en fonction desdites distances déterminées, au 2 moyen d'un calculateur, d) calcul, pour chaque paire d'objets stationnaires associés, de la valeur d'une fonction de coût d'association relative à un indice de confiance dans l'association des deux objets, f) détermination de la vitesse du véhicule automobile au moyen d'un réseau de neurones, ledit réseau de neurones recevant en entrée des données d'apprentissage, les données d'apprentissage comprenant au moins la valeur de la fonction de coût d'association des objets stationnaires associés. [0009] L'utilisation de la fonction de coût dans le réseau de neurones pour déterminer la vitesse du véhicule automobile permet de prendre en compte l'incertitude des mesures de l'unité de télémétrie (c'est-à-dire des mesure de distances par des procédés optiques ou, par extension, acoustiques ou radioélectriques) et les erreurs de calculs, et ainsi d'améliorer la précision de la vitesse déterminée. [0010] Avantageusement aussi, le réseau de neurones comprend une couche d'entrée comprenant des ensembles de neurones d'entrée chacun associés à un objet stationnaire, et unc couche comprenant des neurones cachés, dans lequel la valeur affectée à au moins un neurone de la couche cachée est calculée en fonction d'une résultante associée à un desdits ensembles, ladite résultante étant égale à la somme de valeurs affectées aux neurones d'entrée dudit ensemble pondérées par un même poids. [0011] La valeur d'un neurone d'une couche cachée d'un réseau de neurones artificiel est généralement fonction d'une somme pondérée des neurones de la couche précédente. En organisant la couche d'entrée sous forme d'ensemble de neurones relatifs à une même paire d'objets associés stationnaires et en leur attribuant un poids égal, la vitesse est déterminée plus rapidement et plus facilement. [0012] Préférentiellement, une valeur affectée à au moins un neurone caché de la couche cachée est calculée en fonction de la somme des résultantes associées aux ensembles. [0013] Préférentiellement, les données d'apprentissage comprennent en outre une position longitudinale des objets stationnaires associés et/ou une position latérale des objets stationnaires associés et/ou une variation de la position longitudinale des objets stationnaires associés entre le premier instant et le deuxième instant et/ou une variation de la position latérale des objets stationnaires associés entre le premier instant et le deuxième instant. [0014] Préférentiellement, il est prévu une étape de sélection d'un nombre prédéterminé de paire d'objets stationnaires associés en fonction de la valeur de la fonction de coût d'association. [0015] En sélectionnant les paires d'objets stationnaires associés dont la valeur de la fonction de coût d'association est faible, on augmente la précision de la détermination de la vitesse. 3 [0016] Préférentiellement, dans lequel entre 4 et 10 objets associés stationnaires sont sé- lectionnés. [0017] Préférentiellement, il est prévu une phase d'apprentissage sur véhicule automobile test, durant laquelle les valeurs des hyperparamètres sont ajustées pour minimiser unc fonction de coût globale du réseau de neurones, la fonction de coût globale étant calculée en fonction de la vitesse déterminée et d'une vitesse mesurée grâce à un système de géolocalisation du véhicule automobile test. [0018] Préférentiellement, la phase d'apprentissage comprend une initialisation des poids, la valeur initiale des poids étant fonction de la valeur de la fonction coût d'association des objets stationnaires associés. [0019] En attribuant, lors de l' initialisation des hyperparamètres du réseau de neurones, une valeur plus élevée au poids associés aux paires d'objets présentant une valeur de coût d'association plus faibles, le réseau de neurones converge plus rapidement vers une valeur précise de la vitesse du véhicule automobile. [0020] Préférentiellement, la valeur des poids affectés est prédéterminée pendant la phase d'apprentissage et est enregistrée dans une mémoire du véhicule automobile. [0021] L'invention propose aussi un système de détermination d'une vitesse d'un véhicule automobile, comprenant : - au moins un capteur adapté à détecter une pluralité d'objets présents dans l'environnement extérieur du véhicule automobile, - une unité de télémétrie adaptée à déterminer une distance entre chaque objet et le véhicule automobile, à un premier instant puis à deuxième instant, et - un calculateur adapté à associer des objets stationnaires détectés au premier instant avec des objets stationnaires détectés au deuxième instant, en fonction desdites distances déterminées, à calculer, pour chaque paire d'objets stationnaires associés, la valeur d'une fonction de coût d'association relative à un indice de confiance clans l'association des deux objets, et à déterminer la vitesse du véhicule automobile au moyen d'un réseau de neurones, ledit réseau de neurones recevant en entrée des données d'apprentissage, les données d'apprentissage comprenant au moins la valeur de la fonction de coût d'association des objets stationnaires associés . [0022] Préférentiellement, le réseau de neurones comprend une couche d'entrée comprenant des ensembles de neurones d'entrée chacun associés à un objet stationnaire, et une couche cachée comprenant des neurones cachés, et dans lequel le calculateur est adapté à calculer la valeur affectée à au moins un neurone de la couche cachée en fonction d'une résultante associée à un desdits ensembles, ladite résultante étant égale à la somme de valeurs affectées aux neurones d'entrée dudit ensemble pondérées par un même poids. [0023] L'invention propose également un véhicule automobile tel que défini dans l'introduction, dont le programme d'ordinateur comprend des instructions exécutables par un processeur d'un calculateur et adaptées à mettre en oeuvre le procédé de détermination de la vitesse du véhicule. [0024] Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Description détaillée de l'invention [0025] La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l'invention et comment elle peut être réalisée. [0026] Sur les dessins annexés : [0027] [fig.1] est une vue schématique de dessus d'un véhicule automobile adapté à mettre en oeuvre un procédé de détermination de sa vitesse conforme à l'invention; [0028] [fig.2] représente un diagramme illustrant les étapes de mise en oeuvre du procédé de détermination de la vitesse du véhicule automobile selon l'invention; [0029] [fig.3] est une représentation schématique d'un réseau de neurones permettant la mise en oeuvre du procédé de détermination de la vitesse du véhicule automobile selon l' invention. [0030] Sur la figure I, on a représenté schématiquement un véhicule automobile I équipé d'un système de détermination de la vitesse du véhicule automobile 3. [0031] Comme cela apparaît sur cette figure, le véhicule automobile I est ici une voiture classique, comportant un châssis qui est supporté par des roues et qui supporte lui-même différents équipements parmi lesquels un groupe motopropulscur, des moyens de freinage, et une unité de direction. [0032] 11 peut s'agir d'un véhicule automobile à pilotage manuel, ou bien d'un véhicule au- tomobile autonome. [0033] Cc véhicule automobile I comporte un système de détermination de sa vitesse. Ainsi, il est équipé d'une unité de télémétrie 5 lui permettant de se repérer dans son environnement de façon à pouvoir se piloter de façon autonome, c'est-à-dire sans intervention humaine. [0034] L'unité de télémétrie 5 est conçue pour détecter un objet 7, 9 présent dans l'environnement extérieur du véhicule automobile 1, par exemple un autre véhicule automobile ou bien un arbre. [0035] L'unité de télémétrie 5 comprend au moins un capteur de télémétrie (RADAR, LIDAR ou SONAR, capteurs infrarouges, caméras) notamment capable d'identifier des objets statiques. Ici, l'unité de télémétrie 5 comprend trois capteurs RADAR 51, 53, 55 situés à l'avant du véhicule automobile 1. Alternativement, l'unité de télémétrie 5 pourrait comprendre un nombre plus élevé ou moins élevé de capteurs RADAR. Alternativement, certains capteurs RADAR pourraient être situés à l'arrière du véhicule automobile 1. Alternativement encore, différents types de capteurs pourraient être employés simultanément (par exemple RADAR et LIDAR). [0036] L'unité de télémétrie 5 est apte à évaluer la vitesse relative d'un objet détecté 7, 9 par rapport au véhicule automobile 1, ainsi que la distance entre l'objet 7, 9 détecté et le véhicule automobile 1. [0037] Le véhicule automobile 1 est aussi équipé d'un système de géolocalisation 13, comprenant par exemple un récepteur GNSS (typiquement un capteur GPS). [0038] Afin de traiter les informations fournies par ces différents éléments le véhicule au- tomobile 1 est équipé d'un calculateur 15. [0039] Ce calculateur 15 comporte un processeur (CPU), une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM) des convertisseurs analogiques-numériques, et différentes interfaces d'entrée et/ou de sortie. [0040] Grâce à ses interfaces d'entrée, le calculateur 15 est adapté à recevoir des signaux d'entrée provenant des différents capteurs. [0041] Le calculateur 15 est par ailleurs connecté à une mémoire 11. [0042] La mémoire du calculateur 15 mémorise une application informatique, constituée de programmes d'ordinateur comprenant des instructions dont l'exécution par le processeur permet la mise en oeuvre par le calculateur du procédé décrit ci-après. [0043] Enfin, grâce à ses interfaces de sortie, le calculateur 15 est adapté à transmettre des consignes à différents organes du véhicule automobile 1 (système de direction, système de freinage). [0044] La figure 1 représente aussi : - CG : centre de gravité du véhicule automobile 1, - (CG, X, Y, Z) : repère véhicule automobile. Le repère véhicule automobile est un repère orthonormé dont l'origine est située au centre de gravité CG du véhicule automobile 1, dont l'axe longitudinal (CGX) est orienté vers l'avant du véhicule automobile 1, dont l'axe transversal (CGY) est orienté vers la gauche du véhicule automobile 1 et dont l'axe vertical (CGZ) est orienté vers le haut, - V : vecteur vitesse linéaire du véhicule automobile 1, - O : vitesse angulaire, ou vitesse de lacet, du véhicule automobile 1, c'est-à-dire la vitesse de rotation du véhicule automobile 1 autour de l'axe vertical (CGZ), - (X55, Y55) : position d'un des capteurs RADAR 55 dans le repère véhicule automobile, - (1): orientation du capteur RADAR 55 par rapport à l'axe longitudinal (CGX) du véhicule automobile 1. [0045] En se rapportant à la figure 2, on peut maintenant décrire un procédé de déter- 6 mination d'une vitesse d'un véhicule automobile 1, conforme à l'invention. [0046] Le procédé de détermination d'une vitesse détermine la vitesse linéaire V et la vitesse angulaire O du véhicule automobile 1. [0047] Lors d'une étape a), l'unité de télémétrie 5 réalise un premier scan k de l'environnement du véhicule automobile 1 à un premier instant tl . Lors de ce premier scan k, l'unité de télémétrie 5 détecte une pluralité d'objets 7, 9 (pour la clarté des figures, seuls deux objets sont ici représentés). [0048] Le calculateur 15 affecte à chaque objet détecté 7, 9 un identifiant ci-après noté « n ». Cet identifiant est ici un entier naturel compris entre 1 et N, où N est le nombre total d'objets détectés au premier instant tl . [0049] Le calculateur 15 réalise une liste 0k de tous les objets 7, 9 détectés lors du scan k au premier instant tl et détermine leur distance D ok au véhicule automobile 1. [0050] Le calculateur 15 détermine la distance D n k en fonction de la distance D ,,k t" 11 entre le capteur 55 ayant ici détecté l'objet 7, de la position (X55, Y55) et l'orientation (L) de ce capteur 55 sur le véhicule automobile 1 dans le repère véhicule automobile (CG, X, Y, Z). [0051] La liste d'objets détectés 0k ainsi que les distances D0h k associées aux objets détectés sont enregistrées dans la mémoire 11 du véhicule automobile 1. [0052] Lors d'un deuxième instant t2, l'unité de télémétrie 5 réalise un autre scan k+1 de l'environnement et détecte une autre pluralité d'objets 7, 9. [0053] A nouveau, le calculateur 15 réalise une liste 0k +1 des objets détectés comme sta- tionnaires 7, 9 et détermine leur distance D k +1 au véhicule automobile 1. La liste n d'objets détectés 0 k +1 ainsi que les distances D k + I associées aux objets détectés comme stationnaires sont. enregistrées dans la mémoire du véhicule automobile 1. [0054] Des objets sont dits stationnaires lorsqu'ils sont statiques par rapport à un repère terrestre fixe. [0055] Seuls les objets stationnaires 7, 9 détectés sont utilisés pour la mise en oeuvre des étapes suivantes du procédé. 100561 Lors d'une étape h), le calculateur 15 associe les objets stationnaires détectés o k lors du premier instant tl avec (les objets stationnaires détectés o k 1 1 lors du deuxième instant t2. [0057] Les étapes a) et b) sont exécutées plusieurs fois et ce, jusqu'à ce qu'un nombre suffisant d'objets stationnaires aient été associés. Par nombre « suffisant », on entend un nombre permettant de déterminer la vitesse V, O du véhicule automobile de façon 7 précise. De préférence, les étapes a) et sont répétées jusqu'à ce que de quatre à dix objets stationnaires aient été associés. lei, les étapes a) et h) sont répétées jusqu'à ce que six objets stationnaires 7, 9 aient été associés. [0058] Les capteurs RADAR 51 53 55 peuvent être asynchrones. [0059] Les objets stationnaires associés sont par exemple six objets stationnaires différents. Alternativement, les objets stationnaires détectés peuvent correspondre à un seul, ou plus, objet stationnaire (présent dans l'environnement du véhicule automobile) détecté sur une succession de plus de deux scans par un seul capteur RADAR 51, 53, 55. Alternativement les objets stationnaires détectés peuvent correspondre à un seul, ou plus, objet stationnaire détectés par plusieurs capteurs RADAR 51, 53, 55. [0060] On considère ici qu'un nombre suffisant d'objets stationnaires 7, 9 a été détecté lors des scans k et k+1. [0061] Ainsi, si un nombre N d'objets ont été détectés sur le scan k, et qu'un nombre M d'objets stationnaires a été détecté lors du scan k+1, le calculateur crée un nombre «N x M » de paires d'objets stationnaires associés. [0062] Ici, on considère qu'un même nombre N d'objets stationnaires a été détecté lors des scans k et k+1, le calculateur 15 crée alors «N x N» paires d'objets stationnaires associés. [0063] Pour chacune des « N x N » paires d'objets stationnaires associés, le calculateur 15 compare toutes les distances D ok mémorisées lors du scan k avec toutes les distances D k + 1 mémorisées lors du scan k+1, selon l'équation : Un [0064] D 0 - D 0 A D' [0065] où AD' est la variation de distance entre le véhicule automobile 1 et l'objet sta- tionnaire entre le scan k et le scan k+1. [0066] Les différences de distance AD' sont par exemple enregistrées sous forme d'une matrice dont les rangs représentent les N objets détectés au premier instant tl et les colonnes représentent les N objets détectés au deuxième instant t2. [0067] Quand la valeur de la variation de la distance AD' d'une paire d'objets stationnaires associés est inférieure à un seuil de distance od, alors les deux objets stationnaires de cette paire sont considérés comme correspondant un seul et même objet stationnaire réel. [0068] Le seuil de distance od est, par exemple, directement proportionnel à l'incertitude de chaque capteur RADAR 51, 53, 55. Le seuil de distance od est par exemple compris entre 50 centimètres et 2 mètres. [0069] Lors d'une étape c), le calculateur 15 calcule pour chaque paire d'objets stationnaires associés, la valeur oa d'une fonction de coût d'association qui est relative à un indice de confiance dans l'association des deux objets stationnaires d'une paire. 8 [0070] La fonction de coût d'association est optimisée de sorte à minimiser sa valeur Ga. Pour cela, le calculateur exécute, par exemple, un algorithme de Munkres. [0071] En effet, selon la proximité des objets stationnaires détectés et/ou l'incertitude des capteurs RADAR, les variations AD' déterminées peuvent être inférieure au seuil de distance ad pour plusieurs associations d'objets stationnaires. [0072] Le calculateur 15 exécute l'algorithme de Munkres afin d'obtenir un score pour chacune des paires d'objets stationnaires associées. Plus le score est élevé et plus l'association entre les deux objets est considérée fiable. [0073] Si un objet stationnaire détecté sur le scan k+1 ne correspond à aucun objet détecté sur le scan k, par exemple si un nombre d'objets différent est détecté, alors l'algorithme de Munkres calcule un score de zéro. [0074] Si la différence AD' entre les objets d'une paire est supérieure au seuil Gd, alors la valeur de la différence est remplacée par la valeur du seuil de distance ad dans la matrice de variation de distance. [0075] La valeur n' de la fonction de coût d'association est optimisée en déterminant quelle combinaison de paires d'objets stationnaires associés résulte en une somme de scores maxi male. [0076] L'algorithme de Munkres est connu de l'homme du métier et ne sera donc pas décrit plus en détails ici. [0077] Une fois la fonction de coût d'association optimisée, les valeurs na de la fonction de coût d'association relative à chaque paire d'objets associés sont enregistrées dans la mémoire 11. [0078] Lors d'une étape optionnelle d), les paires d'objets stationnaires associés présentant les plus faibles valeurs n' de fonction de coût d'association sont sélectionnés. L'étape d) est mise en oeuvre si le nombre d'objets stationnaires détectés et supérieur au nombre suffisant. [0079] Lors d'une étape e), la vitesse linéaire V du véhicule automobile est déterminée par le calculateur 15 au moyen d'un premier réseau de neurones 20 représenté sur la figure 3 et la vitesse angulaire 0 du véhicule automobile est déterminée par le calculateur 15 au moyen d'un second de réseau de neurones (non représenté), les deux réseaux de neurones ayant la même structure. [0080] Le réseau de neurones 20 comprend une couche d'entrée 22, au moins une couche cachée 24, 26 et un neurone de sortie 28. [0081] Le réseau de neurones 20 reçoit en entrée des données d'apprentissage relatives à des attributs des paires d'objets stationnaires associées. [0082] Les données d'apprentissage comprennent au moins la valeur na de la fonction de coût d'association des paires d'objets stationnaires associés. Ainsi, l'incertitude sur les mesures de l'unité de télémétrie 5 est prise en compte dans le procédé de détermination 9 de la vitesse V, O. du véhicule automobile. [0083] De préférence, les données d'apprentissage comprennent d'autres attributs des paires d'objets stationnaires associés, par exemple : - une position longitudinale D x k des objets stationnaires associés au premier instant tl ou au deuxième instant t2, la position longitudinale Dxnk (représentée sur la figure 1) est la position de l'objet stationnaire associé dans le repère véhicule automobile selon l'axe longitudinal (CGX), et/ou - une position latérale D }' k des objets stationnaires associés au premier instant 0 n ou au deuxième instant, position latérale D y k dans le repère véhicule automobile 0 In selon l'axe transversal (CGY), et/ou - une variation de la position longitudinale A Dx 0 k des objets stationnaires associés entre le premier instant t l et le deuxième instant t2, et/ou - une variation de la position latérale A Dy k des objets stationnaires associés On entre le premier instant tl et le deuxième instant t2. [0084] De préférence, les données d'apprentissage comprennent tous les attributs sus- mentionnés. [0085] La couche d'entrée 22 du réseau de neurones 20 comprends des neurones d'entrée ni organisés en ensembles I, II, III, IV, V, VI. L'indice « i » correspond ici à l'entier naturel identifiant un neurone d'entrée. [0086] Chacun des ensembles I - VI de neurones d'entrée est associé à une paire d'objets stationnaires associés. [0087] La couche d'entrée 22 présente une forme de matrice dans laquelle chaque rang correspond à une paire d'objets stationnaires associés, ici six, et chaque colonne correspond à un attribut, ici cinq. [0088] Ainsi, une valeur al affectée au neurone n, est, par exemple, la valeur de la position longitudinale D x k de l'objet de la première paire d'objets stationnaires associés au F., scan k. [0089] Il est ici prévu deux couches cachées 24, 26. [0090] La première couche cachée 24 du réseau de neurones 20 comprend des neurones cachés ni. L'indice « j » correspond à l'entier naturel identifiant un neurone caché. [0091] La couche cachée 24 est aussi organisée sous forme de matrice, ici une matrice présentant six rangs et dix colonnes. La matrice pourrait présenter un autre nombre de rangs et un autre nombre de colonnes. [0092] Le choix du nombre de neurones cachés n; est déterminé en fonction de la précision désirée dans la détermination de la vitesse, et de la charge de calcul supportée par le calculateur (qui est relative au nombre de neurones cachées n). [0093] La valeur al affectée à un neurone n, de la couche cachée 24 est calculée selon l'équation : [0094] a (1-' y». zq al .71 + ci [0095] Dans cette équation : - l'indice «1 » représente la couche pour laquelle la valeur des neurones est calculée, ici la couche cachée 24, - l'indice «1- 1 » représente la couche précédente, ici la couche d'entrée 22, - l'indice « q » représente le nombre total de neurones dans la couche, [Math.2] W est un coefficient pondérant la valeur 1Math.21 a!-1. - d'un neurone ni de la couche d'entrée 22, autrement dit un poids, 1Math.21 wi- est organisée sous forme de matrice, [Math.2] hl est un vecteur de biais, - o est une fonction d'activation, par exemple une fonction Sigmoid. [0096] Le poids w1 , le biais hi et la fonction d'activation o sont des hyperparamètres du ij réseau de neurones 20. [0097] Ici, la valeur du poids w /dépend de l'ensemble de neurones I - VI auquel il est ij associé. Plus précisément, la valeur ai affectée à un neurone ni de la couche cachée 24 est calculée en fonction d'une résultante associée à un desdits ensembles I- VI. La résultante est égale à la somme de valeurs affectées aux neurones d'entrée ni dudit ensemble I - VI, pondérées par le même poids /1 I / W7, Wr W 111, W W v, W - 100981 Associer un même poids w w /\,.,1 à tous les attributs d'une même paire d'objets 11 stationnaires associés permet d'améliorer la précision de la détermination de la vitesse V, 0 du véhicule automobile 1. Cela facilite en outre la mise au point des calculs. [0099] Une résultante est calculée pour chacun des ensembles I - VI de la couche d'entrée 22. Le poids w; _ wivir associé à chacun des ensembles I - VI est différent. 101001 Le réseau de neurones 20 comprend une autre couche cachée 26 comprenant d'autres neurones cachés ni,. L'indice «p » correspond à l'entier naturel identifiant un autre neurone caché. 101011 L'autre couche cachée 26 est organisée sous forme d'une colonne. Dans l'exemple représenté par la figure 3, l'autre couche cachée 26 comprend six autres neurones cachés np. L'autre couche cachée 26 pourrait comprendre un nombre supérieur ou un nombre inférieur d'autres neurones cachés np. 101021 Le choix du nombre d'autres neurones cachés np est déterminé en fonction de la précision désirée dans la détermination de la vitesse, et de la vitesse de traitement des données désirée et de la charge de calcul relative au nombre de neurones cachées np. 101031 Le choix du nombre de couches cachées dépend vitesse de traitement des données désirée et de la charge de calcul. 101041 La valeur affectée ai à chacun des autres neurones cachés np est calculée selon l'équation aI w p pq 101051 I - 1 [0106] Cette fois ci, chaque poids [Math.3] ./P peut avoir une valeur différente. 101071 La valeur du neurone de sortie 28 correspond à la vitesse V, 0 du véhicule au- tomobile 1. La valeur du neurone de sortie 28 est une somme pondérée de tous neurones cachés de l'autre couche de neurone cachée 26. 101081 La vitesse linéaire V et la vitesse angulaire 0 sont déterminées à partir des mêmes attributs, au moyen de deux réseaux de neurones d'architectures identiques. 101091 Les valeurs des hyperparamètres sont déterminées lors d'une phase d'apprentissage du réseau de neurones 20. La phase d'apprentissage permet d'optimiser une fonction de coût globale du réseau de neurones 20 en minimisant une erreur c5 de la vitesse V, déterminée. 101101 La phase d'apprentissage comprend une étape d'initialisation, lors de laquelle une valeur initiale est attribuée aux hyperparamètres. [0111] La valeur initiale des poids w /de la couche cachée 24 est fonction de la valeur de ij 12 coût d'association R, des objets stationnaires associés. [0112] Plus précisément, unc valeur plus élevée est attribuée aux poids w associés aux ensembles I -VI pour lesquels la valeur op (le la fonction de coût d'association est plus faible. En effet, les positions D x kDy et variation de positions cor- ()h 0 'ri respondant aux paires d'objets stationnaires associés présentent une erreur plus faible. Ainsi, leur attribuer un poids élevél,,v1j permet d'améliorer la précision de la vitesse déterminée lors de la première itération du procédé, et ainsi de converger plus rapidement vers une valeur finale des hyperparamètres. [0113] Le réseau de neurones 20 détermine ensuite une valeur initiale de la vitesse V, ID du véhicule automobile. [0114] Puis, le calculateur 15 détermine une erreur d sur la vitesse V, O déterminée en comparant la vitesse V déterminée lors de la première itération avec une vitesse mesurée VM au moyen du système de géolocalisation 13 du véhicule automobile test selon l'équation suivante (ici pour le calcul d'erreur de la vitesse linéaire V) : [0115] = 4/72 - V 101161 L'erreur ô est utilisée pour corriger les poids IMath.41 W W / k ainsi que les autres hyperparamètres de réseau de neurones 20. [0117] Pour optimiser la fonction de coût globale, un algorithme de gradient descendant est exécuté. Un gradient, c'est-à-dire une dérivée partielle, de la fonction de coût globale par rapport aux hyperparamètres de chaque couche du réseau de neurones 20, est calculé. On obtient ainsi une indication de la direction de l'ajustement, en d'autres termes, si la valeur d'un poids donné w iv 1. doit être augmentée ou diminuée. k On obtient aussi unc indication de l'amplitude de l'ajustement, en d'autres termes, si la valeur d'un poids donné w w /. doit être beaucoup modifiée ou peu modifiée. k [0118] L'optimisation de la fonction de coût globale peut être mise en oeuvre en utilisant d'autres algorithmes, par exemple avec un gradient descendant stochastique, avec une propagation RMS (de l'anglais « Root mean Square propagation »), avec un optimiseur d'ADAM. [0119] Pour optimiser la fonction de coût globale, la fonction d'activation des neurones cachés np peut aussi être modifiée. Pour cela, une pluralité de fonctions d'activation, telles qu'une fonction tangente hyperbolique ou bien encore une fonction ReLU (« rectified lincar unit » en anglais), sont mémorisées dans la mémoire du véhicule automobile. 13 [0120] Cette étape d'optimisation est aussi appelée retro-propagation de l'erreur b. [0121] Les valeurs des hyperpararnètres sont mises à jour. [0122] Le réseau de neurones 20 est alors exécuté une nouvelle fois avec les hyperpa- ramètres mis à jour et de nouvelles données d'apprentissage, c'est-à-dire des données issues d'autres scans de l'environnement du véhicule automobile 1. [0123] Après plusieurs itérations du réseau de neurones 20, les hyperparamètres convergent vers une valeur finale pour laquelle l'erreur b sur la vitesse déterminée V, O. est minimale. Les valeurs finales des hyperparamètres sont alors enregistrées dans la mémoire 11. [0124] La phase d'apprentissage est, en général, mise en oeuvre sur un véhicule automobile test. [0125] Afin de tester la performance du procédé, la demanderesse a assemblé une base de données de 16500 scans, où pour chaque scan k, six objets statiques ont été détectés. Des données d'apprentissage issues de ces 16500 scans ont été utilisées lors de la phase d'apprentissage du réseau de neurones 20. [0126] Les valeurs finales des hyperparamètres prédéterminés à l'issue de la phase d'apprentissage sur le véhicule automobile test ont été enregistrées. [0127] Lors d'une phase d'essai, les hyperparamètres prédéterminés sont enregistrés dans la mémoire du véhicule automobile 1, et les étapes a) à d) sont mises en oeuvre. [0128] La demanderesse a observé que la vitesse V, O déterminée par le procédé conforme à l'invention présentait une erreur b moyenne de 0,02 mètres par seconde et un écart type de 0,55 mètres par seconde, l'erreur étant déterminée par rapport à la vitesse mesurée V,, par le système de géolocalisation 13. [0129] La demanderesse a testé le procédé pour différents intervalles de vitesses 10 - 8] mètres par seconde, 18 - 12] mètres par seconde et 112 - 20] mètres par seconde, et a observé que l'écart type était constant pour ces intervalles de vitesse. Ceci signifie que l'erreur b est constante quelle que doit la vitesse du véhicule automobile. En d'autres termes, la performance du procédé de détermination de vitesse ne dépend pas de la vitesse du véhicule automobile. [0130] Par la suite, les hyperparamètres prédéterminés lors de la phase d'apprentissage peuvent être enregistrés dans la mémoire d'un véhicule automobile destiné à la vente. Le véhicule automobile destiné à la vente est tel que le véhicule automobile décrit précédemment. 14 [Revendication 1] [Revendication 21 [Revendication 3] REVENDICATIONSProcédé de détermination d'une vitesse (V, 0) d'un véhicule automobile (I), comprenant des étapes de : a) détection d'une pluralité d'objets (7, 9) présents dans l'environnement extérieur du véhicule automobile (1) et détermination d'une distance (D O k) entre chaque objet (7. 9) et le véhicule au- ri tomobile (1), à un premier instant (t1) puis à deuxième instant (t2), au moyen d'une unité de télémétrie (5), 1)) association d'objets stationnaires détectés au premier instant (t1) avec des objets stationnaires détectés au deuxième instant (t2), en fonction desdites distances déterminées (Dn k ), au moyen d'un calculateur (15), Uri c) calcul, pour chaque paire d'objets stationnaires associés, de la valeur (oa) d'une fonction de coût d'association relative à un indice de confiance dans l'association des deux objets, e) détermination de la vitesse (V, 0) du véhicule automobile (1) au moyen d'un réseau de neurones (20), ledit réseau de neurones (20) recevant en entrée des données d'apprentissage, les données d'apprentissage comprenant au moins la valeur (oa) de la fonction de coût d'association des objets stationnaires associés. Procédé de détermination d'une vitesse (V, 0) d'un véhicule automobile (1) selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones (20) comprend une couche d'entrée (22) comprenant des ensembles (1, 11, HI, IV, V, VI) de neurones d'entrée (ni) chacun associés à un objet stationnaire, et une couche cachée (24) comprenant. des neurones cachés (ni ), dans lequel la valeur affectée (a 1.) à au moins un neurone de la couche cachée est calculée en fonction d'une résultante associée à un desdits ensembles (I -VI), ladite résultante étant égale à la somme de valeurs affectées aux neurones d'entrée (ni) dudit ensemble (I -VI) pondérées par un même poids (w3,WLI=w3/1, w3v, w (7, W ). Procédé de détermination d'une vitesse (V, 0) d'un véhicule automobile (1) selon la revendication 2, dans lequel une valeur affectée (a I.) à au moins un neurone caché (ni) de la couche cachée (24) est calculée en fonction de la somme des résultantes associées aux ensembles (I -VI). [Revendication 4] Procédé de détermination d'une vitesse (V, O) d'un véhicule automobile 15 [Revendication 5] [Revendication 6] [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] (1) selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel les données d'apprentissage comprennent en outre une position longitudinale D x0 k) des objets stationnaires associés et/ou une position latérale ( Dy k) des objets stationnaires associés et/ou une variation de la ° fl position longitudinale (A 1.)X k) des objets stationnaires associés Or, entre le premier instant (d) et le deuxième instant (t2) et/ou une variation de la position latérale ( A Dy k) des objets stationnaires ° associés entre le premier instant (t1) et le deuxième instant (t2). Procédé de détermination d'une vitesse (V, 0) d'un véhicule automobile (1) selon l'une des revendications 1 à 4, comprenant une étape de sélection d'un nombre prédéterminé de paire d'objets stationnaires associés en fonction de la valeur (na) de la fonction de coût d'association. Procédé de détermination d'une vitesse (V, 0) d'un véhicule automobile (1) selon la revendication S, dans lequel entre 4 et 10 objets associés stationnaires sont sélectionnés. Procédé de détermination d'une vitesse (V, 0) d'un véhicule automobile (1) selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel le réseau de neurones (20) comprend au moins une couche cachée (24) comprenant des neurones cachés dont les valeurs affectées (al) sont calculées à l'aide d'hyperparamètres/ ), et dans lequel il est prévu une n - i phase d'apprentissage sur véhicule automobile test, durant laquelle les valeurs des hyperparamètres (wi b I) sont ajustées pour minimiser j une fonction de coût globale du réseau de neurones (20), la fonction de coût globale étant calculée en fonction de la vitesse déterminée (V, O) et d'une vitesse mesurée (V') grâce à un système de géolocalisation (13) du véhicule automobile test. Procédé de détermination d'une vitesse (V, O) d'un véhicule automobile (1) selon les revendications 2 et 7, dans lequel la phase d'apprentissage comprend une initialisation des poids (wii_w la valeur initiale des poids (wi _ w ii) étant fonction de la valeur (oa) de la fonction coût d'association des objets stationnaires associés. Procédé de détermination d'une vitesse (V, 0) d'un véhicule automobile (1) selon la revendication 8, dans lequel la valeur des poids ( 16 [Revendication 10] [Revendication 11] [Revendication 12] wl _ w (7) affectés est prédéterminée pendant la phase d'apprentissage et est enregistrée dans une mémoire (11) du véhicule automobile (1). Système de détermination d'une vitesse (V, O) d'un véhicule automobile (I), comprenant : - au moins un capteur adapté à détecter une pluralité d'objets (7, 9) présents dans l'environnement extérieur du véhicule automobile (1), - une unité de télémétrie (5) adaptée à déterminer une distance (D 0k ) n entre chaque objet (7, 9) et le véhicule automobile (1), à un premier instant (ti) puis à deuxième instant (t2), - un calculateur (15) adapté à associer des objets stationnaires détectés au premier instant (ti) avec des objets stationnaires détectés au deuxième instant (t2), en fonction desdites distances déterminées ( D C)k), à calculer, pour chaque paire d'objets stationnaires associés, la valeur (oa) d'une fonction de coût d'association relative à un indice de confiance dans l'association des deux objets, et à déterminer la vitesse (V, O) du véhicule automobile (1) au moyen d'un réseau de neurones (20), ledit réseau de neurones (20) recevant en entrée des données d'apprentissage, les données d'apprentissage comprenant au moins la valeur (oa) de la fonction de coût d'association des objets stationnaires associés. Système de détermination selon la revendication précédente, dans lequel le réseau de neurones (20) comprend une couche d'entrée (22) comprenant des ensembles (I, II, III, IV, V, VI) de neurones d'entrée (ni) chacun associés à un objet stationnaire, et une couche cachée (24) comprenant des neurones cachés (ni), et dans lequel le calculateur est adapté à calculer la valeur affectée (ai) à au moins un neurone de la couche cachée en fonction d'une résultante associée à un desdits ensembles (I -VI), ladite résultante étant égale à la somme de valeurs affectées aux neurones d'entrée (ni) dudit ensemble (I -VI) pondérées par un même poids (w w111, lei ''' wÇ, w )-1, Véhicule automobile (1) comprenant : - une unité de télémétrie (5) adaptée à détecter des objets (7, 9) présents dans l'environnement extérieur du véhicule automobile (1) et à dé- terminer une distance (D k) entre les objets (7, 9) détectés et le n véhicule automobile (1), 17 - une mémoire (11) dans laquelle est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur d'un calculateur (15) et adaptées à mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 9 lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur.