FR 3103438 A1 20210528 FR 1913008 A 20191121 L’invention concerne un procédé de sélection d’un véhicule cible pour la mise en œuvre d’une fonction de régulation longitudinale adaptative pour un véhicule automobile, ci-après véhicule hôte, le procédé comportant les étapes de : - détecter (40), au moyen de capteurs équipant le véhicule hôte, la présence de véhicules situés dans l’environnement du véhicule hôte ; - collecter (42), pour chaque véhicule détecté, des données relatives à la position et à la trajectoire du véhicule concerné ; - collecter (44), des données relatives à la trajectoire du véhicule hôte ; - déterminer (46), au moyen d’un calculateur intégrant au moins un réseau neuronal artificiel préalablement entrainé de façon supervisée sur une base d’apprentissage de données réelles, quel véhicule parmi les véhicules situés dans l’environnement du véhicule hôte doit être sélectionné comme véhicule cible afin de mettre en œuvre la fonction de régulation longitudinale adaptative. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Procédé de sélection d’un véhicule cible pour la mise en œuvre d’une fonction de régulation longitudinale adaptative pour un véhicule automobile L’invention se rapporte au domaine des systèmes d’aide à la conduite équipant les véhicules automobiles. Les systèmes d’aide à la conduite, souvent dénommés sous l’acronyme anglais ADAS (pour « Advanced driver-assistance systems »), ont pour but d’alléger la charge du conducteur, notamment en le libérant de certaines tâches, en améliorant son attention et/ou sa perception de l’environnement, en détectant certains risques, en effectuant automatiquement des actions en réponse à la détection de ces risques, etc. Pour remplir les fonctions souhaitées, les systèmes d’aide à la conduite fonctionnent à l’aide de capteurs équipant le véhicule et permettant de percevoir l’environnement du véhicule, et notamment les véhicules situés à proximité. Cette perception de l’environnement par le système d’aide à la conduite permet de prévenir les risques d’accidents en garantissant le respect de règles prédéfinies, comme par exemple celle d’imposer que le véhicule se maintienne à une distance minimale du véhicule qui le précède. Parmi les différentes fonctions d’aide à la conduite, il est connu une fonction de régulation longitudinale adaptative, couramment désignée par le sigle anglais ACC (pour « adaptive cruise control »). Cette fonction a pour but de maintenir le véhicule à une vitesse de consigne définie par le conducteur, tout en régulant la vitesse du véhicule pour gérer le suivi d’un véhicule plus lent le cas échéant. Ainsi, si un véhicule circulant à une vitesse inférieure à la vitesse de consigne définie par le conducteur précède le véhicule concerné, le système d’aide à la conduite va gérer le freinage de ce dernier. Toutefois, le conducteur reste responsable de la conduite du véhicule et doit être en mesure d’intervenir à n’importe quel moment si la situation l’exige. L’une des grandes difficultés de l’implémentation d’une fonction de régulation longitudinale adaptative est la sélection du véhicule cible adéquat, parmi un ensemble de véhicules situés à proximité du véhicule mettant en œuvre la fonction ACC. En effet, lorsque plusieurs véhicules se trouvent à proximité du véhicule dont le conducteur souhaite activer la fonction de régulation adaptative, il arrive qu’une que le véhicule cible soit choisi de façon erronée par le système de régulation de vitesse, avec bien entendu des conséquences sur la sécurité qui peuvent être graves. La présente invention a pour but de remédier aux inconvénients de l’état de la technique, et plus particulièrement ceux ci-dessus exposés, en proposant un procédé de sélection d’un véhicule cible pour une fonction de régulation de vitesse longitudinale. À cet effet, l’invention concerne un procédé de sélection d’un véhicule cible pour la mise en œuvre d’une fonction de régulation longitudinale adaptative pour un véhicule automobile, ci-après véhicule hôte, le procédé comportant les étapes de : - détecter, au moyen de capteurs équipant le véhicule hôte, la présence de véhicules situés dans l’environnement du véhicule hôte ; - collecter, au moyen des capteurs équipant le véhicule hôte, pour chaque véhicule détecté, des données relatives à la position et à la trajectoire du véhicule concerné ; - collecter des données relatives à la trajectoire du véhicule hôte ; - déterminer, au moyen d’un calculateur intégrant au moins un réseau neuronal artificiel préalablement entrainé de façon supervisée sur une base d’apprentissage de données réelles, quel véhicule parmi les véhicules situés dans l’environnement du véhicule hôte doit être sélectionné comme véhicule cible afin de mettre en œuvre la fonction de régulation longitudinale adaptative. Ainsi, le procédé conforme à l’invention permet d’éviter les erreurs de sélection d’un véhicule cible parmi plusieurs véhicules potentiels. En mettant en œuvre un réseau neuronal artificiel préalablement entrainé sur une base d’apprentissage comportant des données réelles, non simulées, le procédé objet de l’invention permet de reproduire de la manière la plus fidèle possible le comportement humain, qui repose notamment sur l’anticipation de l’évolution d’une situation (par exemple en cas de changement de voie d’un véhicule situé en avant du véhicule concerné). La sélection du véhicule cible est donc améliorée et réduit drastiquement la probabilité d’erreur. Dans une réalisation, les données relatives à la position qui sont collectées par le véhicule hôte, incluent, pour chaque véhicule détecté : - la distance longitudinale du véhicule hôte au véhicule concerné ; - la distance latérale du véhicule hôte au véhicule concerné ; - l’accélération latérale du véhicule concerné. Dans une réalisation, les données relatives à la trajectoire du véhicule hôte incluent : - l’accélération latérale ; - l’état d’activation des indicateurs de changement de direction. Dans une réalisation, le réseau neuronal artificiel mise en œuvre est un réseau de neurones à décalage temporel .[ L’invention concerne également un procédé de régulation de la vitesse d’un véhicule automobile, le procédé permettant de réguler la vitesse du véhicule en fonction d’une vitesse de consigne, la vitesse de consigne pouvant être modulée en fonction d’informations relatives à un véhicule cible, le procédé comportant les étapes de : - sélectionner un véhicule cible conformément au procédé de sélection tel que défini ci-dessus , parmi un ou plusieurs véhicules situés dans l’environnement du véhicule hôte ; - collecter des informations relatives au véhicule cible, ces informations incluant : la distance entre le véhicule cible et le véhicule hôte, le différentiel de vitesse entre le véhicule cible et le véhicule hôte, le différentiel d’accélération entre le véhicule cible et le véhicule hôte ; - déterminer une vitesse de consigne en fonction des informations relatives au véhicule cible ; - réguler la vitesse du véhicule hôte en fonction de la vitesse de consigne. L’invention concerne également un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de sélection de véhicule cible tel que défini ci-dessus et/ou le procédé de régulation de vitesse tel que défini ci-dessus. L’invention concerne également un système de conduite assistée comportant un calculateur embarqué, des capteurs et des actionneurs agencés pour mettre procédé de sélection de véhicule cible tel que défini ci-dessus et/ou le procédé de régulation de vitesse tel que défini ci-dessus. L’invention concerne également un véhicule automobile équipé d’un système de conduite assistée conforme à celui défini ci-dessus. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui suit, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : La figure 1 représente une route comportant plusieurs voies de circulation, sur laquelle circule un véhicule configuré pour mettre en œuvre un procédé de sélection conforme à l’invention. La figure 2 représente un véhicule automobile équipé d’un système de conduite assistée permettant la mise en œuvre d’un procédé de sélection conforme à l’invention. La figure 3 représente les étapes de mise en œuvre d’un procédé de sélection d’un véhicule cible conforme à l’invention. La figure 4 représente les étapes de mise en œuvre d’un procédé de régulation de vitesse conforme à l’invention. La figure 5 est un schéma représentant le fonctionnement d’un réseau neuronal artificiel mis en œuvre dans le cadre du procédé de sélection d’un véhicule cible conforme à l’invention. La figure 1 représente une portion d’une route 1, comportant plusieurs voies de circulation, dans l’exemple trois voies de circulation 10, 12, 14. Dans l’exemple de la figure 1, on a représenté un premier véhicule automobile, ci-après véhicule hôte 2, configuré pour mettre en œuvre une ou plusieurs fonctions d’aide à la conduite, dont une fonction de régulation de vitesse de type régulation longitudinale adaptative, ou fonction ACC. Dans l’environnement du véhicule hôte 2 se trouvent des véhicules 3, 4, 5, 6, susceptibles d’être pris en compte comme véhicule cible dans le cadre de la mise en œuvre de la fonction de régulation de vitesse du véhicule hôte. La figure 2 représente le véhicule hôte 2. Afin de mettre en œuvre une fonction de régulation de vitesse, le véhicule hôte 2 est équipé d’un système de conduite assistée 20. Le système de conduite assistée 20 comporte notamment un calculateur embarqué 22, des actionneurs 24, ainsi qu’une pluralité de capteurs 26, 28, 30. Ces capteurs peuvent inclure un ou plusieurs des types de capteurs suivants : capteurs à ultrasons, radars, lidars, caméras à vision de jour, caméras à vision de nuit, etc. Le système de conduite assistée 2 comporte dans l’exemple une caméra 26 frontale, et une pluralité de capteurs 28, 30 de type capteur à ultrasons et/ou radar et/ou lidar. Le calculateur embarqué 22 reçoit les données fournies par l’ensemble de ces capteurs 26, 28, 30. Grâce aux données recueillies, le calculateur embarqué 22 est apte à détecter la présence d’obstacles dans l’environnement du véhicule hôte 2, et en particulier la présence de véhicules dans cet environnement, que ce soit sur la voie courante du véhicule hôte 2 ou sur les voies adjacentes. Le calculateur embarqué 22 est par ailleurs relié à une pluralité d’actionneurs 24, qui comportent des dispositifs aptes à agir sur l’accélérateur et le système de freinage du véhicule hôte, afin d’en contrôler l’allure. Avantageusement, les actionneurs 24 comportent également des dispositifs aptes à agir sur la direction du véhicule afin d’en contrôler la trajectoire. Le système de conduite assistée 20 est configuré pour mettre en œuvre, dans un mode de conduite assistée, une ou plusieurs fonctions d’assistance, dont notamment une fonction de régulation de vitesse adaptative, ci-après fonction ACC. Ainsi que mentionné plus haut, une telle fonction permet de réguler la vitesse du véhicule sans intervention du conducteur (ce dernier devant toutefois conserver le contrôle du véhicule, et en particulier le contrôle de la direction, puisqu’il s’agit là d’une fonction d’assistance), en respectant une consigne de distance de sécurité vis-à-vis du véhicule précédant le véhicule hôte, c’est-à-dire un écart minimum entre ces deux véhicules. La fonction ACC est en outre apte à gérer le ralentissement du véhicule hôte 2, si le ralentissement du véhicule le précédant l’impose. De préférence, le système de conduite assistée 2 comporte au moins une caméra et un capteur de type radar pour mettre en œuvre la fonction ACC décrite ci-dessus. Le système de conduite assistée 20 est par ailleurs configuré pour mettre en œuvre le procédé de sélection d’un véhicule cible conforme à l’invention. À cet effet, le calculateur embarqué 22 intègre au moins un réseau neuronal artificiel 220. Le réseau neuronal artificiel a fait l’objet d’un entrainement préalable supervisé, au moyen d’une base de données d’apprentissage comportant des données réelles (c’est-à-dire des données non simulées, ces données étant préalablement collectées dans des situations de circulation réelles). Avantageusement, le réseau neuronal artificiel 220 est un réseau du type à décalage temporel (couramment désigné par l’acronyme TDNN provenant de l’appellation anglaise « Time-delay neural network »). Un tel réseau présente l’avantage que le traitement des données temporelles est externalisé. Un tel réseau diffère d’autres types de réseau neuronaux artificiels notamment par la mise en œuvre de poids partagés qui permettent de réduire le nombre de paramètres du réseau neuronal, favorisant ainsi une capacité de généralisation importante. L’utilisation d’un réseau de type à décalage temporel a pour objectif que le réseau soit capable non pas d’apprendre un signal de façon basique, mais d’extraire les caractéristiques de ce signal. On décrit ci-après, en relation avec la figures 3 et 4, un procédé de sélection de véhicule cible conforme à l’invention. Le procédé objet de l’invention comporte une première étape 40 de détection des véhicules situés dans l’environnement du véhicule hôte 2. Dans l’exemple de la figure 1, il s’agit des véhicules 3, 4, 5, 6, qui sont donc les véhicules parmi lesquels un véhicule cible unique doit être sélectionné. Cette étape 40 de détection est mise en œuvre grâce aux capteurs 26, 28, 30 équipant le véhicule hôte 2. Pour chaque véhicule 3, 4, 5, 6 détecté dans l’environnement du véhicule hôte 2, des données relatives à la position et à la trajectoire du véhicule concerné sont collectées au cours d’un étape 42. Ces données incluent notamment : - la distance longitudinale du véhicule hôte 2 au véhicule 3, 4, 5, 6 concerné ; - la distance latérale du véhicule hôte 2 au véhicule 3, 4, 5, 6 concerné ; - l’accélération latérale du véhicule 3, 4, 5, 6 concerné. Des données relatives au véhicule hôte 2 sont également collectées, au cours d’une étape 44. Ces données incluent notamment l’accélération latérale du véhicule hôte 2, ainsi que l’état d’activation des indicateurs de changement de direction. En effet, si le conducteur a activé les indicateurs de changement de direction (ou feux clignotants), cela traduit une intention de changer de voie de circulation. Cette donnée peut être prise en compte pour anticiper un changement de voie et ainsi anticiper un changement de véhicule cible. Le procédé de sélection conforme à l’invention comporte ensuite une étape 46 de sélection d’un véhicule cible parmi les véhicules 3, 4, 5, 6 situés dans l’environnement du véhicule hôte 2. Cette étape de sélection est mise en œuvre par le réseau neuronal artificiel 220 qui est, comme mentionné ci-dessus, un réseau neuronal à décalage temporel. Le fonctionnement et l’architecture du réseau neuronal artificiel 220 sont schématisés à la figure 4. Le réseau neuronal artificiel reçoit en entrée des ensembles de données 300, 400, 500, 600 qui correspondent respectivement aux données collectées pour chaque véhicule 3, 4, 5, 6 situé dans l’environnement du véhicule hôte 2. Ces ensembles de données 300, 400, 500, 600 sont transmis à une couche d’entrée 222 du réseau neuronal artificiel 220. La couche d’entrée 222 est reliée à la première d’une pluralité de couches cachées du réseau neuronal artificiel 220, dans l’exemple cinq couches cachées 224, 226, 228, 230, 232. La dernière des couches cachées 224, 226, 228, 230, 232 est reliée à une couche de sortie 234 du réseau neuronal artificiel 220. Conformément à l’objectif de son entrainement préalable, le réseau neuronal artificiel 220 fournit en sortie une information relative 236 à l’identification du véhicule cible sélectionné. Le réseau neuronal artificiel 220 a été préalablement entrainé, avec des données réelles, dans le but de reproduire au mieux le comportement humain dans le choix du véhicule cible. Cet entrainement permet au réseau neuronal artificiel de mieux apprécier les situations complexes, ce qui aboutit à un plus grand degré d’anticipation. Par exemple, dans le cas de la figure 1, le réseau neuronal artificiel 220 est capable d’identifier le changement de voie initié par le véhicule 4 (qui est en train de passer de la voie de circulation 10 à la voie de circulation 12), et ainsi déterminer que c’est ce véhicule qui doit être sélectionné comme cible. On décrit ci-après, en relation avec la figure 5, un procédé de régulation de vitesse mettant en œuvre un procédé de sélection de véhicule cible tel que décrit ci-dessus. Le procédé comporte une première étape 50 de sélection d’un véhicule cible. La sélection d’un véhicule cible est réalisée conformément au procédé de sélection conforme à l’invention. Le procédé comporte ensuite une étape 52 de collecte des informations relatives au véhicule cible sélectionné. Ces informations incluent notamment : la distance entre le véhicule cible et le véhicule hôte 2, le différentiel de vitesse entre le véhicule cible et le véhicule hôte 2, le différentiel d’accélération entre le véhicule cible et le véhicule hôte 2. Sur la base de ces informations, une vitesse de consigne est calculée, au cours d’une étape 54. Le procédé comporte ensuite une étape 56 de régulation de la vitesse du véhicule hôte 2 en fonction de la vitesse de consigne calculée à l’étape précédente. On a décrit ci-dessus un exemple de réalisation dans lequel le procédé de sélection d’un véhicule cible et le procédé de régulation de vitesse conformes à l’invention sont mis en œuvre par un véhicule dans un mode de conduite assistée, mais bien entendu ces procédés peuvent également être mis en œuvre par un véhicule dans un mode de conduite autonome. Procédé de sélection d’un véhicule cible pour la mise en œuvre d’une fonction de régulation longitudinale adaptative pour un véhicule automobile, ci-après véhicule hôte (2), le procédé comportant les étapes de : - détecter (40), au moyen de capteurs (26, 28 ; 30) équipant le véhicule hôte (2), la présence de véhicules (3, 4, 5, 6) situés dans l’environnement du véhicule hôte (2) ; - collecter (42), au moyen des capteurs (26, 28 ; 30) équipant le véhicule hôte (2), pour chaque véhicule détecté, des données relatives à la position et à la trajectoire du véhicule concerné ; - collecter (44), des données relatives à la trajectoire du véhicule hôte ; - déterminer (46), au moyen d’un calculateur embarqué (22) intégrant au moins un réseau neuronal artificiel (220) préalablement entrainé de façon supervisée sur une base d’apprentissage de données réelles, quel véhicule parmi les véhicules situés dans l’environnement du véhicule hôte (2) doit être sélectionné comme véhicule cible (4) afin de mettre en œuvre la fonction de régulation longitudinale adaptative. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les données relatives à la position qui sont collectées par le véhicule hôte (2), incluent, pour chaque véhicule détecté (3, 4, 5, 6) : - la distance longitudinale du véhicule hôte (2) au véhicule (3, 4, 5, 6) concerné ; - la distance latérale du véhicule hôte (2) au véhicule (3, 4, 5, 6) concerné ; - l’accélération latérale du véhicule (3, 4, 5, 6) concerné. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données relatives à la trajectoire du véhicule hôte (2) incluent : - l’accélération latérale ; - l’état d’activation des indicateurs de changement de direction. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le réseau neuronal artificiel (220) mis en œuvre est un réseau de neurones à décalage temporel. Procédé de régulation de la vitesse d’un véhicule automobile, ci-après véhicule hôte (2), le procédé permettant de réguler la vitesse du véhicule hôte (2) en fonction d’une vitesse de consigne, la vitesse de consigne pouvant être modulée en fonction d’informations relatives à un véhicule cible (4), le procédé comportant les étapes de : - sélectionner (50) un véhicule cible (4), conformément au procédé conforme à l’une des revendications précédentes, parmi un ou plusieurs véhicules (3, 4, 5, 6) situés dans l’environnement du véhicule hôte (2) ; - collecter (52) des informations relatives au véhicule cible (4), ces informations incluant : la distance entre le véhicule cible (4) et le véhicule hôte (2), le différentiel de vitesse entre le véhicule cible (4) et le véhicule hôte (2), le différentiel d’accélération entre le véhicule cible (4) et le véhicule hôte (2) ; - déterminer (54) une vitesse de consigne en fonction des informations relatives au véhicule cible (4) ; - réguler (56) la vitesse du véhicule hôte (2) en fonction de la vitesse de consigne. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 4 et/ou selon la revendication 5. Système de conduite assistée (20) comportant un calculateur embarqué (22), des capteurs (26, 28, 30) et des actionneurs (24) agencés pour mettre en œuvre le procédé conforme à l’une des revendications 1 à 4 et/ou le procédé conforme à la revendication 5. Véhicule automobile (2) équipé d’un système de conduite assistée (20) conforme à la revendication précédente.