FR 3138398 A1 20240202 FR 2207797 A 20220728 Procédé de détermination d’une vitesse limite autorisée où circule un véhicule automobile. Procédé de configuration d’un calculateur (4) d’un véhicule automobile (1), le calculateur embarquant un module (43) de logique à réseau de neurones artificiels, le procédé comprenant les étapes suivantes : - une étape d’acquisition de données, en particulier d’images, - sur la base des données acquises, une étape de détection d’événements, notamment d’événements dans l’environnement du véhicule automobile, - une étape de définition des événements détectés comme paramètres d’entrée du réseau de neurones artificiels, - une étape de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou de la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile comme paramètres de sortie du réseau de neurones artificiels. Pas de figure pour l’abrégé. Procédé de détermination d’une vitesse limite autorisée où circule un véhicule automobile. L’invention concerne un procédé de configuration d’un calculateur d’un véhicule automobile. L’invention concerne un procédé de détermination d’une nature d’une voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile. L’invention concerne aussi un procédé de détermination d’une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule. L’invention concerne un calculateur obtenu par mise en œuvre du procédé de configuration. L’invention porte encore sur un système de gestion mettant en œuvre le procédé de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou le procédé de détermination d’une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule. L’invention porte encore sur un véhicule automobile comprenant un tel système. L’invention porte également sur un programme d’ordinateur mettant en œuvre un des procédés mentionnés. L’invention porte enfin sur un support d’enregistrement sur lequel est enregistré un tel programme. Sur certains véhicules automobiles actuels, un système du véhicule permet de déterminer la vitesse maximale autorisée à l’endroit où se trouve le véhicule. Des évolutions normatives vont bientôt rendre obligatoire un tel système sur tous les nouveaux véhicules commercialisés. Par ailleurs, ces systèmes devront être capables de déterminer et d’afficher la vitesse maximale autorisée en quasi-permanence. De tels systèmes sont connus, mais ils nécessitent, outre la présence d’une caméra pour détecter les panneaux de limitation de vitesse, l’utilisation : - d’un système GPS pour localiser le véhicule sur le réseau de circulation routière, et - d’une mémoire cartographique pour déterminer les limitations relatives aux différents tronçons de voies de circulation. Par ailleurs, la mémoire cartographique doit être régulièrement mise à jour pour tenir compte de l’évolution du réseau de circulation routière ou de l’évolution des règles de circulation sur le réseau de circulation routière. Les systèmes connus sont donc coûteux. Le but de l’invention est de fournir un système et un procédé de détermination d’une nature d’une voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile remédiant aux inconvénients ci-dessus et améliorant les dispositifs et procédés connus de l’art antérieur. En particulier, l’invention permet de réaliser un système et un procédé qui soient simples, et fiables tout en utilisant un minimum de ressources. Selon l’invention, un procédé permet de configurer un calculateur d’un véhicule automobile, le calculateur embarquant un module de logique à réseau de neurones artificiels. Le procédé comprend les étapes suivantes : - une étape d’acquisition de données, en particulier d’images, sur la base des données acquises, une étape de détection d’événements, notamment d’événements dans l’environnement du véhicule automobile, - une étape de définition des événements détectés comme paramètres d’entrée du réseau de neurones artificiels, et - une étape de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou de la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile comme paramètres de sortie du réseau de neurones artificiels. Les événements peuvent inclure des événements des catégories suivantes : - détection d’un panneau de signalisation de vitesse explicite, et/ou - détection d’un panneau de signalisation de vitesse implicite, et/ou - détection d’un panneau de signalisation contextuel, et/ou - détection d’une structure de voie de circulation, et/ou - détection d’un marquage au sol, et/ou - détection d’une information dynamique du véhicule automobile, et/ou - détection d’autres objets de l’environnement du véhicule automobile et leur dynamique éventuelle. Le procédé peut comprendre une étape d’apprentissage, l’étape d’apprentissage comprenant par exemple : - le fonctionnement du réseau de neurones alimenté par les événements détectés, et - le fonctionnement d’un système de référence de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou de détermination de la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile. Selon l’invention, un procédé permet de déterminer, par un système de gestion d’un véhicule automobile, une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule. Le procédé comprend les phases suivantes : - une phase d’utilisation d’un calculateur configuré par la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes pour déterminer la nature de la voie de circulation sur laquelle circule, et - une phase d’utilisation de la nature de la voie de circulation pour déterminer la vitesse maximale autorisée. Selon l’invention, un procédé permet de déterminer, par un système de gestion d’un véhicule automobile, une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule. Le procédé comprend une phase d’utilisation d’un calculateur configuré par la mise en œuvre d’un procédé défini précédemment pour déterminer la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile. Le procédé de détermination peut être exécuté en temps réel et/ou les étapes peuvent être itérées à intervalle de temps fixe et/ou à intervalle de déplacement fixe du véhicule automobile. Le procédé peut comprendre une phase d’affichage de la vitesse maximale autorisée. Le procédé peut comprendre une étape de non prise en compte d’une détection d’un panneau de limitation de vitesse explicite. Le procédé peut comprendre une étape d’interprétation de la signification d’un panneau de signalisation implicite. Selon l’invention, un calculateur est configuré par la mise en œuvre du procédé défini précédemment. L’invention concerne aussi un système de gestion d’un véhicule automobile, le système de gestion comprenant des éléments matériels et/ou logiciels mettant en œuvre le procédé défini précédemment, notamment des éléments matériels et/ou logiciels conçus pour mettre en œuvre le procédé défini précédemment. L’invention concerne aussi un système de gestion d’un véhicule automobile comprenant des moyens de mettre en œuvre le procédé défini précédemment. Selon l’invention, un véhicule automobile comprend un système de gestion défini précédemment. L’invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes du procédé défini précédemment lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur L’invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support de données lisible par un ordinateur et/ou exécutable par un ordinateur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par l’ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé défini précédemment. L’invention concerne aussi un support d’enregistrement de données, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme de mise en œuvre du procédé défini précédemment. L’invention concerne aussi un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé défini précédemment. L’invention concerne aussi un signal d'un support de données, portant le produit programme d'ordinateur défini précédemment. Le dessin annexé représente, à titre d’exemple, un mode de réalisation d’un véhicule automobile selon l’invention, un mode d’exécution d’un procédé de détermination selon l’invention et un mode d’exécution d’un procédé de configuration selon l’invention. La est une représentation schématique d’un mode de réalisation d’un véhicule automobile selon l’invention. La est un ordinogramme d’un mode d’exécution d’un procédé de détermination selon l’invention. La est un ordinogramme d’un mode d’exécution d’un procédé de configuration selon l’invention. La est un schéma d’un réseau de neurones pouvant être utilisé pour mettre en œuvre l’invention. Un mode de réalisation d’un véhicule automobile 1 selon l’invention est décrit ci-après en référence à la . Le véhicule automobile 1 est par exemple un véhicule automobile de tourisme ou un véhicule automobile utilitaire. Toutefois, le véhicule peut être de toute nature. Le véhicule automobile est destiné à utiliser le réseau de circulation routière. Le véhicule automobile 1 comprend un système de gestion 2 ou un système 2 de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou de détermination d’une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule, c’est-à-dire de vitesse maximale autorisée sur le tronçon de voie de circulation où le véhicule circule. Le système 2 comprend un ensemble de capteurs 3, 5 permettant d’acquérir des données et un calculateur 4 permettant de traiter les données. Le système 2 comprend encore un élément 6 d’affichage d’informations, comme un écran 6, notamment un élément d’affichage de la nature de la voie de circulation sur laquelle le véhicule automobile circule et/ou d’affichage de la vitesse limite autorisée où se trouve le véhicule automobile. De préférence, cet élément d’affichage est prévu sur un tableau de bord dans l’habitacle du véhicule automobile. Avantageusement, l’ensemble des capteurs comprend au moins une caméra 3 permettant d’acquérir des images aptes à être traitées par le calculateur 4. La caméra 3 est de préférence positionnée derrière le pare-brise ou au niveau d’une calandre à l’avant du véhicule automobile. La caméra est en outre disposée et configurée pour réaliser au moins des prises de vues de l’environnement en avant du véhicule automobile. L’ensemble des capteurs peut en outre comprendre des capteurs 5 aptes à fournir des informations dynamiques du véhicule automobile, notamment un capteur de vitesse longitudinale du véhicule automobile et/ou un capteur de vitesse de lacet du véhicule automobile et/ou un capteur d’accélération permettant de fournir différentes accélérations du véhicule automobile et/ou un capteur d’angle de rotation d’un volant de direction. Le système de détermination 2 comprend tous les éléments 2, 3, 4, 41, 42, 43, 5, 6 matériels et/ou logiciels mettant en œuvre ou régissant un procédé de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou de détermination d’une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule et/ou un procédé de configuration du calculateur 4 embarquant un module 43 de logique à réseau de neurones artificiels. En particulier, le dispositif de détermination 2 comprend les éléments matériels et/ou logiciels 41, 42, 43 permettant de mettre en œuvre les étapes de procédé. Ces différents éléments peuvent comprendre des modules logiciels. Le calculateur 4 comprend avantageusement tout ou partie des éléments suivants : - un module 41 de traitement des données acquises, - un module 42 de détection d’événements, notamment d’événements dans l’environnement du véhicule automobile, - le module 43 de logique à réseau de neurones artificiels. Un mode d’exécution du procédé de détermination de détermination d’une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule est décrit ci-après en référence à la . Dans une première phase E1, on utilise le calculateur 4 configuré par la mise en œuvre d’un procédé de configuration tel que décrit plus bas pour déterminer la nature de la voie de circulation sur laquelle le véhicule automobile circule. Dans une deuxième phase E2, on utilise la nature de la voie de circulation déterminée précédemment pour déterminer la vitesse maximale autorisée. De préférence, la nature de la voie de circulation peut être : - voie urbaine (où la limitation de vitesse en France est par défaut 50 km/h), - voie extra-urbaine ou rurale, par exemple routes départementales, routes nationales (avec la désignation française, où la limitation de vitesse en France est par défaut 80 km/h), - voie expresse (où la limitation de vitesse en France est par défaut 110 km/h), - voie autoroutière (où la limitation de vitesse en France est par défaut 130 km/h). Notamment, cette information de nature de voie de circulation permet de déterminer, comme vu précédemment, une valeur de limitation de vitesse par défaut. Ainsi, en l’absence de reconnaissance de panneau de limitation de vitesse, il est possible, en connaissance de la nature de la voie sur laquelle circule le véhicule, de déterminer par supposition la valeur de vitesse limite autorisée. Avantageusement, dans cette phase E2, dans une étape S70, on affiche, sur l’élément d’affichage 6, par défaut, la valeur de vitesse limite autorisée déterminée par le système 2. Toutefois, si un panneau de limitation de vitesse explicite est détecté et reconnu par le système 2 (par exemple une limitation à 30 km/h sur une voie urbaine), c’est la vitesse indiquée par ce panneau qui est considérée et affichée sur l’élément d’affichage 6. Par ailleurs, dans cette phase d’utilisation, il est possible de ne pas tenir compte d’un panneau de signalisation de limitation explicite de vitesse qui aurait été détecté et reconnu (ou partiellement reconnu) par le système de gestion 2. Ceci est par exemple le cas dans les trois situations mentionnées ci-après : - le système 2 a détecté et reconnu un panneau de limitation de vitesse à 80 km/h se trouvant à l’arrière d’un camion précédent le véhicule équipé du système 2 alors que le véhicule 1 circule sur une voie urbaine limitée à 50 km/h, - le système 2 a détecté et reconnu un panneau de limitation de vitesse à 50 km/h se trouvant sur une voie adjacente alors que le véhicule 1 circule sur une voie autoroutière limitée à 130 km/h, - le système 2 a détecté et reconnu un panneau de limitation de vitesse à 50 km/h sans détecter la signalisation d’un panonceau restreignant la limitation à une catégorie particulière de véhicule ou à des conditions météorologiques particulières alors que le véhicule 1 circule sur une voie autoroutière limitée à 130 km/h. Dans tous ces cas, les limitations de vitesse détectées et incohérentes ne sont pas considérées et ne sont donc pas affichées sur l’élément d’affichage 6. Au contraire, dans ce cas, c’est : - la vitesse limite par défaut sur la voie, ou - la dernière information de limitation reconnue et cohérente, qui est considérée et affichée sur l’élément d’affichage 6. Ainsi, la phase d’utilisation peut comprendre une étape de non prise en compte d’une détection d’un panneau de limitation de vitesse explicite. Par ailleurs, la phase d’utilisation peut comprendre une étape d’interprétation de la signification d’un panneau de signalisation implicite. C’est notamment le cas d’un panneau de fin de limitation de vitesse. Un tel panneau n’indique pas la vitesse limite autorisée après avoir franchi le panneau. Toutefois, cette vitesse limite autorisée peut être déterminée si on connaît la nature de la voie de circulation sur laquelle le véhicule 1 circule. Cette connaissance est obtenue en mettant en œuvre la première phase E1 du procédé de détermination. La vitesse limite autorisée est alors la vitesse limite autorisée par défaut sur cette voie de circulation. Il faut encore noter que, dans certains cas d’utilisation, aucun panneau (qu’il soit explicite ou implicite) n’est simplement présent. C’est par exemple le cas, lorsque le véhicule entre dans une ville depuis une route rurale. Dans un tel cas, l’analyse des images de l’environnement, en particulier des constructions, peut permettre de déterminer la nature de la voie de circulation alors qu’aucun panneau n’est rencontré. Avantageusement, le procédé de détermination est exécuté en temps réel. Par « exécuté en temps réel », on entend que les différentes phases du procédé sont itérées à intervalle de temps réduit, par exemple toutes les 20 ms ou 10 ms. En alternative, les différentes phases du procédé peuvent être itérées à intervalle de déplacement fixe du véhicule 1, par exemple tous les 50 m ou tous les 100 m. En alternative encore, les différentes étapes du procédé peuvent être itérées à chaque fois qu’un nouvel événement est détecté, en particulier à chaque fois que des nouvelles données acquises par la caméra conduisent à une détection d’événement par le module 42. De préférence, on met aussi en œuvre les règles suivantes : - Lorsqu’on détermine un changement de nature de la voie de circulation, on affiche la vitesse limite autorisée par défaut sur les voies de la nouvelle nature déterminée. - Lorsqu’on détermine une vitesse limite autorisée différente de la vitesse limite autorisée par défaut sur les voies de la nature déterminée, on affiche cette vitesse différente, si elle satisfait une des deux conditions suivantes (i) la différence de vitesse est raisonnable (par exemple un passage direct d’une vitesse limite de 130 km/h à 50 km/h directement n’est pas raisonnable), ou (ii) une circonstance particulière justifie une grande différence de vitesse limite (par exemple, une zone de travaux, une sortie d’autoroute ou une signalisation de vitesse variable sur panneau lumineux. - On revient à l’affichage de la vitesse limite autorisée par défaut si (i) un panneau de fin de limitation de vitesse est détecté ou (ii) un changement de route est détecté, notamment après une intersection ou un rond-point (détectable via un panneau, une analyse de l’angle du volant, un angle de lacet ou une dynamique du véhicule) ou (iii) un autre panneau est détecté et indique le retour vers la vitesse limite par défaut ou indique une nouvelle limite exceptionnelle. Comme vu précédemment, la nature de voie déterminée permet avantageusement de définir des limites supérieures de vitesses qui ne devraient pas se trouver affichées sur un panneau explicite. Par exemple, si la nature de la voie est « voie urbaine », on ne devrait pas rencontrer de panneau indiquant une vitesse limite autorisée de 130 km/h. Ceci permet par exemple de filtrer des limitations de vitesse aberrantes. Par exemple, un panneau de limite à 120 km/h se trouvant positionné à l’arrière d’un véhicule lourd (de plus de 12t) peut être ainsi discriminé, de sorte que le système de gestion ne tiendra pas compte de ce panneau, si le véhicule automobile se trouve sur une voie urbaine. Dans un autre exemple, sur autoroute, le système de gestion peut détecter des panneaux non existants ou erronés et peut considérer certains panneaux de signalisation comme des panneaux d’entrée de ville. Là encore, connaissant la nature de la voie de circulation, certaines détections peuvent être discriminées et écartées de la logique de prise de décision. Un mode d’exécution de la première phase E1 est décrite ci-après en détail en référence à la . Ce mode d’exécution de la première phase peut être vu comme un mode d’exécution d’un procédé de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile. La première phase E1 comprend les étapes suivantes. Dans une première étape S10, le système 2 acquiert des données, en particulier des images. Ces données sont fournies par la caméra 3 et par l’ensemble des autres capteurs 5. Dans une deuxième étape S20, les données sont traitées par le système 2, en particulier par le calculateur 4 du système 2, notamment par le module 41. Ce traitement comprend tous les processus de traitement des signaux électriques fournis par les caméra 3 et autres capteurs 5. Ce traitement peut comprendre un traitement d’image, notamment des traitements de signaux permettant de mettre les signaux dans des formes optimisées pour effectuer la troisième étape de détection S30 qui suit. Dans la troisième étape S30, en utilisant les données acquises, le système 2, notamment le module 42, détecte des événements, notamment des événements se produisant dans l’environnement du véhicule automobile ou des événements d’état du véhicule automobile. Par exemple, les événements peuvent relever des catégories suivantes : - détection d’un panneau de signalisation de vitesse explicite (par exemple panneau de limitation de vitesse à 130 km/h), et/ou - détection d’un panneau de signalisation de vitesse implicite (par exemple panneau de fin de limitation de vitesse, panneau indiquant la nature autoroutière de la voie ou la nature expresse de la voie), et/ou - détection d’un panneau de signalisation contextuel (tout autre panneau ou toute autre caractéristique d’un panneau comme une couleur de fond d’un panneau), et/ou - détection d’une structure de voie de circulation (comme un rond-point, un virage, un ouvrage d’art tel un pont), et/ou - détection d’un marquage au sol (comme une ligne blanche continue, une ligne blanche discontinue, un passage piétons), et/ou - détection d’une information dynamique du véhicule automobile 1 (comme la vitesse, un angle de braquage des roues directrices, une accélération), et/ou - détection d’autres objets de l’environnement du véhicule automobile 1 et leur dynamique éventuelle (comme un piéton, un cycliste, un motocycliste, un autre véhicule automobile, un bâtiment). Dans une quatrième étape S40, les événements sont fournis au module 43 de logique à réseau de neurones artificiels et traités par ce module. En sortie de ce module, on obtient la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile, cette nature étant déterminée par le module 43 de logique à réseau de neurones artificiels. On entend par réseau de neurones artificiels, un modèle d’apprentissage automatique pouvant être représenté par une fonction paramétrique comprenant une succession d’opérations linéaires (multiplication par un scalaire couramment appelé « poids ») et/ou d’opérations non linéaires (d’application d’une fonction dite « d’activation », par exemple Sigmoïde, Heaviside, Tangente Hyperbolique, Relu, etc.), ces opérations étant regroupées en « couches ». Un certain nombre d’architectures de réseau de neurones artificiels prédéfinis peuvent être utilisés pour créer un réseau de neurones artificiels, notamment les perceptrons multicouche (en anglais Multilayer Perceptron) abrégé MLP, les réseaux de neurones à convolution (en anglais Convolutional Neural Network) abrégé CNN, ou bien les réseaux de neurones récurrent (en anglais Recurrent Neural Network) abrégé RNN. En variante au mode d’exécution du procédé de détermination décrit précédemment en référence à la , le procédé comprend une seule phase dans laquelle on utilise le calculateur 4 configuré par la mise en œuvre d’un procédé de configuration tel que décrit plus bas pour déterminer directement la vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule. Dans une telle phase, les étapes S10 à S30 sont identiques à celles décrites précédemment. Par contre, l’étape S40 est différente. En effet, les événements restent fournis au module 43 de logique à réseau de neurones artificiels et traités par ce module. En revanche, en sortie de ce module, on obtient directement la vitesse limite autorisée où le véhicule automobile circule, cette vitesse limite étant déterminée par le module 43 de logique à réseau de neurones artificiels. Dans cette variante, le module 43 aura donc été configuré différemment. Un mode d’exécution d’un procédé de configuration du calculateur 4 embarquant le module 43 de logique à réseau de neurones artificiels 200 est décrit ci-après en référence à la . Ce procédé peut être mis en œuvre par un système de configuration similaire au système 2, mais intégrant en plus : - un dispositif de référence capable de déterminer à tout instant de manière très fiable la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile (Ce système comprend avantageusement un moyen de géolocalisation du véhicule et une cartographie du réseau de circulation routière), et - un dispositif de modification de la logique du réseau de neurones. Dans une première étape S110, le système de configuration acquiert des données, en particulier des images. Ces données sont fournies par la caméra 3 et par l’ensemble des autres capteurs 5. Dans une deuxième étape S120, les données sont traitées par le système de configuration, en particulier par le calculateur 4, notamment du module 41, du système de configuration. Dans une troisième étape S130, en utilisant les données, le système de configuration détecte des événements, notamment des événements se produisant dans l’environnement du véhicule automobile ou des événements d’état du véhicule automobile. Par exemple, les événements peuvent relever des catégories suivantes : - détection d’un panneau de signalisation de vitesse explicite (par exemple panneau de limitation de vitesse à 130 km/h), et/ou - détection d’un panneau de signalisation de vitesse implicite (par exemple panneau de fin de limitation de vitesse, panneau indiquant la nature autoroutière de la voie ou la nature expresse de la voie), et/ou - détection d’un panneau de signalisation contextuel (tout autre panneau ou toute autre caractéristique d’un panneau comme une couleur de fond d’un panneau), et/ou - détection d’une structure de voie de circulation (comme un rond-point, un virage, un ouvrage d’art tel un pont), et/ou - détection d’un marquage au sol (comme une ligne blanche continue, une ligne blanche discontinue, un passage piétons), et/ou - détection d’une information dynamique du véhicule automobile 1 (comme la vitesse, un angle de braquage des roues directrices, une accélération), et/ou - détection d’autres objets de l’environnement du véhicule automobile 1 et leur dynamique éventuelle (comme un piéton, un cycliste, une motocycliste, un autre véhicule automobile, un bâtiment). Dans une quatrième étape S140, on définit les événements détectés comme paramètres d’entrée du réseau de neurones artificiels et les événements sont fournis au module 43 de logique à réseau de neurones artificiels et traités par ce module. En sortie de ce module, on obtient la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile, cette nature ou cette vitesse étant déterminées par le module 43 de logique à réseau de neurones artificiels. Il s’agit du ou des paramètres de sortie du réseau de neurones artificiels. La représente un exemple de réseau de neurones artificiels 200 pouvant être utilisé dans le cadre de l’invention. Le réseau de neurones comprend une couche d’entrée 210, des couches cachées 220 et une couche de sortie 230. Afin d’être traités par le réseau de neurones, les évènements sont transmis au réseau de neurones artificiels sous la forme d’un vecteur d’étiquettes (en anglais labels). Autrement dit, le réseau de neurones artificiels prend, pour entrée, un tableau de valeurs (ou vecteur d’étiquettes) dont chacun des indices correspond à un évènement particulier, par exemple : - un indice peut correspondre à la détection d’un panneau de limitation de vitesse à 80km/h ; - un autre indice à la détection d’un panneau de limitation de vitesse à 70km/h etc. (on peut donc avoir un indice pour chaque panneau détectable) ; - d’autres indices peuvent correspondre de la même manière à chacun des panneaux explicites et implicites détectables. La valeur du tableau à l’indice i pourra alors prendre une première valeur (par exemple 1) suite à une détection positive de l’évènement spécifique associé à l’indice i, et une deuxième valeur (par exemple 0) en l’absence d’une détection de l’évènement spécifique associé à l’indice i. On pourra par ailleurs définir une durée de vie associée à chaque détection, correspondant à la durée pendant laquelle une détection est représentée dans le vecteur d’étiquettes (par un 1 selon l’exemple qui précède), un vecteur étant généré à chaque itération du procédé de détermination (toutes les 10ms ou 20ms etc.). La valeur du tableau à l’indice i est mise à 0 lorsque la durée de vie est atteinte. L’événement est alors périmé. Ainsi, à chaque itération du procédé de détermination, on pourra avoir un vecteur d’étiquettes correspondant à l’état courant du véhicule et regroupant l’ensemble des évènements détectés et qui ne sont pas encore périmés. Dans une réalisation alternative, relativement au réseau de neurones, en ce qui concerne les événements de détection des panneaux, on pourra remplacer les étiquettes (valant 0 ou 1) par des pondérations pouvant prendre d’autres valeurs. - On définit avantageusement une première pondération qui est associée au vieillissement de la détection et décroît avec ce vieillissement de la détection. Le premier événement de détection du panneau fait prendre au paramètre de vieillissement du panneau une pondération d’abord égale à 1, puis qui décroît avec la distance parcourue depuis l’instant de détection. Par exemple, dans un cas d’un âge maximum de 10 km, la pondération décroit linéairement pour atteindre une valeur égale à 0 au bout de 10 km. - On définit avantageusement une deuxième pondération qui est associée aux occurrences de détection du panneau. A chaque fois qu’un panneau est vu, on garde en mémoire l’instant de son moment d’occurrence. La deuxième pondération est donnée selon le nombre d’occurrence en une distance prédéterminée (par exemple 2km, pouvant varier en fonction du pays et de la vitesse du véhicule). Dans un exemple où on choisit un nombre d’occurrence maximum égal à 5, chaque détection du panneau intervenant dans la distance prédéterminée, augmente le deuxième poids de 1/5. Relativement au réseau de neurones, en ce qui concerne les événements de détection de structure (ou infrastructure), on applique de préférence une étiquette (paramètre d’entrée) sans pondération (autrement dit, une valeur de 1 sans impact du vieillissement) pour chacun des évènements suivants : - nature de la voie de circulation (urbain, extra-urbain, voie expresse, voie autoroutière) : on définit une étiquette pour chaque nature avec une valeur de l’étiquette de 1 lorsque la nature effective de la voie correspond à l’étiquette. Cette étiquette n’est pas un paramètre d’entrée du réseau de neurones lorsqu’il constitue un paramètre de sortie du réseau de neurones. - nombre de files de circulation sur la voie (1 file, 2 files, 3 files, 4 files et plus) : on définit une étiquette pour chaque nombre de files avec une valeur de l’étiquette de 1 lorsque le nombre correspond au nombre de files de circulation. - délimitation de voie (ligne continue, ligne discontinue, ligne double, accotement, mur, plots, véhicules stationnés) : on définit une étiquette pour chaque situation avec une valeur de l’étiquette de 1 lorsque la situation correspond au type de délimitation de voie. - rond-point, péage, intersection sont de préférence gérés comme les panneaux mentionnés plus haut. On pourra toutefois adjoindre à ces évènements (ou étiquettes) une valeur numérique assimilable à un taux d’occurrence des différents évènements sur une distance donnée. En l’occurrence on pourra, par exemple, définir, en complément des étiquettes, les paramètres d’entrée du réseau de neurones artificiels suivants : - occurrence du nombre de files sur une distance prédéfinie (par exemple sous forme de pourcentage sur les deux derniers kilomètres). - occurrence des délimitations sur une distance prédéfinie (par exemple sous forme de pourcentage sur les deux derniers kilomètres).- occurrence de ronds-points, péages, intersections etc. (par exemple sous forme de pourcentage sur les deux derniers kilomètres). Relativement au réseau de neurones, en ce qui concerne les informations dynamiques du véhicule pour chacun des évènements suivants : - gamme de vitesse moyenne : on définit de préférence une étiquette par intervalle de gamme de vitesse [0—30], [30—50], … - bouchon : on définit de préférence une étiquette pour caractériser une situation de bouchon - gamme de braquage de direction : on définit de préférence une étiquette par intervalle de gamme d’angle au volant de [-100 — 100], [-200—200],… - on définit encore de préférence un paramètre de vieillissement pour les événements de détection de marquage au sol (comme les flèches, les lignes de stop, les passages piétons, les pictogrammes, les écrits au sol, les gendarmes couchés. Relativement au réseau de neurones, en ce qui concerne les autres objets de l’environnement du véhicule automobile 1 et leur dynamique éventuelle pour chacun des évènements suivants : - type d’objet (voiture, camion, cycliste, piéton) : on définit une étiquette pour chaque type avec une valeur de paramètre de nombre d’objet et un paramètre de vieillissement, - vitesse des objets : on définit un paramètre de caractérisation des vitesses. On définit encore de préférence, un paramètre pour les n (par exemple n=2) vitesses limites précédemment déterminées. La dimension de réseau de neurones peut dépendre du nombre de panneaux disponibles dans un pays donné. On peut réaliser un seul réseau de neurones qui serait valide pour un ensemble de pays (par exemple toute l’Europe) et qui accepterait tous les paramètres pertinents en Europe. La couche d’entrée (input layer) du réseau de neurones peut présenter une taille égale à la somme du nombre de paramètres évoqués pour une région ou un pays. Si plusieurs réseaux de neurones sont configurés pour différentes zones géographiques, le réseau de neurones pertinent est activé en fonction de la position du véhicule. La position du véhicule peut être détectée par le système 2 ou peut être saisie par un utilisateur. Les couches cachées (hidden layers) du réseau de neurones sont paramétrables pour maximiser la performance du système sans pour autant avoir un grand réseau qui serait consommateur de ressources de stockage mémoire et de ressources de calcul. Par exemple, le nombre de perceptrons maximum par couche est inférieur au nombre de paramètres de la couche d’entrée. De préférence encore, le nombre de couches total ne dépasse pas 10 à 12. En parallèle de l’étape S140, dans une étape S150, on détermine grâce au dispositif de référence la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile. Dans une étape de test S160, on détermine si les résultats obtenus lors des étapes S140 et S150 sont identiques. Si tel est le cas, on boucle sur l’étape S110. Si tel n’est pas le cas, on passe à une étape S170 dans laquelle on indique au réseau de neurones artificiels, la valeur de sortie qui aurait dû être déterminée. La logique du réseau de neurones artificiels est modifiée en conséquence. On réalise ainsi l’apprentissage du réseau de neurones. Par ailleurs, lorsqu’au niveau de l’étape S160, on détermine que les résultats des étapes S140 et S150 sont très souvent identiques, par exemple identiques à un pourcentage près pendant une période de test de quelques kilomètres parcourus avec le véhicule, on peut considérer que le calculateur 4, en particulier le module de logique à réseau de neurones artificiels 43, est correctement configuré. Dès lors la logique définie dans le module de logique à réseau de neurones artificiels 43 peut être sauvegardée, puis enregistrée sur d’autres calculateurs 4 qui sont destinés à équiper des systèmes de gestion 2 et des véhicules 1 produits en série. De préférence, l’entraînement du réseau de neurones se fait de façon massive « offline » sur des centaines de milliers de kilomètres (en roulage réel d’un véhicule automobile), ce qu’on appelle « training data set ». Ensuite, on juge la performance du réseau de neurones en le testant lors d’une procédure de validation (« validation data set »). Si les résultats sont concluants, le réseau de neurones est déployé sur les calculateurs des véhicules produits en série pour qu’il soit utilisé en temps réel. Les solutions décrites précédemment présentent l’avantage de ne pas recourir à des ressources GPS pour localiser le véhicule automobile et de ne pas utiliser de cartographie stockant en mémoire une modélisation de réseaux de voies de circulation et des vitesses limites autorisées sur chaque tronçon de voie de celles-ci. Les solutions décrites permettent de maximiser le nombre d’indices collectés, permettant ainsi de sécuriser et de fiabiliser la détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et, en conséquence, de sécuriser et de fiabiliser la détermination de la vitesse limite autorisée où se trouve le véhicule automobile. Procédé de configuration d’un calculateur (4) d’un véhicule automobile (1), le calculateur embarquant un module (43) de logique à réseau de neurones artificiels, le procédé comprenant les étapes suivantes : une étape d’acquisition de données, en particulier d’images, sur la base des données acquises, une étape de détection d’événements, notamment d’événements dans l’environnement du véhicule automobile, une étape de définition des événements détectés comme paramètres d’entrée du réseau de neurones artificiels, une étape de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou de la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile comme paramètres de sortie du réseau de neurones artificiels. Procédé de configuration selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les événements incluent des événements des catégories suivantes : détection d’un panneau de signalisation de vitesse explicite, et/ou détection d’un panneau de signalisation de vitesse implicite, et/ou détection d’un panneau de signalisation contextuel, et/ou détection d’une structure de voie de circulation, et/ou détection d’un marquage au sol, et/ou détection d’une information dynamique du véhicule automobile, et/ou détection d’autres objets de l’environnement du véhicule automobile et leur dynamique éventuelle. Procédé de configuration selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le procédé comprend une étape d’apprentissage, l’étape d’apprentissage comprenant par exemple : le fonctionnement du réseau de neurones alimenté par les événements détectés, et le fonctionnement d’un système de référence de détermination de la nature de la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule automobile et/ou de détermination de la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile. Procédé de détermination, par un système de gestion (2) d’un véhicule automobile (1), d’une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule, le procédé comprenant les phases suivantes : une phase d’utilisation d’un calculateur configuré par la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes pour déterminer la nature de la voie de circulation sur laquelle circule, et une phase d’utilisation de la nature de la voie de circulation pour déterminer la vitesse maximale autorisée. Procédé de détermination, par un système de gestion (2) d’un véhicule automobile (1), d’une vitesse maximale autorisée où le véhicule automobile circule, le procédé comprenant une phase d’utilisation d’un calculateur configuré par la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 3 pour déterminer la vitesse limite autorisée du lieu où circule le véhicule automobile. Procédé de détermination selon la revendication 4 ou 5, caractérisé en ce que le procédé de détermination est exécuté en temps réel et/ou en ce que les étapes sont itérées à intervalle de temps fixe et/ou à intervalle de déplacement fixe du véhicule automobile. Procédé de détermination selon l’une des revendications 4 à 6, caractérisé en ce qu’il comprend une phase d’affichage de la vitesse maximale autorisée. Procédé de détermination selon l’une des revendications 4 à 7, caractérisé en ce que le procédé comprend une étape de non prise en compte d’une détection d’un panneau de limitation de vitesse explicite. Procédé de détermination selon l’une des revendications 4 à 8, caractérisé en ce que le procédé comprend une étape d’interprétation de la signification d’un panneau de signalisation implicite. Calculateur (4) configuré par la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 3. Système de gestion (2) d’un véhicule automobile (1), le système de gestion comprenant des éléments (3, 4, 5, 6) matériels et/ou logiciels mettant en œuvre le procédé selon l’une des revendications 4 à 9, notamment des éléments matériels (3, 4, 5, 6) et/ou logiciels conçus pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Véhicule automobile (1) comprenant un système de gestion (2) selon la revendication précédente. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. Support (4) d’enregistrement de données, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme de mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9.