FR 3142729 A1 20240607 FR 2212758 A 20221205 L’invention concerne un procédé de pilotage d’un véhicule automobile (10) circulant sur une voie de circulation (31) d’une route (30), comprenant : ¤ lorsque le véhicule automobile est piloté par un conducteur (40), une étape d’acquisition de données relatives à la trajectoire du véhicule automobile en virage, ¤ lorsque ladite fonction de centrage automatique est activée, des étapes de : - détermination d’une ligne médiane (T0) de ladite voie de circulation, - calcul d’une consigne de pilotage du véhicule automobile en fonction de ladite ligne médiane et de paramètres déterminés, et - pilotage d’un actionneur de direction selon ladite consigne de pilotage. Selon l’invention, il est prévu de sélectionner un mode de conduite en virage en fonction desdites données acquises lorsque le véhicule automobile est piloté par le conducteur, et, lorsque la fonction de centrage automatique du véhicule automobile est activée, une partie au moins des paramètres sont déterminés en fonction du mode de conduite en virage sélectionné. Figure pour l’abrégé : Fig.1 Procédé de pilotage d’un véhicule en virage Domaine technique de l'invention La présente invention concerne de manière générale les aides à la conduite de véhicules automobiles. L’invention concerne plus précisément un procédé de pilotage d’un véhicule automobile circulant sur une voie de circulation d’une route, comprenant : ¤ lorsque le véhicule automobile est piloté par un conducteur (et donc qu’une fonction de centrage automatique du véhicule automobile dans ladite voie de circulation n’est pas activée), une étape d’acquisition de données relatives à la trajectoire du véhicule automobile en virage par rapport à des lignes de bord de ladite voie de circulation et/ou relatives aux lignes de bord, ¤ lorsque ladite fonction de centrage automatique est activée, des étapes de : - détermination d’une ligne médiane de ladite voie de circulation, - calcul, par un calculateur embarqué dans ledit véhicule automobile, d’une consigne de pilotage du véhicule automobile en fonction de ladite ligne médiane et de paramètres déterminés, et - pilotage par le calculateur d’un actionneur de direction dudit véhicule automobile selon ladite consigne de pilotage. L’invention concerne également un véhicule automobile adapté à mettre en œuvre un tel procédé. Elle s’applique plus particulièrement aux voitures et autres engins motorisés circulant sur routes. Etat de la technique Dans un souci de sécurisation des véhicules automobiles, on équipe actuellement ces derniers de fonctions d’aide à la conduite voire de fonctions de conduite hautement automatisée. Il s’agit typiquement de fonctions de centrage ou de maintien au centre de la voie (plus connues respectivement sous l’acronyme anglais de LCA pour « Lane Centering Assist » ou LKA pour « Lane Keeping Assist »). Une fonction de centrage (ci-après appelée « fonction LCA ») a besoin, pour fonctionner, de connaître la position des bords de la voie de circulation empruntée par le véhicule. Actuellement, il est connu pour cela d’utiliser un capteur, tel qu’une caméra, qui embarque des moyens de traitement d’images afin de déterminer la position de chacune des lignes de marquage des bords de voie. Un calculateur embarqué dans le véhicule peut alors en déduire la position de la ligne médiane de la voie de circulation empruntée, ce qui lui permet ensuite de piloter de manière automatique le véhicule de telle sorte que ce dernier suive cette ligne médiane. Cette solution n’est toutefois pas entièrement satisfaisante pour le conducteur et les autres passagers du véhicule puisque, lors de l’activation de la fonction LCA, cette fonction aura une manière de conduire le véhicule qui changera de celle du conducteur, ce qui pourra être source d’inconfort voire d’irritation pour le conducteur. Présentation de l'invention Afin de remédier à l’inconvénient précité de l’état de la technique, la présente invention propose de déterminer, lorsque la fonction LCA n’est pas activée, la manière selon laquelle le conducteur prend ses virages puis, lors de l’activation de cette fonction, de piloter le véhicule en copiant la façon de conduire du conducteur en virage. Plus particulièrement, on propose selon l’invention un procédé tel que défini dans l’introduction, dans lequel il est prévu de sélectionner un mode de conduite en virage en fonction desdites données acquises lorsque le véhicule automobile est piloté par le conducteur, et dans lequel, lorsque la fonction LCA de centrage automatique du véhicule automobile est activée, une partie au moins des paramètres (de la fonction LCA) sont déterminés en fonction du mode de conduite en virage sélectionné. Ainsi, grâce à l’invention, différentes façons de prendre les virages sont modélisées. Il est alors prévu, lorsque le conducteur conduit, de déterminer laquelle de ces façons est utilisée par le conducteur. Lors de l’activation de la fonction LCA, les paramètres de pilotage du véhicule en virage sont ajustés de façon à ce que le véhicule suive des trajectoires du même type que celles qui étaient empruntées lorsque le conducteur conduisait. Il est noté ici que pour cela, la trajectoire que le véhicule doit suivre n’est pas modifiée (la ligne médiane de la voie de circulation reste la trajectoire de référence), seuls les paramètres utilisés par la fonction LCA sont ajustés pour que le véhicule suive en virage les trajectoires souhaitées. De cette façon, il n’est nécessaire de reprogrammer ni les algorithmes de mise en œuvre de la fonction LCA, ni les algorithmes de calcul de la trajectoire de référence. D’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - ledit mode de conduite en virage est sélectionné au moyen d’un réseau de neurones ; - ledit réseau de neurones est du type récurent, de préférence du type GRU ; - il est prévu une opération préalable de paramétrage du calculateur, comprenant une étape d’élaboration d’une base de données associant à des trajectoires de test des modes de conduite en virage, une étape d’apprentissage du réseau de neurones au moyen de ladite base de données, et une sauvegarde du réseau de neurones dans le calculateur ; - lesdites données sont choisies parmi au moins : un indicateur de temps, une distance entre le véhicule automobile et au moins une des lignes de bord, une donnée de courbure d’au moins une des lignes de bord, une donnée relative à la dynamique du véhicule automobile, une distance entre le véhicule automobile et un point d’au moins une des lignes de bord qui est le point détecté le plus éloigné du véhicule automobile ; - le mode de conduite en virage est sélectionné en fonction au moins des données acquises dans le dernier virage emprunté par le véhicule automobile avant l’activation de la fonction de centrage automatique du véhicule automobile ; - le mode de conduite est sélectionné dans une liste comprenant au moins cinq modes de conduite en virage prédéterminés et distincts, et de préférence au moins neuf modes de conduite en virage ; - si au moins dans un virage, la trajectoire du véhicule automobile ne correspondait à aucun des modes de conduite en virage de ladite liste, il est prévu en après-vente d’ajouter à ladite liste au moins un nouveau mode de conduite en virage prédéterminé et distinct des autres modes de conduite en virage ; - ledit paramètre est une valeur de référence à atteindre et/ou un gain associé à : un écart latéral entre le véhicule automobile et la ligne médiane, et/ou un angle de cap entre le véhicule automobile et la ligne médiane, et/ou une intégrale d’erreur de position entre le véhicule automobile et la ligne médiane. L’invention concerne aussi un véhicule automobile comportant : - des moyens d’acquisition adaptés à acquérir, lorsque le véhicule automobile évolue sur une voie de circulation, des données relatives à des lignes de bord de ladite voie de circulation, - un actionneur de direction adapté à piloter le véhicule automobile, et - un calculateur programmé pour mettre en œuvre un procédé de pilotage tel que précité. 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 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. Sur les dessins annexés : est une vue schématique en perspective d’un véhicule automobile adapté à mettre en œuvre un procédé conforme à l’invention ; est une vue schématique de dessus du véhicule automobile de la roulant sur une route ; représente un schéma fonctionnel des calculs mettant en œuvre une fonction de centrage automatique du véhicule automobile de la au centre de sa voie de circulation ; illustre des trajectoires en virage ; est un schéma illustrant des étapes de mise en œuvre du procédé de pilotage selon l’invention. Sur la , on a représenté un véhicule automobile 10 adapté à mettre en œuvre l’invention. Il s’agit ici d’une voiture. En variante, il pourrait s’agir d’un autre type de véhicule (camion, moto…). Sur cette figure, le véhicule automobile 10 roule sur une voie de circulation 31 d’une route 30. On observe que la route 30 présente deux lignes de marquage latérales 34, 35 (qui la délimitent) et une ligne de marquage centrale 33 délimitant deux voies de circulation 31, 32. Une voie de circulation est ici définie comme la partie d’une route sur laquelle un seul véhicule uniquement est autorisé à circuler à la fois. Une telle voie de circulation est généralement délimitée entre des lignes de marquage. Une route (ou chaussée) est quant à elle définie comme un ensemble de voies de circulation. Dans l’exemple ici considéré à titre illustratif, cette route 30 comporte donc deux voies de circulation 31 sur lesquelles les véhicules peuvent circuler dans le même sens. On définira la ligne médiane T0 de la voie de circulation comme étant la courbe géométrique s’étendant le long du centre de la voie de circulation 31, à égale distance des deux lignes de marquage latérales 34, 35. Comme le montre la , le véhicule automobile 10 comporte classiquement un châssis, des roues avant 13 directrices et arrière 14 non directrices, et un habitacle dans lequel se trouve notamment un siège pour le conducteur 40 du véhicule et un volant 12. Ce véhicule automobile 10 comporte classiquement un groupe motopropulseur, un système de freinage et un système de direction permettant de faire tourner le véhicule. Classiquement, le système de direction comporte un actionneur de direction assistée pilotable électroniquement, le groupe motopropulseur comporte un actionneur de commande de moteur pilotable électroniquement, et le système de freinage comporte un actionneur de freinage pilotable électroniquement. Le véhicule automobile 10 comporte par ailleurs une unité électronique et/ou informatique de traitement (ci-après appelée calculateur 11) comprenant au moins un microprocesseur, au moins une mémoire et des interfaces d'entrée et de sortie. Grâce à ses interfaces d'entrée, le calculateur 11 est adapté à recevoir différentes données d’entrée qui proviennent de capteurs ou de calculateurs tiers. Parmi ces capteurs, il est par exemple prévu une caméra frontale permettant de repérer les bords de la voie de circulation 31 empruntée. Il est également prévu des capteurs adaptés à déterminer les valeurs d’autres paramètres mentionnés plus loin, relatifs à la position du véhicule dans sa voie de circulation, à la voie de circulation et à la dynamique du véhicule. Grâce à ses interfaces de sortie, le calculateur est adapté à commander l’actionneur de direction assistée, l’actionneur de commande de moteur, et l’actionneur de freinage. Grâce à sa mémoire, le calculateur mémorise une application informatique, constituée de programmes d’ordinateur comprenant des instructions dont l’exécution par le calculateur permet la mise en œuvre d’une fonction de maintien automatique du véhicule dans sa voie de circulation (appelée ci-après fonction LCA), et plus généralement du procédé décrit ci-après. Avant de décrire plus en détail ce procédé, on peut introduire les différentes variables qui seront utilisées, dont certaines sont illustrées sur la . La masse totale du véhicule automobile sera notée « m » et sera exprimée en kg. Le centre de gravité du véhicule sera noté « CG ». La masse du véhicule qui s’exerce sur le train de roues avant sera noté « M f » est sera exprimée en kg. La masse du véhicule qui s’exerce sur le train de roues arrière sera noté « M r » est sera exprimée en kg. L’empattement du véhicule, c’est-à-dire la distance entre les axes de ces deux trains de roue, sera noté « L » et s’exprimera en mètres. La rigidité pneumatique des roues arrière sera noté Cr et s’exprimera en Newton/rad. La rigidité pneumatique des roues avant sera noté Cf et s’exprimera en Newton/rad. On pourra considérer un repère orthogonal (CG, X, Y, Z) attaché au véhicule. Son origine est confondue avec le centre de gravité CG. L’axe X correspond à l’axe longitudinal du véhicule. L’axe Y correspond à l’axe latéral tourné vers la gauche du véhicule. Lorsque le véhicule roule sur une route horizontale, l’axe Z correspond à l’axe vertical. Plus généralement, cet axe Z est l’axe normal à la route. L’angle de braquage que font les roues avant directrices avec l’axe longitudinal X du véhicule automobile 10 sera noté « δ » et sera exprimé en rad. On notera que l'angle au volant de direction et l'angle de braquage δ sont directement liés, avec un rapport de démultiplication voire également une dynamique du premier ou deuxième ordre. On considère alors dans la suite uniquement l’angle de braquage δ aux roues. La vitesse de braquage des roues avant sera notée « dδ/dt ». La vitesse longitudinale du véhicule, selon l’axe X, sera notée v et sera exprimée en m/s. L’angle relatif de cap entre l’axe X et la tangente à la ligne médiane T0 au niveau du centre de gravité CG sera noté « Ψ » et sera exprimé en rad. La vitesse de lacet du véhicule 1, c’est-à-dire sa vitesse de rotation autour de l’axe Z, sera notée « dψ/dt ». L’erreur de position latérale, également appelée écart latéral, entre le centre de gravité CG du véhicule et la ligne médiane T0 sera notée y. La vitesse latérale du véhicule sera notée « dy/dt ». A ce stade, on pourra aussi introduire une notion « d’intégrale d’erreur de position », qui correspond à l’intégrale temporelle des écarts latéraux y par rapport à la ligne médiane T0. Cette intégrale d’erreur sera notée « ∫-y.dt ». La courbure de la ligne médiane est notée ρ (en m -1 ). Il s’agit de l’inverse de son rayon de courbure au niveau du centre de gravité CG du véhicule automobile 10. Le procédé de pilotage du véhicule automobile 10 est prévu pour permettre à ce véhicule de suivre sensiblement la ligne médiane T0 de la voie de circulation, en mode autonome (sans intervention du conducteur). Ce procédé est mis en œuvre lorsque la fonction LCA est activée. La manière d’activer cette fonction ne sera pas ici décrite. On pourra en revanche décrire comment le véhicule est maintenu dans sa voie de circulation 31 lorsque la fonction LCA est activée. Pour établir la loi de commande du véhicule et ainsi réguler l’angle de braquage δ du véhicule automobile 10 afin que ce dernier reste centré sur sa ligne médiane T0, on a modélisé ce véhicule au travers d’un modèle bicyclette. Dans un tel modèle, les deux roues de l’essieu avant sont considérées comme étant confondues, et il en va de même des deux roues arrière. Le châssis du véhicule est quant à lui modélisé par un corps qui relie les deux modèles de roues. La dynamique du véhicule automobile 10 est alors représentée par un vecteur d’état X, qui s’exprime ici sous la forme : On rappellera ici que l’écart latéral y correspond à la distance entre le centre de gravité CG du véhicule et la ligne médiane T0. L’équation de cette ligne médiane est en pratique déterminée sur la base des équations représentatives des lignes de marquage 33, 35 qui délimitent cette voie de circulation 31. D’après le modèle « bicyclette » utilisé, l’équation du système s’écrit sous la forme suivante : Dans cette équation, le terme δ FBK est une première composante de la consigne d’angle de braquage δ qui sera transmise à l’actionneur de direction assistée. Comme cela apparaîtra plus clairement ci-après, cette composante permet de maintenir le véhicule au centre de la voie de circulation 31 en considérant que cette dernière est rectiligne. A, C, B δ et B ρ sont des matrices et vecteurs déterminés. La première des équations Math2 introduit alors deux termes, dont un terme de boucle ouverte B ρ .ρ et un terme de boucle fermé B δ .δ FBK . Le terme de boucle ouverte est prévu pour compenser l’angle de braquage δ en tenant compte de la courbure de la ligne médiane T0. Le terme en boucle fermé permet de calculer l’angle de braquage en considérant que la voie de circulation est rectiligne. Y représente le vecteur de mesure, et il dépend donc de l’état X. En référence à la , on a schématiquement représenté par un schéma-bloc la topologie d’un exemple de système LCA. Ce schéma-bloc comporte une boucle fermée 25 et une boucle ouverte 21. La boucle ouverte 21 a pour fonction de prendre en compte la courbure de la route et de compenser l'effet du virage sur les états et la commande. La boucle fermée 25 a pour fonction de maintenir le véhicule au centre de sa voie de circulation alors que cette dernière est considérée droite, c’est-à-dire rectiligne. On retrouve donc bien les deux termes introduits ci-dessus. Les termes issus de ces deux boucles, à savoir les composantes δ FBK et δ FFD , s'additionnent au moyen d'un sommateur 27. L’angle de braquage δ à transmettre à la roue avant pour que le véhicule 1 se déplace dans un virage présentant une courbure ρ connue dépend ainsi des deux composantes précédentes, si bien qu’on peut écrire : Sur la , l’état du véhicule 1 est représenté par l’élément 22. Cet élément représente donc le véhicule, avec ses capteurs, ses actionneurs... Il ressort de cet élément 22 un ensemble de données mesurées. La boucle ouverte 21 comprend un élément anticipateur 24. Cet élément anticipateur 24 prend en compte la courbure ρ de la voie de circulation (calculée par exemple à partir des images obtenues par la caméra) afin d’évaluer la composante δ FFD de l’angle de braquage δ. Cette boucle ouverte est généralement connue sous la dénomination anglo-saxonne « feed forward ». En considérant le modèle bicyclette en régime permanent (avec dX/dt = 0), et en supposant le véhicule au centre de sa voie (dy/dt = 0 et y=0) et en virage établi (dδ/dt=0), on peut alors écrire : Dans cette équation, ∇ SV est le gradient de sous-virage propre au véhicule, lequel est classiquement défini par l’expression suivante : En d’autres termes, la composante δ FFD de l’angle de braquage δ présente un terme ρL qui est déterminé en fonction de la courbure du virage et de l’architecture du véhicule, et un terme qui permet de prendre en compte la dérive du véhicule en virage. La boucle fermée 25 comprend un élément observateur 26 qui permet d’observer l’état X obs du véhicule automobile 10. Elle comporte également un comparateur 28 permettant de faire la différence entre un état de référence X ref et cet état observé X obs . Cette différence forme une erreur X err . Elle comporte enfin un contrôleur 20 qui recueille le signal délivré par le comparateur 28 et génère la composante δ FBK de l’angle de braquage δ. Ce contrôleur 20 comporte en pratique un gain Ks se présentant sous la forme d’un vecteur qui, un fois multiplié par l’erreur X err , permet de calculer la composante δ FBK . L’observateur d'état 26 recueille un vecteur de mesure Ymes (comprenant des valeurs mesurées, telles que notamment l’angle de braquage) et délivre l’état observé X obs . La représentation d'état mise en œuvre par l'observateur d'état 26 est basée sur le modèle bicyclette du véhicule. Cet observateur d’état 26 est utilisé pour estimer les valeurs non mesurées des paramètres du modèle. Ces valeurs non mesurées sont par exemple dy/dt et dδ/dt. On notera ici qu’en variante, on pourrait se passer de cet observateur si toutes les valeurs étaient mesurées. En notant l’estimation du vecteur d’état X, l’équation de l’observateur peut être écrite comme : avec L p une valeur de gain associée à l’élément observateur 26. En règle générale, la commande mise en œuvre par la boucle fermée 25 vise à minimiser le vecteur d'état X autour d’un état de référence X ref nul correspondant à une ligne droite. En d’autres termes, les valeurs de référence nominales (dans des conditions de conduite nominale) sont telles qu’on peut écrire : En résumé, lorsque la fonction LCA est activée et qu’elle fonctionne en régime nominal, il est prévu de mesurer les variables du vecteur de mesure Ymes et la courbure ρ de la voie de circulation. Cette courbure permet de calculer la composante δ FFD . Les variables mesurées permettent, grâce à l’observateur d’état 26, de déterminer les valeurs X obs,i des paramètres du vecteur d’état X (également appelées variables d’état et notées : ψ, dψ/dt, y, dy/dt, δ, dδ/dt, ∫-y.dt). Le vecteur X err faisant la différence entre ces valeurs observées X obs,i et les valeurs de référence X ref,i nominales correspondantes permet ensuite de déterminer la composante δ FBK , et donc d’en déduire la consigne d’angle de braquage δ. Sur la , on a représenté un tronçon de voie de circulation en virage, et une trajectoire T1 qui se superpose à la ligne médiane T0. Lorsque la fonction LCA est activée et qu’elle fonctionne en mode nominal (selon ce qui a été expliqué ci-dessus), le véhicule automobile 10 est piloté de manière à suivre cette trajectoire T1 en virage. En pratique, cette trajectoire T1 diffère de celle généralement suivie par un conducteur de véhicule automobile. En effet, les conducteurs de véhicules automobiles ont des façons de conduire qui peuvent varier les uns des autres. Il existe ainsi un grand nombre de modes de conduite en virage, qui amènent les véhicules à suivre des trajectoires différentes. Pour simplifier, on propose ici de lister neuf modes de conduite standards, c’est-à-dire neuf trajectoires-type, définies de la manière suivante (voir ) : - la trajectoire médiane T1 précitée, - la trajectoire idéale T2 ayant un rayon de courbure constant, - la trajectoire de décalage à gauche T3, utilisée en ligne droite pour décaler le véhicule sur la gauche de sa voie de circulation, - la trajectoire de décalage à droite T4, utilisée en ligne droite pour décaler le véhicule sur la droite de sa voie de circulation, - la trajectoire sport T5, dans laquelle le braquage est maximum en amont du virage, - la trajectoire d’urgence T6 dans laquelle le véhicule freine en ligne droite avant de tourner fortement et brusquement après le virage, - la trajectoire extérieure T7 dans laquelle le véhicule suit la ligne de marquage de gauche dans un virage à droite (et vis-versa), - la trajectoire intérieure T8 dans laquelle le véhicule suit la ligne de marquage de droite dans un virage à droite (et vis-versa), - la trajectoire instinctive T9 dans laquelle le véhicule plonge dans le virage et braque fortement après le virage. L’invention propose alors de programmer le calculateur 11 de manière à ce qu’il puisse reconnaître quelle type de trajectoire le véhicule suit lorsque la fonction LCA est inactive et que le conducteur conduit le véhicule (parmi la liste de trajectoires donnée ci-dessus), puis qu’il puisse piloter le véhicule en virage en utilisant le type de trajectoire utilisée par le conducteur précédemment afin de ne pas changer les habitudes ressenties par ce dernier. Pour reconnaître le type de trajectoire préféré du conducteur, l’invention propose de s’appuyer sur un réseau de neurones. Pour paramétrer le réseau de neurones afin qu’il fournisse des données satisfaisantes, il est prévu de mettre en œuvre trois étapes successives : - une étape d’élaboration d’une base de données, - une étape d’apprentissage du réseau de neurones à l’aide de cette base de données, et - une sauvegarde du réseau de neurones dans le calculateur 11. Dans la suite de cet exposé, on pourra tout d’abord décrire comment sera élaborée la base de données, puis comment le réseau de neurones sera entraîné, et enfin comment le calculateur sera utilisé en pratique pour déterminer le type de trajectoire empruntée en virage par le conducteur du véhicule. La première étape comporte tout d’abord une opération de simulation qui consiste, pour une personne physique ci-après appelée « opérateur », à rouler avec un véhicule d’essais sur plusieurs virages, puis une seconde opération de stockage dans la base de données des données relevées pendant la première opération. Les manœuvres pourraient être réalisées sur un véhicule automobile réel. Toutefois, pour des raisons écologiques, de coût et de précision, ces manœuvres pourront aussi être réalisées de façon virtuelle. Pendant l’ensemble des manœuvres, des données de trajectoire sont enregistrées. En pratique, ces données comprennent : - un indicateur de temps t, - une distance latérale entre le centre de gravité du véhicule automobile 10 et la ligne de bord gauche 33, - une distance latérale entre le centre de gravité du véhicule automobile 10 et la ligne de bord droite 35, - la courbure de la ligne de bord gauche 33, au niveau du centre de gravité CG du véhicule automobile 10 (exprimé en m -1 ), - la courbure de la ligne de bord droite 35, au niveau du centre de gravité CG du véhicule automobile 10 (exprimé en m -1 ), - la vitesse v du véhicule automobile 10, - l’accélération latérale (selon l’axe Y) du véhicule automobile 10, - la distance entre le centre de gravité CG du véhicule automobile 10 et le point le plus éloigné de la ligne de bord gauche 33 détecté par la caméra, - la distance entre le centre de gravité CG du véhicule automobile 10 et le point le plus éloigné de la ligne de bord droite 35 détecté par la caméra. Ces données de trajectoire seront utilisées comme données d’entrée du réseau de neurones. On considère qu’elles permettent de sélectionner un type de trajectoire employé dans chaque virage. On notera par exemple que la distance entre le véhicule et le point détectable le plus éloigné d’une ligne de bord de voie sera d’autant plus faible que le virage sera serré. Ces données sont enregistrées à pas de temps réguliers, par exemple tous les centièmes de seconde. Pour chaque pas de temps, l’opérateur associe à ces données d’entrée une donnée de sortie, à savoir le type de trajectoire emprunté, choisi parmi les neuf types de trajectoire illustrées sur la . Ces données sont alors enregistrées dans une base de données comportant autant d’enregistrements (c’est-à-dire de lignes) qu’il y aura de pas de temps enregistrés, et comportant dix champs (c’est-à-dire dix colonnes) correspondant aux neuf données d’entrée et à la donnée de sortie. Il serait bien entendu possible d’enrichir la base de données avec d’autres champs, mais ici les neuf données d’entrées sont considérées comme suffisantes pour obtenir des résultats fiables. Une fois la base de données obtenue, la seconde étape d’apprentissage consiste à fournir la base de données au réseau de neurones de façon à ce qu’il puisse s’entraîner à sélectionner le type de trajectoire empruntée par le conducteur en virage, compte tenu des données d’entrée précitées. Le réseau de neurones utilisé est de préférence du type récurent. Ainsi, il détermine le type de trajectoire empruntée en fonction des données d’entrée mesurées non pas à un seul pas de temps mais à plusieurs pas de temps. Pour lui conférer ce caractère récurent, le réseau de neurones comporte alors dix entrées, à savoir les neuf données d’entrée précitées et le type de trajectoire sélectionné au pas de temps précédent. On pourrait utiliser un réseau du type MTSF - LSTM (de l’anglais « Multivariate Time Series Forecasting - Long Short-Term Memory »). Toutefois, pour réduire les calculs sans pour autant nuire à la fiabilité des résultats, on utilisera plutôt ici un algorithme de type « GRU » (de l’anglais « Gated Reccurent Unit »). La couche d’entrée du réseau de neurones comporte dix neurones artificiels recevant les dix données d’entrée. La couche de sortie comporte ici un unique neurone artificiel qui fournit la donnée de sortie, à savoir le type de trajectoire reconnu. En l’espèce, ce réseau de neurones comportera deux couches cachées. La première couche cachée comporte ici cent neurones artificiels qui intègrent un mécanisme de mémoire interne et de mise à jour de leur paramétrage. Cette architecture de réseau récurrent permet de réduire les effets de disparition de gradient sur les couches inférieures et donc le ralentissement de l’apprentissage. La seconde couche cachée, dite de densification, comporte ici un seul neurone artificiel qui reçoit les données des cent neurones précités. La couche de sortie, qui donne le type de trajectoire, intègre une fonction de type « softmax », permettant de normaliser les résultats. Elle réalise ici l’équation suivante : où Zi est la sortie, et Wi est l'élément i du vecteur d'entrées W, et Wk est l'élément k du vecteur d'entrées W. L’étape d’apprentissage du réseau de neurones permet alors de paramétrer les différents neurones artificiels, de façon à ce que le réseau de neurone puisse déterminer le type de trajectoire compte tenu des données d’entrée mesurées en temps réel. Cette étape ne sera pas ici décrite en détail. On pourra seulement préciser que l’algorithme d’apprentissage sera préférentiellement du type « Adam », qui est une extension de la méthode du gradient stochastique. Cette méthode présente en effet, dans le cadre de l’invention, une grande rapidité de convergence. Elle utilise une fonction de cout qui est la moyenne des erreurs en valeur absolue, appelée ici MAE et définie par l’équation suivante : Où n est le nombre de points utilisés. Il s’agit plus précisément du nombre de points sur lesquels on veut calculer une moyenne MAE, c'est-à-dire du nombre de prédictions dont on veut mesurer la précision (à savoir par exemple l’ensemble des valeurs prédites avec les échantillons d'apprentissage). est la valeur attendue obtenue préalablement dans un ensemble de données d’apprentissage, et y i la valeur de sortie du réseau de neurones. Une fois le réseau de neurones bien paramétré, ce réseau de neurones est implémenté dans le calculateur du véhicule automobile 10. On pourra noter qu’avant cela, il sera possible de vérifier que le réseau de neurones fonctionne bien en établissant une seconde base de données du même type que la première mais réalisée sur d’autres virages, et en vérifiant que les résultats obtenus sont fiables. On pourra utiliser la méthode des moindres carrés de façon à noter le réseau de neurones afin de vérifier s’il est suffisamment fiable ou non. Alors, lorsqu’un conducteur se trouve au volant du véhicule automobile 10 et qu’il roule le long de virages, le calculateur 11 met en œuvre les étapes illustrées sur la . Au cours de la première étape E1, la fonction LCA est considérée en veille si bien que le conducteur reste maître de la manœuvre. La fonction LCA est à ce stade paramétrée en mode nominal (les valeurs de référence des variables d’état sont notamment nulles, comme cela est décrit par l’équation Math.7). A ce stade, il est prévu que le calculateur 11 mémorise à chaque pas de temps les données d’entrée. Sur la base de ces données et/ou d’autres informations, le calculateur 11 est alors en mesure de détecter, au cours d’une étape E2, si le véhicule automobile 100 entre dans un virage ou débute une manœuvre de décalage dans sa voie (afin de se décaler de la ligne médiane vers la droite ou la gauche de sa voie de circulation, sans sortir de celle-ci). Dans cette éventualité, au cours d’une étape E3, le calculateur 11 utilise le réseau de neurones, alimenté par les données d’entrée mesurées afin de déterminer le type de trajectoire utilisé sur le virage emprunté par le conducteur. Ce type de trajectoire (sport, médiane…) est associée à une « trajectoire cible » illustrée sur la . Le calculateur 11 peut alors déterminer, au cours d’une étape E4, un écart latéral entre le centre de gravité CG du véhicule automobile 100 et la trajectoire cible (selon l’axe Y). On notera qu’ici, cette trajectoire cible n’est pas définie par rapport à des grandeurs physiques mais est définie lors de l'étape de labellisation des données utilisées pour entraîner le réseau de neurones. On peut néanmoins comparer la trajectoire réelle et la trajectoire cible, en comparant les mesures réelles de courbure, d’écart latéral et d’angle de cap avec le paramétrage de loi de commande associé à cette trajectoire cible, via une simulation en boucle ouverte par exemple. Si cet écart reste inférieur à un seuil sur plusieurs pas de temps ou avec une temporisation de durée ajustée (typiquement de 0,5 seconde), le processus se poursuit directement par l’étape E6 décrite ci-après. Sinon, le calculateur détermine si le véhicule se trouve en fin de virage (étape E5). Si le véhicule n’a pas atteint la fin du virage, le processus boucle sur l’étape E3. Sinon, il se poursuit par l’étape E6. Lors de cette étape E6, le calculateur considère le dernier type de trajectoire sélectionné. En effet, grâce au bouclage ci-dessus, si le type de trajectoire détecté par le réseau de neurones change en cours de virage, ce sera le dernier qui sera ensuite considéré comme étant le bon. Dès lors, le calculateur peut déterminer s’il est nécessaire ou non de modifier le paramétrage de la fonction LCA, et comment, compte tenu du type de trajectoire sélectionné. On décrira plus loin comment ce paramétrage est effectué. Au cours de l’étape E7, le calculateur vérifie si le véhicule est en ligne droite. Tant que ce n’est pas le cas, le processus boucle sur l’étape E6 afin d’attendre la ligne droite suivante. L’idée est ici de ne pas changer le paramétrage de la fonction LCA en virage, mais d’attendre que le véhicule se trouve sur une ligne droite pour ce faire. Quand c’est le cas, le calculateur vérifie si la mission est finie (étape E8). Si c’est le cas, le processus recommence à l’étape E1. Sinon, au cours d’une dernière étape E9, le calculateur met à jour le paramétrage de la fonction LCA afin que, si elle est activée par le conducteur, cette fonction soit bien paramétrée pour aborder le prochain virage. Le processus boucle ensuite sur la deuxième étape E2. En d’autres termes, si la mission est finie, on souhaite que le processus repasse par l'étape de début de mission et d’initialisation de la fonction LCA à ses réglages initiaux, pour s'assurer que le véhicule commence toujours une mission avec les mêmes réglages, pour que le client aie un point de repère. Si la mission n'est pas finie, on considère que le type de virage appris doit être injecté dans les paramètres de loi de commande, c’est al raison pour laquelle on met à jour les réglages de la fonction LCA. On notera à ce sujet qu’une mission démarre quand on démarre le moteur et s'arrête avec l'arrêt complet du moteur (hors « start and stop »). Pour paramétrer la fonction LCA, il a été choisi, par simplification, de simplement modifier au moins une des valeurs de référence introduites dans l’équation Math.7 et/ou de modifier le gain appliqué à l’une au moins des variables d’état ψ, dψ/dt, y, dy/dt, δ, dδ/dt, ∫-y.dt. En variante ou en complément, on aurait aussi pu modifier la valeur du gradient de sous virage ∇ SV employé dans l’équation Math.4 Ici, selon le type de trajectoire sélectionné, il a été choisi de modifier le gain ou la valeur de référence de l’une ou l’autre des trois variables d’état que sont : - l’angle de cap ψ, - l’écart latéral y, et - l’intégrale de l’écart latéral ∫-y.dt. Pour modifier le gain de l’une de ces variables, il suffit de modifier des variables de la matrice A de l’équation Math.2. Plus précisément, on peut utiliser les critères suivants pour modifier le paramétrage de la fonction LCA. Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire médiane T1 », le paramétrage ne change pas (les valeurs de référence restent nulles, et la matrice A de gain reste inchangée par rapport au mode nominal). Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire idéale T2 », le gain appliqué aux trois variables d’état précitées (ψ, y, ∫-y.dt) est augmenté d’un premier pourcentage, ici de 10%. Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire de décalage à gauche T3 », l’écart latéral de référence y ref est rendu non nul. Sa valeur est de préférence égale à la moitié de la différence entre la largeur de la voie de circulation et la largeur du véhicule. Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire de décalage à droite T4 », l’écart latéral de référence y ref est rendu non nul. Sa valeur est de préférence égale à la moitié de la différence entre la largeur du véhicule et la largeur de la voie de circulation. Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire sport T5 », le gain appliqué aux trois variables d’état précitées (ψ, y, ∫-y.dt) est augmenté d’un second pourcentage strictement supérieur au premier, ici de 20%. Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire d’urgence T6 », le gain appliqué aux trois variables d’état précitées (ψ, y, ∫-y.dt) est augmenté d’un troisième pourcentage strictement supérieur au second, ici de 30%. Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire extérieure T7 », le gain appliqué aux trois variables d’état précitées (ψ, y, ∫-y.dt) est augmenté d’un quatrième pourcentage strictement inférieur au premier, ici de 5%. Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire intérieure T8 », le gain appliqué aux trois variables d’état précitées (ψ, y, ∫-y.dt) est augmenté d’un cinquième pourcentage strictement inférieur au premier, ici de 5%. Si la trajectoire sélectionnée est du type « trajectoire instinctive T9 », le paramétrage ne change pas (les valeurs de référence restent nulles, et la matrice A de gain reste inchangée par rapport au mode nominal). Comme cela a été décrit supra, à l’étape E4, il est prévu de déterminer l’écart entre la trajectoire du véhicule automobile 10 et la trajectoire cible (celle correspondant au type de trajectoire sélectionné). On pourrait prévoir que, si l’écart est trop grand, aucun type de trajectoire ne soit sélectionné. On pourra aussi prévoir de construire un nouveau type de trajectoire à ajouter à la liste illustrée sur la , lorsqu’il est détecté que le conducteur emprunte régulièrement des trajectoires qui ne correspondent à aucune de celles de la liste. On pourrait ainsi prévoir par exemple que lorsque l’écart latéral entre la trajectoire du véhicule et chaque trajectoire illustrée sur la est supérieure à un seuil, typiquement de 10 cm, le calculateur stocke dans sa mémoire les données d’entrée enregistrées le long du virage. Dès lors, en après-vente, il sera possible de reconstruire chaque trajectoire utilisée par le conducteur afin de déterminer s’il suit régulièrement une trajectoire différente des types de trajectoire stockées dans le calculateur (celles de la ). On utilisera à cet effet un algorithme de clustering typiquement du type « K-means » pour effectuer cette classification. Si tel est le cas, il sera possible de réentraîner le réseau de neurones en lui ajoutant de nouveaux enregistrements correspondant aux données d’entrée enregistrées le long des virages dans lequel le conducteur employait ce type de trajectoire. Ainsi, la liste pourra-t-elle être enrichie d’un nouveau type de trajectoire si bien que, lors d’un roulage subséquent, le véhicule pourra suivre, lorsque la fonction LCA sera activée, ce nouveau type de trajectoire. La présente invention n’est nullement limitée au mode de réalisation décrit et représenté, mais l’homme du métier saura y apporter toute variante conforme à l’invention. Procédé de pilotage d’un véhicule automobile (10) circulant sur une voie de circulation (31) d’une route (30), comprenant : ¤ lorsqu’une fonction de centrage automatique du véhicule automobile (10) dans ladite voie de circulation (31) n’est pas activée et que le véhicule automobile (10) est piloté par un conducteur (40), une étape d’acquisition de données relatives à la trajectoire du véhicule automobile (10) en virage par rapport à des lignes de bord (33, 35) de ladite voie de circulation (31) et/ou relatives aux lignes de bord (33, 35), ¤ lorsque ladite fonction de centrage automatique est activée, des étapes de : - détermination d’une ligne médiane (T0) de ladite voie de circulation (31), - calcul, par un calculateur (11) embarqué dans ledit véhicule automobile (10), d’une consigne de pilotage du véhicule automobile (10) en fonction de ladite ligne médiane (T0) et de paramètres déterminés, et - pilotage par le calculateur (11) d’un actionneur de direction dudit véhicule automobile (10) selon ladite consigne de pilotage, caractérisé en ce que : - il est prévu de sélectionner un mode de conduite en virage en fonction desdites données acquises lorsque le véhicule automobile (10) est piloté par le conducteur (40), et en ce que - lorsque la fonction de centrage automatique du véhicule automobile (10) est activée, une partie au moins des paramètres sont déterminés en fonction du mode de conduite en virage sélectionné. Procédé de pilotage selon la revendication 1, dans lequel ledit mode de conduite en virage est sélectionné au moyen d’un réseau de neurones. Procédé de pilotage selon la revendication 2, dans lequel ledit réseau de neurones est du type récurent, de préférence du type GRU. Procédé de pilotage selon l’une des revendications 2 et 3, dans lequel il est prévu une opération préalable de paramétrage du calculateur (11), comprenant : - une étape d’élaboration d’une base de données associant à des trajectoires de test, des modes de conduite en virage, - une étape d’apprentissage du réseau de neurones au moyen de ladite base de données, et - une sauvegarde du réseau de neurones dans le calculateur (11). Procédé de pilotage selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel lesdites données sont choisies parmi au moins : - un indicateur de temps (t), - une distance entre le véhicule automobile (10) et au moins une des lignes de bord (33, 35), - une donnée de courbure d’au moins une des lignes de bord (33, 35), - une donnée relative à la dynamique du véhicule automobile (10), - une distance entre le véhicule automobile (10) et le point détecté d’au moins une des lignes de bord (33, 35) qui est le plus éloigné du véhicule automobile (10). Procédé de pilotage selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le mode de conduite en virage est sélectionné en fonction au moins des données acquises dans le dernier virage emprunté par le véhicule automobile (10) avant l’activation de la fonction de centrage automatique du véhicule automobile (10). Procédé de pilotage selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel le mode de conduite est sélectionné dans une liste, parmi au moins cinq modes de conduite en virage prédéterminés et distincts, et de préférence parmi au moins neuf modes de conduite en virage. Procédé de pilotage selon la revendication 7, dans lequel, si au moins dans un virage, la trajectoire du véhicule automobile (10) ne correspondait à aucun des modes de conduite en virage de ladite liste, il est prévu en après-vente d’ajouter à ladite liste au moins un nouveau mode de conduite en virage prédéterminé et distinct des autres modes de conduite en virage. Procédé de pilotage selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel ledit paramètre est une valeur de référence à atteindre et/ou un gain associé à : - un écart latéral (y) entre le véhicule automobile (10) et la ligne médiane (T0), et/ou - un angle de cap (Ψ) entre le véhicule automobile (10) et la ligne médiane (T0), et/ou - une intégrale d’erreur de position (∫-y.dt) entre le véhicule automobile (10) et la ligne médiane (T0). Véhicule automobile (10) comportant : - des moyens d’acquisition adaptés à acquérir, lorsque le véhicule automobile (10) évolue sur une voie de circulation (31), des données relatives à des lignes de bord (33, 35) de ladite voie de circulation (31), et - un actionneur de direction adapté à piloter le véhicule automobile (10), caractérisé en ce qu’il comporte en outre un calculateur (11) programmé pour mettre en œuvre un procédé de pilotage conforme à l’une des revendications 1 à 9.