INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ce score de performance est utile en soi, mais nécessite d’être modifié pour tenir compte du contexte de la simulation. En effet, il est à ce stade exclusivement relié aux paramètres oculaires, sans tenir compte du fait que tous les objets ne sont pas d’importance égale dans l’environnement.
Pour cela, la Demanderesse a découvert qu’il était intéressant de définir un score d’objet, qui tient compte du rôle de l’objet dans la simulation. Il peut être défini comme suit.
[Equation 4] où P est une probabilité de collision avec l’objet concerné, et I est une valeur de criticité de l’objet dans le cadre de la simulation.
La probabilité de collision peut être estimée par l'une des méthodes connues dans l’état de l'art de la robotique et de la commande automatique de véhicules pour détecter les trajectoires convergentes et le temps avant la collision, et s'applique à tous les objets mobiles et statiques. Par exemple, une voiture arrivant sur la trajectoire de collision a une probabilité P de 1, un panneau sur la trajectoire de collision peut également avoir une valeur de criticité de l’objet de 1, tandis qu'un panneau proche, mais pas sur la trajectoire, qui informe le conducteur d'une règle de conduite particulière, peut avoir une valeur de criticité supérieure en fonction de son importance pour la tâche.
Ici, il convient de rappeler que ce n’est pas la nature cognitive de l’information qui fait l’intérêt de la valeur de criticité, mais l’effet technique des conséquences que sa prise en compte (ou pas) aurait sur la performance de la simulation. En prenant l’exemple d’un un feu rouge, son importance peut être exprimée en fonction de la vitesse du véhicule et de la distance au feu rouge. Lorsque le véhicule est loin, ou se déplace lentement, la valeur de criticité du feu rouge devrait être faible, et devrait augmenter à mesure que le véhicule s'en approche.
Selon un autre exemple de réalisation, au moins une paire de carneaux présentent une face latérale ouverte vers l’extérieur sur au moins une partie de leur hauteur.
Cela permet avantageusement d’améliorer l’évacuation des gaz d’explosion par les carneaux.
Selon un exemple de réalisation supplémentaire, la face latérale ouverte vers l’extérieur des carneaux est recouverte d’une grille, d’un filet ou d’une plaque destinée à être expulsée ou éventrée lorsque le carneau qui en est équipé évacue les gaz provenant d’une explosion.
Cela permet avantageusement d’occulter visuellement la face ouverte des carneaux dans un but purement esthétique ou afin de rassurer psychologiquement les passagers qui ne peuvent ainsi pas y voir une « faille » potentielle dans le blindage.
Selon un exemple de réalisation, au moins un carneau se prolonge de manière sensiblement verticale.
Cela permet avantageusement l’évacuation des gaz d’explosion par le chemin le plus court à travers les carneaux.
Selon un autre exemple de réalisation, la section d’au moins un carneau se réduit progressivement vers le haut.
Cela permet avantageusement de créer un effet venturi au sein des carneaux pour accélérer l’évacuation des gaz d’explosion.
Selon un exemple de réalisation supplémentaire, au moins un carneau se prolonge latéralement de façon oblique.
Selon un exemple de réalisation, la partie évasée de chaque bouclier de déflexion à section en V forme un angle compris entre 60 degrés et 160 degrés, préférentiellement compris entre 90 degrés et 150 degrés.
Selon un autre exemple de réalisation, la partie évasée d’au moins un bouclier de déflexion à section en V est sensiblement symétrique ou asymétrique.
Selon un exemple de réalisation supplémentaire, le véhicule comprend au moins deux cellules de survie protégées chacune par un bouclier de déflexion à section en V situé en sous-face.
Selon un exemple de réalisation, au moins deux cellules de survie successives sont reliées par un passage de circulation.
Selon un autre exemple de réalisation, le passage de circulation est délimité par les faces internes en vis-à-vis des carneaux d’une même paire.
Selon un exemple de réalisation supplémentaire, le passage de circulation entre des carneaux obliques est de section de forme sensiblement triangulaire.
Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, faite en référence aux dessins annexés, donnés à titre d’exemples non limitatifs, dans lesquels :
Ensuite, en référence aux figures 14 et 15, un exemple d’activation du freinage automatique, lorsque le véhicule se déplace en marche arrière, est présenté.
Tout d’abord, si l’on obtient un résultat de reconnaissance selon lequel il s’agit d’un poteau P, dont la position en contact avec le sol est la position du pied du poteau FP, alors passer aux étapes S1→S2→S3→S4→S5→S6→S7→S8→S9→S10, comme indiqué sur l’organigramme de la . Puis, à l’étape S10, en même temps qu’est émis au contrôleur de freinage automatique 400 le résultat de reconnaissance selon lequel il s’agit d’un poteau P, dont la position en contact avec le sol est la position du pied du poteau FP, les données de distance d’approche sont émises au moyen de la caméra fish-eye 200. Par conséquent, le contrôleur de freinage automatique 400, utilise la distance horizontale jusqu’à la position du pied du poteau FP du poteau P calculée sur la base des données d’image de la caméra fish-eye 200 en tant que donnée de distance d’approche, et exécute la commande de freinage automatique.
Par exemple, comme illustré sur la , supposons qu’un véhicule OV situé à une distance de plus de 5 m environ du poteau P se dirige vers ledit poteau en marche arrière à une vitesse de 4km/h environ. Dans ce cas, le poteau P est détecté par la caméra fish-eye 200, l’image de la caméra fournit au contrôleur de freinage automatique 400 les données de distance d’approche, la décélération du véhicule OV, et sa mise à l’arrêt complet, sont exécutées automatiquement. Autrement dit, comme le montre la , le véhicule OV est immobilisé à la position juste devant le poteau P et la collision entre le véhicule OV et le poteau P est évitée.
Comme expliqué ci-dessus, le dispositif de reconnaissance d’image 100 et le procédé de reconnaissance d’image du mode n° de réalisation, permettent d’obtenir les résultats énumérés ci-après.
(1) Le dispositif de reconnaissance d’image 100 est équipé d’une unité d’acquisition de l’environnement immédiat (unité de stockage d’images 101, une unité de correction de distorsion cylindrique 102), d’une unité d’échantillonnage des contours verticaux 103, d’une unité d’échantillonnage du poteau candidat 104, d’une unité d’évaluation du poteau candidat 105, et d’une unité de paramétrage de la position du pied du poteau 106, d’une unité d’acquisition de la distance de déplacement 107, d’unité de calcul de l’écart de distance de détection 108, et d’une unité de reconnaissance du poteau 109. L’unité d’acquisition de l’environnement immédiat acquiert à partir des données d’image de la caméra, captées en séquence chronologique, des informations sur l’environnement immédiat qui évolue au fur et à mesure que le véhicule, équipé de la caméra (caméra fish-eye 200), se déplace. L’unité d’échantillonnage des contours verticaux 103 extrait, en tant que contours verticaux, un échantillonnage de la zone où se produit un changement de luminosité de pixels supérieur à une valeur prédéterminée, lorsque les données d’image de la caméra sont balayées horizontalement. L’unité d’échantillonnage du poteau candidat 104 extrait la paire de contours examinée en tant que poteau candidat, lorsqu’une paire de pics du contour positif +VE et du contour négatif -VE parmi les contours verticaux VE est examinée. L’unité d’évaluation du poteau candidat 105 détermine si les conditions d’évaluation du poteau sont satisfaites, ou non, pour le poteau candidat extrait, et un poteau candidat pour lequel les conditions d’évaluation du poteau sont satisfaites, est considéré comme étant un poteau candidat P’ érigé sur le sol. L’unité de paramétrage de la position du pied du poteau 106 définit la position du contour inférieur dans l’image des contours verticaux représentant le poteau candidat P’ ayant satisfait aux conditions d’évaluation du poteau comme étant la position du pied du poteau FP. L’unité d’acquisition de la distance de déplacement 107 acquiert des données sur la distance de déplacement VL parcourue par le véhicule pendant un intervalle de temps prédéterminé, quand le véhicule se rapproche du poteau candidat P’. L’unité de calcul de l’écart de distance de détection 108 détecte la distance horizontale entre la position de la caméra et la position du pied du poteau FP, et calcule l’écart de distance de détection ΔL entre la distance de détection du début Ls et la distance de détection de la fin Le de l’intervalle de temps prédéterminé, quand le véhicule se rapproche du poteau candidat P’. L’unité de reconnaissance du poteau 109 reconnaît le poteau candidat P’, dont la valeur absolue de la différence |VL-ΔL| entre la distance de déplacement VL et l’écart de distance de détection ΔL est inférieure à la valeur seuil, comme étant un poteau P dont la position en contact avec le sol est la position du pied du poteau FP.
En d’autres termes, lorsque le véhicule se rapproche du poteau candidat P’, la distance de déplacement VL parcourue par le véhicule et la distance d’approche (écart de distance de détection ΔL) vers le poteau candidat P’ sont observées dans une séquence chronologique. Puis, si le poteau candidat P’ est un poteau qui ne présente pas de réflexion à la surface de la route, la condition selon laquelle la distance de déplacement VL du véhicule et la distance d’approche vers le poteau candidat P’ sont égales est utilisée pour reconnaître s’il s’agit, ou non d’un poteau P dont la position en contact avec le sol est la position du pied du poteau FP. Par conséquent, quand le véhicule se rapproche du poteau P, l’image caméra détecte l’approche du poteau P, et il est possible d’éviter une détection erronée de la distance entre le véhicule et le poteau P grâce au dispositif de reconnaissance d’image 100.
(2) L’unité d’échantillonnage du poteau candidat 104 extrait, en tant que poteau candidat, la paire qui satisfait à la condition de la valeur d’accumulation, selon laquelle dans une paire de contours, la valeur d’accumulation verticale Σ+VE de la position du pic du contour positif +VE, et la valeur d’accumulation verticale Σ-VE de la position du pic du contour négatif -VE sont respectivement supérieures ou égales à la valeur de seuil (+VEth, -VEth), et à la condition de distance horizontale selon laquelle la distance horizontale D entre la position du pic du contour positif +VE et la position du pic du contour négatif -VE est inférieure ou égale à la valeur seuil Dth.
En d’autres termes, parmi les paires de contours extraites, la paire de contours dont le contour positif +VE et le contour négatif -VE sont clairement visibles, et dont le contour positif +VE et le contour négatif -VE se trouvent dans une position adjacente l’un par rapport à l’autre, est extraite en tant que poteau candidat. Par conséquent, une paire de contours dont au moins un des contours parmi le contour positif +VE et le contour négatif -VE n’est pas clairement identifiable, et dont les contours se trouvent dans une position éloignée, est exclue des poteaux candidats, et le poteau candidat peut être échantillonné à partir d’une paire de contours extraite avec grande précision.
(3) L’unité d’évaluation du poteau candidat 105 définit, dans la zone de l’image située proche de l’horizon et vers le bas, les conditions d’évaluation du poteau que sont : la condition de volume des contours, selon laquelle le volume des contours droit et gauche du poteau candidat doit être supérieur ou égal à la valeur seuil, la condition de largeur des contours, selon laquelle la variation de largeur du poteau candidat doit être inférieure ou égale à une marge de variation prédéterminée et la condition de direction des contours, selon laquelle les pics des contours du poteau candidat doivent tous les deux être en direction verticale. Un poteau candidat pour lequel toutes les conditions d’évaluation sont satisfaites est défini comme étant un poteau candidat P’ érigé sur le sol.
En d’autres termes, la condition préalable de zone de l’image, la condition de volume des contours, la condition de largeur des contours, et la condition de direction des contours sont définies comme les conditions d’évaluation du poteau, et le poteau candidat ayant satisfait à toutes ces conditions d’évaluation du poteau est défini comme étant un poteau candidat P’ érigé sur le sol. Par conséquent, le poteau candidat provenant d’une ombre de poteau PS projetée, et le poteau candidat provenant d’une peinture à la surface de la route, telle qu’une ligne blanche WL peinte sur la surface de la route, sont exclus, et le poteau candidat P’ peut être défini avec une grande précision parmi les poteaux candidats extraits.
(4) Le dispositif est muni d’un dispositif d’affichage 300, qui comporte un écran d’affichage 301 qui affiche les données d’image de la caméra en séquence chronologique, et d’une unité de paramétrage du schéma de conversion des distances 110 qui établit un schéma de conversion des distances permettant de convertir la position des coordonnées verticales sur l’écran de la position du pied du poteau FP affichée sur l’écran d’affichage 301, en distance horizontale de la position établie de la caméra fish-eye 200 jusqu’à la position du pied du poteau FP. Dans l’unité de calcul de l’écart de distance de détection 108, lorsque la position des coordonnées verticales de la position du pied du poteau FP est détectée sur l’écran d’affichage 301 au début de l’intervalle de temps prédéterminé, la distance de détection au début Ls est obtenue au moyen du schéma de conversion des distances, et lorsque la position des coordonnées verticales de la position du pied du poteau FP est détectée sur l’écran d’affichage 301 à la fin de l’intervalle de temps prédéterminé, la distance de détection à la fin Le est obtenue au moyen du schéma de conversion des distances.
En d’autres termes, on peut obtenir la distance horizontale entre la position établie de la caméra fish-eye 200 jusqu’à la position du pied du poteau FP en se basant sur la position des coordonnés verticales sur l’écran de la position du pied du poteau FP affiché sur l’écran d’affichage 301. Par conséquent, lorsque l’écart de distance de détection ΔL entre la distance de détection au début Ls et la distance de détection à la fin Le d’un intervalle de temps prédéterminé est calculé, l’écart de distance détectée ΔL peut être facilement calculé en détectant simplement la position des coordonnées verticales de la position du pied du poteau FP sur l’écran d’affichage 301.
(5) La caméra est une caméra fish-eye 200. L’unité d’acquisition de l’environnement immédiat comporte une unité de stockage d’images 101 qui stocke chronologiquement l’image fish-eye FI acquise à partir de la caméra fish-eye 200, et une unité de correction de distorsion cylindrique 102 convertit l’image fish-eye FI stockée dans l’unité de stockage d’images 101 en image corrigée de la distorsion cylindrique CI.
En d’autres termes, l’unité de correction de distorsion cylindrique 102 transforme l’image fish-eye FI du poteau P se dressant vers le haut en diagonale en image corrigée de la distorsion cylindrique CI du poteau P se dressant verticalement, comme cela est requis pour pouvoir extraire les contours verticaux de l’image de la caméra. Par conséquent, il est possible de se passer de l’usage de caméras capables d’acquérir des images sans distorsion, en utilisant la caméra fish-eye 200 pour acquérir des données d’image de caméra dans lesquelles le poteau P se dresse verticalement. En outre, lorsque la caméra fish-eye 200 est une caméra embarquée présente dans le véhicule, son usage permet de réduire les coûts.
(6) Le dispositif comporte un contrôleur de freinage automatique 400 qui active automatiquement les freins du véhicule avant que le véhicule n’entre en collision avec l’obstacle, en se basant sur les données de distance d’approche jusqu’à l’obstacle, quand le véhicule se rapproche d’un obstacle. L’unité de reconnaissance du poteau 109 transmet au contrôleur de freinage automatique 400 le résultat de reconnaissance du poteau indiquant si le poteau P est un poteau P dont la position en contact avec le sol est la position du pied du poteau FP, ou non.
En d’autres termes, s’il est possible pour le contrôleur de freinage automatique 400 d’acquérir des données sur la distance d’approche depuis une position éloignée du poteau P, qui représente un obstacle, alors l’alarme peut être émise à un stade précoce pour encourager le conducteur à actionner les freins, et ainsi réduire la fréquence à laquelle le freinage automatique s’active. À cet égard, les données d’image caméra, par exemple, permettent davantage que le sonar 504 seul d’obtenir les données de distance d’approche, quand la position du véhicule est plus éloignée du poteau. Par conséquent, lorsque le résultat de reconnaissance indique qu’un poteau P est érigé sur le sol, l’exigence d’obtention de données de distance d’approche depuis une position éloignée du poteau dans la commande de freinage automatique peut être satisfaite.
La valeur de criticité, telle qu'un panneau de signalisation ou une commande du tableau de bord, peut être fixée arbitrairement dans une plage comprise entre 0 et 1, ou peut être estimée à partir de la probabilité conditionnelle d'échec de la tâche en cours résultant d'un échec de la détection et de l'assimilation de l'entité dans la tâche. Par exemple, un interrupteur pour l'ouverture de la porte peut avoir une valeur de criticité élevée lorsque le bus est à l'arrêt, et peut avoir une valeur faible lorsqu'il roule.
La détermination de la valeur de criticité est un indicateur de ce qu’un enseignant considère comme pertinent pour la tâche au sein de la simulation. Sa valeur peut être prédéterminée par un expert ou par une analyse statistique basée sur les réactions de nombreux utilisateurs.
En variante, la pondération du score de performance pourrait être basée exclusivement sur la probabilité de collision ou sur le score de criticité.
Dans ce qui suit, comme les scores sont évalués à chaque pas de temps d’exécution, le score d’objet sera désigné par C t au pas de temps d’exécution t.
A partir du score de criticité et du score de performance, la Demanderesse a été capable de mettre en œuvre un modèle de la mémoire opérationnelle qui permet de déterminer un score de perception d’objet qui tient compte de ceux-ci.
Ce modèle est basé sur le concept de la mémoire opérationnelle qui modélise la capacité de l'homme à stocker en mémoire les éléments perçus tout en réalisant une tâche. Les études menées ont montré que la capacité de la mémoire opérationnelle humaine varie entre 5 et 9 éléments selon la capacité des individus et la nature de la tâche. Ces éléments ne peuvent être conservés que pendant une brève période de temps s'ils ne sont pas associés à d'autres concepts ou rafraîchis. La Demanderesse a donc conçu un modèle de la mémoire opérationnelle comme une composition de la mémoire de travail, de la mémoire à court terme et du réflexe moteur.
Empiriquement, la Demanderesse a découvert qu’une formulation du score de perception d’objet doit donc tenir compte du fait que l’attention portée à un objet déjà pris en compte baisse avec le temps, et du fait que ce n’est pas parce que l’utilisateur a fixé son regard dans la zone d’un objet qu’il a bien pris toutes les informations sur cet objet, notamment si son regard s’est fixé à distance de celui-ci.
[Equation 5]
- le premier terme représente la baisse d’attention avec le temps,
- le deuxième terme utilise le score de criticité d’objet et le pondère en fonction de la précision de la fixation qui lui est associée, et
- le tout est borné à 1 comme valeur maximale.
Dans le premier terme, la valeur de A t-1 est le score de perception de l’objet concerné au pas de temps d’exécution immédiatement précédent. Selon l’invention, les scores de perception d’objet sont stockés dans une matrice A dont chaque ligne correspond à un pas de temps d’exécution. Comme on le verra plus bas, tous les objets ne voient cependant pas leur score d’objet être stocké dans le modèle de mémoire opérationnelle pour un pas de temps d’exécution donné. Lorsque la ligne A t-1 ne contient pas un objet donné, sa valeur est considérée comme nulle aux fins du calcul de l’Equation 5.
D’une manière générale, le taux D est fixé de sorte qu’un objet qui n’est pas rafraîchi en mémoire (ce qui est assuré dans le score par le deuxième terme) présente un score qui le fasse disparaître de la matrice A au bout de 2 à 20 secondes après qu’il ait été détecté pour la première fois.
Dans le deuxième terme, le score d’objet C t a été explicité plus haut. Le facteur E vient moduler ce score pour tenir compte du fait que l’attention portée à l’objet n’était pas forcément parfaite, et également pour tenir compte du fait que la mesure par l’oculomètre n’est pas parfaite.
[Equation 6]
où N est le nombre total d’incréments de déplacement nécessaires pour joindre le point géographique d’origine 18 au point géographique de destination 20 suivant la trajectoire calculée.
Chaque intersection 208A, 208B comprend ainsi deux points situés de part et d’autre de la trajectoire 64A.
Les bords latéraux 202A, 202B de la chaussette 200 sont alors obtenus en joignant respectivement les points d’intersection 208A présents d’un premier côté de la trajectoire 64A et les points d’intersection 208B d’un deuxième côté de la trajectoire.
Le niveau de risque de risque de perte d’optimalité de la trajectoire réellement suivie par l’aéronef, associé à une modification de trajectoire par rapport à la trajectoire calculée 64A est alors défini comme l’étendue transversale de la chaussette 200.
Le niveau de risque est par exemple déterminé pour chaque point de la trajectoire calculée 64A comme l’étendue transversale de la chaussette 200 calculée à partir du point de la trajectoire 64A, perpendiculairement à la tangente locale à la trajectoire 64A.
En complément de la projection de la chaussette 200 dans un plan horizontal, le module de détermination 67 détermine avantageusement une projection verticale de la chaussette 200 dans un plan vertical, le niveau de risque étant donné par la distance verticale entre la trajectoire 64A et les bords supérieur et inférieur 209A, 209B de la chaussette 200.
Avantageusement, pour la détermination des bords supérieur et inférieur 209A, 209B, comme illustré par la , le module de calcul 64 détermine des courbes d’iso-déplacement verticales 210, 212, 214 dans un plan vertical, autour du profil vertical 216 de la trajectoire calculée 64A.
Avantageusement, le module de calcul 64 calcule, à partir d'au moins un point choisi 18 accessible à l'aéronef, chaque courbe d’iso-déplacement verticale 210, 212, 214. Les points de chaque courbe d’iso-déplacement verticale correspondent à un déplacement de l’aéronef, après un incrément de déplacement par rapport à une autre courbe d’iso-déplacement verticale 210, 212, 214 en suivant la trajectoire horizontale déjà déterminée.
Comme précédemment, le module de détermination 67 établit la chaussette 200 en calculant des courbes d’iso-déplacement verticales inverses 218 depuis le point géographique de destination 20 vers le point géographique d’origine 18 suivant la méthode décrite ci-dessus pour les courbes d’iso-déplacement verticale 210, 212, 214 le long de la trajectoire horizontale définie précédemment.
En référence à la , le module de détermination 67 obtient la position des bords supérieur et inférieur 209A, 209B de la chaussette 200 par l’intersection 220A, 220B entre au moins une courbe d’iso-déplacement verticale 210, 212, 214 contenant un point de la trajectoire 64A et au moins une courbe d’iso-déplacement verticale inverse 218 correspondant à cette courbe d’iso-déplacement 210, 212, 214.