INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Comme illustré sur la , lorsque le dispositif de chauffage et de ventilation 7 est en régime établi RE, la détection d’une pollution de l’air de l’habitacle 2, lors d’une première étape d’analyse EAH de l’air de l’habitacle 2 provoque le fonctionnement du système 1 selon la première configuration PC. L’absence de pollution de l’air extérieur à l’habitacle 2 provoque le fonctionnement du système 1 suivant la deuxième configuration DC, sauf si l’utilisateur effectue une demande D consistant à changer la configuration à adopter pour que le système 1 fonctionne suivant la première configuration PC.
Pour ce faire, le circuit électronique de traitement est agencé pour :
déterminer la direction de pointage du capteur d’image et la portion de ciel entrant dans le champ du capteur d’image à partir d’une position estimée du véhicule porteur et de la verticale locale au viseur stellaire ; identifier les objets célestes présents dans le champ en question au moyen d’une éphéméride ; déterminer dans un repère de mesure du dispositif de visée stellaire l’ascension et la déclinaison des objets célestes et en déduire par triangulation la position stellaire du véhicule porteur.
La verticale locale est déterminée à partir d’une attitude inertielle fournie par un dispositif de mesure inertielle associé physiquement au dispositif de visée stellaire. Le dispositif de mesure inertielle comprend une unité de mesure inertielle qui est fixée au véhicule porteur et qui comporte des capteurs inertiels linéaires (des accéléromètres) et des capteurs inertiels angulaires (généralement des gyromètres) disposés selon les axes d’un repère de mesure pour fournir des signaux, ou incréments, représentatifs de l'intégrale, sur des pas de temps successifs, du vecteur de force spécifique par rapport à un repère inertiel de référence (la force spécifique - en anglais « specific force », « g-force » ou « mass-specific force » - est une représentation de la somme, d’une part, de l’accélération du véhicule porteur de l’unité de mesure inertielle par rapport au repère inertiel et, d’autre part, de la pesanteur terrestre). Les capteurs sont reliés à un circuit électronique de traitement programmé pour exploiter les signaux fournis par l’unité de mesure inertielle de manière à déterminer une attitude inertielle du plan horizontal du viseur stellaire et donc la verticale locale du viseur stellaire.
L’invention a notamment pour but d’améliorer les dispositifs de visée stellaire.
A cet effet, on prévoit, selon l’invention un dispositif de visée stellaire, comprenant un dispositif de mesure inertielle, au moins un viseur stellaire, et une table rotative comportant bâti fixe, une platine montée sur le bâti 1 pour pivoter autour d’un axe de rotation et un moteur d’entraînement en rotation de la platine par rapport au bâti. Le viseur stellaire et le dispositif de mesure inertielle sont fixés sur la platine.
Le bâti est destiné à être fixé au véhicule porteur de sorte que la platine peut être entrainée en rotation par rapport au véhicule porteur. Ainsi, il est possible d’orienter le viseur stellaire par rapport au véhicule porteur tout en conservant une détermination précise de la verticale locale du viseur stellaire, cette détermination étant indépendante des jeux de guidage en rotation de la platine par rapport au bâti. Le fait de pouvoir orienter le viseur stellaire par rapport au véhicule présente plusieurs avantages. Elle permet d’orienter le viseur par exemple pour éviter qu’il ne soit aveuglé par le soleil. De plus, elle peut permettre de distinguer l’une de l’autre l’erreur d’attitude du plan horizontal défini par le dispositif de mesure inertielle et l’erreur d’harmonisation entre le dispositif de mesure inertielle et le dispositif de visée stellaire qui conditionnent la précision de la position inertielle. Or, l’une de ces erreurs est modulée par la rotation en cap alors que l’autre ne l’est pas et il est intéressant de pouvoir connaître qu’elle est la contribution de ces deux erreurs.
L’invention concerne également un véhicule pourvu d’un tel dispositif de visée stellaire et un procédé de mise en oeuvre.
présente un exemple de distribution homogène des directions des vecteurs normaux des pixels d’un groupe de pixels.
présente un exemple de distribution hétérogène des directions des vecteurs normaux des pixels d’un groupe de pixels.
présente un exemple de distribution des angles d’azimuts des pixels d’un groupe de pixels.
présente un autre exemple de distribution des angles d’azimuts des pixels d’un groupe de pixels.
La présente divulgation présente un dispositif de traitement de données d’un capteur LiDAR comprenant un calculateur configuré pour mettre un œuvre différentes actions. Ces différentes actions permettent notamment d’identifier si un groupe de pixels obtenu à partir du capteur LiDAR et décrivant l’environnement du LiDAR appartient en tout ou partie à un nuage de particules. Optionnellement, il peut également être déterminé si un pixel spécifique du groupe de pixels identifié comme appartement en tout ou partie à un nuage de particules, appartient à un élément solide autre que le nuage de particules.
Ces possibilités offertes par le dispositif de traitement sont particulièrement avantageuses notamment dans le cadre de la circulation de véhicules autonomes. En effet, un capteur LiDAR monté sur un véhicule permet de cartographier l’environnement autour du véhicule. Cette cartographie peut notamment comprendre des informations relatives à des nuages de particules ou à des éléments solides. En particulier, des nuages de particules sur la matrice du LiDAR peuvent par exemple correspondre à des gaz d’échappement de véhicules (et notamment du véhicule sur lequel est monté le LiDAR). Pour ce qui concerne des éléments solides, ils peuvent représenter des obstacles, par exemple d’autres véhicules entourant le véhicule sur lequel est monté le LiDAR.
On comprend toutefois que les informations acquises, du point de vue du LiDAR, qu’il s’agisse d’un nuage de particules ou d’un élément solide autre que le nuage de particules, représentent simplement un ensemble de pixels. En revanche, pour des fonctions de traitements utilisant les informations reçues du LiDAR et notamment des fonctions de conduite des véhicules autonomes, un nuage de particules ne doit pas être interprété comme un obstacle puisque cela n’entraine pas de dangers pour les passagers et pour le véhicule au contraire d’un élément solide.
Le dispositif de traitement présenté par la présente divulgation est ainsi adapté pour mettre en œuvre une solution qui identifie des groupes de pixels pouvant correspondre en tout ou partie à des nuages de particules et optionnellement qui peut distinguer, parmi ces groupes, des pixels correspondant à des éléments solides autres que des particules.
En l’occurrence, la solution présentée est une solution de pré-traitement au sens où des traitements plus lourds peuvent être effectués à la suite de la solution pour s’assurer que des éléments solides détectés par le dispositif de traitement ne correspondent pas à des « faux-positifs ». La solution présentée peut ainsi discriminer volontairement des groupes de pixels sur lesquels il existe une présomption forte qu’ils correspondent à des éléments solides de sorte qu’ils soient directement traités par ces traitements plus lourds. Ceci permet de préserver les capacités de détection d’un élément solide qui pourrait nuire à l’intégrité physique des passagers et endommager le véhicule.
Il est maintenant fait référence aux figures 1a et 1b présentant des exemples de dispositif de traitement de données 1 d’un capteur LiDAR 2.
Un dispositif de traitement de données 1 peut comprendre un calculateur 3 adapté pour exécuter des instructions de code permettant au dispositif de traitement de données de commander plusieurs blocs de traitement de données liées au capteur LiDAR 2.
Les instructions de code peuvent par exemple être stockées dans une mémoire 31 accessible pour le calculateur 3. Le calculateur 3 peut être par exemple un processeur, un contrôleur ou un microcontrôleur. Il est donc connecté à la mémoire 31 de façon à pouvoir utiliser l’information qu’elle contient.
La mémoire 31 peut par exemple comprendre une mémoire morte ROM (Read-Only Memory), une mémoire vive RAM (Random Access Memory), une mémoire morte effaçable électriquement et programmable EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) ou tout autres types de moyens de stockage adaptés permettant la lecture d’instructions de code. La mémoire peut par exemple comprendre des moyens de stockage optique, électronique ou encore magnétique.
Sur la , un exemple de dispositif de traitement de données 1 comprend le capteur LiDAR 2, le calculateur 3 et la mémoire 31. En particulier, sur l’exemple représenté, le capteur LiDAR 2 comprend le calculateur 3 et la mémoire 31. Un exemple non limitatif de dispositif de traitement de données peut donc correspondre à un capteur LiDAR 2 comprenant le calculateur 3 et la mémoire 31. Dans cet exemple de réalisation, le capteur LiDAR 2 peut être physiquement connecté à la mémoire 31 du calculateur 3 de sorte que les données obtenues par le capteur LiDAR à la suite de l’émission de faisceaux lumineux sont transmises par connexions filaires à la mémoire 31 pour être stockées. Les traitements de données commandés par le calculateur 3 à partir des données contenues en mémoire 31 et décrits ci-après par la présente divulgation peuvent donc avoir lieu localement au niveau du capteur LiDAR.
Un autre exemple de dispositif de traitement de données 1 est représenté en . Dans cet exemple, le dispositif de traitement de données comprend un capteur LiDAR 2 qui peut être connecté avec un calculateur 3 présentant une mémoire 31 par des canaux de télécommunications. Le capteur LiDAR 2 et le calculateur 3 présentant la mémoire 31 peuvent donc être éloignées et les données obtenues par le capteur LiDAR 2 sont envoyées par l’intermédiaire des canaux de télécommunication vers le calculateur 3 de façon à être stockées en mémoire 31. Le calculateur 3 et la mémoire 31 peuvent par exemple faire partie d’un serveur distant. Les canaux de télécommunications peuvent par exemple comprendre des canaux 3G, 4G, 5G, optiques, électromagnétiques, etc.
En l’occurrence, lorsque le capteur LiDAR 2 est monté sur un véhicule 10 et avantageusement à l’arrière du véhicule 10, le traitement des données peut être effectué par un calculateur 3 situé directement au niveau du véhicule comme représenté sur la . Sur cette figure, la flèche D représente la direction de déplacement du véhicule 10 et la flèche O représente l’axe optique du capteur LiDAR. Dans cette configuration, le calculateur peut être aussi bien compris par le capteur LiDAR comme dans l’exemple représenté en ou simplement correspondre à un autre calculateur présent sur le véhicule 10 comme représenté sur la . Le calculateur 3 peut par exemple être l’unité de commande électronique (généralement connue sous sa dénomination anglaise « Electronic Control Unit ») du véhicule 10. En variante, le capteur LiDAR 2 est monté sur le véhicule 10 et le calculateur 3 est situé au niveau d’un serveur distant du véhicule 10. Le traitement des données est donc effectué au niveau du serveur distant.
Préférentiellement, le moyen de séparation liquide-gaz est configuré pour guider le flux gazeux à traiter selon une trajectoire hélicoïdale, par exemple selon une hélice cylindrique ou selon une hélice conique, et le moyen de traitement par UV est positionné selon l’axe de ladite trajectoire hélicoïdale.
La trajectoire hélicoïdale du flux gazeux avec gouttelettes de liquide permet une séparation dite « cyclone » dans laquelle les fluides à séparer sont entraînés selon une trajectoire en hélice similaire à un tourbillon au cours de laquelle la force centrifuge s’appliquant sur les différents fluides présents conduit à une séparation des fluides en question selon leur masse volumique, ou densité. On obtient donc non seulement une séparation efficace du liquide présent dans le gaz, mais également une durée plus longue d’exposition du gaz au rayonnement UV.
Préférentiellement, le moyen de séparation liquide-gaz est orienté sensiblement verticalement, avec l’entrée du flux gazeux à traiter en bas, et la sortie en haut.
L’orientation verticale du moyen de séparation liquide-gaz permet de récupérer directement et facilement le liquide en bas du moyen de séparation.
Préférentiellement, le moyen de dispersion d’un liquide comprend un rétrécissement formant venturi, et une buse d’introduction du liquide disposée dans ou à proximité du rétrécissement formant venturi, par exemple une bague avec un ou plusieurs orifices d’introduction centripète d’un liquide, montée dans le rétrécissement formant venturi.
Le moyen de dispersion d’un liquide peut être un Venturi, c’est-à-dire un rétrécissement de la section de circulation du flux gazeux de manière à obtenir une vitesse plus élevée et une pression plus faible. Il est alors possible d’y injecter un liquide pour former des gouttelettes, voire micro-gouttelettes, dans le flux gazeux. En particulier, l’injection d’un liquide dans le flux gazeux permet de collecter, au sein du liquide, les particules et poussières présentes dans le flux gazeux. Par ailleurs, l’injection de gouttelettes, voire de micro-gouttelettes, permet d’augmenter la surface spécifique de contact entre le liquide et le gaz, dans le flux gazeux, et donc d’augmenter les possibilités de captation desdites particules ou poussières.
Préférentiellement, le moyen de dispersion d’un liquide est orienté sensiblement verticalement, avec l’entrée du flux gazeux à traiter en haut et la sortie en bas.
L’orientation verticale, vers le bas, du moyen de dispersion, notamment en combinaison avec l’orientation verticale, vers le haut, du moyen de séparation, permet de faire parcourir au flux gazeux à traiter un trajet en U au milieu duquel on peut prévoir un seul et même moyen de récupération du liquide. Un tel parcours en U vertical conduit ainsi à réduire l’encombrement du dispositif de traitement de l’air, en mutualisant certains éléments communs utilisés à différents moments du traitement.
Préférentiellement, le dispositif de traitement comprend un moyen de collecte et de stockage du liquide à disperser dans le flux gazeux à traiter et/ou séparé du flux gazeux à traiter, le moyen de collecte et de stockage comportant par exemple une partie inférieure avec le liquide, en communication avec une partie supérieure avec de l’air, le moyen de collecte et de stockage, par exemple la partie supérieure, étant positionné en aval du moyen de dispersion et en amont du moyen de séparation.
Préférentiellement, le trajet parcouru par le flux d’air dans le dispositif de traitement présente une forme générale de U, avec le moyen de collecte et de stockage se trouvant dans la partie inférieure du U, et le moyen de dispersion et le moyen de séparation formant, chacun, une branche du U.
Une telle configuration permet d’améliorer la récupération du liquide par le moyen de collecte et de stockage, notamment par gravité. En particulier, le moyen de collecte et de stockage peut récupérer par gravité le liquide provenant du moyen de dispersion d’un liquide et du moyen de séparation liquide-gaz.
Préférentiellement, le liquide dispersé sous forme de gouttelettes comprend des micro-organismes, de préférence des micro-algues.
Afin de limiter l’encombrement du dispositif de traitement de l’air, le liquide utilisé pour venir capter les poussières et particules présentes dans le flux gazeux, est le même que le liquide pour traiter lesdites particules et poussières ainsi captées. Plus précisément, le dispositif de traitement de l’air vient directement utiliser le liquide avec des microorganismes pour alimenter le moyen de dispersion d’un liquide dans le flux gazeux. Une fois séparées, ces gouttelettes de liquide comprenant des micro-organismes, des poussières et des particules, sont alors réacheminées vers le bac de culture où se trouve le reste du liquide avec micro-organismes, pour venir traiter, avec une durée de traitement plus longue, lesdites poussières et particules. Il n’y a donc pas d’effet de dilution du liquide comprenant des microorganismes, par ajout continu de gouttelettes d’eau. De plus, il y a une optimisation des moyens utilisés dans le dispositif de traitement de l’air et de son encombrement, par utilisation du même liquide à différentes étapes de traitement du flux gazeux.
Préférentiellement, le liquide dispersé sous forme de gouttelettes comprend des micro-algues, et le moyen de collecte et de stockage comporte des moyens de développement des micro-algues, de préférence des moyens d’éclairage.
Afin de favoriser la formation et la prolifération des microorganismes, le moyen de collecte et de stockage peut comprendre des moyens d’éclairage, de préférence disposés verticalement et répartis dans le liquide de développement des microorganismes.
Préférentiellement, les moyens d’éclairage sont positionnés sensiblement verticalement dans le liquide, et le moyen de collecte et de stockage comporte également des moyens de bullage montés à une extrémité inférieure des moyens d’éclairage et configurés pour faire circuler des bulles d’air le long d’une paroi externe des moyens d’éclairage.
Le troisième algorithme d’apprentissage automatique est un algorithme de régression (et donc supervisé), ici de régression linéaire (mais un autre type de régression pourrait être utilisée, par exemple polynomiale). L’unité de traitement 7 entraîne le troisième algorithme d’apprentissage automatique en utilisant une base de données comprenant les troisièmes données d’entraînement.
Le troisième algorithme d’apprentissage automatique permet d’obtenir une relation entre l’énergie de recharge et la deuxième variation d’état de charge ΔSOC2.
Ainsi, en référence à la figure 5, l’unité de traitement acquiert l’état de charge minimal SOCm (étape E11) et l’énergie de recharge (étape E12), et utilise le modèle de régression (étape E13) pour prédire la deuxième variation d’état de charge ΔSOC2 (étape E14), puis l’état de charge final SOCf (étape E15).
Lorsque l’état de charge final a été déterminé, l’unité de traitement 7 met à jour dans le système cette condition pour la nuit.
On a donc vu, en reprenant l’exemple précédemment évoqué, que l’énergie de recharge fournie aux batteries 14 durant le fonctionnement du groupe électrogène 15 doit être de 0,8kWh afin de répondre à la demande d’énergie du mini-grid 2 durant le reste de la nuit. Le groupe électrogène 15 se met en fonctionnement à partir d’un état de charge des batteries 14 égal à 50% (état de charge minimal). Les batteries 14 se rechargent avec 0,8kWh. Grâce à la régression linéaire, l’unité de traitement 7 détermine qu’une recharge de 0,8kWh correspond à une augmentation de 7% de l’état de charge (ΔSOC2). La condition d’arrêt du fonctionnement du groupe électrogène 15 après avoir rechargé les batteries 14 est donc de 57% (état de charge final).
La solution décrite permet donc de mettre à jour la valeur d’état de charge final une fois par jour à la tombée de la nuit (afin de se baser sur la valeur réelle de l’état de charge initial à 18h00).
Mais le procédé d’optimisation peut être aussi être mis en œuvre à nouveau pendant la nuit, une ou plusieurs fois, afin de réactualiser la valeur de l’état de charge final – et donc du critère d’arrêt.
A chaque nouvelle mise en œuvre du procédé d’optimisation, pendant la nuit, les différentes étapes décrites plus haut sont répétées, en utilisant comme état de charge initial l’état de charge des batteries 14 au moment de ladite mise en œuvre du procédé d’optimisation. La consommation attendue et le profil de consommation attendu sont a priori inchangés – mais peuvent éventuellement eux aussi être mis à jour en fonction de mesures réalisées pendant la nuit.
On note que le procédé d’optimisation selon l’invention pourrait s’appliquer à tout système constitué de sites de production d’énergie supervisés par un serveur central. Mais le procédé d’optimisation est particulièrement intéressant dans le cas où les sites de production d’énergie alimentent une charge non déterministe (telle qu’un mini-grid 2, pour lequel la consommation des usagers n’est pas déterministe).
On note aussi que l’architecture de la présente plusieurs avantages pour la mise en œuvre de l’invention.
Le choix d’intégrer l’invention au système centralisé et non directement au contrôleur de production 17 permet d’avoir accès directement à l’historique des données, ce qui est nécessaire pour que les algorithmes de data processing et de machine learning soient efficaces.
De plus, cela rend l’invention compatible avec un contrôleur de production 17 simple et peu coûteux. Un automate simple de contrôle-commande suffit, il n’y a pas besoin de calculateur coûteux car il n’y a pas besoin d’effectuer des traitements complexes ni d’embarquer des algorithmes de prédiction en local.
Le fait d’actualiser les paramètres d’utilisation du groupe électrogène 15 une fois par jour et non en continu rend l’invention compatible avec un réseau de communication de mauvaise qualité (indisponibilité quotidienne non négligeable), ce qui est souvent le cas dans les applications d’électrification rurale ou pour les stations télécom.
Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisés ne sont pas obligatoirement des régressions linéaires ; d’autres types d’algorithmes peuvent être utilisés, par exemple des réseaux de neurones ou des machines à vecteur de support.
Dispositif de détermination de la position angulaire d’un rotor de machine électrique tournante La présente invention concerne un dispositif de commande d’un onduleur/redresseur d’un circuit électrique de véhicule, ainsi qu’un tel circuit électrique.
A titre indicatif, pour un diamètre interne de tambour de confinement 15 de préférence compris entre 100 mm et 1000 mm, et plus particulièrement entre 120 mm et 500 mm, la vitesse de rotation R15 sera de préférence comprise entre 10 tr/min et 150 tr/min, plus préférentiellement entre 30 tr/min et 90 tr/min.
A cet effet, la présente invention se rapporte à un procédé de gestion d’un système de filtration d’air d’habitacle d’un véhicule automobile, le système de filtration étant du type permettant de transformer un flux d’air entrant dans le système en un flux d’air filtré injecté dans un habitacle du véhicule, le flux d’air entrant subissant dans le système au moins une première filtration par un premier filtre, le système comprenant une première configuration dans laquelle le flux d’air filtré subit une deuxième filtration par un deuxième filtre après la première filtration, le système comprenant une deuxième configuration dans laquelle au moins une partie du flux d’air filtré est injecté dans l’habitacle en contournant le deuxième filtre,
le procédé de gestion comportant au moins une étape d’intervention consistant à prendre en compte un choix d’un utilisateur du véhicule pour déterminer une configuration à adopter choisie entre les première et deuxième configurations et pour faire fonctionner le système dans la configuration à adopter.
L’invention concerne également un système de filtration permettant de transformer un flux d’air entrant dans le système en un flux d’air filtré injecté dans un habitacle de véhicule, le flux d’air entrant subissant dans le système au moins une première filtration par un premier filtre, le système comprenant une première configuration dans laquelle le flux d’air filtré subit une deuxième filtration par un deuxième filtre après la première filtration, le système comprenant une deuxième configuration dans laquelle au moins une partie du flux d’air filtré est injecté dans l’habitacle en contournant le deuxième filtre, le système étant caractérisé en ce qu’il est conçu pour mettre en œuvre un procédé selon l’invention.
L’invention concerne également un véhicule comportant au moins un système selon l’invention.
Ainsi, le procédé selon l’invention permet de gérer un système de filtration selon l’invention mettant en œuvre plusieurs configurations de filtration comme les première et deuxième configurations. En outre le procédé permet de prendre en compte le choix de l’utilisateur grâce à l’étape d’intervention pour modifier la configuration de fonctionnement du système de filtration.