INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Selon un mode de réalisation, le capot comprend, en outre, au moins une partie latérale entourant la puce électronique, et au moins un allongement s'étendant depuis la partie latérale du capot jusqu'à ladite quatrième face latérale de ladite puce électronique.
Selon un mode de réalisation, l'espace entre ladite partie transversale dudit capot et ledit au moins un allongement est rempli par un deuxième matériau conducteur thermiquement.
Selon un mode de réalisation, ledit allongement est relié à ladite troisième face dudit substrat par au moins une deuxième barre conductrice thermiquement.
Selon un mode de réalisation, le capot conducteur thermiquement est un capot métallique.
Une telle configuration du robot de nettoyage autonome permet à ce dernier de franchir aisément des obstacles, tels que des seuils de porte ou des tapis, lorsque la tête de nettoyage occupe la position rétractée. En outre, une telle configuration du robot de nettoyage autonome permet à ce dernier d’atteindre des zones inaccessibles pour le corps principal, telles que par exemple une zone située sous un meuble, et d’aspirer de manière efficace des déchets situés sur la surface à nettoyer lorsque la tête de nettoyage occupe la position déployée.
De façon avantageuse, le robot de nettoyage autonome peut être configuré de telle sorte que, lorsque la tête de nettoyage occupe la position rétractée, la distance séparant la tête de nettoyage et la surface à nettoyer soit définie de manière à permettre à la tête d’aspiration d’aspirer des gros déchets situés sur la surface à nettoyer. Un tel agencement permet au robot de nettoyage autonome selon la présente invention de pouvoir également aspirer des déchets lorsque la tête de nettoyage occupe la position rétractée.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le tube d’aspiration présente un axe longitudinal de tube, et est extensible longitudinalement de la première configuration de tube à la deuxième configuration de tube.
Selon un mode de réalisation de l’invention, la première distance de déploiement est inférieure ou égale à 0. En d’autres termes, la portion d’extrémité distale du tube d’aspiration pourrait être située en retrait de la partie avant du corps principal lorsque le tube d’aspiration occupe la première configuration de tube.
Selon un autre mode de réalisation de l’invention, la première distance de déploiement est strictement supérieure à 0.
Selon un mode de réalisation de l’invention, la deuxième portion de course de rétractation correspond à une fin de course de la course de rétractation. Une telle configuration du robot de nettoyage autonome permet de maintenir la tête de nettoyage en contact avec la surface à nettoyer sur la majeure partie de la course de rétractation, et donc de définir un nombre élevée de positions déployées intermédiaires de la tête de nettoyage dans chacune desquelles la tête de nettoyage est apte à assurer une aspiration optimale des déchets présents sur la surface à nettoyer.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le robot de nettoyage autonome est configuré de telle sorte que, lors de la deuxième portion de course de rétractation, l’intégralité de la tête de nettoyage est soulevée par rapport à la surface à nettoyer. Ces dispositions favorisent encore le franchissement d’obstacles par le robot de nettoyage autonome lorsque la tête de nettoyage occupe la position rétractée.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le robot de nettoyage autonome est configuré de telle sorte que, durant la deuxième portion de course de rétractation, la tête de nettoyage est maintenue sensiblement horizontalement.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le robot de nettoyage autonome comporte un dispositif de soulèvement configuré pour soulever la tête de nettoyage par rapport à la surface à nettoyer au cours de la deuxième portion de course de rétractation.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le dispositif de soulèvement comporte au moins une rampe de soulèvement prévue sur le corps principal, et au moins un organe de soulèvement qui est monté sur le tube d’aspiration ou sur la tête de nettoyage et qui est configuré pour coopérer avec l’au moins une rampe de soulèvement au cours de la deuxième portion de course de rétractation.
Selon un mode de réalisation de l’invention, l’au moins un organe de soulèvement est un galet de roulement qui est monté rotatif sur le tube d’aspiration ou la tête de nettoyage et qui est configuré pour rouler sur l’au moins une rampe de soulèvement au cours de la deuxième portion de course de rétractation.
Selon un mode de réalisation de l’invention, l’au moins un organe de soulèvement est un patin de glissement qui est monté sur le tube d’aspiration ou la tête de nettoyage et qui est configuré pour glisser sur l’au moins une rampe de soulèvement au cours de la deuxième portion de course de rétractation.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le dispositif de soulèvement comporte deux rampes de soulèvement prévues sur le corps principal et disposées de part et d’autre du tube d’aspiration, et deux organes de soulèvement qui sont montés sur le tube d’aspiration ou sur la tête de nettoyage, chacun des organes de soulèvement étant configuré pour coopérer avec une rampe de soulèvement respective au cours de la deuxième portion de course de rétractation.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le dispositif de soulèvement comporte deux galets de roulement qui sont montés rotatifs sur le tube d’aspiration ou sur la tête de nettoyage autour de deux axes de rotation qui sont sensiblement colinéaires.
Le but de l’invention est de pallier les inconvénients de l’art antérieur en proposant un procédé, mis en œuvre dans une unité de commande électronique d’un véhicule ou dans un dispositif mobile de communication apte à recevoir des données relatives au véhicule, de prédiction d’au moins un horaire de roulement et d’au moins un horaire de stationnement du véhicule, qui soit simple, précis et fiable, et qui fournisse une prédiction automatique sans nécessiter d’intervention de la part de l’utilisateur.
Pour ce faire, l’invention se rapporte ainsi, dans son acceptation la plus large, à un procédé, mis en œuvre dans une unité de commande électronique d’un véhicule ou dans un dispositif mobile de communication apte à recevoir des données relatives au véhicule, de prédiction d’au moins un horaire de roulement et d’au moins un horaire de stationnement du véhicule, ladite unité de commande électronique ou ledit dispositif mobile de communication stockant un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant, le procédé comprenant une phase initiale au cours de laquelle le réseau de neurones est entraîné pour son apprentissage à l’aide de données d’entraînement comportant des données indicatives d’au moins un horaire passé de roulement du véhicule et des données indicatives d’au moins un horaire passé de stationnement du véhicule, le procédé comportant en outre une étape de détermination, par le réseau de neurones, d’au moins une probabilité de roulement du véhicule et d’au moins une probabilité de stationnement du véhicule, chaque probabilité de roulement ou de stationnement du véhicule étant associée à un horaire futur donné, l’ensemble des horaires futurs associés à des probabilités de roulement ou de stationnement du véhicule définissant un pas de temps prédéfini et se répartissant sur une durée prédéfinie.
Grâce à l’utilisation d’un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant, qui est entraîné à l’aide de données d’entraînement comportant des données indicatives d’au moins un horaire passé de roulement du véhicule et des données indicatives d’au moins un horaire passé de stationnement du véhicule, et qui fournit en sortie au moins une probabilité de roulement du véhicule et au moins une probabilité de stationnement du véhicule, le procédé selon l’invention permet de fournir une prédiction précise et fiable d’au moins un horaire de roulement et d’au moins un horaire de stationnement du véhicule. Le procédé fournit en effet des probabilités de roulement ou de stationnement du véhicule pour différents horaires définissant un pas de temps prédéfini (par exemple, mais sans que cela ne soit limitatif, un pas d’une minute), et non un unique horaire (moyen) de roulement comme c’est le cas des procédés de l’art antérieur qui mettent en œuvre un calcul statistique. La prédiction délivrée par le procédé selon l’invention est donc plus précise et faible que celle fournie par de tels procédés par calcul statistique, car l’utilisation d’un réseau de neurones à apprentissage supervisé permet d’effectuer une prédiction tenant compte de toutes les situations de conduite (trajets « réguliers » aussi bien que les trajets « aléatoires »). Là où un calcul statistique ne donne qu’une seule valeur d’horaire moyen, le procédé selon l’invention donne une plage de probabilités se répartissant sur la durée prédéfinie, avec le pas de temps prédéfini. La précision de la prédiction est d’autant plus améliorée avec des horaires de départ irréguliers de la part de l’usager. Ce dernier peut alors définir un seuil, en fonction de son habitude de départ ou de ses préférences, afin de sélectionner un horaire prédit de roulement. En outre, l’utilisation d’un tel réseau de neurones fournit une solution simple qui fournit une prédiction automatique de l’horaire de prochain roulement ou stationnement, sans nécessiter que l’utilisateur entre manuellement ou par commande vocale la date et l’heure de la prochaine utilisation du véhicule.
Avantageusement, l’unité de commande électronique ou le dispositif mobile de communication stocke en outre plusieurs modèles de conduite prédéterminés, et stocke, pour chaque modèle de conduite prédéterminé, un ensemble de paramètres de réseau de neurones propres à ce modèle de conduite, et l’unité de commande électronique ou le dispositif mobile de communication est apte, pour chaque modèle de conduite prédéterminé, à reconfigurer le réseau de neurones en fonction dudit modèle de conduite, à l’aide des paramètres de réseau de neurones propres à ce modèle de conduite. L’usager peut alors choisir l’activation d’un modèle de conduite particulier qui correspond le mieux son style de conduite actuel. Ceci permet d’améliorer encore la précision de la prédiction, en tenant compte des différents styles et habitudes de conduite de l’usager (par exemple : conduite du type « routine » pendant une période de travail, conduite du type « vacances » qui se caractérise par une longue conduite et un long stationnement, conduite du type « professionnel » qui a ses horaires particuliers selon les missions dédiées, etc.).
Avantageusement, la phase initiale du procédé comporte une étape de détection d’un démarrage du véhicule, un horaire initial de roulement du véhicule et un horaire final de stationnement du véhicule étant enregistrés à l’issue de cette étape de détection ; une étape d’acquisition d’horaires de roulement successifs du véhicule, lesdits horaires de roulement du véhicule étant acquis avec un premier intervalle temporel prédéfini ; une étape de détection d’un arrêt du véhicule, un horaire final de roulement du véhicule et un horaire initial de stationnement du véhicule étant enregistrés à l’issue de cette étape de détection ; et une étape d’acquisition d’horaires de stationnement successifs du véhicule, lesdits horaires de stationnement du véhicule étant acquis avec un second intervalle temporel prédéfini ; lesdites étapes de détection et d’acquisition d’horaires étant rebouclées. Une telle séquence de la phase initiale permet de garantir que chaque roulement et chaque stationnement du véhicule est au moins enregistré à son début et à sa fin, tout en limitant la quantité de données d’entraînement accumulées et ce sans nuire à la précision du procédé. L’acquisition et l’accumulation des données d’entraînement sont réalisées en rebouclant les étapes de détection et d’acquisition d’horaires.
Selon une caractéristique technique particulière de l’invention, le second intervalle temporel prédéfini est supérieur au premier intervalle temporel prédéfini.
Selon une caractéristique technique particulière de l’invention, le réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant est composé d’une succession de plusieurs couches, le nombre de couches du réseau de neurones étant compris entre deux et trois couches, et étant de préférence égal à deux couches.
Selon une autre caractéristique technique particulière de l’invention, chaque couche du réseau de neurones comporte entre quatre et cinq neurones.
L’invention se rapporte également à un procédé, mis en œuvre dans une unité de commande électronique d’un véhicule, de commande de charge d’une batterie électrique du véhicule, ladite unité de commande électronique étant reliée à ladite batterie électrique et stockant un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant, la batterie électrique étant connectée à une borne de charge externe au véhicule, le procédé comportant un sous-procédé de prédiction d’au moins un horaire de roulement et d’au moins un horaire de stationnement du véhicule tel que décrit ci-dessus, et le procédé comportant en outre une étape de détermination du prochain horaire prédit de roulement du véhicule, une étape de détermination de l’état de charge courant de la batterie électrique, une étape de calcul, en fonction du prochain horaire prédit de roulement du véhicule et de l’état de charge courant de la batterie électrique, d’une loi de commande de charge de la batterie électrique, et une étape de commande de la borne de charge pour qu’elle délivre à la batterie électrique une puissance électrique de charge en fonction de la loi de commande de charge calculée.
Ce procédé permet une recharge précise et optimisée de la batterie électrique du véhicule, via l’utilisation du réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant. En calculant la loi de commande de charge de la batterie électrique (et donc l’état de charge final souhaité pour cette dernière) en fonction du prochain horaire de roulement du véhicule prédit par le réseau de neurones et de l’état de charge courant de la batterie, le procédé permet ainsi de commander de manière automatique et précise la recharge de la batterie, au juste nécessaire. Ceci permet à terme d’augmenter la durée de vie calendaire de la batterie.
Avantageusement, la loi de commande de charge de la batterie électrique est telle que la batterie électrique atteint son état de charge le plus élevé à un horaire précédant immédiatement le prochain horaire prédit de roulement du véhicule. Ceci permet d’augmenter encore davantage la durée de vie calendaire de la batterie.
est un organigramme représentant un procédé de commande de charge d’une batterie électrique d’un véhicule, comprenant un sous-procédé de prédiction d’au moins un horaire de roulement et d’au moins un horaire de stationnement du véhicule, selon la présente invention ; et
illustre schématiquement une suite de données binaires indicatives d’un roulement ou d’un stationnement du véhicule, lesdites données étant utilisées par un réseau de neurones mettant en œuvre une des étapes du procédé de la .
En se référant à la la présente invention concerne un procédé, mis en œuvre dans une unité de commande électronique d’un véhicule, de commande de charge d’une batterie électrique du véhicule. Le véhicule est typiquement un véhicule automobile électrique ou hybride. La batterie électrique est connectée à une borne de charge externe au véhicule et est typiquement une batterie de traction du véhicule, notamment une batterie lithium-ion. La borne de charge, qui est typiquement une borne de charge rapide, comporte des moyens de connexion au véhicule (par exemple via un système de fiche/prise électrique) et est adaptée à délivrer au véhicule une puissance électrique permettant de charger (ou recharger) sa batterie électrique. L’unité de commande électronique est reliée à la batterie électrique et est munie de moyens mémoire et de moyens de traitement reliés aux moyens mémoire. L’unité de commande électronique stocke dans ses moyens mémoire un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant. De préférence, l’unité de commande électronique stocke également dans ses moyens mémoire plusieurs modèles de conduite prédéterminés et stocke, pour chaque modèle de conduite prédéterminé, un ensemble de paramètres de réseau de neurones propres à ce modèle de conduite. De tels modèles de conduite, qui sont déterminés et préimplantés dans l’unité de commande en usine (donc avant la livraison du véhicule à l’utilisateur) correspondent par exemple à une conduite du type « routine » pendant une période de travail, à une conduite du type « vacances » qui se caractérise par une longue conduite et un long stationnement, ou encore à une conduite du type « professionnel » qui a ses horaires particuliers selon les missions dédiées.
De cette manière, l’aimant permanent 27 ne risque pas d’être déplacé de façon accidentelle autour de l’axe A25. Aucun mouvement parasite de l’aimant permanent 27 autour de l’axe A25 ne risque donc d’être détecté par le capteur magnétique 28.
Ici, la patte de retenue en position 268 comprend, en outre, un bourrelet 268B.
D’autre part, dans la deuxième position du volet 26, l’extrémité libre 268A de la patte de retenue en position 268 est engagée dans le coin rentrant 176 et le bourrelet 268B de la patte de retenue en position 268 est engagé dans le renfoncement 178.
En outre, au moyen d’une déformation élastique de la patte de retenue en position 268, qui est alors en appui contre un bord du renfoncement 178, le bourrelet 268B peut sortir du renfoncement 178.
Dans ces conditions, lorsque le volet 26 est dans sa deuxième position représentée à l’insert B) de la , il est par défaut maintenu dans cette position par la patte de retenue en position 268.
Ainsi, la position représentée sur l’insert B) de la est également une position stable.
Par conséquent, le volet 26 peut être qualifié de « bistable », car les deux positions représentées sur les inserts A) et B) de la sont des positions stables, dans lesquelles le volet 26 est immobilisé en rotation autour de l’axe A25 par appui de la patte de retenue en position 268 sur la surface interne du boîtier 17F, plus particulièrement au niveau des reliefs internes concaves 174, 176, 178.
Compte tenu du caractère bistable du volet 26, aucune fausse détection d’une activation du dispositif de commande de basculement 25 par l’opérateur ne risque de se produire.
Avantageusement, c’est la même patte de retenue en position 268 qui est susceptible de venir en appui contre la surface interne du boîtier 17F dans les première et deuxième positions du volet 26.
Ceci est avantageux en termes de fabrication et d’inertie du volet 26.
En variante, non représentée, le volet 26, comprend une pluralité de pattes de retenue en position 268.
Dans un tel cas, le volet 26 peut être équipé d’une première patte de retenue en position 268, configurée pour prendre appui, autrement dit prenant appui, sur le boîtier 17F, lorsque celui-ci est dans sa première position et d’une deuxième patte de retenue en position 268, configurée pour prendre appui, autrement dit prenant appui, sur le boîtier 17F, lorsqu’il est dans sa deuxième position, la deuxième patte de retenue en position 268 étant différente de la première patte de retenue en position 268. La première patte de retenue en position 268 est configurée pour coopérer, autrement dit coopère, avec l’encoche 174. En outre, la deuxième patte de retenue en position 268 est configurée pour coopérer, autrement dit coopère, avec le renfoncement 178. Ces deux pattes de retenue en position 268 rendent alors stables, à elles deux, les deux positions du volet 26 en venant en appui respectivement contre une première butée et contre une deuxième butée, comparables aux reliefs internes concaves 174, 176, 178.
La position de l’aimant permanent 27 peut être repérée par le capteur magnétique 28, par exemple en détectant la distance et/ou l’orientation relative(s) du pôle Sud ou du pôle Nord de l’aimant permanent 27 par rapport au capteur magnétique 28. Cette position de l’aimant permanent 27 détectée par le capteur magnétique 28 peut être stockée dans une mémoire 47, en particulier non volatile, de l’unité électronique de contrôle 19, en particulier du microcontrôleur 29, sous la forme d’un paramètre représentatif de cette position. Ce paramètre peut être binaire, par exemple égal à 0 ou 1, pour représenter soit la position de l’insert A) soit la position de l’insert B) de la . En variante, ce paramètre peut être proportionnel et correspondre à une distance ou une valeur d’angle mesurée entre le capteur magnétique 28 et le pôle Sud ou Nord de l’aimant permanent 27.
On décrit à présent, en référence à la , un mode d’exécution d’un procédé de commande de l’actionneur électromécanique 8 du dispositif d’occultation 1 illustré aux figures 2 à 5.
Ce procédé est mis en œuvre au moyen de l’unité électronique de contrôle 19 et, en particulier, du microcontrôleur 29.
PAT : test d’évitement passif ; « Passive Avoidance Test » ou « step-through passive avoidance test » en langue anglaise.
ICV : intracérébroventriculaire.
IP : intrapéritonéal(e).
IC : indice de combinaison.
iChE : inhibiteur d’acétylcholinestérase
PP : pourcentage de protection.
SNC : Système Nerveux Central.
MA : Maladie d’Alzheimer
1. Matériel et méthodes Les expérimentations animales sont conduites en accord avec les dispositions de la directive de l’Union Européenne N° 2010/63 et ont été dûment autorisées par le Comité Consultatif National d’Ethique (CCNE) de la République française et les directives ARRIVE (Kilkenny et al ., 2010).
1.1. Animaux Les expérimentations in vivo ont été menées sur des souris mâles Swiss OF-1 (Janvier, St Berthevin, France) âgées de 7 à 9 semaines d’une masse de 32± 2 g. Les animaux sont hébergés par groupe de 8 à 10 individus dans des cages en plastiques avec un accès à volonté à la boisson et à la nourriture, dans un environnement contrôlé (cycle jour/nuit de 12 h, la lumière s’allumant à 7h00 et les expérimentations comportementales se déroulant entre 9h00 et 17h00), sous atmosphère et environnement sonore contrôlés.
1.2. Composés tests et peptides Solutions stocks de DPZ et FENM. Le DPZ a été obtenu auprès de Eisai Co. Ltd (Tokyo, Japon). La FENM a été obtenue auprès de M2i Life Sciences (Saint-Cloud, France). Les solutions stock des composés ont été obtenues par solubilisation en tampon NaCl (0,9%, véhicule) à une concentration de 2 mg/mL qui correspond à une dose de 5 mg/Kg. Ces solutions stocks sont conservées à 4°C pendant 2 semaines maximum.
Solution stock de peptide amyloïde [25-35] ; formation des oligomères.
Le peptide amyloïde [25-35], noté Aβ 25-35 (Eurogentec, Angers, France), a été solubilisé dans de l’eau distillée stérile à une concentration de 3 mg/mL, la solution stock ainsi formée est aliquotée et conservée à -20°C jusqu’à utilisation.
Les oligomères de Aβ 25-35 sont formés tel que décrit par Maurice et al. (1996), lors d’une incubation à 37°C pendant 4 jours avant injection aux animaux. La solution véhicule ou le peptide contrôle sont soumis au même traitement avant administration. Il a déjà été démontré que l'injection de solution véhicule (eau distillée) donne la même absence d'effet que l'injection de peptide contrôle Sc Aβ (peptide contrôle), qui comprend les mêmes acides aminés que Aβ 25-35 dans un ordre aléatoire et qui ne s'oligomérise pas.
Administration aux animaux Les composés sont administrés IP dans un volume de 100 µL par 20g de masse corporelle. L’administration de la combinaison FENM/DPZ s’effectue dans un volume de 100 µL par 20g de masse corporelle. Les doses de composés mentionnés dans la partie expérimentale correspondent aux doses des sels des composés utilisés et non à l’équivalent massique du composé en soi. Les doses administrées exprimées en moles sont mentionnées dans le tableau 2. Pour chaque composé les doses administrées sont 0,01 ; 0,03 ; 0,1 ; 0,3 et 1 mg/Kg. Dans le cas de la combinaison, les doses de donépézil et de FENM coadministrées étaient respectivement de 0,03 et 0,01 mg/Kg.
Les doses correspondantes exprimées en mMol/Kg sont reportées au tableau 2 ci-dessous.