INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes du procédé selon un premier mode de réalisation de l’invention. Au moyen de données macroscopiques (MACa) d’un réseau routier d’apprentissage, et de données de trajet réalisés (DTRa) du réseau routier d’apprentissage constituant une base d’apprentissage, on entraine une méthode d’apprentissage (APP) et on détermine le modèle de vitesse de véhicule (MOD). Ces premières étapes sont réalisées hors ligne (Off). En ligne (Onl), on applique le modèle de vitesse de véhicule (MOD) à des données macroscopiques (MACb) du réseau routier considéré, et à un trajet acquis (CHE) déterminée entre le point de départ et le point d’arrivée (O/D) du déplacement. Ainsi, on détermine un premier profil de vitesse du déplacement v. Puis, au moyen d’une optimisation (OPT) et d’une éventuelle réitération de l’application du modèle (MOD) on détermine un profil de vitesse du déplacement v opt .
L’étape d’optimisation (OPT) est réalisée en fonction d’une contrainte physique : si la contrainte physique n’est pas respectée, on réitère l’étape d’application du modèle (MOD). Ainsi, le procédé peut comporter une boucle fermée. Cette étape d’optimisation permet de rendre plus réaliste le profil de vitesse optimal.
Selon un deuxième mode de réalisation de l’invention, la contrainte physique peut être obtenue au moyen de données de trajets réalisés sur le réseau routier considéré. La illustre, schématiquement et de manière non limitative, ce deuxième mode de réalisation. Les étapes identiques à celles du premier mode de réalisation ne sont pas décrites à nouveau. Pour ce mode de réalisation, l’étape d’optimisation (OPT) dépend de données de trajets réalisés (DTRb) sur le réseau routier considéré.
Selon un troisième mode de réalisation de l’invention (qui peut être combiné au deuxième mode de réalisation de l’invention), la contrainte physique peut être obtenue en fonction du trajet acquis. La illustre, schématiquement et de manière non limitative, ce troisième mode de réalisation. Les étapes identiques à celles du premier mode de réalisation ne sont pas décrites à nouveau. Pour ce mode de réalisation, l’étape d’optimisation (OPT) dépend du trajet acquis (CHE) entre le point de départ et le point d’arrivée (O/D).
1. Construction de la base d’apprentissage Lors de cette étape, on construit une base d’apprentissage pour un réseau routier d’apprentissage. Le réseau routier d’apprentissage est un réseau routier pour lequel on connaît certaines caractéristiques pour la construction du modèle de vitesse du véhicule. Le réseau routier d’apprentissage peut être différent ou identique du réseau routier considéré pour les étapes 4 et 5. En effet, l’invention permet de déterminer les profils de vitesse pour un autre réseau routier que celui qu’on utilise pour construire le modèle.
On construit la base d’apprentissage à partir d’au moins de données macroscopiques d’un réseau routier d’apprentissage et à partir de données de trajets réalisés au sein du réseau routier d’apprentissage. Les données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage correspondent aux informations liées au réseau routier, telle que l’infrastructure, la pente, la signalisation, etc. Les données de trajets réalisés permettent de prendre en compte des comportements réels afin de former un modèle de vitesse du véhicule représentatif et précis.
Selon un aspect de l’invention, les données macroscopiques du réseau routier peuvent être la topologie (c’est-à-dire la pente, les virages, les intersections, la signalisation, etc.), le type de brin routier (par exemple route urbaine, autoroute, etc.), le nombre de voies du brin routier, la vitesse maximale du brin routier, la signalisation du brin routier, la pente du brin routier, la longueur du brin routier, etc. Préférentiellement, les données macroscopiques comprennent au moins le type de brin routier, le nombre de voies du brin routier, la vitesse maximale et moyenne du brin routier, la présence de signalisation, la longueur du brin routier, et la vitesse du trafic routier. De préférence, les données macroscopiques du réseau routier peuvent être fournies par un système d’information géographique (SIG). Here TM , Google Maps TM , OpenStreetMap TM sont des exemples de système d’information géographique. Les données macroscopiques sont toujours disponibles et depuis n’importe quel lieu. Ainsi, elles peuvent servir comme entrées uniques de la première base d’apprentissage et du modèle de vitesse du véhicule.
Selon un aspect de l’invention, les données de trajets réalisés peuvent comporter des données mesurées lors de trajets antérieurs sur le réseau routier d’apprentissage, notamment la vitesse, la position et l’altitude. De préférence, les données de trajets réalisés peuvent être mesurées au moyen d’un système de géolocalisation, tel qu’un capteur de positionnement par satellite, tel que le système GPS (de l’anglais Global Positioning System), le système Galileo, etc. Le système de géolocalisation peut être embarqué à bord du véhicule ou déporté (par exemple au moyen d’un téléphone intelligent, de l’anglais « smartphone »).
2) Construction d’un modèle de vitesse Lors de cette étape, on construit un modèle de vitesse de véhicule qui associe à un brin routier au moins un (de préférence une pluralité de) profil de vitesse en fonction de données macroscopiques du brin routier. En d’autres termes, le modèle de vitesse de véhicule permet de déterminer au moins un profil de vitesse sur un brin d’un réseau routier ; le modèle de vitesse de véhicule est dépendant des données macroscopiques du brin routier. Lors de cette étape on modélise le profil de vitesse à l’échelle d’un brin routier, alors que lors des étapes 4 et 5, le profil de vitesse est déterminé à l’échelle d’un trajet constitué d’une succession de brins routiers.
Lors de cette étape, on construit le modèle de vitesse de véhicule par une première méthode d’apprentissage automatique (de l’anglais « machine learning ») entrainée au moyen de la base d’apprentissage construite telle que décrite ci-dessus, comprenant au moins des données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage et des données de trajets réalisés au sein du réseau routier d’apprentissage. Le modèle de profil de vitesse obtenu à partir de données macroscopiques et de données de trajets réalisés permet une bonne représentativité du modèle, et par conséquent, permet de prédire précisément un profil de vitesse.
Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut construire le modèle de vitesse du véhicule en mettant en œuvre les étapes suivantes :
2.1 Segmentation du réseau routier
2.2 Catégorisation des segments du réseau routier
2.3 Classification des données de trajets réalisés
2.4 Génération d’au moins un profil de vitesse.
Avantageusement, la première pluralité de tuyaux pneumatiques 48 comprend au moins trois tuyaux pneumatiques, notamment cinq tuyaux pneumatiques.
Chaque tuyau pneumatique parmi la première pluralité de tuyaux pneumatiques 48 est associé à une fonction de commande propre.
Chaque fonction de commande est par exemple une fonction de commande de freinage d’immobilisation en stationnement, une fonction de commande de freinage de service lorsque le véhicule ferroviaire est en mouvement, une fonction de commande de sablage de la roue afin d’améliorer son adhérence en cas de freinage d’urgence notamment, ou encore une fonction de commande de graisseur de boudin de roue visant à réduire le frottement entre les boudins de roues et les rails, notamment dans les courbes.
De manière similaire, le deuxième système de commande 40 est configuré pour commander le deuxième système de freinage direct 26.
Le deuxième système de commande 40 est relié au deuxième système de freinage direct 26 par une deuxième pluralité de tuyaux pneumatiques 50 sortant de la face arrière 46 de l’armoire 36.
Chaque tuyau pneumatique parmi la deuxième pluralité de tuyaux pneumatiques 50 est associé à une fonction de commande propre.
Avantageusement, la deuxième pluralité de tuyaux pneumatiques 50 comprend au moins trois tuyaux pneumatiques, notamment cinq tuyaux pneumatiques.
Les différentes fonctions de commande associées à la première pluralité de tuyaux pneumatiques 48 est identique aux fonctions de commande associées à la deuxième pluralité de tuyaux pneumatiques 50.
En particulier, la première pluralité de tuyaux pneumatiques 48 et la deuxième pluralité de tuyaux pneumatiques 50 présentent le même nombre de tuyaux et les mêmes fonctions de commande associées.
Le troisième système de commande 42 est configuré pour commander le système de freinage global 30. En particulier, le troisième système de commande 42 permet de commander l’activation des cylindres de frein 31 de l’ensemble des bogies 16 du véhicule ferroviaire 10.
Le troisième système de commande 42 est relié au système de freinage global par une troisième pluralité de tuyaux pneumatiques 52 sortant de la face arrière 46 de l’armoire 36.
Chaque tuyau pneumatique parmi la troisième pluralité de tuyaux pneumatiques 52 est associé à une fonction de commande propre.
Chaque fonction de commande est ici par exemple une fonction d’alimentation en air, une fonction de commande de la conduite générale 34, une fonction d’égalisation des pressions.
Comme visible sur la , chaque tuyau pneumatique parmi la première pluralité de tuyaux pneumatiques 48 est arrangé de manière symétrique au tuyau pneumatique de la deuxième pluralité de tuyaux pneumatiques 50 associé à la même fonction de commande, en sortie de la face arrière 46 de l’armoire 36 par rapport à l’axe vertical principal A-A’.
Ainsi, par exemple, en référence à la , le tuyau pneumatique 48A parmi la première pluralité de tuyaux pneumatiques 48 associé au freinage de service est disposé de manière symétrique au tuyau pneumatique 50A parmi la deuxième pluralité de tuyaux pneumatiques 50 associé au freinage de service par rapport à l’axe vertical principal A-A’.
De même, le tuyau pneumatique 48B parmi la première pluralité de tuyaux pneumatiques 48 associé à l’immobilisation en stationnement est disposé de manière symétrique au tuyau pneumatique 50B parmi la deuxième pluralité de tuyaux pneumatiques 50 associé à l’immobilisation en stationnement par rapport à l’axe vertical principal A-A’.
Le procédé selon la présente invention permet de réduire le temps de calcul nécessaire à la simulation, par rapport aux méthodes existantes. Il est mis en œuvre par ordinateur qui peut être toute unité de traitement comme un ordinateur de bureau, tout type de micro-contrôleur ou de calculateur, téléphone, tablette etc. L’invention peut ainsi être embarquée notamment sur des micro-contrôleurs de faible puissance tel que par exemple le STM32 Nucleo-64. Elle peut a fortiori fonctionner rapidement sur des micro-contrôleurs plus puissants ou des ordinateurs de bureau.
La présente méthode repose, contrairement au procédé décrit dans le document EP1576577, sur une décomposition modale plutôt que sur des guides d'ondes élémentaires (« elementary waveguides » en anglais). Les guides d'ondes élémentaires font intervenir des retards longs liés à la longueur effective du résonateur. Dans le document EP1576577, l'équation (13) montre que le retard D est proportionnel à la longueur du résonateur, cette longueur étant utilisée comme paramètre de contrôle dans le document EP1576577.
Chaque relation de récurrence du type de l'équation (16), ou (19), ou (22) dans le document EP1576577 représente plusieurs résonances du résonateur, alors que l’utilisation de la décomposition modale dans la présente invention permet notamment à chaque relation de récurrence portant sur les pressions modales p n de représenter une unique résonance du résonateur. Le formalisme modal adopté ici permet plus de flexibilité dans le réglage de la production de son et de son timbre, sans augmenter le coût de calcul.
Le procédé selon la présente invention permet une implémentation rapide, temps réel, qui nécessite peu de ressource. L’invention s’adapte particulièrement bien à des microcontrôleurs de faible puissance.
Avantageusement, le résonateur est pris en compte par un formalisme modal tel que la pression p à l'entrée du résonateur est décomposée comme une somme de N m pressions modales p n , c'est à dire .
Concernant l’anche, son déplacement, variable x , est par exemple déterminé par rapport à sa position d’équilibre. La pulsation de résonance ω r et l’amortissement q r peuvent être ajustés en fonction des paramètres de contrôle et du doigté afin de favoriser la production de son ou d'ajuster le timbre du son produit.
Par signal représentatif d’un doigté on entend un signal électronique préenregistré ou généré représentatif d’une configuration de l’instrument ou d’un son souhaité, ce signal pouvant par exemple être obtenu à partir d’un numéro de note, d’une note midi ou de tout autre moyen.
Avantageusement, l’anche peut être de de type simple, double, lippale ou autre.
Selon un mode de réalisation préféré, le procédé peut également comprendre une réception d’un signal représentatif d’une action sur l’ouverture au repos de l’anche, et par ailleurs N m peut être compris entre 2 et 30. Cela permet de limiter la complexité de l’implémentation et de garantir une rapidité d’exécution.
Selon un mode de mise en œuvre avantageux de l’invention, la décomposition modale peut comprendre une étape de calcul d’une composante strictement causale des pressions modales.
Ce calcul est avantageusement effectué à chaque itération.
L’autre composante des pressions modales est une composante instantanée qui est déterminé par le modèle de l’anche.
Ces étapes peuvent être mises en œuvre par des moyens informatiques. Ces étapes sont détaillées dans la suite de la description.
La illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes de la construction du modèle de vitesse du véhicule selon ce mode de réalisation de l’invention. Dans un premier temps, on segmente (SEG) le réseau routier au moyen des données macroscopiques (MACa) du réseau routier d’apprentissage. Par la suite, on catégorise (CAT) les segments du réseau routier obtenus à l’étape précédente. L’étape suivante est une étape de classification (CLA) des données de trajets réalisés (DTRa) du réseau routier d’apprentissage pour chaque catégorie (CAT) de segment routier. Enfin, on génère au moins un profil de vitesse (PRO) pour chaque segment du réseau routier d’apprentissage et pour chaque classification des données de trajets réalisés.
Lors de cette étape, on segmente le réseau routier d’apprentissage au moyen des données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage. En d’autres termes, on découpe le réseau routier d’apprentissage en segments à partir des données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage. Le but de cette étape est d’obtenir des subdivisions du réseau routier en fonction de données telles que la topologie et les conditions de trafic.
Conformément à une mise en œuvre de l’invention, on peut segmenter le réseau routier par un découpage du réseau routier en triplets de liaisons (encore appelés triplet de brins routiers), chaque triplet de liaisons comportant une liaison formée entre deux nœuds du réseau routier, son origine et sa destination. Il existe une importante dispersion des vitesses enregistrées dans les données des trajets réalisés en fonction du style de conduite, de l’état de la signalisation, des manœuvres et des origines et destinations de chaque véhicule. Cette segmentation en triplet de liaisons permet de limiter cette dispersion, en considérant (dans les étapes suivantes) uniquement les données de vitesses des véhicules qui proviennent de la même origine et qui ont la même destination. De plus, cette segmentation permet d’obtenir des caractéristiques pour chaque segment (chaque triplet de liaisons), par exemple l’angle de manœuvre, le nombre de triplets ayant la même liaison centrale (nombre de connexions), etc.
La illustre une route comprenant une intersection. Cette route comprend une liaison comprise entre les nœuds A et B. Le véhicule a alors une seule origine O possible et deux destinations possibles D1 et D2. Ainsi, selon la mise en œuvre de l’invention décrite ci-dessus, un premier segment correspondant à la route de la peut être le triplet de liaisons (O, liaison AB, D1), et le deuxième segment correspondant à la route de la peut être le triplet de liaisons (O, liaison AB, D2). La liaison centrale AB est alors commune pour deux segments (triplets de liaisons) distincts.
Alternativement, on peut segmenter la route sur la base des brins du réseau routier, ou en considérant la moitié d’un brin pour capter l’effet d’une signalisation qui peut être au milieu d’un segment défini par les données macroscopiques d’un système d’information géographique.
Lors de cette étape, on catégorise chaque segment du réseau routier d’apprentissage obtenu à l’étape 2.1 au moyen des données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage. En d’autres termes, à chaque segment routier, on associe une catégorie qui regroupe les segments routiers ayant les mêmes caractéristiques.
Pour le mode de réalisation dans lequel le segment est un triplet de liaisons, on peut noter que deux triplets de liaisons ayant la même liaison centrale peuvent se retrouver dans des catégories différentes. En effet, ils peuvent avoir des caractéristiques différentes. Pour l’exemple de la , le triplet de liaisons (O, AB, D1) ne possède pas de virage, au contraire du triplet de liaisons (O, AB, D2).
Selon un mode de réalisation, les catégories peuvent être formées à partir des critères suivants : route congestionnée ou non, présence ou absence de signalisation (par exemple d’un feu de signalisation), présence ou absence d’une intersection, route prioritaire ou non, importance de la courbure d’un virage, classe fonctionnelle (qui caractérise la hiérarchie du réseau routier et le niveau d’important du segment, par exemple autoroute, petite rue, etc.), nombre de voies, etc. Ces critères sont obtenus directement des données macroscopiques du réseau routier.
De manière avantageuse, pour limiter le nombre de catégories et pour conserver une bonne représentativité du réseau routier, les catégories de segments peuvent être :
une route congestionnée, une route pas ou peu congestionnée avec un feu de signalisation, une route pas ou peu congestionnée sans feu de signalisation et avec une intersection avec priorité, une route pas ou peu congestionnée sans feu de signalisation et avec une intersection sans priorité, une route pas ou peu congestionnée sans feu de signalisation avec un virage ayant une faible courbure, et une route pas ou peu congestionnée sans feu de signalisation avec un virage ayant une forte courbure.
En d’autres termes, pour cette réalisation, à chaque segment on peut attribuer une de ces six catégories. En effet, il n’est généralement pas utile de subdiviser le cas de la route congestionnée, car dans ce cas, la vitesse est très faible, et ni la signalisation ni la courbure de la route n’ont un impact significatif sur la vitesse du véhicule.
Lors de cette étape, pour chaque catégorie de segment du réseau routier d’apprentissage, on classifie les données des trajets réalisés. Pour cela, on associe à chaque segment du réseau routier d’apprentissage les données de trajets réalisés, en particulier la vitesse. Puis, on classifie pour chaque catégorie les données des trajets réalisés qui se ressemblent. Cette étape permet de limiter les dispersions des données mesurées, en particulier de la vitesse, ces dispersions étant notamment induites par des phénomènes aléatoires (style de conduite, alternance des feux de signalisation, etc.).
- la est une vue de côté schématique d’un véhicule ferroviaire comprenant dispositif de commande selon l’invention,
- la est une vue schématique en perspective du dispositif de commande de la , et
- la est une vue schématique de la face arrière de l’armoire du dispositif de commande de la .
Les termes « vertical », « horizontal », « transversal » et « longitudinal » s’entendent de manière générale par rapport aux directions usuelles d’un véhicule ferroviaire circulant sur des rails horizontaux.
La représente un véhicule ferroviaire 10 propre à circuler sur des rails, non représentés, s’étendant longitudinalement.
Le véhicule ferroviaire 10 comprend au moins une voiture motrice 12, aussi appelée locomotive, définissant une extrémité de tête du véhicule ferroviaire 10 et avantageusement une ou des voitures à guider 14, dont une voiture de queue située à une extrémité de queue du véhicule ferroviaire 10.
Dans un mode de réalisation avantageux, le véhicule ferroviaire 10 est configuré pour circuler dans les deux sens. La voiture de queue est alors également une locomotive apte à remorquer les autres voitures constitutives du véhicule ferroviaire 10.
Le véhicule ferroviaire 10 comprend une pluralité de bogies 16 supportant les voitures 12, 14.
En particulier, la voiture motrice 12 repose sur deux bogies 16 disposés à chacun des extrémités de la voiture motrice 12, dont un premier bogie 18 et un deuxième bogie 20.
Chaque bogie 16 comprend des roues 22 montées mobiles en rotation sur le bogie 16 par des essieux et un châssis, non représentés. Seule une paire de roues 22 est représentée sur la mais avantageusement chaque bogie 16 comprend deux paires de roues 22 parallèles.
Comme visible sur la , le véhicule ferroviaire 10 comprend en outre un premier système de freinage direct 24 du premier bogie 18 et un deuxième système de freinage direct 26 du deuxième bogie 20 et un dispositif de commande pneumatique 28.
Avantageusement, le véhicule ferroviaire 10 comprend en outre un système de freinage global 30 du véhicule ferroviaire 10.
Le premier système de freinage direct 24 comprend une source d’air sous pression, non représentée, et au moins un cylindre de frein 31 et une semelle de frein 32 associées à l’une des roues 22 du premier bogie 18.
La source d’air sous pression permet d’activer le cylindre de frein 31 et ainsi déplacer la semelle de frein 32 au contact de la roue 22 associée et par frottement permet ainsi de ralentir la roue 22 et donc le véhicule ferroviaire 10.
Le premier système de freinage direct 24 est avantageusement configuré pour freiner plusieurs roues 22 du premier bogie 18.
Le premier système de freinage direct 24 est notamment propre à être utilisé dans divers situations opérationnelles du véhicule ferroviaire 10 en raison de sa maniabilité et de sa rapidité d'action, par exemple en cas de circulation de la voiture motrice 12 seule, pour immobiliser le véhicule ferroviaire en stationnement, en cas d’urgence, en cas de défaillance du système de freinage global 30, etc.
La demande IN201811003366 décrit un système de détection des aliments opérationnel via une interface utilisateur pour identifier et détecter la fraîcheur des aliments sous observation. Le système de détection comprend un capteur d’images des aliments et un serveur pour la mise en correspondance de l'image avec un ensemble prédéfini de données d'image et à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ou d'un outil d'apprentissage machine, et un composant d'affichage des résultats sur la fraîcheur et la qualité des aliments.
Il existe un besoin pour perfectionner encore les procédés d’estimation automatique de la qualité d’un produit agricole, afin notamment de s’affranchir le plus possible des aléas pouvant biaiser l’estimation, tout en assurant un moindre coût, une simplicité d’utilisation, une rapidité de traitement et une fiabilité des résultats.
L’invention vise à répondre à cet objectif et a pour objet, selon l’un de ses aspects, un procédé d’estimation automatique de la qualité d’un produit agricole, notamment du raisin, contenu en vrac dans des caisses, le procédé comportant :
l’acquisition d’au moins une image sur laquelle le produit contenu dans chacune des caisses est visible, la segmentation de ladite au moins une image par un premier réseau de neurones entraîné pour isoler une zone d’intérêt représentant au moins une caisse et dans laquelle seul le produit contenu dans la caisse est visible, et la classification du contenu de chaque caisse visible sur la zone d’intérêt en générant un score représentatif de la qualité du produit à l’aide d’un deuxième réseau de neurones entraîné pour ce faire.