INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
De manière connue, un problème d’optimisation avec un découplage des paramètres en jeu est beaucoup plus facile à traiter pour parvenir à une solution optimale lorsque le temps de calcul est très limité, notamment pour l’optimisation des paramètres de tuning du MPC-MCA. Selon l’invention, en considérant que la restitution de mouvement du lacet est prépondérante par rapport aux restes des stimuli à reproduire, la stratégie de la restitution du mouvement de lacet est indépendante de la stratégie de restitution des autres forces inertielles à reproduire.
Le procédé comporte donc une étape de découplage du problème de l’optimisation des stratégies de la restitution des mouvements entre des forces inertielles X, Y et des mouvements de lacet.
Normalement les forces inertielles reproduites dans l’axe longitudinal ou latéral du simulateur proviennent à la fois des forces inertielles dans les axes des rails X, Y. Lorsque l’angle de lacet du simulateur est faible, par exemple, inférieur à 10°, et avec un niveau de force inertielle à reproduire inférieur à 1,5m/s², l’influence des forces inertielles de l’axe du rail X sur celles du latéral du simulateur ou plus précisément du repère de conducteur dans la cabine peut être considérée négligeable, de même pour l’influence des forces inertielles entre l’axe du rail Y et celui du longitudinal de simulateur.
En présence d’un angle de lacet relativement grand, la force inertielle produite dans l’axe longitudinal ou latéral est un résultat couplé des forces inertielles dans les axes des rails X et Y. Par conséquent, les références des forces selon les axes X, Y à reproduire dans un horizon futur sont fonction des forces inertielles longitudinale et latérale du véhicule pondérées par les valeurs de sinus et cosinus de l’angle de lacet, qui évolue dans le temps de manière non-linéaire.
Selon l’invention, la première étape d’optimisation de la restitution de mouvement de lacet s’effectue de manière indépendante découplée de la deuxième étape d’optimisation de restitution de mouvement des forces inertielles selon les axes longitudinal X et transversal Y afin d’une part de réduire le temps d’optimisation pour l’ensemble des mouvements à reproduire et d’autre part de prioriser la restitution optimale de mouvements de lacet selon des bandes de fréquences. Ladite première étape est donc découplée des stratégies d'optimisation de la restitution des mouvements dans d'autres axes tels que longitudinal ou transversal qui se trouvent dans la deuxième étape. Ce découplage des étapes d’optimisation permet de réduire la complexité de l’optimisation des commandes des mouvements du simulateur notamment en temps réel.
Ledit premier module reçoit des signaux et des données d’un modèle dynamique de véhicule et des rayons de courbure de la route.
- une sous-étape E1 : au cours des déplacements de l’utilisateur UT dans son domicile DOM pendant la période de référence Préf (par exemple : une semaine), un capteur de l’équipement utilisateur EQ, porté par cet utilisateur, collecte et enregistre en continu des mesures de l’environnement (ou informations numériques de localisation). Comme précédemment en lien avec la , le capteur magnétométrique de l’équipement utilisateur UT collecte et enregistre donc des mesures magnétométriques en continu ;
- une sous-étape E2 : les mesures magnétométriques collectées sont ensuite découpées temporellement pour obtenir des signaux d’intérêt pour chaque journée pendant la période de référence (du jour j1 jusqu’au jour jP définissant la période de référence, par exemple une semaine où P=7 dans ce cas) ;
- une sous-étape E3 : pour chaque signal d’intérêt associé à un jour j de la période de référence Préf, une fenêtre d’analyse des signaux d’intérêt est obtenue. Sa largeur est par exemple déterminée par des expérimentations préliminaires (choix empirique). Dans un exemple de mise en œuvre, les mesures d’environnement de ce signal sont segmentées toutes les 100ms sans recouvrement ;
- une sous-étape E4 : les signaux d’intérêts recueillis en E2 et segmentés en E3 sont ensuite traités. Les traitements comprennent, de façon non exhaustive, un filtrage passe-bas pour débruiter l’information, une normalisation pour uniformiser les données, un rééchantillonnage de données pour synchroniser les sources, etc.
- une sous-étape E5 : elle consiste à faire apprendre à un module d’intelligence artificielle, tel que par exemple le module de classification MOD_CLAS présenté en lien avec la , à prédire une trajectoire d’un déplacement de l’utilisateur UT à partir de signaux d’intérêt issus des sous-étapes E1-E4.
Un tel apprentissage peut être supervisé et s’appuyer sur une base de données d’apprentissage POI_DB comprenant une pluralité de couples de données comprenant plusieurs mesures d’environnement (valeurs de signaux d’intérêt) et une localisation géographique (x,y) correspondant à un point d’intérêt POI de la carte associé. Pour chacun de ces couples de données, le module de classification MOD_CLAS prend en entrée les signaux d’intérêt et ajuste sa configuration pour obtenir la localisation géographique associée (qui constitue une vérité terrain ou étiquette) en sortie. Ceci lui permet de construire un modèle de prédiction MP qui sera ensuite mis en œuvre par le module MOD_CLAS en phase de test pour prédire la localisation géographique (x,y) d’un nouvel ensemble de mesures d’environnement. Par exemple, cette base de données POI_DB est construite dans une phase préalable de la façon suivante : l’utilisateur UT ou éventuellement un technicien se déplace alors dans le domicile pendant une période de configuration et des mesures de l’environnement sont collectées en différentes localisations de l’habitation, ou points d’intérêts POIs qui correspondent à des zones définies par un quadrillage d’une carte du domicile DOM et associés à une information de localisation donnée dans cette carte. Cette étape initiale de cartographie du domicile DOM permet d’associer à chaque point d’intérêt POI (x, y) de la carte du domicile une ou plusieurs valeurs magnétométriques (mx, my, mg). Dans un exemple, pour un premier point d’intérêt POI 1 , trois valeurs magnétométriques sont associées (mx 1 , my 1 , mg 1 ). Avantageusement, l’utilisateur UT parcourt exhaustivement toutes les zones POIs du quadrillage et collecte des mesures du capteur en chacun de ces points d’intérêt, de sorte qu’on puisse associer à chacune de ces zones au moins une donnée magnétométrique. Dans un exemple de mise en œuvre, la base de données POI_DB comprend 200 POIs et 5 valeurs magnétométriques qui caractérisent chaque POI dans la carte du domicile.
Ainsi, ces points d’intérêt POIs sont des positions dans l’environnement où on a collecté et stocké des mesures magnétométriques. Les régions d’intérêts ROIs sont des ensembles de POIs qui représentent des lieux d’intérêt (canapé, table, etc.).
Par exemple, le module MOD_CLAS comprend un réseau de neurones qui présente l’architecture de la . Cette architecture prend comme données d’entrée les mesures magnétométriques (par exemple (M 1 , M 2 , M 3 , …, M N )(t)) des couples de la base de données POI_DB à apprendre, puis utilise une représentation 3RP (de l’anglais, « 3 dimension based Recurrence Plot ») pour transformer les données d’entrée en images. Le réseau de neurones MOD_CLAS comprend aussi une succession de couches CNN (de l’anglais, « Convolutional Neural Networks ») configurées pour prendre les images en entrée et calculer, à partir de ces images, les caractéristiques principales à apprendre pour la classification. Il comprend enfin plusieurs couches de neurones FC (de l’anglais, « Fully Connected ») configurées pour identifier, à partir de ces caractéristiques principales, la localisation géographique (x,y) plus probable de l’utilisateur à chaque instant sur la carte du domicile, en coordonnées relatives à l’habitation définie par la vérité terrain.
Dans l’exemple d’implémentation de la , le réseau de neurones MOD_CLAS comprend en outre un module d’attention M_att, inséré entre les couches CNN et FC, configuré pour prendre en compte le fait que les données d’entrée ne correspondent pas à des points isolés mais font partie d’une série temporelle de mesures magnétométriques présentée en entrée. Autrement dit, ce module d’attention M_att permet de prendre en compte des éléments du passé de la série temporelle pour prédire la position (x,y)(t) courante la plus probable.
Pour ce faire, le module d’attention M_Att met en œuvre différents algorithmes connus en soi comme par exemple : un remodelage et une inéarisation des couches CNN, un noyau d’attention, tel que par exemple un algorithme de type « softmax » ou de type GRU (de l’anglais, « Gated Recurrent Unit »), etc.
A la fin de l’apprentissage, le module MOD_CLAS a construit un modèle de prédiction MP lui permettant d’associer à une séquence temporelle d’informations de mesures de l’environnement de l’utilisateur, une séquence spatio-temporelle, ou trajectoire, de l’utilisateur.
Dans l’exemple de la , le module MOD_CLAS est un réseau de neurones, mais, selon l’invention, il peut être tout autre module d’intelligence artificielle apte à remplir les mêmes fonctions.
Dans une sous-étape E6 , le modèle de prédiction MP construit en E5 est chargé dans le module de classification MOD_CLAS prêt à être utilisé en phase de test.
On présente désormais en lien avec la et la , l’étape 2 de caractérisation et stockage de paramètres représentatifs de déplacements de l’utilisateur pendant cette période de référence Préf.
Les sous-étapes E1 à E6 de la correspondent aux sous-étapes E1 à E6 de la .
Dans cet exemple de réalisation de l’invention, on considère avantageusement plusieurs paramètres représentatifs d’un déplacement de l’utilisateur UT : trajectoires (par exemple : trajectoires quotidiennes de la personne à domicile de son lever à son coucher), occupations des espaces (par exemple : 50% du temps dans la chambre à coucher), dynamiques (par exemple : les vitesses, accélérations, pause des trajectoires et occupation des régions d’intérêt (par exemple : récurrence d’une pause près de la fenêtre du salon, de la télévision, etc.).
Le modèle dynamique de véhicule est une modélisation fonctionnelle de la dynamique d’un véhicule adapté au cas de simulateur de conduite automobile en temps réel. Les caractéristiques de la suspension sont simulées préalablement à l’aide d’un logiciel de multi-corps tel que ADAMS/Cars ou mesurées directement sur un banc K&C acronyme pour « Kinematic and Compliance ». Le modèle pneumatique est établi grâce au banc de caractérisation et à une modélisation adéquate au système du temps réel tel que Pacejka connu dans l’état de l’art. L’ensemble du système est discrétisé en pas de temps fixe et résolu par un solver du temps-réel avec une précision de calcul en ordre de 1 selon la méthode de Euler ou supérieur par exemple 4 selon la méthode de Range-Kutta bien connues dans le domaine des simulations numériques, si la performance du temps de calcul le permet.
Le modèle dynamique du véhicule prend en compte les commandes du conducteur ainsi que le scénario de circulation par exemple la route, la météo, l’environnement, le trafic, ou un événement de circulation.
La détaille les différents modules de l’étape d’optimisation de la restitution de lacet d’un mode de réalisation.
Le procédé comprend une étape de prédiction 201 des vitesses de lacet à reproduire jusqu’à un horizon temporel TN pour constituer la trame des signaux prédictifs qui sera utilisée dans le module d’optimisation de la restitution de mouvement des lacets
L’étape 201 comporte deux branches suivantes de traitement :
-une première branche de prédiction de vitesse du lacet à pas variable qui comporte les sous-étapes suivantes :
- une première sous-étape de prédiction 215 de la trame du signal évaluée à partir de l’information de la route comprenant les rayons de courbure R et l’état du véhicule, sa vitesse V et son accélération. L’étape 215 permet d’estimer les vitesses de lacet du véhicule en se basant sur la formule simplifiée suivante :
Dans cette première sous-étape 215, on peut estimer la vitesse du véhicule aux pas de temps futur ainsi que le rayon de courbure de la route aux pas de temps futur. Les paramètres d’entrée de cette première étape sont dans une liste comprenant les rayons de courbure de la trajectoire de la route, la vitesse et l’accélération du véhicule déduite, l’indice de la position du véhicule ou la position du véhicule. On peut alors déduire la vitesse de lacet du véhicule de manière simplifiée à l’aide de la formule (2) aux pas de temps futur.
-une deuxième sous-étape 216 de filtrage hautes fréquences à pas variable. L’objet de cette étape est de décomposer les fréquences des signaux afin de privilégier les hautes fréquences dont la bande passante peut être de 0,15Hz à 5Hz, voire de 0,5Hz à 5Hz pour les signaux d’accélération latérale et beaucoup plus pour longitudinale et verticale de 0,15 – 0,5Hz à 10 - 100Hz suivant la performance du simulateur.
Le filtre HP à pas variable présenté dans 216 est déduit à partir de l’équation d’un filtre ordre 2 dont la fonction de transfert a pour expression :
où ξ est le coefficient d’amortissement du filtre, l’impulsion du filtre.
L’équation temporelle s’exprime :
où x est le signal en entrée du filtre tel que l’accélération X, Y ou la vitesse de lacet, y est le signal filtré.
En équation discrétisée, nous avons :
Ainsi, le signal filtré au pas i+2 peut être déduit à partir du signal d’entrée courant au pas i+2 et les signaux x, y aux pas précédents i et i+1 :
Un tel calcul est beaucoup plus rapide que d’utiliser un filtre à pas fixe. Notons que si Ti est de même valeur, par ex. égal au pas d’échantillonnage, Ts, l’équation (6) correspond à un filtre à pas constant. Si le système du temps-réel le permet, nous pouvons aussi prendre un filtre à pas constant en interpolant les signaux d’entrée qui est en pas variable.
L’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une sous-étape de filtrage des signaux à hautes fréquences suivie d’une étape de mise à l’échelle non linéaire avec au-moins deux facteurs d’échelle pour privilégier les mouvements à hautes fréquences en leur associant un facteur d’échelle plus important proche de 1 :1 que pour les mouvements à basses fréquences afin de privilégier le ressenti de variation des mouvements des utilisateurs.
-l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une première branche de prédiction des vitesses de lacets sur un horizon temporel éloigné de l’état courant du véhicule et une seconde branche de prédiction des vitesses de lacets sur un horizon temporel proche de l’état courant du véhicule.
De manière avantageuse, l’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral prend en compte un horizon temporel de prédiction suffisamment grand en prenant un schéma de calcul à pas de temps variable selon une branche de prédiction pour un horizon temporel proche de l’état courant du véhicule qui pourrait aussi être à pas de temps constant et selon l’autre branche de prédiction des accélérations notamment pour celles latérales estimées à partir des rayons de courbure et des vitesses prédites du véhicule .
-l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une étape de filtrage des signaux de prédiction à hautes fréquences dans chacune des deux branches de prédiction.
De manière avantageuse, l’objet de cette étape est de décomposer les fréquences des signaux afin de privilégier les signaux à hautes fréquences, notamment pour la prédiction des signaux des accélérations latérales pour les deux types d’horizon temporel.
-l’étape d’optimisation de la restitution de mouvements en longitudinal ou latéral comprend une étape de mise à l’échelle non-linéaire des signaux suivant les bandes de fréquences à l’aide d’au-moins deux facteurs d’échelle afin privilégier les mouvements à hautes fréquences avec une échelle élevée pour chacune des branches de prédiction.
De manière avantageuse, chacune des deux branches de prédiction plutôt à pas constant pour un horizon proche de l’état courant du véhicule et à pas variable pour un horizon plus lointain comporte une étape de mise à l’échelle non linéaire des signaux pour privilégier les signaux à hautes fréquences.
Description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes particuliers de réalisation de l'invention donnés à titre d'exemples non limitatifs et représentés sur les dessins annexés, dans lesquels :
est une vue schématique d’un dispositif de simulation de conduite automobile.
est une vue schématique d’un logigramme du procédé avec la stratégie de reproduction du mouvement de lacet.
est une vue schématique d’un logigramme de fonctionnement du procédé entre l’optimisation de lacet et celle des forces inertielles en longitudinal et latéral
est une vue schématique d’un logigramme de l’étape de restitution des mouvements dans l’axe longitudinal et latéral.
Selon l’état de l’art, un simulateur de conduite automobile comprend un hexapode comportant une plateforme mobile sur un plan sensiblement horizontal dans un espace délimité par des espaces de travail. Ladite plateforme est mobile sur des rails agencés selon une première direction longitudinale sur lesquels sont disposés des seconds rails selon sur une direction transversale et orthogonale à la première direction longitudinale. Une caisse complète ou une caisse découpée du véhicule avec le poste de conduite appelée cabine 303 est portée par une table de lacet, et cette dernière est fixée sur le plateau supérieur de l’hexapode 310 tenu par des vérins au-dessus de la plateforme.
Un tel simulateur 300 présente 9 degrés de liberté ou DOF et est représenté sur la . Il comprend une plateforme mobile 301 basée sur les rails X et Y 302. Pour obtenir un angle de lacet important et donc de renforcer la capacité de la restitution de mouvement de lacet, la cabine 303 est portée par un dispositif de mise en rotation 320 autour d’un axe vertical ou orthogonal au plan de plateau supérieur de l’hexapode 310, qui permet de faire les mouvements rotatifs avec un angle de lacet important.
Cette étape 2 se décompose en deux sous-étapes :
- une sous-étape E7 : elle comprend la prédiction des trajectoires des déplacements de l’utilisateur pendant la période de référence Préf. Cette prédiction consiste à présenter en entrée du module de classification MOD_CLAS des valeurs magnétométriques collectées pendant la période de référence Préf et traitées en E4, pour qu’il produise en sortie, à l’aide du modèle MP appris en E5, les trajectoires de déplacements de l’utilisateur. Ainsi, à la fin de la sous-étape E7, on obtient les trajectoires journalières T(j) des déplacements de l’utilisateur, c’est-à-dire la localisation (x, y) de l’utilisateur en fonction du temps, où j est une journée donnée parmi P journées.
Dans un exemple, au cours d’une première journée, l’utilisateur s’est déplacé entre T 0 et T n depuis la pièce P 3 vers la pièce P 2 en passant par une région d’intérêt ROI 1 , puis la pièce P 5 . A un instant différent, par exemple lors d’une deuxième journée, l’utilisateur c’est déplacé entre T’ 0 et T’ p depuis la pièce P 3 vers la pièce P 1 en passant par une région d’intérêt ROI 2 , puis une pièce P 4 pour revenir ensuite à la pièce P 3 ;
- une sous-étape E8 : les trajectoires T(j) prédites durant la période de référence Préf en E7 sont ensuite analysées pour caractériser trois autres paramètres représentatifs des déplacements de l’utilisateur : dynamiques des trajectoires, taux d’occupation de chaque pièce, taux d’occupation des régions d’intérêt.
On obtient ainsi, à la fin des sous-étapes E7 et E8, un ensemble de valeurs des quatre paramètres représentatifs des déplacements de l’utilisateur pendant la période de référence Préf et on les stocke en mémoire. Cet ensemble constitue un référentiel comprenant par exemple, pour chaque jour j appartenant à la période Préf les caractéristiques des déplacements de l’utilisateur représentés par les quatre paramètres suivants :
trajectoires journalières prédites T(j) de la période de référence Préf. Les données caractéristiques des trajectoires T(j) sont stockées dans une base de données TRAJ_DB ; dynamiques des trajectoires prédites T(j) de la période de référence Préf, c’est-à-dire le temps passé q dans chaque catégorie de vitesse de déplacement. Dans une base de données DYN_DB sont donc stockés les histogrammes Hdyn(j) journaliers des dynamiques des trajectoires journalières. La vitesse de déplacement comprend 3 catégories : BASSE, MOYENNE, ÉLEVÉE, désignées respectivement sur la par les références L, M, F. La vitesse instantanée entre deux points horodatés d’une trajectoire est calculée (par exemple : distance euclidienne entre les deux points, divisée par l’intervalle de temps), puis soumise à un seuil. Dans un exemple de mise en œuvre, la vitesse MOYENNE est comprise entre 4km/h et 6 km/h. La vitesse BASSE est inférieure à 4 km/h et la vitesse ÉLEVÉE est supérieure à 6 km/h. La hauteur de chaque barre de l’histogramme des dynamiques journalières correspond au temps passé dans la catégorie concernée, normalisé sur 24h ; taux d’occupation de chaque pièce de l’habitat, qui représente le temps passé q dans chaque pièce au cours de la journée. Dans une base de données SPA_DB, les histogrammes Hspa(j) journaliers du temps d’occupation de chaque pièce de l’habitat, normalisé sur 24h, sont stockés. Une catégorie « inconnue » (non représentée sur la ) est ajoutée pour les situations où la trajectoire ne permet pas de déterminer où se situe l’individu ; taux d’occupation des régions d’intérêt : dans une base de données ROI_DB, les histogrammes Hroi(j) journaliers du temps d’occupation q dans une zone ROI (préalablement définie) de l’habitat, normalisé sur 24h, sont stockés. Une catégorie « inconnue » est ajoutée pour les situations où la trajectoire n’est pas présente dans une zone ROI.
On présente désormais en lien avec la , les étapes du procédé de surveillance d’un utilisateur selon un mode de réalisation de l’invention.
Le procédé de surveillance d’un utilisateur comprend donc la mise en œuvre des sous-étapes E1 à E6 de l’étape 1 et E7 à E8 de l’étape 2, qui viennent d’être décrites en lien avec les figures 2 et 4.
La dernière étape du procédé, c’est-à-dire l’étape 3, comprend l’estimation automatique au jour le jour d’une mesure d’autonomie de la personne, en s’appuyant sur les étapes 1 et 2 achevées avec la constitution d’un référentiel comprenant les 4 bases de connaissances (TRAJ_DB, DYN_DB, SPA_DB, ROI_DB) sur la période de référence Préf, stockées en mémoire.
Cette dernière étape considère une nouvelle journée j, ou période courante, à analyser en dehors de la période de référence Préf. Elle se décompose en 3 sous-étapes :
une sous-étape E9 : pour les jours j n’appartenant pas à la période Préf, le procédé réitère les sous-étapes E1 à E4 de collecte et traitement des mesures de l’environnement obtenues par le capteur, c’est-à-dire les valeurs magnétométriques. Puis la sous-étape E7 est mise en œuvre pour prédire les trajectoires T(j) pour le jour j à l’aide du modèle MP utilisé par le module de classification MOD_CLAS.
Afin de caractériser ces trajectoires T(j), la sous-étape E8 est réitérée. On obtient alors la trajectoire du jour j, appelée T(j), puis l’histogramme Hdyn(j) des dynamiques de la trajectoire du jour j, l’histogramme Hspa(j) des occupations du jour j et l’histogramme Hroi(j) des zones ROIs visitées ce jour.
Ensuite, un calcul de l’estimation de l’autonomie du jour j est réalisé, noté E(j). Dans un exemple d’implémentation, E(j) est défini par l’équation suivante :
Avec α, β, γ, δ des coefficients de pondérations donnant plus ou moins d’importance à chaque composante de l’équation avec la contrainte 0<α+β+γ+δ<=1, et où k est un des jour(s) de la période de référence Préf.
Dans un exemple de mise en œuvre, une plus grande importance peut être donnée à la similarité concernant l’occupation des pièces avec α=0,2 β=0,4 γ=0,2 δ=0,1.