INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le but de l’invention est de pallier les inconvénients de l’art antérieur en proposant un procédé de détection d’un défaut d’état de surface sur une surface métallique d’un élément de véhicule, qui offre un moyen de détection simple, sensible et fiable, tout en évitant de générer des faux négatifs.
Pour ce faire, l’invention se rapporte ainsi, dans son acceptation la plus large, à un procédé de détection d’un défaut d’état de surface sur une surface métallique d’un élément de véhicule, le procédé étant mis en œuvre par un ensemble comprenant un système de prise de vue et un dispositif informatique relié au système de prise de vue, le système de prise de vue comprenant une caméra configurée pour pouvoir acquérir des images de la surface métallique de l’élément de véhicule, le dispositif informatique comportant des moyens de traitement et des moyens mémoire reliés aux moyens de traitement, les moyens de traitement comprenant un module de calcul de transformée de Fourier rapide, les moyens mémoire stockant un réseau de neurones à apprentissage non supervisé avec propagation avant, le réseau de neurones ayant au préalable été entraîné pour son apprentissage à l’aide de données d’entraînement comportant des images de la surface métallique de l’élément de véhicule dépourvue de tout défaut d’état de surface, le procédé comportant les étapes suivantes :
une acquisition, par la caméra du système de prise de vue, d’images de la surface métallique de l’élément de véhicule, lesdites images acquises étant transmises par le système de prise de vue au dispositif informatique ; pour chacune des images transmises, un calcul, par le module de calcul de transformée de Fourier rapide du dispositif informatique, d’une transformée de Fourier rapide de l’image ; pour chacune des images transmises, une génération, par les moyens de traitement du dispositif informatique, d’une image modifiée à partir de la transformée de Fourier rapide de l’image calculée, les images modifiées étant fournies en entrée du réseau de neurones ; et une détection, par le réseau de neurones, à partir des images modifiées par calcul de transformée de Fourier rapide, d’un défaut d’état de surface sur la surface métallique de l’élément de véhicule.
Grâce à l’utilisation d’un réseau de neurones à apprentissage non supervisé avec propagation avant pour effectuer la détection, couplé aux étapes de calcul d’une transformée de Fourier rapide et de génération d’une image modifiée pour chacune des images transmises (les images modifiées par calcul de transformée de Fourier rapide étant fournies en entrée du réseau de neurones), la détection effectuée est plus sensible et plus fiable, et ne génère pas de faux négatifs. En effet, les étapes de calcul d’une transformée de Fourier rapide et de génération d’images modifiées permettent de rendre les différences plus notables entre une image d’une surface « normale » et une image d’une surface avec anomalies ou défauts d’état de surface. Ces étapes de calcul et de génération permettent ainsi, même pour de faibles anomalies (difficilement visibles à l’œil nu), d’augmenter le « contraste » et de faire apparaître les défauts superficiels de manière plus évidente dans l’image transformée. Le réseau de neurones peut alors détecter plus facilement de telles différences, ce qui rend la détection plus fiable et plus sensible. En outre, du fait que les étapes de calcul d’une transformée de Fourier rapide et de génération d’images modifiées permettent de montrer les anomalies ou défauts d’état de surface de manière plus notable et différenciée, la résolution des images utilisées peut être plus faible (et l’angle de vision utilisé pour les images plus large). Par conséquent, les éléments optiques (caméra et éventuellement lentille optique) utilisés dans le système de prise de vue peuvent être adaptés, par exemple en choisissant des éléments ayant une distance focale plus faible et une vitesse de balayage de surface plus élevée. Ceci permet de réduire les coûts (en réduisant les exigences de précision relatives à de tels éléments matériels), sans sacrifier la précision de la détection.
Avantageusement, le réseau de neurones à apprentissage non supervisé avec propagation avant est un réseau de neurones auto-encodeur ou auto-associateur. Un tel réseau de neurones présente une couche d’entrée, une couche de sortie, ainsi qu’une ou plusieurs couches cachées reliant les couches d’entrée et de sortie. L'objectif d’un réseau de neurones auto-encodeur ou auto-associateur est de reconstruire ses entrées. Ceci permet de reconstruire une image de la surface métallique de l’élément de véhicule, à partir de l’image modifiée par calcul de transformée de Fourier rapide qui est fournie en entrée du réseau de neurones. Le processus de détection mis en œuvre par un tel réseau de neurones auto-encodeur ou auto-associateur se base sur un modèle qui consiste à reconstruire uniquement les images dans les données d’entraînement qui ne contiennent pas d’images avec des anomalies ou défauts d’état de surface. Dès qu’une image avec une ou plusieurs anomalie(s) d’état de surface entre dans le réseau de neurones, la reconstruction effectuée par ce dernier aboutit alors à une image avec une plus grande différence que l’image originale, à savoir une plus grande erreur de reconstruction. Ce processus permet d’améliorer substantiellement la sensibilité et la fiabilité de la détection.
Selon une autre caractéristique technique particulière de l’invention, l’élément de véhicule est un refroidisseur de batterie de stockage électrique.
L’invention se rapporte également à un ensemble comprenant un système de prise de vue et un dispositif informatique relié au système de prise de vue, le système de prise de vue comprenant une caméra, le dispositif informatique comportant des moyens de traitement et des moyens mémoire reliés aux moyens de traitement, les moyens de traitement comprenant un module de calcul de transformée de Fourier rapide, les moyens mémoire stockant un réseau de neurones à apprentissage non supervisé avec propagation avant, l’ensemble étant configuré pour mettre en œuvre le procédé tel que décrit ci-dessus, la caméra étant configurée pour pouvoir acquérir des images de la surface métallique de l’élément de véhicule.
La pente formée par la face supérieure 43A de cette cloison interne 43, du fait de l’angle de dépouille, facilite cette mise en place en ce sens que l’insertion du dispositif 10 dans l’espace qui lui est alloué se fait initialement sans effort. En effet, l’épaisseur du dispositif de côté de sa première extrémité (celle de gauche sur la ) est inférieure à la hauteur entre la cloison interne 43 et le stator 20 du côté droit.
En revanche, du fait de la pente, cette hauteur se réduit progressivement et l’effort pour pousser le dispositif 10 vers sa position finale croît de manière correspondante. Cet effort permet de déformer les pattes 220 élastiquement ainsi qu’éventuellement la paroi de réception 100, ce qui, une fois l’assemblage réalisé, permet de garantir que le support 200 maintient bien la paroi de réception 100 au contact du stator 20.
On observe sur les figures 5 et 6 que le support 200 comporte des butées 230 permettant de bloquer l’engagement du dispositif 10 dans le carter 40 lorsqu’il a atteint la position finale souhaitée. Ces butées 230 se présentent ici sous la forme de plaquettes qui s’étendent de part et d’autre de la partie d’appui 210 du support 200, à hauteur de son bord d’extrémité droit.
On observe également que ces plaquettes portent des équerres 231. Chaque équerre 231 présente une branche qui s’élève à partir de la plaquette, parallèlement à l’axe de rotation A1 (et donc à la direction d’engagement du dispositif 10 dans le carter 40), et une branche perpendiculaire à celle-ci conformée pour faciliter la mise en place du dispositif 10 dans le carter 40. Cette second branche forme en effet une zone d’appui sur laquelle l’usager peut appuyer facilement.
Afin de s’assurer qu’une fois le dispositif 10 mis en place, il ne s’échappe pas de l’espace qui lui est alloué du fait notamment de l’inclinaison de la pente formée par le dessus de la cloison interne 43, il est ici prévu un moyen d’encliquetage 250 adapté à se clipser sur cette cloison interne 43.
Comme le montre la , ce moyen d’encliquetage 250 se présente sous la forme d’une patte qui s’étend à partir du dessous de la partie d’appui 210 du support 200, à proximité de son bord d’extrémité droit et qui est recourbé vers son bord d’extrémité gauche.
Cette patte est conformée de manière à s’effacer en se recourbant vers la partie d’appui 210 du support 200 lors du coulissement du dispositif 10 le long de la cloison interne 43, puis à se déployer dans une cavité où elle vient s’accrocher une fois le dispositif 10 en place.
Ensemble moteur pour un dispositif d’essuyage L’invention concerne le domaine des moteurs pour un dispositif d’essuyage pour véhicule, notamment terrestre, aérien ou maritime. L’invention s’applique en particulier aux véhicules automobiles, notamment à des bus et camions, ou encore des véhicules de particulier.
On connaît par la demande de brevet WO 2021/018496 A1 un moteur électrique pour un dispositif d’essuyage d’un véhicule automobile, comportant un stator et un rotor, le stator comprenant une pluralité de bobines d’excitation électromagnétique. Le moteur est agencé pour entraîner en rotation un arbre moteur autour d’un axe de rotation. Le moteur comprend également un mécanisme réducteur avec une vis sans fin sur l’arbre moteur et une roue dentée conformée pour être engrenée.
L’invention vise notamment à proposer un nouvel ensemble moteur qui est capable de fournir des couples plus importants.
L’invention propose ainsi un ensemble moteur pour un dispositif d’essuyage d’un véhicule, cet ensemble comprenant : un premier moteur électrique agencé pour fournir un premier couple mécanique, un deuxième moteur électrique agencé pour fournir un deuxième couple mécanique, un dispositif de transmission mécanique accouplé aux premier et deuxième moteurs, et agencé pour être actionné simultanément par ces moteurs de sorte que ce dispositif de transmission puisse délivrer un couple de sortie cumulé pour entraîner le dispositif d’essuyage, ce couple de sortie cumulé étant un cumul des couples fournis par les deux moteurs.
Le cumul des couples désigne une somme des couples à atteindre qui, toutefois, peut être affectée par des pertes telles que des frottements au sein du dispositif de transmission.
L’invention est particulièrement avantageuse dans des applications qui nécessitent un couple important pour actionner des dispositifs d’essuyage de grandes dimensions, par exemple pour des applications de bus ou de camions.
L’invention préconise d’utiliser deux moteurs de puissances électriques plus modestes, à la place d’un moteur de grande puissance.
Ceci est avantageux car il est possible d’utiliser des moteurs existants pour des applications de moindres puissances et de moindres couples, et de les associer ensemble pour des applications qui nécessitent une puissance et un couple plus élevés. Ainsi il peut être évité de prévoir des moteurs spécifiques pour ce type d’applications.
62 Cinquième position de l’essuie-glace
66 Première étape du procédé
68 Seconde étape du procédé
Procédé de prédiction de trajectoires de piétons pour le renforcement de la sécurité de la conduite autonome d’un véhicule, véhicule muni de moyens pour la mise en œuvre de ce procédé L'invention se rapporte au domaine des véhicules, des véhicules équipés de systèmes d'aide à la conduite, des véhicules intelligents aussi dits autonomes, etc. Plus particulièrement l’invention se rapporte au domaine des véhicules équipés d’un système d’aide à la conduite utilisant des données sur des trajectoires prédites de piétons.
État de l’art La prédiction de la trajectoire des piétons est un problème de grande importance pour les véhicules autonomes. Plus particulièrement, le problème de la prédiction de la trajectoire en milieu urbain est crucial pour la construction des voitures autonomes de niveau 5. Il est abordé en utilisant de nombreuses approches. Ces approches sont classées en fonction de la façon dont le déplacement d'un piéton est représenté et dont les causes de ce déplacement sont formulées.
La première approche est appelée « approche basée sur la physique » (« physics-based approach » en anglais). Dans cette approche, le mouvement du piéton est explicitement défini en utilisant des équations dynamiques. Cependant, la complexité et la nature chaotique des trajectoires des piétons ont clairement montré, à travers des études empiriques, que les règles basées sur la physique ne sont pas adéquates pour la prédiction du comportement. Même si un certain succès de ces méthodes a pu être constaté dans les problèmes de suivi et de filtrage (comme les filtres de Kalman), ces méthodes ne sont pas suffisantes pour résoudre des problèmes de prédiction.
Un deuxième type d’approches est basé sur l'apprentissage en utilisant l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond comme outils.
En fait, l'une des méthodes les plus utilisées dans l'apprentissage est une méthode guidée par les données appelée « méthode basée sur les motifs » (« Pattern-based method » en anglais). Elle consiste à formuler une distribution de probabilité conditionnelle chargée de prédire le futur à partir des observations passées. Cette méthode permet d’approximer, par apprentissage et optimisation, des fonctions dynamiques à partir d'un ensemble de données d'entraînement en découvrant séquentiellement des modèles de comportement statistique dans les trajectoires observées.
En outre, certaines de ces méthodes de l’art antérieur supposent que chaque piéton dans une scène se comporte de manière rationnelle et a un but bien défini. Ce but peut être considéré comme le point final de son parcours. Elles apprennent donc à estimer ce but final et le combinent avec les approches basées sur les motifs pour obtenir de meilleures prédictions.
Les modèles d'apprentissage permettant de saisir un comportement statistique sont nombreux. Par exemple, nous pouvons citer les réseaux neuronaux récurrents (« RNN » ou « recurrent neural network » en anglais) et les réseaux de mémoire à long terme (« LSTM » ou « Long Short-Term Memory Network ») qui ont été pendant longtemps les méthodes de référence pour la prédiction séquentielle. Récemment, un nouveau type de méthode séquentielle basée sur les réseaux neuronaux de transformateurs (« Transformer Neural Network » en anglais) s’est répandu. Ci-dessous, nous appellerons « Transformers » les réseaux de ce type. Leur utilisation a permis une meilleure compréhension des séquences et la possibilité d’obtenir une prédiction sur un temps plus long.
Ces méthodes utilisent l'apprentissage supervisé pour optimiser la fonction objective. Elles se définissent par l'utilisation d'ensembles de données étiquetées pour entraîner les algorithmes à prédire les résultats avec précision. À mesure que les données d'entrée sont introduites dans le modèle, celui-ci ajuste ses poids jusqu'à ce que le modèle soit ajusté de manière appropriée.
Cependant, l’apprentissage supervisé nécessite beaucoup de données étiquetées, il peut facilement surestimer l'ensemble de données d'apprentissage (ce qui entraîne des erreurs de généralisation), et surtout, il ne ressemble pas aux méthodes d'apprentissage de l'humain.
Ces dernières années, l'apprentissage auto-supervisé (« Self-supervised Learning » ou « SSL » en anglais) a remplacé l'apprentissage supervisé. L'apprentissage auto-supervisé obtient des signaux de supervision à partir des données elles-mêmes, en tirant souvent parti de la structure implicite des données. En d’autres termes, dans un apprentissage auto-supervisé, les données d’entrainement sont étiquetées automatiquement. L'apprentissage auto-supervisé a notamment beaucoup contribué à l’amélioration du traitement du langage naturel (« Natural Language Processing » ou « NLP » en anglais). On peut se référer à cette fin par exemple à l’article « BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding », Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova, arXiv:1810.04805v2 [cs.CL], 24 May 2019.
Dans le domaine de la prédiction de trajectoires à l’aide de Transformers, les mesures les plus utilisées dans la littérature sur la prédiction de trajectoire sont l'erreur de déplacement moyen (« Average displacement error » ou ADE en anglais) et l'erreur de déplacement final (« Final displacement error » ou FDE en anglais). Voir par exemple « Spatial-Channel Transformer Network for Trajectory Prediction on the Traffic Scenes », Jingwen Zhao, Xuanpeng Li, Qifan Xue, and Weigong Zhang, arXiv:2101.11472v2 [cs.CV], 27 Janaury 2021. Un problème rencontré dans l’utilisation de Transformers pour la prédiction de trajectoires peut être la divergence de l’erreur de déplacement final.
Un but de l’invention est d’améliorer les performances de la prédiction de trajectoires pour les véhicules autonomes.
A cette fin, il est proposé selon d’utiliser l'apprentissage auto-supervisé en utilisant des modèles de Transformers, par exemple de type BERT (« Birectional Encoder Representations from Transformers » en anglais), pour apprendre les buts finaux des piétons et améliorer ainsi la tâche de la prédiction de trajectoires de piéton. Cette estimation du but ou de l'intention à long terme du piéton permet d’éviter que l'erreur finale de déplacement diverge. Plus particulièrement, selon l’invention, il est proposé un procédé de prédiction d’au moins une trajectoire de piéton dans une scène d’observation pour améliorer la conduite autonome d’un véhicule (1), ce procédé comprenant a) une étape d’acquisition de données d’observation sur un environnement du véhicule (1), pendant un intervalle de temps d’observation (T_obs), ces données comprenant au moins des positions successives définissant une trajectoire passée d’au moins un piéton présent dans la scène d’observation, b) une étape de traitement d’au moins certaines des données acquises à l’étape a), par un Transformer de type encodeur-décodeur, afin d’obtenir une trajectoire prédite pour au moins un piéton, pendant un intervalle de temps (T_target), c) une étape de prise en compte de la trajectoire prédite par au moins un système d’aide à la conduite du véhicule. En outre, ce procédé comprend une opération de génération de buts estimés de trajectoires de piétons, par un modèle entrainé par apprentissage auto-supervisé, le but estimé de chaque piéton représentant une position finale de chaque piéton dans une trajectoire prédite pour ce piéton, et par le fait que le but estimé pour la trajectoire de chaque piéton est transmise au décodeur pour obtenir, à l’étape b), ladite trajectoire prédite pour au moins un piéton.
Machine électrique tournante comprenant une chambre de refroidissement La présente invention porte sur une machine électrique tournante comprenant une chambre de refroidissement ayant des nervures de turbulence permettant le refroidissement d’un stator. L’invention trouve des applications avantageuses, mais non exclusives, dans le domaine des machines électriques tournantes pour un dispositif mobile à autopropulsion hybride ou électrique et, en particulier, dans le domaine des machines électriques de forte puissance pouvant fonctionner en mode alternateur et en mode moteur accouplées avec une boite de vitesses et devant être refroidies par un fluide de refroidissement.
Dans une machine électrique, l’énergie électrique est convertie en énergie cinétique ou inversement. Les pertes qui se produisent entrainent un échauffement des composants de la machine électrique pendant son fonctionnement. Afin d’éviter un échauffement excessif de ces composants, tel que le stator, un dispositif de refroidissement doit être prévu dans la machine électrique. La chaleur générée par la circulation du courant à travers le bobinage du stator peut être évacuée vers une chambre de refroidissement ménagée dans le palier dans laquelle circule un liquide caloporteur. Généralement la chambre de refroidissement s’étend dans la direction circonférentielle du stator de manière à permettre un refroidissement efficace.
Les premier et deuxième moteurs 5 et 6 sont disposés côte à côte, à savoir le compartiment électrique 10 de l’un des moteurs étant en vis-à-vis du compartiment électrique 10 de l’autre moteur et le réducteur 11 de l’un des moteurs étant en vis-à-vis du réducteur 11 de l’autre moteur.
Les arbres de sortie 8 et 9 des premier et deuxième moteurs 5 et 6 sont espacés l’un de l’autre, et ne sont pas coaxiaux.
Dans un exemple de mise en œuvre de l’invention illustré à la , le dispositif de transmission 70 comporte deux bielles 71 et 72 chacune liée, à l’une de ses extrémités, avec une liberté de pivotement ou de rotule, à la manivelle 14 du premier moteur 5, respectivement à la manivelle 15 du deuxième moteur 6, ces deux bielles 71 et 72 étant liées avec une liberté de pivotement ou de rotule, à une extrémité de deux manivelles de bras balai respectivement 73 et 74 du bars balai 26.
Dans un exemple de mise en œuvre de l’invention illustré aux et 9, le dispositif de transmission 80 comporte une seule bielle 81 liée, à l’une de ses extrémités, par une liaison à double rotules, aux manivelles 14 et 15 des premier et deuxième moteurs 5 et 6, cette bielle 81 étant liée, à l’autre de ses extrémités, à une manivelle 82 de bras balai.
Dans cet exemple de mise en œuvre de l’invention, une seule bielle 81 est utilisée entre, d’une part, les deux moteurs 5 et 6 et, d’autre part, le bras balai 26.
Les arbres de sortie 8 et 9 des deux moteurs 5 et 6 sont coaxiaux.
Dans un exemple de mise en œuvre de l’invention de la , l’arbre de sortie 9 du deuxième moteur 6 est lié en rotation à un bras balai 26 et les manivelles 14 et 15 des moteurs 5 et 6 sont liées par une tige de liaison 101.
Dans cet exemple de mise en œuvre de l’invention, il n’y a pas de bielle en plus de la tige de liaison 101.
Les moteurs 5 et 6 peuvent ainsi être placés proches l’un de l’autre, dans le même sens et de manière aligné. Dans une variante, les moteurs 5 et 6 peuvent être désalignés.
La schématise un dispositif de détection radar selon l’invention. Le dispositif 1000 comporte un module d’acquisition de signaux radar GPR, un module de géolocalisation GPS, un module de détection radar DET permettant de générer des images radar de plusieurs plans d’une zone du sol à partir des signaux radar acquis par le module GPR. Un module SB de seuillage binaire est ensuite appliqué aux images radar afin de ne conserver que les points correspondant à des détections de cibles potentielles. Un module NP de création d’un nuage de points 3D est appliqué au résultat des images binarisés en tenant compte des informations de géolocalisation. Enfin, un module de détection de lignes DL configuré pour exécuter les étapes du procédé de détection de lignes selon l’invention décrit ci-dessus est appliqué au nuage de points.
Procédé de détection de structures longitudinales enterrées au moyen d’un radar à pénétration de sol L’invention concerne le domaine des radars à pénétration de sol ou géoradars qui couvrent l’ensemble des techniques permettant de détecter, localiser ou identifier des cibles souterraines au moyen d’un système radiofréquence.
Les cibles souterraines sont, par exemple, des canalisations de diamètre et nature différentes (acier, PVC, ciment, béton…) qui peuvent être enterrées à différentes profondeurs.
L’invention propose un procédé de détection de structures longitudinales dans un nuage de points d’intérêts 3D déterminé à partir de plusieurs acquisitions radars d’une zone du sol. La méthode proposée est basée sur la recherche de vecteurs unitaires similaires ou sensiblement colinéaires correspondant à des lignes ou plus généralement des formes longitudinales ayant une cohérence dans différents plans. Les points ne correspondant pas à ces détections sont considérés comme appartenant au fouillis et sont filtrés.