INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La reprend aussi, pour chacune des N paires d’images stéréo, l’étape 131 de calcul de corrélation entre les images stéréo de ladite paire d’images stéréo. Un mode de réalisation particulier est détaillé ci-après en relation avec la . A la suite de l’étape 131, l’algorithme de la diffère de celui de la , comme détaillé ci-après, en relation particulièrement avec la .
Ainsi, suite à l’étape 131, le système informatique effectue une étape 300 de génération d’un modèle de représentation du relief par itérations, afin de former le modèle de représentation du relief fini de la région d’intérêt ROI ou de l’aire d’intérêt AOI directement à partir de l’ensemble des résultats de corrélation unitaires. L’algorithme de la évite ainsi la conversion en modèles de représentation de relief unitaires et de devoir fusionner N modèles de représentation de relief unitaires, ce qui limite la perte d’information.
Le modèle de représentation du relief ainsi obtenu par itérations peut être un modèle numérique de surface (MNS), ou un modèle numérique d’élévation (MNE), ou un maillage triangulaire.
La illustre schématiquement un exemple d’architecture matérielle 400 de système informatique permettant d’exécuter l’algorithme décrit ci-dessus en relation avec la .
Le système informatique comprend alors, reliés par un bus de communication 410 : un processeur ou CPU (pour « Central Processing Unit » en anglais) 401, ou une grappe de tels processeurs, comme par exemple des GPU (« Graphics Processing Units » en anglais) ; une mémoire vive RAM (pour « Random Access Memory » en anglais) 402 ; une mémoire morte ROM (pour « Read Only Memory » en anglais) 403, ou une mémoire réinscriptible de type EEPROM (« Electrically Erasable Programmable ROM » en anglais), par exemple de type Flash ; un dispositif de stockage de données, tel qu’un disque dur HDD (pour « Hard Disk Drive » en anglais) 404, ou un lecteur de support de stockage, tel qu’un lecteur de cartes SD (pour « Secure Digital » en anglais) ; un ensemble d’interfaces d’entrées et/ou sorties, telles que des interfaces de communication 405, permettant notamment au système informatique d’interagir avec d’autres équipements.
Le processeur 401 est capable d’exécuter des instructions chargées dans la RAM 402 à partir de la ROM 403, d’une mémoire externe (non représentée), d’un support de stockage, tel qu’une carte SD ou le disque dur HDD 404, ou d’un réseau de communication. Lorsque le système informatique est mis sous tension, le processeur 401 est capable de lire de la RAM 402 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d’ordinateur causant l’implémentation, par le processeur 401, des étapes, comportements et algorithmes décrits ici.
D’une manière générale, le système informatique comprend donc de la circuiterie électronique agencée et configurée pour implémenter les étapes, comportements et algorithmes décrits ici.
La illustre schématiquement un organigramme d’un exemple d’algorithme de calcul de corrélation, correspondant à un mode de réalisation particulier de l’étape 131.
Dans une étape 1311, le système informatique effectue une modélisation épipolaire à partir d’un modèle géométrique 204 des images de la paire d’images stéréo considérée. Le modèle géométrique 204 de chaque image fournit une correspondance entre des coordonnées de points de relief (X, Y, Z) et des coordonnées pixel (x, y) correspondantes auxquelles ce point de relief est vu dans l’image en question. Chaque image considérée possède ainsi son propre modèle géométrique 204.
A l’issue de l’étape 1311, le système informatique obtient des transformations épipolaires 1312 des images. La transformation épipolaire 1312 est l’expression d’une fonction de transformation 2D de chaque image (c’est-à-dire un objet mathématique), sachant qu’une même image peut induire plusieurs transformations épipolaires si cette image participe à plusieurs paires d’images stéréo, chaque transformation épipolaire (fonction) étant alors à considérer dans le contexte de la paire d’images stéréo dans laquelle l’image est considérée. La combinaison d’une transformation épipolaire d’image (correspondance entre (x, y), qui sont les points dans l’image considérée de la paire d’images stéréo en question, et (x’, y’), qui sont les points correspondants dans l’image épipolaire suite à la transformation 2D correspondante) et le modèle géométrique 204 de cette image (correspondance entre (X, Y, Z) et (x, y)) définit la géométrie épipolaire 203 de cette image (correspondance entre (X, Y, Z) et (x’, y’), c’est-à-dire la correspondance entre un point de relief et un pixel d’image épipolaire). Dit autrement, la géométrie épipolaire 203 pour une image est une combinaison du modèle géométrique 204 et de la transformation épipolaire 1312 pour cette image (dans le contexte de la paire d’images stéréo considérée).
A partir des transformations épipolaires 1312 et de la paire d’images stéréo considérée 120, le système informatique effectue une rectification épipolaire 1313 des images stéréo considérées. Les images stéréo considérées sont ainsi rééchantillonnées dans la géométrie épipolaire, afin d’obtenir des images épipolaires 1314.
Et dans une étape 1315, le système informatique effectue une corrélation stéréo à partir des images épipolaires 1314, pour produire une carte de disparité 201 et optionnellement une carte de scores de corrélation associée 202. Le système informatique applique par exemple, comme méthode de corrélation stéréo en géométrie épipolaire : corrélation ligne par ligne par programmation dynamique, mise en correspondance semi-globale (« semi-global matching » en anglais, ou mise en correspondance par réseau de neurones (« neural network matching » en anglais).
La corrélation en géométrie épipolaire est typiquement utilisée notamment pour des raisons d’efficacité du calcul de corrélation. En variante d’un calcul de corrélation en géométrie épipolaire, le système informatique peut utiliser une méthode de corrélation directement à partir des images stéréo, et produire des informations de profondeur équivalentes à une carte de disparité.
A noter que la géométrie épipolaire n’est rigoureusement définie que dans le cas où les images initiales ont une modélisation géométrique de type « pinhole » (i.e., un centre de projection unique pour toute l’image). Cette condition n’est typiquement pas respectée dans le cas des images satellite dont la modélisation géométrique est de type « push-broom » (i.e., le centre de projection se déplace le long de la trajectoire du satellite pendant l’acquisition des images). Dans ce cas, une géométrie pseudo-épipolaire est définie, mais qui vérifie localement les conditions d’une vraie géométrie épipolaire (i.e., un point 3D se projette sur la même ligne horizontale dans les deux images). Il est ainsi considéré que la géométrie est également épipolaire dans le cas des images satellite.
De manière avantageuse, il est possible d’affiner la dimension des sous-zones C lorsque la mémoire disponible le permet afin d’estimer la position de la balise B de manière plus précise.
S’en suit une étape d’initialisation de la grille G dans l’unité de mémoire de sorte à ce qu’un centre O de la grille G possède des coordonnées de référence fixes et définies, selon une possibilité, par une position initiale du dispositif de détection F déterminée au moment de commencer la recherche de la balise B. Autrement dit, les coordonnées du centre O de la grille G correspondent aux coordonnées de géolocalisation du dispositif de détection F à l’instant où commence la recherche de la balise B.
Le centre O de la grille G possède donc des coordonnées de référence fixes, par exemple les coordonnées 0,0, et cela en dépit du déplacement du dispositif de détection F.
Puis, on assigne des coordonnées relatives à chaque sous-zone C, ces coordonnées relatives étant fixes pour chaque sous-zone C et calculées par rapport aux coordonnées de référence du centre O de la grille G.
Ensuite, pour chaque estimation de la distance de séparation entre le dispositif de détection F et la balise B, on calcule, pour chaque sous-zone C, un indicateur de probabilité courant représentatif de la probabilité que la balise B soit comprise dans la sous-zone C.
L’indicateur de probabilité courant est calculé en fonction des indicateurs de probabilité précédents et de la distance de séparation déterminée entre la balise B et le dispositif de détection F et en fonction des coordonnées de géolocalisation courantes du dispositif de détection F.
L’indicateur de probabilité courant prend en compte la distance de séparation déterminée entre la balise B et le dispositif de détection F sous forme d’une distribution de distance prenant en compte une erreur de mesure.
Ce mécanisme de somme de probabilités permet au cours des itérations de réduire les zones de présence possibles de la balise B.
Le détail du calcul de l’indicateur de probabilité est donné ci-après.
On fournit d’abord une estimation a priori de la distribution pErr de l’erreur de mesure de distance de séparation entre le dispositif de détection F et la balise B en fonction de la valeur de la distance de séparation.
Pour des raisons de simplicité, il est possible d’utiliser une distribution pErr ne variant pas avec la distance de séparation estimée.
La distribution pErr peut être choisie par l’utilisateur du dispositif de détection F en fonction de l’environnement radio dans lequel la recherche s’effectue, par exemple en fonction d’un environnement urbain ou en forêt.
Cette distribution pErr peut être modélisée en se basant sur un grand nombre de mesures effectuées au préalable dans plusieurs types d’environnement.
A chaque fois que le dispositif de détection F effectue une estimation de la distance de séparation avec la balise B, on note D_est la distance de séparation estimée, X la première coordonnée relative du dispositif de détection F par rapport au centre de la grille, et Y la deuxième coordonnée relative du dispositif de détection F par rapport au centre de la grille. La première coordonnée et la deuxième coordonnée sont données en mètre par exemple. On note aussi C.x et C.y les coordonnées relatives d’une sous-zone donnée.
Pour chaque sous-zone C de la grille, et donc pour chaque case du tableau dans l’unité de mémoire, des grandeurs intermédiaires sont calculées:
une distance D entre un centre d’une sous-zone et le dispositif de détection selon la formule :
PROCEDE DE GENERATION DE MODELE DE REPRESENTATION DE RELIEF PAR PHOTOGRAMMETRIE La présente invention concerne le domaine de la génération de modèles de représentation de relief par photogrammétrie.
ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE La génération de modèle de représentation de relief, tel qu’un modèle numérique de surface (MNS) ou un modèle numérique d’élévation (MNE), par photogrammétrie consiste à reconstituer une scène en trois dimensions (3D) en utilisant la parallaxe obtenue entre des images stéréo, par exemple acquises par satellite, de la scène. La photogrammétrie s’inspire de la vision stéréoscopique humaine pour reconstituer le relief de la scène à partir de la différence de points de vue offerte par les images stéréo. Pour ce faire, des calculs de corrélation entre les images stéréo sont effectués et exploités pour reconstituer la scène.
Une technique habituelle de génération de modèle de représentation de relief est schématiquement représentée sur la .
Dans une étape 110, un système informatique obtient une pluralité de paires d’image stéréo de la scène, constituant ainsi un ensemble de N paires d’images stéréo 120 couvrant une région d’intérêt ROI (« Region Of Interest » en anglais) ou une aire d’intérêt AOI (« Area of Interest » en anglais).
Dans une étape 130, le système informatique génère une pluralité de modèles de représentation de relief unitaires, chacun obtenu grâce à une dite paire d’images stéréo 120. Pour chacune des N paires d’images stéréo, l’étape 130 comporte une première sous-étape 131 de calcul de corrélation entre les images stéréo de ladite paire, suivie d’une sous-étape 132 de conversion des résultats de corrélation en modèles de représentation de relief unitaires. N modèles de représentation de relief unitaires sont ainsi obtenus, indépendamment les uns des autres, en exploitant en parallèle (ou séquentiellement) chacune des N paires d’images stéréo.
Ensuite, dans une étape 140, le système informatique fusionne les N modèles de représentation de relief unitaires afin de former un modèle de représentation de relief fini de la région d’intérêt ROI ou de l’aire d’intérêt AOI.
De manière un peu plus détaillée, tel qu’illustré sur la , l’étape 132 de conversion des résultats de corrélation en modèles de représentation de relief unitaires est réalisée, pour chacune des N paires d’images stéréo, grâce à une étape 1321 de triangulation en 3D réalisée à partir d’une carte de disparités photogrammétriques 201, d’une carte de scores de corrélation 202, et d’une géométrie épipolaire des images stéréo 203. La géométrie épipolaire des images stéréo 203 fournit une information de correspondance entre points de relief et pixels d’images épipolaires. La carte de disparités photogrammétriques 201, la carte de scores de corrélation 202, et la géométrie épipolaire des images stéréo 203 sont obtenues par exécution de l’étape 131 de calcul de corrélation pour la paire d’images stéréo considérée.
L’étape 1321 de triangulation en 3D permet d’obtenir, pour la paire d’images stéréo considérée, un réseau de points en 3D 1322, qui est ensuite converti, dans une étape 1323, en un modèle de représentation de relief. Un modèle de représentation de relief unitaire 205 et une carte de qualité 206 sont ainsi obtenus en sortie de l’étape 132, et ce, pour chacune des N paires d’images stéréo. Les modèles de représentation de relief unitaires 205, accompagnés de leurs cartes de qualité 206 respectives, sont alors fusionnés afin de former le modèle de représentation de relief fini correspondant à la région d’intérêt ROI ou à l’aire d’intérêt AOI.
Un inconvénient de l’approche exposée ci-dessus réside dans la perte d’information liée à la conversion des résultats de corrélations unitaires (i.e., par paire d’images stéréo) en modèles de représentation de relief unitaires, et à la fusion ultérieure de ces modèles de représentation de relief unitaires pour former le modèle de représentation de relief fini. En effet, un modèle de représentation de relief ne peut pas capturer toute l’information présente dans un résultat de corrélation. Un exemple typique est que des structures de terrain en surplomb ne peuvent pas être représentées dans un modèle numérique d’élévation, alors que ces structures de terrain en surplomb peuvent l’être dans le résultat de corrélation. Un autre exemple est que le modèle de représentation de relief est échantillonné sur une certaine grille, qui est distincte de la grille sur laquelle est effectué le calcul de corrélation ; le passage d’une grille à l’autre implique un rééchantillonnage qui dégrade nécessairement l’information.
Il est alors souhaitable de pallier au moins cet inconvénient de l’état de la technique antérieure, et ce, de manière simple, efficace et peu coûteuse. Il est notamment souhaitable de fournir une solution qui limite la perte d’information dans la génération d’un modèle de représentation de relief par photogrammétrie.
A cet effet, il est proposé un procédé de génération d’un modèle de représentation de relief à partir d’une pluralité de N paires d’images stéréo, chacune des N paires d’images stéréo étant associée à une carte de disparités photogrammétriques qui est obtenue par calcul de corrélation à partir de la paire d’images stéréo en question, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes itératives suivantes : calcul de cartes de disparités géométriques à partir d’un modèle de représentation de relief prédéterminé, par projection du modèle de représentation de relief prédéterminé dans une géométrie épipolaire des paires d’images stéréo ; calcul d’une fonction de coût, représentative d’une différence entre les disparités géométriques et photogrammétriques, associée au modèle de représentation de relief prédéterminé ; et mise à jour du modèle de représentation de relief prédéterminé par optimisation de type descente de gradient de la fonction de coût, et réitération jusqu’à atteinte d’un critère d’arrêt prédéfini.
Ainsi, grâce au calcul de la fonction de coût comparant les disparités géométriques et photogrammétriques, le modèle de représentation de relief converge vers une solution qui limite la perte d’information en évitant d’avoir recours à une conversion des résultats de corrélations unitaires. En effet, le procédé confronte ainsi le modèle de représentation de relief avec l’ensemble des N paires d’images stéréo au lieu de procéder par paire d’images stéréo.
Dans un mode de réalisation particulier, la fonction de coût FC est exprimée ainsi :
où k est un indice de parcours des N paires d’images stéréo, N m est une fonction de normalisation, D k (i,j) est la valeur de disparité pour le pixel (i,j) dans la carte de disparités géométriques associée à la paire d’images stéréo pointée par la valeur de l’indice k , et D k,0 (i,j) est la valeur de disparité pour le pixel (i,j) dans la carte de disparités photogrammétriques associée à la paire d’images stéréo pointée par la valeur de l’indice k , et W k,0 (i,j) est la valeur correspondante pour le pixel (i,j) dans une carte de scores de corrélation associée, à l’issue du calcul de corrélation , à ladite carte de disparités photogrammétriques associée à la paire d’images stéréo pointée par la valeur de l’indice k .
Dans un mode de réalisation particulier, la fonction de normalisation N m est la pseudo-norme de Huber ainsi appliquée :
Dans un mode de réalisation particulier, la fonction de coût FC est ajustée avec un terme R de régularisation du modèle de représentation de relief, de telle sorte que :
Procédé et système de contrôle et de régulation de motorisations d’un groupe de propulsion et/ou de sustentation hybride pour aéronef DOMAINE DE L'INVENTION ET ETAT DE LA TECHNIQUE La présente invention concerne les groupes de propulsion et/ou de sustentation hybrides pour aéronefs.
Plus particulièrement, elle propose un procédé et un système de contrôle et de régulation de motorisations de ces groupes.
L’invention s’applique typiquement à des groupes de propulsion et/ou de sustentation d’aéronefs à voilure fixe ou tournante tels qu’un hélicoptère ou un aéronef à décollage et atterrissage verticaux (« VTOL » ou « Vertical Take Off Landing » selon la terminologie anglosaxonne généralement utilisée).
A l’heure de l’électrification et/ou de l’hybridation des aéronefs, les architectures de groupe de propulsion et/ou de sustentation plus particulièrement à l’étude comprennent au moins une motorisation thermique (tel qu’un turbomoteur) et au moins une motorisation électrique. Ces motorisations sont montées en parallèle pour entrainer un dispositif de propulsion de cet aéronef, qui est par exemple une hélice, un rotor ou une soufflante. Un exemple d’application est un groupe propulsif hybride d’hélicoptère, entraînant les rotors principaux et d’anti-couple de celui-ci.
Dans de tels groupes hybrides, la fonction de la motorisation électrique est de redonder la chaine de génération et de fourniture de puissance propulsive pour permettre l’atterrissage de l’aéronef dans des conditions de sécurité satisfaisantes en cas de panne totale ou partielle de ladite chaine de puissance.
Cette redondance permet ainsi de pallier la panne du moteur principal thermique et de réaliser un dégagement et/ou un atterrissage d’urgence grâce à la puissance délivrée par le moteur électrique.
C’est la raison principale pour laquelle elle a été conçue.
Un but général de l’invention est d’optimiser encore le fonctionnement de tels groupes de propulsion et/ou de sustentation hybrides parallèle.
Notamment, l’invention propose de réguler efficacement et de façon simple l’entrainement du dispositif de propulsion, dans le cas nominal (c’est-à-dire en l’absence de panne), tout en optimisant des objectifs et en satisfaisant les contraintes de fonctionnement du groupe de propulsion et/ou de sustentation.
A cet effet, selon un aspect, l’invention propose un procédé de contrôle d’un groupe de propulsion et/ou de sustentation hybride d’aéronef comprenant une première motorisation comportant au moins un moteur thermique et une seconde motorisation comportant au moins un moteur électrique, lesdites motorisations étant adaptées pour entrainer en parallèle un dispositif de propulsion et/ou de sustentation, dans lequel on met en œuvre, y compris en fonctionnement nominal : une détermination à chaque instant, pour différents objectifs et/ou différentes contraintes de fonctionnement nominal du groupe de propulsion et/ou de sustentation, de valeurs de consigne propres à chaque objectif et/ou contrainte pour un paramètre de contrôle du moteur électrique, une agrégation des valeurs de consigne ainsi déterminées dans une chaine d’opérateurs, les opérateurs de ladite chaine et les valeurs de consigne propres à chaque objectif et/ou contrainte envoyées en entrée de ces opérateurs étant combinées en fonction de priorités des différents objectifs et/ou contraintes les uns par rapport aux autres, une commande du moteur électrique en appliquant la valeur de consigne agrégée en sortie de cette chaine comme valeur de consigne pour le paramètre de contrôle du moteur électrique.
Il est ainsi tiré parti des degrés de liberté supplémentaires permis par l’architecture hybride pour optimiser le fonctionnement du groupe propulsif complet, même en l’absence de panne, tout en permettant la prise en compte de multiples contraintes et objectifs dans l’élaboration des lois de contrôle.
On notera en outre que le contrôle proposé a l’avantage d’être très facilement adaptable. Il suffit de jouer sur les opérateurs et les combinaisons, ainsi que l’ordre de prise en compte dans la chaine d’opérateurs en fonction des contraintes et objectifs et de la hiérarchie que l’on veut leur donner.