INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’estimation des taux d’appartenance peut être réalisée par tout type de réseau apte à réaliser une tâche de classification à partir de séries temporelles de données incluant au préalable une phase d’apprentissage P2 supervisé. Le réseau considéré reçoit en entrée les données acquises lors de la phase d’acquisition, et fournit en sortie des estimations de taux d’appartenance de la route parcourue aux différentes classes de types de routes prédéfinies correspondant à un taux de probabilité que la route parcourue soit similaire, ou de même type, qu’une classe de type de route considérée. En d’autres termes, un tel type de réseau est préalablement entraîné lors d’une phase d’apprentissage P2 supervisé, tel que davantage détaillé ci-après, afin d’exécuter l’identification de différentes classes de types de routes sur la base de différents types de données et/ou de plages de données, puis peut ultérieurement être exécuté par l’unité de traitement 2 lors de la mise en œuvre du procédé afin de réaliser la classification de la route parcourue dans au moins l’une des classes identifiée lors de la phase d’apprentissage.
Selon un exemple de réalisation, les taux de probabilité d’appartenance à différentes classes de types de routes peuvent être calculés par un réseau de neurones, notamment par un réseau de neurones convolutifs, ou CNN de l’anglais « Convolution Neural Network ». Ce type de modèles peut être utilisé afin d’exécuter la classification supervisée de séries temporelles de données. Un tel principe est avantageusement simple d’implémentation et permet une invariance du traitement par translation temporelle. Selon un autre exemple de réalisation, non limitatif, les taux de probabilité d’appartenance à différentes classes de types de routes peuvent être calculés par un réseau de neurones récurrent, ou RNN de l’anglais « Recurrent Neural Network ».
Sur la base des taux de probabilité d’appartenance obtenus, l’unité de traitement 2 met en œuvre une étape de classification E3 de la route parcourue dans une classe de type de routes et d’extraction d’au moins un niveau de confort ressenti par un utilisateur préalablement associé, par exemple lors d’au moins une phase d’apprentissage P2 supervisé telle qu’exposée ci-après, à chaque classe de type de route en fonction d’au moins un équipement propre au véhicule 10 apte à influencer le confort ressenti par un utilisateur en phase de roulage. On entend, selon des exemples non limitatifs, par « équipement » des équipements susceptibles d’affecter le niveau de confort ressenti par un utilisateur tels qu’un système de suspensions ou des pneumatiques.
Par exemple, la route parcourue est classée dans une classe de type de route prédéfini sur la base du taux de probabilité estimé le plus élevé obtenu. De manière particulière, l’étape de classification E3 peut être mise en œuvre seulement lorsque le taux de probabilité estimé est supérieur à un seuil prédéterminé de 50%, voire de 60% ou encore de 75% afin d’assurer la précision de la classification. L’unité de traitement 2 extrait alors au moins un niveau de confort ressenti par un utilisateur associé à la classe de type de route détecté, c’est-à-dire préalablement défini, par calcul mis en œuvre par l’unité de traitement 2 ou par intervention manuelle d’un utilisateur ou technicien, et enregistré sur les éléments de mémoire 6 du système de détection 1 et/ou du véhicule 10.
Selon exemple d’exécution non limitatif, mis en œuvre pour un véhicule 10 en situation de roulage tel qu’illustré à la , à chaque pas de calcul l’unité de traitement 2 forme, comme entrée du réseau, notamment du réseau de neurones, une fenêtre glissante de données. En l’espèce, une telle fenêtre comprend les quarante dernières valeurs relatives aux hauteurs de profils de routes et indices de confiance. Le réseau de neurone exécute une inférence afin d’obtenir une distribution de probabilités sur les différentes classes de routes, notamment de mauvaises routes, puis le type de route est déterminé par sélection de la classe présentant le taux de probabilité le plus élevé.
Le réseau utilisé pour extraire des features , autrement dit caractéristiques, relatives aux classes de types de routes sur la base des séries temporelles de données brutes acquises et définir des taux de probabilité peut être défini, de manière non limitative, par un bloc de base comprenant : - une couche, ou un filtre, de Convolution 1D ; puis - une couche ReLU, pour Unité Linéaire Rectifiée ou « Rectified Linear Units » en anglais, correspondant à une couche de correction incluant la fonction d’activation ReLU ; puis - une couche de MaxPooling, correspondant à une couche de mise en commun ; puis - une couche de normalisation par lot, ou « Batch Normalization ».
Un tel bloc peut être répété à plusieurs reprises, par exemple deux fois, afin d’obtenir une succession de trois blocs. Selon un exemple de réalisation non limitatif, ces trois blocs basiques peuvent être assemblés avec différentes tailles de filtres et utilisés comme entrée pour une couche entièrement connectée de sorte à donner une distribution de probabilités d’appartenance à une classe de type de route en sortie. Par exemple, les tailles de filtres utilisés dans les couches de convolutions peuvent être définies comme suit lors de l’exécution successive des trois blocs de base : 128, 256, 128. Similairement, les tailles des noyaux, ou « kernel » en anglais, des convolutions peuvent être les suivantes : 5, 3, 3. Pour l’exécution des convolutions de chacun des blocs, le padding appliqué à l’entrée permet à la sortie de garder la même dimension temporelle et le pas utilisé est de préférence de 1.
Suite à la mise en œuvre des blocs de base, une couche softmax peut être mise en œuvre. Elle fournit un taux de probabilité d’appartenance de la route parcourue pour chacune des classes possibles, la somme de ces taux de probabilité s’élevant à 1. De manière classique, la fonction softmax prend en entrée un vecteur de dimension K : z=(z 1 …z K ) et est définie selon :
Dans le présent exemple de réalisation, le réseau, notamment le réseau de neurones convolutifs, reçoit en entrée une matrice de taille 40x40 contenant une fenêtre temporelle contenant 40 pas de temps des 40 signaux de données décrits précédemment, relatifs à la hauteur de profil de la portion de route située en amont du véhicule 10 et aux indices de confiance. Le réseau fournit, en sortie, une distribution des taux de probabilités d’appartenance de la route à chacune des classes de types de routes possibles prédéfinies lors de la phase d’apprentissage P2. L’étape de classification E3 telle qu’exposée plus haut est ensuite exécutée, par exemple de sorte que la classification finale de la route parcourue correspond à la classe pour laquelle le taux de probabilité obtenu en sortie du réseau est maximal.
Lesdits éléments matériels comportent au moins une unité de traitement 2 de données, un module de détection 3 d’au moins une caractéristique relative à une route parcourue et un module de contrôle 4 d’au moins un système annexe 5 équipant le véhicule 10, tel qu’un système de suspensions variables 51, un système d’assistance à la conduite 52 ou un système de gestion 53 de la vitesse longitudinale.
L’unité de traitement 2 comprend au moins un calculateur 21 comportant des ressources matérielles et logicielles, plus précisément au moins un processeur, ou microprocesseur, coopérant avec des éléments de mémoire 6 du système de détection 1 et/ou du véhicule 10. Ce calculateur 21 est apte à exécuter des instructions pour la mise en œuvre d’un programme d’ordinateur. Notamment, l’unité de traitement 2 peut assurer au moins une autre fonction au sein du véhicule 10. Par exemple, le calculateur 21 peut être l’ordinateur de bord du véhicule 10, ou, d’une manière générale n’importe quel calculateur 21 embarqué dans le véhicule 10 de façon permanente ou temporaire.
Le module de détection 3 peut notamment être configuré afin de détecter et/ou estimer au moins une caractéristique relative à une portion de la route parcourue située en amont du véhicule 10, telle qu’une hauteur d’un profil de route. On entend ici par « hauteur de profil de route » une hauteur d’un point de la route relativement au véhicule. Notamment, l’au moins une caractéristique considérée peut être détectée et/ou estimée sur la base d’images de ladite portion de route.
Par exemple, le module de détection 3 peut comprendre au moins un moyen de détection 31 optique, tel qu’une caméra, un laser de balayage ou un Lidar, apte à fournir des signaux représentatifs d'une image de la route parcourue qui peuvent ensuite être transmis à l’unité de traitement 2 en vue de les traiter et/ou les archiver. Alternativement ou en combinaison, le moyen de détection 31 peut être phonique, par exemple par ultrasons. Un tel moyen de détection 31 peut, de manière préférentielle, être équipé à l’avant du véhicule 10 ou sur un toit du véhicule 10 afin d'acquérir des données relatives à une portion de route disposée en amont du véhicule 10.
Alternativement ou additionnellement, le module de détection 3 peut comprendre au moins un capteur 32 équipé sur le véhicule 10 et apte à mesurer au moins une caractéristique propre au roulage du véhicule 10, par exemple relatif au véhicule ou à un ensemble formé par le véhicule et la route parcourue. Une telle caractéristique peut, de manière non limitative, être relative à un débattement des suspensions, une vitesse de rotation des roues et/ou une vitesse longitudinale du véhicule.
Le module de contrôle 4 est configuré pour commander au moins un système annexe 5 équipant le véhicule 10. Un tel système annexe 5 peut être un système de suspensions variables 51, un système d’assistance à la conduite 52, un système gestion de la vitesse longitudinale et/ou un système de cartographie, tel qu’un moyen de localisation 7 équipant le véhicule 10. Le module de contrôle 4 est notamment apte à exécuter l’allumage, l’extinction, la modification et/ou le réglage de tout ou partie des paramètres définis par l’au moins un système annexe 5 considéré. De manière avantageuse, le module de contrôle 4 peut être configuré de sorte à commander une pluralité de systèmes annexes équipant le véhicule 10.
De manière optionnelle, le système de détection selon l’invention peut, en outre, comprendre tout ou partie des options suivantes : - un moyen de localisation 7 ; - un module de communication 8.
Le moyen de localisation 7 peut notamment permettre la localisation du véhicule 10. Il intègre, par exemple, un système de localisation approximative du véhicule 10 et/ou une cartographie haute définition de l’infrastructure routière. Notamment, la localisation approximative du véhicule 10 peut être fournie par un système de type GPS, de l’acronyme anglais « Global Positioning system » permettant l’extraction, d’une base de données de cartographie, d’informations concernant l’infrastructure routière autour de la position approximative du véhicule 10. Alternativement ou en complément, le moyen de localisation peut être un système de localisation embarqué dans le véhicule 10.
Le module de communication 8 permet notamment au véhicule 10 d’émettre et/ou de recevoir des données issues d’une base de données, d’un serveur distant, d’un ou plusieurs appareils connectés tel qu’un téléphone mobile, ou d’un véhicule lui-même équipé d’un module de communication 8 et d’un système selon l’invention. Une telle communication est établie par l’intermédiaire d’une liaison sans fil basse fréquence ou haute fréquence. Il peut, par exemple, s’agir d’une liaison sans fil basée sur des technologies « cellulaire» ou « Wifi » ou « Bluetooth ». Tel que davantage exposé ci-après, le module de communication 8 peut être mis en œuvre afin d’extraire des données relatives à l’environnement extérieur, notamment des conditions météorologiques ou de trafic routier, ou afin de transmettre des informations relatives à la route parcourue afin d’actualiser des données de cartographie.
Le système de détection 1 peut, en outre, comprendre un élément de mémoire 6 ou un espace de stockage constituant un support d'enregistrement lisible par un ordinateur ou par le calculateur 21 de l’unité de traitement 2 comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l’ordinateur ou le calculateur 21, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé tel que décrit ci-après.
Un mode d’exécution du procédé de détection 100 d’un type de route parcourue par un véhicule 10 en situation de roulage est décrit ci-après en référence aux figures 2 à 4. De manière générale, le procédé de détection 100 selon l’invention comprend une phase de détermination P1 d’un type de route parcourue par le véhicule et, préalablement à l’exécution de la phase de détermination P1, au moins une phase d’apprentissage P2 supervisé, propre au véhicule 10 équipé, associant notamment un niveau de confort ressenti par un utilisateur à différentes classes de type de routes, notamment de mauvaises routes. Une telle phase d’apprentissage P2 peut également être définie comme étant relative à un procédé d’entrainement pour un procédé de détection et/ou un système de détection selon l’invention.
Dans l’ensemble de la description ci-après un type de route, ou une classe de type de route, peut, de manière non limitative, être relatif à : - un ou des type(s) de mauvaises routes susceptible(s) de provoquer des mouvements de pompage de la caisse lorsque le véhicule 10 évolue sur une route dont la densité d’amplitude spectrale des sollicitations verticales est maximale à basses fréquences ; - un ou des type(s) de mauvaises routes susceptible(s) susceptibles de générer des tressautements ou des rebonds de roues lorsque le véhicule 10 évolue sur une route dont la densité d’amplitude spectrale des sollicitations verticales est maximale à des hautes fréquences ; - des routes pavées ou chemins de montagne ; - des routes dont le revêtement est de mauvaise qualité, par exemple du fait d’intempéries, tels que des précipitations, du gel, ou du fait de l’usure ; - des routes comprenant des obstacles, tels que des dos d’ânes, passages à niveau, nids de poules ou barrettes, en fonction de leur impact sur le confort, par exemple en fonction de leurs dimensions, susceptibles de provoquer des vibrations ou chocs dans le véhicule 10, notamment présentant une haute fréquence desdits obstacles, c’est- à dire une route dégradée avec une faible distance entre des obstacles.
La phase de détermination P1 comprend au moins une étape d’acquisition E1, en temps réel ou pendant une durée prédéterminée, de données relatives à une route parcourue par le véhicule 10. Selon un exemple de réalisation non détaillé à la , la phase de détermination P1 peut comprendre une pluralité d’étapes d’acquisitions, relatives à des types de données similaires ou différents. Par exemples, lesdites données peuvent porter sur une ou plusieurs caractéristiques relatives à la route parcourue et/ou au véhicule. Alternativement, l’étape d’acquisition E1 peut comprendre l’acquisition de différents types de données distincts. L’étape d’acquisition E1 est mise en œuvre par l’intermédiaire du module de détection 3 tel qu’exposé précédemment.
Afin de réaliser la classification de la route parcourue dans au moins un classe de type de route prédéterminée, tel qu’un type de mauvaise route, l’étape d’acquisition E1 peut être réalisée de manière à comprendre une sous-étape de détection et/ou d’estimation E11 d’au moins une caractéristique relative à une portion de la route parcourue située en amont du véhicule 10 et/ou une sous-étape de mesure E12 d’au moins une caractéristique relative au véhicule 10 en situation de roulage sur ladite route parcourue. Autrement dit l’étape d’acquisition E1 peut mettre en œuvre l’acquisition de données de manière à anticiper des caractéristiques relatives à une portion de route à venir comprise dans la route parcourue et/ou de manière à réagir à une portion de route sur laquelle évolue le véhicule 10, c’est dire au contact de laquelle est au moins l’une des roues du véhicule 10.
Les données détectées et/ou estimées E11 sur la base de la portion de la route parcourue située en amont du véhicule 10 peuvent, par exemple, être relatives à des caractéristiques telles qu’une hauteur d’un profil de route relativement au véhicule, notamment à une roue du véhicule, ou toutes autres informations provenant d’images de la route. Par exemple de telles données peuvent être obtenues par l’intermédiaire d’un moyen de détection optique, tel qu’une caméra.
De manière optionnelle mais préférentielle, les données détectées et/ou estimées E11 sur la base de la portion de route située en amont du véhicule 10 peuvent être associées à un indice de confiance α représentatif d’un degré de fiabilité de la détection et/ou de l’estimation réalisée. Notamment, un tel indice de confiance α peut être défini sur la base de conditions météorologiques ou de trafic routier détectée et/ou en fonction du type de revêtement de la chaussée, susceptibles d’affecter la détection et/ou l’estimation. Par exemple, l’indice de confiance α est défini selon que la route est pavée, recouverte de neige, de gel, de feuilles ou de sable. De manière avantageuse, l’utilisation d’un indice de confiance permet d’écarter des données définies comme peu fiables, susceptibles de biaiser la classification du type de route, par exemple en écartant des données présentant un indice de confiance inférieur à un seuil α min prédéfini. Par exemple, l’indice de confiance peut être défini par l’unité de traitement 2 et/ou par le module de détection 3.
L’entraînement du réseau, par exemple du réseau de neurones convolutifs, est réalisé, tel qu’exposé précédemment lors d’au moins une phase d’apprentissage P2 supervisé, au moins mise en œuvre préalablement à la phase de détermination P1 telle qu’exposé précédemment. On entend par « supervisé » qu’une telle phase d’apprentissage P2 nécessite, au moins partiellement, une intervention humaine.
La phase d’apprentissage P2 vise d’une part à entraîner le réseau, autrement dit le modèle, afin qu’il soit apte à permettre l’identification d’une classe de type de route prédéfinie correspondant à une route parcourue lorsque la phase de détermination P1 est exécutée, et, d’autre part, à entraîner le modèle afin qu’il soit apte à associer aux différentes classes de types de route un niveau de confort ressenti par l’utilisateur.
La phase d’apprentissage P2 peut être mise en œuvre par l’intermédiaire d’un calculateur 21, d’une interface Homme-machine et/ou d’un élément de mémoire. Une fois entraîné, le modèle peut aisément être implémenté dans un calculateur 21 du véhicule 10, par exemple dans l’unité de traitement 2, lors de la mise en œuvre de la phase de détermination P1.
L’entraînement du réseau en vue de l’identification d’un type de route comprend une phase dite « d’inférence », réalisé selon un principe similaire à ce qui a été exposé en référence à la phase de détermination P1, à partir de données pour lesquels la classe de type de route est préalablement connue, par exemple par un étiquetage manuel, c’est-à-dire supervisé, d’une base de données d’apprentissage, aussi la description précédente s’applique mutatis mutandis . Pour constituer la base d’apprentissage, des enregistrements de données relatives à différents types de routes sont réalisés, sur la base d’un ou plusieurs types de données relatives à des caractéristiques propres à la route parcourue et/ou au véhicule, tel qu’exposé précédemment en référence à l’étape d’acquisition E1.
Ces enregistrements, pour lesquelles le résultat désiré du traitement pas le modèle, sont soumis au modèle afin d’entraîner celui-ci à l’identification, c’est-à-dire à l’exécution de l’étape d’estimation et de classification telles que précédemment exposées, d’un type de route sur la base de données détectées et/ou estimées, c’est-à-dire en anticipation, et/ou sur la base de données mesurées, c’est-à-dire en réaction. Les différentes classes de types de routes sont ainsi définies en fonction d’au moins un type de données, notamment en fonction de plages de valeurs définies pour au moins un type de données considéré, par exemple la hauteur de profil de route. Puis, en fonction de la classe ou bien de la distribution des taux de probabilités d’appartenance de la route à chacune des classes de types de routes possibles prédéfinies déterminée pas le modèle, une estimation de l’erreur faite par le modèle est calculée.
Dans le cas de réseaux, en particulier de réseaux de neurones convolutifs, une fonction de perte ou de coût, par exemple une fonction d’entropie croisée, peut être utilisée. De manière optionnelle mais préférentielle une pondération peut être appliquée à une telle fonction de perte afin de prévenir un suraprentissage, aussi qualifié d’overfitting en anglais, ou afin de permettre un apprentissage artificiellement accéléré si les enregistrements des différents types de routes ne sont pas équitablement répartis en termes de nombre d’exemples par classe.
L’entraînement du réseau vise également à identifier et/ou associer au moins un niveau de confort estimé, représentatif du confort de l’utilisateur et du ressenti de la route parcourue, aux différentes classes de types de route. Un tel entraînement peut être effectué sur la base d’au moins un critère, lequel peut être objectif ou subjectif. De manière avantageuse, l’entraînement peut être réalisé sur la base d’une pluralité de critères objectifs et/ou subjectifs. Les différentes classes de types de routes peuvent être associées à au moins un critère, notamment à au moins une plage de valeurs définie pour l’au moins un critère considéré.
On entend par exemple par « critère objectif » des critères définis sur la base de valeurs mesurées, estimées et/ou calculées par des moyens de détections et/ou des capteurs 32 embarqués dans le véhicule 10. Par exemple, un critère objectif peut être relatif à la transmissibilité, c’est-à-dire au ratio entre le déplacement de la masse suspendue par rapport à la sollicitation de la route qui permet d’évaluer la caractéristique d’isolation vibratoire d’une suspension donnée. Il peut également être défini un critère basé sur le débattement des roues par rapport à la caisse au passage des perturbations ou obstacles, et notamment l’atteinte des butées de compression ou de détentes qui pénalisent fortement le confort, ou encore un critère sur la valeur efficace, ou RMS, de l’accélération verticale au centre de gravité de la voiture.
Lorsque l’entraînement est basé sur des critères objectifs, il peut avantageusement être exécuté de manière automatique et est défini spécifiquement en fonction des équipements propres au véhicule 10, ou à un modèle de véhicule 10, de sorte que l’évaluation du confort ressenti associé au type de route identifié est définie de manière adaptée relativement au véhicule 10 équipé du système de détection et à ses équipements, tels que son système de suspensions, et non de manière générique.
A l’inverse, on entend par « critère subjectif » que l’apprentissage est réalisé de manière supervisée par un utilisateur ou par un expert qui peut, par exemple, lui-même associer un niveau de confort prédéfini à chacune des différentes classes de types de routes en fonction des équipements du véhicule, tel que le système de suspensions. L’utilisateur ou l’expert est alors en mesure de classifier subjectivement le type de la route rencontrée en fonction de son ressenti sur la réponse du véhicule et du confort résultants pour les passager au passage sur cette route.
Similairement à ce qui a été exposé plus haut, lors de l’entraînement relatif au confort, une fonction de perte et, de manière optionnelle, une pondération, peuvent être mises en œuvre.
La phase d’apprentissage P2 peut ainsi avantageusement être adaptée selon le besoin et les différents types de routes peuvent ainsi être classifiés par l’utilisateur ou l’expert en fonction de ce qu’il est souhaitable de détecter, c’est-à-dire en fonction des équipements du véhicule 10 et/ou en fonction des systèmes annexes 5 susceptibles d’être pilotés, notamment du système de suspension ou d’amortisseurs, et en fonction d’un niveau confort désiré défini par l’utilisateur ou l’expert.