INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’automatisation de la conduite dans le cadre du véhicule autonome est un défi de recherche majeur de notre temps. Un tel système doit conjuguer d’une part une très haute précision car une erreur peut mener à des accidents graves et d’autre part le système doit être en mesure de s’exécuter en temps réel sur des calculateurs embarqués à puissance de calcul limitée. Aussi, la détection d’autres véhicules présents dans l’environnement d’un véhicule autonome revêt une importance particulière.
Pour permettre une localisation précise des obstacles, un véhicule autonome est équipé de capteurs de distance (« range sensors » selon l’anglicisme consacré) tels que des ‘LiDARs’ (acronyme de « Light Detection And Ranging »), des radars, des sonars ou encore des caméras stéréoscopiques. Ces capteurs ont pour particularité leur capacité à positionner les obstacles dans l’espace via la mesure de leur distance et de leur position angulaire par rapport à celle du capteur.
Chacun de ces types de capteur a ses propres avantages et ses propres limites, les caméras stéréoscopiques par exemple ne fonctionnent que de jour tandis que les LiDARs voient leur acuité dégradée en cas de pluie. Pour permettre une fiabilité maximale en toute circonstance, ces capteurs sont généralement utilisés en association sur les véhicules autonomes. Un procédé de fusion de données permet alors d’assembler les mesures provenant des différents capteurs et de produire un modèle unifié de l’environnement autour du véhicule.
Différentes approches pour modéliser l’environnement d’un véhicule sont proposées dans les articles suivants : H. Moravec and A. Elfes. “High resolution maps from wide angle sonar”. In 1985 IEEE International Conference on Robotics and Automation Proceedings, volume 2, pages 116–121, Mar 1985. Sascha Wirges, Tom Fischer, Christoph Stiller, and Jesus Balado Frias. “Object detection and classification in occupancy grid maps using deep convolutional networks”. In 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pages 3530–3535. ISSN : 2153-0017. Martin Simon, Stefan Milz, Karl Amende, and Horst-Michael Gross. Complex-YOLO: “An euler-region-proposal for real-time 3d object detection on point clouds”. In Laura Leal-Taixé and Stefan Roth, editors, Computer Vision – ECCV 2018 Workshops, Lecture Notes in Computer Science, pages 197–209. Springer International Publishing. Stefan Hoermann, Philipp Henzler, Martin Bach, and Klaus Dietmayer. “Object detection on dynamic occupancy grid maps using deep learning and automatic label generation”. In 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pages 826–833. ISSN: 1931-0587.
L’article (1) de Moravec et al. propose un modèle d’environnement basé sur des grilles d’occupation qui permet de fusionner les mesures de différents capteurs et de prendre en compte leurs bruits et incertitudes via l’usage d’un mécanisme probabiliste.
L’article (2) de Wirges et al. présente un modèle de détection de véhicules, piétons et vélos sur une grille en vue de dessus créée à partir de données issues de capteurs de type LiDAR et contenant des données spécifiques aux LiDARs telles que l’intensité et la hauteur des points. Les architectures de détection utilisées sont dites de type "two-stage" avec deux réseaux de neurones et s’exécutent en 100ms par grille.
L’article (3) de Simon et al. présente un modèle de détection de véhicules, piétons et vélos sur une grille en vue de dessus produite à partir de données LiDAR très similaire à celui de l’article (2). Les grilles sont aussi LiDAR-spécifiques car elles contiennent de l’information qui n’est produite que par un capteur LiDAR telle que l’intensité des points. La sortie prédit des classes pour des objets "véhicules", des objets "piétons" et des objets "vélos". L’architecture du réseau de neurones est inspirée de celle du réseau de neurones connu YOLOv2 qui est une architecture dite de type "single-stage" en un seul réseau de neurones.
L’article (4) de Hoermann et al. présente un modèle de détection d’objets sur des grilles d’occupation dynamiques (DOGMa). Les grilles d’occupation dynamiques allient les probabilités d’occupation des grilles statiques avec des vecteur-vitesse quantifiant le mouvement de chaque cellule de la grille. L’architecture du réseau de neurones est de type "single-stage" ou mono-étape. Des boîtes englobantes sont produites et correspondent à tous les objets dynamiques présents dans la scène. Or ils ne sont pas classifiés, et donc il n’est pas possible de différencier une voiture d’un vélo ou d’un piéton. Il s’agit plus d’une méthode de classification (« clustering » selon l’anglicisme consacré) de cellules dynamiques avec un vecteur-vitesse non nul, à l’aide d’un modèle d’apprentissage profond.
La présente invention propose une alternative aux approches connues de détection de véhicules présents dans l’environnement immédiat d’un véhicule équipé de capteurs de distance.
Description brève de l’invention L’invention vise un procédé (et un dispositif) pour détecter d’autres véhicules présents dans l’environnement d’un véhicule, qui est basé sur l’analyse de grilles d’occupation, et qui restitue dans une représentation visuelle en vue de dessus de l’environnement des boites englobantes orientées autour des véhicules détectés.
Comme détaillé par la suite, le système de caractérisation peut comporter, en outre, un dispositif de calibration adapté à déterminer, avec l’unité de traitement, lors d’un procédé de calibration, les valeurs en question des paramètres de calibration.
La est une vue schématique et partielle d’un système de caractérisation 1 calibré, selon un mode de réalisation. La illustre plus en détail un autre exemple d’interféromètre 12 (n) de Mach-Zehnder du système de caractérisation 1 de la .
D’une manière générale, le système de caractérisation 1 comporte un dispositif de mesure 10, et une unité de traitement 3 contenant des valeurs prédéterminées de paramètres de calibration Param calib . Le système de caractérisation 1 est alors dit calibré. Les interféromètres 12 (n) de Mach-Zehnder du dispositif de mesure 10 sont intégrés dans une puce photonique, laquelle peut être de type photonique sur silicium.
Les analytes sont des éléments présents dans le milieu fluide (gazeux ou liquide) à analyser, et sont destinés à être détectés et caractérisés par le système de caractérisation 1. Ils peuvent être, à titre illustratif, des bactéries, virus, protéines, lipides, molécules organiques volatiles, composés inorganiques, entre autres. Par ailleurs, les récepteurs 2 ( ligands , en anglais) sont des éléments qui recouvrent l’un des guides d’onde de l’interféromètre 12 de Mach-Zehnder (bras sensible 14s) et présentent une capacité d’interaction avec les analytes, bien que les affinités chimiques et/ou physiques entre les analytes et les récepteurs 2 ne soient pas nécessairement connues. Les récepteurs 2 des différentes surfaces sensibles présentent de préférence des propriétés physicochimiques différentes, qui impactent leur capacité à interagir avec les analytes. Il peut s’agir, à titre d’exemples, des acides aminés, des peptides, des nucléotides, des polypeptides, des protéines, des polymères organiques, des oligo- ou polysaccharides, entre autres.
Les interféromètres 12 (n) de Mach-Zehnder sont réalisés dans une puce photonique contenant un circuit photonique intégré, réalisé par exemple à base de silicium. La source lumineuse 11 et les photodétecteurs 16 peuvent être situés sur ou dans la puce photonique, ou peuvent être déportés et couplés à celle-ci par des coupleurs optiques (réseaux de diffraction 17…) comme illustré sur la . De même, l’unité de traitement 3 peut être située dans ou sur la puce photonique, ou être déportée.
Le dispositif de mesure 10 comporte au moins une source lumineuse 11, une matrice de N interféromètres 12 (n) de Mach-Zehnder, et une matrice de 2×N photodétecteurs 16.
La source lumineuse 11 est de préférence une source optique de lumière cohérente ou non, d’un signal continu ou pulsé, et monochromatique, de largeur spectrale réduite (par exemple inférieure à 30nm, voire à 15nm, voire à 2nm ou encore à 1nm) et de longueur d’onde centrale prédéfinie par exemple située dans le proche infrarouge. Elle peut être une source laser à cavité verticale émettant par la surface (VCSEL pour Vertical Cavity Surface Emitting Laser en anglais), une source laser hybride de type III-V/Si, une diode laser, ou tout autre type de source laser. Il peut également s’agir d’une diode électroluminescente.
Le dispositif de mesure 10 du système de caractérisation 1 comporte une matrice de N interféromètres 12 (n) de Mach-Zehnder, avec N>1, de préférence au moins égal à 4, par exemple à 64 voire davantage, référencés par l’indice n allant de 1 à N. Les interféromètres 12 (n) comportent chacun un diviseur d’entrée 13 (par exemple de type MMI), deux guides d’onde 14r, 14s couplés au diviseur d’entrée 13, dont l’un forme un bras sensible 14s à la quantité d’analytes adsorbés aux récepteurs 2, et dont l’autre forme un bras de référence 14r non sensible aux analytes présents, de sorte que les signaux optiques circulant dans les deux bras 14r, 14s présentent un déphasage effectif, noté Φ(t). Les deux guides d’onde 14r, 14s sont ensuite couplés à un coupleur multimode 15 ayant plusieurs sorties déphasées de π/2 (ici quatre sorties), dont seulement deux sorties déphasées de π/2 sont utiles et couplées aux photodétecteurs 16.
Dans l’exemple de la , les bras 14r, 14s s’étendent en spirale dans le sens où ils s’enroulent sur eux-mêmes entre le diviseur d’entrée 13 et le coupleur multimode 15. Ils peuvent également s’étendre en serpentin, voire s’étendre de manière rectiligne comme illustré sur la (avec éventuellement une partie en serpentin et/ou en spirale). D’autres formes de guides d’onde sont également possibles.
Les récepteurs 2 forment ainsi N sites sensibles d’une surface dite fonctionnalisée de la puce photonique, cette surface fonctionnalisée étant destinée à être exposée au milieu fluide contenant les analytes. Autrement dit, les sites sensibles sont des zones contenant les récepteurs 2 et situées au niveau des bras sensibles 14s des interféromètres 12 (n) . Ils peuvent comporter des récepteurs 2 différents d’un site sensible à l’autre en termes d’affinité physicochimique avec les analytes. Plusieurs sites sensibles peuvent être identiques, dans le but par exemple, de détecter une éventuelle dérive de mesure.
Les interféromètres 12 (n) comportent chacun un bras sensible 14s à la surface duquel des récepteurs 2 sont disposés pour former un site sensible, l’autre bras ne comportant pas de récepteurs 2 et forme le bras de référence 14r. Le guide d’onde du bras sensible 14s (matériau de haut indice de réfraction) est situé à une profondeur des récepteurs 2 telle que le signal optique s’y propageant (mode guidé) présente un indice effectif qui dépend de la quantité d’analytes liés aux récepteurs 2 du site sensible. Une échancrure (cf. par exemple la demande de brevet FR2106153 déposée le 10/06/2021) peut ainsi être effectuée dans la gaine recouvrant le bras sensible 14s, de manière à permettre au mode guidé d’être influencé par la présence des analytes adsorbés.
Rappelons que l’indice effectif d’une mode guidé est défini comme le produit de la constante de propagation β et de λ/2π, λ étant la longueur d’onde du signal optique. La constante de propagation β dépend de la longueur d’onde λ et du mode du signal optique, ainsi que des propriétés du guide d’onde (indices de réfraction et géométrie). L’indice effectif du mode correspond, d’une certaine manière, à l’indice de réfraction du guide d’onde ‘vu’ par le mode optique. Il est habituellement compris entre l’indice du cœur et l’indice de la gaine du guide d’onde. On comprend donc que la quantité d’analytes adsorbés sur le site sensible modifient les propriétés du mode optique et/ou du guide d’onde, notamment la phase du mode guidé.
Il en résulte donc que la présence d’analytes adsorbés sur le site sensible du bras sensible 14s entraîne une modification de la phase du mode guidé, alors que la phase du mode guidé parcourant le bras de référence 14r n’est sensiblement pas modifiée. Le déphasage Φ(t) entre les signaux optiques parcourant les bras puis reçus par le coupleur multimode 15 se traduit par une modification de la puissance du signal optique recombiné et détecté par les photodétecteurs 16, du fait d’interférences constructives ou destructives entre les signaux optiques circulant dans les deux bras.
Le coupleur de sortie 15 est, dans cet exemple, un coupleur multimode (MMI) 2×4, mais le nombre d’entrées peut être différent. Il comporte ici au moins deux sorties15u, dites utiles, déphasées de π/2, et couplées chacune à un photodétecteur 16. Les autres sorties 15nu sont dites non utiles, dans la mesure où elles ne sont pas couplées aux photodétecteurs 16. Ces dernières peuvent comporter chacune une extrémité en pointe ( taper en anglais), de manière à provoquer la fuite du signal optique dans le substrat de la puce photonique et à réduire fortement la rétroréflexion en direction du coupleur multimode 15.
Le dispositif de mesure 10 comporte une matrice de 2×N photodétecteurs 16, où chaque photodétecteur 16 est couplé à une sortie utile 15u d’un coupleur multimode 15 d’un interféromètre 12 (n) . Les photodétecteurs 16 mesurent la valeur de la puissance (ou de l’intensité, de manière équivalente) du signal optique transmis par chaque sortie utile 15u, à chaque instant de mesure, et transmettent cette information à l’unité de traitement 3. La puissance des signaux optiques au niveau des sorties utiles 15u est notée P 1(n) et P 2(n) . Sur la puce photonique, la matrice d’interféromètres 12 est couplée à une matrice de 2×N éléments de détection, lesquels peuvent être, soit des réseaux de diffraction 17 lorsque les photodétecteurs sont déportés vis-à-vis de la puce photonique (sous la forme d’une caméra à 2×N zones sensibles de détection, chaque zone sensible pouvant comportant au moins un pixel de détection), soit les photodétecteurs 16 eux-mêmes lorsqu’ils sont intégrés à la puce photonique.
L’unité de traitement 3 permet la mise en œuvre des opérations de traitement du procédé de caractérisation des analytes. Pour cela, elle est couplée aux photodétecteurs 16 du dispositif de mesure 10. Elle comporte au moins un microprocesseur et au moins une mémoire. Elle comporte ainsi un processeur programmable apte à exécuter des instructions enregistrées sur un support d’enregistrement d’informations. Elle comporte en outre au moins une mémoire contenant les instructions nécessaires à la mise en œuvre du procédé de caractérisation. La mémoire est également adaptée à stocker les informations calculées à chaque instant de mesure.
La mise en œuvre du procédé objet de l’invention peut être réalisée en se basant sur l’analyse d’une seule image d’étoile. Toutefois, les meilleurs résultats sont obtenus lorsque plusieurs images d’étoiles sont analysées simultanément dans une même image numérique. Cette analyse multiple permet de réduire les incertitudes de mesure et confère davantage de robustesse au procédé.
Selon un mode de réalisation, les images d’étoiles retenues pour l’analyse sont préalablement sélectionnées, le niveau de luminosité desdites images étant le critère de sélection. Le niveau de luminosité est calculé selon une méthode connue de l’homme du métier, par exemple celle décrite dans le document brevet précité US10302901 auquel l’homme du métier pourra se référer. Le niveau de luminosité calculé est celui correspondant à la luminosité des pixels formant l’image de l’étoile. Les images d’étoiles ayant un niveau de luminosité trop important (supérieur ou égal à un niveau de luminosité seuil maximum L seuil_max ) sont écartées de l’analyse, car elles risquent de saturer le capteur 3 et fausser le calcul de taille. Également, les images d’étoiles ayant un niveau de luminosité trop faible (inférieur ou égal à un niveau de luminosité seuil minimum L seuil_min ) sont écartées de l’analyse, car elles sont trop proches du bruit de mesure et risquent également de fausser le calcul de taille. La illustre, à titre d’exemple, une image numérique d’une scène d’observation céleste dans laquelle plusieurs images d’étoiles sont reconnues et certaines (entourées d’un cercle) sélectionnées pour l’analyse. À titre d’exemple toujours, les images d’étoiles reconnues, mais non sélectionnées sont entourées d’un carré.
La taille de l’image d’étoile est calculée par un calculateur selon une méthode connue de l’homme du métier, par exemple celle décrite dans le document brevet JP6398250 précité et auquel l’homme du métier pourra se référer. Le calculateur peut être l’unité de traitement 4 ou un calculateur dédié distinct. Pour chaque position de mise au point, les valeurs de taille d’une ou préférentiellement plusieurs images d’étoiles reconnues dans l’image numérique acquise dans ladite position sont calculées. Selon un mode de réalisation, dans une position de mise au point donnée, la valeur de taille retenue pour l’analyse correspond à la moyenne des valeurs de tailles calculées de chaque image d’étoiles. Aussi, le nombre d’images d’étoiles reconnues dans une image numérique peut varier d’une position de mise au point à une autre et/ou ce ne sont pas nécessairement les mêmes étoiles qui sont reconnues et suivies d’une position de mise au point à une autre. Par exemple, dans une première position de mise au point, les valeurs de taille de dix images d’étoile peuvent être moyennées, alors que dans une deuxième position de mise au point, les valeurs de taille de six images d’autres étoiles sont moyennées. Cette méthode de calcul permet d’obtenir des résultats fiables, mais également extrêmement robustes dans des conditions d’observations très variées.
La est une courbe illustrant la variation de la taille moyenne Z calculée des images d’étoiles en fonction des positions de mise au point F. La courbe à une forme typique en V. La est une courbe illustrant la variation du nombre N d’étoiles détectées en fonction des positions de mise au point F et qui a une forme globalement inverse de celle de la . Et la schématise le capteur 3 dans différentes positions de mise au point. Lorsque le capteur 3 est éloigné du point focal F best – ou foyer - (c.-à-d. la meilleure position de mise au point), les images d’étoiles ne sont pas détectées, car leur taille est trop grande et leur luminosité trop faible (inférieure ou égale à la luminosité seuil minimum L seuil_min ) et noyée dans le bruit de mesure (position F3). Quand le capteur 3 se rapproche du point focal F best (position F2) on commence à détecter des images de quelques d’étoiles (leur luminosité est comprise entre L seuil_min et L seuil_max ), mais celles-ci ont des tailles importantes. Plus le capteur 3 se rapproche du point focal F best , plus la taille de l’image d’étoile diminue et davantage d’images d’étoiles sont détectées. Le phénomène inverse apparaît lorsque le capteur 3 s’éloigne du point focal F best . D’où la symétrie des courbes des figures 5a et 5b par rapport au point focal F best .
De ces courbes, on peut définir différentes plages de valeurs de taille d’image d’étoiles : - Une première plage ∆Z1 où les valeurs de taille varient de façon linéaire ou quasi linéaire avec la position de mise au point. Cette première plage ∆Z1 est associée à une première zone de positions de mise au point ∆F1. - Une deuxième plage ∆Z2 proche du point focal F best et où les valeurs de taille varient selon une courbe du deuxième degré (courbe du type parabolique), la valeur de taille minimale étant située au niveau du point focal F best . La position du point focal est incluse dans la deuxième plage ∆Z2. Cette deuxième plage ∆Z2 est associée à une deuxième zone de positions de mise au point ∆F2. Les valeurs de taille de la première plage ∆Z1 sont supérieures aux valeurs de taille de la deuxième plage ∆Z2. Dans cette deuxième plage ∆Z2, les tailles moyennes Z calculées sont les plus précises dans la mesure où le nombre d’étoiles détectées est maximal ( ). - Une troisième plage ∆Z3 où les valeurs de taille sont nulles car aucune étoile n’est détectée. Cette troisième plage ∆Z3 est associée à une troisième zone de positions de mise au point ∆F3.
Selon un mode préféré de réalisation, ces différentes plages de valeurs de taille et différentes zones de positions de mise au point sont définies durant une phase préalable de calibration du télescope au cours de laquelle des valeurs de taille d’images d’étoiles sont déterminées dans plusieurs positions de mise au point. Selon un autre mode de réalisation, ces différentes plages et zones sont directement enregistrées dans une zone mémoire de l’unité de traitement 4.
Sur chacune de ces plages ∆Z1, ∆Z2, ∆Z3, est mise en œuvre une méthode de déplacement distincte. Pour la première plage ∆Z1, on définit une première méthode de déplacement conçue pour atteindre la deuxième zone ∆F2, et pour la deuxième plage ∆Z2, on définit une deuxième méthode de déplacement (différente de la première) conçue pour atteindre point focal F best , la deuxième méthode étant différente de la première méthode. Pour la troisième plage ∆Z3, on peut définir une troisième méthode de déplacement (différente de la première et de la deuxième) conçue pour atteindre la première zone ∆F1 ou la deuxième zone ∆F2.
La suite de la description décrit un mode préféré de mise en œuvre du procédé selon l’invention durant une phase de mise au point pendant l’observation d’une scène céleste.
En se rapportant à la , le capteur 3 est initialement dans une première position F 1 1 . Une valeur de taille d’image d’étoile Z 1 1 est déterminée dans cette position F 1 . Cette valeur de taille d’image Z 1 1 est comparée aux différentes plages ∆Z1, ∆Z2, ∆Z3 précitées : si Z 1 1 est située dans la première plage ∆Z1, alors la première méthode est mise en œuvre ; et si Z 1 1 est située dans la deuxième plage ∆Z2, alors la deuxième méthode est mise en œuvre.
Si aucune taille d’image ne peut être déterminée dans la position F 1 1 , c’est-à-dire que F 1 1 est située dans la troisième zone ∆F3, alors le capteur 3 est déplacé dans différentes positions jusqu’à ce qu’une taille d’image puisse être déterminée. Cette méthode de déplacement est par exemple une méthode de dichotomie relativement grossière, où le capteur 3 est déplacé de plusieurs millimètres, par exemple entre 4 mm et 5 mm entre chaque position.
Première méthode La première méthode est mise en œuvre lorsque la valeur de taille d’image Z 1 1 est située dans la première plage ∆Z1 et donc que la position F 1 1 dans laquelle a été acquise l’image est située dans la première zone ∆F1 ( ).
Le capteur 3 est déplacé dans une autre position de mise au point F 1 2 , située dans la première zone ∆F1 et une deuxième valeur de taille d’image d’étoile Z 1 2 est déterminée dans cette autre position. Selon un mode de réalisation, entre les positions F 11 et F 12 , le capteur 3 est déplacé de 80 µm à 150 µm, préférentiellement de 100 µm. Comme indiqués précédemment, dans la première zone ∆F1, les valeurs de taille varient de façon linéaire ou quasi linéaire avec la position de mise au point. Aussi, il est déduit des deux valeurs, une fonction mathématique du premier degré (ou droite) h telle que Z=h(F) où Z représente les valeurs de taille d’image d’étoile et F les positions de mise au point. À partir de cette fonction h, l’unité de traitement 4 calcule alors une position de mise au point F 3 située dans la deuxième zone ∆F2 et telle que h(F 2 )=0. Le capteur 3 est ensuite déplacé dans cette position F 2 . Cette première méthode permet donc de s’approcher très rapidement du point focal F best , avec un nombre réduit d’acquisitions (celles en F 1 1 et en F 1 2 ).
Deuxième méthode La deuxième méthode est mise en œuvre lorsque la valeur de taille d’image d’étoile Z 2 est située dans la deuxième plage ∆Z2 et donc que la position F 2 dans laquelle a été acquise l’image est située dans la deuxième zone ∆F2.