INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
De préférence, chaque courbe de réponse étalon a été préalablement établie de sorte que pour au moins une mesure de distance par le capteur magnétique, le capteur magnétique est dans une position dans laquelle il se trouve au contact de l’élément métallique, et donc à distance effective nulle de l’élément métallique. Ceci présente l’avantage d’assurer qu’une plage de distance entre le capteur magnétique et l’élément métallique suffisamment étendue soit parcourue de sorte qu’elle contienne effectivement le point d’inflexion de la courbe de réponse étalon. L’intérêt de cela sera compris par lecture de la suite de la présente description. En outre, ceci implique que les courbes de réponse étalons couvrent toute l’étendue utile de mesure, ce qui permettra ensuite de creuser la couche externe jusqu’au plus près de l’élément métallique. Par « étendue utile de mesure », il est entendu une plage de distance entre l’élément métallique et le capteur magnétique s’étendant au moins entre une distance nulle (le capteur magnétique est au contact de l’élément métallique) et la distance égale à l’épaisseur initiale de la couche externe de l’objet. En effet, pour estimer l’épaisseur de la couche externe restante de façon dynamique, au fur et à mesure de l’usinage, afin d’usiner jusqu’au plus près de l’élément métallique mais avec une marge de sécurité suffisante, il faut que le capteur soit capable d’estimer des épaisseurs situées dans cette étendue de mesure utile.
De préférence, les courbes de réponse étalons sont exprimées sous forme d’une fonction polynomiale du troisième ou du cinquième degré. Avantageusement, les courbes de réponse étalons sont exprimées sous forme d’une fonction polynomiale du cinquième degré car cela garantit l’existence d’une dérivée seconde (de degré trois) non constante et non nulle. Ainsi, cette fonction présentera forcément au moins une racine (de surcroît calculable par une formule exacte) ce qui garantit que la fonction, et donc la courbe de réponse étalon, présente un point d’inflexion à cette fonction.
De préférence encore, un même capteur magnétique est utilisé pour réaliser les courbes de réponse étalons selon les différents agencements prédéfinis d’élément métallique et d’objet et pour l’étape (a) d’acquisition de la courbe de réponse brute. À cet effet, on pourra soit, selon une première possibilité de mise en œuvre, utiliser un premier capteur magnétique pour réaliser les courbes de réponse étalons puis un second capteur magnétique pour acquérir la courbe de réponse brute, le premier capteur magnétique étant du même modèle (et donc présentant les mêmes caractéristiques fonctionnelles) que le second capteur magnétique, soit, selon une seconde possibilité de mise en œuvre, utiliser matériellement un seul et même capteur magnétique pour réaliser tout d’abord les courbes de réponse étalons puis, ultérieurement, acquérir la courbe de réponse brute. Ainsi, on comprend que le réglage du capteur magnétique sera mis en œuvre à partir de courbes de réponse étalons parfaitement adaptées pour ledit capteur magnétique. Le procédé sera donc particulièrement fiable.
Idéalement, les courbes de réponse étalons sont établies en faisant suivre au capteur magnétique une trajectoire standardisée identique par rapport à chaque objet de l’un des agencements prédéfinis et la trajectoire standardisée est de préférence normale à une portion de référence prédéfinie de la surface de l’objet. En sus, idéalement, lors de l’étape (a) d’acquisition d’une courbe de réponse brute, les positions successives du capteur sont situées sur cette même trajectoire standardisée. Les courbes de réponse brutes et les courbes de réponse étalons seront ainsi obtenues dans des conditions comparables, et seront ainsi aisément comparables entre elles, notamment lorsqu’il s’agira de déterminer à quelle courbe de réponse étalon rattacher la courbe de réponse brute pour obtenir la courbe de réponse corrigée, par exemple en identifiant quelle courbe de réponse étalon se superpose le mieux sur la courbe de réponse brute. Le procédé est ainsi fiable, simple et reproductible. Par exemple, dans le cas d’un bandage pneumatique, la trajectoire standardisée peut être une trajectoire radiale en éloignement par rapport à la surface externe de la bande de roulement du bandage pneumatique. À titre de second exemple, la trajectoire peut également être sensiblement radiale comme par exemple contenue dans un cône d’axe normal à la surface externe de la couche externe de l’objet et d’angle au sommet inférieur ou égal à 5 degrés, de préférence inférieur ou égal à 2 degrés.
Avantageusement, lors de l’étape (b), pour sélectionner une courbe de réponse étalon, un point d’inflexion P est identifié sur la courbe de réponse brute par l’unité de traitement de données. Par définition, en mathématiques, un point d'inflexion est un point où s'opère un changement de concavité d'une courbe plane. En un tel point, la tangente T traverse la courbe. Un point d’inflexion de la courbe de réponse brute (ainsi que la tangente à la courbe en ce point) est par exemple illustré en . Le point d’inflexion peut être déterminé de différentes façons. Une première façon consiste à calculer la dérivée seconde de la courbe de réponse brute pour identifier le point où cette dérivée seconde s’annule. Puis, la dérivée première est calculée en ce point ce qui correspond au point d’inflexion. Une deuxième façon consiste à considérer que le point d’inflexion se trouve toujours à la moitié de l’étendue des mesures de la courbe de réponse brute. Plus précisément, par « moitié de l’étendue des mesures de la courbe de réponse brute », il est entendu que le point d’inflexion se trouve à la mi-hauteur de la plage couverte par l’ensemble des signaux de mesure qui ont été renvoyés par le capteur et collectés lors de l’acquisition a) de la courbe de réponse brute dans les différentes positions occupées successivement par ledit capteur.
Puis, le coefficient directeur de la tangente à ladite courbe de réponse brute en ce point d’inflexion est calculé. La courbe de réponse étalon sélectionnée est celle qui présente un point d’inflexion dont la tangente T possède le coefficient directeur qui est le plus proche du coefficient directeur calculé pour la courbe de réponse brute. Par « plus proche », on entend que l’écart entre le coefficient directeur calculé pour la courbe de réponse étalon sélectionnée et le coefficient directeur calculé pour la courbe de réponse brute est minimal.
Selon un autre mode de réalisation, l’étape b) de sélection d’une courbe de réponse étalon est mise en œuvre par comparaison des coefficients d’une régression polynomiale de la courbe de réponse brute avec les coefficients de régressions polynomiales des courbes de réponse étalons. Plus précisément, une régression polynomiale, par exemple de degré 5, est calculée pour la courbe de réponse brute et les courbes de réponse étalons. Les coefficients de la régression de la courbe de réponse brute sont ensuite comparés aux coefficients des courbes de réponse étalons. La courbe de réponse étalon dont la régression présente des coefficients qui sont les plus proches des coefficients de la régression de la courbe de réponse brute est ainsi sélectionnée. Différentes techniques peuvent être employées pour déterminer quelle est la courbe de réponse étalon dont la régression présente des coefficients qui sont les plus proches des coefficients de la régression de la courbe de réponse brute.
Encore selon un autre mode de réalisation, l’étape b) de sélection d’une courbe de réponse étalon est mise en œuvre par traitement d’image. Plus précisément, le traitement d’image est appliqué pour identifier avec quelle courbe de réponse étalon la courbe de réponse brute présente une similitude maximale.
En fait, l’étape b) consiste à identifier la courbe de réponse étalon qui se rapproche le plus de la courbe de réponse brute. En effet, il est estimé que l’agencement particulier d’élément métallique et d’objet correspondant à la courbe de réponse brute correspond probablement à l’agencement particulier d’élément métallique et d’objet correspondant à la courbe de réponse étalon qui est identifiée comme étant la plus proche de la courbe de réponse brute. Le but est de pouvoir exploiter les données de la courbe de réponse étalon qui sont connues pour estimer une distance qui sépare l’élément métallique du capteur magnétique (avec lesquels la courbe de réponse brute a été obtenue).
Selon un deuxième mode de réalisation illustré en , dit d’extrapolation, le modèle de courbe de correction est construit par extrapolation à partir de points constitutifs de la courbe de réponse brute. On comprend donc que le modèle de courbe de correction est constitué des points de la courbe de réponse brute ainsi que de points déterminés par extrapolation. L’extrapolation peut être mise en œuvre par divers moyens. Dans l’exemple illustré en , le modèle de courbe de correction M est construit à partir de la courbe de réponse brute CB (tracée en trait plein). Des points PE1, PE2, PE3 et PE4 sont obtenus par extrapolation et forment une courbe d’extrapolation E (tracée en pointillés). L’ensemble formé par la courbe de réponse brute CB et la courbe d’extrapolation E forme le modèle de courbe de correction M.
- l’étape de densification est mise en œuvre à une température comprise entre 473 K et 1073 K, de préférence entre 673 K et 843 K, de préférence entre 713 K et 823 K, avantageusement entre 733 K et 813K et/ou
- l’étape de cristallisation est mise en œuvre à une température supérieure ou égale à la température de mise en œuvre de l’étape de densification et/ou à une température comprise dans un intervalle [c*T x ; d*T x ], T x étant la température de cristallisation du matériau M à l’état vitreux, et c étant égal à 0,70, de préférence égal à 0,75, de préférence égal à 0,80, avantageusement égal à 0,82, plus avantageusement égal à 0,83, et d étant égal à 1,15, de préférence égal à 1,01, préférentiellement égal à 0,92, avantageusement égal à 0,91, et/ou
- l’étape de cristallisation est mise en œuvre à une température comprise entre 473 K et 1073 K, de préférence entre 713 K et 903 K, avantageusement entre 743 K et 813 K et/ou
- l’étape de densification et cristallisation sont mises en œuvre à une température comprise dans un intervalle [a*T g ; d*T x ], T g étant la température de transition vitreuse du matériau M à l’état vitreux et T x étant la température de cristallisation du matériau M à l’état vitreux, a étant égal à 0,78, de préférence égal à 0,84, avantageusement égal à 0,91, et d étant égal à 1,15, de préférence égal à 1,01, préférentiellement égal à 0,92, avantageusement égal à 0,91 et/ou
- l’étape de densification et de cristallisation sont mises en œuvre à une température comprise entre 473 K et 1073 K, de préférence entre 673 K et 903 K, avantageusement entre 733 K et 813 K,
étant entendu que ces modes de réalisations préférés s’appliquent isolément, ou selon chacune de leurs combinaisons techniquement possible, en combinaisons avec tous les modes de réalisation du procédé de l’invention.
De préférence, l’étape de densification et/ou l’étape de cristallisation sont mises en œuvre par pressage isostatique à chaud ou par frittage flash, de préférence par pressage isostatique à chaud.
De préférence, la température de transition vitreuse du matériau M à l’état vitreux T g est inférieure ou égale à la température de frittage du matériau M à l’état cristallin.
De préférence, la température de cristallisation du matériau M à l’état vitreux T x est inférieure ou égale à la température de frittage du matériau M à l’état cristallin.
Par température de frittage du matériau M à l’état cristallin, on entend la température nécessaire pour densifier une poudre du matériau M à l’état cristallin. La température nécessaire pour densifier une poudre du matériau M à l’état cristallin est de préférence comprise dans un intervalle [h*T f ; j*T f ], T f étant la température de fusion du matériau M à l’état cristallin, et h étant égal à 0,60, de préférence égal à 0,70, avantageusement égal à 0,78, et j étant égal à 0,95, de préférence égal à 0,85, avantageusement égal à 0,82.
De préférence, le matériau M à l’état vitreux possède au moins une température de cristallisation T x . La cinétique de la cristallisation doit être suffisamment élevée pour permettre une cristallisation à une température inférieure à la température de frittage du matériau cristallisé. La température de cristallisation peut être caractérisée par calorimétrie différentielle à balayage ou analyse thermique différentielle.
Sauf mention explicite contraire, toutes les températures, en particulier les températures de transition vitreuse, de cristallisation et de fusion, sont exprimées en degrés Kelvin.
Les températures de transition vitreuse T g et de cristallisation T x du matériau M à l’état vitreux sont par exemple déterminées par calorimétrie différentielle à balayage, en utilisant la méthode suivante : un échantillon d’environ 10 mg est chauffé à une vitesse de 10°C/min depuis la température ambiante jusqu’à la fusion du matériau. Le changement d’état provoqué par la transition vitreuse provoquant une inflexion de la courbe du flux de chaleur par rapport à la température, l’intersection entre la prolongation de la ligne de base avant la transition et de la tangente au point d’inflexion permet de définir la température de transition vitreuse T g . Le changement d’état provoqué par la cristallisation se traduisant par un pic exothermique, l’intersection entre la prolongation de la ligne de base avant la cristallisation et la tangente à la courbe après le début du pic de cristallisation permet de définir T x . La fusion du matériau se traduisant par un pic endothermique, l’intersection entre la prolongation de la ligne de base avant la fusion et la tangente à la courbe après le début de la fusion permet de définir la température T f .
De préférence, le matériau M répond à la formule (I) :
M (I) x(I) M (II) x(II) M (III) x(III) M (IV) x(IV) M (V) x(V) M (VI) x(VI) O y (O) (I)
- un système de vibration du volant ; ou - une combinaison de certains des éléments précédents.
Le système peut comprendre en outre un ou plusieurs capteurs 105.1 à 105.n aptes à acquérir des données de capteur, notamment de manière dynamique lorsque le véhicule est en mouvement. Les données de capteur sont des données descriptives de l’état du véhicule et/ou de sa situation de conduite et peuvent avantageusement être exploitées pour la mise en œuvre de fonctions d’assistance à la conduite par le module ADAS 102, ou pour la mise en œuvre de fonctions de sécurité par le module de commande 101. En outre, selon l’invention, certaines au moins des données de capteurs peuvent être utilisées pour estimer la charge du véhicule 100, comme il sera mieux compris à la lecture de ce qui suit.
Aucune restriction n’est attachée au capteur ou à l’ensemble de capteurs, qui peut comprendre : - un capteur de données de freinage 105.1 apte à acquérir des données relatives au freinage du véhicule ; - une caméra intérieure 105.2 apte à acquérir des données relatives au nombre de personnes dans le véhicule ; - un capteur radar et/ou lidar 105.3 ; et/ou - d’autres capteurs 105.n, pouvant comprendre un accéléromètre aptes à obtenir des données d’accélération du véhicule 100, telles que des accélérations latérales et/ou longitudinales du véhicules, un capteur apte à déterminer une vitesse lacet du véhicule 100, un capteur de vitesse moteur ; un capteur de vitesse de rotation des roues, un capteur de cap du véhicule 100, ou « Vehicle Heading » en anglais ; et/ou un capteur d’angle volant, ou « Steering Angle » en anglais .
Le véhicule 100 selon l’invention peut comprendre en outre un module de communication 106, tel qu’un module de communication cellulaire apte à communiquer avec un réseau cellulaire, tel qu’un réseau 3G, 4G, 5G ou de génération suivante. Il est ainsi possible de communiquer avec des entités distantes, d’autres véhicules ou des serveurs notamment.
Le véhicule 100 selon l’invention peut comprendre un module de géolocalisation 107 du véhicule 100, tel qu’un module GPS par exemple, pour « Global Positioning System » en anglais.
Le module de géolocalisation 107 et le module de communication 106 sont aptes à obtenir des données exogènes au véhicule 100, telles que par exemple : - des données météorologiques ; - des données de trafic routier ; - des données de signalisation routière ; - des données relatives au type de route et à des caractéristiques de la route sur laquelle circule le véhicule 100, telles que des données de pente, indiquant des défauts de route tels que des nids de poule, indiquant un état général de la route ; - des données cartographiques, relatives à la localisation et au trajet du véhicule 100 notamment.
Le procédé peut comprendre une phase préalable 200 comprenant une étape 201 d’entraînement par apprentissage machine d’un modèle apte à recevoir en entrée des données de capteurs de véhicule ou des données exogènes, telles que celles décrites précédemment comme pouvant être acquises par les capteurs 105.1 à 105.n du véhicule et par les modules 106 et 107, et donnant en sortie une estimation de charge du véhicule 100. A cet effet, lors de l’étape 201, des données d’entraînement de capteurs et des données exogènes sont soumises à un modèle pour apprentissage. De préférence, l’apprentissage est supervisé, c’est à dire que les données d’entraînement sont associées à une valeur cible de charge du véhicule 100. On dit que les données d’entraînement sont annotées. L’apprentissage consiste ainsi à minimiser l’écart entre l’estimation de la charge du véhicule 100 et la valeur cible. De préférence, le modèle entraîné est un réseau de neurones récurrents, apte à recevoir en entrée des données qui évoluent dynamiquement. De manière préférentielle, le réseau de neurones récurrent est de type mémoire longue à court terme, ou LSTM pour « Long Short-Term Memory » en anglais, qui est particulièrement adapté au traitement de séquences de données mais pour prendre en compte le vieillissement du véhicule. En effet, contrairement aux réseaux de neurones feedforward standards, les réseaux LSTM ont des connexions de rétroaction entre neurones. Lorsqu’un tel réseau LSTM fait une erreur lors du traitement d’une donnée d’entraînement, il corrige le réseau de neurones, le poids des différents neurones notamment, afin de ne pas refaire la même erreur.
Aucune restriction n’est attachée à la manière dont les données d’entraînement sont obtenues. Une base de données d’entraînement peut notamment être constituée à partir de données captées ou obtenues dans des situations réelles, lorsque le niveau de charge est connu dans le cas d’un apprentissage supervisé.
La phase préalable 200 s’achève par le stockage du modèle dans une mémoire du véhicule, par exemple dans une mémoire du module de contrôle 101.
Une phase courante 210 du procédé peut être mise en œuvre par le module de contrôle 101 précédemment décrit, et par le module ADAS 102 et le module indicateur de surcharge 104.
Comme précisé ensuite, certaines étapes de la phase courante peuvent être mise en œuvre lorsque le véhicule est à l’arrêt, et d’autres durant une période de conduite.
A une étape 211, le module de contrôle 101 collecte des données de capteurs et/ou des données exogènes au véhicule 100, depuis le ou les capteurs 105.1 à 105.3, le module 106 et/ou le module 107, pendant une période de conduite. En particulier, le module de contrôle 101 collecte les données de capteurs et/ou les données exogènes qui sont utilisées comme données d’entrée du modèle stocké précédemment lors de la phase préalable 200. De telles données peuvent être estampillées temporellement de manière à identifier l’instant correspondant à chaque donnée. Ainsi, une même donnée de capteur ou une même donnée exogène peut être collectée pour plusieurs instants. Les instants peuvent notamment être acquis à une fréquence donnée. Lorsque les fréquences d’acquisition de différentes données varient, un ré-échantillonnage peut être effectué par le module de contrôle 101. Il est ainsi proposé de collecter des données dynamiques pendant une période de conduite du véhicule.
Aucune restriction n’est attachée à la fenêtre temporelle à laquelle correspond les données collectées ou reçues par le module de contrôle 101 à l’étape 211. Il s’agit préférentiellement d’une fenêtre temporelle comprenant plusieurs données acquises à des instants différents, notamment à plusieurs dizaines ou centaines d’instants différents. La durée de la fenêtre temporelle peut ainsi dépendre de la fréquence d’acquisition des données de capteurs et/ou exogènes.
A une étape 212, le modèle stocké est appliqué par le module de contrôle 101 aux données dynamiques collectées à l’étape 211. Ainsi, une estimation de la charge du véhicule 100 est obtenue par le module de contrôle 101 à l’étape 212, pendant que le véhicule est en mouvement
A une étape 213, le module indicateur de charge 104 est calibré par le module de contrôle 101 en fonction de l’estimation de la charge du véhicule obtenue à l’étape 212. Aucune restriction n’est attachée à la manière dont le module indicateur de charge 104 est calibré à partir de l’estimation de la charge du véhicule. Par exemple, le module indicateur de charge 104 peut être calibré pendant que le véhicule est en mouvement, sur la base de l’estimation de charge issue du modèle et sur la base de la dernière valeur de charge déterminée par le module indicateur de charge 104 avant que le véhicule ne se mette en mouvement. Ainsi, si une différence est détectée entre la valeur de charge dernièrement déterminée et l’estimation de la charge issue du modèle, cette différence est utilisée pour recalibrer le module indicateur de charge 104, et la calibration peut avoir lieu pendant que le véhicule est en situation de conduite.
Par exemple, l’extrapolation mise en œuvre est une extrapolation polynomiale de sorte que le modèle de courbe de correction peut s’exprimer sous la forme d’un polynôme. Avantageusement, le modèle de courbe de correction peut s’exprimer sous la forme d’un polynôme de cinquième degré.
Alternativement, l’extrapolation est une symétrisation. Plus précisément, le modèle de courbe de correction est construit en symétrisant la courbe de réponse brute par rapport à un point d’inflexion de la courbe de réponse brute.
Puis, dans une étape c) dite de correction, une seconde courbe, dite « courbe de réponse corrigée », est établie en corrigeant la courbe de réponse brute à partir du modèle de courbe de correction.
Selon le mode de réalisation étalon, l’étape c) consiste à corriger la courbe de réponse brute à partir de la courbe de réponse étalon sélectionnée. Plus précisément, une fonction réciproque de la courbe de réponse étalon sélectionnée est appliquée au signal de réponse de la courbe de réponse brute.
En référence à la , ceci consiste, pour une ou une pluralité de valeurs de mesures de la courbe de réponse brute renvoyées par le capteur magnétique, à déterminer sur la courbe de réponse étalon C à quelle valeur en abscisses DE (donc à quelle distance effective DE séparant le capteur magnétique de l’élément métallique) correspond l’image ayant la valeur de la mesure brute MB renvoyée par le capteur magnétique. En d’autres termes, pour une certaine valeur de mesure brute MB renvoyée par le capteur magnétique, il est déterminé à quelle abscisse DE cette valeur de mesure brute correspond sur la courbe de réponse étalon et donc à quelle distance effective séparant le capteur magnétique de l’élément métallique elle correspond. Ainsi, la courbe de réponse corrigée est construite par correction de points de la courbe de réponse brute en fonction de la courbe de réponse étalon sélectionnée.
Puis, l’étape c) comprend de préférence une étape consistant à obtenir une courbe de réponse corrigée continue. En d’autres termes, l’étape c) comprend de préférence une étape consistant à relier les points déterminés de la courbe de réponse corrigée et donc à déterminer les points manquants de la courbe de réponse corrigée.