INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ainsi le procédé de définition automatique d’une vitesse maximale autorisée selon l’invention améliore la sécurité de conduite, la fiabilité du comportement du véhicule, le confort des usagers et l’acceptation du comportement du véhicule par le conducteur.
De plus, la mise en œuvre de l’invention ne nécessite qu’une caméra frontale et un système de géolocalisation de type GPS associé à une carte de définition standard, ces matériels étant couramment présents sur les véhicules.
Procédé d’estimation d’un état d’un véhicule automobile, et système associé L’invention concerne la maintenance préventive et prédictive des véhicules automobiles.
Aujourd’hui, de nombreuses informations sont collectées dans un véhicule automobile. Une grande partie de ces informations, parce qu’elles sont représentatives de l’état physique du véhicule automobile ou des contraintes physiques subies par le véhicule automobile, peuvent servir de base à une maintenance prédictive du véhicule automobile.
Plus particulièrement, en relation avec la , la divulgation concerne un procédé de caractérisation d’un événement survenant au sein d’un espace (comme une pièce, un ensemble de pièces communicantes, un hôpital, un établissement d’hébergement ou encore une habitation) comportant au moins un équipement de réception de signaux WLAN (Wireless Local Area Network), par exemple Wi-Fi. Le procédé est mis en œuvre par un dispositif électronique de traitement (qui peut être l’équipement de réception de signaux Wi-Fi lui-même). Le procédé comprend : une étape de normalisation des données d’entrée visant la réduction de la résolution (P_1), d’une pluralité de séquences (Sig_B) de signaux WLAN reçues par ledit équipement de réception (Eqpt), délivrant une pluralité de séquences compressées (Sig_T) ; et une étape de traitement (P_2) de la pluralité de séquences compressées (Sig_T) par un réseau à état d’écho (REE) comprenant un nombre N prédéterminé de nœuds, délivrant une probabilité d’appartenance (P A _Sig_T ) de chaque séquence compressée (Sig_T) à une classe parmi un ensemble de classes d’événements prédéterminés (par exemple « se coucher », « tomber », « marcher », « courir », « s’assoir », « se lever » mais également « entrer », « sortir », « ouvrir une porte », « fermer une porte », « ouvrir une fenêtre », « fermer une fenêtre », etc.).
Le procédé de caractérisation comprend deux modes de mise en œuvre : un mode apprentissage et un mode utilisation. Le mode d’apprentissage consiste à déterminer des paramètres de fonctionnement du réseau à état d’écho et le mode d’utilisation consiste à mettre en œuvre le procédé avec un réseau à état d’écho configuré.
Plus particulièrement, en mode apprentissage, le procédé met en œuvre l’étape de normalisation des données de signal et l’étape de traitement qui comprend l’apprentissage supervisé des données normalisées à l’aide d’un réseau à état d’écho, ce traitement permettant de fixer les paramètres du réseau à état d’écho. En mode d‘utilisation, le procédé de caractérisation, permet également d’effectuer la classification, en mettant en œuvre une étape de normalisation de données de signal, similaire à l’étape de normalisation des données de signal du mode apprentissage et une étape de classification des données normalisées, en utilisant le réseau à état d’écho paramétré lors d’une mise en œuvre du procédé en mode apprentissage.
Plus particulièrement, par rapport à la technique antérieure, le procédé de caractérisation comprend une étape de normalisation des données de signal reçues. Cette étape délivre, pour une séquence temporelle d’amplitude d’entrée, une séquence temporelle d’amplitude normalisée. Le procédé caractérisation comprend également une étape de classification, qui, à partir d’une séquence temporelle d’amplitude normalisée, délivre une classification de la séquence. Dans le mode apprentissage cette classification est ajustée, comme explicité par la suite. Cette classification se présente sous la forme d’au moins une probabilité d’appartenance de la séquence temporelle normalisée à une classe de mouvements donnée. Le réseau utilisé est un réseau de type « Réseau à État d’Écho » (REE), comprenant un nombre réduit de neurones. Selon la présente, la combinaison de l’étape de normalisation, qui conduit à une simplification importante (assimilable à une compression destructrice) des signaux d’entrée, associée à la mise en œuvre du réseau à état d’écho permet de répondre aux exigences de réduction de la consommation de ressources tout en garantissant un résultat (i.e. une confiance dans la classification) supérieur à ceux obtenus par la technique de l’art antérieur, notamment grâce à la simplicité de l’étape d’apprentissage.
En mode d’utilisation, le procédé de caractérisation comprend l’étape de normalisation des données de signal reçues (ces données étant différentes évidemment des données qui ont été utilisées pour le paramétrage du réseau à état d’écho). Les données normalisées sont ensuite fournies au réseau à état d’écho qui effectue la classification des données normalisées.
L’étape de classification, délivre, à partir d’une ou de plusieurs séquences temporelles d’entrée, une classification de la ou des séquences. Cette classification se présente sous la forme d’au moins une probabilité d’appartenance de la séquence temporelle normalisée à une classe donnée d’évènements correspondant à des mouvements.
Dans la configuration mise en œuvre, pour l’application visée, la séquence est classifiée parmi une liste établie de mouvements (se coucher, tomber, marcher, courir, s’assoir, se lever). Certaines classes peuvent être associées au déclenchement d’alertes de sécurité (comme par exemple « tomber ») à destination d’un programme de surveillance, également installé sur l’un des dispositifs « WLAN » de l’habitation ou du logement.
Ainsi, technique proposée présente de nombreux avantages : Elle est non-invasive et non intrusive ; Elle ne nécessite pas le port d´un objet ou d´un capteur particulier ; Elle est peu sensible aux obstacles et non-limitée à une ligne de vue directe, comme avec une caméra ; Elle est peu sensible aux variations de luminosité et fonctionne de jour comme de nuit ; Lorsqu’elle est exécutée localement, par exemple sur un équipement Wi-Fi du domicile (par exemple une Box), elle ne révèle pas l´identité des acteurs et respecte la vie privée (RGPD) ; Elle a un faible coût d´installation et a un impact environnemental moindre car elle utilise les appareils WLAN existants et ne nécessite pas de matériel supplémentaire ; et Elle a une faible consommation énergétique en fonctionnement du fait de l’absence d’exécution d’un réseau de grande taille, de l’absence de transmission de volumes importants de données sur un réseau de communication et de la compression (destructrice) réalisée sur le signal d’entrée, lequel est alors fortement simplifié.
On présente, en relation avec la , les différentes étapes d’apprentissage pour la configuration du réseau à état d’écho (REE). Dans la cadre de la présentation de ces étapes, un exemple particulier de signal est illustré. Le signal brut (Sig_B) représenté ici provient de la réception sur 3 antennes (en gris clair, gris foncé, et noir) d’un équipement WLAN et correspond à une perturbation induite par une personne qui marche recueillie sur chacune des antennes. Le signal brut est donc partitionné en 3 signaux : le signal Sig_B1 (en gris clair) correspond à la réception de la perturbation sur la première antenne, le signal Sig_B2 (en gris foncé) correspond à la réception de la perturbation sur la deuxième antenne, le signal_B3 correspond à la réception de la perturbation sur la troisième antenne. À l’issue de l’étape de normalisation, (P_1), chaque signal résultant (Sig_T1, Sig_T2, Sig_T3) est normalisé sur K intervalles, ce qui entraine la production de K échantillons (e1, e2, e3, …, eK) par signal (donc ici K×3) à injecter dans le réseau à état d’écho (REE) avec N nœuds (N = 7 sur la figure, pour simplifier l’illustration) lors de l’étape (P_2) de traitement. Dans une configuration réaliste, pour un exemple de ce type, N est compris entre 25 et 250 et le nombre de séquences à traiter est évidemment beaucoup plus conséquent. À l’issue de cette étape de traitement, on dispose donc de K échantillons (par signal). Pour plus de lisibilité, seul Sig_T1 est représenté.
Ainsi, à l’issue de l’étape de traitement (P2) du premier échantillon (e1), on dispose d’un premier état (#1). Puis à l’issue du deuxième échantillon (e2), on dispose d’un deuxième état (#2), et ainsi de suite jusqu’à l’injection du dernier échantillon (eK) qui délivre le dernier état (#K). Comme illustré schématiquement, chaque échantillon produit un état du réservoir (vecteur colonne de taille N × 1 contenant les états des N nœuds du réseau), et les K états sont collectés à l’issue du traitement (on dispose alors de K états pour chaque portion de signal en gris clair, gris foncé, et noir d’origine).
En mode d’apprentissage, on optimise (P_4) ensuite le réseau à état d’écho afin qu’il puisse fournir une probabilité d’appartenance de la portion de signal à une classe donnée. Selon l’invention, cette optimisation est réalisée sur la couche de sortie du réseau uniquement, et non sur les connexions internes de celui-ci. Cette optimisation est effectuée en réalisant une régression linéaire sur tous les poids de sortie, de sorte que la classification finale (supervisée) soit obtenue en fonction des différents états du réservoir. Le réseau à état d’écho dispose d’une mémoire temporelle des échantillons qui lui sont fournis de sorte qu’un apprentissage est effectué en mémorisant la classe des différents échantillons qui lui sont successivement transmis jusqu’à obtenir une classification sur la base de la succession des échantillons qui sont injectés.
Dans l’objectif d’obtenir de meilleurs résultats de classification (par exemple pour l’entrainement et l’apprentissage du réseau à état d’écho), on peut procéder (optionnellement) à la concaténation (P_3) de différents états du réservoir afin d’augmenter sa capacité de mémoire et de classification des événements. Le nombre, et les indices des états [#1,… ,#K] choisis pour la concaténation sont déterminés en fonction des conditions (en fonction par exemple de la signature du signal et de la capacité du réseau à état d’écho à classer seul les échantillons, comme explicité par la suite). Dans l’exemple de la , les combinaisons de 1, 2 et 3 états sont illustrés. Dans une telle situation, l’optimisation des poids de sortie est effectuée sur la concaténation des états et non pas sur un seul état. Cette manière de procéder permet, comme cela est développé par la suite, d’éviter un phénomène d’oubli qui peut être engendré en fonction des configurations initiales choisies pour le réseau à état d’écho.
Ainsi, les inventeurs ont utilisé les signaux WLAN pour détecter un changement de situation dans un environnement particulier. La pièce dans laquelle les tests ont été menés comprenait un émetteur de signaux WLAN et des récepteurs adéquats. Lorsque ces appareils s’échangent des paquets, les ondes électromagnétiques sont réfléchies et les rebonds de ces ondes électromagnétiques sont multiples dans la pièce. Le récepteur ne reçoit donc pas seulement une onde mais une combinaison de signaux réfléchis dans la pièce de façon multiple. Si un objet bouge dans la pièce, la combinaison finale de ces rebonds change et ce changement peut être détecté. Dans la configuration mise en œuvre, l’équipement émetteur était doté de trois antennes et émettait à une fréquence de 2,4GHz, chaque antenne disposant de 30 canaux. Ainsi, ce sont jusqu’à 90 traces temporelles (signaux bruts) qui ont été recueillies pour l’entrainement du système. Le nombre de canaux précisé ici est propre aux enregistrements réalisés dans cette configuration. En conditions réelles, ce nombre peut varier en fonction de la bande choisie et des équipements disponibles. Description d’un mode de réalisation
Il est présenté dans cet exemple, une réalisation que les inventeurs ont implémentée pour la mise en œuvre du procédé de caractérisation, en mode apprentissage, tel qu’exposé précédemment. Le procédé met en œuvre les étapes suivantes : une étape de normalisation (P_1) des données d’entrée comprenant : une étape de réception, en provenance d’un module de réception des données de signal, des séquences temporelles comprenant des données représentatives de l’état du canal (CSI), comprenant une variation de l’amplitude du signal au cours du temps ; une étape de compressions des données, comprenant, pour chaque séquence temporelle : Une sous-étape de réduction de la taille de la séquence temporelle : la séquence est re-encodée avec une précision simple (32 bits), délivrant une séquence temporelle réencodée ; Une sous-étape de filtrage de la séquence temporelle réencodée par un filtre linéaire passe bas, par exemple de type « Butterworth » d’ordre 4, avec une fréquence de coupure de limite supérieure 24Hz : ce lissage permet d’éliminer le bruit électromagnétique ; Dans la pratique, la fréquence de coupure est plus fréquemment comprise entre 10 et 15Hz. Une sous-étape de redimensionnement de la séquence temporelle filtrée pour obtenir une série de moyenne nulle avec des valeurs comprises dans l’intervalle [-1, +1] : cette opération permet de moyenner les signaux et de relativiser les amplitudes de façon à obtenir des données égalitaires issues de chaque canal, pour toutes les séquences ; les canaux sont considérés comme équivalents pour le traitement réalisé ; Une sous-étape de rembourrage : chaque séquence est soit coupée soit allongée pour avoir une taille homogène de données (par exemple 10 mille ou 20 mille échantillons par séquence). Une sous-étape de moyennage (sous échantillonage) : chaque séquence est sous-échantillonnée à un nombre prédéterminé d’échantillons (par exemple de 10 à 100 échantillons en fonction du paramètre de moyennage) en moyennant sur un nombre d’intervalles correspondant au nombre d’échantillons. Plus particulièrement, pour l’application visée, le nombre d’échantillons est compris entre 5 et 100, plus spécifiquement entre 10 et 25. Une étape de traitement (P_2) comprenant l’apprentissage (i.e. l’optimisation) (P_4) supervisé des séquences au sein du réseau à état d’écho, comprenant un nombre prédéterminé (et réduit) de nœuds. Plus particulièrement, pour l’application visée, le nombre de nœuds est compris entre 25 et 250 nœuds, en fonction de la finesse des mouvements à reconnaitre. Un nombre de nœuds égal à 50 est suffisant, en pratique, pour classer les signaux selon les six classes évoquées précédemment (« se coucher », « tomber », « marcher », « courir », « s’assoir », « se lever »). Il s’agit d’un compromis entre la finesse de reconnaissance de l’évènement et la charge de calcul résultante.
Les inventeurs ont déterminé que la reconnaissance des gestes doit exploiter la dynamique naturelle d'un système dynamique entraîné pour le calcul et qu’un réseau à état d’écho est adapté à cette problématique. Ainsi, la combinaison d’une normalisation judicieuse des signaux d’entrée et d’un réseau à état d’écho capturant et mémorisant la dynamique des signaux offre une combinaison permettant de résoudre les problèmes posés par les techniques antérieures.
Les réseaux d'états d'écho sont très différents de la plupart des systèmes physiques. Tout d'abord, ils fonctionnent en temps discret. De plus, ils sont généralement entièrement connectés, ce qui n'est pas possible pour la plupart des systèmes physiques. Cependant, l’utilisation seule d’un tel réseau n'est pas en soi une recette pour le succès, car il ne fonctionne bien que s'il y a une bonne adéquation entre la dynamique du système et ce qui est attendu pour une tâche donnée. Ainsi, l’étape de normalisation des données, dans l’application visée, a pour fonction de simplifier la captation de la dynamique des signaux en éliminant les perturbations non représentatives de ceux-ci. Le nombre d’échantillons conservés à l’issue de la normalisation varie en fonction de la finesse de reconnaissance du mouvement effectué, tout comme le nombre de nœuds du réseau à état d’écho.
Comme cela apparaitra clairement à la personne du métier, les lymphocytes B reconnaissent l’antigène protéique par l’intermédiaire des anticorps qu’ils portent.
Anticorps
L’anticorps dirigé contre un antigène protéique est de préférence un anticorps, reconnaissant un épitope conformationnel de l’antigène protéique.
L’anticorps dirigé contre un antigène protéique est de préférence un anticorps spécifique d’une structure tridimensionnelle de l’antigène protéique.
A titre d’exemple, le lymphocyte B, éventuellement après multiplication clonale, peut être fusionné avec une cellule de myélome pour donner un hybridome producteur d’anticorps monoclonal. A titre d’exemple également, les séquences d’ADN codant pour tout ou partie de l’anticorps, notamment ses parties variables, peuvent être clonées, notamment à partir des ARN messagers du lymphocyte, puis être exprimées, par voie recombinante, par des cellules de culture, éventuellement après insertion dans une structure d’anticorps humanisés.
De préférence, l’individu immunisé contre l’antigène protéique est un mammifère non humain ou un humain.
L’immunisation contre l’antigène protéiques peut être naturelle, due à un agent infectieux, tel qu’un virus, une bactérie ou un eucaryote, qui porte et/ou exprime l’antigène protéique chez l’individu. L’immunisation contre l’antigène protéique peut également être induite artificiellement, notamment par immunisation active à l’aide d’un vaccin comprenant l’antigène protéique ou une partie de celui-ci ou induisant la production de l’antigène protéique chez l’individu, en particulier un vaccin vivant, notamment atténué, un vaccin inactivé, un vaccin sous-unitaire, un vaccin à vecteur viral ou un vaccin à ADN ou à ARN.
Comme on l’entend ici un « fort répondeur » est un individu dont la réponse immunitaire à l’encontre d’un peptide ou de l’antigène protéique est forte par rapport à celle d’autres individus appartenant à une même population d’individus.
Comme on l’entend ici, des séquences issues de l’antigène protéique sont des portions ou des fragments de séquences de résidus d’acides aminés contigus de la séquence de résidus d’acide aminés totale de l’antigène protéique.
De préférence, la séquence de l’antigène protéique est fragmentée en au moins 2, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 200, 300, 400 ou 500 séquences de peptide distinctes.
De préférence, la séquence de l’antigène protéique est fragmentée en au plus 1000, 500, 400, 300, 200, 100, 90, 80, 70, 60, 50, 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10 ou 5 séquences de peptide distinctes.
La vitesse de combustion d'un propergol solide dépend de la pression P régnant dans la chambre de combustion et suit classiquement une loi (dite loi de Vieille) exprimée sous la forme :
Vc= aP n .
Ladite vitesse de combustion Vc et l’exposant de pression n du propergol sont des paramètres fondamentaux pour le réglage balistique d’un moteur à propergol solide (durée de combustion, poussée, stabilité de combustion…). Ils déterminent à tout instant de tir le point de fonctionnement stationnaire du moteur.
Typiquement, les propergols composites à liant polyuréthanne, comprenant une charge réductrice d’aluminium, tels que ceux décrits dans la demande FR-A-3 017 615, ont une vitesse de combustion de l’ordre de 10 mm/s, dans une plage de pression de fonctionnement de 8-10 MPa.
On comprend qu’une diminution de la vitesse de combustion d’un propergol solide pourrait être avantageuse en terme par exemple de durée de combustion du propergol, pour autant que les performances énergétiques et mécaniques du combustible ne soient pas impactées. Plusieurs solutions pourraient contribuer à atteindre cet objectif. Une solution consisterait à ne pas utiliser de catalyseur balistique ; une autre solution consisterait à utiliser, comme charge oxydante, du perchlorate d’ammonium de granulométrie plus importante que celle couramment utilisée ; une autre solution consisterait à identifier un isocyanate avantageux en tant que précurseur de la matrice polyuréthane. Toutefois ces solutions potentielles soit ne sont pas pérennes (en termes d’approvisionnement en matières premières), soit ne permettent a priori pas de maintenir un niveau satisfaisant de performance énergétique et/ou mécanique.
La demande de brevet US 2019/016645 décrit un propergol solide comprenant un produit de réaction entre un prépolymère de type PBHT (polybutadiène hydroxytéléchélique) ou PEHT (polyéther hydroxytéléchélique), un dimère diol et un isocyanate curatif. Les propergols testés ont une vitesse de combustion de l’ordre de 0,3 ips (« inches per second) soit environ 7,6 mm/s. La pression à laquelle la vitesse de combustion a été déterminée n’est toutefois pas mentionnée. La demande de brevet US 2019/077725 décrit un propergol solide comprenant du type PBHT, un dimère diol et un isocyanate.
Il est du mérite des inventeurs de proposer des propergols solides composites ayant une vitesse de combustion de l’ordre de 6 à 7 mm/s dans une plage de pression allant d’environ 5 MPa à environ 10 MPa, et présentant les propriétés habituelles souhaitées pour les applications spatiales et stratégiques (performances, propriétés mécaniques,…).
Selon un aspect, l’invention concerne un propergol solide composite comprenant : environ 5,0% à environ 20,0 % en masse d’un liant réticulé de type polyuréthanne, qui est le produit de réaction d'un polyester polyol et d’un agent de réticulation de type polyisocyanate, en présence d’un catalyseur de réticulation ; environ 20,0% à environ 90,0 % en masse de perchlorate d'ammonium ; 0% à environ 25,0 % en masse d'aluminium ; 0% à environ 5,0% en masse d’un catalyseur balistique ; 0% à environ 20,0% en masse d’au moins un additif.
Dans certains modes de réalisation, le polyester polyol a une masse moléculaire moyenne en masse comprise entre environ 1000 g/mol et environ 4000 g/mol. Dans certains modes de réalisation, le polyester polyol comprend de 50 à 300 atomes de carbone.
Selon un autre aspect, l’invention concerne l’utilisation du propergol solide composite susmentionné comme combustible d’un moteur de fusée, de satellite ou de missile.
Description des figures représente la résistivité électrique volumique de polymères et de liants correspondants.
représente les propriétés mécaniques à rupture de liants à base de PBHT ou de polyester polyol.
représente les vitesses de combustion comparées de compositions types à liant PBHT ou polyester polyol.
Description de l’invention Selon un aspect, l’invention concerne un propergol solide composite comprenant :
- environ 5,0% à environ 20,0 % en masse d’un liant réticulé de type polyuréthanne, qui est le produit de réaction d'un polyester polyol et d’un agent de réticulation de type polyisocyanate, en présence d’un catalyseur de réticulation ;
- environ 20,0% à environ 90,0 % en masse de perchlorate d'ammonium ;
Avantageusement, le dispositif d’interface homme-machine 4 est configuré pour sélectionner et mettre en œuvre chaque configuration en fonction de la situation courante.
Dans un exemple de réalisation, le dispositif d’interface homme-machine 4 est configuré pour mettre en œuvre une configuration en fonction d’un signal fourni par un système de détection 32 configuré détecter le comportement de l’utilisateur.
Le système de détection 32 comprend par exemple un ou plusieurs capteurs de comportement 34 et un module de détection de comportement 36 configuré pour déterminer un comportement de l’utilisateur en fonction des signaux fournis par les capteurs de comportement 34.
Chaque capteur de comportement 34 comprennent par exemple une caméra, un radar ou un capteur biométrique.
Le module de détection de comportement 36 est par exemple configuré pour fournir un signal représentatif d’un niveau de charge mental de l’utilisateur, i.e. un niveau de sollicitation du l’utilisateur.
Le dispositif d’interface homme-machine 4 est par exemple configuré, dans une situation donnée, pour mettre en œuvre une configuration complexe associée à la situation donnée si le niveau de charge mental de l’utilisateur est faible et une configuration simple associée à la situation donnée si le niveau de charge mental de l’utilisateur est fort.