INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le capteur d’objets 10 peut être un capteur radar. Dans ce cas, le capteur est adapté pour détecter un nuage de points comprenant pour chaque point au moins trois données : vitesse, éloignement par rapport au capteur et azimuth, l’éloignement et l’azimuth pouvant être convertis en localisation en deux-dimensions (X,Y) dans un repère associé au véhicule principal. Certains capteurs radars peuvent également acquérir une donnée supplémentaire d’élévation. Dans ce cas, les données d’éloignement, azimuth et élévation peuvent être converties en localisation en trois dimensions (X,Y,Z) dans un repère associé au véhicule principal. Dans le cas d’un radar, le capteur d’objet acquiert également pour chaque point une donnée de surface équivalent radar SER, également connue sous l’acronyme anglais de RCS pour Radar Cross Section.
En variante, le capteur d’objets 10 peut être un capteur lidar. Dans ce cas, le capteur est adapté pour détecter un nuage de points comprenant pour chaque point une position en trois-dimensions (x,y,z) où x et y sont les positions d’un pixel p dans une matrice de récepteurs du capteur Lidar, et z est une coordonnée de profondeur, c’est-à-dire de distance par rapport au lidar. Ces coordonnées peuvent être converties en coordonnées en trois dimensions (X, Y, Z) dans un repère associé au véhicule principal. Les données acquises par le capteur lidar comprennent également pour chaque point du nuage de points, une donnée d’intensité lumineuse I réfléchie par le point.
Le capteur de présence d’objets 10, radar ou lidar, est embarqué sur le véhicule principal V, en étant positionné de manière à pouvoir acquérir un nuage de points représentatif de l’environnement du véhicule principal. Par exemple, le capteur radar ou lidar peut être monté sur le véhicule à proximité d’une extrémité avant ou arrière du véhicule principal, en étant orienté respectivement vers l’avant ou l’arrière du véhicule.
L’unité de traitement 11 peut être colocalisée, c‘est-à-dire être également embarquée dans le véhicule principal, pour procéder localement au traitement des données acquises par le capteur 10. Dans des modes de réalisation, l’unité de traitement 11 peut être intégrée au capteur de présence d’objets 10. En variante, l’unité de traitement 11 peut être située à distance et le capteur 10 peut comprendre une interface de communication à distance permettant de transmettre des données acquises pour la mise en œuvre du traitement à distance par l’unité de traitement. Par exemple, certaines étapes d’acquisition de nuage de points, de détection et de suivi d’objets peuvent être mises en œuvre par une unité de traitement intégrée au capteur 10, et d’autres étapes, comme par exemple l’étape de création de chaîne, peuvent être mise en œuvre par une unité de traitement distante. Selon un autre exemple, tout le traitement décrit ci-après peut être réalisé par le capteur 10.
En référence à la , le procédé d’observation de l’environnement du véhicule principal comprend une étape 100 d’acquisition de données relatives à l’environnement du véhicule principal par le capteur de présence d’objets. Cette étape est mise en œuvre par exemple par acquisition d’un nuage de points par le capteur radar ou lidar. Cette étape est avantageusement répétée à une fréquence d’acquisition donnée, pour pouvoir effectuer un suivi des objets détectés grâce au capteur.
Au cours d’une étape 200, une pluralité d’objets est détectée à partir des données acquises, par exemple par groupement de points du nuage de points. Les objets détectés sont des objets présents dans l’environnement du véhicule. Il peut donc s’agir d’autres véhicules, mobiles ou en stationnement, des piétons, des éléments de mobilier urbain, etc. Chaque objet détecté est associé à des caractéristiques, comprenant par exemple des caractéristiques cinématiques : position relativement au véhicule principal, vitesse, accélération, et des caractéristiques de dimension. Les caractéristiques de dimension peuvent être celles d’une zone de l’espace entourant l’objet détecté. Au moins certaines données de SER des points composant un objet, dans le cas d’un capteur radar, ou les données d’intensité, dans le cas d’un capteur lidar, sont également conservées en étant associées à l’objet détecté. Par exemple, un objet peut être associée à une valeur de SER ou d’intensité correspondant à la valeur maximale observée parmi l’ensemble de points appartenant à l’objet. L’étape 200 de détection d’objets à partir d’un nuage de points radar ou lidar est connue de l’Homme du Métier. Elle peut par exemple être mise en œuvre par un algorithme de type DBSCAN (acronyme anglais pour Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) ou par regroupement de points sur la base de distances statistiques comme la distance de Mahalanobis.
Une fois ces objets détectés, ils font l’objet d’un suivi 300 permettant de prédire leur trajectoire par rapport au véhicule. Ce suivi peut par exemple être mis en œuvre par un filtre de Kalman (ou EKF pour extended Kalman Filter) qui permet de prédire les caractéristiques cinématiques futures de chaque objet à partir de ses caractéristiques cinématiques actuelles. Le suivi d’un objet comprend l’enregistrement dans la mémoire 13 d’un identifiant de l’objet suivi, de ses dimensions, et de ses caractéristiques cinématiques. Dans le cas où le suivi est mis en œuvre par un filtre de Kalman, les caractéristiques cinématiques enregistrées sont celles qui sont mises à jour à l’issue de la prédiction du filtre à chaque itération de celui-ci.
Le procédé comprend également une étape 400 de création d’au moins une chaîne à partir des objets suivis, la chaîne, comprenant une succession d’objets suivis associés les uns aux autres par leurs extrémités. Une chaîne créée lors de cette étape comprend donc une succession d’objets suivis, chaque objet comprenant une extrémité avant et une extrémité arrière (préalablement déterminées et identifiées comme telles à partir des coordonnées des points formant des coins de l’objet et des propriétés cinématiques de l’objet), et chaque objet de la chaîne étant relié à un autre objet par son extrémité avant et/ou par son extrémité arrière, chaque objet ne pouvant être relié à une extrémité donnée qu’à un seul autre objet. La chaîne créée lors de cette étape permet ainsi de représenter un objet long, par exemple un véhicule long et/ou articulé, comme une succession de plusieurs objets. Un véhicule long ou articulé peut être un camion, par exemple un semi-remorque, un bus, notamment articulé, un tramway, un véhicule tractant une remoque, etc.
En effet, les véhicules longs et/ou articulés ne sont pas détectés comme un objet unique par un capteur radar ou lidar, mais ils font l’objet de plusieurs détections indépendantes. En général, les dimensions maximales d’un objet détecté sont contraintes à environ 4 à 5m, ce qui est suffisant pour représenter une voiture individuelle mais pas un véhicule plus long ou articulé. La construction d’une chaîne permet d’associer ces objets pour créer un objet unique pour des applications aval 500 d’assistance à la conduite, tandis que les objets constitutifs de la chaîne sont suivis individuellement (par exemple par le filtre de Kalmann) pour une meilleure précision.
Le procédé 400 de création d’une chaîne d’objets comprend une étape 410 d’association d’un ensemble d’objets suivis formant la chaîne, et une étape 420 de détermination d’un ensemble de caractéristiques propres à la chaîne, à partir des caractéristiques des objets constitutifs de la chaîne.
En référence à la on a représenté plus en détails un procédé d’association 410 d’un ensemble d’objets suivis pour former une chaîne.
Dans des modes de réalisation, l’étape 410 d’association d’un ensemble d’objets peut comporter une étape préliminaire 411 de présélection d’un ensemble d’objets candidats au chaînage, c’est-à-dire d’objets éligibles pour appartenir à une chaîne d’objets.
Cette étape peut comprendre la sélection, parmi l’ensemble des objets suivis, d’un sous-ensemble d’objets satisfaisant une ou plusieurs conditions. Selon une première condition, les objets sélectionnés sont des objets mobiles. Dans un mode de réalisation, cette sélection est réalisée en vérifiant que la vitesse d’un objet n’est pas nulle.
Une deuxième condition peut porter sur la valeur d’intensité ou de SER associée aux objets suivis, pour assurer que l’objet sélectionné peut être un véhicule. Dans un mode de réalisation, les objets sélectionnés sont des objets dont la valeur d’intensité ou de SER est supérieure à un seuil prédéterminé. Par exemple, les objets sélectionnés peuvent être les objets dont la valeur de SER est supérieure à un seuil compris entre -10dB et 10dB, par exemple -5dB.
Une fois qu’un sous-ensemble d’objets suivis a été sélectionné, le cas échéant, l’association d’un ensemble d’objets comprend une étape 412 d’identification d’au moins un objet dont au moins une extrémité n’a pas déjà été associée à un autre objet. Pour cet objet, le procédé comprend ensuite l’identification 413 d’un deuxième objet pouvant être associé au premier.
Le deuxième objet à associer au premier est déterminé de façon à satisfaire un ensemble de conditions. En premier lieu, le deuxième objet doit comprendre au moins une extrémité libre, c’est-à-dire qui n’a pas déjà été associée à un autre objet.
Par exemple, on prévoit des colonnes dans la table d’évolution pour indiquer le taux de croissance du taux de disponibilité AGR (de l’anglais, « Availability Growing Rate ») des PRBs (AGR 800,…, AGR 2600), le taux de croissance UGR (de l’anglais, « User Growing Rate ») du nombre d’utilisateurs (UGR 800,…, UGR 2600), et le taux de croissance PPUGR du nombre de PRBs/utilisateur (PPUGR aps 800,…, PPUGR aps 2600).
Périodes de temps choisies pour l’extraction des données du réseau relatives aux cellules radio déployées et pour le calcul des KPIs avant / après déploiement
La comparaison des valeurs de KPIs avant/après le déploiement de nouvelles cellules radio n’est pas un exercice trivial car elle est facilement biaisée par des facteurs externes. Si on compare simplement les KPIs du mois précédent avec le mois suivant le déploiement sur un site donné, il est possible que les variations saisonnières influencent plus les valeurs des KPIs que le déploiement candidat lui-même. A cet égard, on peut citer l’exemple de la période estivale, marquée par une forte mobilité géographique avec le départ des vacanciers qui quittent leur lieu de résidence principale. Ce phénomène est très marqué en région parisienne où l’on constate une baisse significative de trafic du réseau mobile entre le mois de juin et la période de juillet/août, puis un regain de charge en septembre, après la rentrée scolaire.
Pour réduire l’effet de ce type de saisonnalité, une solution est de comparer les valeurs de KPIs d’un mois M donné de l’année courante avec le même mois M l’année suivante. L’hypothèse est qu’un mois donné subit la même saisonnalité d’une année sur l’autre. On suppose aussi que la ou les nouvelles configurations ont eu lieu pendant une période de déploiement insérée entre les deux occurrences successives de ce mois M. A titre illustratif, la présente une chronologie expliquant les intervalles d’étude. Pendant les mois (MN -1, MN, avec N=2022) qui encadrent la période de déploiement DP, des mesures d’indicateurs de performances sont obtenues avant (KPI Avt ) et après déploiement (KPI Aps ). On remarque une différence de trafic entre le mois M de l’année N-1 et de l’année N. Elle est supposée être due au moins en partie à la répartition de charge des utilisateurs entre les cellules existantes et les nouvelles cellules, et pour une autre partie, cette variabilité peut être expliquée par l’évolution du nombre d’abonnés de l’opérateur sur la période temporelle considérée.
Ensemble témoin
On comprend qu’une évolution importante du nombre d’abonnés de l’opérateur peut biaiser les résultats de la comparaison des valeurs de KPIs avant et après déploiement de nouvelles ressources. Pour être capable de prendre en compte cette évolution, il peut être intéressant d’utiliser un ensemble « témoin » de données d’apprentissage, comprenant uniquement des sites dont la configuration n’a pas évolué dans la période de déploiement DP. Une comparaison des valeurs de KPIs pour cet ensemble témoin permettrait d’obtenir une différence indicative de l’évolution « naturelle » du réseau mobile sur la période d’observation et qu’on pourrait soustraire de celle des sites mis à jour.
On note que plusieurs contraintes sont à respecter pour la constitution d’un tel ensemble témoin, parmi lesquelles : - une absence de déploiement de cellules sur le site sur la période d’observation, ainsi que dans un voisinage fixé à l’avance. Par exemple en zone urbaine, on peut choisir un rayon de 1km, - la zone géographique des sites de l’ensemble témoin doit être comprise dans celle de l’ensemble d’apprentissage. On peut même distinguer des sous-ensembles de témoins en fonction du tissu urbain (quartier industriel, résidentiel, de loisir, zones de transport, zones commerciales…) à l’intérieur de la zone géographique de l’ensemble d’apprentissage. Dans ce cas, le choix du sous-ensemble témoin dont l’évolution est à soustraire devra être le plus proche en termes de topographie du site mis à jour.
Augmentation des données
On sait que pour mettre en œuvre avec succès une technique d’apprentissage machine, et construire un modèle de prédiction performant, à la fois capable d’être précis et de généraliser, on a besoin d’un grand nombre de données d’apprentissage sur une période d’observation la plus longue possible.
A cet égard, plusieurs options sont possibles pour augmenter les données d’apprentissage.
On peut recueillir les valeurs de KPIs au niveau des secteurs des cellules. En effet, chaque site donc chaque cellule possède en moyenne trois secteurs, ce qui permet, pour un même historique, de multiplier par trois la taille du jeu de données,
On peut aussi faire glisser une période d’observation d’un mois jusqu’à ne plus avoir un historique suffisant, et pour chaque période d’observation, réaliser la table. Par exemple, à partir d’un historique de données du 1er janvier 2021 au 30 juin 2022 (1 an et demi), il est possible de créer six tables comparant les performances de : - janvier 2021 avec janvier 2022, - février 2021 avec février 2022 , -… , - juin 2021 avec juin 2022.
Ceci permet d’allonger la période d’observation et de s’approcher d’une durée idéale de l’ordre de deux ans.
On peut également ajouter les données de l’ensemble témoin à l’ensemble de données d’apprentissage.
Plus l’historique des données est long, plus le nombre d’exemples de déploiements est important. Le minimum est un historique d’un an, mais la taille idéale serait de deux ans. Pour les données de l’ensemble témoin, les colonnes de configuration ajoutée seront toutes nulles puisque rien n’est déployé. Cependant, il a été observé empiriquement que ces sites pouvaient améliorer la capacité de généralisation des modèles prédictifs.
On peut finalement concaténer les six tables d’évolution obtenues pour ne former qu’une seule table T_KPI_EV. En cas de doublons (même topographie et même configuration déployée sur la même configuration existante), on pourra agréger les données en une seule ligne en appliquant la fonction moyenne ou médiane.
Ainsi, le module d’estimation 80 est configuré pour obtenir, pour chaque créneau t h , une distribution de quantiles Q i (t h ). La distribution de quantiles Q i (t h ) forme alors, pour chaque créneau t h , une distribution du pourcentage % eff (t h ) de la puissance installée effaçable pendant le créneau t h .
Le module d’estimation 80 est configuré pour estimer les percentiles des quantiles ordonnés pour chaque créneau Perc(% eff (t h )).
En complément facultatif, le module d’estimation 80 est en outre configuré pour calculer, pour chaque créneau t h et pour chaque moyenne de quantile, un facteur de surdimensionnement dont chaque percentile respecte l’équation suivante.
où est la fonction percentile.
De même, le module d’estimation 80 est par exemple configuré pour calculer, pour chaque créneau t h , une quantité d’énergie effaçable , aussi appelé volume d’énergie effaçable, dont chaque percentile respecte l’équation suivante. :
où est la puissance installée moyenne des dispositifs thermiques 25 dans le système 10, et
est le nombre de dispositifs thermiques 25 dans le système 10.
En outre, le module d’estimation 80 est configuré pour calculer, pour chaque créneau t h , une capacité moyenne effaçable , par exemple dont les percentiles vérifient l’équation suivante.
L’indicateur collectif I col (t h ) comprend avantageusement, pour chaque créneau t h , les pourcentages de puissance installée propres à être économisés calculés par le module d’estimation 80. Préférentiellement, l’indicateur collectif comprend en outre, pour chaque créneau t h , les facteurs de surdimensionnement , les quantités d’énergie effaçables , et les capacités moyennes effaçables .
Le module d’affichage 85 est configuré pour afficher, par exemple sur l’afficheur 30, l’indicateur collectif I col (t h ) obtenu par le module d’estimation 80.
Sur la partie haute de la figure 3, la distribution d’un pourcentage % eff (t h ) de chaque créneau t h est représentée. Ceci correspond à un exemple d’affichage de l’indicateur collectif I col (t h ) obtenu par le module d’estimation 80. Sur la partie basse de la figure 3, la distribution de facteurs de surdimensionnement ) est représentée. Sur la partie haute de la figure 4, la distribution de quantités d’énergie effaçables est représentée. Sur la partie basse de la figure 4, la distribution de capacités moyennes effaçables , est représentée.
En complément facultatif, lorsque le pourcentage de confiance est acquis par le module d’acquisition 55, le module d’affichage 85 est configuré pour alors n’afficher que le percentile correspondant au pourcentage de confiance dans la distribution d’un pourcentage % eff (t h ). Il en va de même pour les distributions de facteur de surdimensionnement , de quantité d’énergie effaçable , et de capacité moyenne effaçable .
Sur la partie haute de la figure 5 le percentile de pourcentage effaçable % eff (t h ) correspondant à un pourcentage de confiance de 90% est représenté. Sur la partie basse de la figure 5, le percentile de facteur de surdimensionnement correspondant à un pourcentage de confiance de 90% est représenté. Sur la partie haute de la figure 6, le percentile de quantité d’énergie effaçable correspondant à un pourcentage de confiance de 90% est représenté. Sur la partie basse de la figure 6, le percentile de capacité moyenne effaçable correspondant à un pourcentage de confiance de 90% est représenté.
Le module de pilotage 90 est configuré pour commander le pilotage de la stratégie d’effacement. Autrement dit, le module de pilotage 90 est configuré pour envoyer une instruction d’arrêt du pilotage de la température intérieure T int (t) au(x) dispositif(s) thermique(s) 25 en fonction de l’effacement souhaité.
Le fonctionnement du système de contrôle énergétique 10 et plus particulièrement du dispositif électronique d’estimation 20 va maintenant être décrit en référence à la illustrant un organigramme d’un procédé d’estimation de l’indicateur collectif I col (t h ) de réduction de consommation, selon l’invention.
Lors d’une étape d’obtention 110, le module d’obtention 50 obtient le modèle thermique de chaque dispositif thermique 25.
On va maintenant décrire les étapes pour la réalisation d’un tel substrat comprenant un substrat de base comportant une couche de piégeage de charges réalisée selon un procédé tel que décrit ci-dessus, une couche semiconductrice sur sa surface, et une couche électriquement isolante qui est agencée à l’interface entre la couche de piégeage de charges et la couche superficielle semiconductrice.
En référence à la , on commence par la mise à disposition d’un substrat donneur 500 semiconducteur ou piézoélectrique à partir duquel une couche semiconductrice ou piézoélectrique sera transférée sur le substrat de base et la couche de piégeage de charges. On forme une couche électriquement isolante 40 sur la surface du substrat donneur 500.
En référence à la , comme schématisé par les flèches, on met en œuvre une implantation d’espèces ioniques, telles que de l’hydrogène et/ou de l’hélium, au travers de la couche électriquement isolante 40, de sorte à former une zone de fragilisation 51 dans le substrat donneur 500. Ladite zone de fragilisation 51 définit la couche semi-conductrice ou piézoélectrique 50 à transférer.
En référence à la , on colle le substrat donneur 500 ainsi implanté sur la couche de piégeage de charges 20 sur substrat de base 10 par l’intermédiaire de la couche électriquement isolante 40. Cette dernière devient alors une couche d’oxyde enterrée 40.
De manière alternative, la couche électriquement isolante 40 peut être formée sur la couche de piégeage de charges sur le substrat de base, et le substrat donneur 50 comprenant la zone de fragilisation 51 peut être collé sur le substrat de base 10 comportant la couche de piégeage de charges 20 et la couche électriquement isolante 40.
En référence à la , on détache le substrat donneur 500 le long de la zone de fragilisation 51, ce qui conduit au transfert de la couche semi-conductrice ou piézoélectrique 50 sur le substrat support 100. La couche électriquement isolante 40 est agencée entre la couche de piégeage de charges 20 et la couche semi-conductrice ou piézoélectrique 50. On peut par la suite mettre en œuvre un traitement de finition de la couche transférée 50, de sorte à guérir les défauts liés à l’implantation et à lisser la surface libre de ladite couche 50. La structure de type semi-conducteur ou piézoélectrique sur isolant est maintenant achevée et peut être utilisée pour la fabrication de composants pour application radiofréquences.
Présentation du four :
Afin de rendre un procédé de traitement d’une pluralité de substrats efficace et rapide, on utilise de préférence un four de recuit pouvant traiter simultanément un maximum de substrats dans des conditions identiques. Un tel four est classiquement appelé four de « batch anneal » dans le domaine de la microélectronique.
La illustre un four adapté pour recevoir une quantité comprise entre 120 et 150 substrats dans une chambre de recuit. Les substrats 10 sont positionnés horizontalement dans le four et sont superposés verticalement afin de traiter un maximum de substrats dans le même flux 73 de gaz chaud. On maintient un espace libre entre chaque substrat 10 et les substrats 10 adjacents pour optimiser le flux de gaz et faciliter la formation de la couche de carbure de silicium.
Un tel four utilise une configuration du type « top flow », c’est-à-dire qu’un flux de gaz est acheminé dans le four par le haut 71 et, après le passage du four, est évacué par une sortie 79 au fond du four. Typiquement un flux de gaz amène le gaz porteur, et un deuxième flux de gaz apporte un gaz carboné tel que du propane ou de l’acétylène
Tous les éléments de la chambre de recuit à l’intérieur du four, c’est-à-dire les parois intérieures 75, les porte-substrats pour maintenir les substrats dans une position horizontale et verticalement superposés, et le gaz compris dans la chambre de recuit sont à la même température pendant l’utilisation du four, à l’exception des éléments extérieurs tels que la paroi extérieure 76 et les extrémités des tuyaux d’arrivée de gaz. Par la même température, on entend que la différence de température entre l’extrémité 74 du haut du four et l’extrémité 78 du bas du four est minimale, typiquement de quelques degrés °C, par exemple moins de 3 degrés pour une température dans le four entre 800 et 1200°C.
Les substrats sont chauffés principalement par conduction depuis les parois du four. Les flux du gaz sont injectés à la même température que la température à l’intérieur du four.