INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le treillis de peau 11 comprend une pluralité de motifs élémentaires de peau 12 et 13 répétés périodiquement dans l’espace et en contact les uns avec les autres. Les motifs élémentaires de peau 12 en contact et connectés avec le treillis de corps 1 sont de type octaédrique tronqué simple. Les motifs élémentaires de peau 13 en superficie de la structure architecturée en treillis 10, c’est-à-dire définissant une face extérieure 22 de la structure architecturée en treillis 10, sont de type octaédrique tronqué modifié. Les motifs élémentaires de peau 13 de type octaédrique tronqué modifié recouvrent les motifs élémentaires de peau 12 de type octaédrique tronqué simple de sorte que ces derniers 12 sont pris en sandwich par les premiers 13 et le treillis de corps 1.
On a illustré aux figures 4A et 4B un treillis de peau 11 comportant uniquement une pluralité de motifs élémentaires de peau 12 de type octaédrique tronqué simple répétés périodiquement dans l’espace et en contact les uns avec les autres.
Afin de décrire l’architecture du réseau de neurones artificiels NN, on considère ici qu’une image I e est fournie en entrée de ce réseau de neurones artificiels NN. En pratique, cette image I e est une image dérivée de l’hologramme numérique H, tel que cela sera expliqué par la suite.
Comme le montre la , le réseau de neurones artificiels NN comprend ici une première partie 10, un pont de liaison 20 et une deuxième partie 30.
La première partie 10 est une partie dite de contraction. De manière générale, cette première partie 10 présente la fonction d’encodeur et permet de réduire la taille de l’image fournie en entrée tout en en conservant les caractéristiques. Pour cela, elle comprend ici quatre niveaux 12, 14, 16, 18. Chaque niveau 12, 14, 16, 18 comprend un bloc de convolution Conv et un bloc de sous-échantillonnage D.
Le bloc de convolution Conv comprend au moins une couche de convolution dont le noyau est une matrice de taille nxn. De préférence ici, chaque bloc de convolution présente deux couches de convolution successives. Ici, chaque couche de convolution présente un noyau avec une matrice de taille 3x3.
Puis, la couche de convolution (ou les couches de convolution s’il y en a plusieurs) est suivie d’une fonction d’activation de type unité linéaire rectifiée (ou ReLu pour « Rectified Linear Unit » selon l’appellation d’origine anglosaxonne couramment utilisée). Enfin, le bloc de convolution Conv comprend, pour le résultat obtenu après application de la fonction d’activation, une normalisation dite par lot. Ce lot est ici formé par le nombre d’images fournies en entrée du réseau de neurones artificiels NN. Lors de l’étape d’apprentissage du réseau de neurones artificiels telle que décrite ci-après, la taille du lot est supérieure ou égale à 1 (c’est-à-dire qu’au moins deux images sont fournies en entrée pour permettre l’entraînement du réseau de neurones artificiels). Dans le cas du procédé d’estimation de la carte de profondeur tel que décrit ultérieurement, la taille du lot est, par exemple ici, donnée par le nombre d’images reconstruites I i (voir ci-après).
Comme cela est représenté sur la , en sortie du bloc de convolution Conv, chaque niveau 12, 14, 16, 18 comprend le bloc de sous-échantillonnage D. Ce bloc de sous-échantillonnage D permet de réduire les dimensions du résultat obtenu en sortie du bloc de convolution Conv. Il s’agit par exemple ici d’une réduction par 2 de ces dimensions par exemple en sélectionnant la valeur de pixel maximale parmi les quatre pixels d’une fenêtre de pixels de taille 2x2 (on parle alors de « max-pooling 2x2 » selon l’expression anglosaxonne couramment utilisée).
Ainsi, en prenant l’exemple représenté sur la , l’image d’entrée I e est fournie en entrée du premier niveau 12 de la première partie 10. Le bloc de convolution Conv et le bloc de sous-échantillonnage D de ce premier niveau 12 permettent alors d’obtenir, en sortie, une première donnée X 0, 0 . Cette première donnée X 0, 0 présente par exemple ici des dimensions réduites de moitié par rapport à l’image d’entrée I e .
Puis, cette première donnée X 0, 0 est fournie en entrée du deuxième niveau 14 de la première partie 10 de manière à obtenir, en sortie de celui-ci, une deuxième donnée X 1 , 0 . Cette deuxième donnée X 1 , 0 présente par exemple ici des dimensions réduites de moitié par rapport à la première donnée X 0, 0 .
La deuxième donnée X 1 , 0 est ensuite fournie en entrée du troisième niveau 16 de la première partie 10 de manière à obtenir, en sortie de celui-ci, une troisième donnée X 2 , 0 . Cette troisième donnée X 2 , 0 présente par exemple ici des dimensions réduites de moitié par rapport à la deuxième donnée X 1 , 0 .
Puis, cette troisième donnée X 2 , 0 est fournie en entrée du quatrième niveau 18 de la première partie 10 de manière à obtenir, en sortie, une quatrième donnée X 3 , 0 . Cette quatrième donnée X 3 , 0 présente par exemple ici des dimensions réduites de moitié par rapport à la troisième donnée X 2 , 0 .
Ainsi, les opérations de traitement de l’image d’entrée I e par la première partie 10 du réseau de neurones artificiels NN peuvent s’exprimer sous la forme suivante :
avec j=0 et i compris entre 1 et 4, l’opérateur Conv correspondant au traitement mis en œuvre par le bloc de convolution Conv et l’opérateur D étant associé au bloc de sous-échantillonnage D.
Comme cela est visible sur la , le réseau de neurones artificiels NN comprend, en sortie de la première partie 10, le pont de liaison 20. Ce pont de liaison 20 permet de faire le lien entre la première partie 10 et la deuxième partie 30 du réseau de neurones artificiels NN. Il comprend un bloc de convolution Conv tel que décrit précédemment. Ici, il reçoit ainsi en entrée la quatrième donnée X 3 , 0 et fournit, en sortie, une cinquième donnée X 4 , 0 .
La deuxième partie 30 du réseau de neurones artificiels NN est dite d’expansion. De manière générale, cette deuxième partie 30 présente la fonction de décodeur et permet de former une image présentant la taille de l’image fournie en entrée et qui ne contient que les caractéristiques essentielles au traitement.
Pour cela, la deuxième partie 30 comprend ici quatre niveaux 32, 34, 36, 38. Par analogie à la première partie 10, on définit le premier niveau 38 de la deuxième partie 30 comme celui positionné au même niveau que le premier niveau 12 de la première partie 10. Le deuxième niveau 36 de la deuxième partie 30 est positionné au même niveau que le deuxième niveau 14 de la première partie 10 du réseau de neurones artificiels NN. Le troisième niveau 34 de la deuxième partie 30 est positionné au même niveau que le troisième niveau 16 de la première partie 10 du réseau de neurones artificiels NN. Enfin, le quatrième niveau 32 de la deuxième partie 30 est positionné au même niveau que le quatrième niveau 18 de la première partie 10 du réseau de neurones artificiels NN. Cette définition est utilisée afin de mettre en correspondance les niveaux du réseau de neurones artificiels traitant les données de mêmes dimensions.
Chaque niveau 32, 34, 36, 38 comprend un bloc de suréchantillonnage U, un bloc de concaténation Conc et un bloc de convolution Conv (tel que celui introduit précédemment dans la première partie).
Un gilet tel que décrit précédemment est fourni.
Les premières portions d’extrémité 22, 24 de la partie avant et de la partie arrière ne sont pas attachées l’une à l’autre.
Dans un premier exemple de procédé de mise en place, les secondes portions d’extrémité 26, 28 de la partie avant et de la partie arrière sont attachées l’une à l’autre par la partie d’épaule et la sangle d’attache 34.
Le corps principal 12 est mis en place sur l’utilisateur de sorte que la partie d’épaule 16 recouvre une épaule de l’utilisateur.
Le corps principal 12 est placé sur l’épaule, de sorte que l’épaulette 21 de la partie d’épaule 16 corresponde à l’épaule à recouvrir.
L’ouverture entre la sangle 34 et la partie d’épaule 16 est importante, ce qui permet un passage facilité du membre supérieur de l’utilisateur.
La partie avant 18 s’étend sur la poitrine de l’utilisateur et la partie arrière 20 sur le dos.
Dans le cas où le corps principal 12 est symétrique, la partie avant correspond pour la suite de la description à la partie s’étendant sur la poitrine de l’utilisateur et la partie arrière à la partie s’étendant sur le dos. Néanmoins, dans le cas où le corps principal était placé sur l’autre épaule, alors le nommage de ces parties serait échangé pour la suite de la description du procédé de mise en place.
Les premières portions d’extrémité 22, 24 sont, ici ensuite, attachées de manière réversible, plus particulièrement de sorte que le corps principal entoure le torse de l’utilisateur, comme représenté notamment sur la .
Les premières portions d’extrémité sont attachées en une position, de sorte que le corps principal 12 entoure de manière confortable le torse.
Sur l’exemple représenté, la face interne de la partie arrière 20 est fixée sur la face externe de la partie avant 18.
La bande 30 de l’une des premières portions d’extrémité 22, 24, ici la première portion d’extrémité 24 de la partie arrière 20, vient se fixer sur la face externe de l’autre partie, ici de la partie avant 18.
L’autre des premières portions d’extrémité 22, 24, ici la première portion d’extrémité 22 de la partie avant 18, est, par exemple préalablement repliée sur elle-même, de sorte que la bande 30 de ladite autre première portion d’extrémité est fixée de manière réversible à la bande complémentaire 32.
Le panneau 46, plus particulièrement sa première extrémité 50, est ensuite attaché à la partie avant 18, plus particulièrement son extrémité inférieure 48.
Cela est, par exemple, réalisé préalablement à la fourniture du corps principal ou après la fourniture mais avant l’attache du corps principal autour du torse ou après l’attache du corps principal.
Le panneau 46, plus particulièrement sa deuxième extrémité 52, est attaché de manière réversible à la partie avant 18, de sorte à former un manchon 58 autour d’un avant-bras d’un membre supérieur de l’utilisateur correspondant à l’épaule recouverte par la partie d’épaule 16.
Une batterie ou accumulateur lithium-ion peut comporter bien évidemment une pluralité de cellules électrochimiques.
On a représenté en une vue en coupe longitudinale d’un tel boitier 6 de géométrie axisymétrique autour de l’axe central 10 et logeant un faisceau électrochimique F de forme allongée et comportant une seule cellule électrochimique constituée d’une anode 3 et d’une cathode 4 de part et d’autre d’un séparateur 1 adapté pour être imprégné de l’électrolyte. La montre le faisceau F obtenu, usuellement par bobinage autour d’un axe d’enroulement central 10 à l’intérieur du boitier cylindrique 6.
La illustre en vue de coupe l’intérieur d’un accumulateur à boitier rigide 6 une fois finalisé, avec les différentes couches alternées d’anode 2, séparateur 1 imprégné d’électrolyte, cathode 3 constituant le faisceau électrochimique F depuis l’axe d’enroulement central 10 jusqu’à ses extrémités latérales extérieures délimités par le boitier 6.
Un exemple de pack-batterie P est montré en . Ce pack est constitué de deux modules M1, M2 d’accumulateurs Li-ion A identiques et reliés entre eux en série, chaque module M1, M2 étant constitué de quatre rangées d’accumulateurs reliés en parallèle, chaque rangée étant constituée d’un nombre égal à six d’accumulateurs Li-ion en série.
Notamment, l’étape de reconstruction E3 peut être basée sur la détection d’un ou plusieurs véhicule(s) approchant dans un sens de circulation opposé à un sens de circulation du véhicule ego. Un véhicule approchant peut être détecté par l’intermédiaire d’au moins un moyen de détection 4, par exemple, de manière préférentielle, par l’intermédiaire d’un RADAR, équipant le véhicule.
Le procédé selon l’invention comprend alors, une sous-étape de détection E35 de la présence d’un véhicule approchant et de détermination de la position dudit véhicule relativement au véhicule ego et au sein de l’architecture routière.
En ce sens, le système de gestion 6 estime un intervalle latéral Y_L_obj, c’est-à-dire une distance latérale, séparant le véhicule ego du véhicule approchant. Un tel intervalle peut être évalué directement relativement au véhicule approchant lors que le véhicule ego passe au droit de celui-ci. Alternativement, tel qu’illustré à la ou 4, l’intervalle latéral Y_L_obj peut être évalué entre le véhicule ego ou une trajectoire estimée du véhicule ego d’une part, et une trajectoire estimée du véhicule approchant. Par exemple, de telles estimations peuvent être réalisées par l’intermédiaire de l’unité de traitement 7.
Sur la base de l’intervalle latéral Y_L_obj estimé, le système de gestion 6 évalue si le véhicule approchant du véhicule ego est compris dans une plage de valeurs d’intervalles latéraux prédéfinis, estimés, représentatifs de la position et/ou des dimensions d’une route adjacente à la route parcourue par le véhicule ego au sein de l’infrastructure routière.
Notamment, la plage de valeurs d’intervalles latéraux définis vise à délimiter une plage d’intervalles latéraux correspondant à la route directement adjacente à la route parcourue par le véhicule ego, chacune de ces routes pouvant comprendre une ou plusieurs voies, et non une autre route voisine, non directement adjacente à la route parcourue. La route directement adjacente est ici du type « route principale », c’est-à-dire une route du type autoroute ou voie rapide, dont le sens de circulation est opposé à un sens de circulation de la route parcourue par le véhicule ego.
En ce sens, l’unité de traitement 7 compare la valeur de l’intervalle latéral Y_L_obj estimé à un premier seuil de positionnement latéral S 1_obj , estimant la position d’une limite distale de la route adjacente relativement au véhicule ego. Le premier seuil de positionnement latéral S 1_obj est estimé sur la base du nombre de voies de la route adjacente considérée et sur la base d’une largeur de voie LW fixe, estimée ou, de manière alternative mais préférentielle, d’une moyenne de largeur de voie estimée LW _mean propre à la route parcourue. La largeur de voie fixe, estimée ou la moyenne de largeur de voie estimée peuvent être obtenues ou calculées de façon similaire à ce qui a été exposé précédemment. Un tel principe permet une estimation de la dimension de la route adjacente en fonction des mesures réalisées sur la route parcourue par le véhicule ego. Le nombre de voies de la route adjacente considérée peut notamment être estimé en divisant un écart maximal détecté entre des lignes de démarcation, ou marquages, détectées sur la route adjacente, par la largeur de voie LW fixe, estimée ou, par la moyenne de largeur de voie estimée LW _mean propre à la route parcourue par le véhicule ego. Par exemple, s’il est détecté un écart maximal de 7,2 mètres entre les lignes de démarcation de la route adjacente et que la moyenne de largeur de voie estimée LW _mean calculée est de l’ordre de 3,6 mètres, l’unité de traitement 7 détermine qu'il y a deux voies sur la route adjacente.
Alternativement ou additionnellement, le moyen de localisation 5 peut transmettre au véhicule ego des informations relatives à la route adjacente, par exemple le nombre de voies Nb Lanes qu’elle comprend et/ou leurs dimensions. De même, des véhicules environnants ou des appareils connectés peuvent transmettre de telles données au véhicule ego, par l’intermédiaire du dispositif de communication 10.
Ou alternativement :
Ainsi, l’unité de traitement 7 peut écarter des données relatives à des véhicules situés sur des routes voisines plus lointaines.
Egalement, l’unité de traitement 7 compare la valeur de l’intervalle latéral Y_L_obj estimé à un deuxième seuil de positionnement latéral S 2_ obj , estimant la position d’une limite proximale de la route adjacente relativement au véhicule ego et/ou à la route parcourue par le véhicule ego. Le deuxième seuil de positionnement latéral est estimé sur la base du nombre de voies de la route parcourue par le véhicule et sur la base d’une largeur de voie estimée ou, de manière alternative mais préférentielle, de la moyenne de largeur de voie estimée, propre à la route parcourue, de façon similaire à ce qui a été exposé. Le deuxième seuil de positionnement latéral S 2_obj peut également prendre en contre une marge d’erreur K.
La largeur de voie peut être une valeur fixe, tel qu’indiqué plus haut. La largeur de voie LWm et/ou la moyenne de largeur de voie LWm _mean peuvent être estimée par calculs de façon similaire à ce qui a été exposé précédemment. Un tel principe permet une estimation de la dimension et de la position de la route parcourue par le véhicule ego et une estimation de la position du véhicule approchant détecté de sorte à ignorer la détection de véhicules circulant sur la route parcourue, par exemple lors d’une situation de dépassement. La reconstruction basée sur les objets mobiles peut ainsi être réalisée en fonction de véhicules approchants situés sur une ou des routes directement adjacentes à une route parcourue par le véhicule ego.
Alternativement ou additionnellement, le moyen de localisation 5 peut transmettre au véhicule ego des informations relatives à la route parcourue, par exemple le nombre de voies qu’elle comprend et/ou leurs dimensions. De même, des véhicules environnants circulant sur la même route peuvent transmettre de telles données au véhicule ego, par l’intermédiaire du dispositif de communication 10.
Ainsi, l’unité de traitement 7 peut écarter des données relatives à des véhicules circulant sur la route parcourue par le véhicule ego, c’est-à-dire dans le même sens de circulation.
Ainsi, si un véhicule approchant est détecté et présente un intervalle latéral relativement au véhicule ego compris dans une plage de valeurs de distances latérales délimitée par les premier et deuxième seuils de positionnement latéral, l’unité de traitement 7 détermine qu’une route destinée à une circulation dans un sens opposé est présente dans une zone directement adjacente à la route parcourue, et que la route parcourue est du type « route principale », et non une route secondaire. En effet, classiquement, les routes secondaires telles que les intersections ou bifurcations d’autoroutes ou de voies rapides, ne sont pas directement positionnées adjacentes à une route présentant une telle circulation dans le sens opposé.
Il est entendu qu’un tel principe peut s’appliquer aussi bien à un véhicule approchant situé à la gauche qu’à la droite du véhicule ego.
est une vue schématique en perspective d’un véhicule automobile qui est adapté à mettre en œuvre un procédé de pilotage conforme à l’invention et qui roule sur une voie de circulation d’une route ;
est un schéma illustrant des étapes de mise en œuvre du procédé de pilotage selon l’invention ;
représente trois graphiques qui illustrent les variations dans le temps de trois paramètres utilisés dans le cadre du procédé de pilotage selon l’invention.
Sur cette figure, le véhicule automobile 10 roule sur une voie de circulation 31 d’une route 30. On observe que la route 30 présente dans cet exemple deux lignes de marquage latérales 34, 35 (qui la délimitent) et une ligne de marquage centrale 33 délimitant deux voies de circulation 31, 32.
Une voie de circulation est ici définie comme la partie d’une route sur laquelle un seul véhicule à la fois est autorisé à circuler de front. Une telle voie de circulation est généralement délimitée entre des lignes de marquage.
Une route (ou chaussée) est quant à elle définie comme un ensemble de voies de circulation. Dans l’exemple ici considéré à titre illustratif, cette route 30 comporte donc deux voies de circulation 31 sur lesquelles les véhicules peuvent circuler en sens inverse.
On définira la ligne médiane de la voie de circulation comme étant la courbe géométrique s’étendant le long du centre de la voie de circulation 31, à égale distance des deux lignes de marquage latérales 34, 35.
Comme le montre la , le véhicule automobile 10 comporte classiquement un châssis, des roues avant 13 directrices et arrière 14 ici non directrices, et un habitacle dans lequel se trouve notamment un siège pour le conducteur 40 du véhicule et un volant 12.
Ce véhicule automobile 10 comporte classiquement un groupe motopropulseur, un système de freinage et un système de direction permettant de faire tourner le véhicule. Classiquement, le système de direction comporte un actionneur de direction assistée pilotable électroniquement, le groupe motopropulseur comporte un actionneur de commande de moteur pilotable électroniquement, et le système de freinage comporte un actionneur de freinage pilotable électroniquement.
Le véhicule automobile 10 comporte par ailleurs une unité électronique et/ou informatique de traitement (ci-après appelée calculateur 11) comprenant au moins un microprocesseur, au moins une mémoire et des interfaces d'entrée et de sortie.
Grâce à ses interfaces d'entrée, le calculateur 11 est adapté à recevoir différentes données d’entrée qui proviennent de capteurs ou de calculateurs tiers.
Parmi ces capteurs, il est par exemple prévu une caméra frontale permettant de repérer les bords de la voie de circulation 31 empruntée. Il est également prévu des capteurs adaptés à déterminer les valeurs d’autres paramètres relatifs par exemple à la position du véhicule dans sa voie de circulation, à la voie de circulation et à la dynamique du véhicule.
Grâce à ses interfaces de sortie, le calculateur est adapté à commander l’actionneur de direction assistée, l’actionneur de commande de moteur, et l’actionneur de freinage.
Ce bonbon gélifié est réalisé à travers un procédé de fabrication qui comprend donc notamment les étapes suivantes :
- D'une part, tout d’abord, l’élaboration de la pâte, « pâte de base », qui constituera le bonbon gélifié en mélangeant des protéines et du sucre et/ou du sirop de glucose et/ou des fibres végétales, animales, synthétiques ou de fermentation et/ou des édulcorants, de l'eau et de la gélatine ou de la pectine ou de l'agar-agar ou de l'amidon ou du collagène ou des carraghénates ou d'autres agents gélifiants. Les sources de glucides, dont la quantité maximale ne peut pas dépasser 18,69 % en poids du produit final, peuvent être des sucres, des fibres telles que le polydextrose et d'autres fibres végétales telles que, par exemple, les fructologosaccharides ou des mélanges et/ou des modifications de celles-ci. Les sources de protéines seront principalement végétales, mais pas exclusivement, puisqu'il a été constaté que tant les protéines végétales (riz, lentilles, pois, haricot, pois chiches, sésame, entre autres) que les protéines d'origine animale ou synthétique (collagène, glycine, etc.) peuvent faire partie de ce nouveau bonbon gélifiée ou forme pharmaceutique. Ces ingrédients peuvent être biologiques, et donc permettent de dénommer le produit comme tel. Les quantités exactes de chaque ingrédient ne sont pas toujours les mêmes, au contraire, chaque usine joue avec certaines proportions qui à la fin donneront une texture, une consistance et des propriétés organoleptiques spécifiques au bonbon gélifié.
- Dans la présente invention, il est précisé que la quantité minimale de protéines sera de 75 % de la composition finale du bonbon gélifié, donc, dans cette première phase d’élaboration, la pâte initiale doit avoir une quantité minimale de 75 % de protéines ainsi qu'une quantité maximale de 18,69% de glucides.
- D'autre part, de manière complémentaire, la préparation en outre d’un mélange avec les arômes, des saveurs et d’autres excipients qui interfèrent dans les propriétés organoleptiques du bonbon gélifié, ainsi que dans le pH, ce qui est fondamental pour que le bonbon se gélifie finalement et devienne consistant. Ce mélange est appelé Pâte Organoleptique.
- Ensuite, la préparation d’un mélange indépendant qui consistera à mélanger un ou plusieurs ingrédients fonctionnels, soit alimentaires, soit pharmaceutiques. Cette préparation se fera par homogénéisation des ingrédients, ce qui permet leur incorporation dans le Mélange final décrit ci- dessous, d'une manière stable qui garantisse leur non- dégradation. Cette préparation est appelée Pâte à ingrédients fonctionnels ou pâte Prémélange.