INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les propriétés des poudres de polymères sont également importantes afin d’obtenir des objets sans défauts, notamment à faible rugosité. En effet, les pièces imprimées présentent souvent une rugosité de surface qui n’est pas adaptée à certaines applications, telles que les applications nécessitant des pièces avec des côtes précises de type cages de roulement, joints, turbines, pistons, bagues, vannes de compresseur ou pièces de moteur. Ce problème se pose en particulier dans le cadre du recyclage de la poudre résiduelle récupérée à l’issue de chaque impression qui s’impose pour des raisons économiques. En particulier, on constate que le recyclage de telles poudres ne permet pas d’assurer la fabrication de pièces de qualité et notamment de rugosité constante.
Il est connu d’améliorer l’état de surface de pièces obtenues par fabrication additive par un traitement physique et/ou chimique. Cependant, ces traitements augmentent de manière substantielle le temps de production et donc son coût.
la schématise, un élément d’un capteur matriciel pour la mise en œuvre du procédé de l’invention, pour l’acquisition de prises de vues hyper-spectrales, comprenant 3 bandes spectrales ;
la schématise un élément d’un capteur matriciel pour la mise en œuvre du procédé de l’invention, pour l’acquisition de prises de vues panchromatiques ;
la schématise la mise en œuvre du procédé selon l’invention comprenant deux zones adjacentes d'un même capteur pour les prises de vues panchromatique et hyper-spectrale ;
les Figs. 4A et 4B illustrent, de manière schématique, les prises de vues défilantes effectuées selon l’invention, avec sommation de lignes dans la zone hyper-spectrale ;
la illustre, de manière schématique, un traitement typique des trames panchromatiques selon l’invention ;
la illustre, de manière schématique, les prises de vues hyper-spectrales et panchromatiques alternées selon l’invention ;
la présente une séquence de 11 trames lues sur un détecteur, suivie d’une séquence d’une trame panchromatique, selon l’invention ;
les Figs. 8A et 8B présentent une stratégie paramétrable de sélection des trames selon l’invention ; et
la schématise un capteur comportant deux zones panchromatiques, pour la mise en œuvre de variantes de mise en œuvre de l’invention.
DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION L’invention concerne une méthode de prise de vues défilantes.
Cette méthode de prise de vues défilantes est mise en œuvre au moyen d’un imageur spatial. L’imagerie spatiale est une technique d'observation d’une zone d’intérêt à distance qui repose sur la prise d'images dans le domaine optique depuis l'espace par des équipements installés à bord de satellites artificiels. La zone d’intérêt est notamment une zone d’intérêt terrestre.
Pour la prise de vues selon l’invention, l’imageur spatial comprend, en son plan focal, un ou plusieurs capteurs ou détecteurs. La prise de vue étant défilante, l’image au plan focal défile suivant les colonnes du détecteur.
Le capteur est un capteur matriciel composé de pixels. Il s’agit le plus souvent d’un capteur CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor, semi-conducteur d’oxyde métallique complémentaire). Ainsi que cela est illustré aux Figs. 1 et 2, les pixels du capteur sont arrangés en lignes et colonnes.
Le capteur matriciel comporte une zone de détection hyper-spectrale. La prise de vue hyper-spectrale est réalisée selon différentes bandes spectrales. Dans l’exemple de la , le capteur comporte 3 zones de pixels correspondant à 3 bandes spectrales. La prise de vues est alors réalisée selon ces 3 bandes spectrales SB : une première bande spectrale SB1, une deuxième bande spectrale SB2 et une troisième bande spectrale SB3. Dans l’exemple précité, le capteur matriciel comprend 6 lignes de pixels par bande spectrale SB. On a donc h_Hs=6, pour chaque bande spectrale SB1, SB2 et SB3.
Un capteur hyperspectral est un capteur possédant des bandes spectrales de largeur entre 0,1 et 50nm, plus particulièrement entre 2 et 20nm, et un nombre total de bandes spectrales entre 2 et 2000, plus particulièrement entre 50 et 200.
Le capteur matriciel comporte en outre une zone de détection panchromatique. Cette zone de détection panchromatique est illustrée à la . Elle comprend un nombre de lignes de pixels, par exemple plusieurs centaines de lignes, h_Pan. Selon l’invention, le nombre de colonnes de pixels de la zone panchromatique est avantageusement égal au nombre de colonnes de la zone hyper-spectrale.
Ce but est atteint dans le cadre de la présente invention grâce à une aube mobile de turbine destinée à être montée autour d’un d’axe longitudinal dans une alvéole qui débouche à la périphérie externe d’un disque de rotor d’une roue mobile d’une turbine basse pression d’un système propulsif aéronautique, le disque de rotor étant destiné à être centré sur l’axe longitudinal et à comprendre une pluralité d’aubes mobiles de turbine réparties circonférentiellement à la périphérie externe du disque de rotor le système propulsif aéronautique étant destiné à comprendre un arbre d’entrainement et la roue mobile étant configurée pour entrainer l’arbre d’entrainement en rotation autour de l’axe longitudinal, l’aube mobile de turbine s’étendant radialement vis-à-vis de l’axe longitudinal et comprenant un pied configuré pour être monté dans l’alvéole du disque de rotor, un talon, et une pale à profil aérodynamique s’étendant radialement depuis le pied jusqu’au talon, la pale à profil aérodynamique présentant un bord d’attaque et un bord de fuite, dans laquelle le talon comprend une plateforme qui présente une surface radialement interne destinée à délimiter une veine de circulation de gaz, dans laquelle le pied comprend une plateforme qui présente une surface radialement externe également destinée à délimiter la veine de circulation de gaz, dans laquelle : est un rayon externe de veine, le rayon externe de veine étant défini comme une moyenne d’une première distance radiale et d’une deuxième distance radiale, la première distance radiale étant une distance entre l’axe longitudinal et un point de jonction entre la surface radialement interne de la plateforme du talon et le bord d’attaque, et la deuxième distance radiale étant une distance entre l’axe longitudinal et un point de jonction entre la surface radialement interne de la plateforme du talon et le bord de fuite, en mètres, est un rayon interne de veine, le rayon interne de veine étant défini comme une moyenne d’une troisième distance radiale et d’une quatrième distance radiale, la troisième distance radiale étant une distance entre l’axe longitudinal et un point de jonction entre la surface radialement externe de la plateforme du pied et le bord d’attaque, et la quatrième distance radiale étant une distance entre l’axe longitudinal et un point de jonction entre la surface radialement externe de la plateforme du pied et le bord de fuite, en mètres, dans laquelle le rayon externe de veine et le rayon interne de veine sont choisis de telle sorte que : avec : où : est une vitesse de rotation limite destinée à être atteinte par l’arbre d’entraînement en fonctionnement lorsque le système propulsif aéronautique fonctionne à puissance maximale continue, en nombre de tours par minute, , et , et dans laquelle le rayon externe de veine est compris dans une plage allant de 0,15 à 1,0 mètre et le rayon interne de veine est compris dans une plage allant de 0,1 à 0,8 mètre.
Ce premier score de positionnement permet de prendre en compte l’éloignement du véhicule par rapport au rebord de manière générale. Si la somme du premier écart de positionnement 11a et du deuxième écart de positionnement 11b est inférieure à 20cm alors le premier score de positionnement S(P1) est de 5 points. Si la somme du premier écart de positionnement 11a et du deuxième écart de positionnement 11b est inférieure à 30cm alors le premier score de positionnement S(P1) est de 4 points. Si la somme du premier écart de positionnement 11a et du deuxième écart de positionnement 11b est supérieure ou égale à 30cm alors le premier score de positionnement S(P1) est de 3 points.
De plus, le parallélisme du véhicule le long du rebord est également pris en compte. Ainsi, si la différence entre la valeur absolue du premier écart de positionnement 11a et la valeur absolue du deuxième écart de positionnement 11b est supérieure ou égale à 30cm, alors le premier score de positionnement S(P1) est de 2 points, et si la différence entre la valeur absolue du premier écart de positionnement 11a et la valeur absolue du deuxième écart de positionnement 11b est supérieure ou égale à 40cm, alors le premier score de positionnement S(P1) est de 1 point.
Le premier score de positionnement S(P1) est augmenté de 2 points si le premier niveau de difficulté D1 a été estimé, reste identique si le deuxième niveau de difficulté D2 a été estimé ou est réduit de 2 points si le troisième niveau de difficulté D3 a été estimé.
Le deuxième score de positionnement S(P2) est relatif aux mesures du troisième écart de positionnement 11c et du quatrième écart de positionnement 11d illustrés sur la , c’est-à-dire entre chaque extrémité longitudinale du véhicule et les véhicules tiers et/ou les marquages au sol délimitant la place. Le deuxième score de positionnement S(P2) permet ici d’évaluer si le véhicule est garé de manière uniforme entre les deux véhicules tiers et/ou entre les marquages au sol délimitant la place.
Si la valeur absolue de la différence entre le troisième écart de positionnement 11c et le quatrième écart de positionnement 11d est inférieure à 20cm, alors le deuxième score de positionnement S(P2) est de 5 points. Si la valeur absolue de la différence entre le troisième écart de positionnement 11c et le quatrième écart de positionnement 11d est inférieure à 30cm, alors le deuxième score de positionnement S(P2) est de 4 points. Si la valeur absolue de la différence entre le troisième écart de positionnement 11c et le quatrième écart de positionnement 11d est inférieure à 40cm, alors le deuxième score de positionnement S(P2) est de 2 points. Si la valeur absolue de la différence entre le troisième écart de positionnement 11c et le quatrième écart de positionnement 11d est supérieure ou égale à 40cm, alors le deuxième score de positionnement S(P2) est de 1 point.
Le deuxième score de positionnement S(P2) est augmenté de 2 points si le premier niveau de difficulté D1 a été estimé, est augmenté de 1 point si le deuxième niveau de difficulté D2 a été estimé ou reste identique si le troisième niveau de difficulté D3 a été estimé.
Le score d’itération S(I) est calculé en fonction du nombre d’itérations réelles Ir par rapport au nombre d’itérations virtuelles Iv qui représente le seuil de référence d’itérations, tel que cela a été décrit en .
Si la différence entre le nombre d’itérations réelles Ir et le nombre d’itérations virtuelles Iv est inférieure ou égale à 0, alors le score d’itération S(I) est de 5 points. Si la différence entre le nombre d’itérations réelles Ir et le nombre d’itérations virtuelles Iv est égale à 1, alors le score d’itération S(I) est de 4 points. Si la différence entre le nombre d’itérations réelles Ir et le nombre d’itérations virtuelles Iv est égale à 2, alors le score d’itération S(I) est de 3 points. Si la différence entre le nombre d’itérations réelles Ir et le nombre d’itérations virtuelles Iv est égale à 3, alors le score d’itération S(I) est de 2 points. Si la différence entre le nombre d’itérations réelles Ir et le nombre d’itérations virtuelles Iv est strictement supérieure à 3, alors le score d’itération S(I) est de 1 point.
Le score d’itérations S(I) est augmenté de 1 point si le premier niveau de difficulté D1 a été estimé, reste identique si le deuxième niveau de difficulté D2 a été estimé ou est réduit de 1 points si le troisième niveau de difficulté D3 a été estimé.
Le score global ajusté S’ sur 20 points correspond à la somme des scores décrits précédemment et ajusté en fonction du niveau de difficulté D. Comme cela a été mentionné, le score global ajusté est comparé au score global théorique Sref sur 20 points qui est un score correspondant à une manœuvre de stationnement correctement exécutée.
Si la valeur absolue de la différence entre le score global ajusté S’ et le score global théorique Sref est supérieure ou égale à 3, alors un bilan B est transmis au conducteur du véhicule via l’étape de communication évoquée précédemment.
Si le score global ajusté S’ est inférieur au score global théorique Sref, alors c’est un premier bilan B1 qui est transmis au conducteur. Ce premier bilan B1 comprend la recommandation d’utilisation du dispositif d’aide au stationnement. Le premier bilan B1 peut également comprendre une recommandation d’un téléchargement d’une mise à jour payante pour activer la possibilité d’utilisation du dispositif d’aide au stationnement si le véhicule est à la base est compatible mais non équipé. Le premier bilan B1 peut également comprendre des conseils de conduite pour améliorer les manœuvres de stationnement manuelles futures. A titre d’exemple, si l’un des scores intermédiaires est particulièrement bas par rapport aux autres, le conseil peut porter spécifiquement sur un paramètre spécifique audit score intermédiaire afin d’améliorer ce score par la suite.
Si le score global ajusté S’ est supérieur au score global théorique Sref, alors c’est un deuxième bilan B2 qui est transmis au conducteur. Le deuxième bilan B2 peut par exemple être un message de félicitations ou une certification fictive de bon conducteur, en rapport avec les manœuvres de stationnement.
Les données chiffrées du tableau de la ne sont que des exemples et peuvent totalement être modifiées, que ce soient les conditions liées à chacun des scores, ou bien les différents seuils permettant d’attribuer lesdits scores.
L’invention, telle qu’elle vient d’être décrite, atteint bien le but qu’elle s’était fixée, et permet de proposer un système analytique évaluant une manœuvre de stationnement manuelle et incitant à utiliser un dispositif d’aide au stationnement en cas de manœuvre de stationnement manuelle imparfaite. Des variantes non décrites ici pourraient être mises en œuvre sans sortir du contexte de l’invention, dès lors que, conformément à l’invention, elles comprennent un système analytique conforme à l’invention.
Bien entendu, ces exemples sont non limitatifs et les procédés décrits ultérieurement pourront être utilisés pour n'importe quel type d’élément électrochimique 12.
Le système de gestion 14 comporte un circuit d’équilibrage 15 et, pour chaque élément électrochimique 12, un capteur de tension 16, un premier capteur du courant 18 et un deuxième capteur de courant 20.
Le circuit d’équilibrage 15 est propre à appliquer un courant d’équilibrage respectif sur chacun des éléments électrochimiques 12 de la batterie.
Le circuit d’équilibrage 15 présente deux états, à savoir un état actif dans lequel le circuit d’équilibrage 15 applique un courant d’équilibrage et un état inactif dans lequel le circuit d’équilibrage 15 n’applique pas le courant d’équilibrage.
Le premier de capteur de courant 18 est propre à mesurer le courant délivré par l’élément électrochimique 12.
Le deuxième capteur de courant 20 est propre à mesurer le courant d’équilibrage appliqué sur l’élément électrochimique 12 par le circuit d’équilibrage 15.
Le calculateur 22 est propre à mettre en œuvre une pluralité de procédés qui seront décrits ultérieurement.
Un fonctionnement du calculateur 22 est maintenant décrit en référence à la qui est un ordinogramme illustrant un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’estimation de l’autodécharge d’au moins un élément électrochimique 12 de la batterie 10 par rapport à une valeur de référence.
Selon l’exemple décrit, le procédé d’estimation comporte une étape d’obtention et une étape d’estimation.
Lors d’une étape d’obtention, le calculateur 22 obtient la capacité de l’élément électrochimique 12, des premières valeurs de mesure et des deuxièmes valeurs de mesure.
Cette étape d’obtention est schématisée sur la par les carrés 30, 32 et 34 correspondant respectivement à la capacité, les premières valeurs et les deuxièmes valeurs.
Le même effet apparaît pour les cellules statiques, c'est-à-dire les cellules occupées par des obstacles fixes. Ces cellules sont estimées occupées tant qu'elles sont présentes dans le champ de vision des capteurs. Mais, leur état d'occupation devient subitement inconnu dès qu'ils sont obstrués par un obstacle, même en mouvement. Cependant, comme elles sont occupées par un obstacle statique, il est possible que ces cellules restent occupées pendant l'occlusion.
Plusieurs approches existent dans l'état de l'art pour tenir compte de l’historique des mesures afin d’estimer les cellules libres et les cellules occupées par un obstacle statique.
Les approches les plus prometteuses consistent à utiliser des filtres à particules afin de séparer les cellules occupées par des obstacles dynamiques des cellules occupées par des obstacles statiques.
Les filtres à particules sont décrit par exemple dans l’article de Nuss, D., Reuter, S., Thom, M., Yuan, T., Krehl, G., Maile, M., Dietmayer, K. (2018) « A random finite set approach for dynamic occupancy grid maps with real-time application », The International Journal of Robotics Research, 37(8), 841–866. La définition d'une particule dans ces algorithmes peut différer mais en général, les particules sont un ensemble de points répartis dans l'espace. Les particules ont des coordonnées de position et un vecteur de vitesse.
Une particule a également un poids utilisé pour estimer les distributions de vitesse. Entre les itérations successives, une particule se déplace en suivant sa vitesse (modulo l'introduction d'une erreur aléatoire).
L'idée de base de ces algorithmes est de répandre au hasard des particules dans l'espace de sorte que leur mouvement suive le mouvement des corps matériels dynamiques. Les particules sont distribuées au sein de la grille de sorte qu'un grand nombre de particules sont présentes dans les cellules occupées par des corps matériels dynamiques.
Ces approches estiment à la fois où sont les cellules libres, où sont les statiques et où sont les dynamiques, aboutissant à une solution avec une forte demande de calcul. Par conséquent, ces approches nécessitent un matériel informatique à hautes performances de calcul tels que les GPU (« Graphics Processing Unit » ou processeur graphique) pour atteindre une exécution en temps réel, ce qui constitue un frein à leur intégration dans du matériel embarqué ayant des performances de calcul plus limitées et une consommation d'énergie plus faible, tels que les microcontrôleurs.
L’invention vise donc à fournir un procédé qui tient compte de l’historique des mesures afin d’estimer les cellules libres et les cellules occupées par un obstacle statique, et qui puisse être intégré dans du matériel embarqué du type microcontrôleur.
Un objet de l’invention est donc un procédé de caractérisation de l’environnement d’un porteur mobile, dans lequel, pour chaque itération à un instant , les étapes suivantes sont mises en œuvre : S10) Acquisition d'une pluralité de mesures de distance dans l’environnement par au moins un capteur ; S20) Génération d’une paire de grilles d’occupation à l’instant et à l’instant , chaque grille fusionnant les mesures de distance dans une représentation spatiale discrétisée de l’environnement ; S30) Génération d’une grille d’espace statique à l’instant, chaque cellule de la grille d’espace statique à l’instant ayant une probabilité postérieure que ladite cellule soit occupée par un corps matériel statique à l’instant , ladite probabilité postérieure étant calculée pour chaque cellule par un filtre bayésien binaire à partir : de la probabilité postérieure que ladite cellule soit occupée par un corps matériel statique à l’instant , ladite probabilité postérieure que ladite cellule soit occupée par un obstacle statique à l’instant étant directement injectée en entrée du filtre bayésien binaire ; d’un modèle de prédiction dit statique comprenant une probabilité que la cellule soit occupée par un corps matériel statique à l’instant en fonction de l’état de la cellule à l’instant ; et d’un modèle inverse dit statique à l’instant qui comprend une probabilité de connaissance de l’occupation de la cellule par un corps matériel statique à l’instant à partir de la paire de grilles d’occupation à l’instant et à l’instant ; ou S40) Génération d’une grille d’espace libre à l’instant , chaque cellule de la grille d’espace libre à l’instant t ayant une probabilité postérieure que ladite cellule soit libre à l’instant , ladite probabilité postérieure étant calculée pour chaque cellule par un filtre bayésien binaire à partir : de la probabilité postérieure que ladite cellule soit libre à l’instant , ladite probabilité postérieure que ladite cellule soit libre à l’instant étant directement injectée en entrée du filtre bayésien binaire ; d’un modèle de prédiction dit libre comprenant une probabilité que la cellule soit libre à l’instant en fonction de l’état de la cellule à l’instant ; et d’un modèle inverse dit libre à l’instant qui comprend une probabilité de connaissance du fait que la cellule soit libre à l’instant à partir de la paire de grilles d’occupation à l’instant et à l’instant .
Avantageusement, l’étape S30) de génération d’une grille d’espace statique et l’étape S40) de génération d’une grille d’espace libre sont mises en œuvre de façon concomitante.
Avantageusement, le procédé comprend une étape S50) de génération d’une grille combinée résultant de la combinaison de la grille d’espace statique et de la grille d’espace libre.
Avantageusement, chaque cellule de la grille combinée est calculée par la fusion bayésienne suivante : Dans lequel est la fonction de fusion bayésienne, correspond à une cellule de la grille combinée à l’instant , correspond à une cellule de la grille d’espace statique à l’instant , et correspond à une cellule de la grille d’espace libre à l’instant , Et selon la valeur de : si , la cellule est probablement statique compte tenu de la séquence de paires de grilles d’occupation si , la cellule est probablement libre, si , la cellule n'est ni libre ni statique.
Avantageusement : - la probabilité postérieure que la cellule soit occupée par un corps matériel statique à l’instant et le modèle inverse statique à l’instant sont approximés par des valeurs appartenant à un ensemble de cardinalité finie, les valeurs étant identifiées respectivement par un indice de probabilité et par un indice de modèle inverse statique ; - la probabilité postérieure que la cellule soit libre à l’instant et le modèle inverse libre à l’instant sont approximés par des valeurs appartenant à un ensemble de cardinalité finie, les valeurs étant identifiées respectivement par un indice de probabilité et par un indice de modèle inverse libre .
Avantageusement, l’indice de modèle inverse statique est calculé de la façon suivante : La fonction renvoyant une valeur positive, correspondant à l’indice d’occupation de la cellule de la grille d’occupation à l’instant , et correspondant à l’indice d’occupation de la cellule de la grille d’occupation à l’instant .
Avantageusement, l’indice de modèle inverse libre est calculé de la façon suivante : et correspondant à l’indice d’occupation de la cellule de la grille d’occupation à l’instant , la fonction renvoyant une valeur positive.
Avantageusement la valeur positive de la fonction et la valeur positive de la fonction sont des valeurs constantes.
Afin d’émettre le faisceau lumineux initial Fx, le module lumineux 100 comprend au moins une source de lumière 100.1 configurée pour émettre des rayons lumineux pour former ledit faisceau lumineux initial Fx. Les rayons lumineux sont des rayons lumineux bleus et jaunes, la lumière ainsi formée étant de la lumière visible qui apparait blanche pour l’œil humain. Les rayons lumineux bleus peuvent être convertis en rayons lumineux infrarouges par des moyens connus de l’homme du métier.