INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
- les figures 6 et 7 sont des vues analogues montrant deux positions du piston dans son logement du bloc-cylindres ;
- la est une vue analogue à la précédente montrant le passage du fluide dans le logement ;
- la est une vue en perspective du bloc-cylindres ;
- les figures 10 et 11 sont des schémas des zones fonctionnelles du bloc-cylindres et du piston ;
- la est une vue en coupe d’un logement d’une machine d’un deuxième mode de réalisation ;
- les figures 13 à 16 sont des vues analogues illustrant un troisième mode de réalisation ;
- la est une vue en perspective d’un piston d’une machine selon un quatrième mode de réalisation ;
- les figures 18 et 19 sont des vues montrant deux positions de ce piston dans son logement ;
- la est une vue en coupe transversale du piston et du logement, et
- la montre le passage du fluide dans le logement.
Premier mode de réalisation On a illustré aux figures 1 à 11 une machine hydraulique tournante 2 selon un premier mode de réalisation de l’invention.
Formes galéniques Selon un mode de réalisation particulier, la composition selon l’invention est fluide.
- un module MDG’ de modélisation numérique et/ou graphique de l’environnement réel ER’ ou des environnements réels respectifs ER1’, ER2’, ER3’, ainsi que des actions ACT1’, ACT2’, ACT3’,
- une base de connaissance BC’ qui est configurée pour stocker de manière structurée les différentes actions ACTm1’, ACTm2’, ACTm3’ qui ont été modélisées en association respectivement avec un identifiant ID’ d’un unique environnement virtuel EV’ issu de la modélisation graphique et/ou numérique de l’environnement réel ER’ ou de plusieurs identifiants ID1’, ID2’, ID3’ de plusieurs environnements virtuels correspondants EV1’, EV2’, EV3’ qui sont issus de la modélisation graphique et/ou numérique des environnements réels respectifs ER1’, ER2’, ER3’,
- une interface IAC’ d’accès à la base de connaissance BC’,
- un dispositif de calcul CALI’ qui est configuré pour déterminer l’action la plus pertinente en rapport avec le contexte courant de l’environnement virtuel EV1’, (respectivement EV2’, EV3’) détecté dans la requête de sélection d’action reçue en provenance du dispositif de commande DC’.
Bien que dans l’exemple représenté, la base de connaissance BC’ n’est pas contenue dans le module d’intelligence artificielle MIA’, celle-ci peut être intégrée audit module s’il dispose de ressources matérielles et logicielles suffisantes.
A titre d’exemples non exhaustifs, le module d’intelligence artificielle MIA’ peut être un réseau neuronal, être basé sur la technologie d’apprentissage profond (« Deep Learning » en anglais), être basé sur la technologie d’apprentissage statistique, etc.
Selon un mode particulier de réalisation de l'invention, les actions exécutées par le module d’intelligence artificielle MIA’ sont mises en œuvre par des instructions d’un programme d'ordinateur PGI’. Pour cela, le module MIA’ a l'architecture classique d'un ordinateur et comprend notamment une mémoire MEMI’, une unité de traitement UTRI’, équipée par exemple d'un processeur PROCI’, et pilotée par le programme d'ordinateur PGI’ stocké en mémoire MEMI’. Le programme d'ordinateur PGI’ comprend des instructions pour effectuer les actions de : - communication avec le dispositif de commande d’avatar DC’, - apprentissage de la pluralité d’actions ACT1’, ACT2’, ACT3’ dans l’environnement réel ER’ ou dans plusieurs environnements réels différents ER1’, ER2’, ER3’, - modélisation numérique et/ou graphique des d’actions ACT1’, ACT2’, ACT3’, - stockage de manière structurée dans la base de connaissance BC’ des différentes actions ACTm1’, ACTm2’, ACTm3’ modélisées numériquement et/ou graphiquement, - accès à la base de connaissance BC’, - détermination de l’action la plus pertinente en rapport avec le contexte courant de l’environnement virtuel EV1’, (respectivement EV2’, EV3’).
A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur PGI’ sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (« Read Access Memory » en anglais) (non représentée) avant d'être exécutées par le processeur PROCI’. Le processeur PROCI’ de l'unité de traitement UTRI’ met notamment en œuvre les actions précitées, selon les instructions du programme d'ordinateur PGI’.
On décrit maintenant, en relation avec la , ensemble les figures 1A, 2A et 3A, le déroulement d’un procédé de commande d’un avatar, selon un mode de réalisation particulier de l’invention.
Dans ce mode de réalisation, le procédé de commande d’avatar est mis en œuvre par le système de commande représenté sur la , impliquant le dispositif de commande DC illustré en et le module d’intelligence artificielle MIA illustré en .
Le procédé de commande d’avatar illustré en comprend les étapes suivantes.
Au cours d’une phase préalable de configuration d’apprentissage P0, le module MIA réalise en P10, via son module DAP, un apprentissage de la pluralité d’actions précitée ACT1 (respectivement ACT2, ACT3) mise en œuvre par l’avatar AV_UT1 (respectivement AV_UT2, AV_UT3) dans son environnement virtuel EV1 (respectivement EV2, EV3), lorsque cet avatar est commandé ou animé par un utilisateur à l’aide d’une interface homme machine.
Cet apprentissage peut être mis en œuvre tant que l’utilisateur commande ou anime son avatar ou encore pour une durée donnée, par exemple un jour donné, une semaine donnée, un semestre donné, etc.
Au cours de cet apprentissage P10, le dispositif DAP apprend la composition/structure numérique et/ou graphique de l’environnement virtuel EV1 (respectivement EV2, EV3) et le type d’actions/activités que l’utilisateur a appliqué à son avatar à l’aide d’une interface homme machine, telles qu’en particulier :
Les programmes d’ordinateur en question peuvent être rédigés dans tout langage de programmation. Ils peuvent être par exemple des langages compilés, ou bien interprétés, ou bien utiliser un mode de fonctionnement mixte utilisant une compilation vers un code à octet (de l’anglais bytecode ) qui sera ensuite interprété par une machine virtuelle. Les programmes peuvent s’exécuter sur des architectures matérielles, ou bien dans des machines virtuelles, ou bien dans des technologies proches comme des systèmes de conteneurs.
Enfin, selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à des supports de données sur lesquels sont enregistrés des programmes d’ordinateurs comprenant des séquences d’instructions pour la mise en œuvre des procédés de gestion définis ci-dessus.
L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, donnée à titre d'exemple, et faite en référence au dessin annexé sur lequel :
représente un réseau de télécommunications et des tranches de réseau ainsi que les entités de gestion mettant en œuvre la création d’une tranche de réseau selon l’invention.
La représente un réseau de télécommunications 5G. Le terme 5G choisi pour la figure fait bien sûr référence aux réseaux de télécommunications mobiles de norme 5G dans lesquels les notions de virtualisation des fonctions de réseau et en conséquence de tranche de réseau sont introduites. Mais le réseau 5G selon l’invention peut être n’importe quel réseau de télécommunications présentant des tranches de réseau. Il peut s’agir d’un réseau mobile de télécommunications suivant la norme 5G ou une norme ultérieure, mais aussi d’un réseau de télécommunications dont l’accès est fixe, du moment que ce réseau permet de donner accès à des tranches de réseau TR1, TR2, qui sont des ensembles d’instances de fonctions virtuelles réseau, reliées entre elles, qui rendent l’ensemble des services d’un réseau de télécommunications.
Dans la , deux tranches de réseau TR1 et TR2 sont représentées. Ces deux tranches TR1 et TR2 sont identifiées respectivement par les identifiants ID1 et ID2. Un réseau mobile public terrestre PLMN donne accès, dans la , aux deux tranches de réseau TR1 et TR2, mais d’autres types de réseau d’accès peuvent être envisagés. Le réseau d’accès PLMN aux tranches de réseau TR1 et TR2 n’est pas davantage discuté dans la suite. Les ressources matérielles sur lesquelles s’exécutent les instances de fonction virtuelles réseau qui constituent les tranches de réseau TR1, TR2 ne sont pas davantage précisées dans la suite et ne sont pas représentées sur la .
Le réseau de télécommunications 5G comprend trois entités de gestion respectivement dénommées CSP, NSP et NOP qui implémentent des procédés de gestion de la création de tranches de réseau selon l’invention.
Les entités de gestion CSP, NSP et NOP sont des composants logiciels s’exécutant sur des ressources informatiques matérielles. Elles comprennent un ou plusieurs programmes informatiques qui s’exécutent sur des ressources informatiques permettant de gérer le réseau de télécommunications 5G. Ces programmes peuvent être programmés en tout type de langage de programmation. Ils peuvent être monolithiques ou organisés en systèmes distribués. Ils s’exécutent sur des serveurs dédiés à chaque entité de gestion, ou bien partagés. Les entités de gestion CSP, NSP et NOP peuvent par exemple être déployées dans un ou plusieurs systèmes d’informatique en nuage (de l’anglais cloud computing ). Les programmes formant les entités de gestion CSP, NSP et NOP peuvent s’exécuter directement sur des ressources matérielles, ou bien dans des machines virtuelles ou dans des technologies proches telles que des conteneurs. Les trois entités de gestion CSP, NSP et NOP peuvent être colocalisées sur des mêmes ressources matérielles ou bien séparées, et dans ce cas, elles sont reliées entre elles par des liaisons de communication non représentées sur la qui leur permettent d’échanger des messages et des requêtes selon un protocole non précisé, par exemple des requêtes Web, ou des appels de procédure à distance ou tout autre protocole adapté.
Les trois entités de gestion CSP, NSP et NOP peuvent appartenir à un même opérateur et être opérées par celui-ci ou bien au contraire appartenir à des opérateurs différents. D’autres combinaisons sont possibles, avec un même opérateur opérant par exemple les entités de gestion NOP et NSP et un second opérateur opérant l’entité de gestion CSP.
L’entité de gestion CSP a la charge de fournir des services de communication dans le réseau de télécommunications 5G. Dans notre exemple, l’entité de gestion CSP comprend les modules suivants.
L’entité de gestion CSP comprend un module 101 de transmission apte à transmettre, à l’entité de gestion NSP, une demande de création CRT d’une nouvelle tranche de réseau, la demande comprenant un identifiant ID1 d’une première tranche de réseau TR1 déjà existante.
L’entité de gestion CSP comprend un module 102 de réception apte à recevoir, depuis l’entité de gestion NSP, un ensemble D de descriptions de tranches de réseau.
L’entité de gestion CSP comprend un module 103 de choix apte à choisir, parmi l’ensemble D de descriptions de tranches de réseau reçu par le module 102 de la description, une tranche de réseau TR2 à créer.
L’entité de gestion CSP comprend un module 104 de transmission apte à transmettre, à l’entité de gestion NSP, une donnée représentative D2 d’un choix relatif à la création de la nouvelle tranche de réseau TR2.
L’entité de gestion NSP a la charge de fournir des tranches de réseau dans le réseau de télécommunications 5G. L’entité de gestion NSP comprend, dans notre exemple, un module 201 de réception apte à recevoir, depuis l’entité de gestion CSP, une demande de création CRT d’une nouvelle tranche de réseau, la demande comprenant un identifiant ID1 d’une première tranche de réseau TR1 déjà existante.
Les éléments électriques/électroniques du véhicule 1 (les actionneurs 5, 6 ; le système électronique de commande 7 et le dispositif de détection 11) sont reliés à un circuit d’alimentation comprenant une batterie 12, ici une batterie lithium/ion, embarquée dans le véhicule 1.
Le véhicule 1 comprend en outre un dispositif de freinage principal non représenté. Celui-ci comprend de préférence un circuit de freinage régénératif permettant d’utiliser le moteur électrique du groupe motopropulseur 5 comme générateur pour recharger la batterie 12 et éventuellement un dispositif de freinage auxiliaire par courants de Foucault ou par friction mécanique. Chaque dispositif de freinage est relié au système électronique de commande 7 pour être commandé par ce dernier.
Les programmes exécutables par le processeur de l’unité électronique de calcul 10 comprennent des instructions mettant en œuvre un procédé de commande selon l’invention.
En référence également à la , selon le procédé de l’invention, l’unité électronique de calcul 10 comprend un contrôleur en temps réel mettant en œuvre un algorithme de commande prédictive MPC et effectue, selon une période d’échantillonnage prédéterminée et sur un horizon temporel de prédiction prédéterminé, une analyse de données provenant des éléments qui lui sont reliés. Un trajet déterminé TD vers un point d’arrivée indiqué par un pilote du véhicule 1 a été élaboré par l’unité électronique de commande 10 via l’unité électronique de localisation. En variante, le véhicule ne comporte pas de pilote et les coordonnées du point d’arrivée sont transmises à l’unité électronique de commande 10 via un émetteur/récepteur radioélectrique, non représenté ici, relié à l’unité électronique de commande 10.
A chaque instant d’échantillonnage courant d’une série d’instants d’échantillonnage correspondant à l’horizon temporel de prédiction prédéterminé, le système électronique de commande 7 : met à jour un modèle de terrain MT à partir des données provenant du dispositif de détection 11 comprenant l’inclinaison du sol en avant du véhicule 1 et les obstacles éventuellement présents en avant du véhicule 1 (bloc A sur la ) ; détermine une représentation mathématique de ces obstacles pour permettre leur prise en compte dans la commande prédictive (bloc A) ; à partir d’un modèle de batterie MB correspondant à la batterie 12 et d’un modèle de véhicule MV correspondant au véhicule 1, détermine, à l’instant d’échantillonnage courant, une puissance électrique maximale Pmax fournie par la batterie 12 au véhicule 1 (c’est-à-dire aux éléments électriques/électroniques du véhicule 1) et en déduit une puissance propulsive maximale Pmot produite par le groupe motopropulseur 5 compte tenu de la puissance électrique maximale ; détermine, à partir du modèle de terrain MT, un trajet vers le point d’arrivée et une énergie nécessaire pour réaliser le trajet déterminé en sommant l’énergie cinétique du véhicule 1 et l’énergie potentielle du véhicule 1 sur le trajet déterminé, et en déduit une puissance nécessaire P sur le trajet déterminé à l’instant d’échantillonnage courant et à chaque instant d’échantillonnage à venir de la série d’instants d’échantillonnage. Le trajet est déterminé par l’unité électronique de commande 7 de telle manière que la puissance nécessaire à chacun de ces instants d’échantillonnage est inférieure ou égale à la puissance propulsive maximale Pmot et élabore la commande correspondante du groupe motopropulseur 5 et de l’actionneur de direction 6 pour réaliser le trajet déterminé.
Si l’unité électronique de commande 7 ne parvient pas à déterminer un trajet respectant ladite condition, l’unité électronique de commande 7 arrête le véhicule 1.
On comprend que la commande prédictive s’appuie sur une modélisation du terrain en particulier en avant du véhicule 1, sur une modélisation de la batterie 12 et sur une modélisation du véhicule 1.
Le modèle de batterie MB est agencé pour permettre de connaître à tout moment la puissance maximale que la batterie 12 est susceptible de fournir et l’énergie restante dans la batterie 12. Ce modèle est par exemple celui décrit dans le document Chen Z., Fu Y., Mi C., « State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries in electric Drive Vehicles using extended-Kalman Filtering », IEEE Transactions on Vehicular Technology, 62(3), 1020-1030, 2012. On évalue la puissance maximale Pmax que peut délivrer la batterie 12 en prenant en compte la consommation d’énergie de l’ensemble des éléments électriques/électroniques présents dans le véhicule 1. Les éléments électriques/électroniques présents dans le véhicule 1 peuvent avoir des consommations d’énergie différentes en fonction de leurs utilisations. On supposera que la puissance maximale disponible est constante sur l’horizon temporel de prédiction prédéterminé (c’est-à-dire pour le calcul de la commande prédictive en cours). Pour prendre en compte le rendement du moteur et de la chaine de transmission, la puissance motrice maximale est déterminée grâce à un modèle de véhicule sous la forme : avec . Le modèle de véhicule MV est élaboré à partir de la documentation des composants de la chaîne de transmission du véhicule et/ou expérimentalement. Le coefficient est déterminé par les rendements successifs de la chaîne de transmission. A titre d’exemple, si l’énergie transite selon A -> B -> C, la « liaison » A -> B ayant un rendement et la « liaison » B -> C ayant un rendement , alors le rendement global est . Les rendements et sont généralement fournis dans les documentations techniques des fabricants mais il arrive que ces données doivent être déterminées expérimentalement. La batterie 12 fournit en temps réel à la commande prédictive une donnée relative à la puissance disponible et une donnée relative à l’énergie disponible.
Le modèle de terrain MT est ici élaboré à partir des signaux fournis par le dispositif de détection 11. Un exemple de méthode d’élaboration d’un tel modèle est décrit dans le document Larson J., Trivedi M., « Lidar based off-road negative Obstacle Detection and Analysis », IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 192-197, 2011.
Le modèle de terrain MT comprend l’élévation du sol en avant du véhicule 1 et les obstacles éventuels en avant du véhicule 1. Les obstacles détectés sont représentés pour être pris en compte par la commande prédictive de manière à élaborer un trajet contournant ou évitant les obstacles que ne peut traverser le véhicule 1 (comme les arbres, bâtiments, rochers, piétons…). La représentation, également nommée mise en forme, consiste à trouver au moins une équation de type f(x, y)≤0 qui représente une forme géométrique séparant l’espace libre et l’espace occupé par l’obstacle. Par exemple, on peut définir un arbre par un cercle de centre et de rayon . La commande prédictive aura alors pour contrainte de ne pas entrer dans ce cercle : . En variante, on peut utiliser des ellipses, des hyperplans ou des polytopes à la place des cercles.
Comme indiqué précédemment, le modèle de terrain est pris en compte par la commande prédictive pour élaborer un trajet optimal du véhicule 1. Par « trajet », on entend un parcours et une vitesse au long de ce parcours, ce qui revient à commander à la fois le groupe motopropulseur 5 et l’actionneur de direction 6. Le trajet est dit optimal en ce qu’il respecte la contrainte d’énergie :
Cette contrainte permet d’assurer que l’énergie disponible pour le ou les actionneur(s)/moteur(s) électrique(s) est suffisante pour réaliser l’intégralité du parcours prévu par le trajet optimal ( . Dans le cas contraire, un trajet alternatif (par exemple un parcours identique et une vitesse moindre, ou un parcours différent) respectant cette condition est proposé s’il existe (si un tel trajet alternatif n’existe pas, le véhicule s’arrête). On garantit alors que le véhicule 1 ne s’arrêtera pas en cours de montée (en faisant l’hypothèse que l’horizon temporel de prédiction est suffisamment long pour contenir la totalité de la montée). L’énergie prend de préférence en compte les rendements énergétiques des différents éléments présents dans la chaîne de transmission conformément au modèle de véhicule MV.
Pour simplifier, on estime ici que l’énergie nécessaire au véhicule 1 sur le trajet déterminé se limite à la somme de l’énergie potentielle et de l’énergie cinétique. L’énergie cinétique se calcule directement par la formule classique dans laquelle est la masse du véhicule supposée connue et la vitesse qui est une grandeur connue grâce au modèle du véhicule. Elle peut être calculée pour tout l’horizon temporel de prédiction. L’énergie potentielle ( étant la masse du véhicule, l’accélération de la pesanteur et l’altitude) est calculée grâce aux données d’élévation du sol contenues dans le modèle de terrain.
La puissance nécessaire à chaque instant peut être assimilée à avec correspondant à la variation entre deux périodes d’échantillonnage et la période d’échantillonnage.
On ajoute alors au problème de commande prédictive la contrainte de puissance suivante:
Pour déterminer la loi de commande qui sera utilisée, l’algorithme de commande prédictive s’appuie sur un algorithme d’optimisation AO prenant en compte les contraintes de franchissement (l’élévation du sol) en fonction de la puissance disponible et de l’énergie disponible. L’optimisation est obtenue en utilisant une fonction de coût FC classique en commande prédictive, à savoir :
Selon un mode de réalisation, la première phase, de détermination des matrices de covariance est réalisée non pas fenêtre par fenêtre mais de manière globale. En effet, le produit de chaque vecteur mesure avec les matrices se ré-écrit en une opération de convolution à pas , aussi appelé opération de convolution à décalage, de l’entièreté de l’image brute 100 par un banc de filtres construit à partir des matrices .
La figure 4 illustre des opérations d’estimation de matrice de covariance pour chaque fenêtre. En particulier, la figure 4 illustre l’opération de convolution à pas sur l’image brute 100 permettant de déterminer, pour chaque fenêtre de l’image brute 100, la matrice de covariance lui étant la plus adaptée.
Chaque produit matrice-vecteur , pour tout et tout vecteur mesure , est un vecteur dont chaque coordonnée est un produit scalaire entre une ligne , où , de la matrice et le vecteur . Ainsi, on a l’égalité : [Math 9] où chaque , , est un vecteur colonne de taille comprenant les éléments de la -ème ligne de la matrice .
Ainsi, en considérant l’ensemble des fenêtres couvrant l’image brute, l’ensemble des produits entre l’ensemble des matrices avec chaque vecteur mesure d’une fenêtre de l’image se réécrit : [Math 10] où est le réarrangement du vecteur colonne en une matrice , est l’image brute enregistrée par le ou les imageurs 202 et où l’opérateur est une convolution à pas , étant le pas de découpage décrit en relation avec la . Le résultat, pour un indice donnée de la convolution à pas du banc de filtres avec l’image est un nombre de matrices de taille où est le nombre total de fenêtres. A titre d’exemple, l’image se décompose en fenêtres, de taille par , agencées en lignes et colonnes.
Ainsi, la détermination, pour chaque fenêtre, de la matrice de covariance la plus adaptée est réalisée à partir de l’image brute .
Selon un mode de réalisation, l’ensemble des bancs de filtres est préalablement stocké dans la mémoire non volatile 206. A titre d’exemple, les bancs de filtres sont précalculés à partir des matrices . La mémoire non volatile 206 stocke donc, par exemple en association des indices , un nombre de bancs de filtres.
Selon un mode de réalisation, suite aux mesures effectuées par le ou les imageurs 202, l’image brute est convoluée avec chaque banc de filtres . Pour chaque indice , chaque convolution par pas, par exemple exécutée par le processeur 210, résulte en sorties , de taille , et telles que pour chaque : [Math 11] Pour tout , les sorties du banc de filtre associé à l’indice pour une fenêtre à une position , et , dans l’image sont désignées dans la suite par .
A titre d’exemple, le processeur 210 est un processeur configuré pour exécuter des opérations de convolution, tel que par exemple un processeur utilisé pour l’exécution de réseaux de neurones convolutifs.
Selon un mode de réalisation, pour chacune des convolutions par pas de l’image brute avec les bancs de filtres, une norme , , est calculée en faisant : [Math 12] où est le coefficient décrit en relation avec la . Ainsi, chaque est une matrice de taille , calculée à partir des matrices . En particulier, l’élément en position , noté , d’une matrice est associé à la fenêtre en position dans l’image brute. Pour chaque fenêtre, on obtient alors valeurs , .