INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le volume libre au-dessus du cœur de réacteur C permet le positionnement complètement sorti des barres de contrôle 42, ainsi que la position en attente de crayons absorbants dits d’urgence, dédiés à l’arrêt de sûreté de la réaction nucléaire. Les tiges de commande 46 sont pilotées de façon verticale individuellement à l’aide des mécanismes de contrôle de barre 47.
- d’un modèle inverse dit statique à l’instant qui comprend une probabilité de connaissance du fait que la cellule soit libre à l’instant et à l’instant à partir de la paire de grilles d’occupation à l’instant et à l’instant .
Ainsi, le procédé selon l’invention permet de caractériser les cellules libres, dans l’environnement d’un porteur mobile, également avec une complexité calculatoire inférieure par rapport aux procédés connus.
Selon un mode de réalisation, le procédé selon l’invention comprend uniquement la génération d’une grille d’espace statique (c’est-à-dire sans la génération d’une grille d’espace libre), ou, inversement uniquement la génération d’une grille d’espace libre (c’est-à-dire sans la génération d’une grille d’espace statique). En effet, les deux grilles sont indépendantes, et le procédé peut itérer en boucle les étapes S10-S20-S30, ou les étapes S10-S20-S40.
Génération de la grille combinée
En variante, la grille d’espace statique et la grille d’espace libre sont mises en œuvre de façon concomitante. Ainsi, à chaque itération, une grille d’espace statique et une grille d’espace libre sont générées, à partir des mêmes mesures de distance, avec les mêmes paires de grilles d’occupation.
Avantageusement, à chaque itération, la grille d’espace statique et la grille d’espace libre sont combinées entre elles (combinaison cellule par cellule), de façon à obtenir une grille combinée (étape S50, ).
Chaque cellule de la grille combinée peut être calculée par la fusion bayésienne suivante :
représente la fonction de fusion bayésienne.
Le procédé ainsi décrit utilise le modèle du filtre bayésien binaire. Une façon d’améliorer l’implémentation et l’intégration du procédé dans un microprocesseur serait d’appliquer un filtre bayésien binaire entier, comme l’illustre la figure 3. Le cas où le modèle de prédiction statique est égal à une valeur constante est illustré par la .
Pour cela, on identifie la probabilité postérieure que la cellule soit occupée par un corps matériel statique à l’instant par un indice de probabilité . La probabilité postérieure que la cellule soit occupée par un corps matériel statique à l’instant est identifiée par un indice de probabilité . De même, le modèle inverse statique à l’instant est identifié par un indice de modèle inverse statique . De plus, Il est considéré que le modèle de prédiction statique a une valeur constante au cours du temps.
Ces indices appartiennent à un ensemble de cardinalité finie de classes de probabilité, et les étapes de prédiction et de mise à jour tirent profit de la fonction de fusion entière pour la fonction de filtrage, en utilisant uniquement une arithmétique entière, telle que décrite dans la demande de brevet FR3116640. En effet, l’ensemble de cardinalité finie de classes de probabilité est formé par l’union d’un ou plusieurs sous-ensembles tels que, lors de l’étape de mise à jour de la mesure, une fusion de deux classes de probabilité appartenant à un même sous-ensemble fournisse un résultat appartenant aussi audit sous-ensemble.
Art antérieur Dans de nombreux domaines, et plus particulièrement dans le contexte de la gestion des activités d’une entreprise, il est fréquent que des applications métiers soient utilisées pour collecter des données textuelles rédigées librement par un utilisateur dans un langage naturel, par exemple au sein d’une zone de saisie d’un formulaire mis à disposition via un outil informatique. À titre d’exemples de telles données textuelles, on peut notamment citer les verbatims de divers interlocuteurs (e.g. clients, salariés, etc.) collectés via des applications de gestion de la relation client, les commentaires issus de tickets de remontées d’incidents, les échanges tracés au sein d’un système de gestion de plaintes des clients, etc.
La nature non structurée de ces données les rend toutefois particulièrement difficiles à exploiter, à tout le moins de manière complètement automatique. Aussi, des opérations manuelles laborieuses et chronophages restent souvent nécessaires pour extraire de ces données textuelles des informations utiles, comme par exemple le ressenti d’un utilisateur (e.g. sa satisfaction ou son insatisfaction) ou encore l’objet et les raisons de ce ressenti.
Des techniques de fouille des données textuelles ont bien été développées pour faciliter ces opérations, mais ces solutions existantes, qui peuvent être réparties en deux grandes catégories – les solutions reposant sur une approche basée sur un apprentissage supervisé d’une part, et les solutions reposant sur une approche basée sur un apprentissage non supervisé d’autre part – présentent généralement plusieurs inconvénients, comme détaillé ci-après.
Un inconvénient principal des approches basées sur un apprentissage supervisé est qu’elles requièrent un investissement humain particulièrement conséquent pour construire une base d'apprentissage labellisée suffisamment volumineuse pour permettre l’obtention de résultats fiables. Plus précisément, chaque échantillon d’une telle base d’apprentissage doit être annoté manuellement, ce qui est extrêmement coûteux en temps. Un autre inconvénient important de ces solutions basées sur un apprentissage supervisé réside dans le fait que la classification opérée est effectuée sur la base de catégories prédéfinies, c’est-à-dire préalablement identifiées et sélectionnées par un opérateur humain. En d'autres termes, ces solutions ne permettent pas la découverte automatique de nouvelles catégories (e.g. de nouveaux ressentis, de nouveaux objets d’un ressenti, etc.) qui apparaitraient au cours du temps et qui n’auraient pas été identifiées manuellement dès l’origine dans la base d’apprentissage utilisée.
Les approches actuelles basées sur un apprentissage non supervisé ne surmontent qu’en partie certains des inconvénients précités. Elles nécessitent certes un investissement humain globalement moins important que celui requis pour la mise en œuvre des solutions basées sur un apprentissage supervisé, mais cet investissement reste tout de même relativement conséquent, puisque la construction d’une base d’apprentissage volumineuse reste requise (même s’il n’est pas nécessaire dans ce cas de l’annoter manuellement).
Par ailleurs, quelle que soit l’approche considérée, on constate également que le niveau de granularité des résultats générés par les solutions existantes est souvent relativement grossier. Par exemple, nombre de ces solutions existantes se limitent à déterminer de manière automatique un ressenti ou un sentiment des utilisateurs, sans nécessairement fournir d’informations sur les raisons pouvant expliquer ce ressenti. Aussi, une intervention humaine importante reste souvent nécessaire même après la mise en œuvre de ces solutions automatisées, afin de décomposer les résultats obtenus en des niveaux de granularité plus fins et permettre ainsi une exploitation plus intéressante et plus pertinente des données textuelles disponibles.
Il existe donc un besoin pour une solution permettant d’améliorer l’analyse des données textuelles non structurées collectées via des applications ou des processus métiers, notamment en permettant la mise en œuvre d’une analyse automatisée plus fine de ces données.
La présente technique permet de proposer une solution visant à remédier à certains inconvénients de l’art antérieur. Selon un premier aspect, la présente technique se rapporte en effet à un procédé d’analyse d’un ensemble de données textuelles, dit ensemble de verbatims, chaque verbatim comprenant une suite ordonnée de mots, ce procédé comprenant :
- une étape de détermination de combinaisons de mots récurrentes dans lesdits verbatims, et d’identification de motifs communs au sein desdites combinaisons de mots récurrentes ;
- une étape d’identification de relations de synonymie entre des mots de même fonction syntaxique au sein desdits motifs communs, et de regroupement desdits mots synonymes de même fonction syntaxique au sein de mêmes structures de données, dites entités sémantiques ;
- une étape de détermination d’actions types en fonction desdites entités sémantiques, une action type étant représentative de contextes similaires d’opérations identifiables dans lesdits verbatims.
De cette manière, la présente technique permet d’identifier, à partir d’un ensemble de verbatims, des actions types représentatives de divers contextes d’opération détectés dans les verbatims. Ainsi, la présente technique permet de dresser, à un degré de granularité fin et de manière non supervisée, un panorama des différents contextes d’opérations identifiables dans un ensemble de verbatims.
Dans un mode de réalisation particulier, ledit regroupement en entités sémantiques comprend en outre la prise en compte de relations de dérivation et/ou de corrections orthographiques entre des mots desdits motifs communs.
De cette manière, la présente technique offre une certaine flexibilité lors de l’analyse des données textuelles, en tenant compte de potentielles reformulations ou erreurs orthographiques dans les termes utilisés dans les verbatims.
Dans un mode de réalisation particulier, lesdites entités sémantiques comprennent des entités sémantiques de type verbe, nom, ou adjectif, et une action type comprend une entité sémantique de type verbe et au moins une entité sémantique de type nom ou adjectif.
De cette manière, les entités sémantiques sont catégorisées, permettant une analyse fine des données identifiées dans les verbatims, selon qu’elles représentent un objet (entité sémantique de type nom), une action (entité sémantique de type verbe), ou une description (entité sémantique de type adjectif).
Sur la , un bras 40 ou perche permet de relier le stator au dispositif de mesure 20. Le bras 40 fait office de moyens de support pour le dispositif de mesure 20 et pour que ce dernier soit au plus près du rotor.
De manière avantageuse, mais non limitativement, le bras 40 comprend une première extrémité 40a qui est fixée à la deuxième extrémité 21b du corps 21 du dispositif de mesure 20. Le bras 40 comprend également une deuxième extrémité 40b qui est fixée au stator. La deuxième extrémité 40b est fixée de manière amovible grâce à des organes de fixation 41 tels des vis, écrou. Cela permet de faciliter le démontage ou montage pour la maintenance de ce bras et même du dispositif de mesure.
La première extrémité 40a est fixée avantageusement de manière amovible au corps 21 du dispositif de mesure 20. La fixation est réalisée grâce à des organes de fixation. Un exemple d’organe de fixation est une tige de fixation 42. Cette dernière est reçue avantageusement dans la cavité longitudinale 26. De la sorte, il est également possible de monter et démonter facilement le dispositif de mesure 20 seul pour sa maintenance.
Suivant encore une autre caractéristique avantageuse la tige 42 traverse le corps 21 de part et d’autre. L’extrémité libre de la tige de fixation forme l’ergot 37. La tige 42 peut être une vis.
Le bras 40 n’est pas aligné avec au moins le dispositif de mesure (déporté angulairement, pas dans le même plan) afin de moins perturber la prise de mesure par un obstacle dans le flux dans la zone de mesure.
De manière avantageuse, une cale 43 est destinée à être agencée vers la première extrémité 21a du corps 21 du dispositif de mesure 20. Une telle cale 43 permet de modifier ou ajuster la hauteur du dispositif de mesure 20 suivant l’axe radial. Avantageusement, la cale 43 est traversée de part et d’autre par un orifice traversant 44. En position d’installation, l’axe de l’orifice traversant 44 est centré sur la direction d’allongement A et de l’axe radial Z. La tige de fixation 42 traverse la cale 43. Avantageusement, l’orifice traversant 44 est taraudé de sorte que la cale 43 soit vissée sur la tige de fixation 42.
Ainsi, une telle configuration permet de placer le dispositif de mesure 20 au plus proche du rotor et sans perturbation du flux aérodynamique à mesurer et sans transmission des efforts vers le stator auquel est fixé le dispositif de mesure.
METHODE de DeTErMINATION Du COEFFICIENT d’adherence du Pneumatique sur sol mouillé Domaine de l’invention La présente invention concerne la détermination des conditions de roulage d’un pneumatique, notamment sur sol mouillé, afin d’améliorer la sécurité active des véhicules en améliorant les informations portant sur le pneumatique en temps réel.
Arrière-plan technologique La présente invention concerne les méthodes de détermination du coefficient d’adhérence du pneumatique sur le sol à l’échelle de l’aire de contact, c’est-à-dire la surface de contact du pneumatique avec le sol lorsque le pneumatique, monté sur jante, est chargé et éventuellement gonflé. En effet, le coefficient d’adhérence globale du pneumatique appelé généralement Mu permet d’évaluer le potentiel d’adhérence du pneumatique sur le sol. Cela permet d’optimiser les dispositifs de sécurité active du véhicule afin de prévenir un comportement aléatoire du véhicule conduisant à des trajectoires possiblement risquées. Ce coefficient d’adhérence du pneumatique Mu dépend bien entendu du sol, aussi bien de sa nature, c’est-à-dire une route asphaltée ou un terrain sableux que de son état, c’est-à-dire sec, humide, mouillée, enneigé. Par exemple, le même pneumatique en termes de conditions d’usage, c’est-à-dire une même pression de gonflage et une même charge statique appliquée, verra son coefficient d’adhérence Mu évoluer selon qu’il roule sur un sol meuble comme du sable tassé ou de la neige ou un sol rigide comme une route asphaltée. Mais son coefficient d’adhérence évoluera aussi selon l’état du sol. Ainsi, le coefficient d’adhérence Mu d’un pneumatique est plus élevé sur sol sec que sur sol humide, en raison de la présence de l’eau qui modifie l’adhésion avec le pneumatique. Par ailleurs par exemple, une des conditions influant fortement le coefficient d’adhérence du pneumatique est la hauteur d’eau résiduelle sur le sol qui peut provoquer un décollement partiel ou complet du contact entre le pneumatique et le sol conduisant à l’aquaplaning du pneumatique.
De plus, des facteurs extérieurs comme la température ambiante peuvent aussi influencer le comportement des mélanges caoutchouteux du pneumatique et de ce fait son potentiel d’adhésion. De ce fait, obtenir une information sur le coefficient d’adhérence du pneumatique selon les conditions météorologiques permet d’adapter les seuils de déclenchement des dispositifs de sécurité active du véhicule. Cette adaptation en temps réel des seuils de déclenchement des dispositifs de sécurité active rend plus sereine la conduite du véhicule. En particulier, sur sol noir, incluant les routes asphaltées ou bitumineuse par exemple, une des conditions influant fortement sur le coefficient d’adhérence du pneumatique est la hauteur d’eau résiduelle sur le sol qui peut provoquer un décollement partiel ou complet du contact entre le pneumatique et le sol conduisant à l’aquaplaning du pneumatique.
Les objets de l’invention qui vont suivre ont pour objectif de déterminer l’évolution du coefficient d’adhérence globale Mu du pneumatique en temps réel sur véhicule due à la seule présence d’eau liquide sur la chaussée, de ce fait de déterminer la vitesse critique d’aquaplaning du pneumatique quel que soit son état et de définir une vitesse linéaire de roulage sécuritaire du véhicule sous les conditions subies par le véhicule servant par exemple de seuils de déclenchement des dispositifs de sécurité active.
Description de l’invention L’invention porte sur un procédé d’obtention du coefficient d’adhérence Mu du pneumatique sur un sol mouillé en condition d’utilisation sur un véhicule comprenant les étapes suivantes : Obtention d’une rigidité longitudinale de référence KX Ref du pneumatique sur un sol de référence en condition humide ; Obtention d’un coefficient d’adhérence Mu Ref du pneumatique sur le sol de référence en condition humide ; Détermination des paramètres météorologiques lors de l’usage du pneumatique sur le véhicule pour identifier l’état du sol Si le sol est en condition mouillée, détermination d’une rigidité longitudinale KX Mes du pneumatique sur le sol de roulage ; Evaluation du coefficient d’adhérence du pneumatique sur le sol mouillé à l’aide la formule suivante : [Math 1] , où le coefficient n est un nombre réel.
Ainsi, le procédé consiste tout d’abord à obtenir des grandeurs de références du pneumatique. Ces grandeurs de références correspondent à un usage du pneumatique sur un sol dit humide. On entend ici par le terme « humide » que l’eau liquide bien que présente sur la chaussée ne constitue pas un film entre le sol et le pneumatique. De ce fait, la quantité d’eau est inférieure à un seuil tel que l’eau peut s’infiltrer dans les aspérités du sol sans rester globalement en surface de ce même sol. Bien entendu, ce seuil est fonction de la granulométrie du sol mais le fait d’être en condition humide assure deux conditions : la présence d’eau à l’échelle du sol ce qui modifie intrinsèquement l’adhésion entre le sol et le pneumatique et que l’eau est stockée au niveau du sol en dessous de sa hauteur maximale. C’est-à-dire que l’interface entre l’eau liquide et l’air est située en dessous de la hauteur maximale du sol à l’échelle de l’aire de contact, c’est-à-dire la surface de contact entre le sol et le pneumatique en condition d’usage. Inversement, on appellera sol mouillé, un sol où l’eau liquide est présente et pour lequel, l’interface entre l’eau et l’air est supérieure à la hauteur maximale du sol à l’échelle de l’aire de contact. Ainsi, un film d’eau est intercalé entre le sol et le pneumatique. Par conséquent, ces données peuvent être obtenues sur divers types de sol en contrôlant la quantité d’eau liquide appliquée sur le sol de référence.
Les grandeurs de référence nécessaires sont d’une part le coefficient d’adhérence du pneumatique sur sol humide Mu Ref et d’autre part, la rigidité longitudinale du pneumatique sur ce sol KX Ref . Ces grandeurs peuvent être des grandeurs forfaitaires. Mais elles peuvent être liées au pneumatique, par exemple la saisonnalité du pneumatique, c’est à-dire un pneumatique typé pneu été, pneu hiver ou 4 saisons, ou à l’état d’usure et de vieillissement du pneumatique mais elles sont indépendantes de la nature du sol, plus exactement, leur dépendance à la nature du sol sera négligeable par rapport à celle du pneumatique.
Le coefficient d’adhérence du pneumatique sur sol humide Mu Ref correspond au niveau maximal du rapport entre les efforts de cisaillement et l’effort normale appliquée par le pneumatique sur sol au niveau de l’aire de contact. Au delà de ce seuil, le pneumatique se met à glisser sur le sol. Ici, on parle bien d’un glissement du pneumatique à l’échelle de l’aire de contact et non à l’échelle d’un élément de matière du pneumatique qui s’apparentera à un micro-glissement. Le sol est dans un état humide, c’est-à-dire en présence d’eau liquide dont l’interface avec l’air se situe en dessous de l’altitude maximale du sol à l’échelle de l’aire de contact.
La rigidité longitudinale KX R ef correspond à la pente à l’origine de la courbe liant les efforts de cisaillement du pneumatique sur le sol au taux de glissement g% de l’ensemble monté. Pour des raisons de commodité et de facilité de calculs, les efforts de cisaillement se limitent généralement à l’effort longitudinal FX, c’est-à-dire selon la direction de déplacement du pneumatique lorsque celui-ci tourne autour de son axe naturel de rotation.
Le fait de limiter l’affichage aux obstacles entre deux plans verticaux constitue un filtre. L’intérêt de ce filtre est manifeste car en son absence l’afficheur pourrait transmettre des informations difficilement exploitables. Par exemple, un obstacle particulier peut se trouver devant l’aéronef, en dehors du couloir délimité par les deux plans verticaux prédéterminés, et à une altitude synonyme d’un niveau de risque élevé. Si tous les points d’obstacle sont pris en compte, la représentation de l’espace environnant vue d’arrière comprendra un point affiché signalant un risque maximal pour cet obstacle particulier. A l’inverse, avec le filtre décrit précédemment, la représentation ne signalera pas l’obstacle particulier précité car il est en dehors du couloir associé. Un pilote aura donc une représentation de l’environnement proche qui lui permet d’appréhender où sont situés les obstacles potentiellement menaçants.
Eventuellement, le procédé peut comporter la sélection de la vue à afficher, avec une interface adéquate, parmi la vue selon un plan d’affichage horizontal et au moins une vue selon un plan d’affichage vertical.
Selon une possibilité compatible avec les précédentes, ledit procédé peut comporter une génération d’un ordre d’inhibition de chaque point affiché associé à un niveau de risque choisi, et une inhibition d’un affichage des points affichés associés au niveau de risque choisi.
Par défaut, tous les points de la partie de la carte à afficher sont représentés sur l’afficheur. Un pilote peut éventuellement manœuvrer une interface homme-machine de sélection pour n’afficher que des informations relatives aux obstacles présentant le niveau de risque choisi, par exemple pour que l’afficheur illustre uniquement les obstacles présentant un risque maximal pour l’aéronef.
Selon un autre aspect, le traitement de type « localisation et cartographie simultanées » comporte la mise en œuvre d’un algorithme d’estimation d’odométrie. L’algorithme d’estimation d’odométrie permet de déterminer à chaque cycle de fonctionnement au moins une transformée de type translation-rotation entre un nuage de points d’obstacle et un autre nuage de points ou des points d’une carte. L’algorithme d’estimation d’odométrie utilise une méthode itérative qui minimise l’écart de distance des points d’obstacle détectés lors du cycle de fonctionnement courant avec soit les points résultant de l’acquisition précédente soit des points extraits de la carte en vigueur. La ou les transformées sont notamment utilisées pour mettre à jour la carte à chaque cycle de fonctionnement et déterminer la position courante de l’aéronef dans cette carte.
Selon une possibilité compatible avec les précédentes, durant un premier cycle de fonctionnement de ladite succession de cycles de fonctionnement, ledit traitement de type « localisation et cartographie simultanées » est configuré pour utiliser dans un algorithme d’estimation d’odométrie au moins une donnée inertielle.
L’élaboration d’une première estimée de la transformée de type translation-rotation prend alors en compte au moins une donnée inertielle.
Par exemple, les angles de roulis, de tangage et de lacet, ainsi que les vitesses et accélérations angulaires en roulis, tangage et lacet sont utilisés pour construire la première estimée, le temps de calcul ainsi que la robustesse de convergence de l’algorithme d’estimation d’odométrie sont grandement améliorées.
Lors de chaque cycle de fonctionnement suivant, l’algorithme d’estimation d’odométrie peut seulement utiliser un nuage de points d’obstacle résultant d’un cycle de fonctionnement précédent, et le nuage de points d’obstacle établi durant le cycle de fonctionnement courant afin d’améliorer itérativement ladite transformation de type translation rotation. Autrement dit, l’algorithme d’estimation d’odométrie n’utilise alors plus une ou des données inertielles.
Selon une possibilité compatible avec les précédentes, si le nuage de points d’obstacle acquis lors du premier cycle de fonctionnement comporte un nombre de points d’obstacle inférieur à un seuil mémorisé, une alerte peut être générée. Eventuellement, le procédé est automatiquement arrêté puis redémarré.
Selon une possibilité compatible avec les précédentes, le premier cycle de fonctionnement est réalisé simultanément à la détermination en vol d’un référentiel de cartographie.