INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les données DM du jumeau numérique JN sont obtenues par un procédé itératif de déformation des données DMI d’un jumeau numérique JNI qui embarque toute la connaissance de la morphologie d’un être vivant tel que par exemple toute la morphologie d’un être humain caucasien, afro, asiatique et/ou d’un être animal c’est-à-dire la position, une structure et une déformation des yeux, bouche et plis de la peau, un système musculaire sous-jacent et une série de contrôleurs permettant les déformations.
Un procédé itératif de déformation peut être basé sur un réseau de neurones (Andrew G Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, and Hartwig Adam. Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications, arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017) et/ou sur une méthode d’apprentissage profond (en anglais « Deep Learning ») (Ayush Tewari, Michael Zollöfer, Hyeongwoo Kim, Pablo Garrido, Florian Bernard, Patrick Perez, and Theobalt Christian. MoFA: Model-based Deep Convolutional Face Autoencoder for Unsupervised Monocular Reconstruction. In The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.)et/ou sur une méthode d’apprentissage par renforcement (en anglais « Reinforcement Learning ») et/ou en utilisant des réseaux antagonistes génératifs (GAN de l’anglais « Generative Adversarial Network »).
Dans le cas où un jumeau numérique JN est obtenu pour représenter un visage d’un être humain et où une méthode d’apprentissage profond est utilisée pour la reconstruction de ce visage, une modélisation paramétrique du visage dite ”3DMM” peut-être utilisée. Celle-ci est basée sur un modèle statistique des visages humains qui permet de représenter tout visage en une somme pondérée de structure de maillages 3D, structure de maillage 3D qui suppose la création préalable d’une topologie 3D adaptée. Seule la partie frontale du visage - la seule déformable - est prise en compte (on parle de « monkey mask » en anglais). L’aspect géométrique est enrichi par la représentation des déformations correspondant aux expressions du visage. Ce qui s’accompagne d’un nouveau jeu de paramètres aboutissant à un nombre de l’ordre de 150 pour l’identité du visage et 100 pour les expressions. Luan Tran et al. (Nonlinear 3d face morphable model, in Proceedings of the IEEE conférence on computer vision and pattern recognition, pages 7346–7355, 2018) propose une modélisation non linéaire qui étend marginalement la capacité de représentation du système. Pablo Garrido et al. (Reconstruction of Personalized 3D Face Rigs from Monocular Video. {ACM} Trans. Graph., presented at SIGGRAPH 2016), 35(3):28:1–28:15, 2016) introduit une technique d’analyse par la synthèse (d’image) pour estimer itérativement ces paramètres. Ceci requiert, d’une part, une formulation différentiable de l’opération de rendu et, d’autre part, de la modélisation physique la plus complète possible de la scène comprenant le visage. Ceci inclut l’interaction avec l’éclairage ambiant, la pose et les caractéristiques de la caméra. Pour obtenir les meilleurs résultats, cette optimisation utilise des données d’images capturées de la personne cible sous plusieurs angles pour résoudre les auto-occultations. Il peut être utile aussi que la personne fasse des expressions pour exposer un maximum de modes de déformation. L’estimation de ces centaines de paramètres peut être réalisée par régression de ces paramètres en utilisant une méthode d’apprentissage profond (en anglais « Deep Learning ») apprise sur un grand jeu d’images de visages (Ayush Tewari, Michael Zollöfer, Hyeongwoo Kim, Pablo Garrido, Florian Bernard, Patrick Perez, and Theobalt Christian. MoFA: Model-based Deep Convolutional Face Autoencoder for Unsupervised Monocular Reconstruction. In The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017), et (Ziwei Liu, Ping Luo, Xiaogang Wang, and Xiaoou Tang. Large-scale celebfaces attributes (celeba) dataset. Retrieved August,15:2018, 2018).
Ainsi, au cours de ce procédé itératif, une première structure géométrique tridimensionnelle définie par les données DNI vient se positionner dans l’espace géométrique tridimensionnel en rotation, orientation selon les 3 axes XYZ. Cette première structure de maillage 3D est alors comparée à des structures de maillage 3D stockées dans une base de données, chaque structure de maillage 3D stockée représentant au moins une partie d’un être vivant (son visage). Le procédé itératif compare également chaque image 2D calculée à partir de la première structure de maillage 3D à des images 2D calculées à partir d’une structure de maillage 3D stockée dans la base de données. Le procédé de comparaison de ces éléments cherche à rapprocher les images 2D calculées à partir de la première structure de maillage 3D à des images 2D calculées à partir de structures de maillage 3D stockées dans la base de données. Le procédé procède ainsi itérativement à une amélioration des distances entre les sommets de la première structure de maillage et les sommets d’une structure de maillage 3D et par micro-déplacements des sommets de la première structure de maillage 3D dans l’espace géométrique tridimensionnel de manière à optimiser la première structure de maillage 3D résultant. Cette opération spatiale de déformation du de la première structure de maillage 3D procède donc par itérations successives jusqu’à obtenir une ressemblance entre la première structure de maillage 3D et une structure de maillage 3D stockée dans la base de données représentant géométriquement au moins une partie d’un être vivant. La structure géométrique tridimensionnelle ainsi obtenue correspond en ressemblance aux données d’images capturées DIC.
Selon une variante, une méthode de comparaison peut aussi être utilisée pour corriger d’éventuelles différences entre une capture par plateforme de caméras fixes d’un dispositif mobile et/ou fixe et dans une lumière ambiante contrôlée avec une capture par un téléphone.
Selon un exemple de réalisation, les données de texture DT sont des données de texture extraites d’une zone définie sur une partie ou un ensemble de parties de l’être vivant ou l’ensemble de l’être vivant à partir des données d’images capturées DIC.
Selon un exemple de réalisation, les données de texture de la zone sont obtenues par assemblage des données d’images capturées DIC, isolées, réparties et assemblées pour reconstituer une seule texture.
Par exemple, le procédé d’assemblage procède à la déformation de la texture de chacune des images obtenues à partir des données d’images capturées DIC en modifiant la couleur et le contraste des pixels des images de texture, correspondantes à la texture des images obtenues à partir des données d’image capturées DIC, et en corrigeant les frontières entre les images texture pour générer une texture unique.
Cette texture unique est alors projetée sur la surface de la structure de maillage 3D correspondante aux donnée DM (projection connue sous le terme cartographie UV, les lettres U et V désignant les axes de la texture 2D). Cela permet ensuite une reprojection de la dite texture assemblée sur ladite structure de maillage 3D.
Ainsi, la réalité virtuelle générée est une réalité virtuelle immersive ou une virtualité augmentée.
En particulier, la génération de réalité virtuelle RV_GN fournit à l’animation d’entité virtuelle EV_ANIM des données relatives à l’entité virtuelle associée au premier utilisateur ev1, notamment des données de reproduction de l’entité virtuelle associée au premier utilisateur.
En particulier, l’animation EV_ANIM du procédé de simulation de réalité virtuelle RV_PSIM comporte une ou plusieurs des étapes du procédé d’animation EV_ANIM décrit ci-dessus en association avec la .
En particulier, l’animation EV_ANIM comporte :
- déplacer EV_MV une première partie mobile de l’entité virtuelle EV1 associée avec le premier utilisateur U1 dans la position virtuelle courante déterminée .
En particulier, le procédé de simulation comporte : - modifier RV_MDF ces données générées relatives à l’entité virtuelle associée au premier utilisateur ev1 en fonction de la position virtuelle courante déterminée :
En particulier, la modification de la réalité virtuelle RV_MDF comporte : - remplacer EV_RPL (non illustrée) ces données générées relatives à l’entité virtuelle associée au premier utilisateur ev1 par des données relatives à l’entité virtuelle déplacée fournies par l’animation d’entité virtuelle EV_ANIM, en particulier par le déplacement de l’entité virtuelle EV_MV.
Notamment, la modification de réalité virtuelle RV_MDF effectue ce remplacement dans les données générées de réalité virtuelle rv fournies par la génération de réalité virtuelle RV_GN comportant les données générées de l’entité virtuelle associée au premier utilisateur ev1 et éventuellement des données générées d’autre(s) entité(s) virtuelle(s) et/ou des données générées d’un environnement virtuel zv.
Ainsi, soit l’animation d’entité virtuelle EV_ANIM fournit des données relatives à l’entité virtuelle modifiée en fonction de la position virtuelle courante déterminée à une modification de la réalité virtuelle RV_MDF qui remplace dans les données générées relatives à la réalité virtuelle rv fournies par la génération de réalité virtuelle RV_GN les données générées relatives à l’entité virtuelle générée
De manière alternative, la modification de la réalité virtuelle RV_MDF comporte : - une mise à jour des données de reproduction relatives soit à la première partie mobile de l’entité virtuelle EV1 associée, soit des données de reproduction ev 1 de l’entité virtuelle associée EV1 en fonction d’une commande d’un mouvement de l’entité virtuelle associée EV1 provenant du déplacement de l’entité virtuelle EV_MV.
Ainsi, le mouvement de l’utilisateur U1 déclenche un mouvement de l’entité virtuelle associée EV1. En particulier, lorsque l’entité virtuelle associée EV1 est un avatar ou un jumeau numérique de l’utilisateur U1, le mouvement de l’entité virtuelle eV1 est alors un mouvement jumeau du mouvement réel effectué par l’utilisateur U1, c’est-à-dire un mouvement virtuel répliquant le mouvement réel effectué par l’utilisateur U1.
Ainsi, le procédé de simulation de réalité virtuelle RV_PSIM fourni des données de réalité virtuelle rv comportant des données relatives à l’entité virtuelle modifiée en fonction de la position virtuelle courante déterminée : .
Un mode de réalisation particulier du procédé d’animation et/ou du procédé de simulation de réalité virtuelle est un programme comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes respectivement du procédé d’animation et/ou du procédé de simulation de réalité virtuelle lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.
La illustre un schéma simplifié d’un simulateur de réalité virtuelle selon l’invention.
Le simulateur de réalité virtuelle 1,61 comporte : - un générateur 11 de réalité virtuelle rv apte à être reproduite simultanément par un premier dispositif 2 1 , 62 1 portatif de reproduction de réalité virtuelle porté par un premier utilisateur 4 1 du simulateur de réalité virtuelle et un deuxième dispositif 2 2, , 2 2, portatif de reproduction de réalité virtuelle porté par un deuxième utilisateur 4 2 , du simulateur de réalité virtuelle, la réalité virtuelle générée rv comportant au moins une entité virtuelle ev1; - un contrôleur 12 d’animation de l’entité virtuelle 5 1 associée à un premier utilisateur 4 1 lors de la reproduction de l’entité virtuelle, l’entité virtuelle 5 1 étant composée d’au moins une première partie mobile , le contrôleur d’animation 12 étant apte à : + déterminer une position virtuelle courante d’une première partie mobile d’une entité virtuelle associée au premier utilisateur 4 1 en fonction d’au moins des deuxièmes données relatives à la première partie du corps du premier utilisateur 4 1 captées au moyen d’un deuxième capteur 3 2 , , 23 2 , , 63 2 , , 623 2 , porté par un deuxième utilisateur 4 2 du simulateur de réalité virtuelle 1, 61 : .
En particulier, le générateur de réalité virtuelle 11 comporte : - un générateur 112 d’entité virtuelle ev1 dont l’entité virtuelle 5 1 associée au premier utilisateur 4 1 .
La boîte de vitesses BV est automatisée, et donc a des rapports sélectionnables de façon automatisée en fonction d’une première consigne de couple ccb qui est notamment fonction de la vitesse vc choisie par un usager du véhicule V. A titre d’exemple non limitatif, elle peut être de type dit « à double embrayage (ou DCT) ». Mais l’invention n’est pas limitée à ce type de boîte de vitesses automatisée.
Lorsque le dispositif de couplage DC1 la couple à la machine motrice thermique MMT, elle reçoit en entrée (sur son arbre primaire AP) un second régime et délivre en sortie, pour un arbre de transmission AT ici couplé à des roues motrices, un second couple qui est défini par une première consigne de couple (prédictive ou potentielle) ccb issue du calculateur de supervision CS et sur laquelle on reviendra plus loin.
Par exemple, les roues motrices peuvent faire partie d’un train T1 qui est situé dans la partie avant PVV du véhicule V et qui est, de préférence et comme illustré, couplé à l’arbre de transmission AT via un différentiel (ici avant) DV. Mais dans une variante ce train T1 pourrait être celui référencé T2 qui est situé dans la partie arrière PRV du véhicule V.
Comme évoqué plus haut, l’invention propose notamment un procédé de contrôle destiné à permettre le contrôle de la première consigne de couple ccb qui est destinée à la boîte de vitesses BV automatisée du véhicule V, au moins pendant une phase de conduite assistée.
Dans l’exemple illustré non limitativement sur les figures 1 et 2, le dispositif de contrôle DC2 fait partie du calculateur de supervision CS. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, le dispositif de contrôle DC2 pourrait comprendre son propre calculateur dédié, lequel est alors couplé au calculateur de supervision CS, ou bien pourrait faire partie d’un autre calculateur embarqué dans le véhicule V et assurant au moins une autre fonction (éventuellement le calculateur pilotant la boîte de vitesses BV ou le calculateur pilotant la machine motrice thermique MMT), par exemple.
Comme illustré non limitativement sur la , le procédé (de contrôle), selon l’invention, comprend une étape 10-20 qui est mise en œuvre au moins chaque fois que le véhicule V est dans une phase de conduite assistée dans laquelle l’usager (ou conducteur) a choisi (ou sélectionné) une vitesse vc pour la circulation du véhicule V et que le calculateur de supervision CS a déterminé une première consigne de couple ccb pour la boîte de vitesses BV.
L’étape 10-20 du procédé comprend une sous-étape 10 dans laquelle on (le dispositif de contrôle DC2) commence par déterminer un coefficient de pondération de consigne cpcj en fonction de l’écart ev entre la vitesse en cours vv du véhicule V et la vitesse choisie vc (soit ev = vv - vc).
L’étape 10-20 du procédé comprend aussi une sous-étape 20 dans laquelle on (le dispositif de contrôle DC2) pondère la première consigne de couple ccb (déterminée par le calculateur de supervision CS) par le coefficient de pondération de consigne cpcj déterminé dans la sous-étape 10.
Plus le coefficient de pondération de consigne cpcj est grand, plus il induit une diminution de la première consigne de couple ccb.
On comprendra que le résultat de cette pondération constitue une première consigne de couple pondérée qui est ensuite transmise au calculateur pilotant la boîte de vitesses BV afin qu’il choisisse le rapport le mieux adapté à cette première consigne de couple pondérée.
La première consigne de couple (prédictive ou potentielle) ccb étant désormais pondérée en fonction de l’écart de vitesse ev, la première consigne de couple pondérée est désormais en permanence adaptée à la situation en cours dans le véhicule V, et donc aussi bien à un état stable (ev faible) qu’à un état transitoire (ev important). Cela permet à chaque changement de rapport d’être adapté à la situation en cours, et donc d’optimiser la dynamique de la régulation, le confort acoustique/vibratoire et le rapport consommation de carburant / pollution.
On notera que dans la sous-étape 20 de l’étape 10-20 on (le dispositif de contrôle DC2) peut déterminer le coefficient de pondération de consigne cpcj en fonction non seulement de l’écart de vitesse ev mais aussi de la vitesse choisie vc. On comprendra en effet qu’une même valeur de l’écart de vitesse ev peut être plus influente pour une faible vitesse choisie vc que pour une forte vitesse choisie vc. Mais une telle option n’est pas une obligation. En effet, le coefficient de pondération de consigne cpcj pourrait n’être que fonction de l’écart de vitesse ev, et donc indépendant de la vitesse choisie vc.
Par exemple, dans la sous-étape 20 de l’étape 10-20 on (le dispositif de contrôle DC2) peut déterminer soit un premier coefficient de pondération de consigne cpc1 (j = 1) lorsque l’écart de vitesse ev appartient à un premier intervalle i1 qui est défini par des premières valeurs minimale et maximale choisies, soit un second coefficient de pondération de consigne cpc2 (j = 2) lorsque l’écart de vitesse ev appartient à un deuxième intervalle i2 qui est défini par des secondes valeurs minimale et maximale choisies, avec la seconde valeur minimale supérieure ou égale à la première valeur maximale. En présence de cette option, on différencie volontairement l’état stable (ev faible appartenant au premier intervalle i1) et l’état transitoire (ev important appartenant au deuxième intervalle i2), afin d’accélérer la vitesse de convergence de la vitesse en cours vv vers la vitesse choisie vc, sans nuire à l’agrément de conduite.
Par exemple, les valeurs minimales et maximales des premier i1 et deuxième i2 intervalles peuvent être déterminées en usine ou centre d’essai avec un véhicule qui est similaire au véhicule V.
IV- EXEMPLES IV-1 Mesures et tests utilisés Propriétés mécanique Ces essais de traction permettent de déterminer les contraintes d'élasticité et les propriétés à la rupture. Un traitement des enregistrements de traction permet également de tracer la courbe de module en fonction de l'allongement. Le module utilisé ici étant le module sécant nominal (ou apparent) mesuré en première élongation, calculé en se ramenant à la section initiale de l’éprouvette. On mesure les contraintes à la rupture (CR en MPa) et les allongements à la rupture (AR en %), à 23°C ± 2°C, selon la norme NF T 46-002 de septembre 1988. L’énergie rupture est égale au produit de l’allongement rupture par la contrainte rupture.
Les résultats d’allongement rupture sont exprimés en pourcentage base 100 par rapport à la composition témoin T1 ou T2 selon le cas. Un résultat supérieur à 100 indique une amélioration des propriétés mécaniques de la composition considérée.
Les propriétés dynamiques G* et tan(δ)max sont mesurées sur un viscoanalyseur (Metravib VA4000), selon la norme ASTM D5992-96. On enregistre la réponse d'un échantillon de composition vulcanisée (éprouvette cylindrique de 2 mm d'épaisseur et de 79 mm² de section), soumis à une sollicitation sinusoïdale en cisaillement simple alterné, à la fréquence de 10Hz, à 60°C selon la norme ASTM D 1349-09. On effectue un balayage en amplitude de déformation de 0,01% à 50% (cycle aller), puis de 50% à 0,01% (cycle retour).
Les résultats exploités sont le module complexe de cisaillement dynamique G* et le facteur de perte tan(δ)max. Sur le cycle aller, on enregistre la valeur du G* à 5% de déformation ainsi que le facteur de perte, noté tan(δ)max.
Les résultats de G* à 60°C à 5% de déformation sur le cycle aller et de tan(δ)max à 60°C sur le cycle aller sont exprimés en performance base 100, la valeur 100 étant attribuée au témoin T1 ou T2 selon le cas. Un résultat supérieur à 100 indique que la composition de l'exemple considéré est respectivement plus rigide et moins hystérétique, traduisant respectivement une meilleure rigidité pour l’application considérée et une hystérèse moins élevée.
Détermination de la microstructure des élastomères par résonance magnétique nucléaire (RMN) :
La phase mobile est éluée avec un débit de 1 mL/min. Le polymère est solubilisé dans le THF en présence de 1%wt de diisopropylamine et de 1%wt de triethylamine à une concentration comprise de 1 g/L. Un volume de 100 µL est injecté à travers un jeu de 3 colonnes de chromatographie d’exclusion stérique de marque AGILENT (MIXED B LS). Les colonnes sont thermostatées dans un four à 35°C. La phase stationnaire des colonnes est à base d’un gel de polystyrène divinylbenzène à porosité maîtrisée. Les chaînes de polymères sont séparées selon le volume hydrodynamique qu’elles occupent quand elles sont solubilisées dans le solvant. Plus elles occupent un volume important, moins les pores des colonnes leur sont accessibles et plus leur temps d’élution est faible. La détection est assurée par un réfractomètre (RI) thermostaté à 35°C. A chaque volume d'élution est associée une masse via l’étalonnage de Moore (passage de standard certifié : polystyrènes standards de Polymer Standard Service (Mainz). Le logiciel WATERS : EMPOWER est utilisé pour l’acquisition et l’analyse des données. Il est alors possible de déterminer les masses molaires moyennes en nombre (Mn), les masses molaires moyennes en masse (Mw) ainsi que la polydispersité (Ip = Mw/Mn).
Mooney ML 1+4 Pour les polymères et les compositions de caoutchouc, les viscosités Mooney ML(l+4) à 100°C sont mesurées en utilisant un consistomètre oscillant selon la norme ASTM D-1646 (1999). La mesure de plasticité Mooney se fait selon le principe suivant : la composition à l’état cru (i.e. avant cuisson) est moulée dans une enceinte cylindrique chauffée à 100°C. Après une minute de préchauffage, le rotor tourne au sein de l’éprouvette à 2 tours/minute et le couple utile pour entretenir ce mouvement après 4 minutes de rotation est mesuré. La plasticité Mooney ML(l+4) est exprimée en "unité Mooney" (UM, avec 1 UM = 0,83 N.m).
IV-2 Synthèse du copolymère E1 : Dans la synthèse de polymères, tous les réactifs sont obtenus commercialement excepté les métallocènes. Le butyloctylmagnésium BOMAG (20% dans l’heptane, C = 0,88 mol.L -1 ) provient de Chemtura et est stocké dans un tube de Schlenk sous atmosphère inerte. L’éthylène, de qualité N35, provient de la société Air Liquide et est utilisé sans purification préalable.
Un laminoir 20 cylindres peut comprendre typiquement un dispositif de déplacement des premiers cylindres intermédiaires, en particulier du type pousse-tire ou encore du type pousse-pousse comme enseigné par WO 2015/071608 A1. Un tel dispositif pousse-pousse comprend alors au moins un premier couple de vérin en façade, et au moins un deuxième couple de vérins en fond de la cage, chacun des vérins comportant une portion d’appui configurée pour exercer un effort de poussée sur les premiers cylindres intermédiaire. Un tel dispositif de déplacement permet de contrôler la dimension du recouvrement axial entre les premiers cylindres intermédiaires, et ainsi d’adapter cette dimension à la largeur de la bande métallique à laminer.
Le portillon peut être alors équipé des vérins de poussée appartenant au dispositif de déplacement du type pousse-pousse. Les seconds cylindres intermédiaires 14, 15, au nombre de trois pour le groupe supérieur Gs et de trois pour le groupe inférieur Gs, sont classiquement articulés à leurs extrémités par des boitiers de roulement. De tels boitiers de roulement sont liés à la cage par des suspensions pour les seconds cylindres intermédiaires, supérieurs. La porte principale est alors équipée de butées venant en appui contre les boitiers de roulement lorsque la porte est fermée. Les seconds cylindres intermédiaires, sont typiquement entraînés en rotation par des moyens de motorisation, du côté de la cage opposé à la fenêtre de maintenance.