INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La portion angulaire 42 du premier élément de raccordement 38 est composée de deux panneaux 64, 66 formant un angle, les deux panneaux 64, 66 formant ici un angle compris entre 80 et 100 degrés et s’étendant verticalement. Le premier panneau 64 de la portion angulaire 42 est destiné à être en contact avec la première face latérale 30 de la traverse arrière 24. Le deuxième panneau 66 de la portion angulaire 42 est destiné à être en contact avec la face arrière 28 de la traverse arrière 24.
Avantageusement, une face du premier panneau 64 de la portion angulaire 42 est directement raccordée à la portion d’étanchéité 60 du premier élément de raccordement 38, ladite face étant notamment destinée à être en contact avec la traverse arrière 24. En variante, une face du deuxième panneau 66 de la portion angulaire 42 est directement raccordée à la portion d’étanchéité 60.
Optionnellement, le premier élément de raccordement 38 comprend une portion de renfort 68 prolongeant une extrémité de la portion d’étanchéité 60 de sorte que la portion de renfort 68 est en contact d’une face du deuxième panneau 66 de la portion angulaire 42, ladite face étant notamment destinée à être en contact avec la traverse arrière 24. En variante, la portion de renfort 68 est en contact avec une face du premier panneau 64 de la portion angulaire 42.
La portion angulaire 42 optionnellement renforcée permet de répartir la force appliquée sur le premier élément de raccordement 38 du véhicule 2, notamment en cas de choc arrière du véhicule 2, sur la première face latérale 30 de la traverse arrière 24 et sur la face inférieure 26 de la traverse arrière 24.
Avantageusement, le premier élément de raccordement 38 comprend une portion de raccord courbée 70 reliant d’une part la première portion de contact 56 et d’autre part le premier panneau 64 de la portion angulaire 42.
La portion de raccord courbée 70 est, par exemple, raccordée à son extrémité inférieure à la portion d’étanchéité 60 en formant notamment un angle compris entre 80 et 100 degrés.
La portion de raccord courbée 70 du premier élément de raccordement 38 est dimensionné pour augmenter le volume utile de l’espace de stockage 48, la traverse arrière 24 délimitant l’espace de stockage 48 s’étendant, par exemple, entre deux rotules de train arrière (non représentées) du véhicule 2.
De préférence, un renfoncement 72 est formé dans la portion de raccord courbée 70 de manière à permettre l’encastrement du longeron arrière 16 droit du véhicule 2, le renfoncement 72 permettant de maximiser le volume utile de l’espace de stockage 48 en disposant le premier élément de raccordement 38 au plus près des deux rotules de train arrière du véhicule 2.
Soubassement pour véhicule automobile électrique ou hybride La présente invention concerne, de manière générale, les véhicules électriques ou hybrides et le stockage d’énergie électrique d’un véhicule électrique ou hybride.
Plus précisément, l’invention se rapporte à soubassement pour véhicule électrique ou hybride, et à un véhicule électrique ou hybride incorporant un tel soubassement.
Techniques antérieures Dans les véhicules électriques actuels, l’énergie électrique est stockée dans des cellules de batterie conditionnées dans un boîtier extérieur lui-même logé sous le plancher du véhicule.
Ce boîtier est étanche et assure la fonction de stockage et de maintien des cellules dans le véhicule, parfois en incluant des conditionnements intermédiaires appelés modules. Les cellules sont posées sur un fond du boîtier.
Il contribue également à la protection en choc frontal et en choc latéral des cellules.
Cependant, un tel boîtier limite le volume utile au stockage d’énergie électrique.
L’invention a donc pour but de remédier à ces inconvénients et de proposer des moyens de stockage de l’énergie électrique d’un véhicule automobile électrique ou hybride permettant de maximiser le volume d’une telle zone.
Le procédé d’optimisation fournit le préfixe i et les interfaces j (ou routeurs d’entrée REj) pour lesquels le chemin associé à ce préfixe i doit être rallongé.
Dans le mode de réalisation décrit ici, et comme mentionné précédemment, l’allongement d’un chemin associé à un préfixe i sur un routeur d’entrée REk (étape E50) comporte :
- une reconfiguration de ce routeur en ajoutant au moins un système autonome à un attribut AS-Path du protocole BGP ; et
- un envoi dudit attribut aux routeurs de sortie du système autonome amont.
Dans le mode de réalisation décrit ici, en référence à la , l’unité d’optimisation OPT a l’architecture matérielle d’un ordinateur. Elle comporte notamment un processeur 10, une mémoire vive 11, une mémoire morte 12 et des moyens de communication 13.
La mémoire morte 12 constitue un support d’enregistrement au sens de l’invention. Elle comporte un programme d’ordinateur PG conforme à l’invention.
Ce programme d’ordinateur PG comporte des instructions pour exécuter les étapes suivantes lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. - obtention, du dispositif de collecte DC, d’une information selon laquelle le trafic reçu par un routeur d’entrée d’un premier système autonome est saturé ; - détermination d’un préfixe d’un sous-réseau de destination d’un système autonome en aval dudit premier système autonome ;
- envoi d’une instruction pour allonger le chemin associé audit préfixe sur au moins un routeur cible parmi les routeurs d’entrée dudit premier système autonome.
Cette instruction peut par exemple être envoyée au contrôleur CTR pour que celui-ci allonge le chemin associé au préfixe i sur un routeur d’entrée du système autonome.
Dans un mode de réalisation particulier, le programme d’ordinateur PG met en œuvre le programme linéaire en nombre entier PLNE décrit précédemment pour déterminer le préfixe et les routeurs à reconfigurer.
ANNEXE Tableau T1 : p ijt (Gbps) interface j = 1 interface j = 2 interface j = 3 Plage de temps t = 1 préfixe i = 1 p 111 = 3 p 121 =10 p 131 =2 préfixe i = 2 p 211 = 2 p 221 =3 p 231 =5 DT j1 DT 11 = 80 DT 21 = 80 DT 31 = 80 Plage de temps t = 2 préfixe i = 1 p 112 = 6 p 122 =20 P 132 =2 préfixe i = 2 p 212 = 4 p 222 =3 p 232 =5 DT j2 DT 12 = 93 DT 22 = 88 DT 32 = 70 Charge Cj C 1 = 93% C 2 = 88% C 3 = 80%
Tableau T2 : p ijt (Gbps) interface j = 1 interface j = 2 interface j = 3 Plage de temps t = 1 préfixe i = 1 p 111 = 0 p 121 =13 p 131 =2 préfixe i = 2 p 211 = 2 p 221 =3 p 231 =5 DT j1 DT 11 = 77 DT 21 = 83 DT 31 = 80 Plage de temps t = 2 préfixe i = 1 p 112 = 0 p 122 =26 P 132 =2 préfixe i = 2 p 212 = 4 p 222 =3 p 232 =5 DT j2 DT 12 = 87 DT 22 = 94 DT 32 = 70 Charge Cj C 1 = 87% C 2 = 94% C 3 = 80%
Tableau T3 : p ijt (Gbps) interface j = 1 interface j = 2 interface j = 3 Plage de temps t = 1 préfixe i = 1 p 111 = 0 p 121 =0 p 131 =15 préfixe i = 2 p 211 = 2 p 221 =3 p 231 =5 DT j1 DT 11 = 77 DT 21 = 70 DT 31 = 93 Plage de temps t = 2 préfixe i = 1 p 112 = 0 p 122 =0 P 132 =28 préfixe i = 2 p 212 = 4 p 222 =3 p 232 =5 DT j2 DT 12 = 87 DT 22 = 68 DT 32 = 96 Charge Cj C 1 = 87% C 2 = 70% C 3 = 80%
Tableau T4 : p ijt (Gbps) interface j = 1 interface j = 2 interface j = 3 Plage de temps t = 1 préfixe i = 1 p 111 = 3 p 121 =10 p 131 =2 préfixe i = 2 p 211 = 0 p 221 =5 p 231 =5 DT j1 DT 11 = 78 DT 21 = 82 DT 31 = 80 Plage de temps t = 2 préfixe i = 1 p 112 = 6 p 122 =20 P 132 =2 préfixe i = 2 p 212 = 0 p 222 =7 p 232 =5 DT j2 DT 12 = 89 DT 22 = 92 DT 32 = 70 Charge Cj C 1 = 89% C 2 = 92% C 3 = 80%
Tableau T5 : p ijt (Gbps) interface j = 1 interface j = 2 interface j = 3 Plage de temps t = 1 préfixe i = 1 p 111 = 3 p 121 =10 p 131 =2 préfixe i = 2 p 211 = 0 p 221 =0 p 231 =10 DT j1 DT 11 = 78 DT 21 = 77 DT 31 = 85 Plage de temps t = 2 préfixe i = 1 p 112 = 6 p 122 =20 P 132 =2 préfixe i = 2 p 212 = 0 p 222 =0 p 232 =12 DT j2 DT 12 = 89 DT 22 = 85 DT 32 = 77 Charge Cj C 1 = 89% C 2 = 85% C 3 = 85%
Tableau TD : PAR LON AMS PAR 0 345 km 357 km LON 345 km 0 355 km AMS 357 km 355 km 0
La mise en œuvre de l’application 306 permet par exemple de ralentir, ou d’accélérer, le taux de rafraichissement de l’écran 102 en fonction des estimations 206. A titre d’exemple, lorsqu’il est estimé que l’utilisateur n’est pas face à l’écran 102, le taux de rafraichissement de l’écran est plus faible que lorsqu’il est estimé que l’utilisateur est face à l’écran.
La mise en œuvre de l’application 308 permet par exemple l’activation, ou la désactivation de circuits périphériques (non illustrés en ) au système 100. A titre d’exemple, lorsque les estimations 206 montrent que l’utilisateur n’est pas face à l’écran et/ou n’est pas attentif, des circuits périphériques sont désactivés. Les circuits sont alors réactivés lors que les estimations montrent que l'utilisateur revient face à l'écran 102 et/ou redevient attentif. A titre d’exemple, les circuits périphériques comprennent une carte T-CON (de l’anglais « Timing Control Board ») et/ou une unité de rétro-éclairage BLU (de l’anglais « Back Light Unit »).
La est un organigramme illustrant des étapes d’un procédé de traitement de données acquises par un capteur à temps de vol.
En particulier, l’organigramme décrit en relation avec la comprend deux phases. Une phase d’entrainement (TRAINING PHASE) comprend la construction du réseau de neurones 120 et son entrainement. La phase d’entrainement est par exemple réalisée en amont de la fabrication du système 100. La phase d’entrainement comprend par exemple des étapes 500 à 502. Une phase applicative (APPLICATIVE PHASE) comprend la mise en application du réseau de neurones 120 par le système 100. A titre d’exemple, la phase applicative comprend des étapes 503 à 507.
L’étape 500 (DATA CAPTURE) de la phase d’entrainement comprend l’acquisition d’une pluralité de captures par un ou plusieurs capteurs à temps de vol semblables au capteur 104. L’acquisition d’une pluralité de captures comprend la capture par l’un ou plusieurs capteurs d’une pluralité de scènes image. Les scènes capturées comprennent par exemple un utilisateur d’un écran, les capteurs utilisés étant par exemple intégré à l’écran en question.
Chaque capture comprend la mesure, par chaque pixel, de la distance, du signal, ainsi que des écarts-type associés à la distance et au signal. A titre d’exemple, chaque capture comprend en outre la mesure, par chaque pixel, de la réflectance.
Dans une étape 501 (DATA CLEANING, LABELLING, PRE-PROCESSING), les captures effectuées dans l’étape 500 sont par exemple prétraitées. A titre d’exemple, l’étape 501 comprend une étape de nettoyage. Le nettoyage des captures comprend par exemple la suppression de toutes les captures où aucun, ou plusieurs, utilisateurs apparaissent. A titre d’exemple, le nettoyage comprend en outre la suppression des captures comprenant des valeurs NaN pour l’une ou plusieurs des mesures effectuées. L’étape 501 comprend par exemple en outre une étape d’étiquetage. A titre d’exemple, l’étape d’étiquetage comprend l’association de chacune des captures, non supprimée lors du nettoyage, avec une direction parmi les directions nord, nord-est, nord-ouest, est, ouest et sud. L’étape 501 comprend par exemple en outre une étape d’équilibrage, dans laquelle le nombre de captures affectées à chaque direction est équilibré. Autrement dit, la réalisation de l’équilibrage permet d’avoir un nombre de captures similaire en association avec chaque direction.
Dans une étape 502 (AI TRAINING), une architecture de réseau de neurones est recherchée. A titre d’exemple cette étape est réalisée, par exemple, par ordinateur et par l’intermédiaire d’un outil de recherche d’architecture.
Suite à la sélection d’un réseau de neurones, l’étape 502 comprend en outre, l’entrainement du réseau de neurones, par exemple par ordinateur et par l’intermédiaire d’un outil de calcul, ou de l’outil de recherche d’architecture. L’entrainement du réseau de neurones sélectionné permet d’optimiser les paramètres intervenant dans le réseau, tels que des poids synaptiques pour des couches denses, un nombre de filtres pour une couche de convolution, etc. Le réseau de neurones sélectionné et entrainé est alors le réseau de neurones 120.
Le réseau de neurones 120 est ensuite implémenté, par exemple, dans le microcontrôleur 106 du système 100.
A titre d’exemple, le réseau de neurones 120 comprend une couche d’entrée configurée pour recevoir des données d’entrée. Les données d’entrée sont par exemple, en association avec chaque pixel du capteur 104, les au moins 4 mesures : distance, signal, et des écarts-type associés à la distance et au signal. A titre d’exemple, les mesures de réflectance sont aussi transmises au réseau de neurones 120. Dans un autre exemple, les valeurs de statut sont aussi transmises au réseau de neurones 120. Le nombre de données d’entrées est alors égal au nombre de pixels du capteur 104 multiplié par le nombre de mesures effectuées par chaque pixel. Les valeurs associées aux pixels invalides ont été affectées, par le microcontrôleur 106, à des valeurs par défaut, telles que des valeurs nulles où des valeurs n’étant pas un nombre. Le réseau de neurones 120 comprend par exemple en outre, suite à la couche d’entrée, deux couches de convolution. A titre d’exemple, la première couche de convolution comprend un nombre de filtres égal au nombre de mesures transmise par chaque pixel. A titre d’exemple, la deuxième couche de convolution comprend 2 filtres. Le réseau de neurones 120 comprend en outre, suite aux couches de convolution, une couche d’aplatissement (en anglais « flattening layer »). A titre d’exemple, lors de l’étape 502, une couche dite de dropout et/ou une couche de bruit gaussien sont ajoutées afin de réduire le sur-apprentissage du réseau de neurones 120.
A titre d’exemple, le réseau de neurones 120 comprend en outre deux couches denses. La première couche dense a par exemple un nombre de neurones égal au nombre de neurones de sortie de la deuxième couche de convolution. La deuxième couche dense a par exemple un nombre de neurones égal au nombre de directions pouvant prendre la tête de l’utilisateur. A titre d’exemple, la deuxième couche dense comprend 6 neurones. Le réseau de neurones 120 est configuré pour générer, pour chacune des directions parmi nord, nord-est, nord-ouest, est, ouest et sud, une probabilité d’appartenance, sur la base des données d’entrées. La direction la plus probable est alors l’estimation de la direction de la tête de l’utilisateur.
L’exemple donnée du réseau de neurones 120 n’est, bien sûr, pas limitatif et d’autres architectures peuvent, bien sûr, être implémentée. Néanmoins, dans le cas ou le capteur 104 comprend un nombre réduit de pixel, par exemple lorsque le capteur comprend moins d’une centaine de pixels, il est souhaitable que le réseau de neurones 120 soit de petite taille. A titre d’exemple, le réseau de neurones 120 comprend moins d’une dizaine de couches. En effet, un réseau de neurones 120 de petite taille permet de contribuer à l’économie d’énergie du système 100, et particulièrement lorsque l’écran 102 est à faible luminosité et que l’utilisateur n’est pas face à l’écran 102.
Suite à l’implémentation du réseau de neurones 120 dans le microcontrôleur 106, et durant le fonctionnement du système 100, une étape 503 (CAPTURE) de la phase applicative comprend une capture par le capteur 104 décrites en relation avec la . Les mesures réalisées lors de la capture sont, par exemple, transmises au microcontrôleur 106.
Dans une étape 504 (PRE-PROCESSING), le microcontrôleur 106 effectue un traitement des mesures reçues. A titre d’exemple, le traitement comprend l’identification des pixels 202 détectant l’utilisateur de l’écran 102. A titre d’exemple, des pixels ayant pour valeur de statut TRUE mais n’étant pas identifiés comme détectant l’utilisateur de l’écran 102 ont leur valeur de statut réaffectée à la valeur FALSE. Les mesures effectuées pour ces pixels sont alors remplacées par les valeurs par défaut. L’étape 504 comprend par exemple en outre la normalisation des mesures. A titre d’exemple, les valeurs de distances sont normalisées afin d’appartenir à un intervalle, par exemple à l’intervalle [-1,1].
Dans une étape 505, les mesures des pixels sont fournies comme données d’entrée au réseau de neurones 120. A titre d’exemple, ces mesures ont été renormalisées lors de la réalisation de l’étape 504. A titre d’exemple, les valeurs associés aux pixels invalides sont des valeurs par défaut. Le réseau de neurones 120 est alors configuré pour, sur la base des données d’entrée fournies, estimer l’orientation de la tête de l’utilisateur de l’écran 102, par exemple parmi les directions nord, nord-est, nord-ouest, est, ouest ou sud.
La particule peut inclure, le cas échéant, le (d) ingrédient actif de soin de la peau. Ainsi, le (d) ingrédient actif de soin de la peau peut être solubilisé par la particule.
La taille de la particule peut être inférieure à 1000 nm. Ainsi, la particule peut être de taille nanométrique.
Une taille de particule peut être mesurée par un procédé de diffusion dynamique de la lumière. Cette taille de particule peut être basée sur le diamètre moyen en volume.
La taille de la particule dans la composition selon la présente invention peut être inférieure à 500 nm, préférentiellement inférieure à 400 nm, et plus préférentiellement inférieure à 300 nm.
La taille de la particule dans la composition selon la présente invention peut être de 10 nm ou plus, préférentiellement de 30 nm ou plus, et plus préférentiellement de 50 nm ou plus.
La taille de la particule peut être de 10 nm à 500 nm, préférentiellement de 30 nm à 400 nm, et plus préférentiellement de 50 nm à 300 nm.
(Conditions)
Selon la présente invention, les conditions (1) à (4) suivantes peuvent être satisfaites pour la composition selon la présente invention. La quantité totale du (a) polymère cationique, du (b) polymère anionique, du (c) acide gras et du (d) ingrédient actif de soin de la peau est inférieure à 1,5 % en poids, préférentiellement inférieure à 1,0 % en poids, et plus préférentiellement inférieure à 0,5 % en poids, par rapport au poids total de la composition ; Le rapport en poids entre la quantité du (a) polymère cationique/la quantité totale du (a) polymère cationique, du (b) polymère anionique, du (c) acide gras et du (d) ingrédient actif de soin de la peau est inférieur à 0,7, préférentiellement inférieur à 0,5, et plus préférentiellement inférieur à 0,3 ; Le rapport en poids entre la quantité du (b) polymère anionique/de la quantité totale du (a) polymère cationique, du (b) polymère anionique, du (c) acide gras et du (d) ingrédient actif de soin de la peau est inférieur à 0,9, préférentiellement inférieur à 0,8, et plus préférentiellement inférieur à 0,7 ; et Le rapport en poids entre la quantité du (d) ingrédient actif de soin de la peau/la quantité totale du (a) polymère cationique, du (b) polymère anionique, du (c) acide gras et du (d) ingrédient actif de soin de la peau est inférieur à 0,16, préférentiellement inférieur à 0,12 et plus préférentiellement inférieur à 0,08.
Il peut être préférable que la composition selon la présente invention satisfasse également à l’une quelconque, préférentiellement à l’ensemble, des conditions (5) à (8) suivantes.
(5) La quantité totale du (a) polymère cationique, du (b) polymère anionique, du (c) acide gras et du (d) ingrédient actif de soin de la peau est supérieure à 0,01 % en poids, préférentiellement supérieure à 0,05 % en poids, et plus préférentiellement supérieure à 0,1 % en poids, par rapport au poids total de la composition ;
(6) Le rapport en poids entre la quantité du (a) polymère cationique/la quantité totale du (a) polymère cationique, du (b) polymère anionique, du (c) acide gras et du (d) ingrédient actif de soin de la peau est supérieur à 0,01, préférentiellement supérieur à 0,05 et plus préférentiellement supérieur à 0,1 ;
(7) Le rapport en poids entre la quantité du (b) polymère anionique/la quantité totale du (a) polymère cationique, du (b) polymère anionique, du (c) acide gras et du (d) ingrédient actif de soin de la peau est supérieur à 0,3, préférentiellement supérieur à 0,4 et plus préférentiellement, supérieur à 0,5 ; et
(8) Le rapport en poids entre la quantité du (d) ingrédient actif de soin de la peau/la quantité totale du (a) polymère cationique, du (b) polymère anionique, du (c) acide gras et du (d) ingrédient actif de soin de la peau est supérieur à 0,005, préférentiellement supérieur à 0,01, et plus préférentiellement supérieur à 0,05.
La composition selon la présente invention peut comprendre de (e) l’eau.
La quantité de (e) l'eau peut être de 50 % en poids ou plus, préférentiellement de 55 % en poids ou plus, et plus préférentiellement de 60 % en poids ou plus, par rapport au poids total de la composition.
Les faisceaux 13 précités sont aptes à couvrir la majeure partie de la surface de l’espace GAP, situé entre les portes en regard appartenant respectivement à la façade de quai et au véhicule. L’agencement des capteurs 12 et de leurs faisceaux 13, comme décrit ci-dessus, est par exemple conforme à celui des façades équipant les quais de la ligne 4 du métro de Paris.
Conformément à l’invention, l’unité de détection 1 comprend en outre un module supplémentaire 15, qui est dit de détermination de distance. Ce module comprend tout d’abord au moins un capteur de mesure de distance 17, fixé sur le châssis 102 de la porte palière par tous moyens appropriés. De façon avantageuse, comme cela est montré notamment sur la , il est prévu deux capteurs identiques 17 de part et d’autre de l’ouverture ménagée dans la porte palière. Comme montré sur la , les différents capteurs 17 à 47 sont reliés à la platine de commande 50, par l’intermédiaire de lignes respectives 16 à 46.
Ces capteurs 17 sont destinés à mesurer la distance, séparant les parois en regard 104 et 280 appartenant respectivement à la façade de quai 100 et au véhicule 200. Pour assurer cette fonction, les capteurs 17 peuvent être analogues à ceux 12 ci-dessus, en particulier du type à télédétection par laser ou LIDAR. Comme montré notamment sur les figures 3 et 4, le faisceau 18 de chaque capteur 17 est dirigé de manière sensiblement horizontale, en possédant une forme de cône évasé en direction de la caisse 250 du véhicule. Cela signifie que ce faisceau 18 est dirigé, soit de manière strictement horizontale, soit en formant un angle de quelques degrés avec l’horizontale, cet angle correspondant typiquement à l’inclinaison transversale de la voie.
Selon l’invention il s’agit de déterminer la distance Dinst dite instantanée séparant, au moment de l’arrêt en gare du véhicule, les parois précitées au niveau d’un plan dit de référence Pref. Ce dernier est situé à une hauteur dite de référence Href (voir notamment ), qui est typiquement proche de 1 mètre. Selon une première possibilité non représentée sur les figures, chaque capteur 17 est fixé sur la façade de quai, à hauteur de ce plan de référence. Cela permet une détermination dite directe, puisque la valeur donnée par chaque capteur correspond à la distance recherchée Dinst. Cependant une telle solution est susceptible d’apporter des problématiques, tout d’abord en termes d’intégration. Par ailleurs, un tel positionnement des capteurs peut provoquer des interactions intempestives avec les passagers, en particulier des dégradations.
Dans ces conditions, on préfère fixer les capteurs 17 sur la partie supérieure du châssis 102, à une hauteur dite de mesure Hmes (voir notamment ) qui est différente de la hauteur de référence Href évoquée ci-dessus. Le capteur 17 permet d’accéder à une distance dite mesurée, qui est notée Dmes sur les figures 7 à 11, dont on conçoit qu’elle peut ne pas être égale à la distance Dinst puisque ces distances ne sont pas évaluées à la même hauteur. Par conséquent, de façon avantageuse, le module de détermination de distance 15 comprend en outre un module de calcul 55 (voir figures 4 et 5), typiquement prévu au niveau de la platine de commande 50. Ce module 55 est apte à déterminer la valeur Dinst à partir de la valeur Dmes en tenant notamment compte de l’inclinaison de la caisse 250 du véhicule, de la géométrie connue du flanc du véhicule, ainsi que de la différence d’altitudes entre la hauteur de mesure et la hauteur de référence.