INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Au contraire, lorsque la vitesse de rotation de la canne de guidage 13 est supérieure à la vitesse de rotation du tambour rotatif 7, la gaine flexible 2 peut être extraite du tube à décaper.
Ainsi, les premiers et deuxièmes moyens moteurs 8, 15, sont avantageusement équipés de codeurs en tant que moyens de gestion de leurs vitesses de rotation respectives, permettant une maîtrise de la vitesse d’avancement de la gaine flexible 2 au sein du tube qu’il convient de décaper.
Avantageusement, la paroi supérieure comprend un évidement de montage d’un bord de toile tendue.
Avantageusement, la paroi supérieure comprend un évidement pourvu d’une rainure, le cache de finition comprenant une saillie venant se loger dans cette rainure, en positon montée du cache sur l’élément profilé.
L’invention se rapporte, selon un deuxième aspect, à un cadre pour la réalisation d’une fausse paroi comprenant un ensemble tel que présenté ci-dessus.
L’invention se rapporte, selon un troisième aspect, à une fausse paroi telle qu’une dalle, notamment une dalle acoustique, une dalle lumineuse, pour un faux-mur ou un faux-plafond, comprenant un ensemble tel que présenté ci-dessus, et au moins une dalle tendue sur un cadre.
L’invention concerne également un procédé de montage d’un cache de finition sur un ensemble tel que présenté ci-dessus.
est une vue en coupe transversale d’un profilé de fausse paroi, selon un mode de réalisation ;
est une vue analogue à la , une toile étant montée sur le profilé ;
est une vue analogue à la , une toile étant montée sur le profilé, la dalle ainsi formée étant pourvue d’un moyen d’absorption acoustique et/ou d’isolation thermique ;
est une vue analogue à la , une toile étant montée sur le profilé, la dalle ainsi formée étant pourvue de moyens d’éclairage ;
est une vue analogue à la , une toile étant montée sur le profilé, un cache de finition étant rapporté, le cache masquant les moyens de montage de la toile sur le profilé ;
est une vue analogue à la , la dalle comprenant deux toiles tendues ;
est une vue en coupe transversale d’un cache de finition, selon un mode de réalisation ;
est une vue en coupe transversale de l’ensemble formé par un profilé et un cache de finition pour le profilé, le cache étant représenté en position montée sur le profilé, et en deux positions intermédiaires de montage ou démontage sur le profilé.
Sur les figures annexées sont représentés des éléments profilés 1, vus en coupe. Afin de simplification, dans la suite de cette description, les éléments profilés 1 sont dénommés profilés 1.
Les équations d’état sont :
Les équations d’observations sont :
Dans ce quatrième exemple, les paramètres suivants peuvent être utilisés pour implémenter le filtre particulaire : - la covariance des bruits de mesure est par exemple égale à 1e-2 pour la vitesse de lacet r et à 1 pour l’accélération longitudinale a x ;
- la covariance des bruits de modèle est par exemple égale à 1e-2 pour la vitesse de lacet r, 1e-3 pour l’angle de dérive β, 1500 pour la force latérales sur le l’essieu avant F yf , 1500 pour la force latérale sur le l’essieu arrière F y r et 200 pour la force longitudinal sur le l’essieu avant F x f ; - la distribution initiale est une gaussienne centrée de covariance 1e-4 pour la vitesse de lacet r , 1e-5 pour l’angle de dérive β, 1e3 pour la force latérales sur le l’essieu avant F yf , 1e3 pour la force latérale sur le l’essieu arrière F y r , 1e3 pour la force longitudinal sur le l’essieu avant F x f ; - le nombre de particules est compris 30 000 et 100 000.
Par exemple, il peut être prévu, au lieu d’utiliser un algorithme d’apprentissage automatique, de sélectionner un couple modèle/filtre dans lequel le modèle linéaire lorsque la valeur d’un paramètre cinématique du véhicule est supérieure à une valeur seuil prédéterminée. Ainsi, par exemple, le couple modèle cinématique et filtre de Kalman (Exemple 1) peut être sélectionné lorsque la vitesse de lacet est supérieure à une valeur seuil. Lorsque la vitesse de lacet est supérieure à ladite valeur seuil, le calculateur sélectionne alors par exemple le couple modèle dynamique et filtre de Kalman étendu (Exemple 2) ou le couple basé sur un filtre particulaire (Exemples 3 et 4). Ce même principe de sélection peut être basé sur la vitesse longitudinal.
Encore en variante, il peut être prévu, au lieu d’utiliser un algorithme d’apprentissage automatique, de sélectionner un couple modèle/filtre sur la base de plusieurs valeurs de paramètres cinématiques du véhicule en comparant chaque valeur à une valeur seuil associée. La sélection se fait alors en fonction de ces comparaisons, qui sont par exemple implémentées les unes après les autres. Les comparassions concernant les paramètres cinématiques les plus importants (i.e. les plus représentatifs de la situation de conduite) peuvent être implémentées en premières.
D’autres couples modèle/filtre que ceux décrits en détail ci-dessus peuvent être enregistrés sur la mémoire du calculateur et sélectionnés dans le procédé selon l’invention. A titre d’exemple, le filtre particulaire peut être utilisé en combinaison avec le modèle cinématique (Exemple 1) ou le modèle dynamique (Exemple 2). Il peut aussi être utilisé en combinaison avec un modèle mixte basé sur le modèle dynamique avec marche aléatoire (Exemple 4) incluant de plus l’angle de dérive estimé par un filtre de Kalman avec modèle cinématique. L’angle de dérive du filtre de Kalman est alors comparé avec l’angle estimé par le filtre particulaire pour améliorer l’estimation.
Il peut aussi être prévu de sélectionner un seul couple modèle/filtre (toujours en fonction d’au moins un paramètre cinématique) puis d’estimer l’angle de dérive uniquement grâce à ce couple, c’est-à-dire sans passer par la détermination des angles de dérive préliminaires.
Procédé de sélection d’une fonction d’un véhicule automobile La présente invention se rapporte à un procédé de sélection d’une fonction d’un véhicule automobile, un produit-programme d’ordinateur, un système de sélection d’une fonction et un véhicule automobile comprenant un tel système.
On notera que pour s’assurer que le conducteur garde le contrôle du véhicule, des dispositifs sont installés sur les volants pour détecter la présence des mains du conducteur sur le volant.
Cependant, la multiplication des aides à la conduite semi-automatiques et des fonctions de pilotage ou de communication génère des tableaux de bord et des dispositifs de commande tels que les commodos avec d’innombrables interfaces, ce qui est coûteux et manque d’ergonomie.
Il existe donc un réel besoin d’un procédé et d’un système de sélection de fonctions dans un véhicule automobile qui permettent de réduire les coûts et gagner en ergonomie.
Description de l’invention Pour résoudre un ou plusieurs des inconvénients cités précédemment, selon un premier mode de réalisation, un procédé de sélection d’une fonction d’un véhicule automobile, comprend les étapes de : détection, par un dispositif de détection de présence d’au moins une main d’un conducteur sur le volant du véhicule automobile, d’une demande de sélection d’une fonction en provenance du conducteur ; sélection et mise en œuvre de la fonction.
Ainsi, l’utilisateur sélectionne avantageusement une fonction sans quitter les mains du volant.
Les facteurs précédents permettent une mise en œuvre avec une empreinte mémoire réduite de façon importante par rapport à d'autres approches. Plus particulièrement, une mise en œuvre en temps réel des modes de réalisation décrits ici incorporent par exemple une fonctionnalité dans laquelle la mémoire du système dans lequel l'algorithme est incorporé est nettoyée en continu de sorte des événements plus vieux qu'un certain temps soient retirés.
Dans certains modes de réalisation, afin de maintenir un certain nombre d'événements détectés qui soit relativement similaire à l'approche de la figure 4, le rayon est par exemple augmenté par rapport à une valeur typique utilisée selon cette approche. Typiquement, cela est obtenu en augmentant, par exemple sensiblement en doublant, le rayon de sorte que les volumes de recherche soient équivalents. Par exemple, le rayon dans le cas de la figure 4 est par exemple entre 10 et 20 ms, et le rayon dans le cas de la est par exemple entre 20 et 40 ms.
La est un organigramme d'un exemple d'étapes d'un procédé de détermination d'une prédiction de flux optique selon un mode de réalisation de la présente description. Ce procédé pourrait également être utilisé pour déterminer d'autres types de prédictions, tels qu'une classification ou une détection d'objet. Dans le cas d'une classification, dans lequel une sortie événement par événement peut ne pas être requise, l'incorporation de nœud de tous les événements générés dans une certaine fenêtre temporelle peut être agrégée, par exemple en utilisant une mise en commun maximale ou moyenne, et c'est cette incorporation de nœud agrégée qui est, par exemple, donnée de façon périodique à la fonction de prédiction de sortie.
Le procédé de la est par exemple mis en œuvre par le dispositif de traitement d'événements 104 de la .
Dans une étape 701, un nouvel événement reçu par le dispositif de traitement d'événements 104, par exemple en provenance du détecteur basé sur événement 102.
Dans une étape 702, une recherche des K événements voisins les plus proches est par exemple effectuée dans un volume de recherche passée de rayon dans les une ou plusieurs dimensions de la valeur de données d'événements, et du rayon dans le domaine temporel. Par exemple, cela est obtenu en effectuant une mesure de distance entre le nouvel événement et les événements passés, le calcul de distance étant par exemple basé sur la norme L2. Il serait également possible d'utiliser d'autres métriques de distance telles que la norme L1 ou simplement la fonction de distance maximale, correspondant à l'utilisation du maximum de toutes les dimensions (telles que le maximum de l'ensemble des trois dimensions dans le cas où elles sont trois).
Dans une étape 703, un sous-graphe est créé contenant le nouvel événement et, pour chaque voisin parmi les K voisins les plus proches, un bord unidirectionnel .
Dans une étape 704, L incorporations de nœuds sont calculées pour l'événement en utilisant une fonction de convolution graphique . Cette fonction est par exemple identique à la fonction , si ce n'est que l'entrée de cette fonction est un graphe seulement passé similaire à celui représenté en , et ainsi les bords qui sont utilisés pour le calcul des L incorporations de nœuds sont constitués seulement de bords strictement unidirectionnels (passé vers présent).
Dans une étape 705, une fonction est par exemple appliquée aux incorporations de nœuds pour générer une prédiction de flux optique pour le nouvel événement . Par exemple, la fonction est appliquée en faisant passer le sous-graphe dans un réseau neuronal tel que celui décrit en relation avec la .
où est le nouvel événement, , sont des valeurs de données de la valeur de données d'événements, est l'horodatage de l'événement, est la polarité d'événement, sont les événements voisins les plus proches connectés par des bords unidirectionnels , est le sous graphe, et est la recherche des K voisins les plus proches.
La figure 8 représente la génération d'un vecteur d'incorporation dans chaque couche d'un graphe d'événements selon un exemple de mode de réalisation de la présente description. En particulier, un réseau neuronal graphique est utilisé pour calculer les incorporations de nœuds. La figure 8 représente un exemple dans lequel le réseau neuronal graphique d'événements, appliqué au graphe d'événements , comprend cinq couches l1 à l5. Dans chaque couche, un vecteur d'incorporation est calculé pour un événement en utilisant les incorporations des événements connectés. Par exemple, la figure 8 représente un exemple d'une matrice d'incorporation pour un événement j associée à un des événements connectés du nouvel événement , la matrice d'incorporation comprenant des sous-vecteurs à pour chaque couche 1 à 5. Le vecteur d'incorporation de la première couche est par exemple constitué de l'événement correspondant, comprenant par exemple les informations temporelles sous forme d'un horodatage, et la valeur des données d'événements ayant une ou plusieurs dimensions. Dans l'exemple de la figure 8, chaque vecteur d'incorporation comprend trois valeurs, qui peuvent, par exemple, dans la première couche correspondre respectivement à l'horodatage et les coordonnées de pixel dans X et Y et dans des couches ultérieures correspondent à une représentation vectorielle abstraite de l'événement. Pour obtenir l'incorporation dans chacune de ces couches ultérieures, dans chaque couche ultérieure, une transformation est appliquée au vecteur incorporé de chaque nœud, ou aux données d'événements d'entrée dans le cas de la première couche, afin de générer un vecteur d'incorporation résultant . Cette transformation prend également en compte les incorporations d'autres nœuds auxquels le nœud est connecté par un bord. Par exemple, la transformation pourrait être une somme ou une moyenne des vecteurs d'incorporation ou encore quelque chose de plus complexe basé sur des informations de bord. Les couches du réseau neuronal graphique d'événements sont par exemple chaînés séquentiellement comme c'est le cas pour des réseaux neuronaux graphiques.
La figure 9 représente la concaténation de vecteurs d'incorporation et leur application à un réseau neuronal selon un exemple de mode de réalisation de la présente description. En particulier, les vecteurs d'incorporation de chaque couche du réseau neuronal associé au nouvel événement sont par exemple traités en les passant dans un réseau neuronal afin de générer une prédiction associée au nouvel événement . Dans l'exemple de la figure 9, cela implique une concaténation des vecteurs d'incorporation pour former un vecteur unique , et un traitement de ce vecteur par un perceptron multicouche. Par exemple, dans une première couche L1 du réseau neuronal perceptron multicouche, une normalisation d'instance peut être appliquée afin de produire une première représentation vectorielle v1 pour l'événement. Pour générer la prédiction , qui est par exemple une prédiction de flux optique, cette première représentation vectorielle v1 est par exemple traitée par une ou plusieurs couches supplémentaires comportant une couche de sortie (OUTPUT LAYER), qui fournit en sortie deux valeurs de sortie et , qui correspondent par exemple aux composantes x et y du vecteur de flux optique d'événements .
La représente schématiquement une tête de réseau neuronal 1100 pour effectuer une prédiction selon un exemple de mode de réalisation de la présente description. La représente en particulier un exemple dans lequel il y a cinq couches l1 à l5 dans le réseau neuronal graphique, et l'état des sorties de chaque couche, pour chaque nœud, est fourni en entrée de la tête de réseau neuronal 1100. Pour les couches l2 à l5, l'entrée de chaque couche est la sortie de la couche précédente, tout en appliquant, par exemple, de nouvelles pondérations et de nouveaux paramètres de passage de messages. Par exemple, dans chaque couche, la même pondération partagée est appliquée à tous les nœuds. La pondération est différente pour chaque couche. Un passage d'un message dépend du type de la convolution. Pour de nombreux types de convolution, il n'y a aucun paramètre. Pour des types plus complexes, comme une convolution B-spline, il y a par exemple le nombre de fonctions/noyaux de base à définir comme paramètre qui pourrait changer d'une couche à une autre.
Le réseau neuronal graphique 1000 comprend par exemple, dans l'exemple de la , une couche L de quatre neurones recevant une concaténation des incorporations de nœuds d'un nœud donné de chacune des couches l1 à l5 du réseau neuronal graphique. Par exemple, les neurones de la couche L sont configurés pour appliquer une fonction d'activation linéaire de redressement. Une normalisation d'instance peut être appliquée aux activations de cette couche. Les sorties des neurones de la couche L sont par exemple fournies à un seul neurone de sortie Nout, qui est par exemple configuré pour générer une prédiction correspondant, par exemple, à une probabilité comprise entre 0 et 1.
Un avantage de l'algorithme de création de graphe décrit ici est qu'il permet d'obtenir une latence considérablement plus petite, typiquement d'environ quatre ordres de grandeur, et une charge de calcul totale plus petite, par exemple de deux ordres de grandeur, par rapport aux approches antérieures. En outre, les bords ne sont par exemple plus stockés dans une mémoire, et des événements qui sont plus anciens qu'un temps égal au rayon temporel de recherche sont par exemple retirés de la mémoire.
Selon un mode de réalisation, le système comprend deux modules de génération sonore configurés pour générer des vibrations sonores présentant au moins une fréquence et une amplitude et comprenant chacun un organe d’émission sonore et un actionneur agencé pour faire pivoter ledit organe d’émission sonore; l’unité de contrôle étant configurée pour, au moins dans un mode de fonctionnement particulier du véhicule électrique: - déterminer deux consigne de vitesse V act1 et V act2 pour l’actionneur de l’un et l’autre des deux modules de génération sonore en fonction de ladite variable représentative de la vitesse V mot ; et - commander l’actionneur de l’un et l’autre des deux modules de génération sonore respectivement au moyen de l’une et l’autre de deux consignes de vitesse V act1 et V act2 ; les consignes de vitesse V act1 et V act2 présentant une différence telle qu’un écart entre les fréquences des vibrations sonores générées par les deux organes d’émission sonore est compris entre 0 Hz, non inclus, et 30 Hz.
Selon un mode de réalisation, le module de génération sonore comporte un dispositif de régulation du débit qui est logé dans le conduit de circulation d’air et est configuré pour réguler le débit d’air circulant à l’intérieur du conduit de circulation d’air, et l’unité de contrôle est configurée pour : - déterminer une consigne Q _deb en fonction de ladite variable représentative de la consigne d’accélération S acc ; et - commander le dispositif de régulation du débit au moyen de ladite consigne Q _deb .
Selon un mode de réalisation, le dispositif de régulation du débit comporte un ventilateur, ledit ventilateur étant commandé au moyen de ladite consigne Q _deb . Un tel ventilateur permet ainsi d’assurer un débit d’air suffisant pour générer un son, quelles que soient les conditions de roulage, c’est-à-dire même lorsque le véhicule est à l’arrêt. Il permet en outre d’augmenter l’amplitude des vibrations sonores générées.
Selon un mode de réalisation, la valeur de la consigne Q _deb est est déterminée au moyen d’un moins une fonction Q _deb = f2 (S acc ) avec S acc : une consigne d’accélération V act , positive ou négative.
Selon un mode de réalisation, l’unité de contrôle est configurée pour : - recevoir une variable représentative du mode de fonctionnement du module de génération sonore sélectionné par le conducteur ; et - activer le mode silencieux lorsque la valeur de ladite variable correspond à une sélection du mode silencieux par le conducteur.
En règle générale, les batteries constituent l’un des coûts les plus importants pour les fabricants, et les batteries rechargeables ont une durée de vie limitée. Pour certains véhicules électriques, tels que les motos électriques, lorsque la puissance de batterie est insuffisante, que la différence de puissance entre chaque batterie est trop importante et/ou que le cycle de vie restant des batteries individuelles est très différent, si une combinaison de ces batteries est utilisée pour démarrer le véhicule électrique, cela aura un impact sur le fonctionnement ou la durée de vie du véhicule ou de la batterie elle-même.
En outre, le coût élevé des batteries est également l’une des principales raisons expliquant les coûts d’entretien élevés des motos électriques. Si différents modes de recharge peuvent être prévus en fonction des besoins des utilisateurs, ou même si différents fournisseurs peuvent être intégrés à la chaîne écologique des véhicules électriques, il peut être possible de réduire modérément les coûts d’entretien généraux des motos électriques et d’accroître encore la volonté des utilisateurs d’avoir recours aux motos électriques.
BREF RÉSUMÉ DE L’INVENTION Par conséquent, la présente invention cherche à fournir des procédés et systèmes de gestion des frais de charge pour les véhicules électriques.
Dans un mode de réalisation d’un procédé de gestion des frais de charge des véhicules électriques, un dispositif de supplément de puissance est utilisé pour mettre en œuvre une opération de supplément de puissance pour une batterie, dans laquelle l’opération de supplément de puissance comprend une opération de charge ou une opération d’échange de batterie. La batterie ou le dispositif de supplément de puissance est utilisé(e) pour enregistrer des données d’enregistrement de supplément de puissance de l’opération de supplément de puissance, dans lesquelles les données d’enregistrement de supplément de puissance incluent au moins des données d’identification de batterie de la batterie, des données d’identification de dispositif du dispositif de supplément de puissance, et des informations de supplément de puissance. Ensuite, un serveur distant est utilisé pour obtenir les données d’enregistrement de supplément de puissance et pour obtenir des données d’identification d’utilisateur correspondant aux données d’identification de batterie. Ensuite, le serveur distant est utilisé pour calculer des frais de charge pour les données d’identification d’utilisateur sur la base des données d’enregistrement de supplément de puissance, dans lesquels les frais de charge varient en fonction des informations de supplément de puissance incluses dans les données d’enregistrement de supplément de puissance.
Un mode de réalisation d’un système de gestion des frais de charge des véhicules électriques comprend une batterie, un dispositif de supplément de puissance, et un serveur distant. Le dispositif de supplément de puissance se couple à la batterie pour mettre en œuvre une opération de supplément de puissance correspondant à la batterie, dans laquelle l’opération de supplément de puissance comprend une opération de charge ou une opération d’échange de batterie. La batterie ou le dispositif de supplément de puissance est utilisé(e) pour enregistrer les données d’enregistrement de supplément de puissance de l’opération de supplément de puissance, dans lesquelles les données d’enregistrement de supplément de puissance incluent au moins des données d’identification de batterie de la batterie, des données d’identification de dispositif du dispositif de supplément de puissance, et des informations de supplément de puissance. Le serveur distant obtient les données d’enregistrement de supplément de puissance de la batterie et obtient des données d’identification d’utilisateur correspondant aux données d’identification de batterie. Le serveur distant calcule des frais de charge pour les données d’identification d’utilisateur sur la base des données d’enregistrement de supplément de puissance, dans lesquels les frais de charge varient en fonction des informations de supplément de puissance incluses dans les données d’enregistrement de supplément de puissance.
Dans certains modes de réalisation, le serveur distant calcule un montant de réduction sur la base des informations de supplément de puissance, et actualise les frais de charge des données d’identification d’utilisateur correspondantes sur la base du montant de réduction, dans lesquels les frais de charge sont des frais d’abonnement périodiques.
Dans certains modes de réalisation, lorsque l’opération de supplément de puissance est l’opération d’échange de batterie, le serveur distant calcule des frais de charge supplémentaires sur la base des informations de supplément de puissance, et ajoute les frais de charge supplémentaires aux frais de charge des données d’identification d’utilisateur correspondantes, dans lesquels les frais de charge sont des frais d’abonnement périodiques.