EP3381023A1 - Procédé de diagnostic d'un capteur de véhicule automobile - Google Patents

Procédé de diagnostic d'un capteur de véhicule automobile

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Publication number
EP3381023A1
EP3381023A1 EP16801190.6A EP16801190A EP3381023A1 EP 3381023 A1 EP3381023 A1 EP 3381023A1 EP 16801190 A EP16801190 A EP 16801190A EP 3381023 A1 EP3381023 A1 EP 3381023A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
infrastructure
remote server
sensor
note
computer
Prior art date
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Pending
Application number
EP16801190.6A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Pedro MORENO-LAHORE
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Original Assignee
Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Valeo Schalter und Sensoren GmbH filed Critical Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Publication of EP3381023A1 publication Critical patent/EP3381023A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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    • G08G1/096775—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is a central station

Definitions

  • the present invention relates generally to driving aids for motor vehicles.
  • It relates more particularly to a method for diagnosing a motor vehicle sensor.
  • the first problem is that the infrastructures deteriorate over time, for example because of the weather conditions, their exposure to the sun, and the number of cars rolling on them. It is therefore necessary to monitor their condition to replace them before they are no longer readable.
  • the second problem is that sometimes the sensors have malfunctions.
  • a displacement of the sensor relative to its support can affect the quality of the detection of the infrastructure of the road without being easily detectable. Dust adhered to the lens of a sensor can also affect the quality of the detection.
  • the present invention proposes a statistical method for diagnosing the good operating state of the sensors.
  • a method for diagnosing a motor vehicle sensor which comprises steps in which:
  • the calculator identifies an infrastructure and assigns an effective score, which is relative to the degree of visibility of this infrastructure
  • the remote server acquires a reference note which is assigned to said infrastructure and which is relative to the degree of visibility of this infrastructure
  • the invention takes advantage of the fact that the remote server has a database in which are stored notes assigned to the infrastructure, according to their visibility. The invention then proposes to compare this note with a note that the calculator itself has calculated based on the difficulties it has had to interpret the road infrastructure.
  • step b) the remote server transmits the reference note to the computer and, in step c), the operating state of the sensor is determined by the computer;
  • step a) the computer sends to the remote server a request containing an identifier of the identified infrastructure and / or the geographical coordinates of the motor vehicle and, in step b), the remote server acquires the reference note associated with said infrastructure, taking into account said identifier and / or said geographical coordinates;
  • step a a step of transmitting the effective score to the remote server and a step of calculation by the remote server of a new reference note according to said effective score;
  • said calculation step is implemented only if the difference between the effective score and the reference score is less than a predetermined threshold
  • steps b) and c) are implemented for only part of the infrastructures identified by the calculator;
  • step b) there is provided a step of determining an indicator relating to the meteorological conditions and / or dazzle of the sensor, and steps b) and c) are implemented only when said indicator is on satisfactory meteorological and / or glare conditions;
  • step b) prior to step b), there is provided a step of determining the time of day, and steps b) and c) are implemented only when the time is within a specified interval;
  • step a there is provided a step of determining an indicator relating to the weather conditions and / or glare conditions of the sensor and / or the time of day, and the reference note acquired by the remote server is a function of the value of said indicator.
  • Figure 1 is a schematic perspective view of a motor vehicle driving on a road and a server remote from this road.
  • the motor vehicle 10 is here a car with four wheels 1 1.
  • it could be a motor vehicle comprising two or three wheels, or more wheels.
  • this motor vehicle 10 comprises a frame which supports including a powertrain 12 (namely a motor and means for transmitting torque from the engine to the drive wheels), body elements and cabin elements.
  • a powertrain 12 namely a motor and means for transmitting torque from the engine to the drive wheels
  • the motor vehicle 10 also comprises an electronic control unit (or ECU, of the English “Electronic Control Unit”), here called calculator 14.
  • ECU electronice control unit
  • This calculator 14 comprises a processor and a storage unit, for example a rewritable non-volatile memory or a hard disk.
  • the storage unit notably stores computer programs comprising instructions whose execution by the processor enables the computer to implement the method described below.
  • the computer 14 is connected to different equipment of the motor vehicle 10.
  • the motor vehicle 10 comprises at least one sensor 1 6, 17 and communication means 18. It also comprises a geolocation means 15.
  • the motor vehicle 10 is equipped with several sensors adapted to acquire information relating to road infrastructure.
  • the motor vehicle 10 thus comprises a camera 1 6 which is located at the front of the vehicle and which is oriented forward, so that it can acquire images of the infrastructure of the road 100.
  • the motor vehicle 10 also comprises two LIDAR sensors (acronym for the term “light detection and ranging”, ie “detection and localization by light”), which are presented here in the form of two laser remote sensors 17. These two laser remote sensors 17 are located at the front of the vehicle and are oriented in oblique directions, so that they can determine the shape of the infrastructure of the road 100, on both sides of the motor vehicle.
  • Such a laser remote sensor is well known to those skilled in the art, it will not be described in detail here. It will simply be stated that this is a remote measurement system, the operation of which is based on the emission of a beam of light by a transmitter and on the analysis of the properties of the beam of light reflected by the obstacle to its transmitter.
  • a LIDAR sensor is able to detect a foreign body on the road, such as a tire left on the road or a fallen branch on the road. It is also able to detect snow on the road.
  • the vehicle has more LIDAR sensors, for example located on the sides and at the rear of the vehicle.
  • the sensors could be different. These could include SONAR or RADAR sensors. They could be placed differently on the vehicle, for example to acquire images of the road in rear view of the vehicle.
  • the geolocation means 15 is provided for determining the position of the vehicle and / or the infrastructure targeted by the sensors 1 6, 17.
  • the geolocation means is formed by an antenna adapted to communicate with these geolocation modules.
  • the geolocation means 15 is formed by a GPS antenna, making it possible to determine the geographical coordinates of the motor vehicle 10.
  • the geolocation means may also possibly use the signals emitted by the sensors 1 6, 17 to determine more finely the position of the motor vehicle 10 on the road 100 (on which traffic lane it is, to what distance of each infrastructure it is ).
  • the communication means 18 is designed to communicate with a remote server 50 via a relay antenna 51. It is more specifically here designed to connect to a mobile network that includes including said relay antenna 51 and a connection gateway to a public network (eg the Internet).
  • the remote server 50 is then also connected to the public network so that the computer 14 of the motor vehicle 10 and the remote server 50 can enter into communication and exchange data via the mobile telephone network.
  • This remote server 50 stores here a database register comprising a plurality of records each associated with a road infrastructure of the automobile network.
  • Each record then stores an identifier of this infrastructure, as well as the geographical coordinates of this infrastructure and at least one note relating to the state of this infrastructure.
  • the note could have been recorded in the database by an operator responsible for monitoring the state of the infrastructure. Such an operator will then be used to drive on the roads, to observe the state of the infrastructures and to assign them a note (which he then records in the corresponding record of the database register).
  • each record will include not one but several notes relating to the state of this infrastructure. These notes will have been previously communicated to the remote server by motor vehicles automatically monitoring the state of the infrastructure. The communication protocol of these notes will be well described later in this presentation.
  • the remote server 50 is then able to calculate a reference note N0 relating to the state of each infrastructure, for example by determining the average of the notes stored in the recording.
  • the motor vehicle 10 is shown in Figure 1 as rolling on a road 100 having different infrastructures 101, 102, 103, 104.
  • this road 100 has two ways of circulation 105 separated from each other by a continuous line 101.
  • the lateral edges of this road 100 are formed by the shoulder 104.
  • Discontinuous lines 102 mark the position of these shoulders 104.
  • a road sign 103 is also shown on the edge of the road 100.
  • the invention then relates to a method implemented by the computer 14 of the motor vehicle 10 and by the remote server 50 to diagnose the operating state of each sensor 16, 17 of a motor vehicle 10.
  • the invention proposes to verify that the sensor detects the infrastructure of the road in the same way as other vehicles traveling on the road 100. Otherwise formulated, the invention proposes to verify that the note affects the calculator 14 of the vehicle to each infrastructure (depending on whether it considers this infrastructure in good condition or not) substantially corresponds to the reference note N0 stored in the remote server 50.
  • the diagnostic method comprises three main stages, of which:
  • a second step b) during which the remote server 50 searches in its database the record corresponding to said infrastructure 101, 102, 103, 104 and then determines the reference note N0 assigned to this infrastructure 101, 102, 103, 104, and
  • a third step c) during which the actual score N1 and the reference note N0 are compared to deduce an operating state of the sensor 1 6, 17.
  • the camera 1 6 acquires an image of the road 100 on which each of the infrastructures, namely the traffic sign 103, the continuous line 101 and the broken lines 102, appear.
  • the laser remote sensors 17 make it possible for them to determine the shape and the position of the shoulders 104.
  • the sensors equipping the motor vehicle 10 could acquire more information (including the presence of a pothole on pavement), but for the sake of clarity, only this information will be considered here.
  • the computer 14 uses the signals it receives from these sensors 16, 17 to determine an effective rating N1 relating to the state of each infrastructure 101, 102, 103, 104 of the road 100.
  • the computer 14 uses the image acquired by the camera 16 and the shapes seen by the laser remote sensors 17 in the following manner.
  • An identifier is assigned to each type of infrastructure, in order to facilitate its identification. This identifier will preferably be chosen according to the type of infrastructure. Thus, one could foresee to assign the identifier # 101 to all the continuous lines, the identifier # 102 to all the discontinuous lines, the identifier # 103 to all the warning signs containing a symbol "danger", and the ID # 104 at all the verges.
  • the calculator 14 will then assign an effective score N1 to each of the identified infrastructures.
  • This actual score N1 may be expressed as a degree of probability that the infrastructure has been identified or in any other form that can be envisaged.
  • the effective score N1 will be determined as follows.
  • the computer 14 determines the width variations of the continuous line 101. Then, if the width of this continuous line 101 varies, which means that the continuous line 101 is probably degraded, it affects the readability of the continuous line 101 a reduced effective note N1 (for example equal to 1). Otherwise, it assigns a high effective score N1 (for example equal to 2 or 3).
  • the calculator 14 determines the variations of widths and length of each line of discontinuous lines 102. Then, if the width or length of these lines varies, which means that the corresponding broken line 102 is probably degraded, it affects the readability of discontinuous line 102 an effective note N1 reduced (for example equal to 1). Otherwise, it assigns a high effective score N1 (for example equal to 2 or 3).
  • the computer 14 determines the symbol displayed on the traffic sign 13. If it does not does not achieve this meaning that the symbol is partially erased or hidden by the vegetation), it affects the readability of the sign 13 a reduced effective note N1 (for example equal to 0). In the opposite case, and according to the degree of certainty of the recognition of the symbol, it affects an effective note N1 superior (for example equal to 1, 2 or 3).
  • the calculator 14 finally determines the variations in distances between the discontinuous lines 102 and the shoulders 104 and it identifies the irregularities of these shoulders 104. Then, if these distances vary and / or if the shoulders 104 are irregular, which means that the shoulders 104 are probably degraded, it affects on the shoulders 104 an effective note N1 reduced (for example equal to 0 or 1). Otherwise, it assigns a higher effective score N1 (for example equal to 2 or 3).
  • the computer 14 sends to the remote server 50 a request for the latter to transmit the reference note N0 associated with each infrastructure 101, 102, 103, 104.
  • This request contains the identifier of each of the infrastructures 101,
  • the geolocation means 15 may also contain other data, including the direction of movement of the vehicle on the road (obtained through the positions of the vehicle successively recorded by the geolocation means 15) or the traffic lane 105 on which the vehicle is traveling, here the left lane (obtained thanks to the image acquired by the camera 16).
  • This data enables the remote server 50 to identify the infrastructures seen by the sensors 16, 17 and thus to find in its database register the records corresponding to these infrastructures. Then, the remote server 50 determines the reference notes NO associated with these infrastructures 101, 102, 103, 104, here by averaging the notes stored in each record found.
  • the computer 14 determines, for each infrastructure, the difference ⁇ between the deference grade NO and the effective score N1 (in absolute value).
  • the computer deduces a malfunction of the sensor. It then stores in its storage unit an error code, which will allow a technician to visualize this fault.
  • the computer deduces that the sensor is working correctly.
  • the computer can store in its storage unit the differences ⁇ successively calculated for a sensor, and observe the evolution of this difference ⁇ . Then, if it finds an increasing evolution of this difference ⁇ , it can deduce a slight malfunction of the sensor. It can also anticipate the moment at which the sensor will be considered deficient, so as to predict when it will be necessary to replace it.
  • this transmission step can be done during the second step, when the computer transmits to the remote server 50 a request.
  • the remote server 50 can store this effective note N1 in the record associated with the infrastructure in question, so as to complete its database.
  • the remote server 50 can obtain a large amount of notes assigned to each infrastructure, which will refine the value of the reference note N0.
  • the remote server 50 records this effective note N1 only if the weather conditions are good enough or if the sensor 1 6, 17 is not dazzled by the sun or by any light source or if it's still daylight.
  • the calculator can determine the value of a weather indicator (1 if sunny, 2 if cloudy, 3 if snow, ...) and the value of a glare indicator (1 if dazzled, 0 otherwise ), and to transmit these values to the remote server 50, so that it records the effective note N1 only if these values are satisfactory (for example if it does not rain or snows, if it does not there is no fog and if the sensor is not dazzled). It can also be provided that the effective score N1 is recorded only if it is still daylight in the place where the vehicle is located (taking into account the time and times of sunrise and sunset in the place where it is located. the vehicle).
  • the remote server 50 always records the effective note N1 in its database, whatever the weather conditions and glare and whatever the time, but that it associates this effective rating N1 with the meteorological and glare conditions encountered and on time. More precisely, the remote server 50 will be able to store the actual score in a sub-record corresponding to the meteorological conditions encountered, to the degree of glare of the sensor and to the fact that it is day or night. In this variant, the request transmitted by the computer 14 to the remote server 50 will include the aforementioned indicators.
  • the reference note NO returned by the remote server 50 to the computer 14 will be equal to the average of the notes stored in the sub-recording corresponding to the meteorological and / or lighting conditions (day or night) and / or glare encountered by the vehicle.
  • the second and third steps of the aforementioned diagnostic method may be implemented for each detected infrastructure or at each time step.
  • the second and third steps may be performed less often.
  • They may for example be performed at regular intervals (for example once a day, or after each start of the vehicle).

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Abstract

L'invention concerne un procédé de diagnostic d'un capteur (16, 17) de véhicule automobile (10) adapté à détecter des infrastructures (101, 102, 103, 104) de route, ledit véhicule automobile comportant un moyen de communication (18) adapté à communiquer avec un serveur distant (50) et un calculateur (14) connecté au capteur et au moyen de communication. Selon l'invention, le procédé de diagnostic comprend des étapes au cours desquelles : a) le calculateur identifie une infrastructure et lui affecte une note effective, qui est relative à la visibilité de cette infrastructure, b) le serveur distant acquiert une note de référence qui est affectée à ladite infrastructure et qui est relative à la visibilité de cette infrastructure, et c) la note effective et la note de référence sont comparées pour en déduire un état de fonctionnement du capteur.

Description

PROCEDE DE DIAGNOSTIC D'UN CAPTEUR DE VEHICULE AUTOMOBILE
DOMAINE TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION La présente invention concerne de manière générale les aides à la conduite de véhicules automobiles.
Elle concerne plus particulièrement un procédé de diagnostic d'un capteur de véhicule automobile.
Elle s'applique aux véhicules automobiles équipés d'un capteur adapté à détecter des infrastructures de route, d'un moyen de communication adapté à communiquer avec un serveur distant et d'un calculateur connecté au capteur et au moyen de communication.
ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE
Pour faciliter et rendre plus sûre la conduite d'un véhicule automobile, on souhaite apporter au conducteur des informations (par exemple la vitesse maximum autorisée sur la route) et lui signaler des problèmes (par exemple lorsque le véhicule dévie de sa trajectoire).
Pour élaborer ces informations et ces signalements, il est connu d'utiliser des capteurs adaptés à détecter et à interpréter les infrastructures de la route (panneau, position des lignes continues et discontinues, ...).
La fiabilité de ces informations et signalements dépend en grande partie de la qualité de la détection des infrastructures de la route. Malheureusement, cette détection est affectée par deux problèmes.
Le premier problème est que les infrastructures se dégradent dans le temps, par exemple en raison des conditions météorologiques, de leur exposition au soleil, et du nombre de voitures qui roulent dessus. Il s'avère donc nécessaire de surveiller leur état afin de les remplacer avant qu'elles ne soient plus lisibles.
Actuellement, ce travail de surveillance est opéré par des personnes physiques, qui sont employées pour rouler sur des routes et pour compléter une base de données dans laquelle chaque infrastructure est notée, en fonction de sa lisibilité et donc de son besoin ou non d'être réparé.
Le second problème est qu'il arrive que les capteurs présentent des dysfonctionnements.
S'il s'avère plutôt aisé de détecter un arrêt complet d'un capteur, il demeure plus difficile de détecter un problème affectant ce capteur sans toutefois provoquer son arrêt complet. Un tel problème risque pourtant de nuire à la qualité de la détection des infrastructures de la route.
A titre d'exemple, un déplacement du capteur par rapport à son support peut affecter la qualité de la détection des infrastructures de la route sans toutefois être facilement détectable. Des poussières collées à la lentille d'un capteur peuvent également affecter la qualité de la détection.
OBJET DE L'INVENTION
Afin de remédier à l'inconvénient précité de l'état de la technique, la présente invention propose une méthode statistique de diagnostic du bon état de fonctionnement des capteurs.
Plus particulièrement, on propose selon l'invention un procédé de diagnostic d'un capteur de véhicule automobile, qui comprend des étapes au cours desquelles :
a) le calculateur identifie une infrastructure et lui affecte une note effective, qui est relative au degré de visibilité de cette infrastructure,
b) le serveur distant acquiert une note de référence qui est affectée à ladite infrastructure et qui est relative au degré de visibilité de cette infrastructure, et
c) la note effective et la note de référence sont comparées pour en déduire un état de fonctionnement du capteur.
Ainsi, l'invention tire partie du fait que le serveur distant dispose d'une base de données dans laquelle sont stockées des notes affectées aux infrastructures, en fonction de leur visibilité. L'invention propose alors de comparer cette note avec une note que le calculateur aura lui-même calculé en fonction des difficultés qu'il aura eu à interpréter les infrastructures routières.
Alors, si les deux notes sont très proches, on pourra en déduire un bon fonctionnement du capteur.
Au contraire, si ces deux notes sont très différentes (pendant un laps de temps prédéterminé ou pour un nombre d'occurrences identifié comme significatif), on pourra en déduire que le capteur présente un dysfonctionnement important.
Enfin, si ces deux notes sont légèrement différentes, et que cette légère différence est relevée pour toutes les infrastructures rencontrées, on pourra en déduire que le capteur présente un léger dysfonctionnement. On pourra alors suivre l'évolution de cette différence entre les deux notes afin de contrôler la dérive de fiabilité du capteur.
D'autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé de diagnostic conforme à l'invention sont les suivantes :
- à l'étape b), le serveur distant transmet la note de référence au calculateur et, à l'étape c), l'état de fonctionnement du capteur est déterminé par le calculateur ;
- à la fin de l'étape a), le calculateur émet à destination du serveur distant une requête contenant un identifiant de l'infrastructure identifiée et/ou les coordonnées géographiques du véhicule automobile et, à l'étape b), le serveur distant acquiert la note de référence associée à ladite infrastructure, compte tenu dudit identifiant et/ou desdites coordonnées géographiques ;
- il est prévu, après l'étape a), une étape de transmission de la note effective au serveur distant et une étape de calcul par le serveur distant d'une nouvelle note de référence en fonction de ladite note effective ;
- ladite étape de calcul est mise en œuvre uniquement si la différence entre la note effective et la note de référence est inférieure à un seuil prédéterminé ;
- les étapes b) et c) sont mises en œuvre pour une partie seulement des infrastructures identifiées par le calculateur ;
- les étapes b) et c) sont mises en œuvre à intervalles réguliers ;
- préalablement à l'étape b), il est prévu une étape de détermination d'un indicateur relatif aux conditions météorologiques et/ou d'éblouissement du capteur, et les étapes b) et c) sont mises en œuvre uniquement lorsque ledit indicateur est relatif à des conditions météorologiques et/ou d'éblouissement satisfaisantes ;
- préalablement à l'étape b), il est prévu une étape de détermination de l'heure du jour, et les étapes b) et c) sont mises en œuvre uniquement lorsque l'heure est comprise dans un intervalle déterminé ;
- préalablement à l'étape a), il est prévu une étape de détermination d'un indicateur relatif aux conditions météorologiques et/ou aux conditions d'éblouissement du capteur et/ou à l'heure du jour, et la note de référence acquise par le serveur distant est fonction de la valeur dudit indicateur.
DESCRIPTION DÉTAILLÉE D'UN EXEMPLE DE RÉALISATION La description qui va suivre en regard du dessin annexé, donné à titre d'exemple non limitatif, fera bien comprendre en quoi consiste l'invention et comment elle peut être réalisée.
Sur le dessin annexé, la figure 1 est une vue schématique en perspective d'un véhicule automobile roulant sur une route et d'un serveur distant de cette route.
Comme le montre cette figure 1 , le véhicule automobile 10 est ici une voiture comportant quatre roues 1 1 . En variante, il pourrait s'agir d'un véhicule automobile comprenant deux ou trois roues, ou davantage de roues.
Classiquement, ce véhicule automobile 10 comporte un châssis qui supporte notamment un groupe motopropulseur 12 (à savoir un moteur et des moyens de transmission du couple du moteur aux roues motrices), des éléments de carrosserie et des éléments d'habitacle.
Le véhicule automobile 10 comprend également une unité électronique de commande (ou ECU, de l'anglais "Electronic Control Unit"), appelée ici calculateur 14.
Ce calculateur 14 comprend un processeur et une unité de mémorisation, par exemple une mémoire non-volatile réinscriptible ou un disque dur.
L'unité de mémorisation mémorise notamment des programmes d'ordinateur comprenant des instructions dont l'exécution par le processeur permet la mise en œuvre par le calculateur du procédé décrit ci-après.
Pour la mise en œuvre de ce procédé, le calculateur 14 est connecté à différents équipements du véhicule automobile 10.
Parmi ces équipements, le véhicule automobile 10 comprend au moins un capteur 1 6, 17 et des moyens de communication 18. Il comprend également ici un moyen de géolocalisation 15.
Tel que représenté sur la figure 1 , le véhicule automobile 10 est équipé de plusieurs capteurs adaptés à acquérir des informations relatives à des infrastructures de route.
Le véhicule automobile 10 comporte ainsi une caméra 1 6 qui est située à l'avant du véhicule et qui est orientée vers l'avant, de telle sorte qu'elle peut acquérir des images des infrastructures de la route 100.
Le véhicule automobile 10 comporte également deux capteurs LIDAR (acronyme de l'expression en langue anglaise « light détection and ranging », c'est-à-dire « détection et localisation par la lumière »), qui se présentent ici sous la forme de deux télédétecteurs laser 17. Ces deux télédétecteurs laser 17 sont situés à l'avant du véhicule et sont orientés dans des directions obliques, de telle sorte qu'ils peuvent déterminer la forme des infrastructures de la route 100, de part et d'autre du véhicule automobile.
Un tel télédétecteur laser étant bien connu de l'homme du métier, il ne sera pas ici décrit en détail. Il sera simplement exposé qu'il s'agit d'un système de mesure à distance, dont le fonctionnement est basé sur l'émission d'un faisceau de lumière par un émetteur et sur l'analyse des propriétés du faisceau de lumière renvoyé par l'obstacle vers son émetteur.
Par conséquent, un capteur LIDAR est en mesure de détecter un corps étranger sur la route, tel qu'un pneumatique laissé sur la route ou une branche tombée sur la route. Il est également en mesure de détecter de la neige présente sur la route.
On pourrait bien entendu prévoir que le véhicule comporte davantage de capteurs LIDAR, par exemple situés sur les côtés et à l'arrière du véhicule.
En variante, les capteurs pourraient être différents. Il pourrait notamment s'agir de capteurs SONAR ou RADAR. Ils pourraient être placés de manière différente sur le véhicule, par exemple afin d'acquérir des images de la route en vue arrière du véhicule.
Le moyen de géolocalisation 15 est quant à lui prévu pour déterminer la position du véhicule et/ou celle des infrastructures visées par les capteurs 1 6, 17.
Si la route était équipée de modules de géolocalisation répartis sur sa longueur, on pourrait considérer que le moyen de géolocalisation soit formé par une antenne adaptée à communiquer avec ces modules de géolocalisation.
Ici, on considérera plutôt que le moyen de géolocalisation 15 est formé par une antenne GPS, permettant de déterminer les coordonnées géographiques du véhicule automobile 10.
Comme cela sera bien exposé dans la suite de cet exposé, le moyen de géolocalisation pourra éventuellement aussi exploiter les signaux émis par les capteurs 1 6, 17 pour déterminer plus finement la position du véhicule automobile 10 sur la route 100 (sur quelle voie de circulation il se trouve, à quelle distante de chaque infrastructure il se trouve...). Enfin, le moyen de communication 18 est conçu pour communiquer avec un serveur distant 50, via une antenne relais 51 . Il est plus précisément ici conçu pour se connecter à un réseau de téléphonie mobile qui comprend notamment ladite antenne relais 51 et une passerelle de connexion à un réseau public (par exemple le réseau Internet).
Le serveur distant 50 est alors également connecté au réseau public de sorte que le calculateur 14 du véhicule automobile 10 et le serveur distant 50 peuvent entrer en communication et échanger des données via le réseau de téléphonie mobile.
Ce serveur distant 50 stocke ici un registre de base de données comprenant une pluralité d'enregistrements associés chacun à une infrastructure de route du réseau automobile.
Chaque enregistrement stocke alors un identifiant de cette infrastructure, ainsi que les coordonnées géographiques de cette infrastructure et au moins une note relative à l'état de cette infrastructure.
La forme de cet identifiant sera détaillé dans la suite de cet exposé.
La note aura pu être enregistrée dans la base de données par un opérateur chargé de la surveillance de l'état des infrastructures. Un tel opérateur sera alors employé pour rouler sur les routes, pour observer l'état des infrastructures et pour leur affecter une note (qu'il enregistre alors dans l'enregistrement correspondant du registre de base de données).
Toutefois, dans le mode de réalisation qui sera ici décrit, chaque enregistrement comportera non pas une mais plusieurs notes relatives à l'état de cette infrastructure. Ces notes auront été préalablement communiquées au serveur distant par des véhicules automobiles surveillant automatiquement l'état des infrastructures. Le protocole de communication de ces notes sera bien décrit dans la suite de cet exposé.
Dans ce mode de réalisation, le serveur distant 50 est alors en mesure de calculer une note de référence N0 relative à l'état de chaque infrastructure, par exemple en déterminant la moyenne des notes mémorisées dans l'enregistrement.
Le véhicule automobile 10 est représenté sur la figure 1 comme roulant sur une route 100 comportant différentes infrastructures 101 , 102, 103, 104.
Ici de manière illustrative, cette route 100 comporte deux voies de circulation 105 séparées l'une de l'autre par une ligne continue 101 . Les bords latéraux de cette route 100 sont formés par l'accotement 104. Des lignes discontinues 102 marquent la position de ces accotements 104. Un panneau de signalisation 103 est par ailleurs représenté sur le bord de la route 100.
L'invention porte alors sur un procédé mis en œuvre par le calculateur 14 du véhicule automobile 10 et par le serveur distant 50 pour diagnostiquer l'état de fonctionnement de chaque capteur 16, 17 de véhicule automobile 10.
L'invention propose pour cela de vérifier que le capteur détecte les infrastructures de la route de la même manière que les autres véhicules roulant sur la route 100. Autrement formulé, l'invention propose pour cela de vérifier que la note qu'affecte le calculateur 14 du véhicule à chaque infrastructure (selon qu'il considère cette infrastructure en bon état ou non) correspond sensiblement à la note de référence N0 mémorisée dans le serveur distant 50.
Plus précisément, selon une caractéristique particulièrement avantageuse de l'invention, le procédé de diagnostic comporte trois étapes principales, dont :
- une première étape a) au cours de laquelle le calculateur 14 identifie une infrastructure 101 , 102, 103, 104 et lui affecte une note effective N1 , qui est relative à la visibilité de cette infrastructure 101 , 102, 103, 104,
- une seconde étape b) au cours de laquelle le serveur distant 50 recherche dans sa base de données l'enregistrement qui correspond à ladite infrastructure 101 , 102, 103, 104 puis détermine la note de référence N0 affectée à cette infrastructure 101 , 102, 103, 104, et
- une troisième étape c) au cours de laquelle la note effective N1 et la note de référence N0 sont comparées pour en déduire un état de fonctionnement du capteur 1 6, 17.
Plus précisément, au cours de la première étape, la caméra 1 6 acquiert une image de la route 100 sur laquelle apparaît chacune des infrastructures que sont le panneau de signalisation 103, la ligne continue 101 et les lignes discontinues 102.
Les télédétecteurs laser 17 permettent quant à eux de déterminer la forme et la position des accotements 104.
En variante, les capteurs équipant le véhicule automobile 10 pourraient acquérir davantage d'informations (notamment la présence d'un nid de poule sur la chaussée), mais pour la clarté du présent exposé, seules ces informations seront ici considérées.
Le calculateur 14 exploite ensuite les signaux qu'il reçoit de ces capteurs 16, 17 afin de déterminer une note effective N1 relative à l'état de chaque infrastructure 101 , 102, 103, 104 de la route 100.
On observera à ce stade que chaque note sera affectée à une infrastructure particulière, telle qu'elle est vue par un capteur particulier. Autrement formulé, si plusieurs capteurs détectaient une même infrastructure, l'état de cette infrastructure serait noté plusieurs fois afin de déterminer la façon selon laquelle cette infrastructure est vue par chaque capteur considéré séparément.
Plus précisément, le calculateur 14 exploite l'image acquise par la caméra 16 et les formes vues par les télédétecteurs laser 17 de la manière suivante.
Il repère sur l'image acquise, par une analyse d'images classique, les lignes continues 101 et discontinues 102 et le panneau de signalisation 103.
Il repère également, dans les signaux reçus des télédétecteurs laser 17, par une analyse du signal classique, les accotements 104.
Un identifiant est affecté à chaque type d'infrastructure, de manière à faciliter son identification. Cet identifiant sera préférentiellement choisi en fonction du type d'infrastructure. Ainsi, on pourrait prévoir d'affecter l'identifiant #101 à toutes les lignes continues, l'identifiant #102 à toutes les lignes discontinues, l'identifiant #103 à tous les panneaux de signalisation comportant un symbole « danger », et l'identifiant #104 à tous les accotements.
Le calculateur 14 va alors affecter une note effective N1 à chacune des infrastructures repérées.
Cette note effective N1 pourra s'exprimer sous la forme d'un degré de probabilité que l'infrastructure ait bien été repérée ou sous tout autre forme envisageable. Ici, la note effective N1 sera déterminée de la manière suivante.
Le calculateur 14 détermine les variations de largeurs de la ligne continue 101 . Alors, si la largeur de cette ligne continue 101 varie, ce qui signifie que la ligne continue 101 est probablement dégradée, il affecte à la lisibilité de la ligne continue 101 une note effective N1 réduite (par exemple égale à 1 ). Dans le cas contraire, il affecte une note effective N1 élevée (par exemple égale à 2 ou 3).
Le calculateur 14 détermine ensuite les variations de largeurs et de longueur de chaque trait des lignes discontinues 102. Alors, si la largeur ou la longueur de ces traits varie, ce qui signifie que la ligne discontinue 102 correspondante est probablement dégradée, il affecte à la lisibilité de la ligne discontinue 102 une note effective N1 réduite (par exemple égale à 1 ). Dans le cas contraire, il affecte une note effective N1 élevée (par exemple égale à 2 ou 3).
Au moyen d'un logiciel de reconnaissance d'image enregistré dans son unité de mémorisation et qui stocke les différents symboles pouvant apparaître sur les panneaux de signalisation, le calculateur 14 détermine le symbole affiché sur le panneau de signalisation 13. S'il n'y parvient pas ce qui signifie que le symbole est partiellement effacé ou caché par la végétation), il affecte à la lisibilité du panneau de signalisation 13 une note effective N1 réduite (par exemple égale à 0). Dans le cas contraire, et selon le degré de certitude de la reconnaissance du symbole, il affecte une note effective N1 supérieure (par exemple égale à 1 , 2 ou 3).
Le calculateur 14 détermine enfin les variations de distances entre les lignes discontinues 102 et les accotements 104 et il repère les irrégularités de ces accotements 104. Alors, si ces distances varient et/ou si les accotements 104 sont irréguliers, ce qui signifie que les accotements 104 sont probablement dégradés, il affecte aux accotements 104 une note effective N1 réduite (par exemple égale à 0 ou 1 ). Dans le cas contraire, il affecte une note effective N1 plus élevée (par exemple égale à 2 ou 3).
Au cours de la seconde étape, le calculateur 14 émet à destination du serveur distant 50 une requête pour que ce dernier lui transmette la note de référence N0 associée à chaque infrastructure 101 , 102, 103, 104.
Cette requête contient l'identifiant de chacune des infrastructures 101 ,
102, 103, 104 identifiée et les coordonnées géographiques du véhicule automobile 10 relevées par le moyen de géolocalisation 15. Elle peut également contenir d'autres données, dont le sens de circulation du véhicule sur la route (obtenu grâce aux positions du véhicule successivement relevées par le moyen de géolocalisation 15) ou la voie de circulation 105 sur laquelle circule le véhicule, ici la voie de gauche (obtenue grâce à l'image acquise par la caméra 16).
Ces données permettent au serveur distant 50 d'identifier les infrastructures vues par les capteurs 16, 17 et donc de trouver dans son registre de base de données les enregistrements correspondant à ces infrastructures. Alors, le serveur distant 50 détermine les notes de référence NO associées à ces infrastructures 101 , 102, 103, 104, ici en faisant la moyenne des notes mémorisées dans chaque enregistrement trouvé.
Puis, il renvoie ces notes de référence NO au calculateur 14 du véhicule automobile 10.
Au cours de la troisième étape, le calculateur 14 détermine, pour chaque infrastructure, la différence ΔΝ entre la note de déférence NO et la note effective N1 (en valeur absolue).
On pourrait prévoir que si la différence ΔΝ entre ces deux notes dépasse un seuil prédéterminé (par exemple égal à 2), le calculateur 14 en déduise un défaut de fonctionnement du capteur correspondant. En effet, dans ce cas, cela signifierait que le capteur n'a pas été en mesure de détecter l'infrastructure considérée de la même manière que les autres véhicules (ceux ayant transmis au serveur distant des données qui ont permis de calculer la note de référence N0).
Toutefois, ici, avant d'en déduire un tel défaut, le calculateur 14 va plutôt répéter les étapes précitées pour différentes infrastructures.
Si, pour chaque infrastructure repérée par le capteur considéré, la différence ΔΝ entre la note de référence N0 et la note effective N1 dépasse le seuil prédéterminé, le calculateur en déduit un défaut de fonctionnement du capteur. Il stocke alors dans son unité de mémorisation un code d'erreur, qui permettra à un technicien de visualiser ce défaut.
Dans le cas contraire (c'est-à-dire si le capteur détecte les infrastructures de la même manière que les autres véhicules), le calculateur en déduit que le capteur fonctionne correctement.
II est également possible d'exploiter plus finement cette différence ΔΝ.
Ainsi le calculateur peut-il stocker dans son unité de mémorisation les différences ΔΝ successivement calculées pour un capteur, et observer l'évolution de cette différence ΔΝ. Alors, s'il constate une évolution croissante de cette différence ΔΝ, il peut en déduire un léger défaut de fonctionnement du capteur. Il peut également anticiper le moment à partir duquel le capteur sera jugé déficient, de manière à prévoir le moment auquel il faudra le remplacer.
Dans le mode de réalisation ici considéré, il est prévu de transmettre la note effective N1 au serveur distant 50. Cette étape de transmission peut être faite au cours de la seconde étape, lorsque le calculateur transmet au serveur distant 50 une requête.
Dès lors, le serveur distant 50 peut stocker cette note effective N1 dans l'enregistrement associé à l'infrastructure considérée, de manière à compléter sa base de données.
C'est ainsi en complétant sa base de données que le serveur distant 50 pourra obtenir une grande quantité de notes affectées à chaque infrastructure, ce qui permettra d'affiner la valeur de la note de référence N0.
On observera en effet que plus le nombre de notes transmises au serveur distant 50 sera important, plus proche de la réalité sera la note de référence N0, quand bien même une partie des capteurs des véhicules seraient défaillants et quand bien même les conditions météorologiques fausseraient parfois les données relevées par les capteurs.
En variante, on pourra prévoir que le serveur distant 50 n'enregistre cette note effective N1 dans sa base de données que si la différence ΔΝ entre la note de référence N0 et la note effective N1 est inférieure au seuil prédéterminé. De cette manière, si le capteur présente un défaut, la note effective N1 calculée au moyen de ce capteur ne sera pas enregistrée dans la base de données et elle ne faussera pas donc pas le calcul de la note de référence N0.
Par ailleurs, on pourra prévoir que le serveur distant 50 n'enregistre cette note effective N1 que si les conditions météorologiques sont suffisamment bonnes ou si le capteur 1 6, 17 n'est pas ébloui par le soleil ou par une source de lumière quelconque ou s'il fait encore jour.
Pour cela, le calculateur pourra déterminer la valeur d'un indicateur de conditions météorologiques (1 si ensoleillé, 2 si nuageux, 3 si enneigé, ...) et la valeur d'un indicateur d'éblouissement (1 si ébloui, 0 sinon), et de transmettre ces valeurs au serveur distant 50, de manière que celui-ci n'enregistre la note effective N1 que si ces valeurs sont satisfaisantes (par exemple s'il ne pleut pas et ne neige pas, s'il n'y a pas de brouillard et si le capteur n'est pas ébloui). On pourra également prévoir que la note effective N1 ne soit enregistrée que s'il fait encore jour dans le lieu où se trouve le véhicule (compte tenu de l'heure et des horaires de lever et de coucher du soleil dans le lieu où se trouve le véhicule).
En variante, on pourrait prévoir que le serveur distant 50 enregistre toujours la note effective N1 dans sa base de données, quelles que soient les conditions météorologiques et d'éblouissement et quelle que soit l'heure, mais qu'il associe cette note effective N1 aux conditions météorologiques et d'éblouissement rencontrées et à l'heure. Plus précisément, le serveur distant 50 pourra stocker la note effective dans un sous-enregistrement correspondant aux conditions météorologiques rencontrée, au degré d'éblouissement du capteur et au fait qu'il fasse jour ou nuit. Dans cette variante, la requête transmise par le calculateur 14 au serveur distant 50 comportera les indicateurs précités. De cette manière, la note de référence NO renvoyé par le serveur distant 50 au calculateur 14 sera égale à la moyenne des notes mémorisées dans le sous-enregistrement correspondant aux conditions météorologique et/ou d'éclairage (jour ou nuit) et/ou d'éblouissement rencontrées par le véhicule.
Enfin, on notera que les seconde et troisième étapes du procédé de diagnostic précité pourront être mises en œuvre pour chaque infrastructure détectée ou à chaque pas de temps.
En variante, pour éviter que ce procédé ne consomme une grande partie de la puissance de calcul du processeur, les seconde et troisième étapes pourront être réalisées moins souvent.
Elles pourront par exemple être réalisées à intervalles réguliers (par exemple une fois par jour, où après chaque démarrage du véhicule).
Elles pourront par exemple aussi n'être réalisées que si les conditions météorologiques et/ou d'éblouissement du capteur 1 6, 17 sont très satisfaisantes (par temps ensoleillé, lorsque le capteur n'est pas ébloui).

Claims

REVENDICATIONS
1 . Procédé de diagnostic d'un capteur (1 6, 17) de véhicule automobile (10) adapté à détecter des infrastructures (101 , 102, 103, 104) de route, ledit véhicule automobile (10) comportant un moyen de communication (18) adapté à communiquer avec un serveur distant (50) et un calculateur (14) connecté au capteur (1 6, 17) et au moyen de communication (18), caractérisé en ce qu'il comprend des étapes au cours desquelles :
a) le calculateur (14) identifie une infrastructure (101 , 102, 103, 104) et lui affecte une note effective (N1 ), qui est relative à la visibilité de cette infrastructure (101 , 102, 103, 104),
b) le serveur distant (50) acquiert une note de référence (NO) qui est affectée à ladite infrastructure (101 , 102, 103, 104) et qui est relative à la visibilité de cette infrastructure (101 , 102, 103, 104), et
c) la note effective (N1 ) et la note de référence (NO) sont comparées pour en déduire un état de fonctionnement du capteur (1 6, 17).
2. Procédé de diagnostic selon la revendication précédente, dans lequel, à l'étape b), le serveur distant (50) transmet la note de référence (NO) au calculateur (14) et, à l'étape c), l'état de fonctionnement du capteur (1 6, 17) est déterminé par le calculateur (14).
3. Procédé de diagnostic selon la revendication précédente, dans lequel, à la fin de l'étape a), le calculateur (14) émet à destination du serveur distant (50) une requête contenant un identifiant de l'infrastructure (101 , 102, 103, 104) identifiée et/ou les coordonnées géographiques du véhicule automobile (10) et, à l'étape b), le serveur distant (50) acquiert la note de référence (NO) associée à ladite infrastructure (101 , 102, 103, 104), compte tenu dudit identifiant et/ou desdites coordonnées géographiques.
4. Procédé de diagnostic selon l'une des revendications précédentes, dans lequel il est prévu, après l'étape a), une étape de transmission de la note effective (N1 ) au serveur distant (50) et une étape de calcul par le serveur distant (50) d'une nouvelle note de référence (NO) en fonction de ladite note effective (N1 ).
5. Procédé de diagnostic selon la revendication précédente, dans lequel ladite étape de calcul est mise en œuvre uniquement si la différence entre la note effective (N1 ) et la note de référence (NO) est inférieure à un seuil prédéterminé.
6. Procédé de diagnostic selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les étapes b) et c) sont mises en œuvre pour une partie seulement des infrastructures identifiées par le calculateur (14).
7. Procédé de diagnostic selon la revendication 6, dans lequel les étapes b) et c) sont mises en œuvre à intervalles réguliers.
8. Procédé de diagnostic selon la revendications 6, dans lequel, préalablement à l'étape b), il est prévu une étape de détermination d'un indicateur relatif aux conditions météorologiques et/ou d'éblouissement du capteur (1 6, 17), et dans lequel les étapes b) et c) sont mises en œuvre uniquement lorsque ledit indicateur et relatif à des conditions météorologiques et/ou d'éblouissement satisfaisantes.
9. Procédé de diagnostic selon la revendications 6, dans lequel préalablement à l'étape b), il est prévu une étape de détermination de l'heure du jour, et les étapes b) et c) sont mises en œuvre uniquement lorsque l'heure est comprise dans un intervalle déterminé.
10. Procédé de diagnostic selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel, préalablement à l'étape a), il est prévu une étape de détermination d'un indicateur relatif aux conditions météorologiques et/ou aux conditions d'éblouissement du capteur (1 6, 17) et/ou à l'heure du jour, et dans lequel la note de référence (N0) acquise par le serveur distant (50) est fonction de la valeur dudit indicateur.
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