EP3655770A1 - Méthode de détection de l'état de la route et du pneumatique - Google Patents

Méthode de détection de l'état de la route et du pneumatique

Info

Publication number
EP3655770A1
EP3655770A1 EP18749856.3A EP18749856A EP3655770A1 EP 3655770 A1 EP3655770 A1 EP 3655770A1 EP 18749856 A EP18749856 A EP 18749856A EP 3655770 A1 EP3655770 A1 EP 3655770A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
state
modalities
tire
modality
measurement
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Withdrawn
Application number
EP18749856.3A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Thomas Ledoux
Benoît GANDAR
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.)
Compagnie Generale des Etablissements Michelin SCA
Original Assignee
Compagnie Generale des Etablissements Michelin SCA
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 Compagnie Generale des Etablissements Michelin SCA filed Critical Compagnie Generale des Etablissements Michelin SCA
Publication of EP3655770A1 publication Critical patent/EP3655770A1/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/14—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object using acoustic emission techniques
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C11/00—Tyre tread bands; Tread patterns; Anti-skid inserts
    • B60C11/24—Wear-indicating arrangements
    • B60C11/243—Tread wear sensors, e.g. electronic sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C11/00—Tyre tread bands; Tread patterns; Anti-skid inserts
    • B60C11/24—Wear-indicating arrangements
    • B60C11/246—Tread wear monitoring systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/46—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by spectral analysis, e.g. Fourier analysis or wavelet analysis
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0808—Diagnosing performance data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C19/00—Tyre parts or constructions not otherwise provided for
    • B60C2019/004—Tyre sensors other than for detecting tyre pressure
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/26—Scanned objects
    • G01N2291/263—Surfaces
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/26—Scanned objects
    • G01N2291/269—Various geometry objects
    • G01N2291/2692—Tyres

Definitions

  • the invention relates to a method of detecting the state of the road and the tire equipping a vehicle moving on this road.
  • the object of the invention is to provide a robust solution to the problem of determining the driving parameter of a vehicle.
  • the method proposed by the invention also makes it possible, more unexpectedly, to determine, on the sole basis of a sound recording, parameters such as the meteorological conditions, the type of coating, the degree of wear of the pneumatic or the type of sculpture used.
  • the sound recordings are made using a microphone judiciously placed on the vehicle.
  • the spectral density of the sound power is distributed over a given frequency interval.
  • This spectrum varies according to a set of modalities such as the meteorological conditions, the state of the road, the degree of wear of the tire, the type of sculpture of the tire, and to a lesser extent, the inflation pressure, the charge etc.
  • One of the major modalities likely to modify this spectrum, all conditions remaining equal, is the speed of the vehicle at the time when the measurement is made.
  • the method of determining a rolling parameter of a vehicle traveling on a road therefore comprises the steps in which:
  • a spectral power density of the sound signal is determined over a given frequency interval
  • the frequency interval is divided into a plurality of frequency bands of predetermined widths, and each frequency band is associated with a datum representative of an average measured sound power in said frequency band, the representative data from a frequency measurement forming variables of a vector associated with said measurement,
  • a state of the road and of the tire corresponding to the vector associated with the measurement carried out is determined using an identification method based on a learning base formed of a set of vectors associated with previously recorded measurements. and realized, according to the same steps as above, in known rolling conditions in terms each representing a given state of the road and the tire.
  • a reduced discriminant space is determined in which zones formed by each modality or combination of modalities are identified
  • the discriminating space is reduced to areas corresponding to the measured and / or estimated driving conditions.
  • the measurements and estimates relate to the following train conditions:
  • Uncontrolled driving parameters estimates included in the group including: tire wear, pavement condition, weather conditions.
  • the rolling parameter that is to be determined is the wear, and that we have elements concerning the other parameters such as the condition of the coating and weather conditions, the knowledge of these elements make it possible to reduce the possibilities of determination resulting from the identification method.
  • the determination of uncontrolled driving parameters can be carried out in different ways.
  • - For the estimation of the weather or weather conditions of the road: o
  • the identification method is included in the group comprising: supervised or unsupervised learning algorithms, shape recognition algorithms, so-called “Support Vector Machine” or “Vast Separator” algorithms Margin “, neural networks,” Deep Learning “,” Kohonen maps “,” nearest neighbor k “algorithms, decision-tree-based algorithms or decision rules, "Boosting” algorithms, Fisher's discriminant analysis, Bayesian networks, canonical analysis, correspondence analysis or logistic regression
  • the method is characterized in that the representative data forming the variables of a vector associated with a measurement are obtained by making the ratio between the average sound power measured in a frequency band and the total sound power measured over the entire frequency range. In another example, they are obtained by making the ratio between the average power and the maximum power over the entire frequency interval. In general, they can be obtained by calculating an indicator determined from characteristics of the signal.
  • the total measured sound power is equal to the sum of the average sound powers of all the frequency bands of the frequency interval under consideration.
  • Frequency bands are determined by splitting the frequency range by one-third octave.
  • the time frame of a measurement is less than or equal to 0.5 seconds, and preferably less than or equal to 0.25 seconds.
  • the frequency interval is between 0Hz and 20KHz
  • the frequency interval is between 200Hz and 20KHz.
  • a weather mode class formed by different weather conditions of the road, includes at least one dry state, one wet state and one wet state.
  • a class of "pavement state" modalities formed by different states of road pavement, includes at least one closed state, one medium state, and one open state.
  • a class of "wear” modalities formed by different states of wear of the tire, comprises at least one new state, a half-worn state and a worn state.
  • the data identification method provides the steps in which:
  • a measure is associated with the measurement according to the "pavement condition", "wear” or “sculpture” modality, after having previously determined that the measurement was made on a dry road.
  • a probability is associated with the measure according to each combination of modalities containing this modality, and this measure is assigned the modality of the class with the highest probability.
  • the condition of the tire is diagnosed according to the "wear” or "sculpting" modality by combining the results of measurements made at different time intervals.
  • the sound signal generated by the tire is measured by means of a microphone placed in the front part of a wheel arch located at the rear of the vehicle.
  • FIG. 1 represents a vehicle equipped with a device for measuring and analyzing the sound power of a tire.
  • Figure 2 shows a non-"normalized" sound power spectrum for measurements made at different speeds.
  • FIG. 4 shows the average power spectra normalized for different weather conditions of the road.
  • FIG. 5 represents a distribution of measurements in a reduced two-dimensional discriminant space according to the meteorological condition of the road.
  • FIG. 6 represents a functional diagram of the implementation steps of the method according to the invention.
  • the vehicle C rolling on a floor G shown schematically in Figure 1, comprises front and rear wheel arches in which are housed the wheels equipped with T tires.
  • the tire T When the vehicle C moves, the tire T generates a noise whose amplitude and frequency depend on multiple factors.
  • This sound pressure is in fact the superposition of noises of various origins such as the noises generated by the contacting of the breads of the sculpture with the ground G, by the air movements between the carving elements, by the particles of water raised by the tire, or by the air flows related to the speed of the vehicle. Listening to these noises is also superimposed on noise related to the vehicle environment, such as engine noise. All these noises are also dependent on the speed of the vehicle.
  • a listening means such as a microphone 1 is installed in a wheel arch to listen to rolling noise as close as possible to the place where they are generated.
  • the usual precautions are taken to protect the microphone from external aggressions such as splashing water, mud or gravel.
  • the microphone is preferably installed at the front of the wheel arch.
  • the installation of a microphone in each of the wheel arches is the best way to capture all the rolling noises generated by the tires.
  • the condition of the road metaleorological condition and porosity of the coating
  • only one microphone is sufficient. In the latter case, it is better to isolate it from aerodynamic noise and the engine.
  • the vehicle also comprises a computer 2, connected to the microphone, and configured to perform the operations for formatting and analyzing, as will be described in detail later, the raw information from the microphone, and to estimate the state of the ground or the tire according to a measurement of the sound power detected by the microphone.
  • Storage means of the information are associated with the computer. These means make it possible to keep in memory the data relating to a learning plan concerning measurements made under known rolling conditions and according to modalities describing different states of the road or of the tire, or a database containing geolocated measurements. and dated, as previously described.
  • the information concerning the state of the road or the tire can be transmitted to display means or to driving assistance systems 3, or on a remote server.
  • modality is meant herein a set of conditions related to the state of the ground or the tire capable of appreciably varying the measurement of the sound pressure.
  • the number of parameters having a potential impact on the noise of the tire can be significant.
  • certain parameters have a weak or second-order influence on the nature of the noise generated by the tire. This may be the case for example of the internal pressure of the tire or the load of the tire.
  • the weather condition of the road seems to be a parameter of the first order. Its impact on the noise of the tire is very important and above all independent of all the other parameters such as the state of the road surface, the state of wear of the tire or the type of tire tread. These other parameters are also likely to a lesser extent to vary the rolling noise as far as it is known to discern their own acoustic signatures.
  • the meteorological condition of the road forms a first class of modalities, said class "weather", in which one differentiates several states, for example three states: in this case we distinguish a dry road from a wet road, characterized by a water level flush with the natural roughness of the pavement of the road, or a road where the water level exceeds the level of the natural roughness of the road surface.
  • states for example three states: in this case we distinguish a dry road from a wet road, characterized by a water level flush with the natural roughness of the pavement of the road, or a road where the water level exceeds the level of the natural roughness of the road surface.
  • Real-time knowledge of the changing weather conditions of the road is of paramount importance for adapting, for example, driver assistance systems.
  • class "state of the coating” different states of the road surface.
  • a coating is called a closed coating when it takes on a smooth appearance and without roughness, such as a bitumen that has been squeezed after having undergone severe heat.
  • a pavement will be considered open, when the roughness is important like that of a worn pavement or that of a country road repaired quickly by means of a superficial rendering carried out by projecting pebbles on bitumen.
  • a medium coating describes all the coatings in an intermediate state between the two preceding states and more particularly qualifies the new coatings. It is assumed here that the porosity of the coating influences the permeability or the sound reflection of the noise generated by the tire. Indeed, the phenomenon of pumping air trapped between the ground and the sculpture of the tire, and the noise amplification phenomenon by the air wedge formed by the curvature of the tire and the ground, are all more pronounced than the pavement of the road is closed. Real-time knowledge of the condition of a road can be useful if, for example, this information is returned by a large number of vehicles or a dedicated fleet of vehicles, to a centralized tracking and monitoring system. maintenance of the road network.
  • the state of wear distinguishing, in a third class of modalities, said class "wear", the new state, the worn state, and a state intermediate considered here as the state of the tire mid-wear.
  • Information about the evolution of the wear characteristic over time is also important, especially if it is linked to the weather information of the road. Indeed, it is known that a vehicle equipped with worn tires that rolls on a wet coating is more likely to lose its adhesion ("aquaplaning") than if it had new tires.
  • the method according to the invention is capable of discerning a fourth class of modalities, said class "sculpture” and relating to the type of sculpture of the tire, distinguishing if it is a sculpture type summer of a winter type sculpture.
  • treads having different carvings, strongly notched and laminated in the case winter sculptures, more directional and less notched in the case of summer sculptures, as well as the nature of the materials forming the tread, softer in the case of winter tires, and harder in the case of summer tires.
  • the method of the invention makes it possible to highlight each of the modalities of these different classes in an isolated manner as is the case more particularly for the weather characteristic or in a combined manner for the other characteristics.
  • Figure 2 is a spectral representation of the sound power recorded by the microphone during a time frame.
  • time frame is meant the time interval, usually short, during which a recording is made on the basis of which are established the data used as a basis for a measurement.
  • This time frame is less than or equal to 0.5 seconds or ideally less than or equal to 0.25 seconds.
  • This spectral representation represents the received sound power (in dB) as a function of the frequency, over a given frequency interval, typically here, the audible frequency interval, between 0 Hz and 20 KHz.
  • the spectral representation of FIG. 2 is obtained by breaking down the frequency interval into frequency bands of predetermined widths, and by assigning to each frequency band a characteristic value equal to the average power measured in this band of frequencies. frequency.
  • a division of the frequency range into one-third octave bands seems to be the most appropriate.
  • each point of each of the curves of FIG. 2 represents an average sound power for a given frequency band and measured during a time frame under rolling conditions in which, all other things being equal, only the speed is varied. (typically from 30kmh to 1 10kmh). It is then observed that the curves representing the spectral powers are shifted relative to each other, and that the total sound power dissipated increases as a function of speed. However, the general shape of the curves remains similar. This observation is reproduced when one or more modalities of the other classes are changed and the curves obtained are compared by varying only the speed parameter.
  • Each of the points of the curve of FIG. 3 is a representative value of the average sound power in a given frequency band. All these points can then constitute a vector in a vector space comprising as many dimensions as frequency bands.
  • a vector comprising 21 dimensions is obtained by considering a frequency interval segmented by one-third octave and included in the frequency range located between 200 Hz and 20 kHz. It will be observed in passing that the sum of the values forming the coordinates of a vector is equal to 1.
  • the choice of the frequency interval can also be adapted according to whether it is desired to completely eliminate the noise generated by the motor whose maximum amplitude is between 50Hz and 60Hz, in which case a frequency interval will be considered. for example between 200Hz and 20KHz, or if it is desired to keep the relevant portion of information contained in the frequency range below 200Hz, in which case the spectrum will be taken into account over the entire range between 0Hz and 20KHz.
  • the recording of the sound power during a time frame can be done from a sampling at high frequency (around 40 kHz) of the sound signal.
  • the implementation of the invention comprises a preliminary learning phase, during which a large number of measurements are made by varying in a known manner the modalities described above, and describing the meteorological state, the condition of the road, the state of wear or the type of tire tread. To each of these measurements, a vector obtained is assigned under the conditions described above. This provides a vehicle-specific learning base.
  • a first step of this method is to determine the main factorial axes that reduce the number of dimensions to the number just needed to describe the vectors assigned to each of the measurements along orthogonal axes.
  • the passage of the vector space whose number of dimensions is equal to the number of frequency bands, typically equal to 21 dimensions, in the reduced discriminant space is done using a linear transformation.
  • a second step then consists, using the discriminant analysis proper to look for, in this discriminative space reduces the areas in which are located the measurements obtained during the learning phase according to a given single modality or according to a combination of terms.
  • combination of terms is meant here a representative state of a given measurement performed according to a modality chosen in each of the classes.
  • a measurement made in the "wet” state, on a “closed” road with a “summer” and “worn” tire represents the combination of "wet-closed-summer-worn” mode.
  • Number of combined terms is therefore equal to the product of the number of terms of each class.
  • the center of gravity of the zone in which the points representing a modality or a combination of modalities are located as well as a confidence interval representative of the dispersion of the points of a same area relative to this center of gravity.
  • FIG. 4 represents the spectral distribution of the "normalized" sound power, in frequency bands of 1/3 octave for three weather conditions of the road, all the modalities of the other classes being equal elsewhere.
  • FIG. 5 shows in a two-dimensional space the distribution of the measurements according to one of the "dry”, “wet” and “wet” modes of the "weather” class of the road, in the case where it is is the weather parameter that we want to determine.
  • a first observation shows that the measurements made on a dry floor are not overlapping with the measurements made on wet or wet ground.
  • a second observation makes it possible to conclude that it is possible to determine the weather condition of the road independently of the modalities of the other classes with good robustness.
  • the ellipses surrounding each of the point clouds are placed at one, two and three standard deviations, and make it possible to evaluate the dispersion of the measurements around the center of gravity, and especially to assess the recovery rate of an area. compared to another which is representative of the risk of misallocating to another modality of a measure carried out according to a different modality. From these data, it is also possible to determine the probability of membership of a new measurement to one of the three modalities of the "weather" class of the road by evaluating the distance from this point to the center of gravity. each of these terms. Table 1 gives the probabilities of classification of the weather condition of the road according to one of three modalities "dry”, “wet”, “wet”.
  • the zones housing the vectors relating to the modalities related to the state of the tire are relatively dispersed and interpenetrate strongly (strong dispersion around the center of the tire). gravity, and low distance from the centers of gravity) which does not allow to conclude to a precise modality without a high risk of determination wrongly, especially when the state of the road is "wet” or "wet". For more robustness, it then seems preferable to perform the discriminant analysis based on the combined modalities of the three classes.
  • the clouds of points representative of the vectors and measurements made according to a given combination of modalities selected in each of the three classes of modality "state of the coating", "wear” and “sculpture” are located.
  • the modalities related to the sculpture of the tire are denoted “A” for a tire “winter” and “P” for a tire “summer”, the conditions of the state of wear are noted “N” for a tire “new”, “M” for a tire "half-worn” and “U” for a “worn” tire, and finally, the conditions of the state of the coating are noted “f” for the modality “closed”, “ m “for the modality” medium “and” o “for the modality” open “.
  • Table 2 gives the probabilities obtained from the results of measurements contained in the learning base, for each of the 18 combinations of modalities.
  • the dispersion of the measurements, observed for the modalities alone, is then much weaker for the combined modalities and makes it possible to proceed to a classification in a more efficient manner.
  • Table 3 makes it possible to determine the probabilities of detecting the modality of one of the three classes according to the combinations of modalities.
  • This table 3 indicates that, if a measurement is assigned to the class "AUf" (Winter, worn closed coating), we can have a good confidence in the determination of the sculpture (1), the state of wear (U) and the state of the coating (1). Relatively poorer confidence is obtained in the "AUo" class (Winter, Worn, Open) for which the prediction on the type of pneumatic sculpture is less good (0.91).
  • the 21 variables of the vector resulting from the measurement allow, based on the discriminant analysis based on the learning base to determine a probability of belonging to one of the combined methods, according to the class "state of the coating", the class "wear” or the class “sculpture”, is typically, in the case serving as a support for the present description, the probability of belonging to one of the 18 classes of combined modalities: ANf, ANm, ANo, AMf, AMm, AMo, AUf, AUm, AUo, PNf, PNm, PNo, PMf, PMm, PMo, PUf, PUm, PUo.
  • This probability is calculated for example by estimating a distance from the center of gravity of the combined class of modality considered.
  • the probability of belonging to one of the categories of a particular class, other than the weather class, is then carried out using a second probability calculation called model "sculpture + wear + coating". on dry soil "as follows.
  • the probability of assignment to a modality resulting from a given measurement is then confronted with a threshold determined to decide the validity of the result found and its transmission to a display system or assistance to driving. For example, all detections whose probability of classification is not at least 0.75 are rejected. And if this probability is between 0.95 and 0.75, the result from the measurement must be confirmed by one or more of the following measures. It will be observed here that, unlike the weather condition or road pavement condition that can change abruptly and that require rapid decision-making, the evolution of wear or the type tire tread are much more stable factors over time, typically on time scales corresponding to distances of 100 kilometers or even 1000 kilometers. However, as the detection of these pneumatic parameters depends on the state of the road, we arrive at the paradox that we must be able to detect them almost as quickly as the state of the road.
  • FIG. 6 gives the sequence of the operations implemented in the method according to the invention.
  • This figure shows the determination of an uncontrolled rolling parameter, among the following parameters: tire wear, state of the coating, weather condition, knowledge of an estimate of the other two uncontrolled driving parameters.
  • This method thus comprises the following preparatory steps
  • the second parameter is determined by means such as those described in paragraph [0017] of the present application.
  • Embodiments of the invention serving as a basis for the present description are not limiting, and may be the subject of implementation variants, in particular in the choice of digital data analysis methods, as long as they make it possible to obtain the technical effects as described and claimed.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Tires In General (AREA)

Abstract

L'invention concerne une méthode de détermination d'un paramètre de roulage d'un véhicule se déplaçant sur une route, à partir d'une mesure d'un signal sonore produit par un pneumatique du véhicule, et de mesures et estimations de conditions de roulage effectuées en temps réel.

Description

METHODE DE DETECTION DE L'ETAT DE LA ROUTE ET DU PNEUMATIQUE
[001] L'invention concerne une méthode de détection de l'état de la route et du pneumatique équipant un véhicule se déplaçant sur cette route.
[002] Il s'avère utile en effet de connaître à tout instant l'état de la route ou du pneumatique, pour interagir avec le conducteur ou avec les systèmes d'assistance à la conduite, de manière à les informer en temps réel de l'évolution des conditions de roulage, et plus généralement, de la modification possible des conditions d'adhérence du pneumatique et de la tenue de route du véhicule.
[003] Ces méthodes ont donc pour objet de mettre en évidence l'évolution des conditions de roulage telles que le passage entre des conditions de roulage sur sol sec, humide, mouillé, enneigé. Elles sont basées sur le constat que la fréquence et l'intensité sonores engendrées par le pneumatique varient lorsque l'état de la route change, et analysent des enregistrements sonores réalisés par des microphones disposés à proximité du pneumatique et de la route. [004] A partir de l'enregistrement d'un spectre fréquentiel des puissances sonores, on détermine l'état météorologique de la route à l'aide de ratios judicieusement choisis ou en comparant ce spectre à des données préenregistrées.
[005] On observe toutefois que la précision et la fiabilité de toutes ces méthodes reposent en grande partie sur l'introduction de paramètres supplémentaires tels que la connaissance de la vitesse de roulage, de la température ou encore de la charge du véhicule, du degré d'usure ou du type de sculpture utilisé et, dans les méthodes les plus complexes, de l'enregistrement de l'état visuel de la route située en avant du véhicule. Il est donc nécessaire de combiner des informations en provenance de plusieurs capteurs, ce qui n'est pas sans incidences sur le coût de la mise en œuvre des dispositifs proposés. [006] L'invention a pour objet d'apporter une solution robuste à la problématique de détermination de paramètre de roulage d'un véhicule. De manière complémentaire, la méthode proposée par l'invention permet également, de manière plus inattendue, de déterminer sur la seule base d'un enregistrement sonore, des paramètres tels que les conditions météorologiques, le type de revêtement, le degré d'usure du pneumatique ou encore le type de sculpture utilisé. [007] Les enregistrements sonores sont réalisés à l'aide d'un microphone judicieusement placé sur le véhicule. La densité spectrale de la puissance sonore est répartie sur un intervalle de fréquence donné. Ce spectre varie en fonction d'un ensemble de modalités telles que les conditions météorologiques, l'état de la route, le degré d'usure du pneumatique, le type de sculpture du pneumatique, et dans une moindre mesure, la pression de gonflage, la charge etc. Une des modalités majeures susceptible de modifier ce spectre, toutes les conditions restant égales par ailleurs, est la vitesse du véhicule au moment où on effectue la mesure.
[008] Il a été mis en évidence que cette variation pouvait être pratiquement neutralisée si, au lieu de considérer le spectre de puissance issu de la mesure, on recalcule ce spectre en "normalisant" les données mesurées à l'aide de la puissance sonore totale enregistrée pendant le temps de mesure sur l'ensemble de l'intervalle de fréquence. Ce qui a pour objet de gommer l'effet vitesse et de rendre la mesure sensiblement invariante à cette modalité. [009] On connaît, de la demande WO2015/092253, un procédé de détermination de l'état d'une route ou de l'état d'un pneumatique tirant parti de cette observation. Toutefois, on a constaté que ce procédé était relativement gourmand en calcul, et en outre qu'il manquait de précision et de robustesse. L'objet de la présente invention vise donc à remédier à cet inconvénient.
[0010] La méthode de détermination d'un paramètre de roulage d'un véhicule se déplaçant sur une route selon l'invention comprend donc les étapes au cours desquelles :
on enregistre une mesure d'un signal sonore produit par le pneumatique roulant sur une surface de la route pendant une trame temporelle donnée,
on détermine une densité spectrale de puissance du signal sonore sur un intervalle de fréquence donné,
on segmente l'intervalle de fréquence en une pluralité de bandes de fréquence de largeurs préalablement déterminées, et on associe à chaque bande de fréquence une donnée représentative d'une puissance sonore moyenne mesurée dans ladite bande de fréquence, les données représentatives issues d'une mesure formant des variables d'un vecteur associé à ladite mesure,
on détermine un état de la route et du pneumatique correspondant au vecteur associé à la mesure réalisée, à l'aide d'une méthode d'identification fondé sur une base d'apprentissage formée d'un ensemble de vecteurs associés à des mesures préalablement enregistrées et réalisées, selon les mêmes étapes que ci-dessus, dans des conditions de roulage connues selon des modalités représentant chacune un état donné de la route et du pneumatique.
La méthode étant caractérisée en ce que la méthode d'identification comprend les étapes suivantes :
- à partir de la base d'apprentissage, on détermine un espace discriminant réduit dans lequel on identifie des zones formées par chaque modalité ou combinaison de modalités,
à partir de mesures et estimations de conditions de roulage effectuées en temps réel, on réduit l'espace discriminant aux zones correspondant aux conditions de roulage mesurées et/ou estimées.
[0011] Dans une réalisation préférentielle, les mesures et estimations concernent les conditions de rouage suivantes :
- Une mesure directe par le véhicule et/ou des systèmes électroniques liés, de paramètres de roulage maîtrisés, compris dans le groupe comprenant la vitesse du véhicule, la pression d'un pneumatique, et la charge portée, et
- Des estimations de paramètres de roulage non maîtrisés, compris dans le groupe comprenant : l'usure des pneumatiques, l'état du revêtement, les conditions météorologiques.
[0012] Ces mesures et estimations permettent de limiter le nombre de paramètres de roulage inconnus, et ainsi d'utiliser une règle de caractérisation ou de prédiction des états adaptée aux seuls paramètres inconnus. Ceci permet d'améliorer la robustesse et la qualité de détermination d'un paramètre de roulage inconnu.
[0013] Ainsi, si le paramètre de roulage que l'on cherche à déterminer est l'usure, et que l'on dispose d'éléments concernant les autres paramètres tels que l'état du revêtement et les conditions météo, la connaissance de ces éléments permet de réduire les possibilités de détermination issues de la méthode d'identification.
[0014] La détermination des paramètres de roulage non maîtrisés peut être effectuée de différentes manières. Ainsi, selon les modes de réalisation, on pourra envisager les moyens suivants, décrits ici à titre non limitatif : - Pour l'estimation de l'état météo ou des conditions météo de la route : o L'utilisation d'un flux d'informations météo externes, transmis au véhicule, o L'utilisation d'un capteur de température et/ou d'humidité, et/ou de pression atmosphérique, o L'utilisation d'un dispositif optique de type caméra,
- Pour l'estimation de l'état du revêtement : o L'utilisation d'une base de données cartographiques renseignée des types de sol, et de données de géolocalisation du véhicule, o L'utilisation d'une base de données enregistrées dans le véhicule, et contenant des données géolocalisées et éventuellement datées, déterminées par le véhicule au cours d'un précédent trajet, et réutilisées lors d'un trajet ultérieur. o La communication avec des véhicules environnants ou tout autre objet communiquant, pouvant connaître cet état du revêtement, o Un dispositif de détection embarqué dans le véhicule, par exemple un dispositif de type Laser.
- Pour l'estimation de l'usure du pneumatique : o Des informations issues d'une base de données renseignée des informations de maintenance du véhicule et/ou de ces pneumatiques, o Une mesure manuelle effectuée au préalable, o La communication avec un système de mesure de l'usure posé au sol, o Une évaluation par l'évaluation d'un rayon de roulement équivalent du pneumatique, o Une extrapolation par rapport à une information d'état d'usure antérieure. [0015] Dans un mode de réalisation préférentielle, la méthode d'identification est comprise dans le groupe comprenant : des algorithmes d'apprentissage supervisé ou non supervisé, de reconnaissance de forme, des algorithmes dits « Support Vector Machine » ou « Séparateur à Vaste Marge », des réseaux de neurones, de « Deep Learning », de « cartes de Kohonen », d'algorithmes « des k plus proche voisin », d'algorithmes à base d'arbres de décision ou de règles de décision, d'algorithmes de « Boosting », d'analyse discriminante de Fisher, de réseaux bayésiens, d'analyse canonique, d'analyse de correspondance ou encore de régression logistique
[0016] Dans un mode de réalisation préférentiel, la méthode se caractérise en ce que les données représentatives formant les variables d'un vecteur associé à une mesure sont obtenues en faisant le ratio entre la puissance sonore moyenne mesurée dans une bande de fréquence et la puissance sonore totale mesurée sur tout l'intervalle de fréquence. Dans un autre exemple, elles sont obtenues en faisant le ratio entre la puissance moyenne et puissance maximale sur tout l'intervalle de fréquence. De manière générale, elles peuvent être obtenues en calculant un indicateur déterminé à partir de caractéristiques du signal.
[0017] La méthode selon l'invention peut aussi comprendre isolément ou en combinaison les caractéristiques suivantes :
La puissance sonore totale mesurée est égale à la somme des puissances sonores moyennes de toutes les bandes de fréquence de l'intervalle de fréquence considéré.
Les bandes de fréquence sont déterminées en découpant l'intervalle de fréquence par tiers d'octave.
La trame temporelle d'une mesure est inférieure ou égale à 0,5 secondes, et préférentiellement inférieure ou égale à 0,25 secondes.
L'intervalle de fréquence est compris entre 0Hz et 20KHz
L'intervalle de fréquence est compris entre 200Hz et 20KHz.
Une classe de modalités "météo", formée par différents états météorologiques de la route, comprend au moins un état sec, un état humide et un état mouillé. - Une classe de modalités "état du revêtement", formée par différents états du revêtement de la route, comprend au moins un état fermé, un état médium et un état ouvert.
Une classe de modalités "usure", formée par différents états d'usure du pneumatique, comprend au moins un état neuf, un état mi-usé et un état usé. Une classe de modalités "sculpture", formée par différents types de sculptures de pneumatiques, comprend au moins une sculpture de type été et une sculpture de type hiver.
La méthode d'identification des données prévoit les étapes au cours desquelles :
o on transforme le vecteur associé à une mesure dans ledit espace discriminant réduit et, en fonction de la localisation dudit vecteur, on associe à la mesure une probabilité selon chacune des modalités ou des combinaisons de modalités,
o on détermine la modalité la plus probable selon chacune des classes de modalités.
On associe à la mesure une modalité selon la modalité "état du revêtement", "usure" ou "sculpture", après avoir préalablement déterminé que la mesure a été effectuée sur une route sèche.
- On associe à la mesure une probabilité selon chacune des combinaisons de modalités contenant cette modalité, et on attribue à cette mesure la modalité de la classe ayant la plus forte probabilité.
On réalise un diagnostic de l'état du pneumatique selon la modalité "usure" ou la modalité "sculpture" en combinant les résultats de mesures effectuées à des intervalles de temps différents.
On mesure le signal sonore engendré par le pneumatique à l'aide d'un microphone placé dans la partie avant d'un passage de roue situé à l'arrière du véhicule.
[0018] L'invention sera mieux comprise à la lecture des figures annexées, qui sont fournies à titre d'exemples et ne présentent aucun caractère limitatif, dans lesquelles :
La figure 1 représente un véhicule équipé d'un dispositif de mesure et d'analyse de la puissance sonore d'un pneumatique.
La figure 2 représente un spectre de puissance sonore non "normalisé" pour des mesures réalisées à des vitesses différentes.
- La figure 3 représente le même spectre de puissance après "normalisation".
La figure 4 représente les spectres moyens de puissance normalisés pour différents états météorologiques de la route. La figure 5 représente une répartition des mesures dans un espace discriminant réduit à deux dimensions selon l'état météorologique de la route.
La figure 6 représente un diagramme fonctionnel des étapes de mise en œuvre de la méthode selon l'invention. [0019] Le véhicule C roulant sur un sol G, représenté de manière schématique à la figure 1 , comprend des passages de roue avant et arrière dans lesquels sont logées les roues équipées de pneumatiques T.
[0020] Lorsque le véhicule C se déplace, le pneumatique T génère un bruit dont l'amplitude et la fréquence dépendent de multiples facteurs. Cette pression sonore est en fait la superposition de bruits d'origines variées tels que les bruits engendrés par la mise en contact des pains de la sculpture avec le sol G, par les mouvements d'air entre les éléments de sculpture, par les particules d'eau soulevées par le pneumatique, ou encore par les écoulements d'air liés à la vitesse du véhicule. L'écoute de ces bruits se superpose également avec les bruits liés à l'environnement du véhicule tels que le bruit du moteur. Tous ces bruits sont également dépendants de la vitesse du véhicule.
[0021] Un moyen d'écoute, tel qu'un microphone 1 est installé dans un passage de roue pour écouter les bruits de roulement aussi près que possible du lieu où ils sont engendrés. Bien évidemment, les précautions d'usage sont prises pour protéger le microphone des agressions extérieures telles que les projections d'eau, de boue ou de gravillons. A cet effet, le microphone est préférentiellement installé à l'avant du passage de roue.
[0022] Idéalement, on peut considérer que l'installation d'un microphone dans chacun des passages de roue constitue le meilleur moyen de capter tous les bruits de roulage engendrés par les pneumatiques. Toutefois, pour déterminer l'état de la route (état météorologique et porosité du revêtement), un seul microphone est suffisant. Dans ce dernier cas, il est préférable de l'isoler des bruits aérodynamiques et du moteur.
[0023] Un bon choix semble être d'installer le microphone au niveau de la partie avant d'un des passages de roue de l'essieu arrière.
[0024] Il est également possible de placer le microphone dans le parechoc arrière voire dans le parechoc avant. [0025] Le véhicule comprend également un calculateur 2, relié au microphone, et configuré pour exécuter les opérations permettant de mettre en forme et d'analyser, comme cela sera décrit en détails par la suite, l'information brute provenant du microphone, et d'estimer l'état du sol ou du pneumatique en fonction d'une mesure de la puissance sonore détectée par le microphone.
[0026] Des moyens de stockage de l'information sont associés au calculateur. Ces moyens permettent de conserver en mémoire les données relatives à un plan d'apprentissage concernant des mesures réalisées dans des conditions de roulage connues et selon des modalités décrivant des états différents de la route ou du pneumatique, ou une base de données contenant des mesures géolocalisées et datées, telle que précédemment décrite.
[0027] Enfin, les informations concernant l'état de la route ou du pneumatique peuvent être transmises à des moyens d'affichage ou à des systèmes d'assistance à la conduite 3, ou encore sur un serveur éloigné. [0028] On entend ici par modalité, un ensemble de conditions liées à l'état du sol ou du pneumatique aptes à faire varier de manière sensible la mesure de la pression sonore.
[0029] Comme cela a été évoqué, le nombre de paramètres ayant un impact potentiel sur le bruit du pneumatique peut être important. Toutefois, il apparaît que certains paramètres ont une influence faible ou de deuxième ordre sur la nature du bruit généré par le pneumatique. Cela peut être le cas par exemple de la pression interne du pneumatique ou encore de la charge du pneumatique.
[0030] De manière surprenante, il apparaît que l'état météorologique de la route semble être un paramètre de premier ordre. Son impact sur le bruit du pneumatique est très important et surtout indépendant de tous les autres paramètres tels que l'état du revêtement de la route, l'état d'usure du pneumatique ou encore le type de sculpture du pneumatique. Ces autres paramètres sont aussi susceptibles dans une moindre mesure de faire varier le bruit de roulage pour autant que l'on sache discerner leurs signatures acoustiques propres.
[0031] L'état météorologique de la route forme une première classe de modalités, dite classe "météo", dans laquelle on différencie plusieurs états, par exemple trois états : dans ce cas on distingue une route sèche d'une route humide, caractérisée par une hauteur d'eau affleurant les rugosités naturelles du revêtement de la route, ou d'une route mouillée pour laquelle la hauteur d'eau dépasse le niveau des rugosités naturelles du revêtement de la route. La connaissance en temps réel de l'évolution des conditions météorologiques de la route est d'une importance de premier ordre pour adapter, par exemple, les systèmes d'aide à la conduite. [0032] On distingue aussi dans une seconde classe de modalités, dite classe "état du revêtement", différents états du revêtement de la route. Un revêtement est qualifié de revêtement fermé lorsqu'il prend un aspect lisse et sans rugosités, comme par exemple un bitume ayant ressué après avoir subi de fortes chaleurs. Un revêtement sera considéré comme ouvert, lorsque les rugosités sont importantes comme celles d'un revêtement usé ou celui d'une route de campagne réparée rapidement à l'aide d'un enduit superficiel réalisé par projection de cailloux sur du bitume. Un revêtement médium décrit tous les revêtements dans un état intermédiaire entre les deux états précédents et qualifie plus particulièrement les revêtements neufs. On suppose ici que la porosité du revêtement influence la perméabilité ou la réflexion sonore du bruit engendré par le pneumatique. En effet, le phénomène de pompage de l'air emprisonné entre le sol et la sculpture du pneumatique, ainsi que le phénomène d'amplification du bruit par le coin d'air formé par la courbure du pneumatique et le sol, sont d'autant plus prononcés que le revêtement de la route est fermé. La connaissance en temps réel de l'état d'une route peut s'avérer utile dans le cas où, par exemple, cette information est retournée par un grand nombre de véhicules ou une flotte de véhicules dédiés, vers un système centralisé de suivi et d'entretien du réseau routier.
[0033] Concernant l'état du pneumatique, il est possible de reconnaître l'état d'usure en distinguant, dans une troisième classe de modalités, dite classe "usure", l'état neuf, l'état usé, et un état intermédiaire considéré ici comme l'état du pneumatique à mi-usure. Une information de l'évolution dans le temps de la caractéristique d'usure, est également capitale, surtout si elle est couplée à l'information de l'état météorologique de la route. En effet, il est connu qu'un véhicule équipé de pneumatiques usés qui roule sur un revêtement mouillé risque plus facilement de perdre son adhérence (« aquaplaning ») que s'il avait des pneus neufs. [0034] Enfin, la méthode selon l'invention est capable de discerner une quatrième classe de modalités, dite classe "sculpture" et relative au type de sculpture du pneumatique, en distinguant s'il s'agit d'une sculpture de type été d'une sculpture de type hiver. Ces deux types de pneumatiques se distinguent essentiellement par des bandes de roulement ayant des sculptures différentes, fortement entaillées et lamélisées dans le cas des sculptures hiver, plus directionnelles et moins entaillées dans le cas des sculptures été, ainsi que par la nature des matériaux formant la bande de roulement, plus tendre dans le cas des pneumatiques hiver, et plus dure dans le cas des pneumatiques été. Ces caractéristiques ne sont pas sans influence sur le comportement et la tenue de route du véhicule, et peuvent constituer une information utile pour adapter le système de conduite, en particulier dans les régions où les montes de pneumatiques alternent entre les périodes d'été et les périodes d'hiver.
[0035] La méthode selon l'invention permet de mettre en évidence chacune des modalités de ces différentes classes de manière isolée comme cela est le cas plus particulièrement pour la caractéristique météo ou de manière combinée pour les autres caractéristiques.
[0036] La figure 2 est une représentation spectrale de la puissance sonore enregistrée par le microphone pendant une trame temporelle. On entend ici par trame temporelle l'intervalle de temps, généralement court, pendant lequel on effectue un enregistrement sur la base duquel sont établies les données servant de base à une mesure. Cette trame temporelle est inférieure ou égale à 0,5 secondes ou idéalement inférieure ou égale à 0,25 secondes.
[0037] Cette représentation spectrale représente la puissance sonore reçue (en dB) en fonction de la fréquence, sur un intervalle de fréquence donné, typiquement ici, l'intervalle de fréquence audible, compris entre 0 Hz et 20 KHz.
[0038] Plus spécifiquement la représentation spectrale de la figure 2 est obtenue en décomposant l'intervalle de fréquence en bandes de fréquence de largeurs prédéterminées, et en affectant à chaque bande de fréquence une valeur caractéristique égale à la puissance moyenne mesurée dans cette bande de fréquence. Un découpage de l'intervalle de fréquence par bandes de tiers d'octave semble être le plus approprié. Ainsi, chaque point de chacune des courbes de la figure 2 représente une puissance sonore moyenne pour une bande de fréquence donnée et mesurée pendant une trame temporelle dans des conditions de roulage dans lesquelles, toutes choses égales par ailleurs, on ne fait varier que la vitesse (typiquement de 30kmh à 1 10kmh). [0039] On observe alors que les courbes représentant les puissances spectrales sont décalées les unes par rapport aux autres, et que la puissance sonore totale dissipée augmente en fonction de la vitesse. Pour autant la forme générale des courbes reste similaire. [0040] Cette observation se reproduit lorsque l'on change une ou plusieurs modalités des autres classes et que l'on compare les courbes obtenues en ne faisant varier que le seul paramètre vitesse.
[0041] On détermine alors la puissance sonore totale sur l'ensemble de l'intervalle de fréquence, qui peut être assimilée à la surface comprise entre la courbe et l'axe des abscisses et, pour chaque bande de fréquence, on divise la puissance moyenne observée dans cette bande de fréquence pendant une trame temporelle donnée, par la puissance totale enregistrée pendant cette trame temporelle sur tout l'intervalle de fréquence. Cela revient en quelque sorte à "normaliser" la mesure. [0042] On observe alors à la figure 3 que les courbes obtenues préalablement, se recouvrent sensiblement et ont des profils très proches, en particulier dans les bandes de fréquences les plus élevées et les plus représentatives des phénomènes sonores décrits précédemment.
[0043] Cette "normalisation" permet de neutraliser l'effet lié à la vitesse, sans pour autant modifier de manière sensible la capacité d'analyse qu'il est possible de produire à partir d'un enregistrement sonore pendant une trame temporelle déterminée.
[0044] Cet avantage peut s'avérer décisif lorsque l'on ne souhaite pas relier le calculateur 2 à des moyens d'évaluation de la vitesse du véhicule, et que l'on désire obtenir des informations sur l'état de la route ou du véhicule de manière autonome. [0045] Par souci de simplification et de rapidité dans l'exécution des calculs, on peut considérer que la puissance totale est égale à la somme des puissances moyennes dans chacune des bandes de fréquence de l'intervalle de fréquence considéré.
[0046] Chacun des points de la courbe de la figure 3 est une valeur représentative de la puissance sonore moyenne dans une bande de fréquence donnée. L'ensemble de ces points peut alors constituer un vecteur dans un espace vectoriel comprenant autant de dimensions que de bandes de fréquences. Dans l'exemple servant de support à la présente description, on obtient un vecteur comprenant 21 dimensions en considérant un intervalle de fréquence segmenté par tiers d'octave et compris dans l'intervalle de fréquence situé entre 200Hz et 20KHz. On observera au passage que la somme des valeurs formant les coordonnés d'un vecteur est égale à 1. [0047] Le choix de l'intervalle de fréquence peut lui aussi être adapté selon que l'on souhaite éliminer totalement le bruit généré par le moteur dont l'amplitude maximale est comprise entre 50Hz et 60Hz, auquel cas on considérera un intervalle de fréquence compris par exemple entre 200Hz et 20KHz, ou si l'on désire conserver la part d'information pertinente contenue dans la gamme de fréquence inférieure à 200Hz, auquel cas on prendra en compte le spectre sur tout l'intervalle compris entre 0Hz et 20KHz.
[0048] L'enregistrement de la puissance sonore pendant une trame de temps peut être fait à partir d'un échantillonnage à haute fréquence (autour de 40 kHz) du signal sonore. [0049] La mise en œuvre de l'invention comprend une phase d'apprentissage préalable, au cours de laquelle on effectue un grand nombre de mesures en faisant varier de manière connue les modalités décrites ci-dessus, et décrivant l'état météorologique, l'état de la route, l'état d'usure ou le type de sculpture du pneumatique. A chacune de ces mesures, on affecte un vecteur obtenu dans les conditions décrites ci-dessus. On constitue de la sorte une base d'apprentissage spécifique à un véhicule.
[0050] Les méthodes d'analyse et de traitement statistiques des données sont connues en soi et ne font pas l'objet de cette invention. La méthode d'analyse discriminante linéaire qui a été utilisée a permis d'obtenir des résultats fiables et robustes.
[0051] Une première étape de cette méthode consiste à déterminer les axes factoriels principaux qui permettent de réduire le nombre de dimensions au nombre juste nécessaire pour décrire les vecteurs affectés à chacune des mesures selon des axes orthogonaux. Le passage de l'espace vectoriel dont le nombre de dimensions est égal au nombre de bandes de fréquences, typiquement égal à 21 dimensions, dans l'espace discriminant réduit se fait à l'aide d'une transformation linéaire. [0052] Une deuxième étape consiste alors, à l'aide de l'analyse discriminante proprement dite à rechercher, dans cet espace discriminant réduit les zones dans lesquelles se situent les mesures obtenues pendant la phase d'apprentissage selon une modalité unique donnée ou selon une combinaison de modalités.
[0053] On entend ici par combinaison de modalités un état représentatif d'une mesure donnée réalisée selon une modalité choisie dans chacune des classes. A titre d'exemple une mesure réalisée à l'état "mouillé", sur une route "fermée" avec un pneumatique "été" et "usé" représente la combinaison de modalité "mouillé-fermée-été-usé". Le nombre de modalités combinées est donc égal au produit du nombre de modalités de chacune des classes.
[0054] Puis, on calcule dans cet espace discriminant réduit le centre de gravité de la zone dans laquelle sont situés les points représentant une modalité ou une combinaison de modalités, ainsi qu'un intervalle de confiance représentatif de la dispersion des points d'une même zone par rapport à ce centre de gravité.
[0055] Dans l'exemple servant de support à la présente description, la diminution du nombre de dimensions entre l'espace discriminant de départ et l'espace discriminant réduit permet de passer de 21 dimensions à environ 15 dimensions. Cette faible réduction permet d'observer que c'est la prise en compte de la forme totale du spectre qui est caractéristique de l'expression des différentes modalités. Et de laisser penser que la prise en compte des puissances d'un nombre réduit de bandes de fréquence ne permet pas de faire ressortir une modalité particulière concernant la route ou le pneumatique, à l'exception des modalités liées à l'état météorologique de la route. [0056] La figure 4, représente la répartition spectrale de la puissance sonore "normalisée", par bandes de fréquence de 1/3 d'octave pour trois états météorologiques de la route, toutes les modalités des autres classes étant égales par ailleurs.
[0057] La figure 5 permet de visualiser dans un espace à deux dimensions la répartition des mesures selon une des modalités "sec", "humide", "mouillé" de la classe "météo" de la route, dans le cas où c'est le paramètre météo que l'on souhaite déterminer.
[0058] Une première observation permet de constater que les mesures réalisées sur un sol sec sont ne se recouvrent pas avec les mesures réalisées sur sol humide ou mouillé. Une seconde observation, permet de conclure qu'il est possible de déterminer l'état météorologique de la route de manière indépendante des modalités des autres classes avec une bonne robustesse.
[0059] Les ellipses entourant chacun des nuages de points sont placées à un, deux et trois écarts types, et permettent d'évaluer la dispersion des mesures autour du centre de gravité, et surtout d'apprécier le taux de recouvrement d'une zone par rapport à une autre qui est représentatif du risque d'affectation à tort à une autre modalité d'une mesure réalisée selon une modalité donnée différente. [0060] A partir de ces données, il est également possible de déterminer la probabilité d'appartenance d'une nouvelle mesure à une des trois modalités de la classe "météo" de la route en évaluant la distance de ce point au centre de gravité de chacune de ces modalités. [0061] Le tableau 1 donne les probabilités de classification de l'état météorologique de la route selon l'une des trois modalités "sec", "humide", "mouillé".
Tableau 1
[0062] On obtient, comme on le voit, des probabilités suffisamment élevées pour conclure que le véhicule roule sur une route "sèche", "humide" ou "mouillée". Et seule la reconnaissance de la modalité "humide" peut faire l'objet d'une attribution à tort à la modalité "mouillé" dans 9% des cas.
[0063] De même, il serait possible de déterminer l'état du revêtement de la route, avec une moindre robustesse que l'état météo de la route, sans qu'il soit nécessaire de connaître préalablement l'état du pneumatique. Toutefois, on préférera réaliser cette analyse lorsque la route est sèche. Cette observation suggère que certains phénomènes acoustiques liés à la porosité et à la réflexion du sol sont indépendants de la nature du pneumatique.
[0064] En revanche, en faisant des analyses similaires, on constate que les zones abritant les vecteurs relatifs aux modalités liées à l'état du pneumatique (usure ou sculpture) sont relativement dispersées et s'interpénétrent fortement (forte dispersion autour du centre de gravité, et faible éloignement des centres de gravité) ce qui ne permet pas de conclure à une modalité précise sans un risque élevé de détermination à tort, en particulier lorsque l'état de la route est "humide" ou "mouillé". [0065] Pour plus de robustesse, il semble alors préférable de faire l'analyse discriminante en s'appuyant sur les modalités combinées des trois classes. On localise dans l'espace discriminant réduit les nuages de points représentatifs des vecteurs et des mesures réalisées selon une combinaison donnée de modalités choisies dans chacune des trois classes de modalité "état du revêtement", "usure", "sculpture". [0066] Les modalités liées à la sculpture du pneumatique sont notées "A" pour un pneumatique "hiver" et "P" pour un pneumatique "été", les modalités de l'état d'usure sont notées "N" pour un pneumatique "neuf", "M" pour un pneumatique "mi-usé" et "U" pour un pneumatique "usé", et enfin, les modalités de l'état du revêtement sont notées "f" pour la modalité "fermée", "m" pour la modalité "médium" et "o" pour la modalité "ouverte". Les 18 modalités combinées sont alors notées respectivement : ANf, ANm, ANo, AMf, AMm, AMo, AUf, AUm, AUo, PNf, PNm, PNo, PMf, PMm, PMo, PUf, PUm, PUo.
[0067] Le tableau 2 donne les probabilités obtenues à partir des résultats de mesures contenus dans la base d'apprentissage, pour chacune des 18 combinaisons de modalités. La dispersion des mesures, observée pour les modalités seules, est alors beaucoup plus faible pour les modalités combinées et permet de procéder à une classification de manière plus efficace.
Tableau 2 [0068] La probabilité globale de détection d'une des combinaisons de modalité est de l'ordre de 0,96. [0069] L'étape suivante consiste à reconnaître, pour une nouvelle mesure donnée, la modalité de chacune des classes "état du revêtement", "usure" et "sculpture" dans laquelle la mesure a été effectuée.
[0070] Le tableau 3 permet de déterminer les probabilités de détection de la modalité d'une des trois classes en fonction des combinaisons de modalités.
[0071] Ce tableau 3 indique que, si une mesure est affectée à la classe "AUf" (Hiver, Usé revêtement fermé), on peut avoir une bonne confiance dans la détermination de la sculpture (1 ), de l'état d'usure (U) et de l'état du revêtement (1 ). Une relative moins bonne confiance est obtenue dans la classe "AUo" (Hiver, Usé, ouvert) pour laquelle la prédiction sur le type de sculpture pneumatique est moins bonne (0,91 ).
Tableau 3
[0072] A partir de la base d'apprentissage, on localise les zones dans lesquelles sont situées les modalités combinées dans l'espace discriminant réduit, ainsi que leur centre de gravité et leur dispersion. Typiquement, dans le cas de la présente description, on localise dans l'espace discriminant réduit, les 18 zones des 18 modalités combinées considérées. [0073] Puis, à partir de la localisation du vecteur associé à chaque nouvelle mesure et transformé dans l'espace vectoriel réduit, on détermine pour chacune des modalités d'une classe, une probabilité pour chacune des combinaisons de modalité contenant cette modalité, et on attribue à cette mesure la modalité de la classe ayant la plus forte probabilité.
[0074] Ainsi, si la classe météo trouvée est "sec", les 21 variables du vecteur issu de la mesure permettent, en s'appuyant sur l'analyse discriminante basée sur la base d'apprentissage de déterminer une probabilité d'appartenance à une des modalités combinées, selon la classe "état du revêtement", la classe "usure" ou la classe "sculpture", soit typiquement, dans le cas servant de support à la présente description, la probabilité d'appartenance à une des 18 classes de modalités combinées : ANf, ANm, ANo, AMf, AMm, AMo, AUf, AUm, AUo, PNf, PNm, PNo, PMf, PMm, PMo, PUf, PUm, PUo. Cette probabilité se calcule par exemple en évaluant une distance par rapport au centre de gravité de la classe de modalité combinée considérée. [0075] La probabilité d'appartenance de la mesure à une des modalités d'une classe particulière, autre que la classe météo, s'effectue alors à l'aide d'un second calcul de probabilité dénommé modèle "sculpture+usure+revêtement sur sol sec" de la manière suivante.
[0076] La probabilité de la modalité état du revêtement "fermé" est déduite de la relation p(revêtement = "fermé") = p (« fermé ») = p(ANf) + p(AMf) + p(AUf) + p(PNf) + p(PMf) + p(PUf)
[0077] De même, on déduit :
p(revêtement - 'médium") = p("médium") = p(ANm) + p(AMm) + p(AUm) + p(PNm) + p(PMm) + p(PUm), et
p(revêtement = "ouvert") = p("ouvert") = p(ANo) + p(AMo) + p(AUo) + p(PNo) + p(PMo) + p(PUo).
[0078] On cherche alors celle des trois probabilités qui est maximum et qui donne la modalité de l'état du revêtement détecté et la probabilité associée :
p(revêtement) = max [p("fermé"), p( "médium"), p( "ouvert")]. [0079] De même, p(sculpture = max [p(" Hiver"), p("Eté")] avec :
p(sculpture = "Hiver") = p("Hiver") = p(ANf) + p(ANm) + p(ANo) + p(AMf) + p(AMm) + p(AMo) + p(AUf) + p(AUm) + p(AUo) et p(sculpture = "Eté") = p("Eté") = p(PNf) + p(PNm) + p(PNo) + p(PMf) + p(PMm) + p(PMo) + p(PUf) + p(PUm) + p(PUo).
[0080] Enfin, l'usure est donnée par p(usure = max [p("neuf"), p("mi-usé"), p("usé")] avec :
p(usure = "neuf") = p ("neuf") = p(ANf) + p(ANm) + p(ANo) + p(PNf) + p(PNm) + p(PNo), p(usure = "mi-usé) = p (mi-usé") = p(AMf) + p(AMm) + p(AMo) + p(PMf) + p(PMm) + p(PMo) et,
p(usure = "usé") = p ("usé ") = p(AUf) + p(AUm) + p(AUo) + p(PUf) + p(PUm) + p(PUo).
[0081] La probabilité d'affectation à une modalité issue d'une mesure donnée est alors confrontée à un seuil déterminé pour décider de la validité du résultat trouvé et de sa transmission à un système d'affichage ou d'assistance à la conduite. A titre d'exemple, toutes les détections dont la probabilité de classement n'est pas au moins égale à 0.75 sont rejetées. Et si cette probabilité est comprise entre 0.95 et 0.75, le résultat issu de la mesure doit être confirmé par une ou plusieurs mesures suivantes. [0082] On observera ici que, à l'inverse de l'état météorologique ou de l'état du revêtement de la route qui peuvent évoluer brusquement et qui nécessitent des prises de décision rapides, l'évolution de l'usure ou le type de sculpture du pneumatique sont des facteurs beaucoup plus stables dans le temps, typiquement sur des échelles de temps correspondant à des distances parcourues de 100 kilomètres voire de 1000 kilomètres. Cependant comme la détection de ces paramètres pneumatique dépend de l'état de la route, on arrive au paradoxe qu'il faut pouvoir les détecter quasiment aussi rapidement que l'état de la route.
[0083] On peut réduire fortement la probabilité d'une détermination à tort sur ces deux critères en cumulant les observations obtenues à l'aide de plusieurs mesures consécutives, avant de décider de l'état d'usure réel ou du type de sculpture de pneumatique monté sur le véhicule.
[0084] La figure 6 donne la séquence des opérations mises en œuvre dans la méthode selon l'invention. Cette figure montre la détermination d'un paramètre de roulage non maîtrisé, parmi les paramètres suivants : usure du pneumatique, état du revêtement, état météo, connaissance une estimation des deux autres paramètres de roulage non maîtrisés. [0085] Cette méthode comprend ainsi les étapes préparatoires suivantes
- Une étape de mesure du son émis par le contact entre le pneumatique et le sol, cette mesure étant effectuée par un microphone installé sur le pneumatique,
- Une étape de détermination des deux paramètres non maîtrisés connus. Cette détermination est effectuée en mettant en œuvre un ou plusieurs des moyens décrits au paragraphe [0014] de la présente demande,
- Une étape de mesure des paramètres de roulage maîtrisés (vitesse du véhicule, pression des pneumatiques, charge portée)
[0086] On précise ici qu'il est possible, dans un autre exemple de réalisation, de supprimer l'étape de détermination du second paramètre non maîtrisé, apparaissant sur la figure. Dans ce cas, le second paramètre est déterminé par des moyens tels que ceux décrits au paragraphe [0017] de la présente demande.
[0087] Les données issues de ces différentes étapes préparatoires sont alors fournies en entrée d'une méthode d'identification, choisie parmi les exemples cités au paragraphe [0016]. L'application d'une telle méthode permet alors d'effectuer directement l'identification robuste du paramètre à déterminer.
[0088] .
[0089] Les modes de réalisation de l'invention servant de base à la présente description ne sont pas limitatifs, et peuvent faire l'objet de variantes de mise en œuvre, en particulier dans le choix des méthodes d'analyse numérique des données, pour autant qu'ils permettent d'obtenir les effets techniques tels que décrits et revendiqués.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Méthode de détermination d'un paramètre de roulage d'un véhicule (C) se déplaçant sur une route, comprenant les étapes au cours desquelles :
- on enregistre une mesure d'un signal sonore produit par un pneumatique du véhicule roulant sur une surface de la route pendant une trame temporelle donnée, on détermine une densité spectrale de puissance du signal sonore sur un intervalle de fréquence donné,
on segmente l'intervalle de fréquence en une pluralité de bandes de fréquence de largeurs préalablement déterminées, et on associe à chaque bande de fréquence une donnée représentative d'une puissance sonore moyenne mesurée dans ladite bande de fréquence, les données représentatives issues d'une mesure formant des variables d'un vecteur associé à ladite mesure,
on détermine un état de la route et du pneumatique correspondant au vecteur associé à la mesure réalisée, à l'aide d'une méthode d'identification des données fondée sur une base d'apprentissage formée d'un ensemble de vecteurs associés à des mesures préalablement enregistrées et réalisées, selon les mêmes étapes que ci-dessus, dans des conditions de roulage connues selon des modalités représentant chacune un état de roulage,
la méthode étant caractérisée en ce que la méthode d'identification comprend les étapes suivantes :
à partir de la base d'apprentissage, on détermine un espace discriminant réduit dans lequel on identifie des zones formées par chaque modalité ou combinaison de modalités,
- à partir de mesures et estimations de conditions de roulage effectuées en temps réel, on réduit l'espace discriminant aux zones correspondantes aux conditions de roulage mesurées et/ou estimées.
2. Méthode selon la revendication 1 , dans laquelle la puissance sonore totale mesurée est égale à la somme des puissances sonores moyennes de toutes les bandes de fréquence de l'intervalle de fréquence considéré.
3. Méthode selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans laquelle les bandes de fréquence sont déterminées en découpant l'intervalle de fréquence par tiers d'octave.
4. Méthode selon l'une des revendications 1 à 3, dans laquelle la trame temporelle d'une mesure est inférieure ou égale à 0,5 secondes, et préférentiellement inférieure ou égale à 0,25 secondes.
5. Méthode selon l'une des revendications 1 à 4, dans laquelle l'intervalle de fréquence est compris entre 0Hz et 20KHz
6. Méthode selon l'une des revendications 1 à 4, dans laquelle l'intervalle de fréquence est compris entre 200Hz et 20KHz.
7. Méthode selon l'une des revendications 1 à 6, dans laquelle une classe de modalités "météo", formée par différents états météorologiques de la route, comprend un état sec, un état humide et un état mouillé.
8. Méthode selon l'une des revendications 1 à 7, dans laquelle une classe de modalités "état du revêtement", formée par différents états du revêtement de la route, comprend un état fermé (f), un état médium (m) et un état ouvert (o).
9. Méthode selon l'une des revendicationsl à 8, dans laquelle une classe de modalités "usure", formée par différents états d'usure du pneumatique, comprend un état neuf (N), un état mi-usé (M) et un état usé (U).
10. Méthode selon l'une des revendicationsl à 9, dans laquelle une classe de modalités "sculpture", formée par différents types de sculptures de pneumatiques, comprend une sculpture de type été (P) et une sculpture de type hiver (A).
1 1 . Méthode selon l'une des revendications 1 à 10, dans laquelle l'analyse discriminante des données prévoit les étapes au cours desquelles :
à partir de la base d'apprentissage, on détermine un espace discriminant réduit dans lequel on identifie des zones formées par chaque modalité ou combinaison de modalités,
- on transforme le vecteur associé à une mesure dans ledit espace discriminant réduit et, en fonction de la localisation dudit vecteur, on associe à la mesure une probabilité selon chacune des modalités (sec, humide, mouillé, fermé, ouvert, médium, usé, mi-usé, neuf, été, hiver) ou des combinaisons de modalités (ANf, ANm, ANo, AMf, AMm, AMo, AUf, AUm, AUo, PNf, PNm, PNo, PMf, PMm, PMo, PUf, PUm, PUo), on détermine la modalité la plus probable selon chacune des classes de modalités ("météo", "état du revêtement", "usure", "sculpture").
12. Méthode selon la revendication 1 1 , dans laquelle on associe à la mesure une modalité selon la modalité "état du revêtement", "usure" ou "sculpture", après avoir préalablement déterminé que la mesure a été effectuée sur une route sèche.
13. Méthode selon la revendication 12 dans laquelle :
pour chacune des modalités d'une classe, on associe à la mesure une probabilité selon chacune des combinaisons de modalités contenant cette modalité,
on attribue à cette mesure la modalité de la classe ayant la plus forte probabilité.
14. Méthode selon la revendication 13, dans laquelle on réalise un diagnostic de l'état du pneumatique selon la modalité "usure" ou la modalité "sculpture" en combinant les résultats de mesures effectuées à des intervalles de temps différents.
15. Méthode selon l'une des revendications 1 à 14, dans laquelle on mesure le signal sonore engendré par le pneumatique (T) à l'aide d'un microphone (1 ) placé dans la partie avant d'un passage de roue situé à l'arrière du véhicule (C).
EP18749856.3A 2017-07-17 2018-07-11 Méthode de détection de l'état de la route et du pneumatique Withdrawn EP3655770A1 (fr)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1756752 2017-07-17
PCT/FR2018/051742 WO2019016445A1 (fr) 2017-07-17 2018-07-11 Méthode de détection de l'état de la route et du pneumatique

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP3655770A1 true EP3655770A1 (fr) 2020-05-27

Family

ID=59930556

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP18749856.3A Withdrawn EP3655770A1 (fr) 2017-07-17 2018-07-11 Méthode de détection de l'état de la route et du pneumatique

Country Status (4)

Country Link
US (1) US12385880B2 (fr)
EP (1) EP3655770A1 (fr)
CN (1) CN110914683B (fr)
WO (1) WO2019016445A1 (fr)

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102017126420B4 (de) * 2017-11-10 2025-05-28 Hella Kgaa Hueck & Co. Verfahren zur Erfassung des Verschleißzustandes mindestens eines Fahrzeugreifens
FR3113128B1 (fr) * 2020-08-03 2023-05-19 Michelin & Cie PROCEDE d’ESTIMATION DE L’ETAT D’USURE d’un PNEUMATIQUE
US20220058894A1 (en) * 2020-08-18 2022-02-24 Toyota Motor North America, Inc. Responding to dangerous transport-related sounds
CN113008985B (zh) * 2021-02-24 2023-10-31 招商局公路信息技术（重庆）有限公司 一种利用轮胎/路面噪声评价道路路面构造的方法
US20220309840A1 (en) * 2021-03-24 2022-09-29 Bridgestone Americas Tire Operations, Llc System and method for reconstructing high frequency signals from low frequency versions thereof
JP7629342B2 (ja) * 2021-05-26 2025-02-13 株式会社ブリヂストン 路面状態判定装置、路面状態判定システム、車両、路面状態判定方法、及びプログラム
CN113624518B (zh) * 2021-05-26 2023-08-01 中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 一种轮胎竞品测试评分方法
CN113433218A (zh) * 2021-06-25 2021-09-24 西安热工研究院有限公司 一种在役风力机叶片结构损伤等级评估装置、系统及方法
CN113406207A (zh) * 2021-06-29 2021-09-17 西安热工研究院有限公司 一种在役风力机叶片结构损伤检测装置、系统及方法
US12026953B2 (en) * 2021-09-13 2024-07-02 Verizon Patent And Licensing Inc. Systems and methods for utilizing machine learning for vehicle detection of adverse conditions
CN118434611A (zh) * 2021-12-16 2024-08-02 阿尔卑斯阿尔派株式会社 判定空间的制作方法、判定空间的更新方法、路面状态判定方法、判定空间制作装置以及路面状态判定装置
CN114194195B (zh) * 2022-02-17 2022-07-22 北京航空航天大学 一种基于道路状况听觉感知的车辆控制系统
FR3138401A1 (fr) * 2022-07-26 2024-02-02 Psa Automobiles Sa Procédé et dispositif de contrôle de système d’aide à la conduite d’un véhicule en fonction d’un niveau de performance des pneumatiques
CN116403189B (zh) * 2023-03-31 2025-08-12 东风汽车集团股份有限公司 一种车辆的实时行驶道路识别方法及装置
CN118358589B (zh) * 2024-06-13 2024-08-27 杭州车凌网络科技有限公司 轮胎磨损状态评估方法与系统

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5436612A (en) * 1994-03-30 1995-07-25 Aduddell; Richard N. Audible vehicle monitoring apparatus
DE10259979A1 (de) * 2002-12-19 2004-07-15 Daimlerchrysler Ag Verfahren zur Ermittlung eines Straßenzustands während des Fahrbetriebs eines Kraffahrzeugs
US20050076987A1 (en) * 2003-10-09 2005-04-14 O'brien George Phillips Acoustic signal monitoring system for a tire
US20080018441A1 (en) * 2006-07-19 2008-01-24 John Robert Orrell Tire failure detection
US8290662B2 (en) * 2008-04-25 2012-10-16 Ford Global Technologies, Llc System and method for tire cornering power estimation and monitoring
FI124059B (fi) * 2008-09-19 2014-02-28 Aalto Korkeakoulusaeaetioe Parannus ajoneuvojen ajonhallintajärjestelmiin
JP5436442B2 (ja) * 2008-10-30 2014-03-05 株式会社ブリヂストン 路面状態推定方法
FR2940190B1 (fr) * 2008-12-23 2012-05-18 Michelin Soc Tech Procede d'alerte concernant l'usure d'un pneumatique muni d'un sillon
JP5241556B2 (ja) * 2009-02-18 2013-07-17 株式会社ブリヂストン 路面状態推定装置
JP5657917B2 (ja) * 2010-05-19 2015-01-21 株式会社ブリヂストン 路面状態推定方法
JP5421895B2 (ja) * 2010-12-24 2014-02-19 名古屋電機工業株式会社 タイヤ判定装置、タイヤ判定方法およびタイヤ判定プログラム
CN102985277B (zh) * 2010-12-31 2016-05-04 北京星河易达科技有限公司 基于综合状态检测的智能交通安全系统及其决策方法
US9187099B2 (en) * 2013-10-17 2015-11-17 Richard M. Powers Systems and methods for predicting weather performance for a vehicle
JP6227385B2 (ja) * 2013-11-21 2017-11-08 Ntn株式会社 自動車用タイヤの摩耗量検知装置
FR3015036B1 (fr) * 2013-12-18 2016-01-22 Michelin & Cie Methode de detection acoustique de l'etat de la route et du pneumatique
FR3039459B1 (fr) 2015-07-30 2017-08-11 Michelin & Cie Systeme d'evaluation de l'etat d'un pneumatique
CN109477906B (zh) * 2016-06-30 2022-04-12 株式会社普利司通 路面状态判别方法和路面状态判别装置
CN106919173B (zh) 2017-04-06 2020-05-05 吉林大学 一种基于重型车辆编队的制动集成控制方法
FR3067109A1 (fr) 2017-06-02 2018-12-07 Compagnie Generale Des Etablissements Michelin Systeme d'evaluation de l'etat d'un vehicule, installe a proximite d'une infrastructure routiere
FR3067137A1 (fr) 2017-06-02 2018-12-07 Compagnie Generale Des Etablissements Michelin Procede de fourniture d'un service lie a l'etat et/ou au comportement d'un vehicule et/ou d'un pneumatique
JP6733707B2 (ja) * 2017-10-30 2020-08-05 株式会社デンソー 路面状態判別装置およびそれを備えたタイヤシステム

Also Published As

Publication number Publication date
US20200158692A1 (en) 2020-05-21
US12385880B2 (en) 2025-08-12
WO2019016445A1 (fr) 2019-01-24
CN110914683A (zh) 2020-03-24
CN110914683B (zh) 2023-03-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3084418B1 (fr) Méthode de détection acoustique de l'état de la route et du pneumatique
EP3655770A1 (fr) Méthode de détection de l'état de la route et du pneumatique
EP3390965B1 (fr) Procédé de représentation cartographique de données concernant l'état d'une route
FR3036354A1 (fr) Procede de determination d'une vitesse limite de roulage
EP3986759B1 (fr) Procédé et dispositif de prédiction d'un coefficient de friction personnalisé pour un véhicule sur un segment routier
EP3458325B1 (fr) Procédé de proposition d'une vitesse de roulage
EP4188722B1 (fr) Procede d'estimation de l'etat d'usure d'un pneumatique
EP3068636A1 (fr) Procede d'aide a la decision par reseau de neurones dans un systeme de surveillance de la pression des pneumatiques d'un vehicule automobile
WO2017198972A1 (fr) Procédé de détermination d'une marge d'adhérence anticipée pour un véhicule en situation de roulage
WO2018011500A1 (fr) Procédé de détermination de l état d une chaussée
EP4727779A1 (fr) Procede d'estimation de hauteur de sculpture d'un pneumatique monte sur un vehicule
Saeed et al. Comparison of pattern recognition techniques for classification of the acoustics of loose gravel
EP4007889A1 (fr) Méthode d'estimation de la hauteur d'eau sur une chaussée lors du roulage d'un pneumatique
FR2945122A1 (fr) Procede et dispositif d'evaluation de l'usure d'un pneu
WO2023199009A1 (fr) Procédé de détermination d'un niveau de salissure d'une chaussée
WO2024188820A1 (fr) Estimation du rapport de glissement des pneumatiques pour les véhicules deux roues motrices ou quatre roues motrices à l'aide de filtres bayésiens
EP3068635A1 (fr) Procede d'aide a la decision par logique floue dans un systeme de surveillance de la pression des pneumatiques d'un vehicule automobile
EP3068637A1 (fr) Procédé d'aide a la décision par approche empirique et matricielle dans un système de surveillance de la pression des pneumatiques d'un véhicule automobile

Legal Events

Date Code Title Description
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: UNKNOWN

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE INTERNATIONAL PUBLICATION HAS BEEN MADE

PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: REQUEST FOR EXAMINATION WAS MADE

17P Request for examination filed

Effective date: 20200217

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR

AX Request for extension of the european patent

Extension state: BA ME

DAV Request for validation of the european patent (deleted)
DAX Request for extension of the european patent (deleted)
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: EXAMINATION IS IN PROGRESS

17Q First examination report despatched

Effective date: 20211110

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE APPLICATION IS DEEMED TO BE WITHDRAWN

18D Application deemed to be withdrawn

Effective date: 20220521