EP3759434A1 - Procédé de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèses de positions possibles d'un véhicule - Google Patents

Procédé de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèses de positions possibles d'un véhicule

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Publication number
EP3759434A1
EP3759434A1 EP19703741.9A EP19703741A EP3759434A1 EP 3759434 A1 EP3759434 A1 EP 3759434A1 EP 19703741 A EP19703741 A EP 19703741A EP 3759434 A1 EP3759434 A1 EP 3759434A1
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EP
European Patent Office
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vehicle
hypothesis
hypotheses
particles
particle
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP19703741.9A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Philippe Bonnifait
Franck Li
Javier IBANEZ-GUZMAN
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.)
Renault SAS
Original Assignee
Renault SAS
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 Renault SAS filed Critical Renault SAS
Publication of EP3759434A1 publication Critical patent/EP3759434A1/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/50—Determining position whereby the position solution is constrained to lie upon a particular curve or surface, e.g. for locomotives on railway tracks
    • G—PHYSICS
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    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
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    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
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    • G05D1/248—Arrangements for determining position or orientation using signals provided by artificial sources external to the vehicle, e.g. navigation beacons generated by satellites, e.g. GPS
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    • G05D1/43—Control of position or course in two dimensions [2D]
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases

Definitions

  • the present invention generally relates to the field of cartography.
  • It relates more particularly to a method for selecting a restricted or empty set of hypotheses (s) of possible positions of a vehicle among a plurality of assumptions.
  • the invention also relates to a vehicle comprising:
  • a computer adapted to pre-position the vehicle on the map and to implement a selection method as mentioned above.
  • exteroceptive sensors cameras, RADAR or LIDAR sensor .
  • These maps are embedded in vehicles equipped with geolocation means, which allows these vehicles to be located on the map in a position estimated by longitude and latitude.
  • a first technical solution consists in determining several possible positions for the vehicle, taking into account the route taken and the location, and selecting the most likely.
  • Document EP1729145 also discloses another solution which consists in processing the geolocation signals received from the satellites, in order to reduce the errors related to a bad propagation of the signals to the vehicle.
  • the present invention proposes to consider hypotheses of possible positions of the vehicle and to carry out a consistency test on these hypotheses in order to reduce their number to a minimum and, in so far as possible, to a single solution.
  • This method thus uses an arbitration method which makes it possible to check the coherence of each hypothesis with the geolocated position of the vehicle, so as to be able to indicate whether or not the hypothesis selected is usable.
  • the claimed solution is advantageous in that it does not evaluate the accuracy of the geolocation data received, but rather the coherence of the progress of the algorithm using these data. It does not require the use of additional sensors, so it is inexpensive and very reliable.
  • the proposed solution makes it possible to take a step back on the available data and to judge whether the information is usable in the context of driving an autonomous vehicle, by answering very reliably the question of whether one can have full confidence in the selected hypothesis or not.
  • Another advantage of the proposed solution is that, because it makes it possible to indicate whether the data used in the algorithm are coherent, it makes it possible not only to determine whether a hypothesis is correct but also to diagnose a defect in the system. geolocation. This advantage will appear more clearly on reading the rest of this presentation.
  • a covariance matrix of the geolocated position of the vehicle and a covariance matrix of each acquired hypothesis are computed
  • the invention also relates to a vehicle comprising:
  • a computer adapted to pre-position the vehicle on the map and to implement a selection process as mentioned above.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the various steps of a method according to the invention
  • FIG. 2 is a view from above of a vehicle traveling on a road
  • FIG. 3 is a schematic view of particles distributed on a map
  • FIG. 4 is a schematic view of two particles located next to two successive road sections.
  • FIG. 5 is a schematic view of four particles located next to four sections of road.
  • FIG 2 there is shown a motor vehicle 10 which is in the form of a car and which rolls on a portion of road four traffic lanes V1, V2, V3, V4.
  • the motor vehicle 10 considered here conventionally comprises a chassis, a powertrain, a steering system, a braking system, and an electronic and / or computer computing unit, hereinafter referred to as the computer.
  • the computer is connected to so-called “proprioceptive” sensors, which make it possible to precisely measure the speed of the vehicle and the yaw rate of the vehicle.
  • the computer is preferably also connected to so-called "exteroceptive" sensors, which make it possible to perceive the immediate environment of the motor vehicle 10 (it may be cameras, RADAR sensors, LIDAR sensors, etc.).
  • the computer is also connected to a geolocation system which makes it possible to evaluate the geolocated position Po of the vehicle 10, here defined by a latitude and a longitude. It can for example be a GPS system.
  • this geolocation system is also adapted to transmit to the computer a data called “horizontal protection level HPL" (of the English “horizontal protection level”).
  • This datum well known to those skilled in the art, corresponds to the measurement uncertainty of the geolocated position Po. Its value varies for example according to the number of satellites from which the geolocation system receives data, quality the reception of signals, the quality of the geolocation system used ...
  • this geolocation system is adapted to transmit to the calculator a covariance matrix relative to this same uncertainty.
  • the motor vehicle 10 considered could be semi-automated, so that the computer can for example trigger an emergency braking when the driver has not perceived a danger and has not himself exercised appropriate action.
  • the described system may also be deployed on a conventional vehicle in the context of learning, for example, driving conditions.
  • the motor vehicle 10 is of the autonomous type, and that the computer is adapted to control the powertrain, the steering system, and the vehicle braking system.
  • the computer then comprises a computer memory that records data used in the context of the autonomous control of the vehicle, and in particular in the context of the method described below.
  • This card stores a lot of data.
  • This topography is here stored in the form of road sections (or “links” or, in English, "link”).
  • Each section of road is here defined as a portion of a single roadway of a road, the characteristics of which are constant over its entire length (form of the same ground markings along the road section, constant width of this section road ).
  • the map also stores other data characterizing each section of road, including the width of the taxiway, the shape of the ground markings located on either side of the taxiway, the position and shape of each roadside sign at road segment, identifiers of previous and next road sections ...
  • the method implemented by the computer to estimate the precise position P p of the motor vehicle 10 on the map comprises two large operations, including a particle filtering operation 100, and a hypothesis selection operation 200 (see FIG. 1). .
  • the hypothesis selection operation 200 uses the results of the particle filtering operation 100, so that it is implemented after it.
  • This operation is implemented recursively, that is to say in a loop and at regular time steps. It comprises three main stages.
  • the first step 101 consists for the computer to acquire different data via the sensors to which it is connected.
  • the computer thus acquires the geolocated position Po of the motor vehicle 10 and the level of horizontal protection HPL associated therewith. These data are acquired through the geolocation system which provides a latitude, longitude and level of horizontal HPL protection.
  • the computer also acquires data relating to the dynamics of the motor vehicle 10. It thus acquires the speed V of the vehicle and its angular velocity Y yaw.
  • the second step 102 is a pre-positioning step of the vehicle 10 on the map, at the geolocated position Po acquired.
  • the third step 103 is a particulate filtering step in which possible positions of the vehicle (or more exactly possible postures of the vehicle), called particles P , are processed to determine the precise position P p of the vehicle 10 on the map (or more precisely the precise posture of the vehicle on the map).
  • Each particle P can be defined by:
  • FIGS. 3 to 5 show particles P, in the form of isosceles triangles, each triangle having a center M, which corresponds to the position of the particle on the map, and an orientation corresponding to the angle of Particle lace on the map.
  • the third particulate filtering step 103 is more precisely composed of several substeps which can now be described in more detail.
  • the first sub-step 110 consists in determining whether one is in an initialization phase of the particulate filter, which is for example the case when starting the motor vehicle 10.
  • the next sub-step 112 then consists in creating and distributing particles P on the map, taking into account the location of the vehicle Po 10.
  • the particles P are distributed in a disc centered on the geolocated position Po of the vehicle 10, the radius of which is here equal to the horizontal protection level H PL.
  • This number is greater than 100, and preferably of the order of 1000. It is determined in such a way as to obtain sufficient precision, without overburdening the computer.
  • the particles P are not yet oriented.
  • Each particle P thus corresponds to a possible position that the vehicle could present, given the error affecting the geolocation system.
  • the calculator associates each particle P with its nearest road section.
  • the method chosen here is of the "point-to-curve” type. It consists in associating each particle P, with the section of road which is closest in the sense of the Euclidean distance.
  • the calculator can orient the particles P, depending in particular the orientation of the section of road to which each particle is associated (and possibly also according to the dynamics of the vehicle).
  • the first substep 110 was to determine whether or not there was an initialization phase of the particulate filter.
  • the computer updates the particles P on the card.
  • the particles P are all moved on the map according to information relating to the dynamics of the vehicle.
  • the two data that are the speed V of the vehicle and the angular velocity yaw Y of the motor vehicle 10 are indeed used to move all the particles P by a given distance and to reorient the particles of a given angle.
  • a random noise is added to these two data, independently for each particle, to promote a positional diversity among the particles after evolution.
  • this sub-step does not this time use the geolocated position Po of the motor vehicle.
  • the computer re-associates each particle P with a road segment.
  • the calculator determines for each particle P, a ratio r, in order to know if each particle must or not be associated with a new section of road.
  • the particle P2 is associated with this successor (provided that the ratio r is between 0 and 1 with this new section of road if not another successor is considered).
  • the particle P2 considered at the previous time step is cloned into as many particles P21, P22, P23 as there are successors. BC, BD, BE.
  • the particle in another situation not shown in the figures, it is possible for the particle to be associated with another section of road parallel to the section of road with which it was associated with the previous time step (which will occur in particular when the vehicle laterally changes from taxiway, for example to overtake another vehicle). This is made possible because particles are not constrained to evolve only on the same stretch of road.
  • This situation can be detected taking into account the new position of the particle and the data stored in the map (ground marking information, lane widths, etc.). In a variant, it can be envisaged that this situation is detected using, moreover, cameras on board the vehicle.
  • the calculator calculates the likelihood w of each particle Pi.
  • the likelihood of a particle is here expressed by its weight w ,.
  • This weight can be calculated in different ways.
  • the weight w, of each particle P is calculated based solely on data from the card.
  • this weight is for example inversely equal to this distance.
  • the weight w, of each particle P is also calculated based on data from the exteroceptive sensors, provided that these data are considered reliable.
  • the markings on the ground are not always detected by the cameras. This may be due to difficult conditions for sensors such as poor lighting, a wet road, erased markings, etc.
  • the camera indicates to the computer a low level of confidence and the calculation of the weight is then based only on the data provided by the card as described in the first embodiment.
  • the computer acquires the new geolocated position Po of the motor vehicle 10, and then calculates the distance separating each particle P from this instantaneous Po geolocated position.
  • the weight w, of the corresponding particle P is set to zero, which will allow this particle to be automatically eliminated thereafter.
  • the weight w, of the corresponding particle P is not modified.
  • the calculator determines whether it is necessary or not to resample Pi particles on the card.
  • N eff which is calculated according to the weight Wi of the particles P, and the number of particles P ,.
  • this indicator N eff goes below a predetermined threshold (stored in the computer's read-only memory), then the computer re-samples the particles P, on the card. Otherwise, the particles P, are preserved in their state.
  • resampling consists of considering particles (hereinafter called original particles) as a whole, and drawing new particles in this original set.
  • the computer could use a conventional method in which it would randomly draw a predefined number of new particles in the original set of particles Pi, the probability of drawing each particle P, being proportional to the weight w, of this particle P ,.
  • this method generally causes a depletion of particles, since it is always those that have a very important weight that are drawn.
  • the computer uses rather here a resampling method called "low variance” (low variance resampling).
  • This method promotes the maintenance of a good distribution of particles on the map. This method involves randomly drawing a predefined number of new particles in the original set of Pi particles, the probability of drawing each particle P, being a function of the weight w, of this particle P, but this time not being proportional to this weight.
  • the computer could simply start looping sub-steps 114 to 118 again until particles are all around a single point, which would be considered as corresponding to the precise position P p of the vehicle automobile 10 on the map.
  • This hypothesis selection operation 200 is carried out once the particle filtering operation 100 has converged and has given a limited number of solutions (the particles being for example grouped around a number of points less than one predetermined threshold).
  • This hypothesis selection operation 200 is implemented recursively, that is to say in a loop and at regular time steps. It comprises several successive stages.
  • the calculator selects "hypotheses".
  • hypotheses The interest of working on hypotheses is that it will then be possible to select all the most likely hypotheses, which will allow, on the one hand, to keep the right hypothesis among those selected, and, on the other hand, to check the validity of each hypothesis selected.
  • the particles of the set Z1 correspond to the assumption "the vehicle is in the right lane of the road Ri".
  • the particles of the set Z2 correspond to the hypothesis "the vehicle is in the left lane of the Ri Road.
  • the particles of the set Z 3 correspond to the assumption "the vehicle is in the left lane of the road R2".
  • the particles of the set Z 4 correspond to the hypothesis "the vehicle is located on the roundabout, between its junctions with roads Ri and R2" ...
  • each hypothesis can also be expressed as a mean coordinates vector j whose components are the sum coordinates of the particles P, of this hypothesis, weighted by the weight w, of these particles.
  • the calculator can assign to each hypothesis a "confidence index" equal to the sum of the weights w, of the particles P, of this hypothesis.
  • the calculator will determine the covariance matrix of each hypothesis and the covariance matrix ⁇ ⁇ X G NSS) of the geolocated position Po of the vehicle 10.
  • the covariance matrix ⁇ (X GNSS ) related to the geolocated position Po of the vehicle 10 is here directly transmitted to the computer by the geolocation system. This is a 2x2 matrix.
  • a mathematical object called the Mahalanobis DMJ distance is used, the expression of which is as follows:
  • the Mahalanobis distance is indeed an object that makes it possible to evaluate the coherence between two uncertain situations, taking into account the covariances of the variables (that is to say the doubt related to each variable).
  • a step 204 it is intended to select a first set (or even empty) set of hypotheses among the hypotheses acquired in step 201.
  • each Mahalanobis D MJ distance is here compared with a critical threshold, determined for a given false detection risk, to determine whether the hypothesis considered is coherent or not with the geolocated position Po.
  • a hypothesis is rejected, it does not necessarily mean that this hypothesis was false. It may indeed happen that a big error affects the measurement of the geolocated position Po. In this case, a true hypothesis can be rejected. As will become clear later in this presentation, it will not affect the reliability of the method proposed here.
  • a subsequent step 205 it is intended to select a second set (or even empty) of hypotheses among the hypotheses selected in step 204.
  • This second selection consists in keeping only the "likely" hypotheses, for which an indicator, linked to the weights w, of the particles P, which compose this hypothesis, is greater than a determined threshold.
  • the objective is indeed to eliminate the hypotheses that have satisfied the KHI-two consistency test, but which are unlikely.
  • the calculator eliminates the assumptions for which the confidence index (which is recalled that it is equal to the sum of the weights w, P particles, of the hypothesis considered) is below a determined threshold.
  • This threshold is here invariable and stored in the calculator's read-only memory.
  • the calculator has retained a number N of hypotheses that are not only consistent but also likely.
  • a step 206 it is then planned to determine the usability or not of each selected hypothesis, according to this number N.
  • the first case is that where the number N is equal to 1. In this case, since only one hypothesis has been retained, this hypothesis is considered as fair and usable to generate a driving instruction of the autonomous vehicle. It follows that the calculator can rely on it. In this case, the calculator can then consider that the average position of the particles of this hypothesis corresponds to the precise position P p of the vehicle 10.
  • the second case is where the number N is strictly greater than 1. In this case, since several hypotheses have been retained, none is considered as usable for generating a driving instruction of the autonomous vehicle.
  • the last case is the one where the number N is equal to 0.
  • the calculator can advantageously deduce from this situation that there is an inconsistency between the measurements made by the geolocation system and the hypotheses acquired, which is probably due to a problem affecting the geolocation system.

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Abstract

L'invention concerne un procédé de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèses (Z1 - Z8) de positions possibles d'un véhicule parmi une pluralité d'hypothèses. Selon l'invention, il est prévu : - une étape d'acquisition d'au moins une position géolocalisée (P0) du véhicule au moyen d'un système de géolocalisation, - une étape d'acquisition d'une pluralité d'hypothèses de positions possibles du véhicule, - une étape de détermination de la covariance de la position géolocalisée du véhicule et de la covariance de chaque hypothèse acquise, - une étape de calcul, pour chaque hypothèse acquise, d'une distance de Mahalanobis, et - une étape de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèses parmi les hypothèses acquises.

Description

Procédé de sélection d’un ensemble restreint ou vide d’hypothèses de positions possibles d’un véhicule
DOMAINE TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION
La présente invention concerne de manière générale le domaine de la cartographie.
Elle concerne plus particulièrement un procédé de sélection d’un ensemble restreint ou vide d’hypothèse(s) de positions possibles d’un véhicule parmi une pluralité d’hypothèses.
L’invention concerne aussi un véhicule comportant :
- des moyens de mémorisation d’une carte,
- un système de géolocalisation, et
- un calculateur adapté à pré-positionner le véhicule sur la carte et à mettre en oeuvre un procédé de sélection tel que précité.
ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE
Pour assurer la sécurité des véhicules autonomes et des véhicules partiellement automatisés, il est nécessaire d’avoir une connaissance poussée de l’environnement dans lequel ces véhicules évoluent.
En pratique, la perception par un véhicule de son environnement se fait de deux façons différentes, à savoir :
- en utilisant une carte et un moyen de géolocalisation du véhicule, et
- en utilisant des capteurs extéroceptifs (caméras, capteur RADAR ou LIDAR...).
Les sociétés qui élaborent les cartes travaillent actuellement sur des cartes dites « à haute définition », permettant d’obtenir des informations très détaillées sur les caractéristiques du réseau routier (largeur des voies, marquages au sol, panneaux de signalisation...).
Ces cartes sont embarquées dans des véhicules équipés de moyens de géolocalisation, ce qui permet à ces véhicules de se situer sur la carte en une position estimée par une longitude et une latitude.
On constate malheureusement que cette position n’est pas toujours très précise et fiable, ce qui se traduit alors par la localisation du véhicule hors de l'itinéraire réellement emprunté. Ce problème peut s’avérer particulièrement dangereux dans le cas d’un véhicule autonome qui utilise ces informations pour se diriger.
FEUILLE DE REMPLACEMENT (RÈGLE 26) Pour remédier à ce problème, une première solution technique consiste à déterminer plusieurs positions possibles pour le véhicule, compte tenu de la route empruntée et de la position géolocalisée, et à sélectionner la plus probable.
L’inconvénient majeur de cette solution est qu’elle ne permet de sélectionner in fine qu’une seule et unique position, si bien que si une erreur est commise, le véhicule automobile n’est pas en mesure de l’appréhender, ce qui peut s’avérer très dangereux.
On connaît également du document EP1729145 une autre solution qui consiste à traiter les signaux de géolocalisation reçus des satellites, afin de réduire les erreurs liées à une mauvaise propagation des signaux jusqu’au véhicule.
L’inconvénient majeur de cette solution est qu’elle utilise des capteurs extéroceptifs (gyroscopes, accéléromètres, ...) pour déterminer la position précise du véhicule, ce qui s’avère onéreux et ce qui assujettit la fiabilité de cette solution à la fiabilité des capteurs utilisé.
OBJET DE L’INVENTION
Afin de remédier aux inconvénients précités de l’état de la technique, la présente invention propose de considérer des hypothèses de positions possibles du véhicule et de réaliser un test de cohérence sur ces hypothèses afin de réduire leur nombre au minimum et, dans la mesure du possible, à une unique solution.
Plus particulièrement, on propose selon l’invention un procédé de sélection d’hypothèses tel que défini dans l’introduction, dans lequel il est prévu :
- une étape d’acquisition d’au moins une position géolocalisée du véhicule au moyen d’un système de géolocalisation,
- une étape d’acquisition d’une pluralité d’hypothèses de positions possibles du véhicule,
- une étape de détermination de la covariance de la position géolocalisée du véhicule et de la covariance de chaque hypothèse acquise,
- une étape de calcul, pour chaque hypothèse acquise, d’une distance de Mahalanobis en fonction de la covariance de la position géolocalisée du véhicule et de la covariance de ladite hypothèse, et
- une étape de sélection d’un ensemble restreint ou vide d’hypothèse(s) parmi les hypothèses acquises, en fonction de chaque distance de Mahalanobis calculée. Cette méthode fait ainsi appel à un procédé d’arbitrage qui permet de contrôler la cohérence de chaque hypothèse avec la position géolocalisée du véhicule, de façon à pouvoir indiquer si oui ou non l’hypothèse sélectionnée est utilisable.
La solution revendiquée est avantageuse en ce qu’elle ne vient pas évaluer l’exactitude des données de géolocalisation reçues, mais plutôt la cohérence du déroulement de l’algorithme utilisant ces données. Elle ne nécessite donc pas d’utiliser des capteurs supplémentaires, si bien qu’elle est peu onéreuse et très fiable.
Plus généralement, la solution proposée permet de prendre du recul sur les données à disposition et de juger si l’information est utilisable dans le cadre du pilotage d’un véhicule autonome, en répondant de manière très fiable à la question de savoir si on peut avoir entièrement confiance dans l’hypothèse sélectionnée ou non.
Un autre avantage de la solution proposée est que, parce qu’elle permet d’indiquer si les données utilisées dans l’algorithme sont cohérentes, elle permet non seulement de déterminer si une hypothèse est correcte mais également de diagnostiquer un défaut dans le système de géolocalisation. Cet avantage apparaîtra plus clairement à la lecture de la suite de cet exposé.
D’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé conforme à l’invention sont les suivantes :
- à la fin de la sélection, il est prévu de déterminer le caractère utilisable ou non de chaque hypothèse sélectionnée, en fonction du nombre d’hypothèses sélectionnées ;
- à l’étape de sélection, on réalise un test de Khi-deux pour chaque distance de Mahalanobis ;
- préalablement à l’étape d’acquisition de chaque hypothèse, il est prévu de :
• pré-positionner le véhicule sur une carte à sa position géolocalisée,
• répartir des particules sur la carte autour de la position géolocalisée, chaque particule correspondant à une position possible du véhicule,
• appliquer aux particules un filtre de particules, en affectant notamment un poids à chaque particule, et
• regrouper les particules issues du filtre de particules en un nombre restreint d’hypothèses liées chacune à une voie de circulation mémorisée dans la carte ;
- à l’étape de sélection, il est prévu de sélectionner uniquement les hypothèses pour lesquelles un indicateur, calculé en fonction des poids des particules qui composent cette hypothèse, est supérieur à un seuil déterminé ;
- à l’étape de détermination, on calcule une matrice de covariance de la position géolocalisée du véhicule et une matrice de covariance de chaque hypothèse acquise ;
- si l’ensemble d’hypothèse sélectionnée est vide et/ou si plusieurs hypothèses restent présentes, il est prévu une étape d’émission d’une alerte.
L’invention concerne aussi un véhicule comportant :
- des moyens de mémorisation d’une carte,
- un système de géolocalisation, et
- un calculateur adapté à pré-positionner le véhicule sur la carte et à mettre en œuvre un procédé de sélection tel que précité.
DESCRIPTION DETAILLEE D’UN EXEMPLE DE RÉALISATION
La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d’exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l’invention et comment elle peut être réalisée.
Sur les dessins annexés :
- la figure 1 est un schéma illustrant les différentes étapes d’un procédé conforme à l’invention,
- la figure 2 est une vue de dessus d’un véhicule roulant sur une route,
- la figure 3 est une vue schématique de particules réparties sur une carte,
- la figure 4 est une vue schématique de deux particules situées à côté de deux tronçons de route successifs, et
- la figure 5 est une vue schématique de quatre particules situées à côté de quatre tronçons de route.
Sur la figure 2, on a représenté un véhicule automobile 10 qui se présente sous la forme d’une voiture et qui roule sur une portion de route à quatre voies de circulation V1 , V2, V3, V4.
Dans la suite de la description, on s’intéressera plus particulièrement à la localisation de ce véhicule automobile 10 sur une carte mais l’invention ne se limitera pas à un tel exemple. Elle s’appliquera ainsi notamment à la localisation de tout véhicule terrestre, maritime, aérien ou spatial sur une carte.
Le véhicule automobile 10 ici considéré comporte classiquement un châssis, un groupe motopropulseur, un système de direction, un système de freinage, et une unité de calcul électronique et/ou informatique, appelée ci-après calculateur.
Le calculateur est connecté à des capteurs dits « proprioceptifs », qui permettent de mesurer précisément la vitesse du véhicule et la vitesse angulaire en lacet du véhicule.
Le calculateur est de préférence aussi connecté à des capteurs dits « extéroceptifs », qui permettent de percevoir l’environnement immédiat du véhicule automobile 10 (il peut s’agir de caméras, de capteurs RADAR, de capteurs LIDAR...).
Le calculateur est par ailleurs connecté à un système de géolocalisation qui permet d’évaluer la position géolocalisée Po du véhicule 10, ici définie par une latitude et une longitude. Il peut par exemple s’agir d’un système GPS.
On considérera ici que ce système de géolocalisation est par ailleurs adapté à transmettre au calculateur une donnée appelée « niveau de protection horizontal HPL » (de l’anglais « horizontal protection level »). Cette donnée, bien connue de l’homme de l’art, correspond à l’incertitude de mesure de la position géolocalisée Po. Sa valeur varie par exemple en fonction du nombre de satellites desquels le système de géolocalisation reçoit des données, de la qualité de la réception des signaux, de la qualité du système de géolocalisation utilisé...
Dans le même ordre d’idées, on considérera ici aussi que ce système de géolocalisation est adapté à transmettre au calculateur une matrice de covariance relative à cette même incertitude.
Le véhicule automobile 10 considéré pourrait être semi automatisé, de façon à ce que son calculateur puisse par exemple déclencher un freinage d’urgence lorsque le conducteur n’a pas perçu un danger et n’a pas lui-même exercé d’action adaptée. Le système décrit pourra aussi être déployé sur un véhicule classique dans le cadre d’un apprentissage, par exemple, des conditions de conduite.
Toutefois, dans la suite de cet exposé, on considérera que le véhicule automobile 10 est du type autonome, et que le calculateur est adapté à commander le groupe motopropulseur, le système de direction, et le système de freinage du véhicule.
Le calculateur comporte alors une mémoire informatique qui enregistre des données utilisées dans le cadre du pilotage autonome du véhicule, et notamment dans le cadre du procédé décrit ci-dessous.
Il mémorise notamment une application informatique, constituée de programmes d’ordinateur comprenant des instructions dont l’exécution par un processeur permet la mise en œuvre par le calculateur du procédé décrit ci-après.
Il mémorise également une carte topographique dite « à haute- définition ».
Cette carte stocke de nombreuses données.
Elle comprend tout d’abord des informations relatives à la topographie des routes. Cette topographie est ici mémorisée sous forme de tronçons de routes (ou « liens » ou, en anglais, « link »). Chaque tronçon de route est ici défini comme une portion d’une seule voie de circulation d’une route, dont les caractéristiques sont constantes sur toute sa longueur (forme des marquages au sol identique le long du tronçon de route, largeur constante de ce tronçon de route...).
La carte stocke également d’autres données caractérisant chaque tronçon de route, parmi lesquelles la largeur de la voie de circulation, la forme des marquages au sol situés de part et d’autre de la voie de circulation, la position et la forme de chaque panneau bordant la route au niveau du tronçon de route, les identifiants des tronçons de route précédent et suivant...
Le procédé mis en œuvre par le calculateur pour estimer la position précise Pp du véhicule automobile 10 sur la carte comprend deux grandes opérations, dont une opération de filtrage de particules 100, et une opération de sélection d’hypothèses 200 (voir figure 1 ).
L’opération de sélection d’hypothèses 200 utilise les résultats de l’opération de filtrage de particules 100, si bien qu’elle est mise en œuvre après celle-ci.
On peut alors commencer par décrire la première opération de filtrage de particules 100.
Cette opération est mise en œuvre de manière récursive, c’est-à-dire en boucle et à pas de temps réguliers. Elle comprend trois étapes principales.
La première étape 101 consiste pour le calculateur à acquérir différentes données via les capteurs auxquels il est connecté.
Le calculateur acquiert ainsi la position géolocalisée Po du véhicule automobile 10 et le niveau de protection horizontal HPL qui lui est associé. Ces données sont acquises grâce au système de géolocalisation qui fournit une latitude, une longitude et un niveau de protection horizontal HPL.
Le calculateur acquiert également des données relatives à la dynamique du véhicule automobile 10. Il acquiert ainsi la vitesse V du véhicule et sa vitesse angulaire en lacet Y.
La seconde étape 102 est une étape de pré-positionnement du véhicule 10 sur la carte, à la position géolocalisée Po acquise.
La troisième étape 103 est une étape de filtrage particulaire au cours de laquelle des positions possibles du véhicule (ou plus exactement des postures possibles du véhicule), appelées particules P,, sont traitées en vue de déterminer la position précise Pp du véhicule 10 sur la carte (ou plus exactement la posture précise du véhicule sur la carte).
Chaque particule P, peut être définie par :
- deux coordonnées x,, y, permettant de définir la position de la particule dans un repère cartésien (ces coordonnées sont liées aux latitude et longitude acquises),
- un angle de lacet permettant de définir l’angle que fait la particule par rapport à une direction donnée telle que le Nord, et
- un identifiant de tronçon de la carte à laquelle la particule P, est associée.
Sur les figures 3 à 5, on a représenté des particules P, sous la forme de triangles isocèles, chaque triangle présentant un centre M, qui correspond à la position de la particule sur la carte, et une orientation qui correspond à l’angle de lacet de la particule sur la carte.
Comme le montre la figure 1 , la troisième étape 103 de filtrage particulaire est plus précisément constituée de plusieurs sous-étapes que l’on peut maintenant décrire plus en détail.
La première sous-étape 110 consiste à déterminer si l’on se trouve ou on dans une phase d’initialisation du filtre particulaire, ce qui est par exemple le cas au démarrage du véhicule automobile 10.
On peut tout d’abord se placer dans cette situation, auquel cas aucune particule n’a encore été générée.
La sous-étape suivante 112 consiste alors à créer et répartir des particules P, sur la carte, compte tenu de la position géolocalisée Po du véhicule 10.
Pour cela, les particules P, sont réparties dans un disque centré sur la position géolocalisée Po du véhicule 10, dont le rayon est ici égal au niveau de protection horizontal H PL.
Elles sont plus précisément réparties selon une spirale, avec un écart angulaire constant. Les caractéristiques de la spirale et l’écart angulaire entre les particules P, sont choisis en fonction du nombre de particules P, que l’on souhaite générer.
Ce nombre est supérieur à 100, et préférentiellement de l’ordre de 1000. Il est déterminé de façon à obtenir une précision suffisante, sans pour autant surcharger le calculateur.
A ce stade, les particules P, ne sont pas encore orientées.
Chaque particule P, correspond ainsi à une position possible que le véhicule pourrait présenter, compte tenu de l’erreur affectant le système de géolocalisation.
Certaines particules, comme on peut le constater sur la figure 3, se situent en dehors de la route. Cela illustre le fait que les particules ne sont pas contraintes sur la carte et qu’elles pourront évoluer dans un espace à deux dimensions. Le filtre est donc très souple et permet d’envisager initialement un très grand nombre de solutions différentes, dont les plus absurdes seront ensuite éliminées par le filtre particulaire.
Au cours d’une sous-étape 113 suivante, le calculateur associe chaque particule P, à son plus proche tronçon de route.
La méthode choisie est ici du type « point-to-curve ». Elle consiste à associer chaque particule P, au tronçon de route qui est le plus proche au sens de la distance Euclidienne.
A titre d’exemple illustratif, sur la figure 4, on observe ainsi que la particule Pi est associée au tronçon de route AB.
A ce stade, le calculateur peut orienter les particules P, en fonction notamment de l’orientation du tronçon de route auquel chaque particule est associée (et possiblement aussi en fonction de la dynamique du véhicule).
Le procédé se poursuit ensuite en une sous-étape 116 qui sera décrite plus loin.
Comme cela a été décrit supra, la première sous-étape 110 consistait à déterminer si l’on se trouvait ou non dans une phase d’initialisation du filtre particulaire.
On peut maintenant envisager que tel n’est pas le cas et que le processus a déjà été initialisé auparavant.
Dans ce cas, au cours d’une sous-étape 114, le calculateur met à jour les particules P, sur la carte.
Pour cela, les particules P, sont toutes déplacées sur la carte en fonction d’informations relatives à la dynamique du véhicule.
Les deux données que sont la vitesse V du véhicule et la vitesse angulaire en lacet Y du véhicule automobile 10 sont en effet employées pour déplacer toutes les particules P, d’une distance donnée et pour réorienter les particules d’un angle donné. Un bruit aléatoire est ajouté à ces deux données, indépendamment pour chaque particule, afin de favoriser une diversité de position parmi les particules après évolution.
On notera que cette sous-étape n’utilise cette fois pas la position géolocalisée Po du véhicule automobile.
Au cours d’une sous-étape 115 suivante, le calculateur ré-associe chaque particule P, à un tronçon de route.
Il détermine plus précisément quelles sont les particules P, qui doivent être associées à un nouveau tronçon de route, et il identifie ce nouveau tronçon de route.
Pour comprendre comment le calculateur opère, on peut se référer à la figure 4 sur laquelle deux particules Pi, P2, centrées sur des points M1 , M2, sont représentées et sur laquelle est également représenté un tronçon de route AB.
On considère ici qu’au pas de temps précédent, les deux particules Pi, P2, étaient associées à un seul et même tronçon de route AB, puis qu’elles ont été déplacées au cours de la sous-étape 114.
Le calculateur détermine alors pour chaque particule P, un ratio r, afin de savoir si chaque particule doit ou non être associée à un nouveau tronçon de route.
Ce ratio r est calculé selon la formule suivante :
Dans le cas où ce ratio r est compris entre 0 et 1 , l’association de la particule P, avec son tronçon de route d’origine ne doit pas être changée. C’est le cas ici pour la particule Pi.
Dans le cas où ce rapport est négatif, l’association de la particule P, avec son tronçon de route doit être changée. Cette particule doit plus précisément être associée avec le tronçon de route précédent ou avec l’un des tronçons de route précédents.
Dans le cas où ce rapport est strictement supérieur à 1 , l’association de la particule P, avec son tronçon de route doit être changée. Cette particule doit plus précisément être associée avec le tronçon de route suivant ou avec l’un des tronçons de route suivants.
Plusieurs situations peuvent ainsi être rencontrées.
Dans la situation de la figure 4 où le tronçon de route AB ne comprend qu’un unique successeur BB’, la particule P2 est associée à ce successeur (pour autant que le ratio r soit compris entre 0 et 1 avec ce nouveau tronçon de route, sinon un autre successeur est envisagé).
Dans la situation de la figure 5 où le tronçon de route AB comprend de multiples successeurs BC, BD, BE, la particule P2 considérée au pas de temps précédent est clonée en autant de particules P21, P22, P23 qu’il y a de successeurs BC, BD, BE.
On peut prévoir aussi de cloner la particule moins de fois si certains des successeurs ne sont pas envisageables, compte tenu de la dynamique du véhicule.
Dans une autre situation non représentée sur les figures, il est possible que la particule doive être associée à un autre tronçon de route parallèle au tronçon de route auquel il était associé au pas de temps précédent (ce qui arrivera notamment lorsque le véhicule change latéralement de voie de circulation, par exemple pour doubler un autre véhicule). Cela est rendu possible car les particules ne sont pas contraintes à évoluer uniquement sur le même tronçon de route. Cette situation peut être détectée compte tenu de la nouvelle position de la particule et des données stockées dans la carte (informations de marquage au sol, largeurs des voies de circulation...). Dans une variante, on peut envisager que cette situation soit détectée à l’aide en outre de caméras embarquées dans le véhicule.
Au cours d’une sous-étape 116 qui suit aussi bien la sous-étape 115 que la sous-étape 113, le calculateur calcule la vraisemblance w, de chaque particule Pi.
La vraisemblance d’une particule est ici exprimée par son poids w,. Plus le poids d’une particule est grand, plus il est probable que la particule considérée corresponde à la position exacte du véhicule automobile 10.
Ce poids peut être calculé de différentes façons.
Dans un premier mode de réalisation, le poids w, de chaque particule P, est calculé en fonction uniquement de données issues de la carte.
Il est plus précisément déterminé en fonction de la distance Euclidienne qui sépare la particule considérée du tronçon de route auquel elle est associée (ce poids est par exemple inversement égal à cette distance).
Dans un second mode de réalisation, le poids w, de chaque particule P, est calculé en fonction également de données issues des capteurs extéroceptifs, à condition que ces données soient jugées fiables.
On peut en effet imaginer d’augmenter ou de réduire le poids de la particule considérée en fonction des informations latérales en provenance des caméras CAM du véhicule. Ces caméras sont effectivement capables de détecter les lignes de marquage au sol et de les retourner au calculateur sous la forme d’un modèle polynomial. Le calculateur peut alors vérifier si la forme de ces lignes correspond à celle des marquages au sol enregistrés dans la carte, et ajuster le poids de la particule en correspondance.
On peut noter que les marquages au sol ne sont pas toujours détectés par les caméras. Ceci peut être dû à des conditions difficiles pour les capteurs comme par exemple un mauvais éclairage, une route mouillée, des marquages effacés, etc... Dans ces cas particuliers, la caméra indique au calculateur un niveau de confiance faible et le calcul du poids se base alors uniquement sur les données fournies par la carte comme décrit dans le premier mode de réalisation.
Quelle que soit la méthode utilisée, le procédé se poursuit en une sous- étape 117 de sélection d’un ensemble restreint de particules Pi, de façon à éliminer celles qui se seraient trop écartée de la position géolocalisée Po instantanée du véhicule automobile 10.
Pour mettre en œuvre cette sous-étape, le calculateur acquiert la nouvelle position géolocalisée Po du véhicule automobile 10, puis il calcule la distance séparant chaque particule P, de cette position géolocalisée Po instantanée.
Si cette distance est supérieure au niveau de protection horizontal HPL, le poids w, de la particule P, correspondante est fixé à zéro, ce qui permettra à cette particule d’être automatiquement éliminée par la suite.
Dans le cas contraire, le poids w, de la particule P, correspondante n’est pas modifié.
Au cours d’une sous-étape 118 suivante, le calculateur détermine s’il est nécessaire ou non de ré-échantillonner des particules Pi sur la carte.
Il utilise pour cela un indicateur Neff, qui est calculé en fonction du poids Wi des particules P, et du nombre de particules P,.
Si cet indicateur Neff passe en dessous d’un seuil prédéterminé (stocké dans la mémoire morte du calculateur), alors le calculateur ré-échantillonne les particules P, sur la carte. Sinon, les particules P, sont conservées dans leur état.
Comme on le sait, un ré-échantillonnage consiste à considérer les particules (ci-après appelées particules originales) dans leur ensemble, et à tirer de nouvelles particules dans cet ensemble original.
Pour ré-échantillonner les particules, le calculateur pourrait utiliser une méthode classique au cours de laquelle il tirerait aléatoirement un nombre prédéfini de nouvelles particules dans l’ensemble original de particules Pi, la probabilité de tirer chaque particule P, étant proportionnelle au poids w, de cette particule P,. Toutefois, cette méthode cause généralement un appauvrissement des particules, puisque ce sont toujours celles qui ont un poids très important qui sont tirées.
De façon préférentielle, le calculateur utilise plutôt ici une méthode de ré- échantillonnage dit « à faible variance » (de l’anglais « Low Variance Resampling »). Cette méthode favorise en effet le maintien d’une bonne répartition des particules sur la carte. Cette méthode consiste à tirer aléatoirement un nombre prédéfini de nouvelles particules dans l’ensemble original de particules Pi, la probabilité de tirer chaque particule P, étant fonction du poids w, de cette particule P, mais n’étant cette fois pas proportionnelle à ce poids.
A ce stade, le calculateur pourrait se contenter de recommencer en boucle les sous-étapes 114 à 118 jusqu’à obtenir des particules situées toutes autour d’un seul et même point, lequel serait considéré comme correspondant à la position précise Pp du véhicule automobile 10 sur la carte.
Ce n’est toutefois pas ici l’option qui est choisie. Ainsi, comme cela a été exposé précédemment, une fois la sous-étape 118 achevée, il est prévu une opération de sélection d’hypothèses 200.
Cette opération de sélection d’hypothèses 200 est mise en œuvre une fois que l’opération de filtrage de particules 100 a convergé et a donné un nombre restreint de solutions (les particules étant par exemple groupées autour d’un nombre de points inférieur à un seuil prédéterminé).
Cette opération de sélection d’hypothèses 200 est mise en œuvre de manière récursive, c’est-à-dire en boucle et à pas de temps réguliers. Elle comporte plusieurs étapes successives.
Au cours d’une première étape 201 , le calculateur sélectionne des « hypothèses ».
Il considère pour cela les particules P, en différents ensembles au sein de chacun desquels les particules sont toutes associées à une même voie de circulation (ou, en variante, à un même tronçon de route).
L’intérêt de travailler sur des hypothèses est qu’il va alors être possible de sélectionner toutes les hypothèses les plus vraisemblables, ce qui permettra, d’une part, de garder la bonne hypothèse parmi celles sélectionnées, et, d’autre part, de vérifier la validité de chaque hypothèse sélectionnée.
Les hypothèses peuvent être formulées sous la forme d’assertions telles que « le véhicule se situe dans la voie de circulation dont la référence est ... ».
Pour bien comprendre à quoi correspond une hypothèse au sens du présent exposé, on a regroupé sur la figure 3 les particules en huit ensembles Zi, Z2, Z3, Z4, Z5, Zb, , Zs correspondant chacun à une hypothèse.
A titre d’exemple, les particules de l’ensemble Z1 correspondent à l’hypothèse « le véhicule se situe dans la voie de circulation de droite de la route Ri ».
Les particules de l’ensemble Z2 correspondent à l’hypothèse « le véhicule se situe dans la voie de circulation de gauche de la route Ri ».
Les particules de l’ensemble Z3 correspondent à l’hypothèse « le véhicule se situe dans la voie de circulation de gauche de la route R2 ».
Les particules de l’ensemble Z4 correspondent à l’hypothèse « le véhicule se situe sur le rond-point, entre ses jonctions avec les routes Ri et R2 »...
En considérant qu’il est trouvé un nombre « J » d’hypothèses (sur la figure 3, J=8), chaque hypothèse peut également être exprimé sous la forme d’un vecteur de coordonnées moyennes j dont les composantes correspondent à la somme des coordonnées des particules P, de cette hypothèse, pondérées par le poids w, de ces particules.
Le calculateur peut affecter à chaque hypothèse un « indice de confiance » égal à la somme des poids w, des particules P, de cette hypothèse.
Au cours d’une seconde étape 202, le calculateur va déterminer la matrice de covariance de chaque hypothèse et la matrice de covariance å {XGNSS) de la position géolocalisée Po du véhicule 10.
Manipuler de telles matrices de covariance permet en effet de caractériser l’incertitude liée à chaque hypothèse et celle liée à la position géolocalisée Po fournie par le système de géolocalisation.
Comme cela a été exposé supra, la matrice de covariance å(XGNSS) liée à la position géolocalisée Po du véhicule 10 est ici directement transmise au calculateur par le système de géolocalisation. Il s’agit ici d’une matrice 2x2.
S’agissant de la matrice de covariance å(¾) liée à chaque hypothèse, elle est calculée en fonction des poids w, de l’ensemble des particules P, associées à cette hypothèse. Il s’agit ici aussi d’une matrice 2x2 dont l’expression est la suivante :
Il est ensuite nécessaire de déterminer dans quelle mesure chaque hypothèse est « cohérente », compte tenu de la position géolocalisée Po fournie par le système de géolocalisation et en tenant compte de l’erreur liée à la mesure de cette position géolocalisée.
Pour cela, au cours d’une étape 203, on utilise un objet mathématique appelé distance de Mahalanobis DMJ, dont l’expression est la suivante :
où XGNSS correspond au vecteur « position géolocalisée Po ».
La distance de Mahalanobis est en effet un objet qui permet d’évaluer la cohérence entre deux situations incertaines, en prenant en compte les covariances des variables (c’est-à-dire le doute lié à chaque variable).
Alors, au cours d’une étape 204, il est prévu de sélectionner un premier ensemble restreint (voire vide) d’hypothèses parmi les hypothèses acquises à l’étape 201.
On réalise pour cela un test de Khi-deux (X2) pour chaque distance de Mahalanobis DMJ.
En pratique, chaque distance de Mahalanobis DMJ est ici comparée à un seuil critique, déterminé pour un risque de fausse détection donné, pour déterminer si l’hypothèse considérée est ou non cohérente avec la position géolocalisée Po.
Si l’hypothèse considérée et la position géolocalisée Po sont cohérentes au sens du test de KHI-deux, l’hypothèse est conservée.
Au contraire, si l’hypothèse considérée et la position géolocalisée Po ne sont pas cohérentes au sens du test du KHI-deux, l’hypothèse est rejetée.
On notera ici qui si une hypothèse est conservée, cela ne signifie pas nécessairement que cette hypothèse est vraie. En effet, à ce stade, plusieurs hypothèses peuvent être conservées.
A contrario, si une hypothèse est rejetée, cela ne signifie pas nécessairement que cette hypothèse était fausse. Il peut en effet arriver qu’une grosse erreur affecte la mesure de la position géolocalisée Po. Dans ce cas, une hypothèse vraie peut être rejetée. Comme cela apparaîtra clairement dans la suite de cet exposé, cela n’affectera pas pour autant la fiabilité de la méthode ici proposée. Au cours d’une étape 205 subséquente, il est prévu de sélectionner un second ensemble restreint (voire vide) d’hypothèses parmi les hypothèses sélectionnées à l’étape 204.
On notera ici que cette seconde sélection aurait pu être opérée avant la première sélection sans pour autant affecter le déroulement du procédé.
Cette seconde sélection consiste à ne conserver que les hypothèses « vraisemblables », pour lesquelles un indicateur, lié aux poids w, des particules P, qui composent cette hypothèse, est supérieur à un seuil déterminé. L’objectif est en effet d’éliminer les hypothèses qui ont satisfait le test de cohérence de KHI- deux, mais qui sont peu probables.
Pour cela, le calculateur élimine les hypothèses pour lesquelles l’indice de confiance (dont on rappelle qu’il est égal à la somme des poids w, des particules P, de l’hypothèse considérée) est inférieur à un seuil déterminé. Ce seuil est ici invariable et mémorisé dans la mémoire morte du calculateur.
A l’issue de ces deux étapes de sélection d’hypothèses, le calculateur a retenu un nombre N d’hypothèses non seulement cohérentes mais aussi vraisemblables.
Au cours d’une étape 206, il est alors prévu de déterminer le caractère utilisable ou non de chaque hypothèse sélectionnée, en fonction de ce nombre N.
Trois cas sont alors envisageables.
Le premier cas est celui où le nombre N est égal à 1. Dans ce cas, puisqu’une seule hypothèse a été retenue, cette hypothèse est considérée comme juste et utilisable pour générer une consigne de conduite du véhicule autonome. Il s’ensuit que le calculateur peut s’y fier. Dans ce cas, le calculateur peut alors considérer que la position moyenne des particules de cette hypothèse correspond à la position précise Pp du véhicule 10.
Le second cas est celui où le nombre N est strictement supérieur à 1. Dans ce cas, puisque plusieurs hypothèses ont été retenues, aucune n’est considérée comme utilisable pour générer une consigne de conduite du véhicule autonome.
Le dernier cas est celui où le nombre N est égal à 0. Dans ce cas comme dans le cas précédent, puisqu’aucune hypothèse n’a été retenue, aucune position n’est considérée comme utilisable pour générer une consigne de conduite du véhicule autonome. Par ailleurs, le calculateur peut avantageusement déduire de cette situation qu’il existe une incohérence entre les mesures effectuées par le système de géolocalisation et les hypothèses acquises, ce qui est probablement dû à un problème affectant le système de géolocalisation. Dans cette éventualité, il est prévu une étape 207 d’émission d’une alerte à destination du conducteur et/ou de l’unité de pilotage du véhicule en mode autonome, de façon à ce que celui-ci puisse prendre les mesures qui s’imposent (arrêt d’urgence, pilotage en mode dégradé, ...).

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de sélection d’un ensemble restreint ou vide d’hypothèses de positions possibles d’un véhicule (10) parmi une pluralité d’hypothèses, caractérisé en ce qu’il comporte :
- une étape d’acquisition d’une position géolocalisée (Po) du véhicule (10) au moyen d’un système de géolocalisation,
- une étape d’acquisition d’une pluralité d’hypothèses de positions possibles du véhicule (10),
- une étape de détermination de la covariance de la position géolocalisée (Po) du véhicule (10) et de la covariance de chaque hypothèse acquise,
- une étape de calcul, pour chaque hypothèse acquise, d’une distance de Mahalanobis (DMJ) en fonction de la covariance de la position géolocalisée (Po) du véhicule (10) et de la covariance de ladite hypothèse, et
- une étape de sélection d’un ensemble restreint ou vide d’hypothèses parmi les hypothèses acquises, en fonction de chaque distance de Mahalanobis (DMJ) calculée.
2. Procédé de sélection selon la revendication précédente, dans lequel, à la fin de la sélection, il est prévu de déterminer le caractère utilisable ou non de chaque hypothèse sélectionnée, en fonction du nombre d’hypothèses sélectionnées.
3. Procédé de sélection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, à l’étape de sélection, on réalise un test de Khi-deux pour chaque distance de Mahalanobis (DMJ).
4. Procédé de sélection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, préalablement à l’étape d’acquisition de chaque hypothèse, il est prévu de :
- pré-positionner le véhicule (10) sur une carte à sa position géolocalisée
(Po),
- répartir des particules (P,) sur la carte autour de la position géolocalisée (Po), chaque particule correspondant à une position possible du véhicule (10),
- appliquer aux particules (P,) un filtre particulaire, en affectant notamment un poids (w,) à chaque particule (P,), et
- regrouper les particules (P,) issues du filtre particulaire en un nombre restreint d’hypothèses liées chacune à une voie de circulation mémorisée dans la carte.
5. Procédé de sélection selon la revendication précédente, dans lequel, à l’étape de sélection, il est prévu de sélectionner uniquement les hypothèses pour lesquelles un indicateur, calculé en fonction des poids (w,) des particules (P,) qui composent cette hypothèse, est supérieur à un seuil déterminé.
6. Procédé de sélection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, à l’étape de détermination, on calcule une matrice de covariance de la position géolocalisée (Po) du véhicule (10) et une matrice de covariance de chaque hypothèse acquise.
7. Procédé de sélection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, si l’ensemble d’hypothèse sélectionnée est vide et/ou si plusieurs hypothèses restent présentes, il est prévu une étape d’émission d’une alerte.
8. Véhicule (10) comportant :
- des moyens de mémorisation d’une carte,
- un système de géolocalisation, et
- un calculateur adapté à pré-positionner le véhicule (10) sur la carte, caractérisé en ce que le calculateur est adapté à mettre en œuvre un procédé de sélection conforme à l’une des revendications précédentes.
EP19703741.9A 2018-02-27 2019-02-12 Procédé de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèses de positions possibles d'un véhicule Withdrawn EP3759434A1 (fr)

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