EP3880516A1 - Procédé d'envoi d'une information à un individu situé dans l'environnement d'un véhicule - Google Patents

Procédé d'envoi d'une information à un individu situé dans l'environnement d'un véhicule

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EP3880516A1
EP3880516A1 EP19798089.9A EP19798089A EP3880516A1 EP 3880516 A1 EP3880516 A1 EP 3880516A1 EP 19798089 A EP19798089 A EP 19798089A EP 3880516 A1 EP3880516 A1 EP 3880516A1
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EP
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vehicle
individual
information
detected
sending
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Pending
Application number
EP19798089.9A
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German (de)
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Inventor
Thomas BRUEL
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Alstom Holdings SA
Original Assignee
Alstom Transport Technologies 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 Alstom Transport Technologies SAS filed Critical Alstom Transport Technologies SAS
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    • B61—RAILWAYS
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    • B60Q1/549—Arrangement of optical signalling or lighting devices, the mounting or supporting thereof or circuits therefor the devices being primarily intended to indicate the vehicle, or parts thereof, or to give signals, to other traffic for indicating other intentions or conditions, e.g. request for waiting or overtaking for expressing greetings, gratitude or emotions

Definitions

  • the present invention relates to a method of sending information to at least one individual located in the environment of a vehicle.
  • the present invention also relates to an associated vehicle.
  • the subject of the invention is a method of sending information to at least one individual located in the environment of a vehicle, the vehicle preferably being an autonomous vehicle, the method being implemented by an information sending system associated with the vehicle, the information sending system comprising an acquisition unit, a computer and an information sending unit, the method comprising, preferably at all times, the following steps :
  • the sending by the information sending unit, of at least one piece of information towards the individual detected on the acquired image, the information sent being a function of the determined probability of collision
  • the detection, determination and sending steps being repeated, for the same individual, with following acquired images as long as said individual is detected on said images and the probability of collision is greater than a threshold.
  • the sending process comprises one or more of the following characteristics, taken in isolation or in any technically possible combination:
  • the method comprises, where appropriate, a step of identifying, by the computer, on the acquired image, a face and / or a direction of gaze of the detected individual, the information sent during the sending step being towards the detected face and / or the gaze direction of the individual detected on the acquired image;
  • the probability of collision is determined as a function of the direction of gaze of the individual detected on the acquired image and advantageously of a distance calculated between the individual detected and the vehicle;
  • the method comprises a step of memorizing, by the computer, characteristics of the face and / or the gaze direction of the individual detected on the acquired image, when the characteristics of the face memorized for said image and characteristics of a face stored for previous images corresponds to the same individual, the probability of collision is determined as a function of the acquired image and of said previous images, the previous images being consecutive images and acquired immediately before said image.
  • the probability of collision is determined according to the position of the individual detected on the acquired image
  • the information is visual information modeling the eyes and the mouth of a virtual driver of the vehicle, the modeled eyes being oriented in the direction of gaze of the individual detected on the acquired image, the curvature of the modeled mouth being function of the determined collision probability;
  • the information is visual, auditory, vibratory, radio, olfactory and / or tactile information.
  • the invention further relates to a vehicle, preferably autonomous, configured to implement a sending method as described above, the vehicle being associated with an information sending system comprising an acquisition unit, a computer and an information sending unit, said vehicle advantageously being a railway vehicle.
  • the vehicle comprises the following characteristic:
  • the information sending unit is located outside the vehicle.
  • FIG. 1 a schematic representation of an example of a scene comprising a vehicle and an individual moving in the environment of said vehicle
  • FIG. 3 a flow diagram of an exemplary implementation of a sending method according to the invention
  • FIG. 5 a schematic representation of a situation in which negative visual information is sent in the direction of gaze of an individual in the environment of a vehicle and having a high probability of collision with the vehicle
  • FIG. 6 a schematic representation of a set of visual information, each being for an individual from a set of individuals located in the environment of a vehicle.
  • a vehicle 10, preferably autonomous, and an individual 1 1 are illustrated in Figure 1.
  • the individual 1 1 is, for example, a pedestrian or a cyclist.
  • autonomous vehicle also called autonomous guided vehicle, a vehicle capable of moving without the intervention of a driver, that is to say a natural person.
  • An autonomous vehicle is either a fully autonomous vehicle, or a “semi-autonomous" vehicle, that is to say one with different assistance systems for automated driving.
  • the vehicle 10 is, for example, a rail vehicle, such as a train or a tram. Alternatively, the vehicle 10 is a bus, car or truck.
  • the environment of the vehicle 10 is the whole of the space outside the vehicle 10.
  • the environment of the vehicle 10 varies, in particular, as a function of the journey made by the vehicle 10 and of the moment at which such a journey is made .
  • the environment of the vehicle 10 includes the individual 11, a roadway 12, a tree 13 and a building 14.
  • the vehicle 10 comprises an information sending system 16 comprising an acquisition unit 20, a computer 22, and an information sending unit 24.
  • the acquisition unit 20 is suitable for acquiring an image of at least a part of the environment of the vehicle 10.
  • the acquisition unit 20 is suitable for acquiring an image of the portion of the space at the front of the vehicle 10.
  • the acquisition unit 20 is capable of acquiring a portion of the space situated on the side or at the rear of the vehicle 10 .
  • the acquisition unit 20 is capable of acquiring a 360 ° image of the environment of the vehicle 10.
  • the acquisition unit 20 is advantageously arranged outside the vehicle 10 to increase the field of vision of said acquisition unit 20.
  • the acquisition unit 20 is placed on a post along the roadway 12 to significantly increase the field of vision of said acquisition unit 20.
  • the acquisition unit 20 comprises at least one high definition sensor in at least two dimensions, such as an image sensor.
  • the sensor is a visible camera, an infrared camera, a RADAR, a LIDAR, a multi-channel microphone, a TeraHertz or X-ray sensor or any other passive or active high-definition device.
  • the sensor is configured to image, if necessary, the faces of individuals 11 in the environment of the vehicle 10 when said faces are oriented in the direction of the acquisition unit 20.
  • the computer 22 is, for example, a separate computer or an FPGA microcontroller integrated in the acquisition unit 20 of the SmartCamera type.
  • the computer 22 comprises, for example, a data processing unit, memories, an information carrier reader and a man-machine interface such as a keyboard or a display. In the example illustrated in FIG. 2, the computer 22 is integrated into the vehicle 10.
  • the computer 22 is installed in an entity remote from the vehicle 10 and which communicates via non-wired means with the acquisition unit 20 and the information sending unit 24. This makes it possible to deport the processing images acquired by the acquisition unit 20 outside the vehicle 10.
  • the processing unit of the computer 22 is capable of interacting with a computer program product suitable for driving the implementation of a method. sending information to at least one individual 1 1 located in the environment of the vehicle 10.
  • the computer program product includes a readable information medium on which the computer program is stored .
  • the information sending unit 24 is configured to send information from the vehicle 10 to individuals 11 in the environment of the vehicle 10.
  • the information sending unit 24 is capable of sending information in at least one of the following forms: visual, olfactory, tactile, vibratory, radio and / or auditory.
  • the information sending unit 24 includes, for example, a screen on which the visual information is displayed.
  • visual information can be projected onto the floor, a wall or any object that is part of the infrastructure that can be used to support the information.
  • the information sending unit 24 includes, for example, an odor diffuser.
  • the information sending unit 24 comprises, for example, a unit for sending a stimulus, for example an electrical stimulus to the individual 11.
  • the information sending unit 24 comprises, for example, a robotic arm, a jack or an airbag.
  • the information sending unit 24 comprises, for example, a unit for sending a vibration, for example a radio frequency vibration.
  • the information sending unit 24 includes, for example, a transmitter of radio waves.
  • the information sending unit 24 comprises, for example, a loudspeaker or any other method making it possible to reproduce a very low frequency or very high frequency sound or even an eligible sound message. .
  • the information sending unit 24 includes a combination of the foregoing.
  • the information sending unit 24 can be arranged inside or outside the vehicle 10 so as to facilitate communication with the individual (s) 11.
  • the sending unit information 24 is fixed to the front cover and / or the rear boot of the vehicle 10 or to the doors of the vehicle 10.
  • the information sending unit 24 can be integrated into the materials of the vehicle body using electroluminescent materials.
  • FIG. 3 illustrates an example of implementation of a method for sending information according to the invention.
  • such a method of sending information is implemented in real time, that is to say that at each instant the steps of the method are repeated.
  • the method of sending information comprises a step 100 of acquisition, by the acquisition unit 20, of at least one image of the environment of the vehicle 10.
  • the acquired image is, for example, a image covering a portion of the front space and / or the rear space of the vehicle 10, and advantageously covering 360 ° of the space surrounding the vehicle 10.
  • the sending method then comprises a step 1 10 of detection, by the computer 22, if necessary, of at least one individual 1 1 imaged on the acquired image.
  • the individual 1 1 is, for example, detected by image processing of the convolutional neural network type or alternatively by removal of the background previously recorded in an on-board database.
  • the method then comprises an optional step 120 of identification, by the computer 22, on said acquired image, of the face and or of the direction of gaze of the individual 11 detected.
  • the face of the individual 1 1 is, for example, identified by processing images of the convolutional neural network type, possibly from a database of faces.
  • the direction of gaze of the individual 1 1 on the image is, for example, determined by identification of the pupils of the individual 1 1 which are in essence very contrasted with respect to the white of the eye and as a function of the distance inter-pupillary.
  • the face and or the gaze direction of the individual 1 1 When the face and or the gaze direction of the individual 1 1 is not accessible on the acquired image, the face and / or the gaze direction of the individual 1 1 are said to be "unidentified" and the next steps of the process are continued.
  • the individual 1 1 is, for example, followed image by image by identifying his morphology and the groups of colors composing it.
  • This monitoring makes it possible to store the knowledge acquired on each individual image by image 1 1 and thus improve the reliability of communication.
  • the purpose of this process is to avoid too much untimely communication with individuals 1 1 who would already be followed up elsewhere.
  • the process may include a database of the faces and characteristics of the authorized persons in order to facilitate their recognition.
  • this information is memorized in order to increase the level of risk of monitoring by the process.
  • the method then comprises an optional step 130 of memorizing, if necessary, by the memories of the computer 22, characteristics of the individual 1 1, his face and / or the gaze direction of the individual 1 1 for the acquired image.
  • the characteristics of the face are, for example, the shape of the face (oval, round, square, triangular), the shape of the mouth or the inter-pupillary distance.
  • Such storage makes it easier to identify the individual 1 1 on a subsequent image, even if the individual 1 1 is temporarily masked by another person or by furniture. Thus, the information relating to the individual 1 1 is retained, which avoids carrying out additional calculations.
  • the characteristics of the face and the direction of gaze of an individual 1 1 are stored in the computer 22 for a predetermined time, for example less than or equal to 5 minutes so as not to saturate the memory of the device.
  • the method also includes a step 140 of determining, by the computer 22, a probability of collision between the individual 11 detected on the image and the vehicle 10.
  • the probability of collision is, for example, determined as a function of the current position and the previous positions of the individual 1 1 detected on the acquired image.
  • the probability of collision is, for example, determined as a function of the calculation of the distance between the individual 1 1 and the vehicle 10 and, possibly, of the orientation of the individual 1 1 relative to the vehicle 10 .
  • the probability of collision is also determined as a function of the direction of gaze of the individual 1 1 detected on the acquired image.
  • this makes it possible to determine whether the individual 1 1 has seen the vehicle 10 or on the contrary if he has not seen it.
  • the probability of collision is caused to decrease while if the individual 1 1 has not seen the vehicle 10, the probability of collision is caused to increase.
  • the probability of collision is determined as a function of the image acquired and of said previous images.
  • the previous images are consecutive images and acquired immediately before said image. Indeed, the information from the previous images makes it possible in particular to determine the speed and / or acceleration of the individual 1 1 and, thus, to increase the precision of the determined probability of collision.
  • the method also includes a step of memorizing the accessories associated with the individual 1 1.
  • the accessories are, for example, a can, a bottle, a knife, a headset, a mobile phone, a stroller, a wheelchair, a shopping cart or any other possible accessories. These accessories will modify the level of risk associated with the individual 1 1.
  • the method analyzes the movement of the individual 1 1 in order to determine his behavioral category according to criteria such as motionless, walking forward, walking backward, hesitant, threatening, aggressive or alcoholic.
  • the method then comprises a step 150 of sending at least one piece of information in the direction of the individual 11 detected on the acquired image.
  • the information sent depends on the probability of collision determined.
  • the information sent is, for example, so-called "positive” information when the determined probability of collision is low, that is to say less than 5%.
  • the information sent is, for example, so-called “negative” information when the probability of collision is between 50% and 100%.
  • the information sent is, for example, so-called “neutral” information when the probability of collision is less than 50%.
  • the information is sent in the direction of gaze of the individual 1 1. This increases the likelihood that the individual 1 1 will understand that the information is intended for him.
  • the information is visual, auditory, vibratory, radio, olfactory and / or tactile information.
  • the information models, for example, the eyes and the mouth of a virtual driver of the vehicle 10.
  • the modeled eyes are preferably oriented in the direction of gaze of the individual 1 1 detected on the acquired image.
  • the modeled mouth has, for example, a curvature which depends on the probability of detection determined.
  • the modeled mouth has, for example, a smiling form for positive information, neutral for neutral information and dissatisfied for negative information.
  • a color code can be used in addition to reinforce the message. For example, a color code red for negative information, white or blue for neutral information, green for positive information.
  • Figure 4 illustrates an example of a situation in which an individual 1 1 crosses over a zebra crossing while having seen the vehicle 10, the vehicle 10 being stopped. In this situation, the probability of collision is low, the sending unit 24, which in this case is a screen, then sends positive visual information to the individual 1 1 in the form of a smile and eyes oriented in the direction of gaze of the individual 1 1.
  • the individual 11 is about to run across a road on which a vehicle 10 is moving, without looking in the direction of the vehicle 10.
  • the risk of collision is high.
  • the sending unit 24 then sends negative visual information to the individual 1 1 in the form of a disgruntled face and eyes oriented in the direction of the individual 1 1.
  • the steps of detection, identification, storage, determination and sending are repeated, for the same individual 1 1, with the following acquired images as long as said individual 1 1 is detected on said images and the probability of collision is greater than a threshold.
  • the threshold is, for example, predetermined.
  • the threshold is, for example, greater than or equal to 70%. This allows to follow the evolution of a risky situation for an individual 1 1.
  • the steps of detection, identification, storage, determination and sending are advantageously repeated in parallel for a predetermined number of individuals 1 1 detected on the acquired image.
  • the predetermined number is, for example, greater than or equal to 3.
  • the individuals 1 1 for which said steps will be carried out are, for example, the individuals 1 1 located at the smallest distance from the vehicle 10 relative to the other individuals.
  • the vehicle 10 in order to send information to several individuals 11, independently of each other, the vehicle 10 comprises, for example, several sub-units for sending information, such as several screens or a screen divided into several portions if the information to be sent is visual.
  • the vehicle 10 makes it possible to display eight pieces of information intended for eight different individuals 11.
  • the face in the upper left, respectively on the right is for individuals 1 1 located at a great distance from the vehicle 10 and to the left, respectively to the right, of the vehicle 10.
  • the face in the middle on the left, respectively at center, respectively on the right is for individuals 1 1 located at an intermediate distance from the vehicle 10 and to the left, respectively in the center, respectively on the right, of the vehicle 10.
  • the face in the bottom left, respectively in the center , respectively on the right is for individuals 1 1 located at a distance low of vehicle 10 and to the left, respectively to the center, respectively to the right, of vehicle 10.
  • the method and the vehicle 10 according to the invention make it possible to reproduce exchanges of information which would take place between an individual 11 and a physical driver, even if the vehicle 10 is an autonomous vehicle not comprising a driver.
  • Sending information to the individual 1 1 allows, on the one hand, to inform the individual 1 1 that the vehicle 10 is an autonomous vehicle, and on the other hand, to improve the feeling of security of the individual 11 who is informed that the autonomous vehicle 10 has identified him.

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Abstract

Procédé d'envoi d'une information à un individu situé dans l'environnement d'un véhicule La présente invention concerne un procédé d'envoi d'une information à un individu (11) situé dans l'environnement d'un véhicule (10), le procédé comprenant les étapes suivantes : - l'acquisition d'une image de l'environnement du véhicule (10), - la détection, le cas échéant, d'au moins un individu (11) sur l'image acquise, - la détermination d'une probabilité de collision entre l'individu (11) détecté sur l'image acquise et le véhicule (10), - l'envoi d'au moins une information en direction de l'individu (11) détecté, l'information envoyée étant fonction de la probabilité de collision déterminée, les étapes de détection, de détermination et d'envoi étant répétées, pour le même individu (11), avec des images acquises suivantes tant que ledit individu (11) est détecté sur lesdites images et que la probabilité de collision est supérieure à un seuil.

Description

Procédé d’envoi d’une information à un individu situé dans l’environnement d’un véhicule
La présente invention concerne un procédé d’envoi d’une information à au moins un individu situé dans l’environnement d’un véhicule. La présente invention concerne aussi un véhicule associé.
Avec le développement des véhicules autonomes, c’est-à-dire des véhicules sans conducteur, de nouvelles problématiques relatives à la sécurité des individus sont soulevées.
En particulier, avec de tels véhicules autonomes, un certain nombre d’échanges à distance entre le conducteur et l’individu ne sont à présent plus possibles du fait de l’absence de conducteur. Or, de tels échanges permettaient d’informer le conducteur des intentions de l’individu et l’individu des intentions du conducteur, ce qui limitait les situations à risque, telles que les collisions. Par exemple, lors de la traversée d’un passage clouté, l’individu est susceptible de faire un signe de la main au conducteur pour indiquer qu’il va traverser et le conducteur effectue généralement en retour un signe de la main à l’individu pour indiquer qu’il a pris en compte que l’individu allait traverser.
Avec les véhicules autonomes, les individus ne savent pas si les véhicules autonomes ont pris en compte leur déplacement. Les individus sont alors susceptibles de se sentir moins en sécurité qu’en présence d’un véhicule classique. En outre, les individus peuvent s’engager sur une route en pensant, à tort, que le véhicule autonome les a pris en compte, ce qui génère une situation à risque.
Il existe donc un besoin pour un procédé visant à améliorer la sécurité des individus en présence d’un véhicule.
A cet effet, l’invention a pour objet un procédé d’envoi d’une information à au moins un individu situé dans l’environnement d’un véhicule, le véhicule étant de préférence un véhicule autonome, le procédé étant mis en oeuvre par un système d’envoi d’informations associé au véhicule, le système d’envoi d’informations comprenant une unité d’acquisition, un calculateur et une unité d’envoi d’informations, le procédé comprenant, de préférence à chaque instant, les étapes suivantes :
- l’acquisition, par l’unité d’acquisition, d’au moins une image de l’environnement du véhicule,
- la détection, par le calculateur, le cas échéant, d’au moins un individu sur l’image acquise,
- la détermination, par le calculateur, d’une probabilité de collision entre l’individu détecté sur l’image acquise et le véhicule, - l’envoi, par l’unité d’envoi d’informations, d’au moins une information en direction de l’individu détecté sur l’image acquise, l’information envoyée étant fonction de la probabilité de collision déterminée,
les étapes de détection, de détermination et d’envoi étant répétées, pour le même individu, avec des images acquises suivantes tant que ledit individu est détecté sur lesdites images et que la probabilité de collision est supérieure à un seuil.
Selon d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé d’envoi comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles :
- le procédé comprend, le cas échéant, une étape d’identification, par le calculateur, sur l’image acquise, d’un visage et/ou d’une direction de regard de l’individu détecté, l’information envoyée lors de l’étape d’envoi étant en direction du visage détecté et/ou de la direction de regard de l’individu détecté sur l’image acquise ;
- la probabilité de collision est déterminée en fonction de la direction de regard de l’individu détecté sur l’image acquise et avantageusement d’une distance calculée entre l’individu détecté et le véhicule ;
- le procédé comprend une étape de mémorisation, par le calculateur, de caractéristiques du visage et/ou de la direction de regard de l’individu détecté sur l’image acquise, lorsque les caractéristiques du visage mémorisées pour ladite image et des caractéristiques d’un visage mémorisées pour des images antérieures correspondent à un même individu, la probabilité de collision est déterminée en fonction de l’image acquise et desdites images antérieures, les images antérieures étant des images consécutives et acquises immédiatement avant ladite image.
- la probabilité de collision est déterminée en fonction de la position de l’individu détecté sur l’image acquise ;
- les étapes de détection, de détermination et d’envoi, ainsi que la répétition desdites étapes est effectuée pour un nombre prédéterminé d’individus détectés sur l’image acquise ;
- l’information est une information visuelle modélisant les yeux et la bouche d’un conducteur virtuel du véhicule, les yeux modélisés étant orientés dans la direction de regard de l’individu détecté sur l’image acquise, la courbure de la bouche modélisée étant fonction de la probabilité de collision déterminée ;
- l’information est une information visuelle, auditive, vibratoire, radio, olfactive et/ou tactile.
L’invention concerne, en outre, un véhicule, de préférence autonome, configuré pour mettre en oeuvre un procédé d’envoi tel que décrit précédemment, le véhicule étant associé à un système d’envoi d’informations comprenant une unité d’acquisition, un calculateur et une unité d’envoi d’informations, ledit véhicule étant avantageusement un véhicule ferroviaire.
Selon d’autres aspects avantageux de l’invention, le véhicule comprend la caractéristique suivante :
- l’unité d’envoi d’informations est située à l’extérieur du véhicule.
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnée à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont :
- figure 1 , une représentation schématique d’un exemple d’une scène comprenant un véhicule et un individu évoluant dans l’environnement dudit véhicule,
- figure 2, une représentation schématique d’un exemple d’un véhicule selon l’invention,
- figure 3, un organigramme d’un exemple de mise en oeuvre d’un procédé d’envoi selon l’invention,
- figure 4, une représentation schématique d’une situation dans laquelle une information visuelle positive est envoyée dans la direction de regard d’un individu se trouvant dans l’environnement d’un véhicule et présentant une probabilité faible de collision avec le véhicule,
- figure 5, une représentation schématique d’une situation dans laquelle une information visuelle négative est envoyée dans la direction de regard d’un individu se trouvant dans l’environnement d’un véhicule et présentant une probabilité élevée de collision avec le véhicule, et
- figure 6, une représentation schématique d’un ensemble d’informations visuelles, chacune étant à destination d’un individu parmi un ensemble d’individus situés dans l’environnement d’un véhicule.
Un véhicule 10, de préférence autonome, et un individu 1 1 sont illustrés par la figure 1. L’individu 1 1 est, par exemple, un piéton ou un cycliste.
Il est entendu par le terme « véhicule autonome », aussi appelé véhicule guidé autonome, un véhicule propre à se déplacer sans intervention d’un conducteur, c’est-à- dire d’une personne physique. Un véhicule autonome est soit un véhicule totalement autonome, soit un véhicule « semi-autonome », c’est-à-dire disposant de différents systèmes d’aide à la conduite automatisée.
Le véhicule 10 est, par exemple, un véhicule ferroviaire, tel qu’un train ou un tramway. En variante, le véhicule 10 est un bus, une voiture ou un camion. L’environnement du véhicule 10 est l’ensemble de l’espace à l’extérieur du véhicule 10. L’environnement du véhicule 10 varie, notamment, en fonction du trajet effectué par le véhicule 10 et du moment auquel un tel trajet est effectué. Dans l’exemple illustré par la figure 1 , l’environnement du véhicule 10 comprend l’individu 1 1 , une chaussée 12, un arbre 13 et un immeuble 14.
Le véhicule 10 comprend un système d’envoi d’informations 16 comprenant une unité d’acquisition 20, un calculateur 22, et une unité d’envoi d’informations 24.
L’unité d’acquisition 20 est propre à acquérir une image d’au moins une partie de l’environnement du véhicule 10. Par exemple, comme illustré par la figure 1 , l’unité d’acquisition 20 est propre à acquérir une image de la portion de l’espace à l’avant du véhicule 10. En variante ou en complément, l’unité d’acquisition 20 est propre à acquérir une portion de l’espace située sur le côté ou à l’arrière du véhicule 10.
De préférence, l’unité d’acquisition 20 est propre à acquérir une image à 360° de l’environnement du véhicule 10.
L’unité d’acquisition 20 est, avantageusement, disposée à l’extérieur du véhicule 10 pour augmenter le champ de vision de ladite unité d’acquisition 20.
Alternativement, l’unité d’acquisition 20 est disposée sur un poteau le long de la chaussée 12 pour augmenter notablement le champ de vision de ladite unité d’acquisition 20.
L’unité d’acquisition 20 comprend au moins un capteur à haute définition en au moins deux dimensions, tel qu’un capteur d’images. Par exemple, le capteur est une caméra visible, une caméra infrarouge, un RADAR, un LIDAR, un microphone multi-canal, un capteur TeraHertz ou Rayons X ou tout autre dispositif passif ou actif à haute définition. Le capteur est configuré pour imager, le cas échéant, les visages des individus 1 1 dans l’environnement du véhicule 10 lorsque lesdits visages sont orientés dans la direction de l’unité d’acquisition 20.
Le calculateur 22 est, par exemple, un ordinateur séparé ou un micro-contrôleur FPGA intégré dans l’unité d’acquisition 20 de type SmartCamera. Le calculateur 22 comprend, par exemple, une unité de traitement de données, des mémoires, un lecteur de support d’informations et une interface homme-machine telle qu’un clavier ou un afficheur. Dans l’exemple illustré par la figure 2, le calculateur 22 est intégré dans le véhicule 10.
En variante, le calculateur 22 est installé dans une entité à distance du véhicule 10 et qui communique via des moyens non filaires avec l’unité d’acquisition 20 et l’unité d’envoi d’informations 24. Cela permet de déporter le traitement des images acquises par l’unité d’acquisition 20 en dehors du véhicule 10. Avantageusement, lorsque le calculateur 22 est déporté du véhicule 10, l’homme du métier comprendra que l’unité de traitement du calculateur 22 est propre à interagir avec un produit-programme d’ordinateur adapté pour entraîner la mise en oeuvre d’un procédé d’envoi d’une information à au moins un individu 1 1 situé dans l’environnement du véhicule 10. Dans ce cas, le produit-programme d’ordinateur comporte un support lisible d’informations sur lequel est mémorisé le programme d’ordinateur.
L’unité d’envoi d’informations 24 est configurée pour envoyer des informations depuis le véhicule 10 vers des individus 1 1 situés dans l’environnement du véhicule 10.
L’unité d’envoi d’informations 24 est propre à envoyer des informations sous au moins l’une des formes suivantes : visuelle, olfactive, tactile, vibratoire, radio et/ou auditive.
Dans le cas d’une information visuelle, l’unité d’envoi d’informations 24 comprend, par exemple, un écran sur lequel est affichée l’information visuelle.
Alternativement, l’information visuelle peut être projetée sur le sol, sur un mur ou tout objet faisant partie de l’infrastructure pouvant servir de support à l’information.
Dans le cas d’une information olfactive, l’unité d’envoi d’informations 24 comprend, par exemple, un diffuseur d’odeur.
Dans le cas d’une information tactile sans contact, l’unité d’envoi d’informations 24 comprend, par exemple, une unité d’envoi d’un stimulus, par exemple d’un stimulus électrique à l’individu 1 1.
Dans le cas d’une information tactile avec contact, l’unité d’envoi d’informations 24 comprend, par exemple, un bras robotisé, un vérin ou un airbag.
Dans le cas d’une information vibratoire, l’unité d’envoi d’informations 24 comprend, par exemple, une unité d’envoi d’une vibration, par exemple d’une vibration radiofréquence.
Dans le cas d’une information radio, l’unité d’envoi d’informations 24 comprend, par exemple, un émetteur d’ondes radio.
Dans le cas d’une information auditive, l’unité d’envoi d’informations 24 comprend, par exemple, un haut-parleur ou tout autre procédé permettant de reproduire un son très basse fréquence ou très haute fréquence ou encore un message sonore éligible.
En variante, l’unité d’envoi d’informations 24 comprend une combinaison des éléments précédents.
L’unité d’envoi d’informations 24 peut être disposée à l’intérieur ou à l’extérieur du véhicule 10 de sorte à faciliter la communication avec le ou les individus 1 1. Par exemple, l’unité d’envoi d’informations 24 est fixée sur le capot avant et/ou le coffre arrière du véhicule 10 ou encore sur les portières du véhicule 10. Avantageusement, l’unité d’envoi d’informations 24 peut être intégrée aux matériaux de la carrosserie du véhicule à l’aide de matériaux électroluminescent.
Le fonctionnement du véhicule 10 est maintenant décrit en référence à la figure 3 qui illustre un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’envoi d’informations selon l’invention.
Avantageusement, un tel procédé d’envoi d’informations est mis en œuvre en temps réel, c’est-à-dire qu’à chaque instant les étapes du procédé sont répétées.
Le procédé d’envoi d’informations comprend une étape 100 d’acquisition, par l’unité d’acquisition 20, d’au moins une image de l’environnement du véhicule 10. L’image acquise, est, par exemple, une image couvrant une portion de l’espace avant et/ou de l’espace arrière du véhicule 10, et avantageusement couvrant 360° de l’espace entourant le véhicule 10.
Le procédé d’envoi comprend, ensuite, une étape 1 10 de détection, par le calculateur 22, le cas échéant, d’au moins un individu 1 1 imagé sur l’image acquise. L’individu 1 1 est, par exemple, détecté par traitement d’images de type réseaux de neurones convolutifs ou alternativement par suppression de l’arrière-plan précédemment enregistré dans une base de données embarquée.
Le procédé comprend, ensuite, une étape optionnelle 120 d’identification, par le calculateur 22, sur ladite image acquise, du visage et ou de la direction de regard de l’individu 1 1 détecté.
Le visage de l’individu 1 1 est, par exemple, identifié par traitement d’images de type réseaux de neurones convolutifs, éventuellement à partir d’une base de données de visages.
La direction de regard de l’individu 1 1 sur l’image est, par exemple, déterminée par identification des pupilles de l’individu 1 1 qui sont par essence très contrastées par rapport au blanc de l’œil et en fonction de la distance inter-pupillaire.
Lorsque le visage et ou la direction de regard de l’individu 1 1 n’est pas accessible sur l’image acquise, le visage et/ou la direction de regard de l’individu 1 1 sont dits « non- identifiés » et les étapes suivantes du procédé sont poursuivies.
L’individu 1 1 est, par exemple, suivi image par image en identifiant sa morphologie et les groupes de couleurs le composant. Ce suivi permet de conserver image par image la connaissance acquise sur chaque individu 1 1 et ainsi améliorer la fiabilité de la communication. Ce procédé a pour but d’éviter trop de communications intempestives avec des individus 1 1 qui seraient déjà suivis par ailleurs. En complément, lors de l’utilisation du procédé sur des sites non public, le procédé peut comprendre une base de données des visages et caractéristiques des personnes habilitées afin de faciliter leurs reconnaissances.
Avantageusement, lorsque l’individu 1 1 fait partie d’un groupe resserré de type foule, cette information est mémorisée afin d’augmenter le niveau de risque du suivi par le procédé.
Le procédé comprend, ensuite, une étape optionnelle 130 de mémorisation, le cas échéant, par les mémoires du calculateur 22, de caractéristiques de l’individu 1 1 , de son visage et/ou de la direction de regard de l’individu 1 1 pour l’image acquise.
Les caractéristiques du visage sont, par exemple, la forme du visage (ovale, rond, carré, triangulaire), la forme de la bouche ou encore la distance inter-pupillaire.
Une telle mémorisation permet de faciliter l’identification de l’individu 1 1 sur une image ultérieure et ce, même si l’individu 1 1 est amené à être masqué temporairement par une autre personne ou un mobilier. Ainsi, l’information relative à l’individu 1 1 est conservée, ce qui évite de réaliser des calculs supplémentaires.
De préférence, les caractéristiques du visage et la direction de regard d’un individu 1 1 sont mémorisées dans le calculateur 22 pendant un temps prédéterminé, par exemple inférieur ou égal à 5 minutes afin de ne pas saturer la mémoire du dispositif.
Le procédé comprend, également, une étape 140 de détermination, par le calculateur 22, d’une probabilité de collision entre l’individu 1 1 détecté sur l’image et le véhicule 10.
La probabilité de collision est, par exemple, déterminée en fonction de la position courante et des positions précédentes de l’individu 1 1 détecté sur l’image acquise. Dans ce cas, la probabilité de collision est, par exemple, déterminée en fonction du calcul de la distance entre l’individu 1 1 et le véhicule 10 et, éventuellement, de l’orientation de l’individu 1 1 par rapport au véhicule 10.
De préférence, la probabilité de collision est déterminée, également, en fonction de la direction de regard de l’individu 1 1 détecté sur l’image acquise. En effet, lorsqu’une information relative à la direction de regard de l’individu 1 1 est accessible, cela permet de déterminer si l’individu 1 1 a vu le véhicule 10 ou au contraire s’il ne l’a pas vu. Ainsi, si l’individu 1 1 a vu le véhicule 10, la probabilité de collision est amenée à diminuer tandis que si l’individu 1 1 n’a pas vu le véhicule 10, la probabilité de collision est amenée à augmenter.
Avantageusement, lorsque le procédé comprend une étape de mémorisation 130 et lorsque les caractéristiques du visage mémorisé pour l’image en cours et les caractéristiques d’un visage mémorisé pour des images antérieures correspondent à un même individu 1 1 , la probabilité de collision est déterminée en fonction de l’image acquise et desdites images antérieures. Les images antérieures sont des images consécutives et acquises immédiatement avant ladite image. En effet, les informations des images antérieures permettent notamment de déterminer la vitesse et/ou l’accélération de l’individu 1 1 et, ainsi, d’augmenter la précision de la probabilité de collision déterminée.
Avantageusement, le procédé comprend également une étape de mémorisation des accessoires associés à l’individu 1 1 . Les accessoires sont, par exemple, une canette, une bouteille, un couteau, un casque audio, un téléphone portable, une poussette, un fauteuil roulant, un caddie ou tous autres accessoires possibles. Ces accessoires vont modifier le niveau de risque associé à l’individu 1 1 .
Avantageusement, le procédé analyse le déplacement de l’individu 1 1 afin de déterminer sa catégorie comportementale selon des critères tel que immobile, marchant en avant, marchant en arrière, hésitant, menaçant, agressif ou alcoolisé.
Le procédé comprend, ensuite, une étape 150 d’envoi d’au moins une information en direction de l’individu 1 1 détecté sur l’image acquise. L’information envoyée est fonction de la probabilité de collision déterminée.
L’information envoyée est, par exemple, une information dite « positive » lorsque la probabilité de collision déterminée est faible, c’est-à-dire inférieure à 5%. L’information envoyée est, par exemple, une information dite « négative » lorsque la probabilité de collision est comprise entre 50% et 100%. L’information envoyée est, par exemple, une information dite « neutre » lorsque la probabilité de collision est inférieure à 50%.
De préférence, l’information est envoyée dans la direction de regard de l’individu 1 1 . Cela permet d’augmenter la probabilité que l’individu 1 1 comprenne que l’information lui est destinée.
En fonction de la nature de l’unité d’envoi d’informations 24, l’information est une information visuelle, auditive, vibratoire, radio, olfactive et/ou tactile.
Lorsque l’information est une information visuelle, l’information modélise, par exemple, les yeux et la bouche d’un conducteur virtuel du véhicule 10. Les yeux modélisés sont, de préférence, orientés dans la direction de regard de l’individu 1 1 détecté sur l’image acquise. La bouche modélisée a, par exemple, une courbure qui dépend de la probabilité de détection déterminée. Ainsi, la bouche modélisée a, par exemple, une forme souriante pour une information positive, neutre pour une information neutre et mécontente pour une information négative. Un code couleur peut être utilisé en complément pour renforcer le message. Par exemple, un code couleur rouge pour une information négative, blanc ou bleu pour une information neutre, vert pour une information positive. La figure 4 illustre un exemple de situation dans laquelle un individu 1 1 traverse sur un passage clouté tout en ayant vu le véhicule 10, le véhicule 10 étant à l’arrêt. Dans cette situation, la probabilité de collision est faible, l’unité d’envoi 24, qui est dans ce cas un écran, envoie alors une information visuelle positive à l’individu 1 1 sous la forme d’un sourire et d’yeux orientés dans la direction de regard de l’individu 1 1.
A contrario, dans la situation illustrée par la figure 5, l’individu 1 1 s’apprête à traverser en courant une route sur laquelle évolue un véhicule 10 et ce sans regarder dans la direction du véhicule 10. Le risque de collision est élevé. L’unité d’envoi 24 envoie alors une information visuelle négative à l’individu 1 1 sous la forme d’un visage mécontent et d’yeux orientés dans la direction de l’individu 1 1.
Les étapes de détection, d’identification, de mémorisation, de détermination et d’envoi sont répétées, pour le même individu 1 1 , avec des images acquises suivantes tant que ledit individu 1 1 est détecté sur lesdites images et que la probabilité de collision est supérieure à un seuil. Le seuil est, par exemple, prédéterminé. Le seuil est, par exemple, supérieur ou égal à 70%. Cela permet d’avoir un suivi de l’évolution d’une situation à risque pour un individu 1 1.
Les étapes de détection, d’identification, de mémorisation, de détermination et d’envoi sont, avantageusement répétées en parallèle pour un nombre prédéterminé d’individus 1 1 détectés sur l’image acquise. Le nombre prédéterminé est, par exemple, supérieur ou égal à 3.
Lorsqu’un grand nombre d’individus 1 1 est détecté sur l’image, par exemple, un nombre d’individus 1 1 supérieur au nombre prédéterminé, les individus 1 1 pour lesquels lesdites étapes vont être effectuées sont, par exemple, les individus 1 1 situés à la distance la plus petite du véhicule 10 par rapport aux autres individus.
Dans ce cas, afin d’envoyer une information à plusieurs individus 1 1 , indépendamment les uns des autres, le véhicule 10 comprend, par exemple, plusieurs sous-unités d’envoi d’informations, tels que plusieurs écrans ou un écran divisé en plusieurs portions dans le cas où l’information à envoyer est visuelle.
Comme illustré par la figure 6, le véhicule 10 permet d’afficher huit informations à destination de huit individus 1 1 différents. Le visage en haut à gauche, respectivement à droite, est à destination d’individus 1 1 situés à une grande distance du véhicule 10 et à la gauche, respectivement à la droite, du véhicule 10. Le visage au milieu à gauche, respectivement au centre, respectivement à droite, est à destination d’individus 1 1 situés à une distance intermédiaire du véhicule 10 et à la gauche, respectivement au centre, respectivement à la droite, du véhicule 10. Le visage en bas à gauche, respectivement au centre, respectivement à droite, est à destination d’individus 1 1 situés à une distance faible du véhicule 10 et à la gauche, respectivement au centre, respectivement à la droite, du véhicule 10.
Ainsi, le procédé et le véhicule 10 selon l’invention permettent de reproduire des échanges d’informations qui auraient lieu entre un individu 1 1 et un conducteur physique, et ce même si le véhicule 10 est un véhicule autonome ne comprenant pas de conducteur. L’envoi d’informations à l’individu 1 1 permet, d’une part, d’informer l’individu 1 1 que le véhicule 10 est un véhicule autonome, et d’autre part, d’améliorer le sentiment de sécurité de l’individu 1 1 qui est informé que le véhicule autonome 10 l’a identifié.
Ainsi, un tel procédé et un tel dispositif permettent d’améliorer la sécurité des individus en présence d’un véhicule.

Claims

REVENDICATIONS
1.- Procédé d’envoi d’une information à au moins un individu (1 1 ) situé dans l’environnement d’un véhicule (10), le véhicule (10) étant de préférence un véhicule autonome, le procédé étant mis en oeuvre par un système d’envoi d’informations (16) associé au véhicule (10), le système d’envoi d’informations (16) comprenant une unité d’acquisition (20), un calculateur (22) et une unité d’envoi d’informations (24), le procédé comprenant, de préférence à chaque instant, les étapes suivantes :
- l’acquisition, par l’unité d’acquisition (20), d’au moins une image de l’environnement du véhicule (10),
- la détection, par le calculateur (22), le cas échéant, d’au moins un individu (1 1 ) sur l’image acquise,
- la détermination, par le calculateur (22), d’une probabilité de collision entre l’individu (1 1 ) détecté sur l’image acquise et le véhicule (10),
- l’envoi, par l’unité d’envoi d’informations (24), d’au moins une information en direction de l’individu (1 1 ) détecté sur l’image acquise, l’information envoyée étant fonction de la probabilité de collision déterminée,
les étapes de détection, de détermination et d’envoi étant répétées, pour le même individu (1 1 ), avec des images acquises suivantes tant que ledit individu (1 1 ) est détecté sur lesdites images et que la probabilité de collision est supérieure à un seuil.
2.- Procédé selon la revendication 1 , dans lequel le procédé comprend, le cas échéant, une étape d’identification, par le calculateur (22), sur l’image acquise, d’un visage et/ou d’une direction de regard de l’individu (1 1 ) détecté, l’information envoyée lors de l’étape d’envoi étant en direction du visage détecté et/ou de la direction de regard de l’individu (1 1 ) détecté sur l’image acquise.
3.- Procédé selon la revendication 2, dans lequel la probabilité de collision est déterminée en fonction de la direction de regard de l’individu (1 1 ) détecté sur l’image acquise et avantageusement d’une distance calculée entre l’individu (1 1 ) détecté et le véhicule (10).
4.- Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel le procédé comprend une étape de mémorisation, par le calculateur (22), de caractéristiques du visage et ou de la direction de regard de l’individu (1 1 ) détecté sur l’image acquise, lorsque les caractéristiques du visage mémorisées pour ladite image et des caractéristiques d’un visage mémorisées pour des images antérieures correspondent à un même individu (1 1 ), la probabilité de collision est déterminée en fonction de l’image acquise et desdites images antérieures, les images antérieures étant des images consécutives et acquises immédiatement avant ladite image.
5.- Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la probabilité de collision est déterminée en fonction de la position de l’individu (1 1 ) détecté sur l’image acquise.
6.- Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel les étapes de détection, de détermination et d’envoi, ainsi que la répétition desdites étapes est effectuée pour un nombre prédéterminé d’individus (1 1 ) détectés sur l’image acquise.
7.- Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’information est une information visuelle modélisant les yeux et la bouche d’un conducteur virtuel du véhicule (10), les yeux modélisés étant orientés dans la direction de regard de l’individu (1 1 ) détecté sur l’image acquise, la courbure de la bouche modélisée étant fonction de la probabilité de collision déterminée.
8.- Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’information est une information visuelle, auditive, vibratoire, radio, olfactive et/ou tactile.
9.- Véhicule (10), de préférence autonome, configuré pour mettre en oeuvre un procédé d’envoi selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, le véhicule (10) étant associé à un système d’envoi d’informations (16) comprenant une unité d’acquisition (20), un calculateur (22) et une unité d’envoi d’informations (24), ledit véhicule (10) étant avantageusement un véhicule ferroviaire.
10.- Véhicule (10) selon la revendication 9, dans lequel l’unité d’envoi d’informations (24) est située à l’extérieur du véhicule (10).
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