FR3080177A1 - Securisation d’une cartographie de conduite autonome - Google Patents
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Abstract
Procédé de traitement de données cartographiques pour la conduite assistée d'un véhicule (508), le véhicule ayant accès à des premières données cartographiques et à des deuxièmes données cartographiques, les premières données cartographiques et les deuxièmes données cartographiques étant issues de bases de données cartographiques différentes (BD1 ; BD2), le procédé comprenant les étapes de : - extraction de premières données environnementales à partir desdites premières données cartographiques et d'une information de localisation du véhicule ; - extraction de deuxièmes données environnementales à partir desdites deuxièmes données cartographiques et de l'information de localisation du véhicule ; - génération d'une instruction de conduite assistée du véhicule à partir, au moins, de données environnementales fiabilisées, les données environnementales étant fiabilisées quand les premières données environnementales et les deuxièmes données environnementales sont sensiblement identiques.
Description
Sécurisation d’une cartographie de conduite autonome
La présente invention appartient au domaine de l’assistance à la conduite d’un véhicule. Elle concerne en particulier un procédé de traitement de données cartographiques pour la conduite assistée d’un véhicule.
Elle est particulièrement avantageuse dans le cas d’un véhicule automobile autonome dans une situation d’embouteillage.
On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un véhicule sur rails, etc. On entend par assistance à la conduite d’un véhicule tout procédé automatisé apte à assister la conduite du véhicule. Le procédé peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à la personne physique conduisant le véhicule.
On entend par « données cartographiques » ou « données de cartographie » tout type de données relatives à une carte géographique. Ainsi, les données cartographiques comprennent par exemple des informations sur le positionnement des routes, du relief, des cours d’eau, des agglomérations, de puits, d’une densité de population, de l’environnement naturel, du type de route, etc.
Les dispositifs d’assistance mettant en œuvre ces procédés peuvent, par exemple, guider le véhicule sur une route, anticiper une intersection en freinant, faciliter les stationnements ou les marches arrières, ou détecter des obstacles, notamment devant leur véhicule, ou éclairer un obstacle détecté devant leur véhicule (fonction parfois appelée « marking light »), ou corriger la trajectoire de leur véhicule en fonction du marquage délimitant les voies de circulation empruntées, ou encore réguler la vitesse de leur véhicule en fonction d’une consigne fournie par leur conducteur ou d’une limitation de vitesse en vigueur sur la voie de circulation empruntée.
Afin de pouvoir fonctionner, la plupart de ces dispositifs d’assistance ont besoin d’être alimentés au moins en informations représentatives de l’environnement de leur véhicule. Ces informations sont notamment fournies par les données de cartographie.
Plus le niveau d’autonomie de la conduite est élevé, plus le niveau de sécurité des informations transmises par les données cartographiques et traités par les composants en charge du calcul des instructions de conduite doit être élevé. En particulier, les données cartographiques doivent présenter un niveau de fraîcheur (mises à jour) suffisant.
A l’heure actuelle, les données cartographiques ne disposent que d’un niveau de sécurité faible, quantifié par le niveau ASIL QM au sens de la norme ISO 26262. Les éditeurs de données cartographiques se refusent encore à garantir des données d’un niveau de sécurité supérieur. Or, les données cartographiques fournissent des informations très pertinentes, notamment quand la portée des capteurs du véhicule est insuffisante et qu’aucun autre véhicule ou infrastructure connectée n’est à même de transmettre des informations au véhicule autonome.
Il existe donc un réel besoin de fiabilisation des données cartographiques, étant entendu que les éditeurs de données cartographiques indiquent qu’il est difficile d’améliorer nativement la fiabilité de ces données cartographiques.
La présente invention vient améliorer la situation.
A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de traitement de données cartographiques pour la conduite assistée d’un véhicule, le véhicule ayant accès à des premières données cartographiques et à des deuxièmes données cartographiques, les premières données cartographiques et les deuxièmes données cartographiques étant issues de bases de données cartographiques différentes, le procédé comprenant les étapes de :
- extraction de premières données environnementales à partir desdites premières données cartographiques et d’une information de localisation du véhicule ;
- extraction de deuxièmes données environnementales à partir desdites deuxièmes données cartographiques et de l’information de localisation du véhicule ;
- génération d’une instruction de conduite assistée du véhicule à partir, au moins, de données environnementales fiabilisées, les données environnementales étant fiabilisées quand les premières données environnementales et les deuxièmes données environnementales sont sensiblement identiques.
L’introduction d’une redondance dans le traitement des données cartographiques utilisées pour la conduite assistée améliore sensiblement la fiabilité de l’instruction générée.
En particulier, le fait que la fiabilisation soit faite au niveau du traitement, c’est-à-dire à partir des données d’environnement (et non simplement des données cartographiques), permet d’envisager l’établissement de garanties sécuritaires au niveau de l’instruction de conduite. Le procédé technique objet de l’invention rend donc envisageable l’intégration, au niveau normatif et législatif, des données de cartographie dans le panel des paramètres d’entrée pertinents pour garantir des niveaux de sécurité de conduite autonome.
En outre, la probabilité qu’une erreur, typiquement de mise à jour, présente dans les premières données cartographiques se retrouve dans les deuxièmes données cartographiques est très faible. En effet, les premières et deuxièmes données cartographiques sont indépendantes car issues de bases de données cartographiques différentes.
De plus, la fiabilité des données cartographiques est améliorée sans qu’il soit nécessaire de travailler nativement sur les données cartographiques, c’est-à-dire de refaire des relevés, notamment satellites ou topographiques. Comme indiqué précédemment, un tel travail natif sur les données cartographique est lourd, car coûteux en ressources techniques et/ou humaines et en temps.
On entend par « sensiblement identiques » qu’une comparaison des premières données environnementales avec les deuxièmes données environnementales indique qu’au moins une partie des premières et deuxièmes données environnementales présente un degré de proximité supérieur à un seuil prédéterminé. Les opérations de comparaison, qui peuvent prendre plusieurs formes, sont décrites ci-après notamment en référence à l’étape T1 de la figure 2.
Dans un autre mode de réalisation, le procédé comporte en outre l’étape de
- comparaison des premières données environnementales avec les deuxièmes données environnementales pour l’obtention des données environnementales fiabilisées, et dans lequel la comparaison est fondée sur un traitement algorithmique présentant des garanties de sécurité minimale prédéterminées.
L’introduction de garanties de sécurité minimales rend possible un contrôle du niveau de sécurité attendu pour le traitement, ouvrant ainsi la voie à une intégration de l’invention au niveau normatif et législatif.
Dans un mode de réalisation, les garanties de sécurité minimale prédéterminées correspondent au niveau ASIL A, défini par la norme ISO 26262.
Dans un autre mode de réalisation, le procédé comporte en outre une étape d’attribution d’un certificat, correspondant à un niveau de sécurité ASIL A, défini par la norme ISO 26262, aux données environnementales fiabilisées. L’utilisation d’un tel certificat facilite l’identification des données, et rend notamment possible leur traçage en vue de contrôle de fiabilité.
Dans un mode de réalisation, les premières et/ou deuxième données environnementales sont en outre extraites à partir de données d’enrichissement obtenues à partir de l’un au moins des éléments suivants :
o base de données intégrée au véhicule : les informations stockées sur le véhicule sont rapidement accessibles et très pertinentes, elle concernent par exemple les habitudes de conduite du conducteur, le paramétrage du véhicule, etc. ;
o capteurs du véhicule : enrichir les données environnementales de ces données de capteur rend encore plus réaliste le traitement effectué pour générer l’instruction de conduire autonome. En outre, un apprentissage de la lecture des données de cartographie est possible. De plus, une suggestion de mise à jour est transmise aux éditeurs de données cartographiques peut-être avantageusement transmise ;
o communication entre le véhicule et au moins un autre véhicule ;
o communication entre le véhicule et au moins un élément d’infrastructure ;
o communication entre le véhicule et au moins un terminal utilisateur ;
o communication entre le véhicule et au moins un réseau de télécommunication étendu ;
o communication entre le véhicule et au moins un réseau de télécommunication local.
Les informations contenues dans les communications depuis et vers le véhicule enrichissent les données environnementales. Ceci a notamment trois effets technique : (1) améliorer la pertinence des données environnementales et donc de l’instruction de conduite, (2) affiner l’apprentissage dans le traitement des données cartographique et (3) améliorer la qualité des bases des données cartographiques en proposant des mises à jour pertinentes de ces bases de données.
Dans un mode de réalisation, les données d’enrichissement sont relatives à l’un au moins des éléments parmi :
o une information de courbure d’au moins une voie de circulation et/ou d’au moins une route ;
o une information du nombre de voies de circulation comprises sur une route ;
o une information sur la position de panneaux de signalisation ;
o une information sur la position d’entrée ou de sortie de tout type de bâtiments ;
o une information sur le type de route ;
o une information sur les limitations de vitesse ;
o une information sur le trafic ;
o une information sur les transports en commun.
Ici aussi, les informations enrichissent les données environnementales. Ceci a notamment trois effets technique mentionnés ci-avant : (1) améliorer la pertinence de l’instruction de conduite, (2) affiner l’apprentissage dans le traitement des données cartographique et (3) améliorer la qualité des bases des données cartographiques.
Dans un autre mode de réalisation, le procédé comporte en outre une étape de transmission d’une suggestion de mise à jour des données cartographiques si les premières données environnementales et les deuxièmes données environnementales sont différentes. Une mise à jour dynamique fondée sur un nombre colossal de données (l’ensemble des véhicules connectés) est ainsi rendu possible.
Dans un mode de réalisation, la mise à jour est également effectuée quand les premières données environnementales et les deuxièmes données environnementales sont sensiblement identiques.
Un deuxième aspect de l’invention vise un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur.
Un troisième aspect de l’invention vise un dispositif de traitement de données cartographiques pour la conduite assistée d’un véhicule, le véhicule ayant accès à des premières données cartographiques et à des deuxièmes données cartographiques, les premières données cartographiques et les deuxièmes données cartographiques étant issues de bases de données cartographiques différentes, le dispositif comportant une mémoire et un processeur configurés pour effectuer les opérations de :
- extraction de premières données environnementales à partir desdites premières données cartographiques et d’une information de localisation du véhicule ;
- extraction de deuxièmes données environnementales à partir desdites deuxièmes données cartographiques et de l’information de localisation du véhicule ;
- génération d’une instruction de conduite assistée du véhicule à partir, au moins, de données environnementales fiabilisées, les données environnementales étant fiabilisées quand les premières données environnementales et les deuxièmes données environnementales sont sensiblement identiques.
Un quatrième aspect de l’invention vise un véhicule comportant le dispositif de traitement de données selon le troisième aspect de l’invention.
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels:
la figure 1 illustre un contexte d’application de l’invention ;
la figure 2 illustre un procédé de traitement de données selon l’invention ;
la figure 3 illustre un dispositif de traitement, selon un mode de réalisation de l’invention.
L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile autonome dans une situation d’embouteillage. D’autres applications telles qu’un autobus sur une voie dédiée ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables.
La figure 1 illustre un véhicule 508 comportant un dispositif D de traitement de données reçues de bases de données cartographiques BD1 et BD2.
Les bases des données cartographiques sont indépendantes l’une de l’autre. Il s’agit typiquement de données cartographiques obtenues par des sources différentes, par exemple via des satellites de la NASA, North American Space Agency (agence spatiale nordaméricaine en français) ou de l’ESA, European Space Agency (agence spatiale européenne en français). Ces bases de données peuvent exceptionnellement se recouper, par exemple dans des zones éloignées comme les pôles ou les déserts. Les sources de ces bases de données cartographiques peuvent également être des relevés topographiques, des informations acquises de manière collaborative (par exemple renseignées par des utilisateurs de smartphones, téléphones intelligents, sur des zones données), par des administrations en charge de la construction ou de la maintenance d’un réseau routier, etc.
Le niveau de précision des premières et deuxièmes données cartographiques peut varier. Par exemple, les premières données cartographiques peuvent correspondre à une cartographie haute définition au décimètre près quand les deuxièmes données cartographiques peuvent seulement indiquer les plus grosses voies de circulation (autoroutes par exemple).
Le véhicule 508 reçoit en outre des informations relatives à son positionnement géographique. Ces informations sont typiquement obtenus par un système de positionnement global GNSS (GNSS signifie Global Navigation Satellite System en anglais, pour système de navigation satellite global en français), aussi connu par le sigle GPS (GPS signifie Global Positionning
System en anglais, soit système de positionnement global en français). Ces informations de localisation peuvent également être obtenues par d’autres moyens, tels qu’un accéléromètre ou un renseignement par un utilisateur du véhicule 508.
Au moins un capteur 01 acquiert également des données sur l’environnement du véhicule. Le capteur C1 comprend par exemple des capteurs extéroceptifs, comme par exemple des capteurs à ultrasons, des caméras, des radars, un GPS, un capteur de mouvement ou des lidars.
Objet connecté, le véhicule 508 communique avec un ensemble d’autres objets CLD. La communication est assurée par technologies de communications sans-fils, répondant à des protocoles de communications tels que par exemple normalisés par les normes ETSIITS-G5, 3GPP V2X, 3G, 4G, 5G, Wifi, etc. Les objets avec lesquels le véhicule 508 communique sont typiquement les suivants :
o un autre véhicule ;
o un élément d’infrastructure comme un feu de circulation, un panneau de signalisation, une bande blanche délimitant une voie de circulation sur une route, etc. ;
o un terminal utilisateur, par exemple de type smartphone ;
o des équipements d’un réseau de télécommunication étendu (2G, 3G, 4G, 5G) ; o un réseau de télécommunication local (LAN, pour local area network en anglais soit réseau local en français).
D’autres objets peuvent communiqués avec le véhicule 508, comme une cafetière, une paire de lunettes, un ballon de football ou encore un robot aspirateur.
La figure 2 représente un procédé, selon un mode de réalisation de l’invention.
Le véhicule 508 a accès à des premières et des deuxièmes données cartographiques respectivement aux étapes S1 et S4.
L’accès à ces données peut-être fourni par un système de stockage compris sur le véhicule 508. Ce système de stockage peut-être une mémoire vive ou de masse, comme celles présentées dans le dispositif D ci-après en référence à la figure 3, un Blu-Ray, DVD ou CD ou encore une clé USB.
L’accès peut également être fourni en ligne, c’est-à-dire que le véhicule récupère, typiquement par une communication sans-fil, les données cartographiques d’une ou plusieurs bases de données délocalisées.
Une information de positionnement du véhicule 508 est également disponible, à l’étape S3 et via le GPS décrit ci-avant en référence à la figure 1.
A l’étape S5, une extraction de premières données environnementales DEnasa à partir des premières données cartographiques et de l’information de localisation du véhicule est effectuée.
A l’étape S6, une extraction de deuxièmes données environnementales DEesa à partir des deuxièmes données cartographiques et de l’information de localisation du véhicule est effectuée.
Dans un mode de réalisation, les premières et/ou deuxième données environnementales sont en outre extraites à partir de données d’enrichissement obtenues à l’étape S2 à partir d’une base de données intégrée au véhicule tel que le système de stockage décrit ci-avant, d’au moins le capteur C1 du véhicule, d’une connexion avec les objets connectés CLD décrits ciavant en référence à la figure 1.
Les données d’enrichissement concernent par exemple une information de courbure d’au moins une voie de circulation et/ou d’au moins une route, du nombre de voies de circulation comprises sur une route, sur la position de panneaux de signalisation, sur la position d’entrée ou de sortie de tout type de bâtiments, sur le type de route, sur les limitations de vitesse, sur le trafic ou encore sur les transports en commun.
Comme mentionné ci-avant pour les données d’enrichissement, les données environnementales concernent par exemple une information de courbure d’au moins une voie de circulation et/ou d’au moins une route, du nombre de voies de circulation comprises sur une route, sur la position de panneaux de signalisation, sur la position d’entrée ou de sortie de tout type de bâtiments, sur le type de route, sur les limitations de vitesse, sur le trafic ou encore sur les transports en commun. Les données environnementales peuvent concerner en outre un dénivelé de la route, la présence d’un cours d’eau ou d’une forêt, une agglomération, etc.
En donnant des informations sur l’environnement du véhicule, et notamment sur ce qui attend le véhicule sur sa route, les données d’environnement correspondent en quelques sortes à un horizon pour le véhicule. Ainsi, de telles données ont pu également être appelées « horizon électronique ».
A l’étape T1, une comparaison des premières données environnementales DEnasa avec les deuxièmes données environnementales DEesa pour l’obtention des données environnementales fiabilisées est mise en œuvre.
Dans un exemple non limitatif, chaque donnée environnementale des premières données environnementales DEnasa est comparée avec chaque donnée environnementale des deuxièmes données environnementales DEesa. Pour que des données comparables soient comparées, les données comprises dans les données environnementales peuvent être classées (type de route, nombre de voie, courbure à 5 mètres, courbure à 10 mètres, etc.). Ce classement peut être effectué aux étapes S5 et S6. Dans cette situation, les données fiabilisées obtenues par la comparaison sont les classes de données environnementales pour lesquelles les premières données environnementales sont égales aux deuxièmes données environnementales.
Dans un autre exemple, un calcul de proximité global entre les premières données environnementales DEnasa et les deuxièmes données environnementales DEesa est effectué. Si la valeur de proximité est supérieure à un seuil prédéterminé, par exemple 95%, l’ensemble des premières données environnementales DEnasa ou des deuxièmes données environnementales DEesa est utilisé comme données environnementales fiabilisées.
En particulier, la comparaison peut être fondée sur un traitement algorithmique présentant des garanties de sécurités minimales prédéterminées. Les garanties de sécurités minimales prédéterminées correspondent par exemple au niveau ASIL A, défini par la norme ISO 26262.
Dans le cas où la comparaison T1 indique que les premières données environnementales sont sensiblement différentes des deuxièmes données environnementales, une étape S7 de mise à jour des bases de données cartographiques NASA (base de données BD1) et ESA (base de données BD2) est mise en œuvre. La mise à jour consiste typiquement à transmettre le sousensemble de données d’environnement différent entre les premières et deuxièmes données environnementales ainsi que les premières et deuxièmes données cartographiques correspondantes.
Si la comparaison T1 indique que les premières et deuxièmes données environnementales sont sensiblement identiques, une étape S8 de mise à jour des bases de données cartographiques NASA (base de données BD1) et ESA (base de données BD2) peut également être mise en œuvre. La mise à jour peut remonter à ces bases de données les sous-ensembles de données différents, même si le critère global de proximité est respecté ou encore une information de conformité des données cartographiques.
Dans cette situation où la comparaison renvoie des données sensiblement identiques, un certificat, correspondant à un niveau de sécurité ASIL A, défini par la norme ISO 26262, peutêtre attribué aux données environnementales fiabilisées.
Dans une étape S9, une instruction de conduite assistée du véhicule à partir, au moins, des données environnementales fiabilisées est généré. L’instruction peut alors être directement mises en œuvre par un organe du véhicule (action de freinage, accélération, allumage de feux, transmission d’un message d’urgence par exemple) ou notifiées à un autre module de conduite assistée.
La figure 3 représente un exemple de dispositif D du véhicule Vk. Ce dispositif D peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé selon l’invention, en tant que serveur distant ou tout type de dispositif apte à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Les étapes d’acquisition des données de cartographies, des données d’enrichissement et/ou des données environnementales sont notamment mises en œuvre par le capteur C1 ou au moins une antenne (non-représentée) pour la mise en œuvre de communication sans-fils. Les autres étapes peuvent être effectuées par le seul dispositif D mais également être effectués pour certaines par d’autres dispositifs de traitement situés à d’autres endroits dans le véhicule.
Ce dispositif D peut prendre la forme d’un boîtier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile.
Le dispositif D comprend une mémoire vive 1 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 2 du procédé tel que décrit ci-avant. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 3 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé. La mémoire vive 1 et/ou la mémoire de masse 3 stockent par exemple l’historique des réactions du véhicule précédent.
Le dispositif D peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 4. Ce DSP 4 reçoit les données des capteurs pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données. Ce traitement peut alternativement être effectué au niveau des capteurs.
Le dispositif comporte également une interface d’entrée 5 pour la réception des données relevées par les capteurs et/ou reçues par l’antenne et une interface de sortie 6 pour la transmission des données des instructions d’assistance à la conduite où d’émission vers des objets connectés via l’antenne.
La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes.
Ainsi, on a décrit ci-avant un exemple de réalisation où deux bases de données cartographiques, jeux de données cartographiques et jeux de données environnementales sont utilisés. Bien sûr, l’invention ne se limite pas à un tel traitement à deux éléments, mais couvre également les cas où k (k étant un entier naturel supérieur ou égal à 2) bases de données cartographiques, jeux de données cartographiques et jeux de données environnementales sont utilisés.
Claims (10)
1. Procédé de traitement de données cartographiques pour la conduite assistée d’un véhicule (508), le véhicule ayant accès à des premières données cartographiques et à des deuxièmes données cartographiques, les premières données cartographiques et les deuxièmes données cartographiques étant issues de bases de données cartographiques différentes (BD1 ; BD2), le procédé comprenant les étapes de :
- extraction (S5) de premières données environnementales à partir desdites premières données cartographiques et d’une information de localisation du véhicule ;
- extraction (S6) de deuxièmes données environnementales à partir desdites deuxièmes données cartographiques et de l’information de localisation du véhicule ;
- génération (S9) d’une instruction de conduite assistée du véhicule à partir, au moins, de données environnementales fiabilisées, les données environnementales étant fiabilisées quand les premières données environnementales et les deuxièmes données environnementales sont sensiblement identiques.
2. Procédé selon la revendication 1, comportant en outre l’étape de
- comparaison (T1) des premières données environnementales avec les deuxièmes données environnementales pour l’obtention des données environnementales fiabilisées, et dans lequel la comparaison est fondée sur un traitement algorithmique présentant des garanties de sécurité minimale prédéterminées.
3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les garanties de sécurité minimale prédéterminées correspondent au niveau ASIL A, défini par la norme ISO 26262.
4. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant en outre une étape de :
- attribution d’un certificat, correspondant à un niveau de sécurité ASIL A, défini par la norme ISO 26262, aux données environnementales fiabilisées.
5. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les premières et/ou deuxième données environnementales sont en outre extraites à partir de données d’enrichissement obtenues à partir de l’un au moins des éléments suivants :
o base de données intégrée au véhicule ;
o capteurs (C1) du véhicule ;
o communication entre le véhicule et au moins un autre véhicule ;
o communication entre le véhicule et au moins un élément d’infrastructure ;
o communication entre le véhicule et au moins un terminal utilisateur ;
o communication entre le véhicule et au moins un réseau de télécommunication étendu ;
o communication entre le véhicule et au moins un réseau de télécommunication local.
6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les données d’enrichissement sont relatives à l’un au moins des éléments parmi :
o une information de courbure d’au moins une voie de circulation et/ou d’au moins une route ;
o une information du nombre de voies de circulation comprises sur une route ;
o une information sur la position de panneaux de signalisation ;
o une information sur la position d’entrée ou de sortie de tout type de bâtiments ;
o une information sur le type de route ;
o une information sur les limitations de vitesse ;
o une information sur le trafic ;
o une information sur les transports en commun.
7. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant en outre une étape de :
- transmission (S8) d’une suggestion de mise à jour des données cartographiques si les premières données environnementales et les deuxièmes données environnementales sont différentes.
8. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (2).
9. Dispositif (D) de traitement de données cartographiques pour la conduite assistée d’un véhicule (508), le véhicule ayant accès à des premières données cartographiques et à des deuxièmes données cartographiques, les premières données cartographiques et les deuxièmes données cartographiques étant issues de bases de données cartographiques différentes, le dispositif comportant une mémoire (1 ; 3) et un processeur (2) configurés pour effectuer les opérations de :
- extraction de premières données environnementales à partir desdites premières données cartographiques et d’une information de localisation du véhicule ;
- extraction de deuxièmes données environnementales à partir desdites deuxièmes données cartographiques et de l’information de localisation du véhicule ;
- génération d’une instruction de conduite assistée du véhicule à partir, au moins, de données environnementales fiabilisées, les données environnementales étant fiabilisées quand les premières données environnementales et les deuxièmes données environnementales sont sensiblement identiques.
10. Véhicule (508) comportant le dispositif de traitement de données selon la revendication 9.
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|---|---|---|---|
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Publications (1)
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Family Applications (1)
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2018
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