FR3084506A1 - Procede de commande d'un vehicule automobile pour la formation de pelotons - Google Patents
Procede de commande d'un vehicule automobile pour la formation de pelotons Download PDFInfo
- Publication number
- FR3084506A1 FR3084506A1 FR1857087A FR1857087A FR3084506A1 FR 3084506 A1 FR3084506 A1 FR 3084506A1 FR 1857087 A FR1857087 A FR 1857087A FR 1857087 A FR1857087 A FR 1857087A FR 3084506 A1 FR3084506 A1 FR 3084506A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- vehicle
- route
- ordered
- determined
- segment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/22—Platooning, i.e. convoy of communicating vehicles
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Procédé de commande d'un véhicule automobile comprenant une unité de commande électronique, un système de positionnement global et des moyens de communication avec un serveur, dans lequel on détermine l'itinéraire du véhicule commandé comprenant au moins une étape de départ et une étape d'arrivée avec le système de positionnement global, on transmet par l'intermédiaire de l'unité de commande électronique des données identifiant le véhicule commandé à un serveur distant, un itinéraire et une requête de déplacement en peloton sur l'itinéraire, on détermine par l'intermédiaire du serveur au moins un autre véhicule parmi des véhicules ayant transmis des données d'identification et un itinéraire pour lequel au moins une partie de l'itinéraire correspond à l'itinéraire du véhicule commandé en appliquant un procédé de regroupement, on détermine et transmet par l'intermédiaire du serveur des instructions de formation de peloton permettant au véhicule commandé de rejoindre le au moins un autre véhicule afin de former un peloton sur la au moins une partie de l'itinéraire du véhicule commandé.
Description
Procédé de commande d’un véhicule automobile pour la formation de pelotons
L’invention concerne la commande de véhicule automobile et plus particulièrement une telle commande pour la conduite en peloton.
La conduite en peloton (« platooning » en langue anglaise) est un mode de conduite collaborative où les véhicules forment un peloton. Les pelotons de véhicules sont aussi connus sous les noms anglophones de « platoons » ou de « road-trains ». Les véhicules y forment une file dans laquelle le premier véhicule, dit véhicule meneur, est piloté par un conducteur humain ou un programme. Les autres véhicules suivent de manière automatique leur prédécesseur sachant que chacun peut reprendre à tout moment le contrôle de son véhicule en agissant sur le volant, le frein ou l’accélérateur. Cette forme de conduite possède plusieurs avantages en termes de sécurité, d’optimisation de l’état du trafic, de confort et d’économie de carburant.
Néanmoins, cette forme de conduite collaborative ne peut être utilisée en pratique par un conducteur du fait de problèmes de stabilité, de formation, d’organisation du peloton et d’utilisabilité du peloton.
Concernant la stabilité du peloton, les systèmes avancés d’aide à la conduite ADAS (acronyme anglophone pour « advanced driver assistance systems ») permettent de former des pelotons, mais des problèmes de stabilité apparaissent naturellement (Klinge, 2008). Des cycles d’accélération et de décélération sont observés lorsque le nombre des véhicules formant le peloton atteint une taille critique d’environ trois à quatre véhicules.
Concernant la formation et l’organisation du peloton, il existe un problème concernant la détermination du véhicule meneur dans un ensemble de véhicules ou la détermination des distances adoptées par les véhicules du peloton.
Concernant l’utilisabilité du peloton, il existe un problème relatif à un procédé permettant à un véhicule de rejoindre en temps réel un peloton existant.
De l’état de la technique antérieure, on connaît les documents suivants.
Des pelotons peuvent être formés par les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) comme décrit dans le document EP 2685338 Al. Ces solutions ne peuvent pas être mises en œuvre à cause des problèmes de stabilité indiqués par S. Klinge dans son mémoire « Stability issues in distributed systems of vehicle platoons » (Master’s thesis, Otto von Guericke University, 2008). Ces problèmes de stabilité sont générés principalement par l’effet accordéon qui apparaît lorsque le nombre des véhicules formant le peloton augmente, ce qui provoque une alternance sans fin de cycles d’accélération et de décélération.
Le document US6032097A suggère l’utilisation de la communication inter-véhicules V2V (acronyme anglophone pour « Vehicle to vehicle », véhicule à véhicule en langue française) pour palier ce problème de stabilité étudié, entre autres, dans l’article de Shahab Sheikholeslam et Charles A. Desoer « Longitudinal Control of a Platoon of Vehicles; III ; Nonlinear Model » (American Control Conference, 1990. Pp.291-296, IEEE (1990))
Cette solution permet au peloton de disposer d’une organisation locale, au niveau des véhicules de proximité. Néanmoins, cela nécessite l’ajout d’une unité de contrôle embarquée pour opérer le fonctionnement en peloton, ce qui impacte l’architecture du véhicule et augmente le coût de la solution proposée. De tels coûts freinent la généralisation et l’accès à la conduite en peloton.
Les documents US20140316671 Al et W02017035516A1 divulguent la combinaison de la communication inter-véhicule (V2V) et de la communication véhicule-infrastructure V2I (acronyme anglophone pour « Vehicle to infrastructure », véhicule à infrastructure en langue française) s’appuyant sur une éventuelle « tour de contrôle » dédiée aux pelotons. Cette solution étend
Tutilisation des pelotons à une zone géographique, mais impacte négativement l’architecture embarquée du véhicule. Au-delà du coût supplémentaire qu’engendrerait cette solution, elle n’a pas été testée. De plus, le temps nécessaire pour le traitement des données venant des différents véhicules, et les ressources informatiques qui doivent être dédiées (logiciel et matériel) ne sont pas maîtrisées. Cela peut complexifier la mise en œuvre du système, notamment pour une application de la conduite qui exige une convivialité ou facilité d’utilisation (« user-friendliness » en langue anglaise), et une exécution en temps-réel.
L’invention a pour objet un procédé de commande d’un véhicule automobile comprenant une unité de commande électronique, un système de positionnement global et des moyens de communication avec un serveur, dans lequel on détermine l’itinéraire du véhicule commandé comprenant au moins une étape de départ et une étape d’arrivée avec le système de positionnement global, on transmet par l’intermédiaire de l’unité de commande électronique des données identifiant le véhicule commandé à un serveur distant, un itinéraire et une requête de déplacement en peloton sur l’itinéraire, on détermine par l’intermédiaire du serveur au moins un autre véhicule parmi des véhicules ayant transmis des données d’identification et un itinéraire, pour lequel au moins une partie de l’itinéraire correspond à l’itinéraire du véhicule commandé en appliquant un procédé de regroupement, on détermine et transmet par l’intermédiaire du serveur des instructions de formation de peloton permettant au véhicule commandé de rejoindre le au moins un autre véhicule afin de former un peloton sur la au moins une partie de l’itinéraire du véhicule commandé.
Pour déterminer par l’intermédiaire du serveur au moins un autre véhicule parmi des véhicules ayant transmis des données d’identification et un itinéraire, pour lequel au moins une partie de l’itinéraire correspond à l’itinéraire du véhicule commandé en appliquant un procédé de regroupement, on peut déterminer par l’intermédiaire du serveur un graphe dirigé acyclique comprenant en abscisse les différentes étapes de l’itinéraire reçues du véhicule automobile et en ordonnées les véhicules présents à chaque étape, et on peut réaliser une recherche de plus court chemin dans le graphe dirigé acyclique de sorte à déterminer le au moins un autre véhicule avec lequel le véhicule commandé peut parcourir la plus grande partie de l’itinéraire en peloton.
Pour déterminer le graphe dirigé acyclique, on peut réaliser les étapes suivantes :
on définit dans un espace à deux dimensions comprenant en ordonnées l’identification des véhicules et en abscisses les tronçons de l’itinéraire du véhicule commandé dont l’origine est occupée par un nœud d’origine, pour chaque tronçon de l’itinéraire du véhicule commandé pris en succession chronologique, on réalise les étapes suivantes :
pour chaque véhicule différent du véhicule commandé, comprenant le tronçon dans son itinéraire, on crée un nouveau nœud, puis on crée un segment reliant le nouveau nœud à chaque nœud du tronçon immédiatement précèdent, on assigne à chaque segment un poids dépendant de: l’importance d’atteindre le taux de non-recouvrement voulu et de l’importance de limiter le nombre de changement de peloton et si le segment implique un changement de véhicule du cardinal de tronçons dans l’itinéraire du véhicule commandé, on définit une pluralité de chemins du graphe débutant chacun au nœud d’origine et finissant chacune au dernier nœud, et empruntant chacun différents segments.
Pour déterminer par l’intermédiaire du serveur au moins un autre véhicule parmi des véhicules ayant transmis des données d’identification et un itinéraire, pour lequel au moins une partie de l’itinéraire correspond à l’itinéraire du véhicule commandé en appliquant un procédé de regroupement, on peut appliquer un algorithme glouton, en réalisant les étapes suivantes :
on détermine le nombre total d’étapes de ritinéraire du véhicule commandé, on définit une solution vide, on définit un index égal à zéro, on détermine si l’index est égal au nombre total d’étapes de l’itinéraire du véhicule automobile, si tel est le cas, l’algorithme glouton se termine et la solution est transmise, si tel n’est pas le cas, on détermine les tronçons potentiels de l’itinéraire pour l’index en cours, un tronçon potentiel étant compris entre deux étapes de l’itinéraire, si aucun tronçon potentiel n’a été déterminé, on incrémente l’index d’une unité et on reprend le procédé à la comparaison de l’index au nombre d’étapes de l’itinéraire, si au moins un tronçon potentiel a été déterminé, on détermine le meilleur tronçon potentiel, puis on incrémente la solution en lui ajoutant l’ensemble formé du meilleur tronçon potentiel et du au moins un véhicule présent sur ledit meilleur tronçon potentiel, on incrémente ensuite l’index d’une valeur égale au cardinal du meilleur tronçon potentiel, on reprend le procédé à la comparaison de l’index au nombre d’étapes de l’itinéraire.
Pour déterminer le meilleur tronçon potentiel, on peut déterminer le meilleur tronçon potentiel comme étant égal au tronçon potentiel ayant le plus grand cardinal parmi les tronçons potentiels déterminés.
Pour déterminer le meilleur tronçon potentiel, on peut déterminer le meilleur tronçon potentiel comme étant égal à un tronçon potentiel choisi arbitrairement parmi les tronçons potentiels ayant le plus grand cardinal.
Pour choisir arbitrairement l’un des tronçons potentiels ayant le plus grand cardinal, on peut choisir le premier tronçon potentiel trouvé ayant le plus grand cardinal.
On peut mettre à jour périodiquement la position du véhicule commandé sur l’itinéraire et on reçoit en retour du serveur des instructions de formation de peloton mises à jour.
D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif et faite en référence au dessin annexé sur lequel la figure unique illustre les principales étapes d’un procédé de commande selon l’invention.
La formation de peloton requiert un algorithme de traitement de données permettant de déterminer les véhicules empruntant tout ou partie du même itinéraire, de sorte qu’ils forment un peloton pour les parties en commun.
Un itinéraire Ik est défini comme un ensemble de couples {étapes, dates} noté {ck; ôk}.
Une étape d’itinéraire Ck d’indice k est définie par une position géographique et une description courte permettant de discriminer les différentes directions à prendre depuis une même position. Une suite de n étapes comprend ainsi n éléments Ck d’indice k allant de k=l à k=n. Par exemple la position géographique « A6 kilomètre 3 en direction de Paris » peut se référer à deux étapes différentes « Serrer à gauche en direction de Villejuif et Paris » ou « Sortir à droite en direction de Lille et Metz-Nancy ». On considère que deux étapes sont égales si ces deux éléments sont deux à deux identiques.
On note Σ l’ensemble des étapes d’itinéraire Ck.
La suite des étapes (appelée suite spatiale) lok de l’itinéraire Ik de taille Nk est définie par l’équation suivante :
Iak. WeN,VM.eN,z <y <^:7ctJz) ^7ctJ7) (Eq. 1)
Une date d’itinéraire ôk est définie comme le moment prévu auquel le véhicule est censé franchir l’étape Ck associée. Dans un mode de réalisation particulier, chaque date ôk est exprimée relativement par rapport à une date de référence unique, par exemple le 1er Janvier 1970 à 0 heures 0 minutes 0 secondes. En d’autres termes, dans un tel mode de réalisation, on substitue des durées aux dates.
On note Δ l’ensemble des dates d’itinéraire.
La suite des dates (appelée suite temporelle) lôk de l’itinéraire Ik de taille Nk est définie par :
IÔk ' <j <Nk-Iôk(i)<Iôk{j·) (Eq. 2)
On définit un itinéraire Ik par l’équation suivante :
Ik : x Δ (Eq. 3)
Par exemple, un itinéraire de taille 5, c’est-à-dire comprenant cinq étapes distinctes, est donc de la forme suivante :
{{<UAb KA {σ3,δ3}, {σ4,δ4}}
Avec δο < δι < Ô2 < Ô3 < δ4 et les σ tous différents deux à deux.
On définit également l’ensemble I des itinéraires possibles par la relation suivante :
I-=uw *· (Eq. 4)
On note Vk le véhicule avec l’identifiant k. On note V° le véhicule pour lequel on cherche à obtenir les instructions de formation de peloton. Il existe une relation bijective entre un véhicule Vk et son itinéraire Ik.
On cherche à obtenir une suite de couples {Ik, Vk} pour lesquels les itinéraires ne se chevauchent pas ou pour lesquels seulement la dernière étape du précédent est égale à la première du suivant.
On cherche d’abord tous les itinéraires Ik différents de l’itinéraire 1° et possédant au moins un tronçon en commun avec l’itinéraire 1° du véhicule V°, c’est à dire tels qu’il existe des entiers i et j satisfaisant les relations suivantes :
7σ° (z) = 7σκ (j)
Et lŒ°(i+l)=lŒK(j+l)A|I5°(i)-15K(j)|<ε (Eq 6)
Avec Ιδκ : Suite des dates de l’itinéraire IK possédant au moins un tronçon en commun avec l’itinéraire du véhicule 0, et ε :nombre positif proche de zéro
On note κ l’ensemble des véhicules k dont les itinéraires Ik vérifient les propriétés définies par les équations 5 et 6, et IK l’ensemble des itinéraires IK.
On note donc un problème P définit par :
(Eq. 7)
Le problème est de trouver la suite des avec ;φ,}εΝ 2,φ, > γ, tel que l’on satisfasse la relation suivante
A et [B ou C et D]= Vrai
Avec
Condition A (Eq. 8) (Eq. 9) (Eq. 10) (Eq. H)
Condition Β
Τσ, η7σ/+1 = 0
Condition C card (Τσ η Τσ/+1 ) = 1
Condition D /σκ'(φ;) =/σκ'+1 (χ;+1)
Avec :
γ représente l’importance d’atteindre le taux de nonrecouvrement voulu.
φ représente l’importance de limiter le nombre de changement de peloton
Τσί représente le tronçon d’indice i entre deux étapes de l’itinéraire du véhicule 0
Ισ° représente la suite des étapes de l’itinéraire du véhicule 0
Ισκ1 représente la suite des étapes de l’itinéraire IK possédant au moins un tronçon en commun avec l’itinéraire du véhicule 0
Une solution S au problème P se présente sous la forme suivante :
{{T.ri./Elo.v]} (Eq. 12)
Avec :
v : le nombre de changements de peloton
La solution S prend ainsi la forme d’un ensemble de couples formés de tronçons Ti de l’itinéraire 1° et de véhicules de l’ensemble Ki.
Le taux de recouvrement de la solution S, c’est-à-dire la proportion du temps de l’itinéraire passé dans un peloton, est donné par :
/50 (can/(/° )-1)-/<5°(θ) (Eq. 13)
On définit également le taux de recouvrement objectif 0 L J. Il s’agit de l’objectif visé en termes de taux de recouvrement. En d’autres termes, il s’agit du taux de recouvrement que l’utilisateur aimerait obtenir.
Pour la présente application, on choisit que le taux de recouvrement objectif θο doit être égal à 1. Un tel taux correspond à une volonté du conducteur de passer le plus de temps possible (donc potentiellement la totalité du trajet) dans des pelotons et donc de conduire le moins possible sur le trajet.
L’écart Θ de taux de recouvrement entre le taux de recouvrement réel Θ et le taux de recouvrement objectif θο s’exprime de la façon suivante :
e =|e,-e| (Eq 14)
On note que comme e [0,1] θο [0,1] θ e[0,l]
On définit également le nombre v de changements de peloton induit par la solution. On note que le véhicule changera au plus card(V') - 2 fois de peloton pendant son trajet, donc :
v e Γ0,card(l° ) - 2~|
L V / J (Eq. 1
On cherche alors à minimiser l’écart θ de taux de recouvrement (pour satisfaire l’utilisateur) et le nombre v de changements de peloton (pour limiter le nombre de manœuvres pour joindre et quitter des pelotons).
On définit également l’adéquation F (pour « Fitness » en langue anglaise) de la solution S de la façon suivante :
αθ+β----y+φ^ cardyI°j-2^ (Eq. 16) avec a et β réels supérieurs à 0 dont au moins l’un d’eux différent de
0.
Ici a représente l’importance d’atteindre le taux de nonrecouvrement voulu et β l’importance de limiter le nombre de changement de peloton.
On cherche ainsi à trouver une solution S telle que son adéquation F soit la plus proche de 0.
Le procédé de commande et l’infrastructure associée permettent donc de trouver une solution S avec une adéquation F très faible, puis de donner des instructions à un véhicule commandé V° afin qu’il puisse identifier les autres véhicules avec lesquels il peut former des pelotons pendant tout ou partie de son trajet, ainsi que les instants et lieux de formation d’un peloton avec les véhicules identifiés. L’infrastructure comprend un système serveur-clients permettant de centraliser les données de navigation de chaque véhicule souhaitant bénéficier d’une formation de peloton, le serveur déterminant pour chaque véhicule commandé par le procédé, une liste de véhicules avec lesquels former des pelotons.
Pour résoudre le problème P, dont l’espace de recherche peut être très grand et incompatible avec une recherche exhaustive, on utilise un procédé de regroupement tel qu’un algorithme exact à base de graphe dirigé acyclique (DAG) ou un algorithme glouton (GLA).
Dans un premier mode de réalisation, on modélise le problème P en un graphe dirigé acyclique puis on réalise une recherche de solution S dans ledit graphe dirigé acyclique. En d’autres termes, on utilise un procédé de résolution par graphe dirigé acyclique comme procédé de regroupement.
On construit un graphe dirigé acyclique représentant le problème P et permettant de systématiquement trouver un des minima locaux de l’adéquation F afin d’obtenir une solution S:
Au cours d’une première sous-étape, on définit dans un espace à deux dimensions comprenant en ordonnées l’identification des véhicules (V°,Vi,V2,..Vk) et en abscisses les tronçons de l’itinéraire 1° du véhicule V° dont l’origine est occupée par un nœud d’origine O.
Au cours d’une deuxième sous-étape, pour chaque tronçon Tk considérés en succession chronologique, on réalise les étapes suivantes :
Pour chaque véhicule Vj comprenant le tronçon Tk dans son itinéraire Ij, on crée un nouveau nœud aux coordonnées (Tk-i+Tk ;Vj), puis on crée un segment reliant le nouveau nœud à chaque nœud du tronçon immédiatement précèdent. Dans le cas du premier tronçon, les coordonnées d’un nouveau nœud est (Tk ;Vj) et chaque nouveau nœud est relié au nœud d’origine O. On assigne à chaque segment un poids Pk avec :
Pk= (α|θο - Θ(Τ)|) / (α+β), si l’arrête n’implique pas un changement de véhicule, et
Pk= (α|θο - Θ(Τ)| + p/(card(I0)) / (α+β), si l’arrête implique un changement de véhicule.
Avec θο : le taux de recouvrement objectif.
Au cours d’une troisième sous-étape, on note U le dernier nœud du graphe.
Le graphe ainsi créé peut être interprété de la manière suivante :
Le nœud O est l’unique source du graphe et représente le point de départ du véhicule.
Le nœud U est l’unique puit du graphe et représente le point d’arrivée du véhicule.
Chaque autre nœud représente le choix d’un véhicule pour un tronçon donné.
Un chemin de la source au puit représente une solution S du problème P et sa longueur pondérée est égale à l’adéquation F de celle-ci.
Une fois le problème transformé en graphe, on obtient la solution en déterminant le chemin le plus court entre O et U par un algorithme tel que Kahn, Arthur B. (1962), Topological sorting of large networks, Communications of the ACM, 5 (1 1): 558-562, doi:10.1145/368996.369025.
Dans un deuxième mode de réalisation, on utilise comme procédé de regroupement un algorithme glouton noté GLA pour grouper les véhicules entre eux sur chaque tronçon de l’itinéraire.
L’algorithme GLA génère une solution en choisissant pour le premier tronçon quel est le ou les véhicule(s) avec qui, partant de ce tronçon, il est possible de rester avec pendant le plus grand nombre de tronçons consécutifs. Ce ou ces véhicule(s) sont ensuite assignés à tous ces tronçons.
On recommence à partir du tronçon suivant non traité.
Une solution est donc construite de la manière suivante :
Au cours d’une première sous-étape, on définit une solution vide : S = 0.
Au cours d’une deuxième sous-étape, on définit un index égal à
0.
Au cours d’une troisième sous-étape, on détermine si l’index est égal au cardinal de l’itinéraire 1°, c’est-à-dire à son nombre total d’étapes. Si tel est le cas, le procédé se poursuit à la onzième étape. Si tel n’est pas le cas, le procédé se poursuit à la quatrième sous-étape.
A la quatrième sous-étape, on détermine les tronçons possibles pour l’index en cours par application de l’équation suivante :
Ti Ç Ισ° tel que Ti(0) = Io°(index) (Eq. 17)
A la cinquième sous-étape, on détermine si au moins un tronçon est trouvé. Si tel est le cas, le procédé se poursuit à la huitième sous-étape. Si tel n’est pas le cas le procédé se poursuit à la sixième sous-étape.
A la sixième sous-étape, on incrémente l’index d’une unité. Le procédé reprend à la troisième sous-étape.
A la septième sous-étape, on détermine le meilleur tronçon Tm comme étant le tronçon Ti ayant le plus grand cardinal.
S’il y en a plusieurs, on choisit arbitrairement parmi les exaequo (dans ce cas le premier trouvé).
A la huitième sous-étape, on ajoute à la solution S le couple iz vKm i 1 f qui représente le choix du véhicule associé pour cet ensemble de tronçons.
A la neuvième sous-étape, on incrémente l’index du cardinal de Tm c’est-à-dire du nombre de tronçons qui viennent d’être traités.
A la dixième sous-étape, le procédé reprend à la troisième sous-étape.
A la onzième sous-étape, on émet la solution S.
L’algorithme GLA trouve très souvent un minimum global et le reste du temps une solution avec une qualité très proche du minimum global tout en étant plus rapide en moyenne que l’algorithme DAG d’un à plusieurs ordres de grandeur.
Sur la base de l’exposé ci-dessus, on propose un procédé de commande d’un véhicule automobile V° pour la conduite en peloton comprenant les étapes suivantes illustrées par la figure unique permettant de déterminer lesquels parmi des véhicules ayant transmis leur itinéraire au serveur ont des tronçons Τσ d’itinéraire en commun avec l’itinéraire du véhicule commandé V°, et à quelles dates ces véhicules peuvent former un peloton avec le véhicule commandé V°.
Au cours d’une première étape 1, on détermine un itinéraire 1° du véhicule commandé V°.
Au cours d’une deuxième étape 2, on reçoit l’itinéraire du véhicule commandé V° et d’au moins un autre véhicule Vk, chaque itinéraire formant une suite de couples étapes et dates formant des tronçons Τσ.
Les étapes sont définies selon un formalisme prédéfini de sorte que pour une même route empruntée, tous les véhicules transmettent des itinéraires comprenant les mêmes étapes. Par exemple, un exemple de suite d’étapes peut être {au km 10 : continuez tout droit, au km 15 serrez à gauche, au km 20 prenez la sortie}.
Par ailleurs, il est à noter que l’itinéraire d’un véhicule est prédéfini antérieurement à l’exécution du procédé de commande, notamment au travers de la détermination de l’itinéraire par un logiciel de navigation. De plus, l’itinéraire peut être modifié en cours de peloton à cause d’un retard ou d’un changement d’itinéraire. Dans un tel cas, le procédé de commande est exécuté à nouveau.
Au cours d’une troisième étape 3, on applique les sous-étapes d’un algorithme de regroupement, notamment de type DAG ou GLA décrits ci-dessus, afin de déterminer s’il existe au moins un véhicule à chaque étape avec lequel le véhicule peut former un peloton. S’il n’en existe pas, le procédé reprend à la première étape.
Au cours d’une quatrième étape 4, on envoie des instructions de formation de peloton au véhicule commandé V° permettant de former au moins un peloton pendant la durée maximale de l’itinéraire sous la forme d’une liste de véhicules avec lesquels former un peloton sur au moins un tronçon de l’itinéraire du véhicule commandé V°.
Au cours d’une cinquième étape 5, on actualise les données de navigation au fur et à mesure de l’avancement du véhicule V° sur l’itinéraire. Le procédé reprend alors à la première étape 1 afin de déterminer si de nouvelles instructions de formation de peloton doivent être transmise au véhicule V° afin de tenir compte de l’arrêt, du reroutage de certains véhicules du peloton ou la disponibilité de nouveaux véhicules au fur et à mesure de l’avancée du véhicule V° sur son itinéraire.
Le système et le procédé de commande d’un véhicule automobile représentent une plate-forme débarquée (« offboard » en langue anglaise, par opposition à embarquée « onboard » en langue anglaise) développée pour permettre la formation et l’utilisation de pelotons de véhicules automobiles.
Dans un mode de réalisation, le procédé de commande comprend la mise à jour d’une base de données avec les données relatives au véhicule automobile et à son utilisateur.
La base de données contient des données temporaires, des données semi-permanentes, et des données permanentes.
Les données temporaires (T) sont modifiées plusieurs fois entre le démarrage du véhicule et l’extinction et le verrouillage de celui-ci. Les valeurs de ces données sont mises à jour dès leur acquisition.
Les données temporaires comprennent le score d’éco-conduite d’un conducteur, le score du conducteur, les crédits du conducteur, l’identifiant de direction, l’identifiant de l’itinéraire, la taille du peloton (en nombre de véhicules), la vitesse du peloton (en m.s-1), les coordonnées géographiques du peloton, la date de dernière mise à jour des données, l’identifiant de l’itinéraire du véhicule, l’identifiant du peloton du véhicule, la position dans le peloton, les coordonnées géographiques du véhicule, la date de dernière mise à jour des données, l’identifiant de l’étape, la position de l’étape dans l’itinéraire, la date d’arrivée estimée à l’étape, l’identifiant du véhicule meneur, l’identifiant du prochain véhicule meneur, la période de direction, la position du véhicule dans le peloton et l’identifiant du véhicule meneur.
Les données semi-permanentes (SP) ont une durée de vie égale à la durée d’une mission. Les données semi-permanentes comprennent le goût du conducteur pour la conduite, le nom d’utilisateur du conducteur dans le véhicule, l’identifiant de communication, l’identifiant vers les informations du conducteur dans le véhicule et l’identifiant de l’utilisateur qui a créé ritinéraire.
Les données permanentes (P) sont renseignées lors de l’inscription de l’utilisateur ou de la sortie d’usine du véhicule, et supprimées lorsque Tutilisateur se désinscrit ou que le véhicule arrive en fin de vie. Les données permanentes comprennent l’identifiant de I’utilisateur associé, le code VIN du véhicule (acronyme anglophone pour « Vehicle Identification Number »), la capacité autonome du véhicule, la direction de l’étape, la description longue de l’étape et les coordonnées géographiques de l’étape.
La base de données est mise à jour par les véhicules durant leur utilisation grâce aux différents services de la plate-forme.
Dans un mode de réalisation, les données peuvent être communiquées en communications V2V et V2I. Elles peuvent être réalisées en utilisant les technologies WiMAX (acronyme anglophone pour « Worldwide Interoperability for Microwave Access ») et ITS-G5 (Standard Européen pour communication véhiculaires).
Cette plate-forme peut être un logiciel en tant que service SaaS (acronyme anglophone pour « Software as a Service ») avec une gestion des utilisateurs qui peut servir de base au développement d’une application web. La communication avec la plate-forme se fait via une API Rest.
Claims (8)
- REVENDICATIONS1. Procédé de commande d’un véhicule automobile comprenant une unité de commande électronique, un système de positionnement global et des moyens de communication avec un serveur, dans lequel :on détermine l’itinéraire du véhicule commandé comprenant au moins une étape de départ et une étape d’arrivée avec le système de positionnement global, on transmet par l’intermédiaire de l’unité de commande électronique des données identifiant le véhicule commandé à un serveur distant, un itinéraire et une requête de déplacement en peloton sur l’itinéraire, on détermine par l’intermédiaire du serveur au moins un autre véhicule parmi des véhicules ayant transmis des données d’identification et un itinéraire, pour lequel au moins une partie de l’itinéraire correspond à l’itinéraire du véhicule commandé en appliquant un procédé de regroupement, on détermine et transmet par l’intermédiaire du serveur des instructions de formation de peloton permettant au véhicule commandé de rejoindre le au moins un autre véhicule afin de former un peloton sur la au moins une partie de l’itinéraire du véhicule commandé.
- 2. Procédé de commande selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour déterminer par l’intermédiaire du serveur au moins un autre véhicule parmi des véhicules ayant transmis des données d’identification et un itinéraire, pour lequel au moins une partie de l’itinéraire correspond à l’itinéraire du véhicule commandé en appliquant un procédé de regroupement, on détermine par l’intermédiaire du serveur un graphe dirigé acyclique comprenant en abscisse les différentes étapes de l’itinéraire reçues du véhicule automobile et en ordonnée les véhicules présents à chaque étape, et on réalise une recherche de plus court chemin dans le graphe dirigé acyclique de sorte à déterminer le au moins un autre véhicule avec lequel le véhicule commandé peut parcourir la plus grande partie de l’itinéraire en peloton.
- 3. Procédé de commande selon la revendication 2, dans lequel, pour déterminer le graphe dirigé acyclique, on réalise les étapes suivantes :on définit dans un espace à deux dimensions comprenant en ordonnées l’identification des véhicules et en abscisses les tronçons de l’itinéraire du véhicule commandé dont l’origine est occupée par un nœud d’origine, pour chaque tronçon de l’itinéraire du véhicule commandé pris en succession chronologique, on réalise les étapes suivantes :pour chaque véhicule différent du véhicule commandé, comprenant le tronçon dans son itinéraire, on crée un nouveau nœud, puis on crée un segment reliant le nouveau nœud à chaque nœud du tronçon immédiatement précèdent, on assigne à chaque segment un poids dépendant de l’importance d’atteindre le taux de non-recouvrement voulu et de l’importance de limiter le nombre de changement de peloton, et si le segment implique un changement de véhicule, du cardinal de tronçons dans l’itinéraire du véhicule commandé, on définit une pluralité de chemins du graphe débutant chacun au nœud d’origine et finissant chacun au dernier nœud, et empruntant chacun différents segments.
- 4. Procédé de commande selon la revendication 1, dans lequel, pour déterminer par l’intermédiaire du serveur au moins un autre véhicule parmi des véhicules ayant transmis des données d’identification et un itinéraire, pour lequel au moins une partie de l’itinéraire correspond à l’itinéraire du véhicule commandé en appliquant un procédé de regroupement, on applique un algorithme glouton, en réalisant les étapes suivantes :on détermine le nombre total d’étapes de l’itinéraire du véhicule commandé, on définit une solution vide, on définit un index égal à zéro, on détermine si l’index est égal au nombre total d’étapes de l’itinéraire du véhicule automobile, si tel est le cas, l’algorithme glouton se termine et la solution est transmise, si tel n’est pas le cas, on détermine les tronçons potentiels de l’itinéraire pour l’index en cours, un tronçon potentiel étant compris entre deux étapes de l’itinéraire, si aucun tronçon potentiel n’a été déterminé, on incrémente l’index d’une unité et on reprend le procédé à la comparaison de l’index au nombre d’étapes de l’itinéraire, si au moins un tronçon potentiel a été déterminé, on détermine le meilleur tronçon potentiel, puis on incrémente la solution en lui ajoutant l’ensemble formé du meilleur tronçon potentiel et du au moins un véhicule présent sur ledit meilleur tronçon potentiel, on incrémente ensuite l’index d’une valeur égale au cardinal du meilleur tronçon potentiel, on reprend le procédé à la comparaison de l’index au nombre d’étapes de l’itinéraire.
- 5. Procédé de commande selon la revendication 4, dans lequel pour déterminer le meilleur tronçon potentiel, on détermine le meilleur tronçon potentiel comme étant égal au tronçon potentiel ayant le plus grand cardinal parmi les tronçons potentiels déterminés.
- 6. Procédé de commande selon la revendication 4, dans lequel pour déterminer le meilleur tronçon potentiel, on détermine le meilleur tronçon potentiel comme étant égal à un tronçon potentiel choisi arbitrairement parmi les tronçons potentiels ayant le plus grand cardinal.
- 7. Procédé de commande selon la revendication 6, dans lequel pour choisir arbitrairement l’un des tronçons potentiels ayant le plus grand cardinal, on choisit le premier tronçon potentiel trouvé ayant le plus grand cardinal.
- 8. Procédé de commande selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on met à jour périodiquement la position du véhicule commandé sur l’itinéraire et on reçoit en retour du serveur des instructions de formation de peloton mises à jour.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR1857087A FR3084506B1 (fr) | 2018-07-30 | 2018-07-30 | Procede de commande d'un vehicule automobile pour la formation de pelotons |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR1857087A FR3084506B1 (fr) | 2018-07-30 | 2018-07-30 | Procede de commande d'un vehicule automobile pour la formation de pelotons |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| FR3084506A1 true FR3084506A1 (fr) | 2020-01-31 |
| FR3084506B1 FR3084506B1 (fr) | 2021-03-05 |
Family
ID=65200939
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| FR1857087A Active FR3084506B1 (fr) | 2018-07-30 | 2018-07-30 | Procede de commande d'un vehicule automobile pour la formation de pelotons |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| FR (1) | FR3084506B1 (fr) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6032097A (en) | 1996-11-27 | 2000-02-29 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Vehicle platoon control system |
| EP2685338A1 (fr) | 2012-07-12 | 2014-01-15 | Volvo Car Corporation | Appareil et procédé pour la commande latérale d'un véhicule hôte lors d'un voyage dans des véhicules en groupe |
| US20140316671A1 (en) | 2013-04-17 | 2014-10-23 | Denso Corporation | Platoon travel system |
| US20160054736A1 (en) * | 2014-08-04 | 2016-02-25 | Cummins, Inc. | Apparatus and method for grouping vehicles for cooperative driving |
| WO2017035516A1 (fr) | 2015-08-26 | 2017-03-02 | Peloton Technology, Inc. | Dispositifs, systèmes et procédés de surveillance et de mise en convoi de véhicules |
| EP3232381A1 (fr) * | 2016-04-12 | 2017-10-18 | HERE Global B.V. | Procédé, appareil et produit-programme d'ordinateur pour regrouper des véhicules dans un peloton |
| US9940840B1 (en) * | 2016-10-06 | 2018-04-10 | X Development Llc | Smart platooning of vehicles |
-
2018
- 2018-07-30 FR FR1857087A patent/FR3084506B1/fr active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6032097A (en) | 1996-11-27 | 2000-02-29 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Vehicle platoon control system |
| EP2685338A1 (fr) | 2012-07-12 | 2014-01-15 | Volvo Car Corporation | Appareil et procédé pour la commande latérale d'un véhicule hôte lors d'un voyage dans des véhicules en groupe |
| US20140316671A1 (en) | 2013-04-17 | 2014-10-23 | Denso Corporation | Platoon travel system |
| US20160054736A1 (en) * | 2014-08-04 | 2016-02-25 | Cummins, Inc. | Apparatus and method for grouping vehicles for cooperative driving |
| WO2017035516A1 (fr) | 2015-08-26 | 2017-03-02 | Peloton Technology, Inc. | Dispositifs, systèmes et procédés de surveillance et de mise en convoi de véhicules |
| EP3232381A1 (fr) * | 2016-04-12 | 2017-10-18 | HERE Global B.V. | Procédé, appareil et produit-programme d'ordinateur pour regrouper des véhicules dans un peloton |
| US9940840B1 (en) * | 2016-10-06 | 2018-04-10 | X Development Llc | Smart platooning of vehicles |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| CHARLES A. DESOER: "American Control Conférence", 1990, IEEE, article "Longitudinal Control of a Platoon of Vehicles; III ; Nonlinear Model", pages: 291 - 296 |
| KAHN, ARTHUR B.: "Topological sorting of large networks", COMMUNICATIONS OF THE ACM, vol. 5, no. 11, 1962, pages 558 - 562, XP058312184, DOI: doi:10.1145/368996.369025 |
| S. KLINGE: "Master's thesis", 2008, OTTO VON GUERICKE UNIVERSITY, article "Stability issues in distributed systems of vehicle platoons" |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| FR3084506B1 (fr) | 2021-03-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108074414B (zh) | 一种基于用户行为的常走路径交通信息提醒方法及系统 | |
| US9299251B2 (en) | Learning road navigation paths based on aggregate driver behavior | |
| EP3036507B1 (fr) | Procédés et systèmes d'obtention de trajet multimodal | |
| Tran et al. | DeepTRANS: a deep learning system for public bus travel time estimation using traffic forecasting | |
| US9947218B2 (en) | Traffic-light cycle length estimation device | |
| WO2008005187A2 (fr) | Déduction de vitesses maximales autorisées pour l'établissement d'un itinéraire sensible au contexte | |
| EP3903069B1 (fr) | Procédé et système de planification d'un trajet | |
| FR3030854A1 (fr) | Procede et systeme de generation d'une trajectoire de roulage au sol d'un aeronef dans un domaine aeroportuaire, produit programme d'ordinateur associe | |
| CN110798807B (zh) | 用于记录车辆轨迹的方法、装置、计算机设备和介质 | |
| JP2022549453A (ja) | 行程分析のために車両イベントデータを処理するためのシステムおよび方法 | |
| FR2926880A1 (fr) | Estimation de plus court chemin dependant du temps dans un reseau routier | |
| Huang et al. | Travel time prediction using tree-based ensembles | |
| WO2011008819A2 (fr) | Systèmes et procédés pour la génération améliorée de directions textuelles sur la base d'informations de position | |
| Yarkoni et al. | Quantum shuttle: traffic navigation with quantum computing | |
| FR3084949A1 (fr) | Procede de generation d'un ensemble d'itineraires par une interrogation limitee de bases de donnees | |
| EP3936824A1 (fr) | Procede de caracterisation d'un trajet parcouru par un utilisateur | |
| WO2023129224A1 (fr) | Systèmes et procédés pour mise à jour de cartes et évaluation de précision de carte sur la base de données d'image collectées | |
| EP2012289B1 (fr) | Estimation de trafic dans un réseau routier | |
| FR3084506A1 (fr) | Procede de commande d'un vehicule automobile pour la formation de pelotons | |
| Auer et al. | Traffic services for vehicles: the process from receiving raw probe data to space-time diagrams and the resulting traffic service | |
| FR3090174A1 (fr) | Procede d’optimisation d’un plan de vol | |
| EP4004824A1 (fr) | Dispositif et procede de prediction | |
| FR3049743A1 (fr) | Procede de gestion optimisee du trafic aerien d’un aeroport | |
| CN111640303A (zh) | 城市通勤路径识别方法及设备 | |
| Naumov et al. | Using Clustering Algorithms to Identify Recreational Trips within a Bike-Sharing System |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 2 |
|
| PLSC | Publication of the preliminary search report |
Effective date: 20200131 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 3 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 4 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 5 |
|
| CA | Change of address |
Effective date: 20221005 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 6 |