FR3092302A1

FR3092302A1 - Dispositif de détection de dangers sur la route

Info

Publication number: FR3092302A1
Application number: FR1901002A
Authority: FR
Inventors: Grégoire CORBIERE; Inès MEGANEM
Original assignee: Continental Automotive France SAS
Current assignee: Continental Automotive Technologies GmbH
Priority date: 2019-02-01
Filing date: 2019-02-01
Publication date: 2020-08-07
Anticipated expiration: 2039-02-01
Also published as: FR3092302B1

Abstract

L’invention propose un dispositif de détection de dangers d’une route, comprenant un calculateur (10) embarqué configuré pour : - acquérir des signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’une pluralité de grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule, - pour chaque signal, définir une pluralité de fenêtres temporelles comprenant chacune une partie du signal, telles que chaque fenêtre temporelle recouvre partiellement une fenêtre temporelle précédente, - mettre en œuvre, sur les signaux contenus dans les fenêtres temporelles, un classificateur entrainé sur une base de données d’apprentissage comprenant, pour une pluralité de situations d’évitement de danger, des enregistrements de signaux représentatifs de l’évolution des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule et des indications de stratégies d’évitement associées, pour détecter et identifier un danger impliquant une manœuvre d’évitement.[Fig. 1]

Description

Dispositif de détection de dangers sur la route

L’invention concerne un dispositif de détection de dangers sur la route, impliquant, pour un véhicule parcourant la route, une manœuvre d’évitement du danger tel qu’un freinage d’urgence ou un changement brutal de direction pour contourner un obstacle.

On connait déjà des systèmes de détection de dangers sur la route. Un premier exemple est par exemple l’application Waze^TM, qui est chargée sur un dispositif électronique personnel d’un usager d’un véhicule, et connectée à internet, et qui permet, lorsqu’un utilisateur détecte un danger, de signaler ce danger pour qu’il soit communiqué à un serveur distant. Le serveur, qui reçoit les informations provenant des différents utilisateurs, agrège les informations et les retourne aux utilisateurs de façon consolidée pour que les autres utilisateurs soient alertés sur l’existence d’un danger.

Cette application, bien que très utilisée, présente certains inconvénients et en particulier ne permet pas une détection automatique d’un danger. En effet, un danger n’est signalé que si l’utilisateur effectue une démarche active pour le faire. Ceci implique que des dangers peuvent ne pas être signalés, ou alors peuvent l’être avec du retard si le danger a nécessité de faire une manœuvre d’évitement, ce qui peut se traduire en une imprécision sur sa localisation géographique.

On connaît également le document US8766817, qui décrit un procédé de détection de danger comprenant la réception centralisée d’informations de danger transmises par une pluralité de véhicules, leur analyse ainsi que la transmission des résultats de l’analyse à des organisations ou d’autres véhicules.

Dans ce document, la détection du danger est réalisée par un utilisateur qui doit appuyer sur un actionneur pour indiquer le danger. Par conséquent, cette méthode présente les mêmes limitations que la méthode précédente.

On connaît également du document US9953533, un dispositif de détection de dangers sur la route, englobant des situations diverses telles qu’un trafic important, des obstacles mobiles ou stationnaires sur la route, dans lequel le dispositif reçoit des informations de capteurs embarqués dans le véhicule et transmet ces informations ainsi qu’un trajet emprunté par le véhicule à un dispositif d’un deuxième véhicule. Le dispositif du deuxième véhicule est configuré pour notifier le conducteur du deuxième véhicule du danger, si le deuxième véhicule parcourt le même trajet que le premier véhicule.

En revanche ce document ne détaille pas la façon dont le danger est détecté, et de plus ne prévoit aucune consolidation des données de danger puisque celles-ci sont directement transmises d’un véhicule à un autre.

Dans le document US2017110012 une détection de danger est réalisée dans un véhicule à partir de données transmises depuis un véhicule distant. Comme précédemment, aucune consolidation des données générées dans plusieurs véhicules n’est prévue. Dans ce document, un danger est détecté quand un signal lu sur le bus CAN excède un seuil prédéterminé (par exemple l’accélération longitudinale). Le seuil est défini d’après des règles préétablies, qui par définition ne reflètent pas nécessairement la complexité et la diversité des situations possibles, et ne sont donc pas robustes à toutes les situations.

Il existe donc un besoin pour améliorer la situation.

Compte-tenu de ce qui précède, un but de l’invention est de proposer un moyen de détecter automatiquement des dangers sur la route.

Un autre but de l’invention est de permettre une agrégation des informations de dangers pour une pluralité de véhicules, de manière à pouvoir consolider les données et les communiquer à tous les véhicules susceptibles d’être exposés au danger.

Un autre but de l’invention est de permettre une détection fiable de dangers.

A cet égard, l’invention a pour objet un dispositif de détection de dangers d’une route impliquant la mise en œuvre d’une manœuvre d’évitement d’un véhicule parcourant la route, le dispositif de détection de dangers comprenant un calculateur embarqué dans le véhicule, caractérisé en ce que le calculateur est configuré pour :
- acquérir des signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’une pluralité de grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule,
- pour chaque signal, définir une pluralité de fenêtres temporelles comprenant chacune une partie du signal, telles que chaque fenêtre temporelle recouvre partiellement une fenêtre temporelle précédente,
- mettre en œuvre, sur les signaux contenus dans les fenêtres temporelles, un classificateur entrainé sur une base de données d’apprentissage comprenant, pour une pluralité de situations d’évitement de danger, des enregistrements de signaux représentatifs de l’évolution des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule et des indications de stratégies d’évitement associées, pour détecter et identifier un danger impliquant une manœuvre d’évitement.

Avantageusement, le dispositif comprend en outre une interface de communication avec un serveur distant, et le dispositif est en outre configuré, en cas de détection d’un danger impliquant la mise en œuvre d’une manœuvre d’évitement, pour transmettre au serveur distant une indication de l’existence du danger et de la stratégie d’évitement associée, un temps correspondant à la détection du danger, et une localisation géographique du danger.

Dans des modes de réalisation, le dispositif comprend en outre une interface Homme-Machine, et est en outre configuré pour recevoir du serveur distant une indication d’un danger et une localisation géographique associée, et pour signaler le danger, par l’interface Homme-Machine, à l’approche de la localisation géographique du danger.

Dans un mode de réalisation, les signaux représentatifs de l’évolution temporelle des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule sont échantillonnés à des fréquences différentes, et le calculateur est en outre configuré pour ré-échantillonner les signaux contenus dans les fenêtres temporelles selon une fréquence commune.

Dans un mode de réalisation, le calculateur est configuré pour recevoir des signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’au moins deux grandeurs physiques parmi le groupe suivant :
- accélération du véhicule,
- angle d’un volant du véhicule,
- vitesse de rotation du volant du véhicule,
- pression dans un circuit de liquide de freinage du véhicule,
- couple moteur,
- vitesse longitudinale du véhicule,
- vitesse latérale du véhicule,
- vitesse odométrique du véhicule,
- angle de lacet du véhicule,
- indicateur de sur-virage ou sous-virage du véhicule.

Dans un mode de réalisation, le calculateur est en outre configuré pour extraire des valeurs d’une pluralité de variables analytiques de chaque fenêtre temporelle définie pour chaque signal, et pour mettre en œuvre le classificateur sur lesdites valeurs des variables analytiques.

Dans un mode de réalisation, pour chaque signal et pour chaque fenêtre temporelle, les variables analytiques comprennent des variables statistiques et/ou des variables dérivées d’une transformée de Fourier du signal.

Dans un mode de réalisation, la stratégie d’évitement est choisie parmi le groupe consistant en :
- freinage d’urgence,
- évitement d’urgence par la gauche,
- évitement d’urgence par la droite,
- évidement d’urgence par la gauche et freinage,
- évitement d’urgence par la droite et freinage.

Dans un mode de réalisation, le véhicule comprend une pluralité de capteurs embarqués adaptés pour générer les signaux représentatifs de l’évolution des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule, et un bus CAN connecté au capteur, et le calculateur est adapté pour acquérir les signaux par lecture du bus CAN.

L’invention a également un système de détection de dangers comprenant un serveur et une pluralité de dispositifs de détection selon la description qui précède, dans lequel chaque dispositif est adapté pour communiquer à distance avec le serveur pour envoyer et recevoir une indication d’un danger.

L’invention a également pour objet un procédé de détection de dangers d’une route impliquant la mise en œuvre d’une manœuvre d’évitement par un véhicule, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif de détection comprenant un calculateur embarqué dans un véhicule, et comprenant :
- l’acquisition de signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’une pluralité de grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule,
- la définition, pour chaque signal, d’une pluralité de fenêtres temporelles comprenant chacune une partie du signal, telles que chaque fenêtre temporelle recouvre partiellement une fenêtre temporelle précédente, et
- la mise en œuvre, sur les signaux contenus dans les fenêtres, d’un classificateur entrainé sur une base de données d’apprentissage comprenant, pour une pluralité de situations d’évitement de danger, un enregistrement de signaux représentatifs de l’évolution des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule et une indication d’une stratégie d’évitement associée, pour détecter et identifier un danger impliquant une manœuvre d’évitement

Le dispositif selon l’invention permet de détecter automatiquement des dangers impliquant une manœuvre d’évitement sur la route, grâce à l’exploitation de signaux acquis en permanence dans le véhicule, et le traitement de ces signaux grâce à un classificateur entrainé sur une base de données d’apprentissage.

L’utilisation du classificateur permet également de pouvoir identifier le type de danger par une identification de la stratégie d’évitement associée, et d’être robuste en limitant la détection de faux positifs, c’est-à-dire la détection de dangers en l’absence de dangers réels.

De plus, le dispositif de détection peut communiquer les dangers détectés à un serveur distant qui peut agréger les données émises par plusieurs véhicules, le cas échéant, les consolider, et ensuite transmettre les informations relatives aux dangers détectés aux autres véhicules. Ainsi, tous les véhicules connectés au serveur distant peuvent être informés du danger.

D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels :

montre un exemple de dispositif de détection de danger selon un mode de réalisation de l’invention ;

montre un exemple de système de détection de dangers selon un mode de réalisation de l’invention ;

montre les principales étapes d’un procédé de détection de danger mis en œuvre par un dispositif de détection de danger.

Il est maintenant fait référence à [Fig. 1], sur laquelle on a représenté schématiquement un véhicule V embarquant un dispositif 1 de détection de dangers sur la route. Le dispositif 1 de détection de dangers est adapté pour détecter des dangers qui impliquent une manœuvre d’évitement par le conducteur du véhicule. Sont ainsi concernés des obstacles présents sur la route et impliquant un freinage et/ou un contournement par le véhicule, tels que par exemple des nids de poules, la présence d’une voiture accidentée, d’une plaque de verglas, d’une flaque d’eau de dimensions importantes, d’un élément de mobilier urbain ou végétal, une flaque d’huile, etc.

Le dispositif 1 de détection de dangers comprend un calculateur 10, par exemple un processeur, un contrôleur, un microcontrôleur, et une mémoire 11 stockant des instructions de code exécutés par le calculateur pour la mise en œuvre du procédé de détection de dangers décrits ci-après. La mémoire stocke également le paramétrage d’un classificateur préalablement entrainé sur une base de données d’apprentissage, et dont le rôle sera décrit plus en détails ci-après.

Le calculateur 10 est également adapté pour recevoir des données acquises par un ou plusieurs capteurs 20 embarqués dans le véhicule. Dans un mode de réalisation avantageux, les capteurs 20 embarqués dans le véhicule sont tous connectés à un bus de données CAN 21, et le calculateur 10 est également connecté au bus de données CAN 21 et peut lire les données transitant par ce bus pour collecter des données acquises par les capteurs 20.

A cet égard, le dispositif 1 de détection de dangers est avantageusement complètement intégré au véhicule 1, et le calculateur 10 peut être un calculateur embarqué du véhicule présentant des fonctions additionnelles à la fonction de détection de dangers décrite ci-dessous. La mémoire 11 peut également stocker d’autres informations nécessaires à d’autres fonctions que l’implémentation de la fonction de détection de dangers.

Avantageusement, le calculateur 10 est en outre aussi connecté à un dispositif de géolocalisation 22 du véhicule, par exemple un GPS 22.

Avantageusement, le dispositif 1 de détection de dangers comporte en outre une interface de connexion 12 à un réseau de télécommunications R (cf. [Fig. 2], par exemple un réseau utilisant l’un des protocoles GPRS, EDGE, UMTS, 3G, 4G, Wifi, WIMAX, Internet, etc. permettant au calculateur 10 de communiquer avec un serveur distant 3 comme on le verra plus en détails ci-après. En particulier, cette interface de connexion 12 permet au dispositif 1 de transmettre des informations de détection d’un danger à un serveur distant, et à recevoir également du serveur distant des informations relatives à un danger détecté par d’autres véhicules.

Le dispositif 1 de détection de dangers comporte également une interface Homme-Machine 13, comprenant avantageusement au moins un écran et/ou au moins un haut-parleur, l’interface Homme-Machine étant adaptée pour signaler à un conducteur du véhicule la présence d’un danger.

En référence à [Fig. 3], le calculateur 10 est configuré pour mettre en œuvre le procédé de détection de dangers à partir du traitement des signaux mesurés par les capteurs du véhicule. Avantageusement, le traitement décrit ci-après est mis en œuvre en continu et en temps-réel sur les signaux mesurés par les capteurs au fur et à mesure de leur acquisition, pour pouvoir détecter un danger à tout moment. Par exemple, ce traitement est de préférence mis en œuvre à une fréquence d’au moins 1 Hz, c’est-à-dire une fois par seconde, par exemple de 1,25 Hz, c’est-à-dire une fois toutes les 0.8 secondes, la durée du traitement étant inférieure à l’intervalle de temps entre deux mises en œuvre consécutives du traitement, par exemple de l’ordre de 0.5 secondes maximum, par exemple entre 0.3 et 0.5 secondes.

Au cours d’une première étape 100, le calculateur acquiert des signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’une pluralité de grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule, ces signaux ayant été acquis par les capteurs 20 embarqués dans le véhicule. Cette acquisition par le calculateur 10 est typiquement mise en œuvre en lisant le bus CAN sur lequel les capteurs 20 transmettent les données mesurées au fur et à mesure de leur acquisition. Lors de cette étape 100, toutes les valeurs lues par le calculateur 10 sont agrégées pendant l’intervalle de temps entre deux mises en œuvre consécutives de la méthode, c’est-à-dire pendant 0.8 secondes pour reprendre l’exemple qui précède, afin d’assurer une acquisition exhaustive des signaux.

De préférence, le calculateur 10 acquiert des signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’au moins deux grandeurs physiques choisies parmi le groupe suivant :
- accélération du véhicule,
- angle d’un volant du véhicule,
- vitesse de rotation du volant du véhicule,
- pression dans le circuit de liquide de freinage,
- couple moteur
- vitesse longitudinale du véhicule,
- vitesse latérale du véhicule,
- vitesse odométrique du véhicule,
- angle de lacet du véhicule
- indicateur de sous-virage ou de sur-virage.

Le procédé comprend ensuite la définition 200 d’une pluralité de fenêtres temporelles comprenant chacune une partie de chaque signal, les fenêtres temporelles étant définies de manière à ce que chaque fenêtre temporelle recouvre partiellement la fenêtre précédente. Par exemple, le recouvrement entre deux fenêtres consécutives peut être égal à la moitié de la durée couverte par une fenêtre temporelle. Ce recouvrement permet d’assurer que le traitement des signaux qui suit la définition de ces fenêtres permet de détecter un évènement quel que soit l’instant auquel il se produit. En l’absence de recouvrement un évènement se produisant aux bornes d’une fenêtre temporelle pourrait ne pas être détecté. De plus, le recouvrement entre deux fenêtres successives crée une redondance d’informations qui permet, en cas de détection d’un évènement dans une fenêtre temporelle donnée, d’obtenir plus d’informations sur l’instant auquel survient l’évènement par comparaison avec le résultat du traitement mis en œuvre pour la fenêtre précédente et la fenêtre suivante.

A titre d’exemple non limitatif, chaque fenêtre temporelle peut représenter une durée comprise entre 1 et 2 s, par exemple égale à 1,5 s, et les fenêtres temporelles étant décalées de la moitié de la durée de chaque fenêtre.

Or, les signaux représentatifs de différentes grandeurs physiques sont échantillonnés à des fréquences différentes, soit en raison de la nature du capteur qui les acquiert, soit en raison de la nature du signal qui présente une moindre variabilité. Ceci implique qu’à un instant donné, une valeur n’est pas disponible pour tous les signaux acquis par les différents capteurs, et que pour une même fenêtre temporelle, tous les signaux ne présentent pas un nombre identique de valeurs. Le procédé comprend donc ensuite une étape 300 d’alignement et de ré-échantillonnage des signaux inclus dans les fenêtres temporelles, de manière à ce que chaque signal prenne ses différentes valeurs en même temps que les autres signaux. On fait donc correspondre une grille temporelle à l’ensemble des signaux inclus dans une même fenêtre temporelle, la grille comprenant une pluralité de cases temporelles où chaque case correspond à la valeur d’un signal à un instant donné. Cette étape comprend donc la définition de la grille temporelle, de résolution déterminée, et qui débute à la première valeur disponible parmi tous les signaux, et se termine à la dernière valeur disponible parmi tous les signaux.

La résolution de la grille, c’est-à-dire le pas de temps entre deux cases ou deux valeurs consécutives de chaque signal, est un compromis entre une résolution suffisamment faible pour permettre de détecter des variations brusques de grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule, et traduisant l’existence d’un danger, mais qui doit cependant permettre la mise en œuvre du traitement en temps réel et en continu par le calculateur. A titre d’exemple non limitatif, la résolution de la grille peut être comprise entre 10 et 50 ms, par exemple entre 20 et 30 ms, ce qui correspond à une fréquence de ré-échantillonnage des signaux de 33.333 à 50 Hz.

Chaque signal représentatif d’une grandeur physique est ensuite ré-échantillonné pour correspondre à la grille, c’est-à-dire pour présenter une valeur associée à chaque instant représenté par une case de la grille. En fonction des signaux, cette étape peut être mise en œuvre par une interpolation linéaire de certains signaux présentant une fréquence d’échantillonnage initiale plus faible que la fréquence de ré-échantillonnage. Pour d’autres signaux, présentant une fréquence d’échantillonnage initiale plus importante que la fréquence de ré-échantillonnage, cette étape peut être la sélection des valeurs des signaux correspondants aux cases de la grille.

Avantageusement, mais facultativement, le procédé comprend ensuite une étape 400 d’extraction, pour chaque signal et chaque fenêtre temporelle, de valeurs d’une pluralité de variables analytiques du signal. Les variables analytiques comprennent de préférence des variables statistiques et/ou des variables dérivées d’une transformée de Fourier du signal. Dans un mode de réalisation, l’étape 400 comprend le calcul d’une transformée de Fourier rapide (également connue sous l’acronyme anglais FFT pour Fast Fourier Transform) de chaque partie de signal comprise dans chaque fenêtre temporelle, et l’extraction de valeurs de paramètres de la transformée de Fourier tels que :
- les valeurs de N premiers coefficients de Fourier, par exemple avec N=5,
- la somme des N premiers coefficients de Fourier,
- la valeur maximale des N premiers coefficients de Fourier,
- la fréquence maximale du signal, définie comme étant la dernière fréquence au-delà de laquelle la valeur de la transformée du signal est inférieure à un seuil prédéterminé.

Dans un mode de réalisation, l’étape 400 comprend également le calcul de variables statistiques telles que la moyenne, l’écart-type, le minimum et le maximum de chaque signal pour chaque fenêtre temporelle.

Le procédé comprend ensuite une étape 500 de mise en œuvre, sur les signaux contenus dans les fenêtres temporelles, ou le cas échéant sur les valeurs des variables analytiques extraites de ces signaux, pour toutes les fenêtres temporelles et tous les signaux, d’un classificateur configuré pour détecter un danger impliquant une manœuvre d’évitement, qui se traduit dans les signaux représentant l’évolution temporelle des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule.

Dans le cas où le procédé comprend une étape 400 d’extraction de valeurs de variables analytiques, le classificateur est mis en œuvre sur ces valeurs et est avantageusement un arbre de décision ou une forêt d’arbres décisionnels, mais en variante pourrait aussi être un modèle de régression logistique, une machine à vecteurs de support, ou encore un classificateur à base d’arbres de décision randomisés (également connu sous le nom de Extra-Trees Classifier).

En variante, le classificateur peut être un réseau de neurones convolutionnel mis en œuvre directement sur les signaux ré-échantillonnés contenus dans les fenêtres temporelles, auquel cas l’étape 400 n’est pas mise en œuvre.

Dans tous les cas, le classificateur a préalablement fait l’objet d’un apprentissage supervisé, en étant entrainé sur une base de données d’apprentissage, comprenant, pour une pluralité de situations d’évitement mises en œuvre dans un véhicule en situation sur une route :
- des acquisitions des mêmes signaux représentatifs de l’évolution temporelle de grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule que ceux qui sont acquis et traités ensuite par le capteur, et
- un étiquetage de l’obstacle ou de la situation d’évitement correspondante, indiquant soit la nature de l’obstacle, soit à quel type de manœuvre d’évitement correspondent les acquisitions des signaux, le cas échéant.

Par exemple, l’étiquetage d’une situation d’évitement peut être choisi parmi le groupe suivant :
- pas de danger impliquant une manœuvre d’évitement,
- freinage d’urgence,
- évitement d’urgence par la gauche,
- évitement d’urgence par la droite,
- évitement d’urgence par la gauche et freinage,
- évitement d’urgence par la droite et freinage.

Les données de la base de données d’apprentissage sont acquises en faisant manœuvrer des pilotes dans un ou plusieurs véhicules sur une piste d’entrainement et/ou sur une route ouverte à la circulation, et en utilisant des obstacles simulés et/ou réels. L’étiquetage est réalisé manuellement par le co-pilote indiquant la nature de la stratégie d’évitement ou de l’obstacle.

De plus, les données de la base de données d’apprentissage sont prétraitées de la même manière que celles qui sont ensuite acquises et traitées par le calculateur pour détecter un obstacle en situation, c’est-à-dire que les étapes de traitement 200, 300 et optionnellement 400 décrites ci-avant sont mises en œuvre de la même manière sur les données d’apprentissage.

L’apprentissage supervisé permet donc d’enseigner au calculateur à reconnaître les situations correspondant aux différents étiquetages possibles. Ainsi, la mise en œuvre de l’étape 500 permet au calculateur de déterminer une situation d’évitement correspondant aux données traitées (ou la nature de l’obstacle, dans le cas où c’est l’étiquetage réalisé).

De préférence, le calculateur peut ensuite mémoriser des coordonnées GPS en lien avec la situation d’évitement déterminée dans la mémoire 11.

Dans un mode de réalisation, le dispositif de détection de dangers 1 appartient à un système 4 représenté schématiquement en [Fig. 2], qui comprend un serveur distant 3 et une pluralité de dispositifs de détection de dangers 1, qui sont tous en communication avec le serveur distant 3 via une interface de connexion au réseau R de télécommunications respective.

Avantageusement, le procédé comprend alors une étape supplémentaire 600, qui n’est mise en œuvre qu’en cas de détection effective d’un danger, au cours de laquelle le dispositif de détection de dangers 1 envoie au serveur distant une indication du danger détecté. Avantageusement, l’indication du danger comprend au minimum les coordonnées GPS correspondant à la détection du danger, ainsi que l’indication de la stratégie d’évitement correspondant au danger détecté, ou, en fonction de l’étiquetage utilisé, la nature de l’obstacle détecté.

Le serveur distant 3 peut ensuite exploiter cette information pour la retransmettre aux autres dispositifs de détection de dangers. Avantageusement, mais facultativement, le serveur distant 3 peut mettre en œuvre une stratégie de consolidation des données pour accroître la robustesse du procédé de détection, et ne retourner aux différents dispositifs de détection de dangers que les dangers qui ont été corroborés par plusieurs dispositifs.

Le serveur distant renvoie ensuite la position du danger détecté, éventuellement croisée avec une carte routière pour convertir des données GPS en une position sur une route.

A réception lors d’une étape 700, par un dispositif de détection de dangers 1, du signalement d’un danger par le serveur 3, comprenant le type de danger ou de stratégie d’évitement et la position du danger, le dispositif de détection de dangers alerte avantageusement le conducteur du véhicule, au moyen de l’interface Homme Machine 13, par un signal sonore et/ou visuel. Cette alerte peut par exemple être déclenchée quand le véhicule parvient à une distance inférieure à un seuil déterminé du danger. L’interface Homme Machine peut également représenter le danger sur une carte routière, par exemple si elle affiche simultanément une carte d’assistance à la conduite. De plus, l’alerte comporte avantageusement l’indication de la nature du danger ou de la stratégie d’évitement à employer. Optionnellement, l’alerte peut comprendre une information à l’utilisateur de la distance restante avant de parvenir au danger.

En variante, cette alerte peut être transmise directement à un dispositif d’assistance à la conduite du véhicule, par exemple un dispositif de freinage d’urgence, un régulateur de vitesse ou encore un dispositif de conduite autonome, sans être produite au conducteur par l’intermédiaire d’une Interface Homme-Machine.

Claims

Dispositif (1) de détection de dangers d’une route impliquant la mise en œuvre d’une manœuvre d’évitement d’un véhicule parcourant la route, le dispositif de détection de dangers comprenant un calculateur (10) embarqué dans le véhicule, caractérisé en ce que le calculateur (10) est configuré pour :
- acquérir (100) des signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’une pluralité de grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule,
- pour chaque signal, définir (200) une pluralité de fenêtres temporelles comprenant chacune une partie du signal, telles que chaque fenêtre temporelle recouvre partiellement une fenêtre temporelle précédente,
- mettre en œuvre (500), sur les signaux contenus dans les fenêtres temporelles, un classificateur entrainé sur une base de données d’apprentissage comprenant, pour une pluralité de situations d’évitement de danger, des enregistrements de signaux représentatifs de l’évolution des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule et des indications de stratégies d’évitement associées, pour détecter et identifier un danger impliquant une manœuvre d’évitement.
Dispositif (1) de détection de dangers selon la revendication 1, comprenant en outre une interface de communication (12) avec un serveur distant (3), dans lequel le dispositif est en outre configuré, en cas de détection d’un danger impliquant la mise en œuvre d’une manœuvre d’évitement, pour transmettre (600) au serveur distant (3) une indication de l’existence du danger et de la stratégie d’évitement associée, un temps correspondant à la détection du danger, et une localisation géographique du danger.
Dispositif (1) de détection de dangers selon la revendication 2, comprenant en outre une interface Homme-Machine (13), le dispositif étant en outre configuré pour recevoir (700) du serveur distant une indication d’un danger et une localisation géographique associée, et pour signaler le danger, par l’interface Homme-Machine, à l’approche de la localisation géographique du danger.
Dispositif (1) de détection de dangers selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les signaux représentatifs de l’évolution temporelle des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule sont échantillonnés à des fréquences différentes, et le calculateur (10) est en outre configuré pour ré-échantillonner (300) les signaux contenus dans les fenêtres temporelles selon une fréquence commune.
Dispositif (1) de détection de dangers selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le calculateur (10) est configuré pour recevoir des signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’au moins deux grandeurs physiques parmi le groupe suivant :
- accélération du véhicule,
- angle d’un volant du véhicule,
- vitesse de rotation du volant du véhicule,
- pression dans un circuit de liquide de freinage du véhicule,
- couple moteur,
- vitesse longitudinale du véhicule,
- vitesse latérale du véhicule,
- vitesse odométrique du véhicule,
- angle de lacet du véhicule,
- indicateur de sur-virage ou sous-virage du véhicule.
Dispositif de détection de dangers selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le calculateur (10) est en outre configuré pour extraire (400) des valeurs d’une pluralité de variables analytiques de chaque fenêtre temporelle définie pour chaque signal, et pour mettre en œuvre le classificateur sur lesdites valeurs des variables analytiques.
Dispositif (1) de détection selon la revendication précédente, dans lequel, pour chaque signal et pour chaque fenêtre temporelle, les variables analytiques comprennent des variables statistiques et/ou des variables dérivées d’une transformée de Fourier du signal.
Dispositif (1) de détection selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la stratégie d’évitement est choisie parmi le groupe consistant en :
- freinage d’urgence,
- évitement d’urgence par la gauche,
- évitement d’urgence par la droite,
- évidement d’urgence par la gauche et freinage,
- évitement d’urgence par la droite et freinage.
Dispositif (1) de détection de dangers selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le véhicule comprend une pluralité de capteurs embarqués (20) adaptés pour générer les signaux représentatifs de l’évolution des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule, et un bus CAN (21) connecté au capteur, et le calculateur est adapté pour acquérir les signaux par lecture du bus CAN.
Système (4) de détection de dangers comprenant un serveur (3) et une pluralité de dispositifs (1) de détection selon l’une quelconque des revendications 2 à 9, dans lequel chaque dispositif (1) est adapté pour communiquer à distance avec le serveur pour envoyer et recevoir une indication d’un danger.
Procédé de détection de dangers d’une route impliquant la mise en œuvre d’une manœuvre d’évitement par un véhicule, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif de détection comprenant un calculateur (10) embarqué dans un véhicule, et comprenant :
- l’acquisition (100) de signaux représentatifs de l’évolution temporelle d’une pluralité de grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule,
- la définition (200), pour chaque signal, d’une pluralité de fenêtres temporelles comprenant chacune une partie du signal, telles que chaque fenêtre temporelle recouvre partiellement une fenêtre temporelle précédente, et
- la mise en œuvre (500), sur les signaux contenus dans les fenêtres, d’un classificateur entrainé sur une base de données d’apprentissage comprenant, pour une pluralité de situations d’évitement de danger, un enregistrement de signaux représentatifs de l’évolution des grandeurs physiques relatives au comportement du véhicule et une indication d’une stratégie d’évitement associée, pour détecter et identifier un danger impliquant une manœuvre d’évitement.
Produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon la revendication précédente, lorsqu’il est mis en œuvre par un calculateur (10).