FR3093052A1 - Assistance à la conduite d’un véhicule, par prise de décision à partir d’informations d’environnement généralisables - Google Patents

Assistance à la conduite d’un véhicule, par prise de décision à partir d’informations d’environnement généralisables Download PDF

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FR3093052A1
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Patrick Boutard
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Abstract

Un procédé assiste la conduite d’un véhicule circulant sur des voies de circulation et comportant des capteurs acquérant des données d’environnement. Ce procédé comprend : - une première étape (10) où l’on obtient les données d’environnement acquises, - une deuxième étape (20-30) où l’on analyse les données acquises et obtenues afin de déterminer des informations statiques et dynamiques sur les voies de circulation et sur d’éventuels objets présents sur ces dernières, puis on détermine parmi ces informations celles dites pertinentes, utiles à la conduite du véhicule, et - une troisième étape (40-50) où l’on décide de maintenir le véhicule dans sa voie de circulation ou de lui faire changer de voie de circulation en fonction des informations pertinentes et d’une trajectoire de référence, puis on génère une instruction de conduite configurée pour adapter la conduite du véhicule en fonction de cette décision et des informations pertinentes et trajectoire de référence. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2

Description

ASSISTANCE À LA CONDUITE D’UN VÉHICULE, PAR PRISE DE DÉCISION À PARTIR D’INFORMATIONS D’ENVIRONNEMENT GÉNÉRALISABLES
Domaine technique de l’invention
L’invention concerne les véhicules terrestres à conduite au moins partiellement automatisée (ou autonome) et éventuellement de type automobile, et plus précisément l’assistance à la conduite de tels véhicules.
Etat de la technique
Dans ce qui suit on considère qu’un véhicule terrestre est à conduite au moins partiellement automatisée (ou autonome) lorsqu’il peut être conduit sur une route de façon automatisée (partielle ou totale (sans intervention de son conducteur)) pendant une phase de conduite automatisée, ou de façon manuelle (et donc avec intervention de son conducteur sur le volant et/ou les pédales) pendant une phase de conduite manuelle. Par exemple, la conduite automatisée (ou autonome) d’un véhicule (à conduite au moins partiellement automatisée) peut consister à diriger partiellement ou totalement ce véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant ce véhicule. Cela couvre donc toute conduite automatisée (ou autonome), du niveau 1 au niveau 5 dans le barème de l’OICA (Organisation International des Constructeurs Automobiles).
Par ailleurs, on entend ici par « véhicule terrestre » tout type de véhicule pouvant circuler sur une route, et notamment un véhicule automobile, un véhicule utilitaire, un cyclomoteur, une motocyclette, un minibus, un car, un robot de stockage dans un entrepôt, ou un engin de voirie.
De nombreux procédés d’assistance à la conduite de véhicules (à conduite au moins partiellement automatisée) ont pour but d’adapter la conduite de ces véhicules en fonction d’informations déterminées dans leur environnement à partir d’une analyse de données acquises dans ce dernier par leurs capteurs. L’invention concerne plus précisément les procédés d’assistance dans lesquels on prend une décision relative à la conduite du véhicule, comme par exemple le maintien dans sa voie de circulation ou un changement de voie de circulation, en fonction des informations d’environnement. Généralement, chaque décision est prise après une comparaison de l’environnement du véhicule, défini par les informations d’environnement, à une multitude d’environnements dont les définitions sont stockées dans une base de données du véhicule.
Un inconvénient de ce type de procédé d’assistance réside dans le fait qu’il est impossible de constituer une base de données contenant les définitions de tous les différents environnements que pourra rencontrer un véhicule dans sa vie. Par conséquent, le taux d’erreur de reconnaissance d’environnement de ce type de procédé d’assistance s’avère relativement important et donc sa mise en œuvre n’est pas autorisée par les organismes en charge de la sécurité automobile.
Il est certes possible d’introduire dans les véhicules de l’intelligence artificielle afin qu’ils puissent apprendre par eux-mêmes de nombreux environnements (à partir de bases de données de roulage ou d’essais-erreurs en simulation) et qu’ils interpolent (ou déduisent) des informations utiles dans ces environnements appris (comme reconnaître des marquages (ou délimitations) et des véhicules) en vue de pouvoir se mouvoir dans ces environnements. Cependant, dans la pratique, cette solution a ses limites du fait qu’elle ne permet pas de garantir que le véhicule prendra la bonne décision de conduite dans un environnement pour lequel il n’a pas été entraîné (et donc adoptera le comportement le mieux adapté à cet environnement). Cela résulte du fait que chaque décision doit être prise en fonction d’un nombre trop important d’informations et que bon nombre de ces informations ne sont pas d’un niveau suffisamment haut pour être généralisables.
L’invention a donc notamment pour but d’améliorer la situation.
Présentation de l’invention
Elle propose notamment à cet effet un procédé d’assistance destiné à assister la conduite d’un véhicule à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d’une route comprenant un nombre N de voies de circulation définies chacune par deux délimitations, avec N ≥ 1, et comportant au moins un capteur acquérant des données représentatives d’un environnement au moins devant le véhicule.
Ce procédé d’assistance se caractérise par le fait qu’il comprend :
- une première étape dans laquelle on obtient les données acquises par le (chaque) capteur,
- une deuxième étape dans laquelle on analyse les données acquises et obtenues afin de déterminer des informations statiques et dynamiques sur chaque voie de circulation et sur chaque éventuel objet présent sur cette dernière, puis on détermine parmi ces informations statiques et dynamiques celles qui sont utiles à la conduite du véhicule, et que l’on appelle pertinentes, et
- une troisième étape dans laquelle on décide soit de maintenir le véhicule dans sa voie de circulation, soit de faire changer de voie de circulation le véhicule, en fonction de ces informations pertinentes déterminées et d’une trajectoire de référence déterminée pour le véhicule, puis on génère une instruction de conduite configurée pour adapter la conduite du véhicule en fonction de cette décision et de ces informations pertinentes et trajectoire de référence déterminées.
Ainsi, on introduit une espèce de couche « intermédiaire » de traduction des informations de perception en informations de haut niveau généralisables qui permet de faire abstraction des particularités de l’environnement et de limiter la complexité des problèmes rencontrés.
Le procédé d’assistance selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment :
- dans sa première étape, en présence d’au moins deux capteurs dans le véhicule, on peut fusionner les données d’environnement acquises par ces capteurs, et dans sa deuxième étape on peut analyser ces données fusionnées afin de déterminer les informations statiques et dynamiques ;
- dans sa deuxième étape on peut déterminer des informations statiques choisies parmi des délimitations de voie de circulation, une possibilité de franchissement d’une délimitation de voie de circulation, une largeur de voie de circulation, une courbure de voie de circulation, et une distance séparant le véhicule d’un objet présent sur une voie de circulation ;
- dans sa deuxième étape on peut déterminer des informations dynamiques choisies parmi une vitesse maximale de passage dans chaque voie de circulation, une plus petite durée estimée avant une collision du véhicule avec un objet présent dans sa voie de circulation, une vitesse d’un objet en mouvement devant le véhicule dans sa voie de circulation, une vitesse d’un objet en mouvement derrière le véhicule dans sa voie de circulation, une durée pendant laquelle est disponible pour un changement de voie de circulation une voie de circulation qui est adjacente à la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule ;
- dans sa deuxième étape on peut déterminer la trajectoire de référence en fonction des informations pertinentes déterminées et d’un mode de conduite sélectionné par un passager du véhicule et/ou d’une consigne de vitesse limite sélectionnée par un passager du véhicule ;
- dans sa troisième étape on peut déterminer la décision en fonction de règles décisionnelles prédéfinies ou de données de décision préalablement apprises.
L’invention propose également un produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre un procédé d’assistance du type de celui présenté ci-avant pour assister la conduite d’un véhicule à conduite au moins partiellement autonome.
L’invention propose également un dispositif d’assistance, destiné à assister la conduite d’un véhicule à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d’une route comprenant un nombre N de voies de circulation définies chacune par deux délimitations, avec N ≥ 1, et comportant au moins un capteur acquérant des données représentatives d’un environnement au moins devant ledit véhicule.
Ce dispositif d’assistance se caractérise par le fait qu’il comprend au moins un processeur et au moins une mémoire agencés pour effectuer les opérations consistant à :
- obtenir les données acquises par le (chaque) capteur,
- analyser ces données acquises afin de déterminer des informations statiques et dynamiques sur chaque voie de circulation et sur chaque éventuel objet présent sur cette dernière, puis déterminer parmi ces informations statiques et dynamiques celles qui sont utiles à la conduite du véhicule, et que l’on appelle pertinentes, et
- décider soit de maintenir le véhicule dans sa voie de circulation, soit de faire changer de voie de circulation le véhicule, en fonction de ces informations pertinentes déterminées et d’une trajectoire de référence déterminée pour le véhicule, puis générer une instruction de conduite configurée pour adapter la conduite du véhicule en fonction de cette décision et de ces informations pertinentes et trajectoire de référence déterminées.
L’invention propose également un véhicule, éventuellement de type automobile, à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d’une route comprenant un nombre N de voies de circulation définies chacune par deux délimitations, avec N ≥ 1, et comportant au moins un capteur, acquérant des données représentatives d’un environnement au moins devant le véhicule, et un dispositif d’assistance du type de celui présenté ci-avant.
Brève description des figures
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels :
illustre schématiquement et fonctionnellement un véhicule situé sur l’une des deux voies de circulation d’une portion de route et équipé de deux capteurs et d’un calculateur comportant un exemple de dispositif d’assistance selon l’invention,
illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé d’assistance selon l’invention, et
illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un dispositif d’assistance selon l’invention.
Description détaillée de l’invention
L’invention a notamment pour but de proposer un procédé d’assistance à la conduite, et un dispositif d’assistance à la conduite DA associé, destinés à permettre l’assistance à la conduite d’un véhicule V1 à conduite automatisée (ou autonome).
Dans ce qui suit, on considère, à titre d’exemple non limitatif, que le véhicule V1 à conduite automatisée (ou autonome), ci-après appelé premier véhicule, est de type automobile. Il s’agit par exemple d’une voiture, comme illustré non limitativement sur la figure 1. Mais l’invention n’est pas limitée à ce type de véhicule. Elle concerne en effet tout type de véhicule terrestre à conduite au moins partiellement automatisée et pouvant circuler sur des voies de circulation terrestres. Ainsi, il pourra aussi s’agir d’un véhicule utilitaire, d’un cyclomoteur, d’une motocyclette, d’un minibus, d’un car, d’un robot de stockage dans un entrepôt, ou d’un engin de voirie, par exemple.
On a schématiquement et fonctionnellement représenté sur la figure 1 un premier véhicule V1 (à conduite automatisée (ou autonome)), circulant sur l’une des deux voies de circulation VCk (k = 1 ou 2) d’une portion de route R, ici encadrée par des rambardes de sécurité RS. On notera que la première voie de circulation VC1 est ici séparée de la rambarde de sécurité RS droite par une bande d’arrêt d’urgence BAU. Par ailleurs, cette première voie de circulation VC1 est délimitée par deux délimitations d1et d2, et la seconde voie de circulation VC2 est délimitée par deux délimitations d2et d3.
On notera que l’invention concerne toute portion de route comprenant au moins une voie de circulation. Par conséquent, le nombre N de voies de circulation d’une portion de route peut prendre n’importe quelle valeur supérieure ou égale à un (soit N ≥ 1).
Ce premier véhicule V1 comprend au moins un capteur CPj et un exemple de réalisation d’un dispositif d’assistance à la conduite DA selon l’invention.
Chaque capteur CPj est chargé d’acquérir des données qui sont représentatives de l’environnement qui est situé au moins devant le premier véhicule V1.
On notera que le nombre de capteurs CPj (chargés d’acquérir des données d’environnement) est ici égal à deux (j = 1 ou 2). Mais ce nombre peut prendre n’importe quelle valeur supérieure ou égale à un (1), dès lors que cela permet d’acquérir des données représentatives de l’environnement situé au moins devant le premier véhicule V1.
Par exemple, un premier capteur CP1 peut comprendre au moins une caméra installée dans une partie avant du véhicule (par exemple sur le pare-brise ou sur le rétroviseur intérieur), et chargée d’acquérir des images numériques au moins devant le premier véhicule V1 et éventuellement sur une partie au moins de ses deux côtés latéraux.
Egalement par exemple, le second capteur CP2 peut comprendre au moins un capteur à ultrasons ou au moins un radar ou lidar. Il (CP2) est ici chargé d’acquérir des données d’environnement représentatives de vitesses et de distances au moins devant le premier véhicule V1 et éventuellement sur une partie au moins de ses deux côtés latéraux.
On notera que le premier véhicule V1 peut aussi comprendre au moins un capteur à ultrasons, ou au moins un radar ou lidar, ou encore au moins une caméra installée dans une partie arrière ou sur au moins un côté latéral du premier véhicule V1.
Comme évoqué plus haut, l’invention propose notamment un procédé d’assistance à la conduite destiné à permettre l’assistance à la conduite du premier véhicule V1.
Ce procédé d’assistance (à la conduite) peut être au moins partiellement mis en œuvre par le dispositif d’assistance (à la conduite) DA qui comprend à cet effet au moins un processeur PR, par exemple de signal numérique (ou DSP (« Digital Signal Processor »)), et une mémoire MD.
Dans l’exemple illustré non limitativement sur la figure 1, le dispositif d’assistance (à la conduite) DA fait partie d’un calculateur CA du premier véhicule V1. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, le dispositif d’assistance DA pourrait comprendre son propre calculateur. Par conséquent, le dispositif d’assistance DA peut être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques (ou « hardware ») et de modules logiciels (ou « software »). La mémoire MD est vive afin de stocker des instructions pour la mise en œuvre par le processeur PR du procédé d’assistance.
A titre d’exemple, le calculateur CA peut être dédié au contrôle complet de la conduite du premier véhicule V1 pendant chaque phase de conduite automatisée (ou autonome).
Comme illustré sur la figure 2, le procédé d’assistance, selon l’invention, comprend trois étapes.
Dans une première étape 10 du procédé d’assistance, on (le processeur PR et la mémoire MD) commence(nt) par obtenir les données acquises par le (chaque) capteur CPj.
On notera que dans cette première étape 10, lorsque le premier véhicule V1 comprend au moins deux capteurs CPj (comme dans l’exemple illustré non limitativement), on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t fusionner les données d’environnement qui sont acquises par ces capteurs CPj. Une telle fusion de données n’est utile que lorsque des données acquises par des capteurs différents concernent une même (sous-)partie de l’environnement et/ou sont représentatives d’informations d’un même type (comme par exemple une distance ou une vitesse).
Dans une deuxième étape 20-30 du procédé d’assistance, on (le processeur PR et la mémoire MD) commence(nt) par analyser dans une sous-étape 20 les données acquises et obtenues afin de déterminer des informations statiques et dynamiques sur chaque voie de circulation VCk de la portion de route R et sur chaque éventuel objet (ou obstacle) présent sur cette première (VCk).
Par exemple, dans la sous-étape 20 on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t déterminer des informations statiques qui sont choisies parmi les délimitations d1à d3des voies de circulation VCk, la possibilité de franchissement d’une délimitation d’une voie de circulation VCk, la largeur d’une voie de circulation VCk, la courbure d’une voie de circulation VCk, et la distance séparant le premier véhicule V1 d’un objet (ou obstacle) qui est présent sur une voie de circulation VCk.
La possibilité de franchissement d’une délimitation d’une voie de circulation VCk peut être déduite du type de la délimitation (continu ou discontinu) et/ou de la détection d’un panneau d’interdiction ou de fin d’interdiction de dépasser.
La largeur d’une voie de circulation VCk peut être déduite de la distance séparant les deux délimitations de cette voie de circulation VCk.
La courbure d’une voie de circulation VCk peut être déduite de la forme de l’une au moins des deux délimitations de cette voie de circulation VCk
Egalement par exemple, dans la sous-étape 20 on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t déterminer des informations dynamiques qui sont choisies parmi des délimitations temporaires des voies de circulation VCk (par exemple déduites de plots de travaux (ou de signalisation) détectés et/ou de flux de véhicules), une vitesse maximale de passage dans chaque voie de circulation VCk, une plus petite durée estimée avant une collision du premier véhicule V1 avec un objet présent dans sa voie de circulation VC1, la vitesse d’un objet en mouvement devant le premier véhicule V1 dans sa voie de circulation VC1, la vitesse d’un objet en mouvement derrière le premier véhicule V1 dans sa voie de circulation VC1, la durée pendant laquelle est disponible pour un changement de voie de circulation une voie de circulation VC2 qui est adjacente à la voie de circulation VC1 sur laquelle circule le premier véhicule V1.
La vitesse maximale de passage dans une voie de circulation VCk peut être déduite de la détection d’un panneau de limitation de vitesse ou du type de la portion de route R (route, voie rapide ou autoroute).
La plus petite durée estimée avant une collision du premier véhicule V1 avec un objet présent dans sa voie de circulation VC1 peut concerner un objet situé soit devant ce dernier (V1) et se déplaçant moins vite que lui (V1), soit derrière ce dernier (V1) et se déplaçant plus vite que lui (V1). Elle peut être déduite de la vitesse relative entre l’objet et le premier véhicule V1.
La durée pendant laquelle est disponible pour un changement de voie de circulation une voie de circulation VC2 qui est adjacente à la voie de circulation VC1 sur laquelle circule le premier véhicule V1 peut être déduite de la présence ou absence d’objet en déplacement sur cette voie de circulation VC2 et de la vitesse relative entre ce dernier objet et le premier véhicule V1.
On notera que dans la sous-étape 20 certaines informations statiques ou dynamiques peuvent être éventuellement fournies au premier véhicule V1 par voie d’ondes, de façon directe et à courte portée (typiquement jusqu’à 3 km), par un autre véhicule situé dans son voisinage ou par une station de l’infrastructure routière. Cela peut être notamment le cas d’une courbure de voie de circulation ou de la vitesse en cours d’un véhicule. Ces informations statiques ou dynamiques peuvent être transmises au moyen de messages par exemple de type Car2X ou V2X.
On notera également que dans la sous-étape 20, lorsque l’on dispose de plusieurs capteurs CPj dont on a fusionné les données, on (le processeur PR et la mémoire MD) analyse(nt) ces données fusionnées afin de déterminer les informations statiques et dynamiques.
Puis, dans une sous-étape 30 de la deuxième étape 20-30, on (le processeur PR et la mémoire MD) détermine(nt), parmi les informations statiques et dynamiques (déterminées dans la sous-étape 20), celles qui sont utiles à la conduite du véhicule V1, et que l’on appelle pertinentes (car généralisables).
On entend ici par « informations utiles » des informations d’un niveau plus haut niveau que celui des informations directement observées par des capteurs. Elles sont donc généralement déduites plutôt qu’observées. Typiquement, il s’agit d’identifier la voie ou les voies de référence que le véhicule V1 peut suivre. Celle(s)-ci est (sont) déduite(s) des informations d’infrastructure (largeur de route, nombre de voies, marquages (ou délimitations) au sol, panneaux), des informations sur les obstacles détectés (plots de travaux (ou signalisation) au sol, autres véhicules), et d’informations a priori (comme la connaissance des portions de route et des embranchements/réductions sur un trajet). Dans chaque voie « virtuelle » identifiée (entourant ou comportant le véhicule V1), la géométrie n’existe plus (la courbure est un paramètre de la portion de route qui servira au calcul de la trajectoire du véhicule ou à la limitation des vitesses possibles), mais chaque voie virtuelle peut, par exemple, être avantageusement représentée par un segment droit. Les voies virtuelles autour du véhicule V1 constituent une espèce de réseau de métro comme sur les panneaux de synthèse ou un « graphe » (les tronçons adjacents peuvent être représentés en tant que simples paramètres ou bien être directement reliés ensemble dans le graphe via des nœuds de type avant/après/gauche/droite - des tronçons dotés de paramètres (comme par exemple la courbure, la vitesse maximale, le type d’adhérence, les marquages permettant de passer sur la voie de gauche ou de droite en l’absence d’obstacle, ou les tronçons adjacents accessibles) sont positionnés dans un graphe où les nœuds correspondent à des changements de ces propriétés ou la présence d’un élément particulier (comme par exemple un stop)). Les obstacles peuvent être étiquetés (ajout de paramètres, par exemple sur le type ou le risque), « repositionnés » sur ces tronçons pour donner une information additionnelle dynamique sur la disponibilité de chaque voie virtuelle. Typiquement, une information utile (et donc généralisable) pourra être le temps pendant lequel un tronçon est libre ou le temps avant qu’un tronçon soit disponible, chaque temps précité étant calculé à partir de la position et de la vitesse relative des obstacles. La décision se fait en « lisant » les paramètres du tronçon actuel, comme par exemple « je peux aller à telle vitesse maximale sur A km, mais dans B secondes un obstacle à C km/h est dans ma voie », ou « je ne peux pas changer de voie à droite, mais je peux changer de voie à gauche et aller sur le tronçon D qui sera libre dans E secondes », ou « E < B, donc je prévois un changement de voie dans un temps compris entre E et B secondes ». On peut ainsi « raisonner » de manière logique sur des informations de contexte, de haut niveau et donc généralisables (quasiment tout problème de conduite se résume alors au fait de rester dans une voie, ici virtuelle, de réguler sa vitesse sur les obstacles éventuels dans cette voie virtuelle, et de changer temporairement de voie lorsqu’une impossibilité se présente). Pour le module de décision, un changement de route dans un échangeur ne sera pas visible (car la voie virtuelle suivra la route permettant de passer d’une route à l’autre), ou l’adaptation de la trajectoire dans une zone de travaux ne sera pas visible (car la voie virtuelle prendra déjà en compte la voie modifiée ou déviée en fonction des plots, délimitations ou marquages et flux de voitures observés).
Ainsi, on ne conserve pour la prise de décision (décrite plus loin) que des informations ayant un niveau élevé (sur le plan décisionnel) et dont le nombre total est faible.
Dans une troisième étape 40-50 du procédé d’assistance, on (le processeur PR et la mémoire MD) commence(nt) par décider dans une sous-étape 40 soit de maintenir le premier véhicule V1 dans sa voie de circulation VC1, soit de faire changer le premier véhicule V1 de voie de circulation (ici de VC1 à VC2), en fonction des informations pertinentes déterminées et d’une trajectoire de référence déterminée pour le premier véhicule V1.
La décision étant désormais prise en fonction d’informations ayant un niveau élevé et en nombre restreint, elle est beaucoup plus simple à prendre et surtout beaucoup plus sûr (et donc plus fiable). En outre, elle peut être prise par un module de décision maîtrisé, et plus simple à valider. Dans l’art antérieur, un module de décision basé sur au moins un réseau de neurones ne peut pas être validé de manière formelle, ce qui est un frein à la commercialisation d’un dispositif doté d’un tel module de décision.
Puis, dans une sous-étape 50 de la troisième étape 40-50, on (le processeur PR et la mémoire MD) génère(nt) une instruction de conduite qui est configurée pour adapter la conduite du premier véhicule V1 en fonction de cette décision et des informations pertinentes et trajectoire de référence déterminées.
Par exemple, dans la situation de dépassement illustrée sur la figure 1, une instruction peut réclamer l’adaptation de la vitesse du premier véhicule V1 sans modification de son cap (et donc de l’angle de braquage de ses roues directrices), afin qu’il suive le deuxième véhicule V2 au moins tant que le troisième véhicule V3 n’a pas fini de le dépasser. On notera que l’invention concerne aussi les traversées de rond-point ou d’intersection et les entrées/sorties de routes.
L’invention permet donc, d’une part, d’utiliser un même module de décision pour un plus grand nombre d’environnements et de situations, et, d’autre part, de valider ce module de décision plus facilement (voire exploiter un modèle simple à base de règles, ce qui n’est pas possible avec un module de détection devant prendre en compte directement la complexité de tous les environnements). En outre, grâce à la plus grande sûreté (et fiabilité) de chaque décision, chaque instruction d’adaptation de la conduite est mieux adaptée à l’environnement réel du premier véhicule V1.
On notera que dans la deuxième étape 20-30 on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(en)t déterminer la trajectoire de référence en fonction des informations pertinentes préalablement déterminées et d’un mode de conduite sélectionné par un passager du premier véhicule V1 et/ou d’une consigne de vitesse limite sélectionnée par un passager du premier véhicule V1. Mais la trajectoire de référence peut être déterminée par un autre équipement que le dispositif d’assistance DA (et notamment par un planificateur). Cette trajectoire de référence peut aussi être déduite des voies de circulation VCk qui ont été détectées à partir des données d’environnement (éventuellement fusionnées).
On notera également que dans la troisième étape 40-50 on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(en)t déterminer la décision en fonction de règles décisionnelles prédéfinies (et donc stockées) ou de données de décision qui ont été préalablement apprises (et stockées). Chaque décision peut, par exemple, être prise à partir de la trajectoire de référence (définie par une mission), des informations de haut niveau fournies par la couche intermédiaire précitée, des contraintes de confort, et de règles de conduite embarquées dans le véhicule V1 ou apprises par le module de décision qui en a sa propre représentation (un réseau de neurones par exemple ne stocke pas toutes les données qui ont permis de l’entraîner, mais il stocke la connaissance qu’il s’est construit à partir de ces règles).
Cette troisième étape 40-50 est simplifiée par la réalisation de la deuxième étape 20-30 et peut donc être réalisée par une portion de dispositif « simple » à base de règles, plus facilement maitrisable et validable. Mais elle peut aussi être mise en œuvre par un module de décision appris (ou entraîné), comme par exemple au moins un réseau de neurones (avantageusement plus simple que son équivalent de l’art antérieur qui aurait dû traiter toute la complexité de l’environnement, sans étape préalable de simplification (extraction de données de haut niveau)).
On notera également que l’invention propose aussi un produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement de type circuits électroniques (ou hardware), comme par exemple le processeur PR, est propre à mettre en œuvre le procédé d’assistance à la conduite décrit ci-avant pour assister la conduite du premier véhicule V1.
On notera également que sur la figure 1 le dispositif d’assistance DA est très schématiquement illustré avec seulement sa mémoire vive MD et son processeur PR qui peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. On entend par circuit intégré (ou imprimé) tout type de dispositif apte à effectuer au moins une opération électrique ou électronique. Mais, comme illustré non limitativement sur la figure 1, le dispositif d’assistance DA peut aussi comprendre une mémoire de masse MM, notamment pour le stockage des données d’environnement acquises, des informations statiques et dynamiques, des informations pertinentes, et d’éventuelles données intermédiaires intervenant dans tous ses calculs et traitements. Par ailleurs, ce dispositif d’assistance DA peut aussi comprendre une interface d’entrée IE pour la réception d’au moins les données d’environnement acquises, et éventuellement des données de position du premier véhicule V1 (fournies par un dispositif d’aide à la navigation présent dans ce dernier (V1) de façon permanente ou de façon temporaire (lorsqu’il fait partie d’un équipement portable ou d’un téléphone mobile intelligent (ou smartphone ») ou d’une tablette accompagnant un passager)), pour les utiliser dans des calculs ou traitements, éventuellement après les avoir mises en forme et/ou démodulées et/ou amplifiées, de façon connue en soi, au moyen d’un processeur de signal numérique PR’. De plus, ce dispositif d’assistance DA peut aussi comprendre une interface de sortie IS, notamment pour la transmission des instructions qu’il génère.
On notera également qu’une ou plusieurs étapes et/ou une ou plusieurs sous-étapes du procédé d’assistance à la conduite peuvent être effectuées par des composants différents. Ainsi, le procédé d’assistance à la conduite peut-être mis en œuvre par une pluralité de processeurs de signal numérique, mémoire vive, mémoire de masse, interface d’entrée, interface de sortie.

Claims (10)

  1. Procédé d’assistance de la conduite d’un véhicule (V1) à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d’une route comprenant un nombre N de voies de circulation (VCk) définies chacune par deux délimitations, avec N ≥ 1, et comportant au moins un capteur (CPj) acquérant des données représentatives d’un environnement au moins devant ledit véhicule (V1), caractérisé en ce qu’il comprend :
    - une première étape (10) dans laquelle on obtient lesdites données acquises par ledit capteur (CPj),
    - une deuxième étape (20-30) dans laquelle on analyse lesdites données acquises et obtenues afin de déterminer des informations statiques et dynamiques sur chaque voie de circulation (VCk) et sur chaque éventuel objet présent sur cette dernière (VCk), puis on détermine parmi ces informations statiques et dynamiques celles qui sont utiles à la conduite dudit véhicule (V1), et que l’on appelle pertinentes, et
    - une troisième étape (40-50) dans laquelle on décide soit de maintenir ledit véhicule (V1) dans sa voie de circulation (VCk), soit de faire changer de voie de circulation (VCk’) ledit véhicule (V1), en fonction desdites informations pertinentes déterminées et d’une trajectoire de référence déterminée pour ledit véhicule (V1), puis on génère une instruction de conduite configurée pour adapter la conduite dudit véhicule (V1) en fonction de ladite décision et desdites informations pertinentes et trajectoire de référence déterminées.
  2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10), en présence d’au moins deux capteurs dans ledit véhicule (V1), on fusionne lesdites données d’environnement acquises par lesdits capteurs (CPj), et dans ladite deuxième étape (20-30) on analyse lesdites données fusionnées afin de déterminer lesdites informations statiques et dynamiques.
  3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que dans ladite deuxième étape (20-30) on détermine des informations statiques choisies parmi des délimitations de voie de circulation (VCk), une possibilité de franchissement d’une délimitation de voie de circulation (VCk), une largeur de voie de circulation (VCk), une courbure de voie de circulation (VCk), et une distance séparant ledit véhicule (V1) d’un objet présent sur une voie de circulation (VCk).
  4. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que dans ladite deuxième étape (20-30) on détermine des informations dynamiques choisies parmi une vitesse maximale de passage dans chaque voie de circulation (VCk), une plus petite durée estimée avant une collision dudit véhicule (V1) avec un objet présent dans sa voie de circulation (VC1), une vitesse d’un objet en mouvement devant ledit véhicule (V1) dans sa voie de circulation (VC1), une vitesse d’un objet en mouvement derrière ledit véhicule (V1) dans sa voie de circulation (VC1), une durée pendant laquelle est disponible pour un changement de voie de circulation une voie de circulation (VC2) qui est adjacente à ladite voie de circulation (VC1) sur laquelle circule ledit véhicule (V1).
  5. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que dans ladite deuxième étape (20-30) on détermine ladite trajectoire de référence en fonction desdites informations pertinentes déterminées et d’un mode de conduite sélectionné par un passager dudit véhicule (V1) et/ou d’une consigne de vitesse limite sélectionnée par un passager dudit véhicule (V1).
  6. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que dans ladite troisième étape (40-50) on détermine ladite décision en fonction de règles décisionnelles prédéfinies ou de données de décision préalablement apprises.
  7. Produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé d’assistance selon l’une des revendications précédentes pour assister la conduite d’un véhicule (V1) à conduite au moins partiellement autonome.
  8. Dispositif d’assistance (DA) pour assister la conduite d’un véhicule (V1) à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d’une route comprenant un nombre N de voies de circulation (VCk) définies chacune par deux délimitations, avec N ≥ 1, et comportant au moins un capteur (CPj) acquérant des données représentatives d’un environnement au moins devant ledit véhicule (V1), caractérisé en ce qu’il comprend au moins un processeur (PR) et au moins une mémoire (MD) agencés pour effectuer les opérations consistant à :
    - obtenir lesdites données acquises par ledit capteur (CPj),
    - analyser lesdites données acquises afin de déterminer des informations statiques et dynamiques sur chaque voie de circulation (VCk) et sur chaque éventuel objet présent sur cette dernière (VCk), puis déterminer parmi ces informations statiques et dynamiques celles qui sont utiles à la conduite dudit véhicule (V1), et que l’on appelle pertinentes, et
    - décider soit de maintenir ledit véhicule (V1) dans sa voie de circulation (VCk), soit de faire changer de voie de circulation (VCk’) ledit véhicule (V1), en fonction desdites informations pertinentes déterminées et d’une trajectoire de référence déterminée pour ledit véhicule (V1), puis générer une instruction de conduite configurée pour adapter la conduite dudit véhicule (V1) en fonction de ladite décision et desdites informations pertinentes et trajectoire de référence déterminées.
  9. Véhicule (V1) à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une portion d’une route comprenant un nombre N de voies de circulation (VCk) définies chacune par deux délimitations, avec N ≥ 1, et comportant au moins un capteur (CPj) acquérant des données représentatives d’un environnement au moins devant ledit véhicule (V1), caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif d’assistance (DA) selon la revendication 8.
  10. Véhicule selon la revendication 9, caractérisé en ce qu’il est de type automobile.
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