FR3093311A1

FR3093311A1 - Assistance à la conduite d’un véhicule, par détermination de la contrôlabilité de sa conduite

Info

Publication number: FR3093311A1
Application number: FR1902088A
Authority: FR
Inventors: Frederic Large; Patrick Boutard; Jose Antonio Flores Gonzalez
Original assignee: PSA Automobiles SA
Current assignee: PSA Automobiles SA
Priority date: 2019-02-28
Filing date: 2019-02-28
Publication date: 2020-09-04
Anticipated expiration: 2039-02-28
Also published as: FR3093311B1

Abstract

Un procédé assiste la conduite d’un véhicule circulant sur une voie de circulation définie par deux délimitations et comportant un capteur acquérant des images de son environnement. Ce procédé comprend : - une première étape (10) où l’on obtient chaque image acquise, et - une seconde étape (20-50) où l’on analyse chaque image obtenue pour déterminer les délimitations et estimer une première valeur représentative de l’adhérence de cette voie de circulation, puis l’on estime une deuxième valeur représentative de la qualité des délimitations déterminées, puis l’on estime une troisième valeur représentative de la qualité globale de la voie de circulation en fonction des première et deuxième valeurs, puis l’on délivre une quatrième valeur représentative d’un niveau de contrôlabilité de la conduite du véhicule et fonction de cette troisième valeur estimée. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2

Description

ASSISTANCE À LA CONDUITE D’UN VÉHICULE, PAR DÉTERMINATION DE LA CONTRÔLABILITÉ DE SA CONDUITE

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.

Comme le sait l’homme de l’art, il existe de nombreux procédés d’assistance à la conduite de véhicules (à conduite au moins partiellement automatisée) ayant pour but de contrôler 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, et en particulier de données numériques d’images.

Certaines de ces informations d’environnement sont les délimitations des voies de circulation sur lesquelles circulent les véhicules, et à partir desquelles on peut, notamment, déterminer la position relative du véhicule sur sa voie de circulation et la manœuvre qu’il doit effectuer, comme par exemple un dépassement par changement de voie de circulation ou un maintien dans sa voie de circulation.

Pour que la conduite du véhicule soit correctement contrôlée, il est donc indispensable non seulement que les délimitations d’au moins sa voie de circulation soient correctement déterminées (en particulier par rapport à un référentiel attaché au véhicule), mais également que la manœuvre décidée puisse être effectivement effectuée sur la portion de voie de circulation concernée. La première condition nécessite que les délimitations ne soient pas confondues avec des éléments présents sur la voie de circulation, comme par exemple des reflets ou des joints de goudron. La seconde et dernière condition nécessite que la qualité de la portion de voie de circulation concernée, et en particulier son adhérence, soit suffisamment bonne pour permettre au véhicule d’effectuer la manœuvre décidée.

Or, il n’existe pas actuellement de solution connue permettant d’estimer à l’instant considéré la qualité de la portion de voie de circulation, hormis celle fondée sur des informations météorologiques, lesquelles sont générales et non locales, souvent indisponibles ou inexistantes pour de très nombreuses voies de circulation, et pas assez souvent mises à jour.

Par ailleurs, il existe des procédés d’assistance qui utilisent un module de filtrage pour filtrer les délimitations déterminées afin de ne retenir que celles qui sont estimées suffisamment robustes (ou fiables). Cependant, on comprendra qu’une telle solution de filtrage est curative et non préventive, et donc ne garantit pas que les délimitations filtrées sont effectivement utilisables pour contrôler la conduite automatisée d’un véhicule.

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 voie de circulation définie par deux délimitations, et comportant au moins un capteur acquérant des images représentatives d’un environnement au moins devant lui.

Ce procédé d’assistance se caractérise par le fait qu’il comprend :

- une première étape dans laquelle on obtient chaque image acquise par le capteur, et

- une seconde étape dans laquelle on analyse chaque image obtenue afin de déterminer les délimitations de la voie de circulation et d’estimer une première valeur représentative d’une adhérence de cette dernière, puis on estime une deuxième valeur représentative d’une qualité de ces délimitations déterminées, puis on estime une troisième valeur représentative d’une qualité globale de la voie de circulation en fonction de ces première et deuxième valeurs estimées, puis on délivre une quatrième valeur représentative d’un niveau de contrôlabilité de la conduite du véhicule et fonction de cette troisième valeur estimée.

Grâce à la détermination du niveau de contrôlabilité du véhicule, fonction de la qualité globale de la portion de voie de circulation sur laquelle s’apprête à circuler le véhicule, on peut mieux contrôler la conduite du véhicule (par exemple en introduisant des marges de sécurité plus ou moins importantes et/ou en alertant son éventuel conducteur) et ainsi réduire la probabilité qu’une prise de décision de conduite soit mal appropriée, voire inappropriée, et donc potentiellement dangereuse.

Le procédé d’assistance selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment :

- dans sa seconde étape on peut estimer la deuxième valeur en fonction d’une capacité de détection des délimitations de façon robuste à partir de l’image obtenue ;

+ dans sa seconde étape on peut estimer la capacité de détection en fonction d’écarts ou de proportion d’erreur entre des positions géographiques des délimitations déterminées et des positions géographiques de délimitations correspondantes de la voie de circulation déterminées antérieurement ;

* dans sa seconde étape on peut utiliser des délimitations déterminées antérieurement à longue distance du véhicule ou stockées en correspondance de leurs positions géographiques dans une mémoire du véhicule ;

- dans sa seconde étape on peut estimer la première valeur en fonction d’une capacité de contrôle d’exécution correcte d’une manœuvre planifiée pour le véhicule ;

+ dans sa seconde étape on peut estimer la capacité de contrôle d’exécution en fonction d’un écart entre une trajectoire escomptée pour réaliser correctement la manœuvre planifiée et une trajectoire effectivement réalisée par le véhicule ;

- dans sa seconde étape on peut estimer la première valeur en fonction, en outre, d’informations météorologiques reçues dans le véhicule.

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 déterminer un niveau de contrôlabilité de la conduite d’un véhicule à conduite au moins partiellement autonome sur une voie de circulation sur laquelle il circule.

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 voie de circulation définie par deux délimitations, et comportant au moins un capteur acquérant des images représentatives d’un environnement au moins devant le 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 chaque image acquise par le capteur,

- analyser chaque image obtenue afin de déterminer les délimitations de la voie de circulation et d’estimer une première valeur représentative d’une adhérence de cette dernière, puis

- estimer une deuxième valeur représentative d’une qualité de ces délimitations déterminées, puis

- estimer une troisième valeur représentative d’une qualité globale de la voie de circulation en fonction de ces première et deuxième valeurs estimées, puis

- délivrer une quatrième valeur représentative d’un niveau de contrôlabilité de la conduite du véhicule et fonction de la troisième valeur estimée.

L’invention propose également un véhicule, éventuellement de type automobile, à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une voie de circulation définie par deux délimitations, et comportant au moins un capteur acquérant des images représentatives d’un environnement au moins devant lui 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 équipé d’un capteur, d’un premier dispositif d’assistance et d’un exemple de réalisation d’un second dispositif d’assistance selon l’invention, et

illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé 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 (second) dispositif d’assistance à la conduite DA2 associé, destinés à permettre l’assistance à la conduite d’un véhicule V à conduite automatisée (ou autonome), et plus précisément à déterminer si la conduite de ce véhicule V est contrôlable sur la voie de circulation sur laquelle il circule.

Dans ce qui suit, on considère, à titre d’exemple non limitatif, que le véhicule V à conduite automatisée (ou autonome) est de type automobile. Il s’agit par exemple d’une voiture. 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 véhicule V (à conduite automatisée (ou autonome)), destiné à circuler sur des voies de circulation de routes. Chaque voie de circulation est délimitée par deux délimitations (ou marquages) dj (j = 1 ou 2), et deux voies de circulation adjacentes peuvent avoir une délimitation commune.

Ce véhicule V comprend au moins un capteur CP, un premier dispositif d’assistance à la conduite DA1 et un second dispositif d’assistance à la conduite DA2 selon l’invention.

Le capteur CP est chargé d’acquérir des données numériques définissant des images de l’environnement qui est situé au moins devant le véhicule V. Par exemple, ce capteur CP peut comprendre au moins une caméra installée dans une partie avant du véhicule (par exemple sur le pare-brise ou sur le rétroviseur intérieur ou sur le toit ou dans un montant de baie ou encore dans une calandre (dans le cadre d’un véhicule assez haut tel qu’un pick-up ou un bus)), et chargée d’acquérir des images numériques au moins devant le véhicule V et éventuellement sur une partie au moins de ses deux côtés latéraux.

On notera que le véhicule V peut comprendre d’autres capteurs chargés d’acquérir des données représentatives de l’environnement situé devant ou derrière ou sur au moins un côté latéral. Ces autres capteurs peuvent comprendre au moins un capteur à ultrasons ou au moins un radar ou lidar ou au moins une autre caméra.

Le premier dispositif d’assistance à la conduite DA1 est agencé de manière à contrôler la conduite du véhicule V en fonction d’informations déterminées dans son environnement à partir d’une analyse des données d’environnement (et en particulier des images) acquises au moins par son capteur CP. L’invention ne concernant pas directement ce premier dispositif d’assistance à la conduite DA1, il ne sera pas ici décrit en détail. Comme on le verra plus loin, il n’assure son contrôle de la conduite du véhicule V qu’à condition qu’il y soit autorisé par le second dispositif d’assistance à la conduite DA2 selon l’invention (décrit plus loin). Par ailleurs, il comprend son propre calculateur ou bien fait partie d’un calculateur, par exemple dédié à la supervision du fonctionnement du véhicule V.

Comme évoqué plus haut, l’invention propose notamment un procédé d’assistance à la conduite destiné à permettre l’assistance à la conduite du véhicule V, et plus précisément à déterminer si la conduite de ce véhicule V est contrôlable sur la voie de circulation sur laquelle il circule.

Ce procédé d’assistance (à la conduite) peut être mis en œuvre par le second dispositif d’assistance (à la conduite) DA2 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 second dispositif d’assistance (à la conduite) DA2 comprend son propre calculateur qui est couplé au premier dispositif d’assistance DA1. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, il pourrait faire partie d’un calculateur, par exemple dédié à la supervision du véhicule V, ou du premier dispositif d’assistance DA1. Par conséquent, le second dispositif d’assistance DA2 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.

Le procédé d’assistance, selon l’invention, comprend des première 10 et seconde 20-50 étapes décrites ci-après en référence à la figure 2.

Dans une première étape 10 du procédé d’assistance, on (le processeur PR et la mémoire MD) commence(nt) par obtenir chaque image acquise par le capteur CP.

On notera que dans cette première étape 10, lorsque le véhicule V comprend au moins un autre capteur que celui référencé CP, on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t éventuellement fusionner les données d’environnement qui sont acquises par ces capteurs (dont CP). 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 seconde étape 20-50 du procédé d’assistance, on (le processeur PR et la mémoire MD) commence(nt) par analyser, dans une sous-étape 20, chaque image acquise et obtenue, afin de déterminer les délimitations dj de la voie de circulation du véhicule V et d’estimer une première valeur v1 qui est représentative de l’adhérence de cette voie de circulation. On notera que dans une variante la détermination des délimitations dj pourrait être réalisée par le premier dispositif d’assistance DA1 ou bien par un module dédié à l’analyse des images issues du capteur CP.

Dans ce qui suit et ce qui précède, on entend par « déterminer les délimitations » le fait de déterminer au moins la forme ou la courbure de chaque délimitation dj et les positions géographiques de points de chaque délimitation dj. Les positions géographiques peuvent être dans le repère de l’image, ou dans le repère du véhicule, ou dans tout autre repère dans lequel les décisions sont prises.

Par ailleurs, on notera que la première valeur v1 peut être numérique ou alphanumérique.

Puis, dans une sous-étape 30 de la seconde étape 20-50, on (le processeur PR et la mémoire MD) estime(nt) une deuxième valeur v2 qui est représentative de la qualité des délimitations dj déterminées dans la sous-étape 20.

On notera que la deuxième valeur v2 peut être numérique ou alphanumérique.

Puis, dans une sous-étape 40 de la seconde étape 20-50, on (le processeur PR et la mémoire MD) estime(nt) une troisième valeur v3 qui est représentative de la qualité globale de la voie de circulation du véhicule V en fonction des première v1 et deuxième v2 valeurs estimées respectivement dans les sous-étapes 20 et 30. En d’autres termes, on déduit à chaque instant de la qualité des délimitations dj et de l’adhérence la qualité globale de la portion de voie de circulation sur laquelle s’apprête à circuler le véhicule V, ce qui fournit une information robuste (ou fiable) quasiment en temps réel.

On notera que la troisième valeur v3 peut être numérique ou alphanumérique.

Puis, dans une sous-étape 50 de la seconde étape 20-50, on (le processeur PR et la mémoire MD) délivre(nt) une quatrième valeur v4 qui est représentative du niveau de contrôlabilité de la conduite du véhicule V et fonction de la troisième valeur v3 estimée dans la sous-étape 40.

On notera également que la quatrième valeur v4 peut être numérique ou alphanumérique.

Par exemple, cette quatrième valeur v4 peut être déterminée en comparant la troisième valeur v3 estimée à un seuil prédéfini ou à une plage de valeurs numériques ou à un ensemble de valeurs alphanumériques, ou encore par un simple classement.

Cette détermination du niveau de contrôlabilité du véhicule V, fonction de la qualité globale de la portion de voie de circulation sur laquelle s’apprête à circuler le véhicule V, permet de mieux contrôler la conduite de ce dernier (V), par exemple en introduisant des marges de sécurité plus ou moins importantes (selon que le niveau de contrôlabilité est moins ou plus élevé). On comprendra en effet que plus la qualité globale de la portion de voie de circulation, sur laquelle s’apprête à circuler le véhicule V, est faible, plus le niveau de contrôlabilité du véhicule V sera faible. On notera que l’insuffisance de qualité globale peut résulter d’une trop forte incertitude sur les délimitations dj et/ou d’une trop forte probabilité que le véhicule V ne puisse pas effectuer une manœuvre planifiée par le premier dispositif d’assistance DA1 compte tenu de l’adhérence de la portion de voie de circulation sur laquelle il s’apprête à circuler. On réduit ainsi la probabilité qu’une prise de décision de conduite (par le premier dispositif d’assistance DA1 ou par l’éventuel conducteur) soit mal appropriée, voire inappropriée, et donc potentiellement dangereuse.

On notera que selon la quatrième valeur v4 délivré, on peut décider d’interdire le contrôle de la conduite du véhicule V (ici par le premier dispositif d’assistance DA1), ou autoriser ce contrôle avec des marges de sécurité plus ou moins fortes (les marges de sécurité étant d’autant plus fortes que le niveau de contrôlabilité est faible), et/ou alerter l’éventuel conducteur d’un risque de perte de contrôle afin de l’inciter à adapter sa conduite en conséquence par un nouveau paramétrage du contrôle du véhicule V.

Après la délivrance d’une quatrième valeur v4, on (le processeur PR et la mémoire MD) recommence(nt) ensuite la première étape 10 en obtenant l’image suivante acquise par le capteur CP, puis la seconde étape 20-50.

Grâce à l’invention, chaque décision prise par le premier dispositif d’assistance DA1 ou par l’éventuel conducteur est donc plus sûre (et plus fiable) car mieux adaptée à l’environnement réel du véhicule V.

Par exemple, dans la sous-étape 30 de la seconde étape (20-50), on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t estimer la deuxième valeur v2 en fonction de la capacité de détection des délimitations dj de façon robuste (ou fiable) à partir de l’image obtenue lors de la première étape 10.

Pour ce faire, on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t, par exemple, estimer la capacité de détection en fonction d’écarts ou de proportion d’erreur entre les positions géographiques des délimitations déterminées dj et les positions géographiques de délimitations correspondantes de la voie de circulation déterminées antérieurement. On considère ici que si les positions géographiques des délimitations déterminées dj présentent des écarts substantiels par rapport aux positions géographiques des délimitations déterminées antérieurement, c’est que ces délimitations déterminées dj se sont dégradées et/ou que les conditions extérieures rendent difficile leur détermination. Par conséquent, plus l’écart est important (ou plus la proportion d’erreur est importante), moins la qualité des délimitations déterminées dj est bonne.

Par exemple, on peut estimer l’écart ou la proportion d’erreur en déterminant par l’observation des faux positifs et des faux négatifs. Un faux positif peut, par exemple, résulter de la présence d’eau sur la route lors du passage de roues d’un véhicule passé avant ou sur un joint devenu réfléchissant comme une délimitation (ou un marquage). Un faux négatif peut, par exemple, résulter de la présence d’eau sur la route qui rend cette dernière brillante dans sa globalité et masque au moins partiellement ses délimitations (ou marquages) du fait que leur contraste avec le reste de la chaussée n’est plus aussi marqué. Les faux positifs et faux négatifs peuvent, par exemple, être détectés par une représentation en vue aérienne locale des délimitations dj, obtenue à partir d’une ou plusieurs caméras d’aide aux manœuvres, dont l’angle de vue et la proximité du sol limitent les erreurs de détections.

La position géographique d’une délimitation dj détectée devant le véhicule V peut, par exemple, être déduite de la position en cours du véhicule V, laquelle est fournie par un dispositif d’aide à la navigation DAN qui est présent dans le véhicule V de façon permanente (comme illustré sur la figure 1 de façon non limitative), 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). Mais chaque position géographique d’une délimitation dj détectée pourrait aussi être fournie par d’autres capteurs.

A titre d’exemple, dans la sous-étape 30 de la seconde étape (20-50), on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t utiliser des délimitations qui ont été déterminées antérieurement à longue distance. Dans ce cas, une observation des délimitations dj peut être réalisée sur les images acquises par la caméra frontale lorsqu’elles (dj) sont encore à distance du véhicule V. Ces détections sont mémorisées afin de pouvoir être confirmées ou infirmées lorsque le véhicule V arrive au niveau de ces délimitations dj détectées, par exemple à l’aide de caméras d’aide au manœuvre (à minima une caméra de recul). Les écarts et correspondances, associés à des informations de contexte optionnelles, peuvent permettre de caractériser un état de performance du système et de l’associer à un type de situation (comme par exemple le type de revêtement, l’état des délimitations dj, ou la présence de pluie sur la route), et donc d’observer localement des délimitations dj qui avaient été détectées alors qu’elles étaient encore loin. Dans ce cas, on doit stocker temporairement dans le véhicule V pendant quelques temps les délimitations déterminées à longue distance en correspondance de leurs positions géographiques afin qu’elles puissent être comparées, lors des instants suivants, aux délimitations dj.

En variante, on peut utiliser des délimitations qui sont stockées en correspondance de leurs positions géographiques dans une mémoire du véhicule V ou qui sont communiquées en temps réel par l’infrastructure routière et/ou par d’autres véhicules. Dans ce cas, les délimitations à longue distance et les positions géographiques correspondantes peuvent faire partie d’une base de données d’une cartographie routière faisant partie du dispositif d’aide à la navigation DAN précité, ou bien d’une base de données qui est enrichie lors de chaque trajet du véhicule V. On réalise alors une comparaison des détections dans l’image avec une cartographie de référence, ou équivalent, indiquant les délimitations à détecter.

Egalement par exemple, dans la sous-étape 20 de la seconde étape (20-50), on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t estimer la première valeur v1 en fonction de la capacité de contrôle d’exécution correcte d’une manœuvre qui a été planifiée pour le véhicule V (ici par le premier dispositif d’assistance DA1). On comprendra que dans cette dernière option on calcule un estimateur à partir de la différence entre le souhaité et le réalisé.

Pour mettre en œuvre cette dernière option, on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t, par exemple, estimer la capacité de contrôle d’exécution en fonction d’un écart entre la trajectoire qui est escomptée (ici par le premier dispositif d’assistance DA1) pour réaliser correctement la manœuvre planifiée et la trajectoire qui est effectivement réalisée par le véhicule V. Cette dernière trajectoire effective est facilement déterminable à partir des enregistrements temporaires des positions géographiques qui sont prises successivement par le véhicule V, et qui sont fournies par le dispositif d’aide à la navigation DAN précité. On considère ici que si la trajectoire effectivement suivie par le véhicule V présente des écarts substantiels par rapport à la trajectoire escomptée, c’est que la contrôlabilité de la conduite n’est pas suffisamment bonne. Par conséquent, plus l’écart est important, moins la contrôlabilité est bonne. Cela peut, par exemple, résulter de l’adhérence de la portion de voie de circulation ou d’un problème de pneumatique ou encore d’un chargement particulier du véhicule.

On notera que dans la sous-étape 20 de la seconde étape 20-50, on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t, par exemple, estimer la première valeur v1 en fonction, en outre, d’informations météorologiques qui sont reçues dans le véhicule V. On comprendra en effet qu’en présence de certaines mauvaises conditions météorologiques (comme par exemple du verglas, de la neige, de la grêle ou de la pluie) on s’attend à ce que l’adhérence de la portion de voie de circulation soit réduite.

On notera également que dans la sous-étape 30 de la seconde étape 20-50, on (le processeur PR et la mémoire MD) peu(ven)t, par exemple, estimer la deuxième valeur v2 en fonction, en outre, des informations météorologiques précitées. On comprendra en effet qu’en présence de certaines mauvaises conditions météorologiques (comme par exemple du brouillard, du verglas, de la neige, de la grêle, de la pluie ou un soleil rasant), on s’attend à ce que la détection des délimitations dj soit plus difficile, et donc que leur qualité soit réduite.

On notera également que l’invention peut aussi permettre de constituer une (ou participer à la constitution d’une) base de données d’apprentissage d’un réseau de neurones de prise de décision. Une telle base contient pour chaque image d’environnement (éventuellement complétée d’information(s) de contexte), le niveau d’adhérence estimé, et peut être exploitée hors-ligne pour une mise à jour maîtrisée du modèle, ou directement sur le véhicule V, pour des trajets réguliers pour lesquels les données pourront être confirmées avant d’être apprises.

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 déterminer un niveau de contrôlabilité de la conduite du véhicule V sur la voie de circulation sur laquelle il circule.

On notera également que sur la figure 1 le second dispositif d’assistance DA2 est très schématiquement illustré avec 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 second dispositif d’assistance DA2 peut aussi comprendre une mémoire de masse MM, notamment pour le stockage des images et données d’environnement acquises, des définitions des trajectoires et manœuvres, des délimitations déterminées (y compris à longue distance) et de leurs positions géographiques associées, d’éventuelles informations météorologiques, et d’éventuelles données intermédiaires intervenant dans tous ses calculs et traitements. Par ailleurs, ce second dispositif d’assistance DA2 peut aussi comprendre une interface d’entrée IE pour la réception d’au moins les images et données d’environnement acquises, les définitions des trajectoires et manœuvres, les délimitations déterminées (y compris à longue distance) et leurs positions géographiques associées, et les éventuelles informations météorologiques, 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 second dispositif d’assistance DA2 peut aussi comprendre une interface de sortie IS, notamment pour la transmission des autorisations et interdictions de contrôle de conduite qu’il détermine pour le premier dispositif d’assistance DA1.

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

Procédé d’assistance de la conduite d’un véhicule (V) à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une voie de circulation définie par deux délimitations, et comportant au moins un capteur (CP) acquérant des images représentatives d’un environnement au moins devant ledit véhicule (V), caractérisé en ce qu’il comprend :
- une première étape (10) dans laquelle on obtient chaque image acquise par ledit capteur (CP), et
- une seconde étape (20-50) dans laquelle on analyse chaque image obtenue afin de déterminer lesdites délimitations de la voie de circulation et d’estimer une première valeur représentative d’une adhérence de cette dernière, puis on estime une deuxième valeur représentative d’une qualité desdites délimitations déterminées, puis on estime une troisième valeur représentative d’une qualité globale de ladite voie de circulation en fonction desdites première et deuxième valeurs estimées, puis on délivre une quatrième valeur représentative d’un niveau de contrôlabilité de la conduite dudit véhicule (V) et fonction de ladite troisième valeur estimée.
Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite seconde étape (20-50) on estime ladite deuxième valeur en fonction d’une capacité de détection desdites délimitations de façon robuste à partir de ladite image.
Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que dans ladite seconde étape (20-50) on estime ladite capacité de détection en fonction d’écarts ou de proportion d’erreur entre des positions géographiques desdites délimitations déterminées et des positions géographiques de délimitations correspondantes de ladite voie de circulation déterminées antérieurement.
Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que dans ladite seconde étape (20-50) on utilise des délimitations déterminées antérieurement à longue distance ou stockées en correspondance de leurs positions géographiques dans une mémoire dudit véhicule (V).
Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que dans ladite seconde étape (20-50) on estime ladite première valeur en fonction d’une capacité de contrôle d’exécution correcte d’une manœuvre planifiée pour ledit véhicule (V).
Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que dans ladite seconde étape (20-50) on estime ladite capacité de contrôle d’exécution en fonction d’un écart entre une trajectoire escomptée pour réaliser correctement ladite manœuvre planifiée et une trajectoire effectivement réalisée par ledit véhicule (V).
Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que dans ladite seconde étape (20-50) on estime ladite première valeur en fonction, en outre, d’informations météorologiques reçues dans ledit véhicule (V).
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 déterminer un niveau de contrôlabilité de la conduite d’un véhicule (V) à conduite au moins partiellement autonome sur une voie de circulation sur laquelle il circule.
Dispositif d’assistance (DA2) pour assister la conduite d’un véhicule (V) à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une voie de circulation définie par deux délimitations, et comportant au moins un capteur (CP) acquérant des images représentatives d’un environnement au moins devant ledit véhicule (V), 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 chaque image acquise par ledit capteur (CP),
- analyser chaque image obtenue afin de déterminer lesdites délimitations de la voie de circulation et d’estimer une première valeur représentative d’une adhérence de cette dernière, puis
- estimer une deuxième valeur représentative d’une qualité desdites délimitations déterminées, puis
- estimer une troisième valeur représentative d’une qualité globale de ladite voie de circulation en fonction desdites première et deuxième valeurs estimées, puis
- délivrer une quatrième valeur représentative d’un niveau de contrôlabilité de la conduite dudit véhicule (V) et fonction de ladite troisième valeur estimée.
Véhicule (V) à conduite au moins partiellement autonome, circulant sur une voie de circulation définie par deux délimitations, et comportant au moins un capteur (CP) acquérant des images représentatives d’un environnement au moins devant ledit véhicule (V), caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif d’assistance (DA2) selon la revendication 9.