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Méthodes et systèmes d’aide à la conduite des véhicules autonomes ou semi-autonomes connectés Download PDF

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Abstract

Méthode de partage de données destinées à une aide à la conduite d’un véhicule (1) automobile à délégation de conduite au moins partielle sur un tronçon (8) de route, cette méthode comprenant les étape suivantescollecte par une fonction réseau (9) déployée en périphérie de réseau de données relatives à des conditions de roulage d’une pluralité de véhicules automobiles à délégation de conduite au moins partielle ayant parcouru le tronçon (8) de route ;estimation par ladite fonction réseau (9) à partir des données collectées d’une information relative aux conditions de roulage à venir du véhicule (1) automobile arrivant sur le tronçon (8) de route,communication de l’information estimée au véhicule (1) automobile. Figure pour l’abrégé : Fig.1

Description

Méthodes et systèmes d’aide à la conduite des véhicules autonomes ou semi-autonomes connectés
La présente invention a trait aux véhicules autonomes ou semi-autonomes connectés, et plus particulièrement aux méthodes et systèmes de partage d’informations relatives aux modes de conduite de tels véhicules sur un tronçon de route.
Le véhicule autonome ou semi-autonome repose sur l'utilisation de plusieurs capteurs embarqués permettant au véhicule de se localiser et de percevoir son environnement proche pour adapter en conséquence la commande automatique du véhicule et/ou les informations communiquées à l'attention du conducteur. Néanmoins, pour améliorer la sécurité routière et le confort de conduite, notamment en anticipant les situations critiques, une approche plus globale de la situation de roulage est requise.
Pour cela, le véhicule est connecté à l'infrastructure ou à des serveurs tiers avec qui il échange des informations sur les conditions de roulage. Tout en conservant son propre contrôle, le véhicule connecté partage ses conditions de roulage et en reçoit celles sur son itinéraire pour en tenir compte dans la commande automatique et/ou les signaler au conducteur. Un tel partage de données est assuré par une infrastructure de communication et un module de communication correspondant équipant le véhicule.
Toutefois, les moyens de partage existants des données relatives aux conditions de roulage ne sont pas sans inconvénients.
Les infrastructures de communication actuelles sont, en effet, supportées par des points centraux, tels que le cœur de réseau (ou, en anglais, « core network ») d'un opérateur, des plateformes en nuage (« cloud platform ») ou des serveurs centraux, qui soulèvent plusieurs problèmes.
Ces infrastructures sont à forte latence car plus on envoie les données loin dans le réseau, plus le délai de transit est long, ce qui pourrait être inapproprié à des situations critiques de conduite où des réactions quasi-immédiates sont attendues. La centralisation du traitement des données, même avec des ressources importantes, engendre des nœuds de congestion dans le réseau. Ceci se répercute négativement sur la qualité de service délivré, notamment en termes de temps de réponse.
En outre, plus on envoie les données loin dans le réseau, plus ces données sont exposées à des risques de sécurité (intrusions illégitimes, captation et éventuellement la modification des données). Il s’ensuit un problème de confidentialité des données échangées sur ces infrastructures. Les informations partagées permettent le plus souvent d'identifier, directement ou indirectement par recoupement des données, le conducteur et/ou son véhicule (géolocalisation, mode de conduite, numéro d'identification du véhicule par exemples). Il est alors possible de retracer son parcours ou de connaitre sa manière de conduire. Il en résulte, donc, des risques d’atteinte à des données à caractère personnel des conducteurs.
De plus, les infrastructures de communications actuelles ne possèdent pas la capacité de s'adapter en temps réel à la dynamique des besoins des environnements routiers où parfois une capacité de calcul très importante est momentanément requises pour faire face à un contexte de conduite particulier (trafic dense, accident, ou perturbation de la circulation par exemples).
Un objet de la présente invention est d'améliorer l'intégrité et la sécurité des données partagées par les véhicules connectés.
Un autre objet de la présente invention est de connecter les véhicules automobiles à une infrastructure de communications de faible latence et apte à s'adapter aux besoins de la connectivité des véhicules autonomes.
Un autre objet de la présente invention est de proposer une connectivité sûre et efficace (passage à l’échelle, résilience, sécurité) pour les véhicules autonomes.
A cet effet, il est proposé, en premier lieu, une méthode de partage de données destinées à une aide à la conduite d’un véhicule automobile à délégation de conduite au moins partielle sur un tronçon de route, cette méthode comprenant les étapes suivantes :
collecte par une fonction réseau déployée en périphérie de réseau de données relatives à des conditions de roulage d’une pluralité de véhicules automobiles à délégation de conduite au moins partielle ayant parcouru le tronçon de route ;
estimation par ladite fonction réseau à partir des données collectées d’une information relative aux conditions de roulage à venir du véhicule automobile arrivant sur le tronçon de route,
communication de l’information estimée au véhicule automobile.
Il est proposé, en deuxième lieu, une fonction réseau pour le partage de données destinées à une aide à la conduite d’un véhicule automobile sur un tronçon de route, cette fonction réseau étant déployée en périphérie de réseau et configurée pour
collecter des données relatives à des conditions de roulage d’une pluralité de véhicules automobiles ayant parcouru le tronçon de route ;
estimer, à partir des données collectées, une information relative aux conditions de roulage à venir du véhicule automobile arrivant sur le tronçon de route ;
communiquer l’information estimée au véhicule automobile.
Diverses caractéristiques supplémentaires peuvent être prévues, seules ou en combinaison :
la fonction réseau est déployée en périphérie de réseau d’une tranche de réseau d’un réseau de télécommunication sans fil ;
les données collectées comprennent un mode de conduite, ce mode de conduite étant une conduite manuelle, une conduite semi-automatique ou une conduite automatique ;
l’information estimée comprend un mode de conduite ;
la fonction réseau est une fonction réseau virtualisée.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement et de manière concrète à la lecture de la description ci-après de modes de réalisation, laquelle est faite en référence à la figure qui illustre schématiquement un véhicule automobile connecté à une infrastructure de communications.
En se référant à la figure unique, il est affiché un véhicule1automobile à délégation de conduite au moins partielle. Cette délégation de conduite peut, en effet, aller d'une assistance à la conduite en informant le conducteur et/ou en le libérant d'une ou plusieurs tâches, jusqu'à l'automatisation complète de la conduite (véhicule autonome).
Pour cela, le véhicule1automobile comprend un système2d'aide à la conduite apte à contrôler au moins partiellement la conduite du véhicule1automobile. Le véhicule1automobile comprend, en outre, un module3de communication connecté d'une part au système2d'aide à la conduite et d'autre part à une tranche5de réseau (plus connue sous le nom anglais de « network slice») d'un réseau4de télécommunication sans fil.
Le réseau4de télécommunication sans fil est, en effet, découpé virtuellement en une pluralité de sous-réseaux5-7logiques ou tranches5-7de réseau. Ce réseau4de télécommunication sans fil est, dans un mode de réalisation, le réseau de communication de la cinquième génération (la norme 5G du 3GPP), ou de toute génération ultérieure reposant sur une architecture réseau virtualisée.
Chacune des tranches5-7de réseau dispose d'une enveloppe de performances adaptée aux besoins de l'utilisation à laquelle est destinée cette tranche5-7de réseau. La tranche5de réseau à laquelle est connecté le véhicule1automobile est dédiée à la conduite automatisée ou, de manière générale, aux services de sécurité routière.
La tranche5de réseau est configurée de manière dynamique (ressources de calcul, de stockage, de fonctions réseau ou de connectivité par exemples) de façon à répondre aux exigences demandées en termes de disponibilité, de fiabilité, de latence, de capacité de bande passante, ou de couverture pour la gestion des véhicules1automobiles à délégation de conduite au moins partielle. Dans un mode de réalisation, la tranche5de réseau est associée à un ou plusieurs tronçons8de route prédéfinis. La connexion du véhicule1automobile à la tranche5de réseau peut avoir des exigences variables (en termes de débit et/ou de latence par exemples) tout au long de son trajet en fonction des conditions de circulation rencontrées par ce véhicule1automobile.
La tranche5de réseau comprend (ou héberge) une fonction réseau 9configurée pour collecter des données relatives aux conditions de roulage du véhicule1automobile parcourant le tronçon8de route.
Dans un mode de réalisation, la fonction réseau9est une instance logicielle installée sur une infrastructure physique, un équipement matériel dédié, ou une combinaison des deux. Cette fonction réseau9est, dans un autre mode de réalisation, une fonction réseau virtualisée (ou VNF pour "Virtual Network Function").
La fonction réseau9est déployée à la frontière de la tranche5de réseau, c'est-à-dire sur un réseau de périphérie de la tranche5de réseau (plus connue sous l'acronyme anglais MEC pour "Mobile Edge Computing"). Plus généralement, la fonction réseau9est déployée en périphérie de réseau suivant le standard MEC. Autrement dit, cette fonction réseau9repose sur des applications ou des services déployés en périphérie (ou en bordure) de réseau et non sur des informations centralisées au cœur du réseau. Par conséquent, cette fonction réseau9stocke et traite les données en périphérie de réseau. Ainsi déployée à la frontière de la tranche5de réseau, la fonction réseau9permet, avantageusement, un traitement des données au plus près des utilisateurs.
La fonction réseau9collecte les données par tronçon8de route. En alternative, une fonction réseau9est définie par tronçon8de route. Pour cela, la fonction réseau9est, dans un mode de réalisation, déployée de façon à être locale au tronçon8de route.
Les données collectées par la fonction réseau9comprennent des données concernant le mode de conduite actuel du véhicule1automobile (conduite manuelle, semi-automatique, ou automatique), ou la transition d'un mode de conduite à un autre. Ces données peuvent, en outre, comprendre toute donnée captée par un capteur embarqué dans le véhicule1automobile tel que des capteurs pour localiser un obstacle fixe ou mobile (une caméra, un radar, un lidar, ou un capteur ultrason par exemples), un capteur de vitesse, un capteur de position, ou un accéléromètre. Ces données sont communiquées à la fonction réseau9automatiquement par le système2d'aide à la conduite en temps réel ou de manière différée, ou manuellement par le conducteur.
Les données collectées par la fonction réseau9sont, de préférence, horodatées et localisées. Les données de position relatives aux données collectées par la fonction réseau9peuvent être définies de manière absolue (coordonnées GPS par exemple) ou relative (abscisse curviligne le long du tronçon8de route par exemple). La fonction réseau9forme ainsi une base de données ou un historique des conditions de roulage des véhicules1automobiles ayant déjà parcouru le tronçon8de route.
En disposant des données issues d'une pluralité de véhicules1automobiles ayant déjà parcouru le tronçon8de route, la fonction réseau9comprend une cartographie contenant des données sur les modes de conduite sur ce tronçon8de route (nombre de reprises en main, nombre de conduite autonome, changement du mode de conduite à une position prédéfinie du tronçon8de route, nombre/position/intensité des accélérations/décélérations, nombre des changements de voie à une position prédéfinie du tronçon8de route par exemples).
La fonction réseau9est, en outre, configurée pour estimer, à partir des données colletées, au moins une information relative aux conditions de roulage à venir d’un véhicule1automobile arrivant sur le tronçon8de route (reprise en main de la conduite, délégation totale ou partielle de la conduite, état de la chaussée, une accélération/décélération, les conditions de visibilité, ou la présence d'un obstacle fixe par exemples). Cette estimation est, dans un mode de réalisation, basée sur les données collectées sur une période glissante de l'historique des conditions de roulage sur le tronçon8de route. Cette estimation comprend, dans un mode de réalisation, une étude statistique des données collectées. Il est, par exemple, estimé que le mode de conduite sur le tronçon8de route ou sur une partie de celui-ci est le mode de conduite automatique dès que ce mode de conduite est le plus élevé en pourcentage parmi les modes de conduite des véhicules1automobiles ayant déjà parcouru le tronçon8de route. Dans un autre exemple, il est estimé qu’une décélération est à venir pour un véhicule1automobile arrivant sur le tronçon8de route dès qu’elle est statistiquement prévisible sur la base des données collectées.
Les informations estimées comprennent, notamment, le mode de conduite (conduite manuelle, semi-automatique ou automatique) du véhicule1automobile arrivant sur le tronçon8de route. Les informations estimées sont, dans un mode de réalisation, classées par catégorie de véhicules1automobiles (véhicules légers, véhicules utilitaires, poids-lourds par exemples).
Les informations estimées permettent d'anticiper la situation de roulage à venir du véhicule1automobile de façon à préserver la sécurité du conducteur et améliorer le confort de conduite. Par exemple, lorsque les informations estimées indiquent une reprise en main du véhicule par le conducteur est à venir sur le tronçon8de route (transition automatique/manuelle), le système2d'aide à la conduite en informe le conducteur pour qu'il soit en mesure de reprendre le contrôle du véhicule1automobile. En revanche, lorsque les informations estimées indiquent une délégation de la conduite au système2d'aide à la conduite (transition manuelle/automatique), le système2d'aide à la conduite se met en configuration appropriée pour prendre le contrôle. Les informations communiquées au système2d'aide à la conduite peuvent, en outre, comprendre une alerte concernant un danger ou des travaux sur ce tronçon8de route. Par ailleurs, ces informations peuvent être utilisées par des applications de navigation apte à fournir un itinéraire de conduite.
Les informations estimées sont communiquées au système2d'aide à la conduite du véhicule1automobile arrivant sur le tronçon8de route (dès sa présence sur le tronçon8de route) ou dès que ce véhicule1automobile se trouve en dessous d'une distance prédéfinie des données de position associées aux informations estimées. Le véhicule1automobile dispose ainsi d'une visibilité sur les conditions de roulage sur le tronçon8de route provenant des systèmes d'aide à la conduite des véhicules automobiles venant de parcourir ce tronçon8de route.
Les informations communiquées au système2d’aide à la conduite prennent en considération les conditions de roulage actuelles du véhicule1automobile (position, vitesse, sens de circulation, mode de conduite par exemples).
Avantageusement, le déploiement de la fonction réseau9au sein même de la tranche5de réseau (virtualisation du réseau4de télécommunication sans fil) sur un réseau de périphérie (architecture MEC) permet d'améliorer les performances des services fournis au véhicule1automobile, notamment en matière de priorisation des tâches et de latence (temps de réponse). Ceci permet de répondre à des situations de conduite critiques dans des environnements routiers denses où la réception à temps des conditions de roulage à venir permet d'améliorer la sécurité routière.
Plus généralement, s'agissant d'une structure locale de partage des données par tronçon8de route au plus près des utilisateurs, la fonction réseau9améliore la sécurité des données échangées dont, notamment, les données à caractère personnel des conducteurs.
En outre, en étant déployée en bordure de réseau et pourvue de ressources (de calcul, de stockage et de bande passante par exemples) reconfigurables de façon dynamique aux besoins, la fonction réseau9est de haute disponibilité et de faible latence à l'effet de fournir en temps utile une information pertinente sur les conditions de roulage à venir sur le tronçon8de route.

Claims (10)

  1. Méthode de partage de données destinées à une aide à la conduite d’un véhicule (1) automobile à délégation de conduite au moins partielle sur un tronçon (8) de route, cette méthode comprenant les étapes suivantes :
    collecte par une fonction réseau (9) déployée en périphérie de réseau de données relatives à des conditions de roulage d’une pluralité de véhicules automobiles à délégation de conduite au moins partielle ayant parcouru le tronçon (8) de route ;
    estimation par ladite fonction réseau (9) à partir des données collectées d’une information relative aux conditions de roulage à venir du véhicule (1) automobile arrivant sur le tronçon (8) de route,
    communication de l’information estimée au véhicule (1) automobile.
  2. Méthode selon la revendication précédente,caractérisé e en ce quela fonction réseau (9) est déployée en périphérie de réseau d’une tranche (5) de réseau d’un réseau (4) de télécommunication sans fil.
  3. Méthode selon la revendication 1 ou 2,caractérisée en ce queles données collectées comprennent un mode de conduite, ce mode de conduite étant une conduite manuelle, une conduite semi-automatique ou une conduite automatique.
  4. Méthode selon la revendication précédente,caractérisée en ce quel’information estimée comprend un mode de conduite.
  5. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes,caractérisée en ce quela fonction réseau (9) est une fonction réseau virtualisée.
  6. Fonction réseau (9) pour le partage de données destinées à une aide à la conduite d’un véhicule (1) automobile sur un tronçon (8) de route, cette fonction réseau (9) étant déployée en périphérie de réseau et configurée pour
    collecter des données relatives à des conditions de roulage d’une pluralité de véhicules automobiles ayant parcouru le tronçon (8) de route ;
    estimer, à partir des données collectées, une information relative aux conditions de roulage à venir du véhicule (1) automobile arrivant sur le tronçon (8) de route ;
    communiquer l’information estimée au véhicule (1) automobile.
  7. Fonction réseau (9) selon la revendication précédente,caractérisée en ce qu’elle est déployée en périphérie de réseau d’une tranche (5) de réseau d’un réseau (4) de télécommunication sans fil.
  8. Fonction réseau (9) selon la revendication 6 ou 7,caractérisée en ce queles données collectées comprennent un mode de conduite, ce mode de conduite étant une conduite manuelle, une conduite semi-automatique ou une conduite automatique.
  9. Fonction réseau (9) selon la revendication précédente,caractérisée en ce quel’information estimée comprend un mode de conduite.
  10. Fonction réseau (9) selon l’une quelconque des revendications 6 à 9,caractérisée en ce qu’elle estune fonction réseau virtualisée.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018193175A1 (fr) * 2017-04-18 2018-10-25 Psa Automobiles Sa Procede de traitement d'informations acquises par une pluralite de capteurs d'un vehicule automobile
US20190168696A1 (en) * 2017-12-01 2019-06-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Dynamic wireless configuration of a vehicle via a network slice
US20190170528A1 (en) * 2017-12-01 2019-06-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Dynamic customization of an autonomous vehicle experience

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018193175A1 (fr) * 2017-04-18 2018-10-25 Psa Automobiles Sa Procede de traitement d'informations acquises par une pluralite de capteurs d'un vehicule automobile
US20190168696A1 (en) * 2017-12-01 2019-06-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Dynamic wireless configuration of a vehicle via a network slice
US20190170528A1 (en) * 2017-12-01 2019-06-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Dynamic customization of an autonomous vehicle experience

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHEKIRED DJABIR ABDELDJALIL ET AL: "5G-Slicing-Enabled Scalable SDN Core Network: Toward an Ultra-Low Latency of Autonomous Driving Service", IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, IEEE SERVICE CENTER, PISCATAWAY, US, vol. 37, no. 8, 1 August 2019 (2019-08-01), pages 1769 - 1782, XP011738418, ISSN: 0733-8716, [retrieved on 20190806], DOI: 10.1109/JSAC.2019.2927065 *

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