FR3117979A1 - Procédé et dispositif de contrôle d’un véhicule autonome - Google Patents

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Abstract

L’invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle d’un véhicule autonome (10). A cet effet, des premières informations représentatives d’un environnement du véhicule (10) sont obtenues, l’environnement comprenant un ensemble d’éléments (11, 12, 13, 14). Au moins une partie de l’environnement est subdivisée en une pluralité de cellules (211 à 217, 221 à 225, 231 à 238). Pour chaque cellule, une valeur représentative d’un niveau de nuisance pesant sur le véhicule (10) est déterminée à partir des premières informations, de deuxièmes informations représentatives du véhicule (10) et de troisièmes informations représentatives d’un niveau de nuisance associé à chaque élément (11, 12) d’au moins une partie de l’ensemble d’éléments. Le véhicule (10) est contrôlé en fonction des valeurs représentatives du niveau de nuisance. Figure pour l’abrégé : Figure 2

Description

Procédé et dispositif de contrôle d’un véhicule autonome
L’invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’une trajectoire de véhicule, notamment un véhicule autonome. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de modélisation de l’environnement dynamique d’un véhicule. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle de la trajectoire d’un véhicule, notamment un véhicule autonome.
Arrière-plan technologique
Une partie des véhicules contemporains est maintenant équipée de système d’aide à la conduite, les plus aboutis de ces systèmes assurant le contrôle du véhicule qui devient un véhicule dit autonome, c’est-à-dire un véhicule apte à rouler dans l’environnement routier sans intervention du conducteur. On distingue alors deux modes de conduite, un mode de conduite (ou pilotage) manuel où la conduite du véhicule est assurée par le conducteur et un mode de conduite autonome, c’est-à-dire sans intervention active du conducteur.
Dans un mode de conduite autonome, le véhicule doit connaitre son environnement pour déterminer la meilleure trajectoire et éviter toute collision avec les objets présents dans son environnement. Différentes méthodes permettant au véhicule de prendre une décision face à un risque potentiel sont connues à ce jour.
Parmi ces méthodes, une première méthode consiste à édicter un certain nombre de règles conditionnelles de la forme « si condition X, alors mise en œuvre de l’action Y ». Un des problèmes associés à cette méthode est qu’il est difficile voire impossible de prévoir toutes les conditions que va rencontrer le véhicule, ce qui est générateur de risque pour le véhicule, ses passagers et les usagers de la route si le véhicule fait face à une condition non prévue.
Une deuxième famille de méthodes correspond aux méthodes dites de « machine learning » (ou en français « méthode d’apprentissage » ou encore « apprentissage par machine »), mettant en œuvre une intelligence artificielle avec notamment du « deep learning » (ou en français « apprentissage profond ») mettant par exemple en œuvre un réseau de neurones. Un des problèmes associés aux méthodes d’apprentissage de type « deep learning » notamment est qu’elles mettent en œuvre une approche non déterministe. Il est alors difficile d’évaluer ce qui a été appris par le réseau de neurones, si certaines situations ont été oubliées et quelles décisions seront prises dans le cas de situations non apprises.
Un objet de la présente invention est d’améliorer la représentation de l’environnement d’un véhicule.
Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la prise de décision d’un véhicule dans le cadre d’une conduite autonome.
Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de contrôle d’un véhicule autonome, le procédé comprenant les étapes suivantes :
- obtention de premières informations représentatives d’un environnement du véhicule autonome, l’environnement comprenant un ensemble d’éléments comprenant au moins un élément, au moins une partie des premières informations étant représentatives du au moins un élément ;
- subdivision d’au moins une partie de l’environnement en une pluralité de cellules ;
- pour chaque cellule, détermination d’une valeur représentative d’un niveau de nuisance pesant sur le véhicule autonome à partir des premières informations et de deuxièmes informations représentatives du véhicule autonome,
la détermination d’une valeur représentative d’un niveau de nuisance pesant sur le véhicule autonome étant en outre fonction de troisièmes informations représentatives d’un niveau de nuisance associé à chaque élément d’au moins une partie de l’ensemble d’éléments ;
- contrôle du véhicule autonome en fonction des valeurs représentatives du niveau de nuisance.
Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape de représentation d’un environnement dynamique du véhicule autonome basée sur les cellules et les valeurs associées aux cellules.
Selon une autre variante, l’ensemble d’éléments comprend au moins un élément parmi les éléments suivants :
- objet statique ; et/ou
- objet mobile ; et/ou
- marquage au sol ; et/ou
- informations routières ; et/ou
- dispositif de signalisation ; et/ou
- trou dans la chaussée.
Selon une variante additionnelle, niveau de nuisance est fonction de :
- une énergie cinétique résultante en cas de collision du véhicule autonome avec un élément de l’ensemble ; et/ou
- une force de freinage résultant d’un freinage du véhicule autonome ; et/ou
- une force centrifuge résultant d’un changement de direction du véhicule autonome ;
- un ensemble de règles de circulation ; et/ou
- informations représentatives d’un chemin déterminé pour le véhicule autonome.
Selon une variante supplémentaire, les premières informations appartiennent à un ensemble d’informations comprenant :
- des informations représentatives de position ;
- des informations représentatives d’un type d’élément ;
- des informations représentatives de dimension ;
- des informations cinématiques de l’élément associé ;
- des informations représentatives de conditions météorologiques ;
- des informations représentatives de règles de circulation ;
- des informations représentatives de trajectoire ;
- des informations routières ;
- des informations représentatives de conditions de circulation.
Selon une variante supplémentaire, les deuxièmes informations appartiennent à un ensemble d’informations comprenant :
- des informations représentatives de position ;
- des informations cinématiques du véhicule autonome ;
- des informations représentatives de trajectoire du véhicule autonome.
Selon encore une variante, les premières et troisièmes informations sont obtenues d’au moins un capteur d’un système de détection embarqué dans le véhicule et/ou d’au moins un élément de l’ensemble d’éléments selon un mode de communication de type véhicule vers tout, dit V2X.
Selon une variante additionnelle, l’étape de contrôle du véhicule autonome comprend une détermination d’informations représentatives de trajectoire du véhicule autonome en fonction des cellules et valeurs représentatives de nuisance associées.
Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif configuré pour contrôler un véhicule autonome, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention.
Selon un troisième aspect, l’invention concerne un véhicule autonome comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de l’invention.
Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur.
Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable.
Selon un cinquième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention.
D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur.
D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet.
Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.
Brève description des figures
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures 1 à 5 annexées, sur lesquelles :
illustre schématiquement un véhicule dans son environnement, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ;
illustre schématiquement une subdivision spatiale de l’environnement de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ;
illustre schématiquement un profil de nuisance pesant sur le véhicule de la le long d’une portion de trajectoire, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ;
illustre schématiquement un dispositif configuré pour contrôler le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ;
illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle du véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention.
Un procédé et un dispositif de contrôle d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 5. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre.
Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de l’invention, un véhicule autonome circulant dans un environnement comprenant un ou plusieurs éléments, par exemple un ou plusieurs véhicules ou autres objets obtient des premières informations représentatives de cet environnement. Ces premières informations comprennent par exemple des informations sur un ou plusieurs des éléments de l’environnement, par exemple leur position (ou la distance par rapport au véhicule), des informations cinématiques si l’élément est en mouvement, les dimensions, etc ainsi que des informations sur l’environnement 1 lui-même, par exemple des informations sur les conditions météorologiques, sur l’état du trafic routier. L’espace entourant le véhicule est par exemple subdivisé ou discrétisé en zones ou cellules. Pour chaque zone ou cellule, une valeur représentant un niveau de nuisance pesant sur le véhicule est déterminée d’une part à partir des premières informations et de deuxièmes informations sur le véhicule (par exemple la vitesse) et d’autre part à partir de troisièmes informations de niveau de nuisance associé à chaque élément d’au moins une partie des éléments. Ces troisièmes informations sont par exemple déterminées par le véhicule autonome ou reçues des éléments concernés, selon un mode de communication sans fil par exemple.
Le niveau de nuisance associé à une cellule considérée correspond par exemple à l’ensemble des nuisances ou contraintes pesant sur le véhicule s’il se trouvait dans la cellule considérée, ces nuisances impactant les décisions à prendre pour assurer le contrôle du véhicule. Les nuisances comprennent par exemple les effets des forces agissant sur le véhicule s’il était dans la cellule considérée, mais aussi les nuisances associées aux actions à prendre (par exemple freiner ou changer de voie) en fonction d’un ensemble de règles, par exemple des règles de circulation dans l’environnement considéré. Le niveau de nuisance associé à chaque cellule est par exemple utilisé pour contrôler le véhicule autonome, comme par exemple pour déterminer un ensemble de paramètres (par exemple la vitesse) ou une trajectoire du véhicule minimisant la nuisance, c’est-à-dire maximisant le confort des passagers et/ou minimisant les risques (par exemple de collision) pour le véhicule.
Une telle approche à l’avantage d’être déterministe en associant un niveau de nuisance pour le véhicule à des zones ou cellules situées le long de la trajectoire du véhicule et/ou autour du véhicule en fonction de son environnement, un tel niveau de nuisance étant déterminé en fonction d’informations représentatives de l’état réel de l’environnement du véhicule.
illustre schématiquement un environnement 1 dans lequel évolue un véhicule autonome 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
Selon l’exemple de la , le véhicule 10 correspond à un véhicule automobile. Cependant, l’objet de l’invention ne se limite pas aux véhicules automobiles, mais s’étend à tout type de véhicule terrestre, par exemple un camion, un bus, une motocyclette.
Le véhicule 10 correspond avantageusement à un véhicule circulant dans un mode autonome ou semi-autonome, par exemple selon un niveau supérieur ou égal à 3 selon l’échelle définie par l’agence fédérale américaine qui a établi 5 niveaux d’autonomie allant de 1 à 5, le niveau 0 correspondant à un véhicule n’ayant aucune autonomie, dont la conduite est sous la supervision totale du conducteur, et le niveau 5 correspondant à un véhicule complètement autonome. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule adapté pour circuler dans un mode de conduite autonome. Le véhicule 10 correspond à un véhicule équipé d’un ou plusieurs systèmes d’aide à la conduite, dit ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »), assurant le contrôle du véhicule 10 qui est apte à rouler dans son environnement 1 avec une intervention limitée du conducteur, voire sans intervention du conducteur.
L’environnement 1 du véhicule 10 illustré en correspond à un environnement routier avec trois voies de circulation 101, 102, 103 dans chaque sens, un seul sens de circulation étant illustré sur la avec une voie de droite 101, une voie centrale 102 et une voie de gauche 103. Selon l’exemple de la , le véhicule 10 circule sur la voie centrale 102 et est précédé par un deuxième véhicule 11 circulant lui aussi sur la voie centrale 102. Un troisième circule 12 circule quant à lui sur la voie de gauche 103, derrière le véhicule 10 selon le sens de circulation.
Le deuxième véhicule 11 et le troisième véhicule 12 correspondent chacun à un élément de l’environnement 1.
L’environnement 1 comprend en outre un trou 13 dans la chaussée localisée sur la voie centrale 102 devant le véhicule 10 et un panneau de signalisation routière 14 correspondant selon l’exemple de la à un panneau indiquant une limite de vitesse maximale. Le trou 13 et le panneau 14 correspondent chacun à un élément de l’environnement 1.
Un élément correspond par exemple à un élément physique ou matériel, ou à un élément immatériel tel qu’une information. Les éléments de l’environnement 1 appartiennent à un ensemble d’éléments comprenant un ou plusieurs des éléments suivants, ou d’une partie des éléments suivants :
- objet(s) statique(s), tel que par exemple des objets se trouvant sur la chaussée, des ralentisseurs, des véhicules à l’arrêt, barrières de sécurité le long de la voie, bâtiments ; et/ou
- objet(s) mobile(s), tel que par exemple des véhicules (voiture, camion, bus, vélo, moto), des piétons ; et/ou
- marquage(s) au sol, tel que par exemple des lignes tracées sur la route, continues ou discontinues, des passages pour piéton ; et/ou
- informations routières, telles que par exemple des informations sur le trafic routier, sur des aires de repos, la présence de péage, des informations relatives à la présence d’objet sur la voie, la présence de carrefour ou rond-point ; et/ou
- dispositif(s) de signalisation, tels que par exemple des panneaux de signalisation routière, des feux de signalisation ; et/ou
- présence d’espace libre ; et/ou
- trou dans la chaussée ou détérioration de la chaussée.
La nature et le nombre d’éléments détectés dans l’environnement 1 dépend par exemple du type et de la sensibilité des capteurs embarqués dans le véhicule 10 ou des moyens de communication embarqués dans le véhicule 10.
Le véhicule 10 embarque avantageusement un ou plusieurs capteurs de systèmes de détection d’objets ou d’éléments de l’environnement du véhicule 10, ce ou ces capteurs étant par exemple associés à un ou plusieurs système ADAS pour fournir un ensemble de premières informations aux systèmes ADAS et au véhicule 10 sur son environnement 1 et sur les éléments détectés par ce ou ces capteurs dans cet environnement 1.
Le ou les capteurs associés à ces systèmes de détection d’objet correspondent par exemple à un ou plusieurs des capteurs suivants :
- un ou plusieurs radars à ondes millimétriques arrangés sur le véhicule, par exemple à l’avant, à l’arrière, sur chaque coin avant/arrière du véhicule ; chaque radar est adapté pour émettre des ondes électromagnétiques et pour recevoir les échos de ces ondes renvoyées par un ou plusieurs objets, dans le but de détecter des obstacles et leurs distances vis-à-vis du véhicule 10 ; et/ou
- un ou plusieurs LIDAR(s) (de l’anglais « Light Detection And Ranging », ou « Détection et estimation de la distance par la lumière » en français), un capteur LIDAR correspondant à un système optoélectronique composé d’un dispositif émetteur laser, d’un dispositif récepteur comprenant un collecteur de lumière (pour collecter la partie du rayonnement lumineux émis par l’émetteur et réfléchi par tout objet situé sur le trajet des rayons lumineux émis par l’émetteur) et d’un photodétecteur qui transforme la lumière collectée en signal électrique ; un capteur LIDAR permet ainsi de détecter la présence d’objets situés dans le faisceau lumineux émis et de mesurer la distance entre le capteur et chaque objet détecté ; et/ou
- une ou plusieurs caméras (associées ou non à un capteur de profondeur) pour l’acquisition d’une ou plusieurs images de l’environnement autour du véhicule 10 se trouvant dans le champ de vision de la ou les caméras.
Selon une variante de réalisation, Le véhicule 10 embarque par exemple un système de détection de marquage au sol. Un tel système comprend une ou plusieurs caméras pour l’acquisition d’images des voies de circulation 101 à 103, par exemple la portion de route située à l’avant et/ou sur les côtés du véhicule 10. Le système de détection de marquage au sol est configuré pour détecter les marquages au sol dans l’environnement du véhicule 10. Les marquages au sol sont également appelés signalement horizontal et correspondent en un ensemble de lignes 1010, 1011, 1012 et 1013 tracées sur le sol. Un traitement d’image est appliqué aux images obtenues de la ou les caméras du système de détection de marquage au sol pour déterminer la présence de lignes au sol et de classifier ces lignes en différentes catégories, par exemple pour déterminer si les lignes au sol correspondent à des lignes de rive ou des lignes médianes par exemple.
Selon une variante de réalisation, le véhicule 10 embarque en outre un ou plusieurs capteurs configurés pour obtenir un ensemble de troisièmes informations représentatives de l’environnement du véhicule 10, telles que le taux d’humidité, la pression atmosphérique, la présence de pluie, de neige ou de verglas, la température de l’air, la direction et la vitesse du vent.
Selon une autre variante de réalisation, le véhicule 10 et un ou plusieurs véhicules, par exemple le véhicule 11 et le véhicule 12, et/ou certains éléments de l’infrastructure routière (par exemple le panneau 14) embarquent des moyens de communication d’un système de communication de type V2X (de l’anglais « Vehicle to Everything » ou en français « Véhicule vers tout »). Par exemple, les premières informations ou une partie d’entre elles, par exemple les premières informations relatives au véhicule 11, sont communiquées par le véhicule 11 au véhicule 10, via une liaison sans fil selon un mode de communication dit V2V (de l’anglais « vehicle-to-vehicle »), ou par l’intermédiaire d’une infrastructure mise en place dans le cadre d’une communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), dans le cadre d’une infrastructure réseau utilisant des technologies de communication telles que l’ITS G5 (de l’anglais « Intelligent Transportation System G5 » ou en français « Système de transport intelligent G5 ») en Europe ou DSRC (de l’anglais « Dedicated Short Range Communications » ou en français « Communications dédiées à courte portée ») aux Etats-Unis d’Amérique qui reposent tous les deux sur le standard IEEE 802.11p ou encore la technologie basée sur les réseaux cellulaires nommée C-V2X (de l’anglais « Cellular - Vehicle to Everything » ou en français « Cellulaire – Véhicule vers tout ») qui s’appuie sur la 4G basé sur LTE (de l’anglais « Long Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme ») et bientôt la 5G.
Selon cette autre variante, le véhicule 10 reçoit par exemple en outre les troisièmes informations ou une partie d’entre elles, par exemple des informations routières et/ou des informations météorologiques d’un ou plusieurs serveurs du cloud 110 (ou « nuage » en français) via une infrastructure réseau comprenant une ou plusieurs antennes et/ou une ou plusieurs UBR (« Unité Bord de Route ») 111. Les troisièmes informations sont par exemple collectées par le serveur depuis les infrastructures routières et/ou depuis d’autres véhicules 11 communiquant avec l’infrastructure (et le « cloud » 110) selon un mode de communication V2X.
Les premières informations représentatives d’un élément de l’environnement 1 comprennent tout ou partie des informations suivantes :
- type de l’élément (par exemple voiture, camion, cycliste, dispositif de sécurité routière) ; et/ou
- numéro d’identification de l’élément, par exemple pour un véhicule ; et/ou
- informations sur les systèmes ou organes (par exemple de sécurité) embarqués dans l’élément, leur état de fonctionnement, leur état d’usure, notamment pour les véhicules ; et/ou
- informations réglementaires associées à un élément, par exemple lorsque l’élément correspond à un dispositif de signalisation ; et/ou
- dimensions et forme de l’élément (par exemple dimensions d’un polygone (par exemple un rectangle) englobant l’élément, par exemple la largeur, la longueur et la hauteur, ou dimensions d’une enveloppe d’un nuage de points représentant l’élément) ; et/ou
- données de position dans un repère monde ou dans un repère associé au véhicule 10 ; et/ou
- distance par rapport au véhicule 10 ; et/ou
- données cinématiques (par exemple vitesse, vitesse angulaire, accélération, accélération angulaire) ; et/ou
- données de trajectoire ; et/ou
- densité ; et/ou
- matériau constituant l’élément ; et/ou
- probabilité d’existence ; et/ou
- probabilité de comportement ou de trajectoire ; et/ou
- coefficient d’adhérence de la chaussée ;
- données météorologiques telles que la température, le type et la quantité de précipitations, le taux d’humidité, la présence de nébulosité ou brouillard, la présence de givre, et/ou de verglas, un risque d’orage, la direction du vent, la vitesse du vent ;
- données de trafic routier avec par exemple la présence de bouchon et/ou d’accident ;
- présence de travaux sur une route ;
- liste de routes fermées.
Le véhicule 10 dispose également d’un ensemble de deuxièmes informations qui lui sont propres. Les deuxièmes informations représentatives du véhicule 10 comprennent tout ou partie des informations suivantes :
- données cinématiques (par exemple vitesse, vitesse angulaire, accélération, accélération angulaire) ; et/ou
- données techniques telles que le type du système de freinage, le niveau d’usure des pneus et/ou des freins ; et/ou
- masse du véhicule 10 ; et/ou
- système(s) d’aide à la conduite et/ou de sécurité activé(s) (par exemple système ABS (de l’allemand « Antiblockiersystem » ou en français « système anti-blocage des roues » ou système ESP (de l’anglais « Electronic Stability Program » ou en français « Programme de stabilité électronique ») ; et/ou
- données représentatives de position dans le repère monde par exemple.
Les premières et deuxièmes informations sont avantageusement mises à jour au fur et à mesure du déplacement du véhicule 10, par exemple à intervalles réguliers, sur requêtes du véhicule 10 ou sur décision des éléments ou de l’infrastructure transmettant ces informations, notamment les premières et/ou troisièmes informations.
Les premières et deuxièmes informations sont avantageusement utilisées par le véhicule 10 pour déterminer un ensemble de valeurs représentatives d’un niveau de nuisance associées à des zones de l’environnement 1 entourant le véhicule 10, tel que cela sera expliqué plus en détail en regard de la .
Les premières et deuxièmes informations, ou une partie d’entre elles, sont également utilisées par le véhicule 10 ou par un ou plusieurs autres éléments de l’environnement 1 pour déterminer des troisièmes informations représentatives de niveaux de nuisance associés à ce ou ces autres éléments. Les troisièmes informations sont avantageusement utilisées dans la détermination de l’ensemble de valeurs représentatives d’un niveau de nuisance associées aux zones de l’environnement 1 entourant le véhicule 10 et pesant sur le véhicule 10.
illustre schématiquement une partie de l’environnement 1 comprenant les voies de circulations 101, 102 et 103, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
La illustre la subdivision spatiale d’une partie de l’environnement 1 en une pluralité de cellules 211 à 217, 221 à 225 et 231 à 238. La subdivision selon l’exemple de la suit les voies de circulation 101, 102 et 103 qui sont rectilignes.
Selon un autre exemple non illustré, la subdivision suit le chemin prévu pour le véhicule 10, par exemple prévu par un système de navigation de type GPS en fonction de la position courante du véhicule 10 et de sa destination. Selon cet exemple, si le chemin présente des courbes ou virages, la subdivision se fera le long du chemin et suivra les courbes ou virages. Selon une variante de cet exemple, la subdivision suit le chemin et s’étend au voisinage du chemin et/ou au chemin déjà parcouru par le véhicule 10, sur une distance déterminée.
Un chemin correspond à un objet géométrique représentant le déplacement spatial d’un véhicule sans considération de vitesse. Une trajectoire est un objet géométrique représentant le déplacement spatial et temporel d’un véhicule.
Selon une variante de réalisation, la subdivision spatiale est appliquée à tout l’environnement 1 connu du véhicule 10, par exemple dans la limite de détection des capteurs de système(s) de détection d’objets embarqué(s) dans le véhicule 10. Selon une autre variante, la subdivision spatiale est appliquée à un environnement du véhicule 10 allant au-delà de la limite des capteurs embarqués dans le véhicule 10, par exemple en s’appuyant sur des données spatiales reçues de l’infrastructure réseau (par exemple de type V2X) et/ou reçues d’autres véhicules tels que le deuxième véhicule 11 et/ou le troisième véhicule 12, eux-mêmes équipés de capteurs de détection d’objets et aptes à communiquer avec le véhicule 10, par exemple selon un mode de communication de type V2X.
Selon un premier exemple de réalisation, la subdivision spatiale est uniforme ou homogène, c’est-à-dire que toutes les cellules 211 à 217, 221 à 225 et 231 à 238 générées lors de la subdivision ont une même taille, c’est-à-dire de mêmes dimensions et de même forme (par exemple la forme d’un carré ou d’un rectangle en représentation bidimensionnelle ou d’un cube ou d’un parallélépipède en représentation tridimensionnelle).
Selon un deuxième premier exemple de réalisation, la subdivision spatiale n’est pas uniforme ou est hétérogène, c’est-à-dire que la taille des cellules 211 à 217, 221 à 225 et 231 à 238 varie d’une cellule à l’autre ou d’un groupe de cellules à un autre groupe de cellules. La taille dépend par exemple de la distance ente la cellule considérée et le véhicule 10 et/ou de la proximité de la cellule considérée d’un élément 11, 12, 13, 14 de l’environnement 1.
La subdivision de l’environnement en cellules ou zones distinctes fait partie d’un processus de représentation de l’environnement dynamique du véhicule 10 comprenant un ensemble d’opérations ou d’étapes décrites ci-après.
Dans une première opération, le véhicule 10 obtient ou reçoit un ensemble de premières informations tel que décrit en regard de la . Les premières informations sont par exemple reçues d’un ou plusieurs capteurs de système(s) de détection d’objets ou d’éléments embarqué(s) dans le véhicule 10, d’un ou plusieurs capteurs configurés pour déterminer les conditions météorologiques et/ou reçues via une liaison sans fil d’équipement d’infrastructure réseaux et/ou d’élément(s) 11 selon un mode de communication de type V2X par exemple.
Dans une deuxième opération, tout ou partie de l’environnement du véhicule 10 est subdivisé ou discrétisé en une pluralité de cellules, tel qu’expliqué ci-dessus.
Dans une troisième opération, une valeur représentative d’un niveau de nuisance supportée par le véhicule 10 (ou pesant sur le véhicule 10) et impactant la prise de décisions pour le contrôle du véhicule 10 est déterminée pour chaque cellule. Une telle valeur est par exemple codée sur 4, 6, 8, 10 ou 12 bits.
Une nuisance comprend par exemple les effets sur le véhicule 10 et ses passagers en cas de collision, de décélération, de virage, suite à une ou plusieurs actions du véhicule 10 pour la prise en compte des éléments de son environnement, par exemple pour éviter une collision avec un élément, pour doubler un autre véhicule, pour respecter le code de la route, pour anticiper un danger, en fonction de la situation déterminée par le véhicule 10 en fonction des premières informations obtenues. Dit autrement, une nuisance correspond à la somme des effets ressentis par le ou les passagers du véhicule 10 en cas de collision et/ou de décélération et/ou de virage, c’est-à-dire toute transmission d’énergie ou de force au véhicule 10 due à un évènement particulier subi par le véhicule 10 du type collision (énergie cinétique résultante), freinage (force de freinage), virage (force centrifuge). Les contraintes pesant sur le véhicule 10 regroupent l’ensemble des nuisances et risques pesant sur le véhicule 10 et dus à l’environnement 1 qu’il est nécessaire de prendre en compte dans les prises de décisions pour le contrôle du véhicule autonome 10.
Par exemple, la valeur du niveau de nuisance pesant sur le véhicule 10 et associée à chacune des cellules 211 à 217 associées à la voie de droite 101 est par exemple déterminée à partir de (ou en prenant en compte) :
- des effets de la force centrifuge subie par le véhicule 10 s’il passait de la voie centrale 102 à la voie de droite 101 ;
- de la combinaison des effets de la présence du deuxième véhicule 11 situé devant le véhicule 10 et des règles de conduite qui en France interdisent tout dépassement d’un véhicule par la droite ; et
- des effets induits par la présence du panneau de limite de vitesse 14 induisant un freinage du véhicule 10 avant le panneau pour atteindre la limite de vitesse lorsque la vitesse courant du véhicule 10 est supérieure à la limite maximale indiquée par le panneau 14 ;
- des informations cinématiques associées au véhicule 10, par exemple la vitesse du véhicule 10 en supposant que l’accélération est nulle ;
- de la distance entre chaque cellule et le panneau 14 ;
- la nature de la ligne de démarcation 1011 entre la voie centrale 102 et la voie de droite 101 ; et
- du coefficient d’adhérence de la route, et in fine des conditions météorologiques qui peuvent faire varier ce coefficient d’adhérence.
Ainsi, selon cet exemple, le niveau de nuisance est plus élevé pour les cellules 211 et 212 que pour les cellules 213, 214 et 215 en raison des effets de la force centrifuge qui seraient importants pour passer dans ces cellules. De la même manière, le niveau de nuisance est plus élevé pour les cellules 216 et 217 que pour les cellules 213, 214 et 215 en raison d’une part de la proximité du panneau 14 et de la force de freinage importante pour arriver à la vitesse maximale indiquée par le panneau si le freinage débutait dans les cellules 216 et 217, et d’autre part en raison de l’interdiction de dépasser le véhicule 11 par la droite, un niveau de nuisance déterminé étant par exemple associé à une telle règle.
La valeur du niveau de nuisance pesant sur le véhicule 10 et associée à chacune des cellules 221 à 224 associées à la portion de la voie centrale 102 située entre le véhicule 10 et le deuxième véhicule 11 est par exemple déterminée à partir de :
- la présence d’un trou sur la voie centrale 102 devant le véhicule 10 ;
- le risque de collision avec le véhicule 11 qui précède le véhicule 10, ce risque prenant en compte les effets de la force de freinage nécessaire pour s’arrêter avant la collision (en prenant en compte le résultat de la comparaison entre la distance entre la cellule considérée et l’arrière du véhicule et la distance d’arrêt associée au véhicule 10) et les effets de l’énergie cinétique résultante en cas de collision du véhicule 10 avec le deuxième véhicule 11 ;
- des informations cinématiques associées au véhicule 10, par exemple la vitesse du véhicule 10 en supposant que l’accélération est nulle ;
- des informations cinématiques associées au véhicule 11, par exemple la vitesse du véhicule 11 en supposant que l’accélération est nulle ;
- de la distance entre chaque cellule et l’arrière du véhicule 11 ;
- du coefficient d’adhérence de la route, et in fine des conditions météorologiques qui peuvent faire varier ce coefficient d’adhérence.
Selon une variante, la valeur associée à chaque cellule 221 à 224 prend en outre en compte l’usure des freins, des pneus et toute informations ayant un impact sur la distance de freinage nécessaire au véhicule 10 pour s’arrêter.
Les informations ci-dessus permettent de calculer la distance de freinage nécessaire au véhicule 10 pour s’arrêter (aussi appelée distance d’arrêt et égale à V²/2a, avec V la vitesse du véhicule et a la constante de décélération en m/s²) et ainsi de calculer le risque de collision entre le véhicule 10 et le véhicule 11 si le véhicule 10 se trouve dans la cellule 221, 222, 223 et 224. Par exemple, la distance d’arrêt calculée pour le véhicule 10 roulant à 90 km/h sur sol sec est de 44 m. Connaissant la distance entre chaque cellule 221 à 224 et l’arrière du véhicule 11 et la vitesse du véhicule 11, il est possible de déterminer un niveau de nuisance pour chaque cellule 221 à 224 associé au risque de collision.
Par exemple, la cellule 221 est à distance du véhicule 11 supérieure à la distance d’arrêt avec une marge de sécurité importante (par exemple 2 fois la distance d’arrêt). Le niveau de nuisance associée à la cellule 221 est donc faible, c’est-à-dire inférieur à une première valeur seuil.
Concernant la cellule 222, il est déterminé qu’elle est à une distance du véhicule 11 supérieure à la distance d’arrêt mais requérant un freinage du véhicule 10 pour éviter la collision avec le véhicule 11. Le niveau de nuisance associé à la cellule 222 est ainsi supérieur au niveau de nuisance associé à la cellule 221 car les passagers du véhicule 10 auraient à subir les effets de la force de freinage nécessaire pour éviter la collision. Le niveau de nuisance associé à la cellule 222 est par exemple inférieur à une deuxième valeur seuil.
Concernant la cellule 223, il est déterminé qu’elle est à une distance du véhicule 11 supérieure ou égale à la distance d’arrêt mais requérant un freinage important du véhicule 10 pour éviter la collision avec le véhicule 11. Le niveau de nuisance associé à la cellule 223 est ainsi supérieur au niveau de nuisance associé à la cellule 222 car les passagers du véhicule 10 auraient à subir les effets d’une force de freinage nécessaire pour éviter la collision plus importante que la force d’arrêt nécessaire si le véhicule 10 était dans la cellule 222. Le niveau de nuisance associé à la cellule 223 est par exemple inférieur à une troisième valeur seuil.
Enfin, concernant la cellule 224, il est déterminé qu’elle est à une distance du véhicule 11 inférieure à la distance d’arrêt nécessaire pour éviter la collision avec le véhicule 11. Le niveau de nuisance associé à la cellule 224 est ainsi élevé car la collision serait inévitable si le véhicule 11 venait à freiner, voire à s’arrêter brutalement. Les passagers du véhicule 10 auraient à subir les effets d’une force de freinage forte et aux effets de la collision, les effets de la collision dépendant notamment de l’énergie cinétique restante au niveau du choc (donc dépendant de la masse du véhicule 10 et de sa vitesse au carré au moment du choc).
Selon une variante de réalisation, les niveaux de nuisance calculés pour les cellules 221 à 224 prennent en outre en compte la probabilité que le véhicule 11 soit amené à freiner soudainement, voire à s’arrêter brutalement en cas de collision avec un élément précédent le véhicule 11. La détermination d’une telle probabilité est par exemple mise en œuvre en fonction de la connaissance du véhicule 10 de la présence d’élément(s) sur la trajectoire du véhicule 11, cette connaissance étant par exemple obtenus par les capteurs de détection d’objet embarqués sur le véhicule 10 et/ou de premières informations reçues du véhicule 11 si les deux véhicules 10 et 11 sont configurés pour communiquer entre eux, par exemple selon un mode de communication V2X. Selon un autre exemple, une telle probabilité est déterminée à partir de troisièmes informations de nuisance pesant le sur le véhicule 11 et calculées par le véhicule 11 selon le même procédé que celui décrit ci-dessus, par exemple pour la cellule 225 et d’autres cellules situées devant le véhicule 11. De telles troisièmes informations de nuisance sont par exemple transmises au véhicule 10 par le véhicule 11 selon un mode de communication V2X. Selon cet exemple, le véhicule 10 effectue une fusion des informations pour obtenir une représentation dynamique de l’environnement prenant en compte les informations de nuisance associées au véhicule 10 et au véhicule 11.
Un niveau de nuisance est également associé au trou 13 et assigné à la cellule 222 dans laquelle se trouve le trou 13. Le niveau de nuisance associé à la cellule 222 correspond alors à la combinaison (par exemple une somme, une somme pondérée) des nuisances associées au trou et des effets de la force de freinage et du risque de collision avec le véhicule 11.
La valeur du niveau de nuisance pesant sur le véhicule 10 et associée à chacune des cellules 231 à 238 associées à la voie de gauche 103 est par exemple déterminée à partir de :
- des effets de la force centrifuge subie par le véhicule 10 s’il passait de la voie centrale 102 à la voie de gauche 103 ;
- la présence du troisième véhicule 12, par exemple à partir de troisièmes informations de nuisance déterminées pour le troisième véhicule 12 ;
- des informations cinématiques associées au véhicule 10, par exemple la vitesse du véhicule 10 en supposant que l’accélération est nulle ;
- des informations cinématiques associées au véhicule 12, par exemple la vitesse du véhicule 12 en supposant que l’accélération est nulle ;
- de la distance entre chaque cellule et l’avant du véhicule 12 ;
- la nature de la ligne de démarcation 1012 entre la voie centrale 102 et la voie de gauche 103 ; et
- du coefficient d’adhérence de la route, et in fine des conditions météorologiques qui peuvent faire varier ce coefficient d’adhérence.
Par exemple, le niveau de nuisance associé aux cellules 231 et 232 est très élevé en raison des effets de la force centrifuge qui sont importants et d’un risque très élevé de collision par l’arrière entre le véhicule 10 et le véhicule 12 du fait de la faible distance entre l’avant du véhicule 12 et ces cellules 231 et 232 (et donc d’une énergie cinétique résultante élevée en cas de collision). La distance d’arrêt du véhicule 12 est par exemple prise en compte dans la détermination du niveau de nuisance, à partir des informations de vitesse du véhicule 12 et optionnellement des informations de masse du véhicule 12 et/ou des informations sur l’état du système de freinage ou des pneus du véhicule 12 (par exemple si le véhicule 12 a transmis ces informations au véhicule 10 selon tout mode de communication sans fil connu, par exemple selon un mode V2X).
Selon une variante, le niveau de nuisance pour les cellules 231 et 232 quant au risque de collision est déterminée en fonction de troisièmes informations de nuisance déterminées pour le véhicule 12 et pesant sur le véhicule 12. Ces troisièmes informations sont par exemple déterminées par le véhicule 12 et transmises au véhicule 10 selon tout mode de communication sans fil connu, par exemple selon un mode V2X.
Le niveau de nuisance associé aux cellules 233 à 234 est ensuite par exemple décroissant au fur et à mesure de l’éloignement des cellules 233 à 234 de l’avant du véhicule 12, le risque de collision par l’arrière diminuant pour le véhicule 10 au fur et à mesure que la distance augmente entre la cellule considérée et l’avant du véhicule 12. Le niveau de nuisance associé aux cellules 236 et 237 est par exemple légèrement plus élevé que celui associé aux cellules 234 et 235 en raison d’un risque associé à la proximité du véhicule 11 qui surviendrait lors d’un dépassement du véhicule 11 par le véhicule 10.
Bien entendu, d’autres règles ou conditions sont susceptibles d’intervenir pour la détermination du niveau de nuisance associé aux cellules.
Par exemple, si le système du véhicule 10 en charge du changement de voie automatique n’est pas activé ou autorisé, toute ligne de séparation de voie 1011 ou 1012 correspond à une contrainte qui augmente le niveau de nuisance associé aux cellules des voies adjacentes 101, 103 à la voie 102 sur laquelle circule le véhicule 10. Seule un niveau de nuisance très élevé sur les cellules 221 à 224 de la voie 102 autoriserait un changement de voie au véhicule 10. De la même manière, si une ligne indique la démarcation avec une bande d’arrêt d’urgence, le niveau de nuisance associé aux cellules associées à la bande d’arrêt d’urgence est plus élevé que pour une voie de circulation normale, la circulation sur la bande d’arrêt d’urgence étant limitée aux situations d’urgence.
Selon un autre exemple, en absence d’autres règles associées aux voies de circulation, le niveau de nuisance associé à la voie de droite 101 est moins élevé que le niveau de nuisance associé aux autres voies 102 et 103, la circulation sur la voie de droite étant la référence en France lorsque c’est possible. Cela permet par exemple de favoriser le retour sur la voie de droite 101 après un dépassement.
Selon encore un exemple, le niveau de nuisance associé à une cellule dépend de la différence de vitesse entre le véhicule 10 et un véhicule qui le précède par exemple, c’est-à-dire le véhicule 11. Cela permet de prendre en compte une situation où la différence est supérieure à un seuil (par exemple la vitesse du véhicule 10 est 5% plus élevée que celle du véhicule 11) et de permettre un dépassement en augmentant le niveau de nuisance sur les cellules devant le véhicule 10. Cela permet ainsi au module prenant les décisions pour le contrôle du véhicule 10 de décider un dépassement même si un véhicule 12 est détecté sur la voie de dépassement 103, en fonction bien sûr du niveau de nuisance associé à chacune des cellules 231 à 238.
Selon un exemple supplémentaire, le niveau de nuisance de la cellule 222 dû notamment au trou 13 peut permettre au module prenant les décisions pour le contrôle du véhicule 10 de décider d’éviter le trou 13 par la droite sur la voie 101, les niveaux de nuisance associés aux cellules 232, 233 et 234 de la voie 103 étant plus élevé que ceux des cellules 212, 213 et 214 en raison de la présence du troisième véhicule 12 sur la voie de gauche 103.
Selon un autre exemple, la proximité de la destination par rapport à la position courante du véhicule 10 est prise en compte dans la détermination des niveaux de nuisance associés aux cellules de l’environnement 1. Par exemple, les niveaux de nuisance associés aux cellules de chemins ne correspondant pas au chemin recommandé seront d’autant plus élevés que la destination est proche.
La prise en compte de tout ou partie des éléments de l’environnement 1 du véhicule 10 pour associer des niveaux de nuisance spatialement aux points de l’espace de l’environnement 1 permet une prise en compte des paramètres réels de l’environnement 1 réel, tels que détectés par le véhicule 10 et/ou d’autres éléments de l’environnement 1. La détermination de tels niveau de nuisance permet d’obtenir une représentation dynamique de l’environnement 1, cette représentation correspondant par exemple à une fusion de différentes représentations réalisées par plusieurs éléments de l’environnement 1, par exemple par plusieurs véhicules tels que les véhicules 10, 11 et 12.
Les données d’une telle représentation dynamique sont par exemple transmises à une unité décisionnelle embarquée dans le véhicule 10 qui prend en compte les valeurs de nuisance associées à chaque cellule, pour contrôler le véhicule 10.
Le contrôle du véhicule 10 comprend par exemple le contrôle des paramètres cinématiques (vitesse et accélération), le contrôle de la trajectoire, le contrôle du système de freinage ou d’autres systèmes de sécurité du véhicule 10.
La trajectoire est par exemple contrôlée de manière à obtenir la meilleure trajectoire à suivre par le véhicule 10, c’est-à-dire la trajectoire minimisant les nuisances et les risques, selon toute méthode connue de l’homme du métier. Par exemple, une trajectoire minimisant les nuisances passe par les cellules dont le niveau de nuisance est inférieur à un seuil déterminé ou dont la somme des niveaux de nuisance de chaque cellule traversée est minimale.
Selon un mode de réalisation particulier, la représentation dynamique de l’environnement est déterminée en parallèle selon une autre méthode connue de l’homme du métier. Selon cette variante, les deux résultats de détermination de la trajectoire sont par exemple comparés pour détecter d’éventuelles erreurs. Une telle variante mettant en œuvre de la redondance dans la détermination de la représentation dynamique permet d’améliorer la sécurité du véhicule 10.
illustre schématiquement un profil de nuisance 3 pesant sur le véhicule 10 le long d’une portion d’un chemin, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
Le profil de nuisance 3 correspond par exemple au profil de nuisance sur la portion de chemin comprise entre le véhicule 10 et le véhicule 11 sur la voie de circulation 102.
Le diagramme de la représente le niveau de nuisance (en ordonnée Y) en fonction d’une zone spatiale (en abscisse X). Une zone spatiale représente une portion de chemin et comprend par exemple une ou plusieurs cellules telles que définies en regard de la .
Le diagramme 3 présente 4 zones 31, 32, 33 et 34 avec pour chacune de ces zones des valeurs de nuisance associées. Une zone comprend par exemple toutes les cellules dont le niveau de nuisance est inférieur à un seuil déterminé 300, 301, 302, 303.
Par exemple, la zone 31 correspond à une zone pour laquelle le niveau de nuisance est inférieur au seuil 300 et correspond par exemple à une zone sans nuisance ou contrainte particulière. Dans une telle zone, en prenant l’exemple de la nuisance associée avec une collision avec le véhicule 11, le risque de collision est proche de zéro, le véhicule 10 pouvant s’arrêter en roue libre sans heurter le véhicule 11 qui le précède. La zone 31 comprend notamment la cellule 221.
La zone 32 correspond à une zone pour laquelle le niveau de nuisance est inférieur au seuil 301 et correspond à une zone imposant un freinage plus ou moins fort, avec un arrêt du véhicule 10 avant la collision avec le véhicule 11. La zone 32 comprend par exemple notamment les cellules 222 et 223.
La zone 33 correspond à une zone pour laquelle le niveau de nuisance est inférieur au seuil 302 et correspond à une zone dans laquelle la collision avec le véhicule 11 avec une vitesse décroissante inférieure à un seuil et avec une force de freinage importante.
Enfin, la zone 34 correspond à la zone pour laquelle le niveau de nuisance est le plus élevé, et inférieur à un maximum ou à un seuil 303, et correspond à une zone dans laquelle la collision avec le véhicule 11 se produirait une vitesse élevée, donc avec une énergie cinétique résultante élevée.
Les lois de variations de la nuisance sont par exemple fixes, linéaires ou exponentielles selon les zones, avec des seuils 301 à 303 paramétrables ou configurables.
illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour le contrôle du véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 est par exemple en outre configuré pour déterminer une représentation dynamique de l’environnement 1 et/ou pour la détermination d’une trajectoire du véhicule 10. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur.
Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des à 3 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Selon différents modes de réalisation particuliers, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés.
Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique.
Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41.
Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », d’autres dispositifs de communication embarqués dans d’autres véhicules de l’environnement. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes :
- interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ;
- interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ;
- interface Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3) ;
- interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »).
Des données sont par exemples chargées vers le dispositif 4 via l’interface du bloc 42 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11, un réseau ITS G5 basé sur IEEE 802.11p ou un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou LTE Advanced selon 3GPP release 10 – version 10) ou 5G, notamment un réseau LTE-V2X.
Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3).
Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques via respectivement des interfaces de sortie non représentées.
illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle d’un véhicule autonome, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la .
Dans une première étape 51, des premières informations représentatives d’un environnement du véhicule autonome sont obtenues, par exemple reçues. L’environnement comprend avantageusement un ensemble d’éléments comprenant au moins un élément, au moins une partie des premières informations étant représentatives du au moins un élément.
Dans une deuxième étape 52, au moins une partie de l’environnement du véhicule autonome est subdivisée ou discrétisée en une pluralité de cellules.
Dans une troisième étape 53, une valeur représentative d’un niveau de nuisance pesant sur le véhicule autonome est déterminée pour chaque cellule à partir des premières informations et de deuxièmes informations représentatives du véhicule. La détermination de ces valeurs de niveau de nuisance pesant sur le véhicule autonome sont en outre déterminées en fonction de troisièmes informations représentatives d’un niveau de nuisance associé à chaque élément d’au moins une partie de l’ensemble d’éléments.
Dans une quatrième étape 54, le véhicule autonome est contrôlé en fonction des valeurs de niveau de nuisance obtenues à l’étape 53.
Les étapes 51 à 54 sont par exemple réitérées en fonction du déplacement du véhicule, en fonction de la détection de nouveaux éléments dans l’environnement et/ou à intervalles réguliers.
Bien entendu, l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination e/ou de représentation d’un environnement d’un véhicule, ainsi qu’au dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé.
L’invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la .

Claims (10)

  1. Procédé de contrôle d’un véhicule autonome (10), ledit procédé comprenant les étapes suivantes :
    - obtention (51) de premières informations représentatives d’un environnement (1) du véhicule (10), ledit environnement (1) comprenant un ensemble d’éléments (11, 12, 13, 14) comprenant au moins un élément, au moins une partie des premières informations étant représentatives dudit au moins un élément ;
    - subdivision (52) d’au moins une partie dudit environnement en une pluralité de cellules (211 à 217, 221 à 225, 231 à 238) ;
    - pour chaque cellule, détermination (53) d’une valeur représentative d’un niveau de nuisance pesant sur ledit véhicule autonome (10) à partir desdites premières informations et de deuxièmes informations représentatives dudit véhicule autonome (10),
    ladite détermination d’une valeur représentative d’un niveau de nuisance pesant sur ledit véhicule autonome (10) étant en outre fonction de troisièmes informations représentatives d’un niveau de nuisance associé à chaque élément (11, 12) d’au moins une partie dudit ensemble d’éléments ;
    - contrôle dudit véhicule autonome (10) en fonction desdites valeurs représentatives du niveau de nuisance.
  2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape de représentation d’un environnement dynamique dudit véhicule autonome (10) basée sur lesdites cellules (211 à 217, 221 à 225, 231 à 238) et lesdites valeurs associées auxdites cellules (211 à 217, 221 à 225, 231 à 238).
  3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ledit ensemble d’éléments comprend au moins un élément parmi les éléments suivants :
    - objet statique ; et/ou
    - objet mobile ; et/ou
    - marquage au sol ; et/ou
    - informations routières ; et/ou
    - dispositif de signalisation ; et/ou
    - trou dans la chaussée.
  4. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit niveau de nuisance est fonction de :
    - une énergie cinétique résultante en cas de collision dudit véhicule autonome (10) avec un élément dudit ensemble ; et/ou
    - une force de freinage résultant d’un freinage dudit véhicule autonome (10) ; et/ou
    - une force centrifuge résultant d’un changement de direction dudit véhicule autonome (10) ;
    - un ensemble de règles de circulation ; et/ou
    - informations représentatives d’un chemin déterminé pour ledit véhicule autonome (10).
  5. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel lesdites premières informations appartiennent à un ensemble d’informations comprenant :
    - des informations représentatives de position ;
    - des informations représentatives d’un type d’élément ;
    - des informations représentatives de dimension ;
    - des informations cinématiques de l’élément associé ;
    - des informations représentatives de conditions météorologiques ;
    - des informations représentatives de règles de circulation ;
    - des informations représentatives de trajectoire ;
    - des informations routières ;
    - des informations représentatives de conditions de circulation.
  6. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, pour lequel lesdites deuxièmes informations appartiennent à un ensemble d’informations comprenant :
    - des informations représentatives de position ;
    - des informations cinématiques dudit véhicule autonome ;
    - des informations représentatives de trajectoire dudit véhicule autonome.
  7. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, pour lequel lesdites premières informations sont obtenues d’au moins un capteur d’un système de détection embarqué dans ledit véhicule autonome (10) et/ou d’au moins un élément dudit ensemble d’éléments (11, 12, 13, 14) selon un mode de communication de type véhicule vers tout, dit V2X.
  8. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel ladite étape de contrôle du véhicule autonome comprend une détermination d’informations représentatives de trajectoire dudit véhicule autonome (10) en fonction desdites cellules (211 à 217, 221 à 225, 231 à 238) et valeurs représentatives de nuisance associées.
  9. Dispositif (4) configuré pour contrôler un véhicule autonome, ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.
  10. Véhicule autonome (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.
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