FR3119819A1 - Méthodes et systèmes pour estimer une probabilité d’occurrence d’un événement redouté lié à l’adhérence d’un véhicule automobile - Google Patents

Méthodes et systèmes pour estimer une probabilité d’occurrence d’un événement redouté lié à l’adhérence d’un véhicule automobile Download PDF

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Abstract

Méthode pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule, d’un événement redouté, comprenant les étapes suivantes - récupération (21), lorsque le véhicule est à une première distance dudit point, d’une première donnée relative à l'adhérence du véhicule;- identification (22), sur la base de ladite première donnée, d'une situation de conduite;- détermination (23) d'une première probabilité d'occurrence d’un évènement redouté associé à la situation de conduite, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance et affectée audit évènement;– détermination d’une deuxième probabilité d'occurrence dudit évènement, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée audit évènement;- calcul (25) d'un risque d'occurrence dudit évènement intégrant ladite première probabilité, la deuxième probabilité et un taux d'erreur dans l’identification de la situation de conduite. Figure pour l’abrégé : Fig.2

Description

Méthodes et systèmes pour estimer une probabilité d’occurrence d’un événement redouté lié à l’adhérence d’un véhicule automobile
La présente invention a trait aux méthodes et systèmes d'aide à la conduite d'un véhicule automobile, et plus particulièrement à l'estimation des risques d'occurrence d'un évènement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile.
En maintenant la contrôlabilité du véhicule automobile, l’adhérence contribue fortement à la sécurité des usagers sur la route. Pour cela, des dispositifs d'aide à la conduite embarqués tels que des anti-bloquants ou des correcteurs de trajectoire existent.
Cependant, ces dispositifs dépendent souvent de l’engagement d’une situation de conduite critique tel qu'une amorce de blocage des roues ou une tendance au dérapage. On conçoit donc bien l’intérêt pratique d'anticiper l'occurrence d'un évènement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile, qu'il soit en conduite automatique ou manuelle.
Outre les conséquences dommageables qui peuvent en résulter pour les usagers, l'occurrence d'un évènement redouté lors d'une conduite autonome peut engager la responsabilité du constructeur.
En conduite manuelle, une dégradation de l'adhérence n'est souvent perçue par le conducteur qu'une fois les besoins en adhérence dépassent l'offre d’adhérence. Une perception visuelle ou une signalisation routière, lorsqu'elle est perçue par le conducteur, ne peuvent concourir qu'à une anticipation approximative d'une perte d'adhérence qui peut induire une réaction inappropriée du conducteur (vitesse ou freinage inadaptés par exemple).
Un objet de la présente invention est d'anticiper l'occurrence d'un évènement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile.
Un autre objet de la présente invention est d'alerter au moment approprié le conducteur de l'occurrence probable d'une dégradation de l'adhérence du véhicule automobile.
A cet effet, il est proposé, en premier lieu, une méthode pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile, cette méthode comprenant les étapes suivantes
- récupération, lorsque le véhicule automobile est à une première distance dudit point, d'au moins une première donnée relative à l'adhérence du véhicule automobile ;
- identification, sur la base de ladite au moins une première donnée, d'une situation de conduite du véhicule automobile parmi une liste de situations de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule automobile;
- détermination d'une première probabilité d'occurrence d'au moins un évènement redouté associé à la situation de conduite identifiée, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- détermination d’au moins une deuxième probabilité d'occurrence dudit au moins un évènement redouté, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- détermination d'un taux d'erreur dans l'identification de la situation de conduite lorsque le véhicule automobile est à la première distance dudit point;
- calcul d'un risque d'occurrence dudit au moins un évènement redouté intégrant ladite première probabilité d'occurrence, ladite deuxième probabilité d'occurrence et ledit taux d'erreur.
Diverses caractéristiques supplémentaires peuvent être prévues, seules ou en combinaison :
- le taux d'erreur intègre un coefficient de fiabilité de ladite au moins une première donnée ;
- le taux d'erreur intègre un coefficient de pertinence de ladite au moins une première donnée par rapport à la situation de conduite identifiée lorsque le véhicule automobile est à la première distance dudit point ;
- la méthode comprend, en outre, une étape de génération d'une alerte, lorsque le risque d'occurrence calculé est supérieur à une valeur seuil prédéfinie;
- l'alerte générée comprend un message associé à un refus d'activation d'un mode de conduite autonome, un message associé à une interruption d'un mode de conduite autonome, ou un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle ;
- ladite au moins une première donnée est récupérée depuis un capteur embarqué dans le véhicule automobile ou depuis un serveur distant ;
- ladite au moins une première donnée est une information météorologique.
Il est proposé, en deuxième lieu, un dispositif pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile, ce dispositif étant configuré pour
- récupérer, lorsque le véhicule automobile est à une première distance dudit point, d'au moins une première donnée relative à l'adhérence du véhicule automobile ;
- identifier, sur la base de ladite au moins une première donnée, une situation de conduite du véhicule automobile parmi une liste de situations de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule automobile;
- déterminer une première probabilité d'occurrence d'au moins un évènement redouté associé à la situation de conduite identifiée, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté;
- déterminer au moins une deuxième probabilité d'occurrence dudit au moins un évènement redouté, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- déterminer un taux d'erreur dans l'identification de la situation de conduite lorsque le véhicule automobile est à la première distance dudit point;
- calculer un risque d'occurrence dudit au moins un évènement redouté intégrant ladite première probabilité d'occurrence, ladite deuxième probabilité d'occurrence et ledit taux d'erreur.
Le dispositif est, en outre, configuré pour générer une alerte lorsque le risque d'occurrence calculé est supérieur à une valeur seuil prédéfinie, cette alerte comprenant un message associé à un refus d'activation d'un mode de conduite autonome, un message associé à une interruption d'un mode de conduite autonome, ou un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle.
Il est proposé, en troisième lieu, un véhicule automobile comprenant le dispositif présenté ci-dessus.
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 aux dessins annexés dans lesquels :
la figure illustre schématiquement un véhicule automobile pourvu d'un dispositif pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par ce véhicule automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile selon divers modes de réalisation;
la figure illustre schématiquement des étapes d'une méthode pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile selon divers modes de réalisation;
la figure illustre schématiquement une mise en œuvre d’étapes d’une méthode pour évaluer un risque d'occurrence d’un événement redouté selon divers modes de réalisation.
En se référant aux figures annexées, il est affiché un véhicule1automobile comprenant un dispositif2configuré pour évaluer un risque d'occurrence, en un point3ou une zone d'un segment4de route à parcourir par le véhicule1automobile, d'un évènement redouté lié à l'adhérence du véhicule1automobile. Le point3est localisé de façon dynamique à l'avant du véhicule1automobile sur le segment4de route.
Le dispositif 2 est configuré pour récupérer (étape 21 de la ) ou recueillir une ou plusieurs données mises à sa disposition lorsque le véhicule 1 automobile est à une distance d du point 3 (ou, de manière équivalente, à une durée de temps pour atteindre le point 3, la distance d étant la distance à parcourir par le véhicule 1 automobile). Ces données sont relatives à l'adhérence du véhicule 1 automobile sur le segment 4 de route. Ces données comprennent toute information permettant de renseigner sur le niveau d'adhérence du véhicule 1 automobile sur le segment 4 de route. Plus généralement, ces données comprennent toute information permettant de caractériser ou d'avoir une appréciation de la qualité du contact entre le pneumatique du véhicule 1 automobile et la chaussée 5 du segment 4 de route. Dans un mode de réalisation, ces données comprennent des informations météorologiques, des informations relatives au segment 4 de route, des informations relatives au trafic routier sur le segment 4 de route, des informations relatives aux véhicule 1 automobile (vitesse, pneumatique, ou charge par exemple).
Ces données sont, dans un mode de réalisation, récupérées depuis des capteurs embarqués dans le véhicule1automobile tels qu'un détecteur de pluie, un thermomètre mesurant la température extérieure, un dispositif anti-blocage des roues (plus connu sous le sigle ABS pour « Anti-lock Braking System » en anglais), un correcteur de trajectoire (plus connu sous le sigle ESP pour « Electronic Stability Program » en anglais), un système anti-patinage, un capteur des vitesses des roues, un capteur de l'angle du volant, un capteur de la vitesse de lacet, des paramètres du pneumatique (la gomme, la profondeur ou la forme des sculptures, la forme de l'aire de contact avec la chaussée5), le poids à charge du véhicule1automobile, des données d'image fournies par un capteur d'image embarqué (une caméra montée en vision frontale par exemple), des informations sur le segment4de route (trafic, profil de la chaussée, géométrie de la route: descente, virage, virage serré, virages successifs, limitation de vitesse applicable par exemple) fournies par un dispositif de navigation embarqué.
Dans un autre mode de réalisation, les données récupérées par le dispositif2comprennent des données fournies par des serveurs distants tels qu'un serveur météorologique, un serveur d'information sur le trafic routier, un serveur d'un gestionnaire d'infrastructure routière, un serveur d'une plateforme collaborative de partage d'informations routières, des panneaux de signalisation interactifs disposés aux bords du segment4de route, ou plus généralement un système de communication véhiculaire (de type véhicule-avec-tout plus connu sous le nom anglais « Vehicle-to-Everything », ou un système spécifique de ce dernier tel que Véhicule-à-Véhicule, Véhicule-à-Dispositif, Véhicule-à-Infrastructure, ou Véhicule-à-Réseau). Les données récupérées sont, par exemple, des informations concernant la chaussée (état hydrique tel qu'une chaussée mouillée ou l'épaisseur d'un film d'eau sur la chaussée, texture ou structure du revêtement telle que enrobé drainant, géométrie de la route par exemple), des données météorologiques (température, pluie, vent, neige, verglas, épisode pluvieux récent, volume de précipitation, brouillard, brouillard givrant, enneigement, verglas par exemple), des informations sur l'état du trafic routier (bouchon, ralentissement, un véhicule arrêté sur la chaussée, un accident, ou un objet sur la route par exemple).
Sur la base des données collectées, le dispositif 2 est configuré pour identifier (étape 22 sur la ) au moins une situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile parmi une liste de situations 31-33 de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence (comparée à un niveau d’adhérence sur chaussée 5 sèche) du véhicule 1 automobile.
La liste de situations31-33de conduite prédéfinies comprend tout contexte ou phénomène apte à altérer la qualité du contact entre le pneumatique du véhicule1automobile et la chaussée5de façon à engendrer une perte au moins partielle d'adhérence.
Cette liste comprend, par exemple, une conduite sur route enneigée, une conduite sur route verglacée, une conduite sur route mouillée, une conduite sur route inondée, une conduite sur route glissante (de la grêle, des flaques d'huile, de carburant ou de boue, ou des feuilles mortes sur la chaussée par exemple). La liste des situations31-33de conduite couvre notamment les conduites par conditions météorologiques difficiles (neige, pluie, brouillard par exemple) où une attention particulière à l'adhérence du véhicule1automobile est requise, qu'il soit en conduite autonome ou manuelle.
Par exemple, une température négative mesurée par un thermomètre embarqué et/ou fournie par un serveur météorologique, et/ou une image représentant une route brillante (captée par une caméra embarquée montée en vision frontale et/ou partagée sur une plateforme collaborative de partage d'informations routières, et/ou en diffusion par un système de communication véhiculaire de type Véhicule-à-Véhicule par exemple) permet de déterminer la situation31de conduite sur route enneigée. Dans un autre mode de réalisation, des données indiquant un épisode pluvieux quinze minutes auparavant et une température extérieure comprise dans un intervalle prédéfini (par exemple, entre 3 et 12 degrés), le dispositif2détermine que la situation3 2de conduite actuelle est une conduite sur route mouillée.
Le dispositif2comprend, dans un mode de réalisation, un module d'apprentissage automatique (un réseau de neurones convolutifs par exemple) apte à déterminer une situation31de conduite à partir d'observations représentées par les données collectées.
Des évènements 41-43 redoutés (ou des risques) prédéfinis liés à l'adhérence du véhicule 1 automobile sont associés à chacune des situations 31-33 de conduite prédéfinies (pour des raisons de clarté, seuls des évènements redoutés associés à la situation 31 de conduite sont représentés sur la ). Un évènement 41 redouté est tout évènement provoqué par une perte au moins partielle de l'adhérence et considéré en dehors du fonctionnement envisagé du véhicule 1 automobile, notamment susceptible de mener ou menant à un état dangereux. Les évènements 41-43 redoutés comprennent, par exemple, une perte de contrôle, une collision, une sortie de route, un dérapage des roues, ou une combinaison de ces derniers. Les évènements 41-43 redoutés sont, dans un mode de réalisation, dépendants des données récupérées (notamment, celles se rapportant au trafic routier, la géométrie du segment 4 de route, la chaussée 5, et/ou le véhicule 1 automobile).
Le dispositif 2 est configuré pour déterminer (étape 23 de la ) des probabilités d'occurrence de chacun des évènements 41-43 redoutés associés à la situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile à des niveaux d’anticipation différents. Des probabilités d'occurrence d’un événement 41-43 redouté sont associées à des distances différentes entre le véhicule 1 automobile et le point 3, ou plus généralement à des niveaux 51-54 d'anticipation différents. Des probabilités d'occurrence sont affectées au préalable à chacun des évènements 41-43 redoutés à des niveaux 51-54 d'anticipation (c'est à dire, à des distances entre le véhicule 1 automobile et le point 3 ou la durée correspondante) différents. La probabilité d'occurrence d'un évènement 41 redouté peut être différente d'une situation 31 de conduite à une autre et/ou d'un niveau 51 d'anticipation à un autre. Pour des raisons de clarté, seuls des niveaux 51-54 d'anticipation associés à l’évènement 41 redouté sont affichés sur la . A titre d’exemple, une première probabilité d’occurrence à un premier niveau 51 d’anticipation (par exemple, à 1 Km du point 3), une deuxième probabilité d’occurrence à un deuxième niveau 52 d’anticipation (par exemple, à 500 m du point 3), une troisième probabilité d’occurrence à un troisième niveau 53 d’anticipation (par exemple, à 200 m du point 3), et une quatrième probabilité d’occurrence à un quatrième niveau 54 d’anticipation (par exemple, à 50 m du point 3) sont affectées au préalable (lors d’une phase de conception) à l’événement 41 redouté.
En effet, pour chaque événement41-43redouté, une pluralité de niveaux5 1-54d’anticipation peut être envisagée. Ces niveaux5 1-54d'anticipation comprennent, par exemple, des niveaux extrêmes à savoir très anticipé (le véhicule1automobile étant suffisamment loin du point3) d’un côté et l’absence totale d'anticipation de l'autre (le véhicule1automobile étant sensiblement au point3). Entre ces deux niveaux, plusieurs autres niveaux d’anticipation intermédiaires peuvent être envisagés. Ainsi, pour chaque évènement41redouté associé à une situation31de conduite, une première probabilité d'occurrence associée à la distanced(c.à.d. à un premier niveau51d’anticipation) et au moins une deuxième probabilité d'occurrence associée à une distance inférieure à la distanced(c.à.d. à un deuxième niveau5 2-54d’anticipation) sont déterminées. Par exemple, dans le cas de cinq situations de conduite, de deux évènements redoutés par situation, et de quatre niveaux d'anticipation pour chaque événement redouté, quarante probabilités d'occurrence sont donc à déterminer par le dispositif2.
Dans l'exemple illustré par la , une probabilité d'occurrence de l'évènement41redouté est déterminée à quatre niveaux51-54d'anticipation différents
- une première probabilité d'occurrence de l’évènement41redouté très faible voire nulle, car elle correspond à une identification de la situation31de conduite très anticipée à une première distance ou, de manière équivalente, à une première durée du point3;
- une deuxième probabilité d'occurrence de l’évènement41redouté plus élevée que la première probabilité d'occurrence, car on aura pu anticiper, mais à une deuxième distance (respectivement, une deuxième durée) inférieure à la première distance (respectivement, la première durée);
- une troisième probabilité d’occurrence de l’évènement41redouté encore plus élevée que la première probabilité d'occurrence, car on a bien détecté la situation31de conduite mais il faut la gérer sans avoir pu l'anticiper;
- une quatrième probabilité d'occurrence de l’évènement redouté maximale car la situation31de conduite n’a pas été identifiée.
Des probabilités d'occurrence en fonction du niveau d’anticipation de la situation31de conduite du véhicule1automobile sont donc affectées à chacun des évènements redoutés associés à la situation31de conduite.
Par ailleurs, le dispositif 2 est configuré pour déterminer (étape 24 sur la ) un taux 61-64 d'erreur dans l'identification de la situation 31 de conduite à chaque niveau 51-54 d'anticipation. En d'autres termes, le dispositif 2 détermine un coefficient de fiabilité (ou de performance) ou un taux de classification correcte de la situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile compte tenu des données collectées à une distance prédéfinie du point 3. Ce taux d'erreur est déterminé pour chaque situation de conduite et pour chaque niveau d’anticipation. Par exemple, si on a cinq situations de conduite et quatre niveaux d'anticipation, le dispositif 2 calcule vingt taux d'erreur.
Le dispositif 2 calcule (étape 25 de la ) un risque d'occurrence de chacun des évènements 41-43 redouté associé à une situation 31 de conduite. A la distance d, ce calcul intègre (ou prend en compte) les probabilités d'occurrence de chaque évènement 41 redouté à plusieurs niveaux 51-54 d’anticipation et le taux d'erreur dans la détermination de la situation 31 de conduite à laquelle cet évènement 41 redouté est associé. Le risque d’occurrence d’un événement 41 redouté est, dans un mode de réalisation, un cumul des probabilités d’occurrence de cet événement 41 redouté à plusieurs niveaux 51-54 d’anticipation compte tenu d’un taux d'erreur dans la détermination de la situation 31 de conduite. Le risque d'occurrence d'un évènement redouté est, par exemple, égal à la somme des produits de sa probabilité d'occurrence à chacun des niveaux 51-54 d’anticipation par un moins le taux d'erreur dans la détermination de la situation de conduite à laquelle cet évènement 41 redouté est associé.
Dans un mode de réalisation, le calcul du risque d'occurrence d'un évènement41redouté à la distancedintègre, en outre, le risque d'occurrence de cet évènement41redouté précédemment calculé à une distance supérieure à la distanced.
Le taux d'erreur dans l'identification d'une situation31de conduite intègre, dans un mode de réalisation, un coefficient de fiabilité de chacune des données utilisées pour identifier cette situation31de conduite. Autrement dit, pour déterminer un taux d'erreur dans l'identification d'une situation31de conduite, un coefficient de fiabilité est associé à chacune des données récupérées sur la base desquelles cette situation31de conduite est identifiée. Le taux d'erreur dans l'identification d'une situation31de conduite est une combinaison des coefficients de fiabilité associés aux données sur la base desquelles la situation31de conduite est déterminée. Cette combinaison est, par exemple, une pondération des données collectées par leurs coefficients de fiabilité respectifs.
Dans un autre mode de réalisation, le taux d'erreur dans l'identification d'une situation31de conduite intègre un coefficient de pertinence, par rapport à la situation31de conduite identifiée, de chacune des données utilisées pour l'identification de la situation31de conduite du véhicule1automobile à un niveau51d'anticipation. Autrement dit, le taux d'erreur dans l'identification d'une situation31de conduite intègre le niveau de corrélation de chacune des données utilisées avec la situation31de conduite identifiée.
Dans un autre mode de réalisation, les données récupérées par le dispositif2sont, pour chaque situation31de conduite et pour chaque niveau51-54d’anticipation, pondérées ou évaluées selon deux critères :
- la performance ou la fiabilité de chaque mesure (fiabilité d'un capteur de pluie, ou celle d'un capteur de température par exemple);
- la pertinence (ou la corrélation) de la mesure avec la situation31de conduite identifiée (par exemple, la mesure d’un capteur de pluie par rapport à une conduite sur route mouillée, ou une température mesurée positive par rapport à une conduite sur route enneigée).
Il en résulte une combinaison d'un premier coefficient de fiabilité et d'un deuxième coefficient de pertinence qui est appliquée à chaque donnée récupérée par le dispositif2à la distancedpour déterminer une situation31de conduite du véhicule1automobile. Une donnée récupérée peut avoir un coefficient de performance (respectivement, de pertinence) différent d'une situation31de conduite à une autre et d'un niveau d'anticipation à un autre.
Lorsque le risque d'occurrence d'un évènement redouté est supérieur à un seuil prédéfini ou, plus généralement, lorsque, compte tenu des risques d'occurrence des évènements redoutés calculés, une adaptation de la conduite du véhicule1automobile est considérée nécessaire, le dispositif2génère une alerte. Cette alerte est, dans un mode de réalisation, communiquée à l'attention du conducteur du véhicule1automobile. Cette alerte peut être sonore (par exemple, une tonalité ou un message associé à une interruption ou un refus d'activation du mode de conduite autonome, ou à une demande de reprise en main de la conduite), visuelle via une interface homme-machine, et/ou par vibration dans le volant ou les pédales pour inviter le conducteur à reprendre le contrôle de la conduite.
Dans un mode de réalisation, l’alerte émise à l’attention du conducteur comprend une information concernant la situation31de conduite et/ou l'évènement redouté (de type adhérence insuffisante sur chaussée mouillée, ou un coefficient d'adhérence en code couleur), et/ou des recommandations (limitation d'allure, changement de route, activation de dispositifs aptes à améliorer la contrôlabilité du véhicule1automobile par exemple) pour éviter une collision par exemple. Dans un autre mode de réalisation, l'alerte générée comprend un message associé à un refus d'activation du mode de conduite autonome ou un message associé à une interruption du mode de conduite autonome parce que les conditions d'adhérence ne sont pas favorables. Dans un autre mode de réalisation, l'alerte générée comprend un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle en cours (réduire la vitesse, changer de voie de circulation, augmenter la distance entre les véhicules par exemple).
Le dispositif2comprend des moyens d'acquisition de données, des moyens de calcul, et des moyens d'alerte pour, respectivement, l'acquisition de données, le traitement des données acquises, et générer, si besoin, une alerte. Le dispositif2peut être embarqué dans le véhicule1automobile (un calculateur du véhicule1automobile) ou au moins partiellement distant. Dans ce dernier cas, le dispositif2comprend des moyens de communication apte à communiquer avec le véhicule1automobile ou à un serveur auquel ce véhicule1automobile est connecté pour récupérer des mesures effectuées par des capteurs embarqués dans ce véhicule1automobile ou pour communiquer une alerte à l'attention du conducteur de ce véhicule1automobile.
Avantageusement, les modes de réalisation décrits ci-dessus pour évaluer le risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule1automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule1automobile permettent
- de prévenir un risque de perte d'adhérence de façon à pouvoir adapter en conséquence la conduite du véhicule1automobile;
- d'améliorer la prédictibilité des conditions d'adhérence du véhicule1automobile sur la route;
- de rendre le système de conduite autonome conscient de la notion d'adhérence de façon à pouvoir autoriser ou interrompre la fonction de conduite autonome en fonction des risques de perte d'adhérence;
- de renforcer les mesures de sécurité dans des situations de conduite susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule1automobile ;
- d'alerter au moment approprié le conducteur du risque d'occurrence d'un évènement redouté.

Claims (10)

  1. Méthode pour évaluer un risque d'occurrence, en un point (3) d’un segment (4) de route à parcourir par un véhicule (1) automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule (1) automobile, cette méthode comprenant les étapes suivantes
    - récupération (21), lorsque le véhicule (1) automobile est à une première distance (d) dudit point, d'au moins une première donnée relative à l'adhérence du véhicule (1) automobile ;
    - identification (22), sur la base de ladite au moins une première donnée, d'une situation (31) de conduite du véhicule (1) automobile parmi une liste de situations (31-33) de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule (1) automobile;
    - détermination (23) d'une première probabilité d'occurrence d'au moins un évènement (41) redouté associé à la situation de conduite identifiée, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance (d) et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
    – détermination (23) d’au moins une deuxième probabilité d'occurrence dudit au moins un évènement (41) redouté, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
    - détermination (24) d'un taux (61) d'erreur dans l'identification de la situation (31) de conduite lorsque le véhicule (1) automobile est à la première distance (d) dudit point;
    - calcul (25) d'un risque d'occurrence dudit au moins un évènement (41) redouté intégrant ladite première probabilité d'occurrence, la deuxième probabilité d’occurrence et ledit taux d'erreur.
  2. Méthode selon la revendication précédente,caractérisé e en ce quele taux (61) d'erreur intègre un coefficient de fiabilité de ladite au moins une première donnée.
  3. Méthode selon la revendication 1 ou 2,caractérisé e en ce quele taux (61) d'erreur intègre un coefficient de pertinence de ladite au moins une première donnée par rapport à la situation (31) de conduite identifiée lorsque le véhicule (1) automobile est à la première distance (d) dudit point (3).
  4. Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes,caractérisé e en ce qu'elle comprend, en outre, une étape de génération d'une alerte, lorsque le risque d'occurrence calculé est supérieur à une valeur seuil prédéfinie.
  5. Méthode selon la revendication précédente,caractérisé e en ce quel'alerte générée comprend un message associé à un refus d'activation d'un mode de conduite autonome, un message associé à une interruption d'un mode de conduite autonome, ou un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle.
  6. Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes,caractérisé e en ce queladite au moins une première donnée est récupérée depuis un capteur embarqué dans le véhicule (1) automobile ou depuis un serveur distant.
  7. Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes,caractérisé e en ce queladite au moins une première donnée est une information météorologique.
  8. Dispositif (2) pour évaluer un risque d'occurrence, en un point (3) d’un segment (4) de route à parcourir par un véhicule (1) automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule (1) automobile, ce dispositif étant configuré pour
    - récupérer, lorsque le véhicule (1) automobile est à une première distance (d) dudit point (3), d'au moins une première donnée relative à l'adhérence du véhicule (1) automobile ;
    - identifier, sur la base de ladite au moins une première donnée, une situation (31) de conduite du véhicule (1) automobile parmi une liste de situations (31-33) de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule (1) automobile;
    - déterminer une première probabilité d'occurrence d'au moins un évènement (41) redouté associé à la situation (31) de conduite identifiée, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance (d) et affectée au préalable audit au moins un évènement (41) redouté;
    - déterminer au moins une deuxième probabilité d'occurrence dudit au moins un évènement (41) redouté, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
    - déterminer un taux d'erreur dans l'identification de la situation (31) de conduite lorsque le véhicule (1) automobile est à la première distance (d) dudit point (3);
    - calculer un risque d'occurrence dudit au moins un évènement (41) redouté intégrant ladite première probabilité d'occurrence, ladite deuxième probabilité d'occurrence et ledit taux d'erreur.
  9. Dispositif selon la revendication précédente,caractérisé en ce qu'il est, en outre, configuré pour générer une alerte lorsque le risque d'occurrence calculé est supérieur à une valeur seuil prédéfinie, cette alerte comprenant un message associé à un refus d'activation d'un mode de conduite autonome, un message associé à une interruption d'un mode de conduite autonome, ou un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle.
  10. Véhicule (1) automobile comprenant le dispositif (2) de la revendication 8 ou 9.
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