FR3120039A1 - Procédé d’évitement d’obstacles - Google Patents

Abstract

L’invention concerne un procédé d’évitement d’objets (C1, C2, C3, C4) par un véhicule automobile (10), comportant des étapes de : - détection d’objets situés dans l’environnement du véhicule automobile, - acquisition de données caractérisant la position et/ou la dynamique de chaque objet puis, si plusieurs objets ont été détectés, - vérification si au moins un critère de proximité entre au moins deux des objets détectés est rempli et, si tel est le cas, - association des deux objets en un groupe (G2), - calcul des données caractérisant la position et/ou la dynamique dudit groupe, et - activation d’un système d’évitement d’obstacle et/ou détermination d’une trajectoire d’évitement, selon les données caractérisant la position et/ou la dynamique dudit groupe. Figure pour l’abrégé : Fig.10

Description

Procédé d’évitement d’obstacles

Domaine technique de l'invention

La présente invention concerne de manière générale les aides à la conduite de véhicules automobiles.

Elle concerne plus particulièrement un procédé d’évitement d’obstacles.

L’invention concerne aussi un véhicule automobile équipé d’un calculateur adapté à mettre en œuvre ce procédé.

Etat de la technique

Dans un souci de sécurisation des véhicules automobiles, on équipe actuellement ces derniers de systèmes d’aide à la conduite ou de systèmes de conduite autonome.

Parmi ces systèmes, on connait notamment les systèmes de freinage d’urgence automatique (plus connu sous l’abréviation AEB, de l’anglais « Automatic Emergency Braking »), conçus pour éviter toute collision avec des obstacles situés dans la voie empruntée par le véhicule, en agissant simplement sur le système de freinage conventionnel du véhicule automobile.

Il existe toutefois des situations dans lesquelles ces systèmes de freinage d’urgence ne permettent pas d’éviter la collision ou ne sont pas utilisables (par exemple si un autre véhicule suit de trop près le véhicule automobile).

Pour ces situations, il a été développé des systèmes d’évitement automatique (plus connu sous l’abréviation AES, de l’anglais « Advanced Evasive Steering » ou « Automatic Emergency Steering ») qui permettent d’éviter l’obstacle en déviant le véhicule de sa trajectoire, en agissant sur la direction du véhicule.

Pour que cette fonction AES soit efficace, il convient de détecter de façon fiable la partie de l’environnement du véhicule automobile qui est pertinente pour le calcul d’une trajectoire d’évitement optimale.

Un paramètre généralement utilisé à cet effet est appelé temps avant collision (ou en anglais, « Time-to-collision TTC »). Un second paramètre est formé par l’écart à réaliser pour passer à côté de l’obstacle détecté sans venir le percuter. Chaque obstacle potentiel est ainsi considéré isolément afin de déterminer le plus dangereux d’entre eux et d’en déduire une trajectoire d’évitement optimale.

Il s’avère toutefois qu’en s’appuyant sur ces paramètres, la fonction AES d’évitement d’obstacles s’active en mode autonome (sans action du conducteur) dans des situations dangereuses dans lesquelles il serait préférable de laisser le conducteur réaliser l’évitement. Il arrive également qu’elle ne s’active pas du fait d’un trop grand nombre d’obstacles à éviter dans la même zone, ce qui rend la fonction peu disponible.

Présentation de l'invention

Afin de remédier aux inconvénients précités de l’état de la technique, la présente invention propose de traiter les objets détectés non pas de manière indépendante, mais en les regroupant quand cela est possible.

Plus particulièrement, on propose selon l’invention un procédé d’évitement d’objets par un véhicule automobile, lesquels d’objets sont initialement considérés comme des obstacles potentiels. Ce procédé comporte des étapes de :
- détection d’objets situés dans l’environnement du véhicule automobile,
- acquisition de données caractérisant la position et/ou la dynamique de chaque objet détecté, puis, si plusieurs objets ont été détectés,
- vérification si au moins un critère de proximité entre au moins deux des objets détectés est rempli et, si tel est le cas,
- association des deux objets en un groupe,
- calcul des données caractérisant la position et/ou la dynamique dudit groupe, et
- activation d’un système d’évitement d’obstacle et/ou détermination d’une trajectoire d’évitement, selon les données caractérisant la position et/ou la dynamique dudit groupe.

La méthode de groupement des cibles présente plusieurs avantages.

Le principal avantage est qu’elle rend la fonction AES activable dans un plus grand nombre de situations qu’en règle générale.

En effet, en présence d’un trop grand nombre d’objets à traiter, il est généralement prévu de laisser la fonction AES inactive alors qu’ici, les objets étant groupés, il est possible de traiter un grand nombre d’objets distincts.

De la même façon, lorsque le véhicule roule sur une route à deux voies et qu’un ou plusieurs objet(s) se trouve(nt) sur chaque voie, il est généralement prévu de ne pas permettre l’activation de la fonction AES. Au contraire, dans la présente invention, on considère seulement l’écart entre les différents objets ou groupes d’objets afin de vérifier s’il est possible d’activer la fonction AES.

Par ailleurs, il est généralement prévu de détecter sur quelle voie de circulation se trouve chaque objet avant d’activer la fonction AES. Lorsqu’un objet se trouve à cheval entre deux voies de circulation, l’espace pour passer à côté de cet objet est plus restreint que si l’objet était centré sur sa voie. De ce fait, on considère généralement une grande marge de sécurité avant d’activer la fonction AES. Au contraire, dans la présente invention, chaque groupe de cibles définit une zone à éviter, dont la position ne dépend pas de celle des voies de circulation. Il est ainsi possible de restreindre les marges de sécurité à considérer, ce qui permet d’activer la fonction AES dans un plus grand nombre de situations.

De façon plus générale, cette méthode permet de faire abstraction du concept de voies de circulation dans le calcul de la trajectoire d’évitement, préférant gérer l’environnement comme une espace unique dans lequel se déplacent les objets.

On notera par ailleurs que l’invention permet de simplifier les calculs.

Elle permet alors de gérer un plus grand nombre de cibles en même temps, ce qui s’avère particulièrement intéressant dans le cas où un peloton de cyclistes est détecté.

On notera aussi qu’elle fait abstraction de la classe des objets détectés (cyclistes, automobiles…), préférant regrouper les objets de n’importe quelle classe selon uniquement un ou des critère(s) de proximité.

D’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes :
- le calcul des données caractérisant la position et/ou la dynamique dudit groupe est réalisé en fonction des données caractérisant individuellement les objets du groupe ;
- ensuite, ces données caractérisant individuellement les objets du groupe ne sont plus considérées : l’activation du système d’évitement d’obstacle et/ou la détermination de la trajectoire d’évitement est en effet réalisée indépendamment des données caractérisant individuellement les objets du groupe ;
- le critère de proximité est relatif à la distance latérale entre les deux objets (selon un axe orthogonal à la tangente à la route au niveau des objets) ;
- à l’étape d’acquisition, l’une des données est un écart latéral de trajectoire que le véhicule automobile doit réaliser pour éviter chaque objet ;
- le critère de proximité consiste à vérifier si la différence entre, d’une part, l’écart latéral de trajectoire à réaliser pour éviter un premier des deux objets par le côté orienté vers le second objet, et d’autre part, l’écart latéral de trajectoire à réaliser pour éviter le second objet par le côté orienté vers le premier objet, est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé ;
- ce seuil est supérieur ou égal à 0 ;
- si au moins trois objets ont été détectés, il est prévu d’ordonner les objets dans un ordre de succession allant d’un bord à l’autre de la route, puis on vérifie si le critère de proximité est rempli entre chaque paire d’objets successifs selon ledit ordre de succession ;
- il est prévu de calculer une vitesse latérale relative en fonction de l’écart entre, d’une part, la vitesse latérale du véhicule automobile par rapport à la route sur laquelle le véhicule roule dans un premier repère orienté selon une tangente à la route au niveau du véhicule automobile, et, d’autre part, la vitesse latérale de l’objet par rapport à la route dans un second repère orienté selon une tangente à la route au niveau dudit objet, puis chaque écart latéral de trajectoire est déterminé en fonction de la vitesse latérale relative ;
- ledit critère de proximité est relatif à la distance longitudinale entre les deux objets ;
- à l’étape d’acquisition, l’une des données est relative au temps restant avant que le véhicule automobile ne puisse percuter chaque objet ;
- pour vérifier que ledit critère de proximité est rempli, on contrôle si l’écart entre les temps avant collision des deux objets est inférieur à un seuil ;
- ce seuil est supérieur ou égal à 0 ;
- à l’étape d’acquisition, l’une des données est un écart latéral de trajectoire à réaliser pour éviter chaque objet par un même côté gauche ou droit, et à l’étape de calcul, l’une des données caractérisant le groupe est choisie égale au plus grand des écarts latéraux de trajectoire à réaliser pour éviter les objets du groupe d’un même côté ;
- à l’étape d’acquisition, l’une des données caractérisant chaque objet est un temps restant avant que le véhicule automobile ne puisse percuter chaque objet, et à l’étape de calcul, l’une des données caractérisant le groupe est choisie égale au plus petit des temps restant avant que le véhicule automobile ne puisse percuter l’un des objets du groupe.

L’invention concerne aussi un véhicule automobile comportant au moins une roue directrice, un système de direction de chaque roue directrice adapté à être manœuvré par un actionneur commandé par un calculateur, lequel calculateur est adapté à mettre en œuvre un procédé de déclenchement tel que précité.

Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres.

Description détaillée de l'invention

La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d’exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l’invention et comment elle peut être réalisée.

Sur les dessins annexés :

est une vue schématique d’un véhicule automobile conforme à l’invention et de deux voitures cibles circulant sur deux voies de circulation distinctes ;

est une vue schématique du véhicule automobile de la et de l’une des deux voitures cibles ;

est une vue homologue de celle illustrée sur la , illustrant une seconde étape du processus de détermination de la position de l’une des voitures cibles ;

est une vue homologue de celle illustrée sur la , illustrant quatre repères utilisés dans le cadre de l’invention ;

est une représentation des quatre repères de la ;

est une vue schématique de l’une des voitures cibles de la et de sa voie de circulation ;

est une vue schématique d’un exemple de configuration dans lequel se trouvent le véhicule automobile conforme à l’invention et quatre voitures circulant à proximité ;

est une vue homologue de celle de la , sur laquelle les références des voitures ont été réordonnées ;

est une vue homologue de celle de la , sur laquelle les voitures ont été groupées une première fois ;

est une vue homologue de celle de la , sur laquelle les voitures ont été groupées une seconde fois ;

est une vue schématique d’un autre exemple de configuration dans lequel se trouvent le véhicule automobile conforme à l’invention et un groupe de trois voitures circulant à proximité ;

est une vue schématique d’un autre exemple de configuration dans lequel se trouvent le véhicule automobile conforme à l’invention et trois voitures circulant à proximité.

Sur la , on a représenté un véhicule automobile 10 roulant sur une route sur laquelle se trouve deux « objets » formant des obstacles potentiels pour le véhicule automobile 10. Ici, ces deux objets sont formés par des voitures C1, C2. En variante, il pourrait s’agir d’autres types d’objets (piétons, cyclistes…). Les objets considérés sont de préférence mobiles.

Dans la suite de la description, le véhicule automobile 10 est celui qui mettra en œuvre la présente invention, et il sera appelé « véhicule EGO 10 ».

Ce véhicule EGO 10 comprend classiquement un châssis qui délimite un habitacle, des roues dont deux au moins sont directrices, un groupe motopropulseur, un système de freinage et un système de direction conventionnel permettant d’agir sur l’orientation des roues directrices.

Dans l’exemple considéré, le système de direction est commandé par un actionneur de direction assistée qui permet d’agir sur l’orientation des roues directrices en fonction de l’orientation du volant et/ou, selon les cas, en fonction d’une consigne émise par un calculateur C10.

Le calculateur C10 comporte au moins un processeur, au moins une mémoire et différentes interfaces d'entrée et de sortie.

Grâce à ses interfaces d'entrée, le calculateur C10 est adapté à recevoir des signaux d'entrée provenant de différents capteurs.

Parmi ces capteurs, il est par exemple prévu :
- un dispositif tel qu’une caméra frontale, permettant de repérer la position du véhicule EGO par rapport à sa voie de circulation,
- un dispositif tel qu’un télédétecteur RADAR ou LIDAR, permettant de détecter un obstacle se trouvant sur la trajectoire du véhicule EGO 10,
- au moins un dispositif latéral tel qu’un télédétecteur RADAR ou LIDAR, permettant d’observer l’environnement sur les côtés du véhicule EGO.

Le calculateur C10 reçoit ainsi de plusieurs capteurs des données relatives aux objets présents dans l’environnement du véhicule EGO 10. De manière classique, ces données sont combinées ensemble de façon à fournir des données fusionnées fiables sur chaque objet.

Grâce à ses interfaces de sortie, le calculateur C10 est adapté à transmettre une consigne à l’actionneur de direction assistée.

Il permet ainsi de faire en sorte que le véhicule suive au mieux, et si les conditions le justifient, une trajectoire d’évitement d’obstacle.

Grâce à sa mémoire, le calculateur C10 mémorise des données utilisées dans le cadre du procédé décrit ci-dessous.

Il mémorise notamment une application informatique, constituée de programmes d’ordinateur comprenant des instructions dont l’exécution par le processeur permet la mise en œuvre par le calculateur du procédé décrit ci-après.

Ces programmes comportent notamment un « système AES » qui est conçu pour calculer une trajectoire d’évitement d’obstacle et pour piloter le véhicule EGO 10 de manière qu’il suive cette trajectoire ou pour aider le conducteur à piloter le véhicule EGO 10 de manière qu’il suive cette trajectoire. Le système AES présente un mode autonome dans lequel le suivi de trajectoire se fait sans l’aide du conducteur, et un mode manuel dans lequel le système AES aide le conducteur à éviter l’obstacle et dans lequel le conducteur reste maître de la manœuvre. Ce système AES étant bien connu de l’Homme de l’art, il ne sera pas décrit ici en détail.

Les programmes informatiques comportent également un logiciel d’activation du système AES, qui va permettre de déterminer si le système AES doit être activé (compte tenu de la trajectoire du véhicule EGO et de celles des objets présents dans son environnement) et d’attendre le meilleur moment pour l’activer. C’est ce logiciel d’activation qui fait ici plus précisément l’objet de la présente invention.

Ce logiciel est actif dès que le véhicule EGO 10 est en mouvement.

Il est mis en œuvre en boucle, à pas de temps réguliers.

Il comporte une étape préalable d’acquisition de données relatives au véhicule EGO 10 et à son environnement, suivie de neuf étapes principales. On peut alors décrire une à une ces étapes successives.

Au cours de l’étape préalable, le calculateur C10 reçoit au moins une image acquise par la caméra frontale du véhicule EGO 10. Il reçoit en outre des données des télédétecteurs. Ces images et données sont alors fusionnées.

A ce stade, le calculateur C10 dispose donc d’une image de la route située à l’avant du véhicule EGO 10 et de données fusionnées qui caractérisent notamment chaque objet détecté et situé dans l’environnement du véhicule EGO 10. Cet environnement est ici considéré comme étant la zone située autour du véhicule EGO, dans laquelle les capteurs du véhicule sont adaptés à acquérir des données.

Dans l’exemple de la , le véhicule EGO roule sur une voie de circulation centrale VC, de part et d’autre de laquelle se trouvent deux autres voies de circulation VR, VL.

Le calculateur C10 cherche alors à déterminer les positions et formes des lignes de séparation NL, L, R, NR de ces voies de circulation V_C, V_R, V_L.

Pour cela, ici, chacune de ces lignes est modélisée par une équation de forme polynomiale. Ici, le polynôme choisi est d’ordre 3, si bien que l’on peut écrire :

Dans cette équation :
- le terme yLine représente la coordonnée latérale de la ligne de séparation de voie considérée,
- le terme x représentée la coordonnée longitudinale de cette ligne, et
- les termes a, b, c et d sont les coefficients du polynôme, déterminés en fonction de la forme de la ligne vue par la caméra frontale du véhicule EGO (ou acquise par le calculateur C10 dans un système de navigation comportant une cartographie détaillée des lieux dans lesquels le véhicule EGO évolue).

En pratique, ces termes sont fournis par la fusion de données. Il permettent de modéliser la forme des lignes de séparation de voie jusqu’à une distance d’une centaine de mètres environ lorsque les conditions de visibilité sont bonnes.

A ce stade, on notera que dans la suite de cet exposé, un terme qualifié de « longitudinal » correspondra à la composante d’un vecteur selon l’abscisse du repère considéré, et un terme qualifié de « latéral » correspondra à la composante d’un vecteur selon l’ordonnée du repère considéré (les repères ici considérés étant toujours orthonormés).

L’équation [Math. 1] s’exprime ici dans un repère (X_EGO, Y_EGO) attaché au véhicule EGO 10 et représenté sur la . Ce repère est orienté de manière que son axe des abscisses s’étende selon l’axe longitudinal du véhicule EGO 10. Il est centré au niveau du RADAR avant du véhicule EGO 10.

En variante, d’autres modélisations plus simples ou plus complexes des géométries des lignes de séparation de voies pourraient être utilisées.

Une fois les coefficients a, b, c, d déterminés pour chaque ligne de séparation de voie, le calculateur C10 peut mettre en œuvre les neuf étapes du procédé qui vont permettre de percevoir dans quelle mesure les objets détectés sont dangereux pour le véhicule EGO afin de déclencher, au besoin, le système AES d’évitement d’obstacle.

La première étape consiste à déterminer la distance qui sépare le véhicule EGO de l’objet considéré (l’une des voitures C1, C2).

La distance ici calculée n’est pas une distance euclidienne. En effet, on souhaite prendre en compte la forme de la route pour déterminer une distance que le véhicule EGO 10 et l’objet devraient parcourir avant de se percuter.

Le calculateur C10 calcule donc ici une distance d’arc L_AB.

Pour cela, comme cela par exemple détaillé dans le document FR3077547, le calculateur peut utiliser l’équation suivante :

Où :
- L_ABest la distance d’un arc entre deux points A et B (correspondant aux positions du véhicule EGO et de l’objet considéré),
- x_Aest la position longitudinale du véhicule EGO (au niveau du RADAR), et
- x_Best la position longitudinale de l’objet considéré, dans le repère (X_EGO, Y_EGO).

La seconde étape consiste à déterminer la position de chaque objet détecté par rapport aux voies de circulation de la route, compte tenu de l’équation de chaque ligne de séparation de voie et des données fusionnées.

Le calculateur C10 connaît les coordonnées, dans le repère (X_EGO, Y_EGO) attaché au véhicule EGO, d’un point caractéristique de chaque objet détecté (ci-après appelé « point d’ancrage »). Ce point caractéristique est typiquement le centre de l’objet vu par la caméra frontale ou par le télédétecteur RADAR. On considérera ici qu’il s’agit du milieu de la calandre de la voiture C1, C2

Dans l’exemple de la où deux objets ont été détectés (les deux voitures C1, C2), les coordonnées des points d’ancrage sont respectivement référencées (X_rel1, Y_rel1) et (X_rel2, Y_rel2).

Sur cette , on a également représenté sur l’axe des ordonnées du repère (X_EGO, Y_EGO) les valeurs suivantes :
- Y_road_NL_1, qui est la valeur du terme yLine de l’équation [Math. 1] de la ligne de séparation de voie NL, au point d’abscisse X_rel1,
- Y_road_NL_2, qui est la valeur du terme yLine de l’équation [Math. 1] de la ligne de séparation de voie NL, au point d’abscisse X_rel2,
- Y_road_L_1, qui est la valeur du terme yLine de l’équation [Math. 1] de la ligne de séparation de voie L, au point d’abscisse X_rel1,
- Y_road_L_2, qui est la valeur du terme yLine de l’équation [Math. 1] de la ligne de séparation de voie L, au point d’abscisse X_rel2,
- Y_road_R_1, qui est la valeur du terme yLine de l’équation [Math. 1] de la ligne de séparation de voie R, au point d’abscisse X_rel1,
- Y_road_R_2, qui est la valeur du terme yLine de l’équation [Math. 1] de la ligne de séparation de voie R, au point d’abscisse X_rel2,
- Y_road_NR_1, qui est la valeur du terme yLine de l’équation [Math. 1] de la ligne de séparation de voie NR, au point d’abscisse X_rel1,
- Y_road_NR_2, qui est la valeur du terme yLine de l’équation [Math. 1] de la ligne de séparation de voie NR, au point d’abscisse X_rel2.

Alors, en comparant ces valeurs avec les coordonnées latérales Y_rel1, Y_rel2 des voitures C1, C2, il est possible de déterminer sur quelle voie de circulation se trouve chacune de ces deux voitures.

A titre d’exemple, la coordonnée latérale Y_rel1 de la voiture C1 se trouve ici comprise entre les valeurs Y_road_R_1 et Y_road_L_1, ce qui signifie que cette voiture se trouve entre les lignes de séparation de voies L et R.

A ce stade, le calculateur C10 peut ainsi savoir dans quelle voie de circulation V_L, V_C, V_Rse trouve chaque objet détecté.

La troisième étape vise à déterminer des paramètres caractérisant la cinématique de chaque objet par rapport aux lignes de séparation de voies.

Dans la suite de la description de cette étape, on ne s’intéressera qu’à un seul de ces objets (la voiture C1), pour des raisons de clarté de l’exposé.

Cette étape comprend une première sous-étape au cours de laquelle le calculateur C10 détermine la position de l’objet par rapport à l’une des lignes de séparation de voies. La ligne de séparation de voie considérée est préférentiellement celle qui sépare la voie de circulation centrale de la voie de circulation sur laquelle se trouve l’objet considéré.

En variante, la ligne de séparation de voie considérée pourrait être une autre ligne, par exemple une ligne de bord de voie (voir figures 2 et 3), notamment si aucune ligne n’est détectée entre la voie de circulation de l’objet et celle du véhicule EGO 10.

L’idée consiste à discrétiser un intervalle de cette ligne de séparation de voies en un nombre N fini de points, puis à sélectionner celui qui est le plus proche de l’objet considéré. Cette opération est réalisée plusieurs fois en rediscrétisant la ligne de séparation de voie sur un intervalle à chaque fois réduit et situé de part et d’autre du point sélectionné afin, à terme, de trouver une bonne estimation du point de la voie de circulation qui est le plus proche de l’objet considéré.

En pratique, comme le montre la , le calculateur commence par discrétiser la ligne de séparation de voie R en N points de coordonnées (Xi, Yi) dans le repère du véhicule EGO 10. Ces points sont régulièrement répartis le long de cette ligne (en pratique, l’intervalle entre deux points consécutifs le long de l’axe XEGO est toujours le même), un premier des points étant situé à la hauteur du véhicule EGO (avec une abscisse nulle) ou à une première distance prédéterminée de celui-ci, et le dernier des points étant situé à une seconde distance prédéterminée du véhicule EGO.

Puis, connaissant les coordonnées ici notées (X_rel;Y_rel) du point d’ancrage de la voiture C1, le calculateur peut en déduire la distance euclidienne Bird_Distanceentre chaque point de discrétisation de la ligne de séparation de voie R et le point d’ancrage de la voiture C1, à l’aide de l’équation :

Le point de discrétisation pour lequel la distance euclidienne Bird_Distanceest la plus faible est celui qui est le plus proche de la voiture C1. Ce point de coordonnées (X_s, Y_s) est donc sélectionné.

Puis, comme le montre la , cette opération de discrétisation est répétée sur un intervalle plus petit et avec une discrétisation plus fine. Les bornes de l’intervalle sont de préférence formées par les points de coordonnées (Xs-1, Ys-1) et (Xs+1, Ys+1). Le nombre de points de discrétisation est de préférence encore égal à N. Cette nouvelle opération permet alors de sélectionner un nouveau point de coordonnées (Xs, Ys).

Passé un certain nombre de boucles (par exemple 10) ou lorsque l’intervalle entre deux points de discrétisation est suffisamment faible (par exemple inférieur à 10 cm), le calculateur cesse de répéter ces opérations en boucle.

Le dernier point à avoir été sélectionné est appelé « point de projection F ». On considère que c’est une bonne approximation du point de la ligne de séparation qui est le plus proche de la voiture C1.

La valeur de l’abscisse X_sde ce point est appelée Distance_Xproj.

La valeur de la distance euclidienne Bird_Distanceentre le point de projection F et la voiture C1 est appelée Dist_Target2Lane.

Une seconde sous-étape consiste pour le calculateur C10 à déterminer la vitesse du véhicule EGO dans un repère attaché à la route et situé à hauteur de ce véhicule EGO 10, et la vitesse de la voiture C1 dans un repère attaché à la route et situé à hauteur de cette voiture C1.

Dans cette sous-étape, on va formuler l’hypothèse selon laquelle, à partir du point de projection F, la route suit la tangente en ce point. On la considère donc droite à partir de la voiture C1.

Pour bien comprendre les calculs, on a représenté sur la quatre repères utilisés dans la suite de cet exposé.

Le premier repère est le repère (X_EGO, Y_EGO) déjà présenté, qui est attaché au véhicule EGO.

On notera que ce repère avance en même temps que le véhicule EGO 10. On a donc également représenté un repère absolu (X_abs, Y_abs) qui se confond, à l’instant des mesures, avec le premier repère mais qui est considéré comme fixe.

Un autre repère est noté (X_lineEGO, Y_lineEGO) ; il est attaché à la ligne de séparation de voies R, est orienté de façon que son abscisse soit tangente à cette ligne, et il est centré au niveau du RADAR du véhicule EGO (l’abscisse de ce RADAR est nulle dans le second repère).

Encore un autre repère est noté (X_Obj, Y_Obj) ; il est attaché à la voiture C1, est orienté de façon que son abscisse soit alignée avec la direction d’avancement de la voiture C1, et il est centré au niveau du point d’ancrage de cette voiture C1.

Un dernier repère est noté (X_LineObj, Y_LineObj) ; il est attaché à la ligne de séparation de voies R, est orienté de façon que son abscisse soit tangente à cette ligne, et il est centré au niveau du point d’ancrage de la voiture C1.

Sur la , on a représenté les angles séparant ces repères :
- Angle_{lineEGO /EGO}permet de passer du repère (X_EGO, Y_EGO) au repère (X_lineEGO, Y_lineEGO),
- Angle_{lineObj /EGO}permet de passer du repère (X_EGO, Y_EGO) au repère (X_LineObj, Y_LineObj),
- Angle_{Obj /EGO}permet de passer du repère (X_EGO, Y_EGO) au repère (X_Obj, Y_Obj),
- Angle_{Obj / LineObj}permet de passer du repère (X_LineObj, Y_LineObj) au repère (X_Obj, Y_Obj).

On appellera plus généralement Angle_{LineX /EGO}l’angle séparant l’abscisse du repère (X_EGO, Y_EGO) et la tangente à la ligne de séparation de voie R, au point d’abscise X (exprimé dans le repère (X_EGO, Y_EGO)).

On peut alors écrire :

Avec :

Alors, pour x = 0, on peut écrire :

Au point d’abscisse x = Distance_Xproj, on peut écrire :

Le calculateur peut calculer les composantes longitudinale Vx_{EGO / LineEGO}et latérale Vy_{EGO / LineEGO}de la vitesse du véhicule EGO 10 dans le repère (X_LineEGO, Y_LineEGO) au moyen des formules suivantes :

Dans ces formules :
- V_EGO/absest la vitesse du véhicule EGO 10 dans le repère absolu (X_abs, Y_abs), mesurée par exemple par les capteurs situés au niveau des essieux du véhicule ;
- Angle_{VEgo /Ego}est l’angle du vecteur vitesse du véhicule EGO 10 par rapport à l’abscisse du repère (X_EGO, Y_EGO). Cet angle est ici supposé nul.

Le calculateur peut aussi calculer les composantes longitudinale Vx_{Obj /abs}et latérale Vy_{Obj /abs}de la vitesse V_{obj /abs}de la voiture C1 dans le repère absolu. Il utilise pour cela les formules suivantes :

Dans ces formules :
- Vx_{EGO /abs}et Vy_{EGO /abs}sont les composantes de la vitesse du véhicule EGO 10 le long de l’abscisse et de l’ordonnée du repère absolu (X_abs, Y_abs), et
- Vx_{Obj / EGO}et Vy_{Obj /EGO}sont les composantes de la vitesse de la voiture C1 par rapport au véhicule EGO 10 le long de l’abscisse et de l’ordonnée du repère (X_EGO, Y_EGO).

On peut alors écrire :

Comme le montrent les deux équations suivantes, on peut, à partir des angles Angle_{LineObj /Ego}et Angle_{LineEgo /Ego}, déterminer les composantes Vx_{Obj / lineObj}, Vy_{Obj / lineObj}de la vitesse relative « suivant la ligne de séparation de voie R » de la voiture C1 par rapport à cette ligne au point de projection F, ce qui permet une meilleure représentativité de l’information.

Dans ces deux équations, Angle_{VObj / Obj}est l’angle du vecteur vitesse de la voiture C1 dans le repère attaché à cette voiture, et Angle_{Obj /Ego}est l’angle de cap de la voiture dans le repère (X_EGO, Y_EGO).

En pratique, on fait ici l’hypothèse que le vecteur vitesse de l’objet est colinéaire à son angle de cap, de sorte que l’angle Angle_{VObj / Obj}est nul.

On applique un processus similaire pour déterminer les accélérations relatives « suivant la ligne de séparation de voie R » entre le véhicule EGO et cette ligne au point d’abscisse nulle et entre la voiture C1 et cette ligne au point de projection F.

Ainsi, le calculateur peut calculer les composantes longitudinale Ax_{EGO / LineEGO}et latérale Ay_{EGO / LineEGO}de l’accélération du véhicule EGO 10 dans le repère (X_LineEGO, Y_LineEGO) au moyen des formules suivantes :

Le calculateur peut aussi calculer les composantes longitudinale Ax_{Obj / LineObj}et latérale Ay_{Obj / LineObj}de l’accélération de la voiture C1 dans le repère (X_LineObj, Y_LineObj) au moyen des formules suivantes :

Dans ces formules :
- A_EGO/absest l’accélération absolue du véhicule EGO 10 dans le repère absolu ;
- A_{Obj /abs}est l’accélération absolue de la voiture C1 dans le repère absolu.

On peut alors combiner les vitesses calculées et les accélérations calculées afin d’obtenir les composantes longitudinales VRelRoute_Longi, ARelRoute_Longiet latérales VRelRoute_Lat, ARelRoute_Latde la vitesse relative et de l’accélération relative du véhicule EGO et de la voiture C1, relatives à la route empruntée, à l’aide des quatre équations définies ci-après.

En pratique, on considère que la composante longitudinale VRelRoute_Longide la vitesse relative entre le véhicule EGO et la voiture C1 est égal à l’écart entre, d’une part, la composante longitudinale de la vitesse du véhicule EGO exprimée dans le repère (X_LineEGO, Y_LineEGO) attaché à la voie de circulation au niveau du véhicule EGO, et, d’autre part, la composante longitudinale de la vitesse de la voiture C1 exprimée dans le repère (X_LineObj, Y_LineObj) attaché à la voie de circulation au niveau de la voiture C1.

De la même façon, on considère que la composante latérale VRelRoute_Latde la vitesse relative entre le véhicule EGO et la voiture C1 est égal à l’écart entre, d’une part, la composante latérale de la vitesse du véhicule EGO exprimée dans le repère (X_LineEGO, Y_LineEGO) attaché à la voie de circulation au niveau du véhicule EGO, et, d’autre part, la composante latérale de la vitesse de la voiture C1 exprimée dans le repère (X_LineObj, Y_LineObj) attaché à la voie de circulation au niveau de la voiture C1.

On peut donc écrire :

On peut calculer les composantes de l’accélération de façon similaire :

Comme cela apparaîtra en détail dans la suite de cet exposé, l’utilisation des vitesses relatives permet de fournir des indications sur les risques de collision qu’il serait difficile d’obtenir autrement.

A ce stade, on peut rappeler que le calculateur C10 connaît la valeur de la distance Dist_Target2Laneentre la ligne de séparation de voie (au niveau du point de projection F) et le point d’ancrage de la voiture C1.

Au cours d’une troisième sous-étape, le calculateur C10 va déterminer la distance Lane_DYentre le point de projection F et le point P_proxde la voiture C1 le plus proche de la ligne de séparation de voie R (voir ).

Il calcule ici cette distance au moyen de l’équation suivante.

Dans cette équation, le terme Width correspondant à la largeur de la voiture C1.

L’ensemble des calculs permet alors de déterminer, au cours d’une quatrième sous-étape, un temps avant collision TTC avec l’objet considéré (la voiture C1), c’est-à-dire le temps nécessaire au véhicule EGO pour venir percuter la voiture C1 si ces derniers conservent leurs vitesses.

En effet, à ce stade, le calculateur connaît de l’équation [Math. 2] la longueur L_ABde l’arc séparant le véhicule EGO 10 de la voiture C1. Il connaît également de l’équation [Math. 19] la composante longitudinale VRelRoute_Longide la vitesse relative entre le véhicule EGO 10 et la voiture C1 rapportée à la forme de la route. Il connaît enfin de l’équation [Math. 21] la composante longitudinale ARelRoute_Longide l’accélération correspondante.

L’utilisation de ces composantes longitudinales permet, lorsque la route est courbée et que les véhicules n’ont pas des trajectoires parallèles, d’obtenir une bonne approximation du temps avant collision TTC.

Ici, le calculateur C10 détermine alors le temps avant collision TTC recherché à l’aide de l’équation suivante :

On notera que deux conditions de validité de cette équation doivent au préalable être vérifiées. Ces conditions sont les suivantes.

En revanche, si la composante longitudinale ARelRoute_Longide l’accélération relative est nulle, on peut écrire :

En variante, on aurait pu calculer le temps avant collision TTC autrement, par exemple en supposant la vitesse relative et/ou l’accélération relative constante.

En résumé, à ce stade, le calculateur dispose, grâce à l’exploitation des données fusionnées, de différents paramètres caractérisant les différents objets se trouvant dans son environnement et qui sont autant d’obstacles potentiels se trouvant sur sa trajectoire. Il dispose notamment, pour chaque objet :
- du temps avant collision TTC (équation [Math. 24]),
- de la position de l’objet sur la route (déterminée au cours de l’étape 2), et
- d’une information de confirmation d’existence de l’objet (fournie lors de l’étape de fusion des données).

Alors, au cours d’une quatrième étape, le calculateur C10 va effectuer un premier filtrage des différents objets détectés en fonction des paramètres dont il dispose de façon à ne conserver que ceux qui sont pertinents pour la mise en œuvre de la fonction AES (c’est-à-dire ceux qui forment des obstacles potentiels).

L’opération de filtrage consiste ainsi à considérer que les objets pertinents (ci-après appelés « cibles ») sont ceux dont l’existence a été validée lors de la fusion de données, dont la position est potentiellement dangereuse (dans notre exemple, cela revient à vérifier que les objets se trouvent sur l’une des voies de circulation) et pour lesquels le temps avant collision TTC est inférieur à un seuil prédéterminé.

Si plusieurs cibles sont détectées sur une même voie de circulation, il est aussi possible de ne considérer qu’un nombre restreint d’entre elles (par exemple 4), à savoir celles pour lesquelles les distances au véhicule EGO 10 sont les plus faibles.

La cinquième étape consiste, pour le calculateur C10, à identifier un écart latéral de trajectoire (ou, en anglais « overlap ») nécessaire pour éviter chaque cible ou chaque groupe de cibles par la droite et par la gauche tout en évitant les autres objets présents sur la route.

Cette étape est mise en œuvre en cinq sous-étapes.

Préalablement à la première sous-étape, le calculateur C10 identifie chaque cible par une référence propre à cette cible.

Sur la , on a représenté un exemple de situation dans laquelle quatre cibles se trouvent dans l’environnement du véhicule EGO 10, à l’avant de celui-ci.

A titre d’exemple, chaque cible est identifiée par le calculateur par une référence qui s’écrit ici sous la forme Cn, avec n un entier naturel ici égal à 1, 2, 3 ou 4.

Le numéro n des cibles Cn est ici donné de façon aléatoire.

La première sous-étape consiste à considérer chaque cible Cn de façon indépendante et à calculer l’écart ovLn nécessaire pour éviter cette cible Cn par la droite et l’écart ovRn nécessaire pour éviter cette cible Cn par la gauche.

Les écarts ovL1, ovR1 à réaliser pour éviter la cible C1 ont été illustrés sur la .

La détermination de ces écarts droit ovLn et gauche ovRn est réalisée compte tenu de la trajectoire du véhicule EGO 10 et des données fusionnées. En effet, la fusion de données fournit des informations cinématiques des cibles par rapport au véhicule EGO 10, qui, avec la trajectoire du véhicule EGO, servent à calculer ces écarts. Ces écarts sont donc calculés dynamiquement en fonction de la dynamique du véhicule EGO 10, de la dynamique des cibles et de la forme de la voie

L’exemple de la correspond à un cas dans lequel le véhicule EGO 10 et les cibles se déplacent en ligne droite.

On y observe que si un écart doit être réalisé pour éviter la cible par la droite, la valeur de l’écart ovRn est supérieure à 0. Sinon, elle est inférieure ou égale à 0. Plus précisément, si le véhicule EGO 10 n’a pas à modifier sa trajectoire pour éviter la cible tout en passant au plus près de cette dernière, l’écart ovRn est égal à 0. En revanche, si le véhicule EGO 10 n’a pas à modifier sa trajectoire pour éviter la cible mais devrait la modifier s’il souhaitait passer au plus près de cette dernière, l’écart ovRn est strictement inférieur à 0.

De la même façon, si un écart doit être réalisé pour éviter la cible par la gauche, la valeur de l’écart ovLn est supérieure à 0. Sinon, elle est inférieure ou égale à 0.

Dans le cas où la route n’est pas droite, on propose d’affiner le calcul de ces écarts en prenant en compte les informations suivantes :
- la composante latérale VRelRoute_Latde la vitesse relative entre le véhicule EGO et la cible considérée, le long de la route empruntée (équation [Math. 20]),
- l’angle Angle_{Obj / LineObj}, et
- le temps avant collision TTC.

La première de ces informations permet de tenir compte de la vitesse latérale réelle entre le véhicule EGO 10 et la cible, compte tenu de la forme de la voie de circulation.

Pour bien comprendre l’intérêt de ce paramètre, on peut considérer un exemple dans lequel le véhicule EGO et la cible circulent sur deux voies de circulation distinctes, en sens inverse, en suivant bien les courbures de ces deux voies de circulation. On comprend alors qu’en théorie, les risques d’accident sont nuls. Dans notre exemple, la composante latérale VRelRoute_Latde la vitesse relative du véhicule EGO par rapport à la cible sera nulle, si bien que l’écart calculé sera inférieur ou égal à zéro, ce qui exprime bien l’idée d’un risque de collision théoriquement nul.

En d’autres termes, la composante latérale VRelRoute_Latet la durée avant collision TTC permettent de pondérer l’influence des vitesses latérales et longitudinales relatives sur le calcul des écarts droit et gauche ovLn, ovRn.

De même, l’information Angle_{Obj / LineObj}permet de déterminer une valeur plus précise de la surface d’impact de la cible considérée, en pondérant les longueur et largeur du véhicule.

Le calcul de ces écarts droit et gauche E_right, E_leftest ici réalisé d’une façon homologue à celle décrite dans le document FR1907351, à la différence près que ces calculs permettent de tenir compte des trois informations précitées.

Ainsi, le calcul de la demi-largeur de la cible sera effectué en fonction de l’information Angle_{Obj / LineObj}. Cette demi-largeur est alors utilisée pour calculer une valeur préalable pour chaque écart, qui ne prenne pas en compte de rayon de sécurité pour éviter la cible. La composante latérale VRelRoute_Latest quant à elle multipliée par le temps avant collision TTC pour ensuite être ajouté à cet écart préalable afin d’obtenir les écarts souhaités.

En d’autres termes, si on considère le document FR1907351, pour calculer les écarts, il faudra utiliser dans le calcul de la coordonnée latérale dVy le produit de la composante latérale VRelRoute_Latavec le temps avant collision TTC. La coordonnée Y_autilisée dans ce document (qui correspond ici à la coordonnée Y_rel) sera quant à elle considérée égale à la somme de la coordonnée résultant de la fusion de données et d’un terme égal au produit de la longueur de la cible par le cosinus de l’angle Angle_{Obj / LineObj}.

Ainsi, on peut alors écrire :

Dans cette équation, er est un terme permettant de compenser des erreurs de mesure latérale, et Long est la longueur de la cible.

Dans le cas où la fusion de données est utilisée, le terme er prend aussi en compte l’erreur provenant de la fusion de données. Ce terme est prédéterminé et mémorisé dans une mémoire du calculateur.

La seconde sous-étape va consister à trier les cibles, afin de les ordonner selon un ordre qui dépend de leurs positions sur la route, et plus précisément de leurs écarts à l’un des bords de la route.

Ici, cette opération est réalisée en fonction des écarts gauche ovL_ncalculés, par ordre décroissant. En variante, il serait bien entendu possible d’appliquer une autre méthode de tri.

L’intérêt de la méthode ici utilisée est que le calcul des écarts prend en compte la dynamique relative de la scène, en s’appuyant sur les vitesse relatives latérales du véhicule EGO 10 et des cibles, mais également sur les temps avant collision TTC calculés qui intègrent une notion de prédiction des positions relatives du véhicule EGO et des cibles.

Ici, comme le montre la , les cibles qui étaient jusqu’alors référencées Cn sont désormais référencées Cn.

On observe sur les figures 7 et 8 que :
- la cible C1 devient la cible C₂,
- la cible C2 devient la cible C₄,
- la cible C3 devient la cible C₃,
- la cible C4 devient la cible C₁.

De la même façon, les écarts qui étaient référencées ovLn, ovRn sont désormais référencées ovL_n, ovR_n.

Ainsi :
- les écarts ovL1, ovR1 deviennent ovL₂, ovR₂,
- les écarts ovL2, ovR2 deviennent ovL₄, ovR₄,
- les écarts ovL3, ovR3 deviennent ovL₃, ovR₃,
- les écarts ovL4, ovR4 deviennent ovL₁, ovR₁.

Ce classement des cibles permet de les ordonner de gauche à droite par rapport au véhicule EGO 10.

Dans la suite, on notera TTC_nle temps avant collision calculé pour la cible C_n.

En considérant successivement chaque cible selon l’ordre ainsi déterminé, le calculateur C10 peut alors déterminer s’il est possible de passer à droite ou à gauche de cette cible.

Pour cela, au cours d’une troisième sous-étape, le calculateur résout les équations suivantes (pour tout n allant de 1 à 4 dans notre exemple).

Dans ces équations, le paramètre dSafe présente une valeur strictement positive et correspond à une distance de sécurité que l’on souhaite ménager autour de la cible pour éviter de passer trop proche de celle-ci. Sa valeur peut varier, par exemple en fonction des vitesses de la cible et du véhicule EGO ou des conditions de circulation (météo…). Elle est au moins égale à la largeur du véhicule EGO.

Le paramètre Gap_{Left_n}, ci-après appelé espace à gauche, correspond à la largeur de passage à la gauche de la cible, compte tenu des autres cibles.

Le paramètre Gap_{Right_n}, ci-après appelé espace à droite, correspond à la largeur de passage à la droite de la cible, compte tenu des autres cibles.

On notera ici que le calcul de l’espace à gauche Gap_{Left_n}n’est pas nécessairement réalisé pour n égal à 1, puisqu’on sait qu’il est possible de passer à gauche de la cible C₁.

De la même façon, le calcul de l’espace à gauche Gap_{Right_n}n’est pas nécessairement réalisé pour n égal à 4, puisqu’on sait qu’il est possible de passer à droite de la cible C₄.

A ce stade, on peut considérer qu’il est possible pour le véhicule EGO 10 de passer à gauche de la cible C_nconsidérée si et seulement si l’espace à gauche Gap_{Left_n}est supérieur ou égal à zéro.

De la même façon, on peut considérer qu’il est possible pour le véhicule EGO 10 de passer à droite de la cible C_nconsidérée si et seulement si l’espace à droite Gap_{Right_n}est supérieur ou égal à zéro.

Dans l’exemple de la , on obtient ainsi :
- Gap_{Right_1}> ou = 0,
- Gap_{Left_2}> ou = 0,
- Gap_{Right_2}< 0,
- Gap_{Left_3}< 0,
- Gap_{Right_3}< 0,
- Gap_{Left_4}< 0.

Sur la , on a représenté cette situation.

On observe que les valeurs Gap_{Right_2}, Gap_{Left_3}, Gap_{Right_3}, Gap_{Left_4}sont toutes strictement inférieures à zéro, si bien qu’il n’est a priori pas possible de passer entre les cibles C₂, C₃et C₄.

On observe également que les valeurs Gap_{Right_4}et Gap_{Left_2}sont supérieures ou égales à zéro, ce qui signifie qu’il est possible de passer de part et d’autre de ce groupe de cibles C₂, C₃et C₄. Il est également possible de passer à droite de la cible C₁car le terme Gap_{Right_1}est supérieur ou égal à 0.

A ce stade, le calculateur peut donc grouper les cibles lorsqu’il n’est a priori pas possible de passer entre elles.

Pour cela, on utilise au moins un critère de proximité entre les cibles.

Un premier critère de proximité est relatif à la distance latérale entre les cibles.

Ainsi, pour former des groupes, le calculateur C10 identifie si l’espace Gap_{Right_n}ou Gap_{Left_n+1}entre une cible C_nconsidérée et la cible voisine C_n+1(dans l’ordre de succession) est strictement inférieur à 0. Si c’est le cas, les deux cibles sont groupées.

On obtient ainsi, dans l’exemple de la , un groupe de trois cibles, ci-après appelé groupe préliminaire G1.

L’association des cibles en groupes de plusieurs cibles pourrait s’arrêter là.

Toutefois, il est ici prévu de considérer un second critère de proximité pour former les groupes. Ce second critère de proximité est relatif à la distance longitudinale entre les cibles.

L’idée est en effet de ne former un groupe que s’il n’est pas possible pour le véhicule EGO 10 de se rabattre entre certaines des cibles du groupe préliminaire G1.

Pour cela, le calculateur C10 est ici programmé pour diviser le ou les groupe(s) préliminaire(s) G1 lorsqu’ils comprennent des cibles éloignées longitudinalement les unes des autres.

Ce tri des cibles au sein de chaque groupe est ici réalisé en comparant les temps avant collision TTC_nde chaque cible C_n. En variante, ce tri aurait pu être réalisé en utilisant d’autres paramètres (notamment les distances d’arc L_AB). L’intérêt d’utiliser ici ce paramètre TTC_nest qu’il tient compte des vitesses et accélérations relatives longitudinales des cibles C_n.

Le calculateur C10 opère de la même façon pour chaque groupe de plusieurs cibles.

Il ordonne les cibles de ce groupe en fonction de leurs temps avant collision TTC_n, par exemple de manière croissante.

Dans l’exemple de la , les cibles sont alors ordonnées dans le sens suivant : C4, C2, C3.

Puis le calculateur calcule l’écart entre chaque paire de cibles successives (selon l’ordre déterminé).

Dans l’exemple de la , il calcule donc :
- l’écart Δ_4-2entre le temps avant collision TTC₄associé à la cible C₄et le temps avant collision TTC₂associé à la cible C₂,
- l’écart Δ_2-3entre le temps avant collision TTC₂associé à la cible C₂et le temps avant collision TTC₃associé à la cible C₃.

Puis le calculateur compare chacun de ces écarts Δ_4-2, Δ_2-3avec un seuil Sx.

Ce seuil pourrait être invariable. Toutefois, de façon préférentielle, il sera choisi en fonction au moins de la vitesse longitudinale du véhicule EGO 10.

Si l’écart entre les temps avant collision associés à deux cibles successives est supérieur à ce seuil, le calculateur divise le groupe préliminaire en deux groupes.

Dans l’exemple de la , à l’issue de cette opération, les cibles C4 et C2 forment alors un premier groupe G2, tandis que la cible C3 se retrouve isolée.

A ce stade, le calculateur va donc considérer chaque groupe de la même façon qu’une cible isolée. Il va donc lui associer un écart gauche ovL_i, un écart droit ovR_i, et un temps avant collision TTC_i(i étant l’indice du groupe considéré).

Ces paramètres sont alors calculés de la manière suivante.

Pour faciliter la compréhension, on pourra s’appuyer sur l’exemple de la où le groupe G3 considéré comporte trois cibles C1, C2, C3.

Le temps avant collision TTC_idu groupe sera choisi égal au temps avant collision TTC_nle plus petit parmi les temps avant collision TTC_ndes cibles C₁, C₂, C₃du groupe.

L’écart gauche ovL_idu groupe sera choisi égal à l’écart gauche ovL_nle plus grand parmi les écarts gauches ovL_ndes cibles du groupe.

L’écart droit ovR_idu groupe sera choisi égal à l’écart droit ovR_nle plus grand parmi les écarts droits ovR_ndes cibles du groupe.

Dans la suite de cet exposé, par simplification, on utilisera le terme générique de « cible » pour désigner aussi bien un groupe de plusieurs cibles qu’une cible unique ne faisant partie d’aucun groupe.

La sixième étape consiste, pour le calculateur, à réaliser un second filtrage parmi les cibles, pour distinguer celles qui sont critiques des autres.

Une cible sera qualifiée de critique si elle nécessite l’activation de la fonction AES pour être évitée. La cible la plus critique (cible MCT) est celle nécessitant l’activation de la fonction AES le plus tôt.

Une cible sera qualifiée « à risque modéré » si sa position est telle qu’elle doit être prise en compte lors de la détermination de la trajectoire d’évitement à suivre. Ainsi, une cible à risque modéré est susceptible d’empêcher l’activation de la fonction AES.

L’idée est de considérer successivement chaque cible détectée de façon indépendante (et donc indépendamment de son environnement).

Pour commencer, le calculateur C10 considère que toutes les cibles situées sur la voie de circulation du véhicule EGO 10 sont critiques.

S’agissant des cibles se trouvant sur les voies adjacentes à celle empruntée par le véhicule EGO 10, le calculateur contrôle si elles respectent des critères supplémentaires.

Ici, ces critères sont liés aux paramètres suivants :
- la distance d’arc L_AB,
- la distance Lane_DYentre le point de projection F et le point de la cible qui est le plus proche de la ligne de séparation de voie (équation [Math. 23]), et
- la composante latérale Vy_{Obj / lineObj}de la vitesse de la cible par rapport à la ligne de séparation de voie au niveau du point de projection F (équation [Math. 14]).

Sur la , on a représenté trois cibles C4, C5, C6 se trouvant sur deux voies adjacentes à celle empruntée par le véhicule EGO 10.

Pour déterminer si chaque cible est critique ou non, le calculateur vérifie si les deux conditions i) et ii) suivantes sont réunies.

Pour vérifier la première condition i), le calculateur commence par calculer la distance Lane_DYentre la cible et la ligne de séparation de voie considérée (équation [Math. 23]). Cela permet de savoir si la cible est plutôt proche ou au contraire éloignée de la ligne de séparation de voie considérée.

Le calculateur C10 en déduit un seuil minimum de vitesse latérale, noté Vy_seuilMin.

Puis, si la composante Vy_{Obj / lineObj}dépasse le seuil minimum Vy_seuilMin, alors la première condition (pour considérer la cible comme critique) est validée. Dans le cas contraire, la cible est simplement considérée comme étant à risque modéré.

On notera que le seuil utilisé est donc une variable qui est fonction de la distance entre la cible et la ligne de séparation de voie considérée, ce qui permet de tenir compte du fait que plus cette distance est faible, plus le risque de collision est important.

Le seuil utilisé pourra en outre dépendre de la manière selon laquelle la cible était caractérisée au pas de temps précédent (critique ou non critique). L’idée est en effet que la caractérisation de la cible ne varie pas à chaque pas de temps, du fait de bruits dans les mesures des données à fusionner. Pour cela, le seuil utilisé pour que la cible passe de non-critique à critique est plus haut que celui utilisé pour que la cible passe de critique à non-critique (à la manière d’une fonction d’Hystérésis).

La seconde condition ii) permet de ne pas prendre en compte les cibles issues de possibles erreurs de perception, ainsi que celles ayant des vitesses latérales trop importantes ou aberrantes. Pour cela, le calculateur compare la valeur absolue de la composante latérale Vy_{Obj / lineObj}avec un seuil maximum Vy_seuilMaxprédéterminé. Si cette composante est supérieure au seuil maximum, la seconde condition n’est pas validée et la cible est considérée comme étant à risque modéré. Le seuil maximum doit être restrictif de façon à ne pas considérer les fausses détections qui ont parfois des valeurs démesurées.

Ce seuil maximum est de préférence supérieur à 2m/s, préférentiellement égal à 3m/s.

Les cibles qui ne remplissent pas l’une et/ou l’autre des conditions i) et ii) sont considérées comme des cibles à risque modéré. Les autres cibles sont considérées comme étant critiques.

La classification des cibles perçues en cibles critiques et en cibles à risque modéré permet de réduire les temps de calcul. En outre, cette classification des cibles simplifie la décision d’activation ou non du système AES, et la décision prise est justifiable à un conducteur humain.

Sur la , on peut considérer que seule la cible C4 remplit les deux conditions i) et ii), puisqu’aucune des deux autres cibles ne remplit la condition i).

La septième étape consiste, pour le calculateur C10, à déterminer, pour chaque cible critique, un temps critique Tcrit qui intègre deux informations distinctes et pertinentes pour garantir un évitement d’obstacle en minimisant le caractère intrusif de la fonction AES pour le conducteur.

L’intérêt de calculer ce paramètre est notamment de permettre de trouver quelle est la cible la plus critique MCT parmi les cibles critiques.

Avant de décrire comment ce paramètre est obtenu, on pourra rappeler que le système AES d’évitement peut être opéré de façon entièrement automatique (auquel cas la trajectoire d’évitement est suivie par l’actionneur de direction assistée, de manière autonome) ou de façon semi-automatique (auquel cas l’évitement est réalisé manuellement par le conducteur, l’actionneur de direction assistée étant piloté pour aider le conducteur à suivre une trajectoire d’évitement une fois que le conducteur a déclenché l’évitement). Dans la suite de la description, on parlera d’un mode autonome et d’un mode manuel pour désigner respectivement ces deux méthodes.

L’évitement en mode manuel est potentiellement moins efficace que l’évitement en mode autonome. Ainsi, la trajectoire d’évitement calculée par le système AES ne sera pas la même en mode manuel et en mode autonome. On notera que le calcul de cette trajectoire d’évitement (en forme de clothoïde) ne fait pas l’objet de la présente invention. On pourra simplement rappeler que la forme de cette trajectoire est calculée en fonction des performances dynamiques du véhicule et des capacités du conducteur (en mode manuel).

Quoi qu’il en soit, compte tenu des écarts ovl_n, ovR_ncalculés, il est possible de construire quatre trajectoires d’évitements (quatre clothoïdes) pour éviter la cible critique par la droite et par la gauche, en mode manuel et en mode autonome.

Ces clothoïdes présentent des courbures qui dépendent des capacités dynamiques maximum du véhicule. La forme de ces clothoïdes est alors lue dans une base de données, en fonction de la vitesse du véhicule EGO 10.

Compte tenu de ces écarts et des trajectoires d’évitement déterminées, il est possible d’en déduire quatre temps de manœuvre TTS (voir ) qui correspondent à la durée nécessitée, dans chaque mode, pour réaliser la manœuvre d’évitement par la gauche ou par la droite.

La manière d’obtenir ces temps de manœuvre TTS ne sera pas ici décrite puisqu’elle dépendra des caractéristiques dynamiques du véhicule automobile EGO 10 et des performances du conducteur. En pratique, ces temps de manœuvre TTS pourraient être lus dans une base de données établies à l’aide d’une batterie d’essais.

Connaissant le temps avant collision TTC_net le temps de manœuvre TTS pour chaque cible critique, le calculateur peut en déduire le temps critique Tcrit à l’aide de la formule :

Ce temps critique devient donc nul au dernier moment où il est encore possible d’activer la fonction AES et d’éviter la collision avec la cible critique considérée, dans le mode manuel ou automatique considéré, en l’évitant par le côté considéré.

Ainsi, ce temps critique Tcrit est porteur de trois informations capitales sur la cible considérée : le côté par lequel l’éviter, la performance du système (et du conducteur) et la durée avant collision TTC_navec la cible.

La huitième étape va alors consister à utiliser les temps critiques Tcrit calculés pour classer les cibles critiques et trouver la cible la plus critique MCT.

Dans le cas où le conducteur est maître de la manœuvre en mode manuel (par exemple parce que le mode autonome n’a pas pu s’activer), le calculateur sélectionne la cible critique pour laquelle le temps critique est le plus faible en cas d’évitement par la droite et celle pour laquelle le temps critique est le plus faible en cas d’évitement par la gauche.

Puis, dès que le calculateur C10 détecte que le conducteur initie une manœuvre d’évitement, il peut décider d’activer le système AES pour aider le conducteur dans sa manœuvre en fonction des deux temps critiques sélectionnés.

Pour cela, le calculateur détermine le côté vers lequel le conducteur tourne le volant lorsqu’il commence sa manœuvre d’évitement (par la droite ou par la gauche), puis il élit, parmi les deux temps critiques sélectionnés, celui correspondant au côté par lequel le conducteur commence sa manœuvre d’évitement.

La cible la plus critique MCT est celle correspondant à ce temps critique élu.

En mode autonome, le calculateur procède autrement. Il est en effet nécessaire de déterminer le côté par lequel le véhicule EGO 10 doit éviter le ou les obstacles.

L’idée est alors de déterminer, pour chaque cible critique, le meilleur côté pour l’éviter puis de déterminer ensuite la cible la plus critique MCT.

En pratique, le calculateur sélectionne, pour chaque cible critique, le côté pour lequel le temps critique Tcrit est le plus élevé.

Puis il élit, parmi les temps critiques ainsi sélectionnés, celui qui est le plus faible.

Alors, le calculateur considère que la cible la plus critique MCT est celle dont le temps critique Tcrit a été élu.

La neuvième étape consiste pour le calculateur C10 à déclencher la fonction AES si cela est nécessaire et au moment optimal.

En l’espèce, en mode autonome, la fonction AES est déclenchée dès que le temps critique Tcrit élu passe sous un seuil prédéterminé, par exemple égal à 0 seconde.

En revanche, en mode manuel, le déclenchement de cette fonction AES s’opère de façon différente.

L’idée est de déclencher la fonction AES et l’accompagnement du conducteur dans l’évitement d’une manière qui s’adapte à la situation.

En effet, si le conducteur initie trop tôt son coup de volant, sa manœuvre sera considérée comme non urgente car la situation ne requiert pas une action du conducteur de ce type à ce moment. Le système AES ne sera alors pas activé.

De même, si une collision est imminente et si le mode autonome n’a pas pu s’activer avant, alors on pourra considérer qu’il sera trop tard pour que le système AES puisse apporter une quelconque aide au conducteur. On laissera alors le soin à un autre système de sécurité de minimiser l’impact.

Ainsi, en mode manuel, il sera nécessaire de déterminer un intervalle de temps pendant lequel, si une action d’évitement effectuée par le conducteur est détectée, le système AES sera activé.

Cet intervalle de temps sera délimité par deux bornes.

La première borne, à partir de laquelle, si le conducteur initie une manœuvre d’évitement, il sera aidé, correspondra à un temps critique Tcrit strictement supérieur à 0.

La seconde borne, à partir de laquelle on considérera qu’il est trop tard pour déclencher le système AES, correspond à un temps critique Tcrit inférieur ou égal à 0, et de préférence strictement inférieur à 0.

Ainsi, pour activer la fonction AES, le calculateur détermine si le temps critique Tcrit élu est compris entre ces deux bornes, et il active la fonction AES que si tel est le cas.

La présente invention n’est nullement limitée aux modes de réalisation décrits et représentés, mais l’homme du métier saura y apporter toute variante conforme à l’invention.

On aurait pu considérer un seul critère de proximité qui ne soit ni latéral ni longitudinal mais qui considère uniquement l’écart entre les cibles.

Encore en variante, on aurait pu commencer par grouper les véhicules en fonction de leurs écarts longitudinaux, puis de diviser au besoin chaque groupe ainsi obtenu en fonction des écarts latéraux entre les véhicules du groupe.

Claims (10)

1. Procédé d’évitement d’objets (C1, C2, C3, C4) par un véhicule automobile (10), comportant des étapes de :
   - détection d’objets (C1, C2, C3, C4) situés dans l’environnement du véhicule automobile (10),
   - acquisition de données caractérisant la position et/ou la dynamique de chaque objet (C1, C2, C3, C4) détecté,
   caractérisé en ce que, si plusieurs objets (C1, C2, C3, C4) ont été détectés, il est prévu des étapes de :
   - vérification si au moins un critère de proximité entre au moins deux des objets (C1, C2, C3, C4) détectés est rempli et, si tel est le cas,
   - association des deux objets (C1, C2, C3, C4) en un groupe (G1, G2, G3),
   - calcul des données caractérisant la position et/ou la dynamique dudit groupe (G1, G2, G3), et
   - activation d’un système d’évitement d’obstacle (AES) et/ou détermination d’une trajectoire d’évitement (T1), selon les données caractérisant la position et/ou la dynamique dudit groupe (G1, G2, G3).
2. Procédé d’évitement selon la revendication précédente, dans lequel ledit critère de proximité est relatif à la distance latérale entre les deux objets (C1, C2, C3, C4).
3. Procédé d’évitement selon la revendication précédente, dans lequel, à l’étape d’acquisition, l’une des données est un écart latéral de trajectoire (E_left, E_right) que le véhicule automobile (10) doit réaliser pour éviter chaque objet (C1, C2, C3, C4), et dans lequel le critère de proximité consiste à vérifier si la différence (Gap_{Left_n}, Gap_{Right_n}) entre, d’une part, l’écart latéral de trajectoire (E_left) à réaliser pour éviter un premier des deux objets par le côté orienté vers le second objet, et d’autre part, l’écart latéral de trajectoire (E_right) à réaliser pour éviter le second objet par le côté orienté vers le premier objet, est supérieur ou égal à un seuil (d_safe) prédéterminé.
4. Procédé d’évitement selon la revendication précédente, dans lequel, si au moins trois objets (C1, C2, C3, C4) ont été détectés, il est prévu d’ordonner les objets (C1, C2, C3, C4) dans un ordre de succession allant d’un bord à l’autre de la route, et dans lequel on vérifie si le critère de proximité est rempli entre chaque paire d’objets successifs selon ledit ordre de succession.
5. Procédé d’évitement selon l’une des deux revendications précédentes, dans lequel il est prévu de calculer une vitesse latérale relative (VRelRoute_Lat) en fonction de l’écart entre, d’une part, la vitesse latérale (Vy_{Ego / LineEgo}) du véhicule automobile (10) par rapport à la route sur laquelle il roule dans un premier repère (X_LineEgo, Y_LineEgo) orienté selon une tangente à la route au niveau du véhicule automobile (10), et, d’autre part, la vitesse latérale (Vy_{Obj / LineObj}) de l’objet (C1, C2) par rapport à la route dans un second repère (X_LineObj, Y_LineObj) orienté selon une tangente à la route au niveau dudit objet (C1, C2), et dans lequel chaque écart latéral de trajectoire (E_left, E_right) est déterminé en fonction de la vitesse latérale relative (VRelRoute_Lat).
6. Procédé d’évitement selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit critère de proximité est relatif à la distance longitudinale entre les deux objets.
7. Procédé d’évitement selon la revendication précédente, dans lequel, à l’étape d’acquisition, l’une des données est relative au temps restant (TTC) avant que le véhicule automobile (10) ne puisse percuter chaque objet (C1, C2, C3, C4), et dans lequel, pour vérifier que ledit critère de proximité est rempli, on contrôle si l’écart (Δ_2-3, Δ_4-2) entre les temps avant collision (TTC) des deux objets est inférieur à un seuil.
8. Procédé d’évitement selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, à l’étape d’acquisition, l’une des données est un écart latéral de trajectoire (E_left, E_right) à réaliser pour éviter chaque objet (C1, C2, C3, C4) par un même côté gauche ou droit, et dans lequel, à l’étape de calcul, l’une des données caractérisant le groupe est choisie égale au plus grand des écarts latéraux de trajectoire (E_left, E_right) à réaliser pour éviter chaque objet (C1, C2, C3, C4) du groupe (G1,G2,G3) d’un même côté.
9. Procédé d’évitement selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, à l’étape d’acquisition, l’une des données caractérisant chaque objet est un temps restant (TTC) avant que le véhicule automobile (101) ne puisse percuter chaque objet (C1, C2, C3, C4), et dans lequel, à l’étape de calcul, l’une des données caractérisant le groupe est choisie égale au plus petit des temps restant (TTC) avant que le véhicule automobile (101) ne puisse percuter chaque objet (C1, C2, C3, C4) du groupe (G1,G2,G3).
10. Véhicule automobile (10) comportant au moins une roue directrice, un système de direction de chaque roue directrice adapté à être manœuvré par un actionneur commandé par un calculateur (C10), caractérisé en ce que le calculateur (C10) est adapté à mettre en œuvre un procédé d’évitement conforme à l’une des revendications précédentes.