WO2016020598A1 - Systeme d'aide a la conduite et procede mis en oeuvre dans un tel systeme - Google Patents

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WO2016020598A1
WO2016020598A1 PCT/FR2015/052028 FR2015052028W WO2016020598A1 WO 2016020598 A1 WO2016020598 A1 WO 2016020598A1 FR 2015052028 W FR2015052028 W FR 2015052028W WO 2016020598 A1 WO2016020598 A1 WO 2016020598A1
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WO
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assistance system
data
ontology
basis
driving assistance
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Application number
PCT/FR2015/052028
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Inventor
Alexandre ARMAND
Javier IBANEZ-GUZMAN
David FILLIAT
Original Assignee
Renault S.A.S.
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    • B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data

Definitions

  • the present invention generally relates to assistance in driving motor vehicles.
  • It relates more particularly to a driver assistance system and a method implemented in such a system.
  • the invention applies particularly advantageously in the case where different modules deliver perception data of the environment of the vehicle.
  • Driving assistance systems comprising at least one receiving module designed to receive perception data of a road environment and a control module designed to control an on-board system, for example a visual or audible warning device, or an actuator (such as a cruise control or an emergency automatic braking system).
  • a control module designed to control an on-board system, for example a visual or audible warning device, or an actuator (such as a cruise control or an emergency automatic braking system).
  • the control module acts on the onboard system according to received perception data, generated for example by a sensor such as a video camera.
  • the present invention proposes a driving assistance system comprising at least one receiving module designed to receive perception data of a road environment and a control module designed to control an onboard system, characterized by a conversion module adapted to generate, from the perception data, a plurality of class instances of an ontology stored by the driver assistance system and defining class relationships, and a reasoning tool adapted to derive , on the basis of the ontology, at least one property of a an instance of said plurality, wherein the control module is adapted to control the onboard system based on the derived property.
  • the conversion module comprises a building block of a digital world comprising objects determined on the basis of the perception data and a creation block of said instances on the basis of the determined objects;
  • the perception data comprise proprioceptive data transmitted by an on-board computer and / or location data generated by a location system and / or measurement data generated by a sensor and / or external knowledge data received from a communication system;
  • the building block comprises a digital horizon generation sub-block designed to determine at least one of said objects based on the location data and a digital map;
  • the on-board system is an alarm or an actuator.
  • the invention also proposes a method implemented in a driving assistance system comprising the following steps:
  • FIG. 1 represents an exemplary architecture that can be envisaged for a driving assistance system in accordance with the teachings of the invention
  • FIG. 2 represents, in the form of functional modules, the processing performed by the processor of the system of FIG. 1;
  • FIG. 3 shows in detail one of the modules of FIG. 2;
  • FIG. 4 shows schematically an example of context in which the driver assistance system can be used.
  • FIG. 1 represents an exemplary architecture conceivable for a driving assistance system according to the teachings of the invention.
  • Such a driver assistance system is embedded in a V1 motor vehicle to assist the driver in his driving in a road environment, such as that shown schematically by way of example in Figure 4.
  • a processor PROC implements certain functionalities, such as those presented below with reference to FIGS. 2 and 3, because of the execution by this processor of computer programs stored in a computer.
  • memory MEM associated with the processor PROC.
  • the processor PROC is for example a microprocessor and the memory MEM may comprise a random access memory and / or a hard disk.
  • the memory MEM may comprise a random access memory and / or a hard disk.
  • the processor PROC receives, at the level of a reception module REC (for example a communication interface), perception data delivered by various modules equipping the vehicle, in particular:
  • a reception module REC for example a communication interface
  • V EH proprioceptive data D V EH (OR vehicle data - available on board the vehicle - for example, speed, acceleration) delivered for example by a VEH onboard computer,
  • a navigation system here a GNSS satellite navigation system, alternatively this could be a GPS system, a tracking system by SLAM using cameras or lasers .
  • measurement data D M ES delivered by a sensor here a CAM video camera, alternatively a radar or laser system
  • a sensor here a CAM video camera, alternatively a radar or laser system
  • COMM vehicle-vehicle or vehicle-architecture wireless communication system, sometimes called V2X.
  • these different modules are shown linked at different points to the processor PROC.
  • the different modules communicate with the processor PROC by means of a common mechanism, for example by means of a communication bus linking the processor PROC (i.e. its communication interface REC) and the different modules.
  • the driving assistance system of FIG. 1 comprises an alarm (visual and / or audible) ATT, for example a distance warning device (in English "Distance Warning”), and an actuator ACT, for example a cruise control device. (or ACC for "Automatic Cruise Controt") or an emergency braking system (or AEB for "Automatic Emergency Braking").
  • alarm visual and / or audible
  • ATT for example a distance warning device (in English "Distance Warning”
  • ACT for example a cruise control device.
  • ACC for "Automatic Cruise Controt”
  • AEB Automatic Emergency Braking
  • the processor PROC generates CMDATT and CMDACT control signals intended respectively for the horn ATT and the ACT actuator on the basis in particular of the received perception data, according to the mechanisms described below with reference to FIGS. 2 and 3.
  • FIG. 2 represents, in the form of functional modules, the processes carried out by the processor of FIG. 1.
  • the navigation aid system thus comprises a conversion module 10 designed to generate, from the above-mentioned perception data, class instances defined within an ontology stored in the navigation aid system, for example in the memory MEM.
  • the ontology is for example edited in OWL format for "Ontology Web Language”.
  • Classes are representations of the different types of objects likely to be encountered in the road environment in which the vehicle operates, for example vehicles, vulnerable people (pedestrians, animals, cycles, etc.) and road infrastructures (intersections, stop, pedestrian crossing, etc.).
  • each class can be characterized by at least one property (possibly several) that describes an action or behavior of the object concerned, for example the "slow down” property for the class associated with the "vehicle” object or the “traverse” property for the class associated with the object "pedestrian”.
  • the ontology defines relations between the different classes, for example by means of rules which define such relations when certain conditions are respected. For example, a vehicle brakes when approaching a stop and stops at the stop, or a pedestrian near a pedestrian crossing is likely to cross the road, or a vehicle slows down when a pedestrian is likely to cross pavement.
  • basic ontology denotes the definition of classes and relations between classes; this definition gives a conceptual description of the road environment (objects and events that can be found in such a road environment), without application to a particular road context.
  • the conversion module 1 0 comprises for example a building block 1 2 of a digital world from the perception data D V EH, DLOC, DMES, DEXT described above.
  • the digital world is a data structure that represents the set of objects OBJ, perceived by the vehicle on the basis of perception data D V EH, D L OC, DM ES, D E XT-
  • the digital world For example, it is defined by a list of objects perceived OBJ, and by the characteristics of these objects (for example their situation in space).
  • these objects are for example a pedestrian P (detected for example by the measurement data D M ES coming from the CAM camera), a pedestrian crossing C (known thanks to the location data D L oc and to a digital card 1 20 stored, as explained below with reference to Figure 3) and a vehicle V2 (located in front of the vehicle V1 equipped with the driver assistance system and known thanks to the measurement data DMES and / or to external knowledge data D E XT received for example from the vehicle V2).
  • a pedestrian P detected for example by the measurement data D M ES coming from the CAM camera
  • a pedestrian crossing C known thanks to the location data D L oc and to a digital card 1 20 stored, as explained below with reference to Figure 3
  • a vehicle V2 located in front of the vehicle V1 equipped with the driver assistance system and known thanks to the measurement data DMES and / or to external knowledge data D E XT received for example from the vehicle V2).
  • the conversion module 1 0 also comprises a creation block 1 4 of INST instances, corresponding to OBJ objects, respectively, of the world digital.
  • the creation block 14 creates an instance INST, of the class associated (in the ontology) with the type of the object concerned.
  • the instance of INST class, thus created has properties defined according to the characteristics of the OBJ object, in the digital world (for example properties of position, speed, etc.).
  • the inst instances, generated at the output of the conversion module 10, are associated with the basic ontology 20 (stored for example in the memory MEM) by means of an association module 30, which can thus deliver a ontology completed ONT modeling.
  • ontology completed ONT may further include information on the ST state of the vehicle V1 equipped with the driver assistance system (information produced by a sub-block 1 for generating the vehicle 1). state of the vehicle described below with reference to Figure 3).
  • a reasoning tool 40 is then applied to the ontology completed ONT in order to deduce implicit properties of certain instances of class INST, which also makes it possible to predict some of these properties PRED.
  • a Pellet type of reasoner or Fact ++, or Racer, or Hermit.
  • the reasoner applies the rules mentioned above ("a pedestrian close to a pedestrian crossing is likely to cross the road” and "a vehicle slows down when a pedestrian is likely to cross the road") to Instances created INST P , INST C , INST V2 and deduces that the vehicle V2 will (probably) slow down.
  • a control module 50 receives the properties deduced (in particular the predicted properties) PRED by the reasoning tool 40 and generates the control information CM DATT, CMDACT taking into account these deduced properties PRED.
  • control module 50 can use mechanisms conventionally used in driving assistance systems for Generate the CMDATT, CMDACT commands, adding the taking into account of the information deduced PRED.
  • control module has more information on the state of objects than the list of class instances in the ontology.
  • the speed of the vehicle V1 equipped with the speed regulator is for example regulated according to a conventional mechanism as a function of the speed of the vehicle V2 as detected by means of a sensor, for example the CAM camera.
  • the control module 50 receives the predicted property PRED indicating that the vehicle V2 will slow down, the control module 50 sends a command CMDACT to the speed regulator in order to adapt the speed of the vehicle V1 (equipped with the cruise control ) the expected slowdown of the vehicle V2, even before the actual slowdown of the vehicle V2.
  • the triggering threshold of the alarm ATT (speed above which a light or sound signal is emitted by the alarm ATT) can be set according to a conventional mechanism according to the speed of the vehicle V2 as detected by means of a sensor, for example the CAM camera.
  • the control module 50 receives the predicted property PRED indicating that the vehicle V2 will slow down, the control module 50 sends a command CMDATT to the alarm ATT so as to reduce the triggering threshold of the alarm ATT.
  • FIG. 3 represents an exemplary embodiment conceivable for the building block 12.
  • the building block 12 comprises the sub-block 1 10 for generating the ST state of the vehicle V1 (already mentioned above).
  • This generation sub-block 100 receives as input the proprioceptive data D V EH (for example the speed of the vehicle V1) and the location data D L oc, which makes it possible to determine at the output different state variables ST of the vehicle V1 .
  • the building block 12 also comprises a sub-block 1 for generating the electronic horizon H, which uses the ST state of the vehicle V1 received from the generation sub-block 1 and a digital map 120 (stored for example in the memory MEM) to generate the electronic horizon H of the vehicle V1.
  • the electronic horizon H is formed of a set of information extracted from the digital map 120 and relating to the environment (including roads) in which the vehicle V1 is likely to evolve in the near future, that is, that is to say in practice the information of the digital map 120 at a distance less than a determined threshold (possibly adjustable), for example 500 m.
  • the electronic horizon H thus contains objects OBJ, (for example the pedestrian crossing C) which will be part of the digital world produced by the building block 12, as explained above.
  • objects OBJ for example the pedestrian crossing C
  • the building block 12 comprises a sub-block 140 for processing the measurement data D M ES which detects objects OBJ, (for example the pedestrian P) by interpretation of these measurement data D M ES (issues in the case of the pedestrian P of CAM camera already mentioned).
  • objects OBJ for example the pedestrian P
  • the building block 12 comprises a sub-block 150 for analyzing the external knowledge data D E XT which determines the existence and the characteristics (in particular the location) of certain objects OBJ, (for example the vehicle V2) by analysis of these external knowledge data D E XT (the vehicle V2 communicating for example its position via the communication system COMM).
  • the building block 12 finally comprises an association sub-block 160 which groups OBJ objects, indicated by the sub-blocks 1 30, 140, 150 (for example, as already indicated above, in the form of a list) to constitute the digital world provided at the output of the building block 12.
  • association sub-block 160 which groups OBJ objects, indicated by the sub-blocks 1 30, 140, 150 (for example, as already indicated above, in the form of a list) to constitute the digital world provided at the output of the building block 12.

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Abstract

L'invention concerne un système d'aide à la conduite comprenant au moins un module de réception conçu pour recevoir des données de perception (DVEH, DLOC, DMES, DEXT) d'un environnement routier et un module de commande (50) conçu pour commander un système embarqué. Le système d'aide à la conduite comprend un module de conversion (10) conçu pour générer, à partir des données de perception (DVEH, DLOC, DMES, DEXT), une pluralité d'instances (INSTi) de classes d'une ontologie (20) mémorisée par le système d'aide à la conduite et définissant des relations entre classes, ainsi qu'un outil de raisonnement (40) conçu pour déduire, sur la base de l'ontologie (20, ONT), au moins une propriété (PRED) d'une instance (INSTi) de ladite pluralité, Le module de commande (50) est conçu pour commander le système embarqué sur la base de la propriété déduite (PRED). Un procédé mis en œuvre dans un tel système est également proposé.

Description

SYSTEME D'AIDE A LA CONDUITE ET PROCEDE MIS EN ŒUVRE DANS UN
TEL SYSTEME
DOMAIN E TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION La présente invention concerne de manière générale l'aide à la conduite des véhicules automobiles.
Elle concerne plus particulièrement un système d'aide à la conduite et un procédé mis en œuvre dans un tel système.
L'invention s'applique particulièrement avantageusement dans le cas où différents modules délivrent des données de perception de l'environnement du véhicule.
ARRIERE-PLAN TECHNOLOG IQUE
On connaît les systèmes d'aide à la conduite comprenant au moins un module de réception conçu pour recevoir des données de perception d'un environnement routier et un module de commande conçu pour commander un système embarqué, par exemple un avertisseur visuel ou sonore, ou un actionneur (tel qu'un régulateur de vitesse ou un système de freinage automatique d'urgence).
Le module de commande agit sur le système embarqué en fonction des données de perception reçues, générées par exemple par un capteur tel qu'une caméra vidéo.
On prévoit en général à cet égard de surveiller, à l'aide des données de perception, un élément précis de l'environnement rencontré par le véhicule : par exemple, dans le cas des systèmes de freinage automatique d'urgence, on surveille la distance du prochain obstacle rencontré par le véhicule.
OBJET DE L'INVENTION
Dans ce contexte, la présente invention propose un système d'aide à la conduite comprenant au moins un module de réception conçu pour recevoir des données de perception d'un environnement routier et un module de commande conçu pour commander un système embarqué, caractérisé par un module de conversion conçu pour générer, à partir des données de perception, une pluralité d'instances de classes d'une ontologie mémorisée par le système d'aide à la conduite et définissant des relations entre classes, et un outil de raisonnement conçu pour déduire, sur la base de l'ontologie, au moins une propriété d'une instance de ladite pluralité, dans lequel le module de commande est conçu pour commander le système embarqué sur la base de la propriété déduite.
L'utilisation de l'ontologie et des relations entre classes définies dans l'ontologie permet de tenir compte des interactions susceptibles de se produire entre les différents objets de l'environnement routier et d'en déduire (voire de prédire) des informations qui ne ressortent pas de l'observation séparée des différents objets.
D'autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du système d'aide à la conduite conforme à l'invention sont les suivantes :
- le module de conversion comprend un bloc de construction d'un monde numérique comprenant des objets déterminés sur la base des données de perception et un bloc de création desdites instances sur la base des objets déterminés ;
- les données de perception comprennent des données proprioceptives émises par un ordinateur de bord et/ou des données de localisation générées par un système de localisation et/ou des données de mesure générées par un capteur et/ou des données de connaissance externe reçues d'un système de communication ;
- le bloc de construction comprend un sous-bloc de génération d'un horizon numérique conçu pour déterminer au moins un desdits objets sur la base des données de localisation et d'une carte numérique ;
- le système embarqué est un avertisseur ou un actionneur.
L'invention propose également un procédé mis en œuvre dans un système d'aide à la conduite comprenant les étapes suivantes :
- réception de données de perception d'un environnement routier ;
- génération, à partir des données de perception, d'une pluralité d'instances de classes d'une ontologie mémorisée par le système d'aide à la conduite et définissant des relations entre classes ;
- déduction, par un outil de raisonnement et sur la base de l'ontologie, d'au moins une propriété d'une instance de ladite pluralité,
- commande d'un système embarqué sur la base de la propriété déduite. DESCRI PTION DÉTAILLÉE D'UN EXEMPLE DE RÉALISATION
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 :
- la figure 1 représente un exemple d'architecture envisageable pour un système d'aide à la conduite conforme aux enseignements de l'invention ;
- la figure 2 représente, sous forme de modules fonctionnels, les traitements effectués par le processeur du système de la figure 1 ;
- la figure 3 représente en détail l'un des modules de la figure 2 ;
- la figure 4 représente schématiquement un exemple de contexte dans lequel le système d'aide à la conduite peut être utilisé.
La figure 1 représente un exemple d'architecture envisageable pour un système d'aide à la conduite conforme aux enseignements de l'invention.
Un tel système d'aide à la conduite est embarqué dans un véhicule automobile V1 afin d'assister le conducteur dans sa conduite dans un environnement routier, tel que celui représenté schématiquement à titre d'exemple en figure 4.
Dans l'exemple de la figure 1 , un processeur PROC met en œuvre certaines fonctionnalités, telles que celles présentées ci-dessous en référence aux figures 2 et 3, du fait de l'exécution par ce processeur de programmes d'ordinateur mémorisés dans une mémoire MEM associée au processeur PROC.
En pratique, le processeur PROC est par exemple un microprocesseur et la mémoire MEM peut comprendre une mémoire vive et/ou un disque dur. En variante, on pourrait prévoir d'utiliser un circuit intégré à application spécifique (ou ASIC pour "Application Spécifie Integrated Circuit').
Le processeur PROC reçoit, au niveau d'un module de réception REC (par exemple une interface de communication), des données de perception délivrées par différents modules équipant le véhicule, notamment :
- des données proprioceptives DVEH (OU données véhicule - disponibles à bord du véhicule - par exemple, la vitesse, l'accélération) délivrées par exemple par un ordinateur de bord VEH,
- des données de localisation DLoc délivrées par un système de navigation (ici un système de navigation par satellite GNSS, en variante ce pourrait être un système GPS, un système de localisation par SLAM utilisant des caméras ou lasers...),
- des données de mesure DMES délivrées par un capteur (ici une caméra vidéo CAM ; en variante, un système radar ou laser) et
- des données de connaissance externe DEXT délivrées par un système de communication COMM (par exemple un système de communication sans fil véhicule-véhicule ou véhicule-architecture, parfois dénommé V2X).
Sur la figure 1 , ces différents modules sont représentés liés en différents points au processeur PROC. On peut toutefois prévoir en pratique que les différents modules communiquent avec le processeur PROC au moyen d'un mécanisme commun, par exemple au moyen d'un bus de communication reliant le processeur PROC (i.e. son interface de communication REC) et les différents modules.
Le système d'aide à la conduite de la figure 1 comprend un avertisseur (visuel et/ou sonore) ATT, par exemple un avertisseur de distance (en anglais "Distance Warning"), et un actionneur ACT, par exemple un régulateur de vitesse (ou ACC pour "Automatic Cruise Controt') ou un système de freinage d'urgence (ou AEB pour "Automatic Emergency Braking").
Le processeur PROC génère des signaux de commande CMDATT et CMDACT destinés respectivement à l'avertisseur ATT et à l'actionneur ACT sur la base notamment des données de perception reçues, selon les mécanismes décrits ci-dessous en référence aux figures 2 et 3.
La figure 2 représente, sous forme de modules fonctionnels, les traitements effectués par le processeur de la figure 1 .
Le système d'aide à la navigation comprend ainsi un module de conversion 1 0 conçu pour générer, à partir des données de perception précitées, des instances de classes définies au sein d'une ontologie mémorisée dans le système d'aide à la navigation, par exemple dans la mémoire MEM. L'ontologie est par exemple éditée au format OWL pour "Ontology Web Language".
Les classes sont des représentations des différents types d'objets susceptibles d'être rencontrés dans l'environnement routier où évolue le véhicule, par exemple des véhicules, des vulnérables (piétons, animaux, cycles, etc.) et des infrastructures routières (intersections, stop, passage piéton, etc.).
Dans l'ontologie, chaque classe peut être caractérisée par au moins une propriété (éventuellement plusieurs) qui décrit une action ou un comportement de l'objet concerné, par exemple la propriété "ralentir" pour la classe associée à l'objet "véhicule" ou la propriété "traverser" pour la classe associée à l'objet "piéton".
L'ontologie définit des relations entre les différentes classes, par exemple au moyen de règles qui définissent de telles relations lorsque certaines conditions sont respectées. Par exemple, un véhicule freine à l'approche d'un stop et s'arrête au stop, ou un piéton proche d'un passage piéton est susceptible de traverser la chaussée, ou encore un véhicule ralentit lorsqu'un piéton est susceptible de traverser la chaussée.
On désigne ici par "ontologie de base", référencée 20 en figure 2, la définition des classes et des relations entre classes ; cette définition donne une description conceptuelle de l'environnement routier (objets et événements que l'on peut trouver dans un tel environnement routier), sans application à un contexte routier particulier.
Le module de conversion 1 0 comprend par exemple un bloc de construction 1 2 d'un monde numérique à partir des données de perception DVEH, DLOC, DMES, DEXT décrites plus haut. Le monde numérique est une structure de données qui représente l'ensemble des objets OBJ, perçus par le véhicule sur la base des données de perception DVEH, DLOC, DMES, DEXT- En pratique, le monde numérique est par exemple défini par une liste des objets perçus OBJ, et par les caractéristiques de ces objets (par exemple leur situation dans l'espace).
Comme représenté schématiquement sur la figure 4, ces objets sont par exemple un piéton P (détecté par exemple par les données de mesure DMES issues de la caméra CAM), un passage piéton C (connu grâce aux données de localisation DLoc et à une carte numérique 1 20 mémorisée, comme expliqué plus bas en référence à la figure 3) et un véhicule V2 (situé devant le véhicule V1 équipé du système d'aide à la conduite et connu grâce aux données de mesure DMES et/ou à des données de connaissance externe DEXT reçues par exemple du véhicule V2).
On décrit plus bas en référence à la figure 3 un exemple de bloc de construction 1 2.
Le module de conversion 1 0 comprend également un bloc de création 1 4 d'instances INST, correspondant respectivement aux objets OBJ, du monde numérique.
Précisément, pour chaque objet OBJ, du monde numérique, le bloc de création 14 crée une instance INST, de la classe associée (dans l'ontologie) au type de l'objet concerné. L'instance de classe INST, ainsi créée a des propriétés définies en fonction des caractéristiques de l'objet OBJ, dans le monde numérique (par exemple des propriétés de position, de vitesse, etc).
Dans l'exemple précité, sont ainsi créées une instance INSTP de la classe "piéton", une instance INSTC de la classe "passage piéton" et une instance INSTV2 de la classe "véhicule".
Les instances INST, générées en sortie du module de conversion 10 sont associées à l'ontologie de base 20 (mémorisée par exemple dans la mémoire MEM) au moyen d'un module d'association 30, qui peut ainsi délivrer une ontologie complétée ONT modélisant l'environnement routier perçu par le véhicule V1 équipé du système d'aide à la conduite.
Comme représenté en pointillés en figure 2, l'ontologie complétée ONT peut inclure en outre des informations sur l'état ST du véhicule V1 équipé du système d'aide à la conduite (informations produites par un sous-bloc 1 10 de génération de l'état du véhicule décrit plus bas en référence à la figure 3).
Un outil de raisonnement 40, ou raisonneur, est alors appliqué à l'ontologie complétée ONT afin d'en déduire des propriétés implicites de certaines instances de classe INST,, ce qui permet en outre de prédire certaines de ces propriétés PRED. On utilise par exemple un raisonneur de type Pellet, ou Fact++, ou Racer, ou encore Hermit.
Dans l'exemple déjà utilisé, le raisonneur applique les règles mentionnées plus haut ("un piéton proche d'un passage piéton est susceptible de traverser la chaussée" et "un véhicule ralentit lorsqu'un piéton est susceptible de traverser la chaussée") aux instances créées INSTP, INSTC, INSTV2 et en déduit que le véhicule V2 va (probablement) ralentir.
Un module de commande 50 reçoit les propriétés déduites (notamment les propriétés prédites) PRED par l'outil de raisonnement 40 et génère les informations de commande CM DATT, CMDACT en tenant compte de ces propriétés déduites PRED.
Plus précisément, le module de commande 50 peut utiliser des mécanismes classiquement utilisés dans les systèmes d'aide à la conduite pour générer les commandes CMDATT, CMDACT, en y ajoutant la prise en compte des informations déduites PRED.
En variante, on peut prévoir que le module de commande détienne plus d'informations sur l'état des objets que la liste d'instances de classes se trouvant dans l'ontologie.
Ici, dans le cas où l'actionneur ACT est un régulateur de vitesse, la vitesse du véhicule V1 équipé du régulateur de vitesse est par exemple régulée selon un mécanisme classique en fonction de la vitesse du véhicule V2 telle que détectée au moyen d'un capteur, par exemple la caméra CAM. En revanche, lorsque le module de commande 50 reçoit la propriété prédite PRED indiquant que le véhicule V2 va ralentir, le module de commande 50 envoie une commande CMDACT au régulateur de vitesse afin d'adapter la vitesse du véhicule V1 (équipé du régulateur de vitesse) au ralentissement prévu du véhicule V2, ce avant même le ralentissement effectif du véhicule V2.
De même, dans le cas où l'avertisseur ATT est un avertisseur de survitesse, le seuil de déclenchement de l'avertisseur ATT (vitesse au-delà de laquelle un signal lumineux ou sonore est émis par l'avertisseur ATT) peut être fixé selon un mécanisme classique en fonction de la vitesse du véhicule V2 telle que détectée au moyen d'un capteur, par exemple la caméra CAM. En revanche, lorsque le module de commande 50 reçoit la propriété prédite PRED indiquant que le véhicule V2 va ralentir, le module de commande 50 envoie une commande CMDATT à l'avertisseur ATT de manière à réduire le seuil de déclenchement de l'avertisseur ATT.
La figure 3 représente un exemple de réalisation envisageable pour le bloc de construction 12.
Dans cet exemple, le bloc de construction 12 comprend le sous-bloc 1 10 de génération de l'état ST du véhicule V1 (déjà mentionné plus haut). Ce sous- bloc de génération 100 reçoit en entrée les données proprioceptives DVEH (par exemple la vitesse du véhicule V1 ) et les données de localisation DLoc, ce qui permet de déterminer en sortie différentes variables d'état ST du véhicule V1 .
Le bloc de construction 12 comprend également un sous-bloc 1 30 de génération de l'horizon électronique H, qui utilise l'état ST du véhicule V1 reçu du sous-bloc de génération 1 10 et une carte numérique 120 (mémorisée par exemple dans la mémoire MEM) afin de générer l'horizon électronique H du véhicule V1 . L'horizon électronique H est formé d'un ensemble d'informations extraites de la carte numérique 120 et relatives à l'environnement (notamment les routes) dans lequel le véhicule V1 est susceptible d'évoluer dans un futur proche, c'est-à-dire en pratique les informations de la carte numérique 120 à une distance inférieure à un seuil déterminé (éventuellement réglable), par exemple 500 m.
En variante, plutôt qu'utiliser un seul de distance (500 m), on pourrait utiliser un seuil de temps (par exemple 15 secondes), ce qui aurait pour avantage d'adapter le nombre d'informations à traiter à la vitesse du véhicule.
L'horizon électronique H contient donc des objets OBJ, (par exemple le passage piéton C) qui feront partie du monde numérique produit par le bloc de construction 12, comme expliqué ci-dessus.
Le bloc de construction 12 comprend un sous-bloc 140 de traitement des données de mesure DMES qui détecte des objets OBJ, (par exemple le piéton P) par interprétation de ces données de mesure DMES (issues dans le cas du piéton P de la caméra CAM déjà mentionnée).
Le bloc de construction 12 comprend un sous-bloc 150 d'analyse des données de connaissance externe DEXT qui détermine l'existence et les caractéristiques (notamment la localisation) de certains objets OBJ, (par exemple le véhicule V2) par analyse de ces données de connaissance externe DEXT (le véhicule V2 communiquant par exemple sa position via le système de communication COMM).
Le bloc de construction 12 comprend enfin un sous-bloc d'association 160 qui regroupe les objets OBJ, signalés par les sous-blocs 1 30, 140, 150 (par exemple, comme déjà indiqué plus haut, sous forme d'une liste) afin de constituer le monde numérique fourni en sortie du bloc de construction 12.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Système d'aide à la conduite comprenant :
- au moins un module de réception (REC) conçu pour recevoir des données de perception (DVEH, DLOC, DMES, DEXT) d'un environnement routier ; et
- un module de commande (50) conçu pour commander un système embarqué (ATT, ACT),
caractérisé par :
- un module de conversion (10) conçu pour générer, à partir des données de perception (DVEH, DLOC, DMES, DEXT), une pluralité d'instances (INST,) de classes d'une ontologie (20) mémorisée par le système d'aide à la conduite et définissant des relations entre classes ; et
- un outil de raisonnement (40) conçu pour déduire, sur la base de l'ontologie (20, ONT), au moins une propriété (PRED) d'une instance (INST,) de ladite pluralité,
dans lequel le module de commande (50) est conçu pour commander le système embarqué (ATT, ACT) sur la base de la propriété déduite (PRED).
2. Système d'aide à la conduite selon la revendication 1 , dans lequel le module de conversion (10) comprend un bloc de construction (1 2) d'un monde numérique comprenant des objets (OBJ,) déterminés sur la base des données de perception (DVEH, DLOC, DMES, DEXT) et un bloc de création (14) desdites instances (INSTj) sur la base des objets déterminés (OBJ,).
3. Système d'aide à la conduite selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les données de perception comprennent des données proprioceptives (DVEH) émises par un ordinateur de bord (VEH).
4. Système d'aide à la conduite selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel les données de perception comprennent des données de localisation (DLoc) générées par un système de localisation (GNSS).
5. Système d'aide à la conduite selon la revendication 4 prise dans la dépendance de la revendication 2, dans lequel le bloc de construction (12) comprend un sous-bloc (130) de génération d'un horizon numérique (H) conçu pour déterminer au moins un desdits objets (OBJ,) sur la base des données de localisation (DLoc) et d'une carte numérique (120).
6. Système d'aide à la conduite selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel les données de perception comprennent des données de mesure (DMES) générées par un capteur (CAM).
7. Système d'aide à la conduite selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel les données de perception comprennent des données de connaissance externe (DEXT) reçues d'un système de communication (COMM).
8. Système d'aide à la conduite selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel le système embarqué est un avertisseur (ATT).
9. Système d'aide à la conduite selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel le système embarqué est un actionneur (ACT).
10. Procédé mis en œuvre dans un système d'aide à la conduite comprenant les étapes suivantes :
- réception de données de perception (DVEH, DLOC, DMES, DEXT) d'un environnement routier ;
- génération, à partir des données de perception (DVEH, DLOC, DMES, DEXT), d'une pluralité d'instances (INST,) de classes d'une ontologie mémorisée par le système d'aide à la conduite et définissant des relations entre classes ;
- déduction, par un outil de raisonnement (40) et sur la base de l'ontologie, d'au moins une propriété (PRED) d'une instance (INST,) de ladite pluralité,
- commande d'un système embarqué (ATT, ACT) sur la base de la propriété déduite (PRED).
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