WO2019122719A1 - Procede et systeme de construction d'une base de donnees de signatures acoustiques de roulement de pneumatique sur un sol de roulage - Google Patents

Procede et systeme de construction d'une base de donnees de signatures acoustiques de roulement de pneumatique sur un sol de roulage Download PDF

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WO2019122719A1
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data
contextualization
vehicle
sound
tire
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Application number
PCT/FR2018/053415
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Thierry Auguet
Jean-Louis Linda
Antoine Paturle
Frederic Terrettaz
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Compagnie Generale Des Etablissements Michelin
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    • G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles
    • G01M17/02—Tyres
    • G01M17/025—Tyres using infrasonic, sonic or ultrasonic vibrations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/14—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object using acoustic emission techniques
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    • G01N29/4409—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison
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    • G01N2291/269—Various geometry objects
    • G01N2291/2696—Wheels, Gears, Bearings

Definitions

  • the present invention is in the field of road vehicles, and more particularly in the field of vehicle data analysis of vehicles.
  • ABS brake assist systems
  • ESP Electronic trajectory correctors
  • Application FR13 / 62879 discloses a method for acoustically detecting the state of the road and the tire. This method, based on the use of a microphone, provides for analyzing the sound signals corresponding to the noise of the tire on a taxiing floor to determine a state of the road.
  • the invention relates to a method of constructing a database of tire rolling acoustic signatures on a taxiway, during a movement of the vehicle equipped with the tire, the method comprising the following steps:
  • a recording step of a sound resulting from the rolling of a tire on a running ground, in the form of a sound sample in a memory
  • a step of labeling the sound sample retained after filtering, according to the contextualization data is
  • the sound recording step and the step of recording the contextualization data are simultaneous. This synchronization makes it possible to guarantee that the contextualization data is well representative of the running context at the instant of the sound recording.
  • the rolling sequence can be determined in different ways:
  • it corresponds to a recording period whose beginning and end are determined manually by a user of the vehicle and / or the process
  • it is a period of fixed duration from the beginning of recording, regardless of the total duration of the taxi.
  • the recording of tire noise is divided into several rolling sequences of constant duration.
  • the step of recording a sound sample comprises a step of transforming a temporal signal, coming from a microphone, into a frequency spectrum.
  • sound sample can refer to both the time signal and the frequency signal, depending on the context of use. This transformation step can be performed from the recorded temporal sound samples, it can also be performed in real time and then the frequency sound samples will be recorded.
  • a method according to the invention comprises, at the end of the two recording steps, a step of transmitting the recorded data to a remote server.
  • the contextualization data are data that represent the driving conditions in which the sound recording is performed. These data can be divided into two categories: invariant data on the rolling sequence, and variant data on the rolling.
  • the invariant data that may be mentioned, in a non-exhaustive manner: the type of vehicle, the type and the size of the tires, the tire wear, the type of road, for example highway or urban, the day and the start time of the taxi.
  • the variant data for example, are: data relating to the driving environment such as weather, soil texture, vehicle position, ambient temperature, windscreen wiper speed, data relating to vehicle dynamics such as driving speed, longitudinal acceleration, transverse acceleration, yaw rate, steering wheel angle, vehicle traction data such as engine speed and torque, torque to the wheels, part of the torque provided by the electric motor in the case of a hybrid or electric vehicle.
  • these contextualization data are obtained by external data sources, and / or obtained by the vehicle by implementing sensors present in a standard equipment of the vehicle or intentionally added to the vehicle in question. this end of contextualization, and / or entered by a driver of the vehicle.
  • external data sources that may be used in the context of the present invention, mention may be made of:
  • the external data source is for example a vehicle database comprising information on the vehicle and its tires.
  • the external data source is a weather data source, or a map data source, or other nearby vehicle including data transmission means for the seat vehicle of the invention.
  • the filtering step comprises a step of comparing a contextualization datum and / or a datum representative of the sound sample with a predetermined reference threshold, and a step of whether or not to keep the sound sample based on the result of the comparison.
  • the filtering step corresponds to a step of selecting the relevant sound samples.
  • the labeling step comprises the step of associating, with each sound sample, the contextualization data.
  • a system comprising a sound acquisition device of the noise emitted by a tire of the vehicle, a real time calculator for processing the signals from the acquisition device, means for acquiring contextualization data corresponding to the rolling sequence, means for storing the contextualized data. means for filtering and labeling the acquired data, and means for storing filtered and contextualized sound samples.
  • the system comprises for example a sound acquisition device, for example a microphone, installed on a vehicle.
  • the device is installed in proximity of at least one tire of the vehicle, to improve the acquisition of the noise from the tire when traveling on a floor.
  • the system also comprises a real-time computer, for processing the signals from the acquisition device.
  • the computer comprises means for applying a transformation of Fast Fourier Transform (FFT) type so as to transform the time signal into a frequency signal in the form of a power spectral density.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the system also preferably comprises means for reading the data flowing on the CAN bus of the vehicle.
  • the contextualization data may be data concerning the vehicle dynamics or the vehicle traction. Since all these data are available on the CAN buses of the vehicles, it is advantageous to retrieve them directly from this data bus without having to determine them by means of another source.
  • These means for reading the data are advantageously associated with means for transmitting the data read to the computer previously described.
  • the system also comprises, in a preferred embodiment, a human-machine interface, for example in the form of an electronic device provided with a screen such as a tablet, a smartphone, or a computer.
  • a human-machine interface for example in the form of an electronic device provided with a screen such as a tablet, a smartphone, or a computer. This interface allows a user of the vehicle and / or the process to perform several actions:
  • the screen of the man-machine interface has buttons for facilitating the entry of data while driving, reflecting the different possible states for the weather condition and / or the texture state. of the road.
  • the weather condition is included in the group comprising: a dry state, a wet state and a wet state or a winter state such as a snow or ice condition.
  • a snow condition may, in a preferred embodiment, be included in the group consisting of a fresh snow state, a compact snow condition, a grainy snow state and a slush state.
  • a wet state is characterized by a height of water flush with the natural roughness of the pavement of the road; this wet state corresponds for example to the state obtained by a small rain or a road that dries up after a heavy rain.
  • a wet state meanwhile, is characterized by a height of water exceeding the level of natural roughness of the pavement of the road. In practice, the wet state corresponds to a water height generally between 0.5 millimeters and 1 millimeter.
  • the texture of the coating is preferably included in the group comprising a closed state, a medium state and an open state.
  • a coating is called a closed coating when it takes on a smooth appearance and without roughness, such as a bitumen that has been squeezed after having undergone severe heat.
  • a coating will be considered open when the roughness is large, for example as a worn coating or that of a country road repaired quickly using a surface coating made by projecting pebbles on bitumen.
  • a medium coating describes all the coatings in an intermediate state between the two preceding states and more particularly qualifies the new coatings. This texture is characterized by an "Average Texture Depth", also called "PMT".
  • the different macro-textures can thus be categorized as follows: a closed macro-texture coating has a PMT between 0 and 0.4 millimeters. A medium macro-texture coating has a PMT between 0.4 and 1.1 millimeters, and an open macro-texture coating has a PMT greater than 1.1 millimeters.
  • the screen may have several types of predetermined weather (Wet, Dry %) and / or several types of rolling textures.
  • the system also advantageously comprises a server and means for transmitting sound samples and / or contextualization data and / or sound samples contextualized to this server.
  • This transmission can be carried out by telecommunication means of the GSM, wired or wireless connection type.
  • the server is advantageously associated with filtering and labeling means, to implement the various associated steps, which will be detailed later.
  • the filtered and contextualized sound samples are then saved in a database for later use.
  • FIG. 1 shows a vehicle equipped with a system according to the invention
  • Figure 2 shows schematically the implementation of a method and a system according to the invention.
  • a system according to the invention comprises a sound acquisition device, such as a microphone 1, installed at the rear of the vehicle C, near the tire T.
  • This microphone 1 can record the noise issued by the tire T during its taxi on the ground G.
  • the signal from this microphone 1 is an analog signal PCM shown in FIG.
  • An electronic module lOe allows to condition the microphone it also incorporates real-time computing capabilities 10 for processing the signal from the microphone to generate the sound samples. It also incorporates communication means to retrieve contextualization data on the data bus 3 of the vehicle. These data are denoted CAN in FIG. 2. This module can also condition or be in communication with other sensors specifically installed on the vehicle to expand the contextual data compared to the information available on the data bus 3 of the vehicle.
  • the system further comprises a tablet 2, installed in the vehicle, available to a driver of the vehicle and / or another user of the system installed on board the vehicle, and in communication with the electronic module 10
  • This tablet 2 allows for example the user to manually enter contextualization data, noted HMI in Figure 2.
  • this tablet 2 also stores, in an internal memory, contextualization data recovered on the data bus 3 of the vehicle. These data are noted CAN in Figure 2.
  • the tablet 2 also has means for recovering invariant contextualization data such as time stamping, provided by the operating system of the tablet, or data relating to the vehicle and the tires. These last data may have been entered beforehand by the user via an interface such as the screen of the tablet 2.
  • the tablet 2 comprises means of communication with a vehicle identification device and / or a tire, and means of consultation of a vehicle database for recovering, according to the vehicle and / or tire identifier, the invariant contextualization data, or variant contextualization data such as weather or texture, obtained via a remote server.
  • the rolling noise of the tire on the taxiway is stored in the form of a succession of sound samples. It should be noted that, during this rolling sequence, an acquisition of the contextualization variant data is made in real time:
  • data for example data such as the weather condition or the texture of the road.
  • the analog signal PCM is transmitted in real time to a computer 10, which performs a Fast Fourier Transform type transformation.
  • this Fourier transform is performed on a vector of 16384 values with 44.1 kHz sampling, each sound sample, in the form of a spectrum, is therefore associated with a time interval of 0.372 seconds.
  • the digital signal obtained is a spectrum comprising 16384 fine bands, with a resolution of 2.69 Hz, for a frequency range 0-2.05 KHz. These thin bands are then concatenated to form 40 fixed width 500Hz bands.
  • the invariant contextualization data will be identical for all the spectra, while the variant data may differ, in whole or in part, from one spectrum to another. Indeed, the different spectra actually correspond to a division of the rolling sequence into several time periods, and some driving conditions have therefore been modified from one period to another.
  • the filtering action is in fact an action of selection of the relevant spectra among the set of recorded spectra. This filtering action makes it possible to select only the representative spectra, by excluding for this the spectra corresponding to a fugitive or unusual situation, which could distort the data resulting from the process.
  • high speed threshold 140 km / h (AD limited to 130 km / h range) speed variation: 0.4573 G - maximum longitudinal acceleration: 0.08 G maximum transverse acceleration: 0.15 G OmegaMax z: 5 ° / s engine torque: 1500 Nm, or 2000 Nm.
  • a spectrum representing an aberrant variation with respect to the next spectrum and the preceding spectrum could represent a singular event such as a gravel, and thus not be relevant.
  • a band around 18 kHz emerges (+ ⁇ 10 dB) when pressing on the brake pedal, thereby activating electrical braking. This has the effect of shifting the spectrum to "wet" detections while riding on “dry”.
  • the remaining spectra are then contextualized. To do this, each spectrum is associated with the variant and invariant contextualization data, and this data is transformed into labels allowing a labeling of the spectrum. Indeed, to obtain an exploitable database, it is necessary that the spectra are referenced by a predetermined number of tags, which allows for subsequent groupings. These labels are determined prior to the implementation of a method according to the invention.
  • the contextualization data is the running speed of the vehicle
  • this data will be transformed into one of the labels included in the group comprising: 10km / h, 20km / h, 30km / h, 40km / h , 50km / h, 60km / h, 70km / h, 80km / h, 90km / h, 100km / h, 110km / h, 120km / h, 130km / h.
  • each speed is transformed into the nearest label, with the lower choice in the case where two labels are equidistant from the data.
  • 50km / h we find all the spectra corresponding to a driving speed between 45, 1km / h and 55km / h.
  • This database can be used as a source for determining driving patterns, for example for autonomous vehicles. It can also be used to perform statistical analyzes on vehicle behaviors.

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Abstract

L'invention concerne un procédé de construction d'une base de données de signatures acoustiques de roulement de pneumatique sur un sol de roulage, lors d'une séquence de roulage du véhicule équipé du pneumatique, le procédé comprenant les étapes suivantes : ⋅Une étape d'enregistrement, d'un son issu du roulement d'un pneumatique sur un sol de roulage, sous forme d'un échantillon sonore dans une mémoire, ⋅Une étape d'enregistrement, dans une mémoire, de données de contextualisation de l'échantillon sonore correspondant à la séquence de roulage, ⋅Une étape de filtrage de l'échantillon sonore en fonction des données de contextualisation, ⋅Une étape d'étiquetage de l'échantillon sonore retenu après filtrage, en fonction des données de contextualisation. L'invention concerne également un système de construction associé.

Description

PROCEDE ET SYSTEME DE CONSTRUCTION D’UNE BASE DE DONNEES DE SIGNATURES ACOUSTIQUES DE ROULEMENT DE PNEUMATIQUE SUR UN SOL
DE ROULAGE
DOMAINE DE L’INVENTION
[0001] La présente invention se situe dans le domaine des véhicules routiers, et plus particulièrement dans le domaine de l’analyse de données de roulage de véhicules.
[0002] Les véhicules automobiles sont aujourd’hui équipés de nombreux équipements permettant d’améliorer la sécurité du conducteur et des passagers d’un véhicule. On connaît ainsi les systèmes d’assistance de freinage (ABS) permettant d’éviter le blocage des roues en cas de freinage intense. On connaît aussi les correcteurs électroniques de trajectoire (ESP), qui permettent, par un contrôle de la trajectoire, d’éviter les dérapages des véhicules, ou encore des dispositifs d’aide aux freinages d’urgence. Pour que ces équipements fonctionnent correctement dans toutes les conditions, notamment dans des conditions météo ou de roulage difficiles, il apparaît utile de pouvoir connaître les conditions de roulage, par exemple les conditions d’adhérence en temps réel d’un véhicule.
[0003] En outre, avec l’arrivée des véhicules autonomes, il devient utile de pouvoir prévoir des modèles de conduite du véhicule selon les conditions de roulage, afin de garantir un pilotage sécuritaire du véhicule dans toutes les situations.
[0004] On connaît, de la demande FR13/62879, une méthode de détection acoustique de l’état de la route et du pneumatique. Cette méthode, basée sur l’utilisation d’un microphone, prévoit d’analyser les signaux sonores correspondant au bruit du pneumatique sur un sol de roulage pour déterminer un état de la route.
[0005] Afin de pouvoir utiliser une telle méthode dans une vision long terme de détermination de modèles de conduite pour un véhicule autonome, il est apparu utile de pouvoir construire des bases de données qui soient représentatives de signaux acoustiques, et qui puissent être utilisées pour de l’analyse statistique et de la construction de modèle. La présente invention vise donc à répondre à ce nouveau besoin. BREVE DESCRIPTION DE L’INVENTION
[0006] Ainsi, l’invention concerne un procédé de construction d’une base de données de signatures acoustiques de roulement de pneumatique sur un sol de roulage, lors d’un déplacement du véhicule équipé du pneumatique, le procédé comprenant les étapes suivantes :
Une étape d’enregistrement, d’un son issu du roulement d’un pneumatique sur un sol de roulage, sous forme d’un échantillon sonore dans une mémoire,
Une étape d’enregistrement, dans une mémoire, de données de contextualisation de l’échantillon sonore correspondant à la séquence de roulage,
Une étape de filtrage de l’échantillon sonore en fonction des données de contextualisation,
Une étape d’étiquetage de l’échantillon sonore retenu après filtrage, en fonction des données de contextualisation.
[0007] Dans un mode de réalisation préférentiel, l’étape d’enregistrement du son et l’étape d’enregistrement des données de contextualisation sont simultanées. Cette synchronisation permet de garantir que les données de contextualisation sont bien représentatives du contexte de roulage à l’instant de l’enregistrement sonore.
[0008] La séquence de roulage peut être déterminée de différentes manières :
Dans un premier exemple, elle correspond à la période totale s’écoulant entre le démarrage d’un véhicule et son premier arrêt,
Dans un autre exemple, elle correspond à une période d’enregistrement dont le début et la fin sont déterminés manuellement par un utilisateur du véhicule et/ou du procédé,
Dans un autre exemple encore, c’est une période à durée déterminée à compter d’un début d’enregistrement, et ce quelle que soit la durée totale du roulage. Ainsi, il est possible de décider que sur une durée totale de roulage, l’enregistrement du bruit des pneumatiques est découpé en plusieurs séquences de roulage de durée constante.
[0009] Dans un mode de réalisation préférentiel, l’étape d’enregistrement d’un échantillon sonore comprend une étape de transformation d’un signal temporel, issu d’un microphone, en un spectre fréquentiel. On précise ici que, dans l’ensemble de la description, le terme « échantillon sonore » peut faire référence tant au signal temporel qu’au signal fréquentiel, selon le contexte d’utilisation. Cette étape de transformation peut être réalisée à partir des échantillons sonores temporels enregistrés, elle peut également être réalisée en temps réel et on enregistrera alors les échantillons sonores fréquentiels.
[0010] Dans un mode de réalisation préférentiel, un procédé selon l’invention comprend, à l’issue des deux étapes d’enregistrement, une étape de transmission des données enregistrées vers un serveur distant.
[0011] Les données de contextualisation sont des données qui représentent les conditions de roulage dans lesquelles l’enregistrement sonore est effectué. Ces données peuvent être réparties en deux catégories : des données invariantes sur la séquence de roulage, et les données variantes sur le roulage.
[0012] Parmi les données invariantes on peut citer, de manière non exhaustive : le type de véhicule, le type et la dimension des pneumatiques, l’usure des pneumatiques, le type de route, par exemple autoroute ou urbain, le jour et l’heure de début du roulage. Les données variantes, quant à elles, sont par exemple : des données concernant l’environnement de roulage telles que la météo, la texture du sol, la position du véhicule, la température ambiante, la vitesse des essuie-glaces, des données concernant la dynamique véhicule telle que la vitesse de roulage, l’accélération longitudinale, l’accélération transversale, la vitesse de lacet, l’angle au volant, des données concernant la traction véhicule telles que le régime et couple moteur, le couple aux roues, la part du couple fourni par le moteur électrique dans le cas d’un véhicule hybride ou électrique.
[0013] Dans un mode de réalisation préférentiel, ces données de contextualisation sont obtenues par des sources de données externes, et/ou obtenues par le véhicule en mettant en œuvre des capteurs présents dans un équipement standard du véhicule ou ajoutés intentionnellement sur le véhicule à cette fin de contextualisation, et/ou entrées par un conducteur du véhicule. [0014] Parmi les sources de données externes utilisables dans le cadre de la présente invention on peut citer :
La source de données externe est par exemple une base de données véhicule comprenant des informations sur le véhicule et ses pneumatiques.
Dans un autre exemple, la source de données externe est une source de données météorologique, ou une source de données cartographiques, ou un autre véhicule situé à proximité et comprenant des moyens de transmission de données à destination du véhicule siège de l’invention.
[0015] Dans un mode de réalisation préférentiel, l’étape de filtrage comprend une étape de comparaison d’une donnée de contextualisation et/ou d’une donnée représentative de l’échantillon sonore avec un seuil de référence prédéterminé, et une étape de décision de conserver ou non l’échantillon sonore en fonction du résultat de la comparaison. Ainsi, l’étape de filtrage correspond à une étape de sélection des échantillons sonores pertinents.
[0016] Dans un mode de réalisation préférentiel, l’étape d’étiquetage comprend l’étape d’associer, à chaque échantillon sonore, les données de contextualisation.
[0017] Ce procédé, ainsi que l’ensemble des modes de réalisation préférentiels qui seront ultérieurement décrits, est avantageusement mis en œuvre par un système comprenant un dispositif d’acquisition sonore du bruit émis par un pneumatique du véhicule, un calculateur temps réel pour traiter les signaux issus du dispositif d’acquisition, des moyens d’acquisition de données de contextualisation correspondant à la séquence de roulage, des moyens de stockage des données contextualisées. des moyens de filtrage et d’étiquetage des données acquises, et des moyens de stockage échantillons sonores filtrés et contextualisés.
[0018] Ainsi le système comprend par exemple un dispositif d’acquisition sonore, par exemple un microphone, installé sur un véhicule. De manière préférentielle, le dispositif est installé à proximité d’au moins un pneumatique du véhicule, pour améliorer l’acquisition du bruit issu du pneumatique lors de son roulage sur un sol.
[0019] Le système comprend également un calculateur temps réel, permettant de traiter les signaux issus du dispositif d’acquisition. Dans un exemple de réalisation, le calculateur comprend des moyens pour appliquer une transformation de type Transformée de Fourier Rapide (ou FFT - Fast Fourier Transform) de manière à transformer le signal temporel en signal fréquentiel, sous forme d’une densité spectrale de puissance.
[0020] Le système comprend également préférentiellement des moyens pour lire les données circulant sur le bus CAN du véhicule. En effet, ainsi que précédemment décrit, les données de contextualisation peuvent être des données concernant la dynamique véhicule ou encore la traction véhicule. L’ensemble de ces données étant disponibles sur les bus CAN des véhicules, il est avantageux de les récupérer directement sur ce bus de données sans avoir à les déterminer par le biais d’une autre source. Ces moyens pour lire les données sont avantageusement associés à des moyens pour transmetre les données lues au calculateur précédemment décrit.
[0021] Le système comprend également, dans une réalisation préférentielle, une interface homme-machine, par exemple sous forme de dispositif électronique muni d’un écran tel qu’une tablette, un smartphone, ou un ordinateur. Cette interface permet à un utilisateur du véhicule et/ou du procédé d’effectuer plusieurs actions :
Démarrer et/ou arrêter l’enregistrement sonore,
Entrer manuellement des données de contextualisation invariantes en début de roulage, parmi celles précédemment décrites.
Entrer, en cours de roulage, entrer des données variantes, telles que la météo et la texture du sol.
Visualiser sur l’écran des données de contextualisation issues d’autres sources.
[0022] Avantageusement, l’écran de l’interface homme-machine présente des boutons permettant de faciliter l’entrée de données en cours de roulage, en reflétant les différents états possibles pour l’état météorologique et/ou l’état de texture de la route. [0023] Ainsi par exemple, l’état météo est compris dans le groupe comprenant : un état sec, un état humide et un état mouillé ou un état hivernal tel qu’un état de neige ou de glace. Un état de neige peut, dans un mode de réalisation préférentiel, être compris dans le groupe comprenant un état neige fraîche, un état neige compacte, un état neige granuleuse et un état neige fondue. Un état humide est caractérisé par une hauteur d'eau affleurant les rugosités naturelles du revêtement de la route ; cet état humide correspond par exemple à l’état obtenu par une petite pluie ou une route qui s’asséche après une forte pluie. Un état mouillé, quant à lui, est caractérisé par une hauteur d'eau dépassant le niveau des rugosités naturelles du revêtement de la route. En pratique, l’état mouillé correspond à une hauteur d’eau généralement comprise entre 0,5 millimètres et 1 millimètre.
[0024] De même, par exemple, la texture du revêtement est, de manière préférentielle, comprise dans le groupe comprenant un état fermé, un état médium et un état ouvert. Un revêtement est qualifié de revêtement fermé lorsqu'il prend un aspect lisse et sans rugosités, comme par exemple un bitume ayant ressué après avoir subi de fortes chaleurs. Un revêtement sera considéré comme ouvert lorsque les rugosités sont importantes, par exemple comme celles d’un revêtement usé ou celui d’une route de campagne réparée rapidement à l’aide d’un enduit superficiel réalisé par projection de cailloux sur du bitume. Un revêtement medium décrit tous les revêtements dans un état intermédiaire entre les deux états précédents et qualifie plus particulièrement les revêtements neufs. Cette texture est caractérisée par une « Profondeur Moyenne de Texture », également appelée « PMT ». Cette PMT est mesurée par la hauteur au sable vrai, également notée HSv, bien connue de l’homme du métier. On peut ainsi catégoriser les différentes macro-textures de la façon suivante : un revêtement à macro-texture fermée présente une PMT comprise entre 0 et 0.4 millimètres. Un revêtement à macro-texture medium présente une PMT entre 0.4 et 1.1 millimètres, et un revêtement à macro-texture ouverte présente une PMT supérieure à 1.1 millimètres. Ainsi, l’écran peut présenter plusieurs types de météo prédéterminés (Mouillé, Sec ...) et/ou plusieurs types de textures de roulage.
[0025] Le système comprend également avantageusement un serveur et des moyens de transmission des échantillons sonores et/ou des données de contextualisation et/ou des échantillons sonores contextualisés vers ce serveur. Cette transmission peut être effectuée par des moyens de télécommunication de type GSM, filaire ou connexion sans fil. [0026] Le serveur est avantageusement associé à des moyens de filtrage et d’étiquetage, permettant de mettre en œuvre les différentes étapes associées, qui seront ultérieurement détaillées. Les échantillons sonores filtrés et contextualisés sont alors enregistrés dans une base de données pour une utilisation ultérieure.
[0027] Le fait de transmettre les fichiers son et les données de contextualisation vers un serveur distant permet de conserver ces informations avant filtrage, et ainsi d’effectuer plusieurs filtrages différents en fonction de l’application envisagée. En effet, dans les procédés de l’art antérieur, on constituait une base de données comprenant uniquement les informations filtrées et contextualisées. Dans le cas où on souhaitait modifier une condition de filtrage, il était nécessaire de refaire l’ensemble des acquisitions de données. Dans un procédé et un système selon l’invention, les données sont conservées sous deux formes différentes : sous leur forme brute, et sous leur forme filtrée et contextualisée.
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES
[0028] D’autres objectifs et avantages de l’invention apparaîtront clairement dans la description qui va suivre d’un mode de réalisation préféré mais non limitatif, illustré par les figures suivantes dans lesquelles :
• La figure 1 montre un véhicule équipé d’un système selon l’invention,
• la figure 2 montre de manière schématique la mise en œuvre d’un procédé et d’un système selon l’invention.
DESCRIPTION DU MEILLEUR MODE DE REALISATION DE L’INVENTION
[0029] En préambule on précise ici que les liens en trait plein montré entre les différents éléments des figures ne préjugent pas de la nature de ce lien. En effet, il sera ultérieurement décrit que les différents éléments peuvent être connectés par des moyens de communication, par des moyens physiques, ou seulement associés pour la bonne compréhension du procédé. [0030] Les différents blocs de la figure 2 peuvent correspondre à certains éléments physiques montrés en figure 1, ou bien à des entrées et/ou sorties de ces éléments physiques.
[0031] Ainsi, un système selon l’invention comprend un dispositif d’acquisition sonore, tel qu’un micro 1, installé à l’arrière du véhicule C, à proximité du pneumatique T. Ce micro 1 permet d’enregistrer le bruit émis par le pneumatique T lors de son roulage sur le sol G. Le signal issu de ce microphone 1 est un signal analogique MIC montré en figure 2.
[0032] Un module électronique lOe permet de conditionner le microphone il intègre également des capacités de calcul temps réel 10 permettant de traiter le signal issu du microphone pour générer les échantillons sonores. Il intègre en outre des moyens de communication pour pouvoir récupérer des données de contextualisation sur le bus de données 3 du véhicule. Ces données sont notées CAN sur la figure 2. Ce module peut également conditionner ou être en communication avec d’autres capteurs spécifiquement installés sur le véhicule pour étoffer les données contextuelles par rapport aux informations disponibles de série sur le bus de données 3 du véhicule.
[0033] Le système comprend en outre une tablette 2, installée à bord du véhicule, à disposition d’un conducteur du véhicule et/ou d’un autre utilisateur du système installé à bord du véhicule, et en communication avec le module électronique 10. Cette tablette 2 permet par exemple à l’utilisateur d’entrer manuellement des données de contextualisation, notées IHM sur la figure 2.
[0034] En outre, cette tablette 2 permet également de stocker, dans une mémoire interne, des données de contextualisation récupérées sur le bus de données 3 du véhicule. Ces données sont notées CAN sur la figure 2.
[0035] Ainsi, la mise en œuvre d’un procédé selon l’invention comprend les étapes suivantes :
[0036] Un utilisateur s’installe à bord du véhicule qui commence à se déplacer. L’utilisateur démarre, par l’intermédiaire de la tablette 2, une période d’enregistrement du son par le microphone 1. De manière avantageuse, la tablette 2 dispose également de moyens pour récupérer des données de contextualisation invariantes telles que l’horodatage, fourni par le système d’exploitation de la tablette, ou des données concernant le véhicule et les pneumatiques. Ces dernières données peuvent avoir été entrées au préalable par l’utilisateur, via une interface homme-machine telle que l’écran de la tablette 2. Dans un autre exemple de réalisation, la tablette 2 comprend des moyens de communication avec un dispositif d’identification du véhicule et/ou d’un pneumatique, et des moyens de consultation d’une base de données véhicule pour récupérer, en fonction de l’identifiant véhicule et/ou pneu, les données de contextualisation invariantes, ou des données de contextualisation variantes telles la météo ou la texture, obtenues via un serveur distant.
[0037] A la fin de cette période d’enregistrement, le bruit de roulement du pneumatique sur le sol de roulage est stocké sous forme d’une succession d’échantillons sonores. Il est à noter que, pendant cette séquence de roulage, une acquisition des données de contextualisation variantes est faite en temps réel :
Soit via une lecture du bus de données 3 pour les données concernant les conditions de roulage du véhicule,
Soit par une entrée manuelle de l’utilisateur, qui détecte des changements des conditions environnementales telles que l’état météo ou la texture de la route,
Soit via la réception de données mesurées par des capteurs installés sur le véhicule,
Soit via la réception de données fournies par des serveurs distants, par exemple des données telles que l’état météo ou la texture de la route.
[0038] Le signal analogique MIC est transmis en temps réel à un calculateur 10, qui effectue une transformation de type Transformée de Fourier Rapide. Dans un exemple, cette transformée de Fourier est réalisée sur un vecteur de 16384 valeurs avec un échantillonnage à 44,1 kHz, chaque échantillon sonore, sous forme de spectre, est donc associé à un intervalle temporel de 0.372 secondes. Ainsi, après l’application de cette transformation, le signal numérique obtenu est un spectre comprenant 16384 bandes fines, de résolution 2,69Hz, pour une étendue fréquentielle 0 - 22.05 kHz. Ces bandes fines sont ensuite concaténées pour constituer 40 bandes de largeur fixe 500Hz.
[0039] Pour obtenir des possibilités d’analyse plus fine, on précise ici qu’il est possible d’enregistrer les spectres sous forme de bandes plus fines, par exemple 80 bandes de largeur 250Hz, ou 160 bandes de largeur l25Hz. - io -
[0040] Ainsi, en temps réel, on stocke dans une base de données interne 20 les éléments suivants :
Les spectres issus de la transformation 10,
Les données de contextualisation invariantes, et
Les données de contextualisation variantes et leur évolution au cours du trajet.
[0041] On précise ici que les données de contextualisation invariantes seront identiques pour l’ensemble des spectres, alors que les données variantes peuvent différer, en tout ou partie, d’un spectre à l’autre. En effet, les différents spectres correspondent en réalité à un découpage de la séquence de roulage en plusieurs périodes temporelles, et certaines conditions de roulage ont donc pu être modifiées d’une période à l’autre.
[0042] Ces éléments sont ensuite transmis à des moyens de calcul 30 qui effectuent successivement deux actions : une action de filtrage et une action de d’étiquetage.
[0043] L’ action de filtrage est en fait une action de sélection des spectres pertinents parmi l’ensemble des spectres enregistrés. Cette action de filtrage permet de sélectionner uniquement les spectres représentatifs, en écartant pour cela les spectres correspondant à une situation fugitive ou inhabituelle, qui pourrait fausser les données issues du procédé.
[0044] Pour ce faire, on compare certaines données de contextualisation correspondant à chaque spectre avec un seuil de référence prédéterminé. Le choix de la donnée à comparer dépend du critère de sélection que l’on veut appliquer :
Ainsi, si la valeur de l’accélération longitudinale est trop élevée, on pourra choisir d’écarter le spectre car cela signifie qu’il y a eu, lors de la séquence de roulage, des modifications de la répartition de la charge, qui peut rendre l’échantillon sonore non pertinent,
Il en va de même pour la valeur de l’accélération ou de la vitesse de lacet.
Dans un autre exemple, si le régime moteur ou le couple aux roues est trop important, cela peut impacter artificiellement le spectre, notamment dans le cas où le microphone serait placé à l’avant du véhicule, Dans un autre exemple encore, si on détecte un couple électrique trop important, dans le cas d’un véhicule hybride ou électrique, cela signifie qu’il a pu induire l’émergence de fréquences spécifiques dans le spectre, en faussant ainsi la représentation du bruit issu du pneumatique. [0045] Des exemples de seuils de référence pour les différents critères de comparaison sont donnés ci-après, uniquement à titre illustratif : seuil de vitesse basse : 40 km/h, voire 25km/h. seuil de vitesse haute : 140 km/h (AD limité à plage 130 km/h) variation vitesse : 0.4573 G - accélération longitudinale maximale : 0.08 G accélération transversale maximale: 0.15 G OmegaMax z : 5 °/s couple moteur: 1500 Nm, ou 2000 Nm.
[0046] Dans un autre mode de réalisation, on pourrait également effectuer une étape de filtrage sur le spectre lui-même, indépendamment des données de contextualisation, pour éliminer des spectres non représentatifs, par exemple :
Un spectre présentant un niveau d’énergie globale trop faible pourrait ne pas être exploitable,
Un spectre représentant une variation aberrante par rapport au spectre suivant et au spectre précédent pourrait représenter un évènement singulier tel qu’un gravier, et ainsi ne pas être pertinent.
[0047] Ainsi dans un exemple, une bande aux alentours de 18 kHz émerge (+ ~10 dB) lors de l'appui sur la pédale de frein, activant ainsi du freinage électrique. Ceci a pour effet de décaler le spectre vers des détections "Humide" alors que l'on roule sur du "Sec". [0048] Une fois cete étape de filtrage effectuée, les spectres restant sont ensuite contextualisés. Pour ce faire, chaque spectre est associé aux données de contextualisation variantes et invariantes, et ces données sont transformées en étiquetes permettant un étiquetage du spectre. [0049] En effet, pour obtenir une base de données exploitable, il faut que les spectres soient référencés par un nombre prédéterminé d’étiquetes, qui permete de faire des regroupements ultérieurs. Ces étiquettes sont déterminées préalablement à la mise en œuvre d’un procédé selon l’invention.
[0050] Ainsi, dans le cas où la donnée de contextualisation est la vitesse de roulage du véhicule, cete donnée sera transformée en une des étiquettes comprises dans le groupe comprenant : 10km/h, 20km/h, 30km/h, 40km/h, 50km/h, 60km/h, 70km/h, 80km/h, 90km/h, 100km/h, 110km/h, 120km/h, 130km/h. Pour ce faire, chaque vitesse est transformée en l’étiquete la plus proche, avec le choix inférieur dans le cas où deux étiquettes sont à équidistances de la donnée. [0051] On retrouvera ainsi, sous l’étiquete « 50km/h », l’ensemble des spectres correspondant à une vitesse de roulage située entre 45,lkm/h et 55km/h.
[0052] Le même type de transformation peut être effectué pour les différentes données de contextualisation.
Figure imgf000014_0001
Figure imgf000015_0001
[0053] Les spectres associés à leurs différentes étiquettes sont alors enregistrés dans la base de données 40. Cette base de données peut être utilisée comme source pour déterminer des modèles de conduite, par exemple à destination de véhicules autonomes. Elle peut également être utilisée pour effectuer des analyses statistiques sur les comportements véhicule.

Claims

REVENDIC ATION S
1. Procédé de construction d’une base de données de signatures acoustiques de roulement de pneumatique sur un sol de roulage, lors d’une séquence de roulage du véhicule équipé du pneumatique, le procédé comprenant les étapes suivantes :
• Une étape d’enregistrement, d’un son issu du roulement d’un pneumatique sur un sol de roulage, sous forme d’un échantillon sonore dans une mémoire,
• Une étape d’enregistrement, dans une mémoire, de données de contextualisation de l’échantillon sonore correspondant à la séquence de roulage,
• Une étape de filtrage de l’échantillon sonore en fonction des données de contextualisation,
• Une étape d’étiquetage de l’échantillon sonore retenu après filtrage, en fonction des données de contextualisation.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape d’enregistrement du son et l’étape d’enregistrement des données de contextualisation sont simultanées.
3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape d’enregistrement d’un échantillon sonore comprend une étape de transformation d’un signal temporel, issu d’un microphone, en un spectre fréquentiel.
4. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant, à l’issue des deux étapes d’enregistrement, une étape de transmission des données enregistrées vers un serveur distant.
5. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données de contextualisation comprennent des données obtenues par des sources de données externes.
6. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données de contextualisation comprennent des données obtenues par le véhicule.
7. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données de contextualisation comprennent des données entrées par un conducteur du véhicule.
8. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape de filtrage comprend une étape de comparaison d’une donnée de contextualisation et/ou d’une donnée représentative de l’échantillon sonore avec un seuil de référence prédéterminé, et une étape de décision de conserver ou non l’échantillon sonore en fonction du résultat de la comparaison.
9. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’étiquetage de l’échantillon sonore comprend l’étape d’associer, à chaque échantillon sonore filtré, les données de contextualisation.
10. Système de construction d’une base de données de signatures acoustiques de roulement de pneumatique sur un sol de roulage, lors d’une séquence de roulage du véhicule équipé du pneumatique, le système comprenant :
un dispositif d’acquisition sonore du bruit émis par un pneumatique du véhicule, un calculateur temps réel pour traiter les signaux issus du dispositif d’acquisition, des moyens d’acquisition de données de contextualisation correspondant à la séquence de roulage, des moyens de stockage des données contextualisées. des moyens de filtrage et d’étiquetage des données acquises, et des moyens de stockage échantillons sonores filtrés et contextualisés.
11. Système selon la revendication 10 dans lequel le dispositif d’acquisition sonore est un microphone installé sur le véhicule à proximité d’un pneumatique.
12. Système selon la revendication 10 ou 11 dans lequel les moyens d’acquisition de données de contextualisation comprennent un ou plusieurs des éléments suivants :
des moyens pour lire les données circulant sur le bus CAN du véhicule,
des moyens de connexion avec des sources de données externes,
une interface homme-machine permettant à un utilisateur d’entrée des données.
PCT/FR2018/053415 2017-12-20 2018-12-19 Procede et systeme de construction d'une base de donnees de signatures acoustiques de roulement de pneumatique sur un sol de roulage WO2019122719A1 (fr)

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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR1362879A (fr) 1963-07-08 1964-06-05 Swissboring Schweizerische Tie Procédé et dispositif pour mettre en place des ancrages dans les terrains
US20030196492A1 (en) * 2002-04-17 2003-10-23 Remboski Donald J. Fault detection system having audio analysis and method of using the same
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