WO2022122853A1 - Method for controlling a motor vehicle interior lighting system - Google Patents

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WO2022122853A1
WO2022122853A1 PCT/EP2021/084856 EP2021084856W WO2022122853A1 WO 2022122853 A1 WO2022122853 A1 WO 2022122853A1 EP 2021084856 W EP2021084856 W EP 2021084856W WO 2022122853 A1 WO2022122853 A1 WO 2022122853A1
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interior lighting
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lighting system
vehicle
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Rabih TALEB
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Valeo Vision
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Definitions

  • the invention relates to the field of interior lighting of a motor vehicle. More particularly, the subject of the invention is a method for adapting the interior lighting of a motor vehicle making it possible to accommodate the vision of the driver following a sudden change in luminosity.
  • This discomfort can be explained by a phenomenon of dilation of the pupil of the eye, under conditions of low light, in order to capture a maximum of light or, on the contrary, of closure of the pupil, under conditions of high light.
  • the pupil closes to control the flow of light captured by the eye and again allow the driver to distinguish the road scene.
  • This change requires a latency time, during which the driver is dazzled, and which can be variable depending on the driver's profile and in particular his age, and which can be critical since it is added to the driver's reaction time. .
  • the invention is placed in this context, and aims to meet this need.
  • the subject of the invention is a method for controlling an interior lighting system of a motor vehicle, characterized in that it comprises the following steps: a. Detection of a tunnel exit downstream of the motor vehicle; b. Estimation of a position of the motor vehicle and transmission of the estimated position to a data collection system equipped with a network of wireless sensors; vs. Receiving from the data collection system, in response to said transmission of the estimated position, at least one datum relating to ambient luminosity at said estimated position; d. Prediction of a dazzling situation as a function of said datum received; e. Controlling the interior lighting system according to said predicted glare situation.
  • V2X wireless communication means enabling it to transmit and receive data from another vehicle or from an infrastructure.
  • This type of communication called V2X
  • V2X thus allows a connected vehicle to receive data relating to the ambient luminosity at its position, which is substantially close to the tunnel exit.
  • This ambient luminosity will be measured by a sensor of the wireless sensor network located in an area encompassing this position. It is then possible to predict whether the light conditions at the tunnel exit are such that there is a risk of dazzling for the driver.
  • the vehicle is equipped with a camera, and the tunnel exit detection step is implemented by means of an algorithm for processing images acquired by said camera.
  • a computer of the camera will be able to detect, in an image acquired by the camera, an outline in the shape of a vault defining a border between two zones of pixels presenting between them a difference in luminosity.
  • the motor vehicle may be equipped with a navigation system, the position of the motor vehicle being estimated by means of said navigation system.
  • the motor vehicle is equipped with a wireless communication system and the data collection system comprises a server capable of collecting data transmitted by the sensors of the network of wireless sensors .
  • the wireless communication system of the motor vehicle may be able to communicate with said server via a communication network comprising a plurality of local communication networks.
  • These local communication networks form a mesh of a territory, for example of an urban territory within the framework of a connected city (also called smart city or smart city). It could for example be either networks of the LTE type (from the English “Long Term Evolution”, also known under the name 4G and 5G).
  • each local network can comprise one or more base stations, in particular of the eNodeB type (standing for “evolved Node B”, commonly used for the 4G network).
  • This station provides access to the 4G network also called eUTRAN (from the English “evolved Universal Terrestrial Radio Access Network”).
  • eUTRAN from the English “evolved Universal Terrestrial Radio Access Network”.
  • This base station therefore forms a gateway between the wireless communication system of the motor vehicle and the data collection server, which thus corresponds to the infrastructure at which the vehicle wishes to exchange data.
  • the data collection system transmits, in response to the estimated position that it receives, an estimated value of the local sunshine at the level of the estimated position.
  • the network of wireless sensors may comprise a plurality of sensors, distinct or identical, distributed over a given territory so as to be able to each measure an estimated value of the local sunshine at the level of an area of this territory.
  • the network of wireless sensors may comprise a pyranometer capable of measuring a value relating to the UV index at the level of the estimated position. If applicable, this value relating to the UV index is the estimated value transmitted to the motor vehicle.
  • the network of wireless sensors may include a sensor capable of acquiring meteorological data at the estimated position, in particular cloudiness or opacity, or any other type of data relating to local sunshine. It could for example be a sensor equipped with a photovoltaic cell, a meteorological station, or a ceilometer.
  • the network of wireless sensors may include a sensor of another motor vehicle, not located downstream of the motor vehicle implementing the invention and in particular located after said tunnel exit, able to acquire local insolation data.
  • said data may be transmitted directly to the wireless communication system of the motor vehicle, through vehicle-to-vehicle type communication (also called "V2V"), or alternatively, pass through a server capable of collect data emitted by the sensors of the wireless sensor network.
  • V2V vehicle-to-vehicle type communication
  • the prediction of a dazzling situation can be carried out as a function of said datum received and of the time and/or of the day at which the position of the motor vehicle was estimated.
  • a controller of the interior lighting system will be able to determine an angle of incidence of the solar rays leaving the tunnel at the instant of detection of the tunnel exit, in particular as a function of the height of the sun at the instant tunnel exit detection. This height could for example be obtained by the controller, by means of the time and the day at which the position of the motor vehicle was estimated, by interrogating, by means of the wireless communication system, a database describing the height sun depending on the time and day.
  • the prediction of a dazzling situation could be made as a function of a distance between the vehicle, at the instant of detection of the tunnel exit, and the tunnel exit, determined for example by a camera calculator.
  • the prediction of a dazzling situation can be carried out according to parameters of the motor vehicle likely to have an influence on the driver's exposure to external light, and in particular according to the dimensions of the visor. breeze of the motor vehicle, the shape of the windshield, the distance between the driver's seat and the windshield and/or the attitude of the motor vehicle.
  • the prediction step can be implemented by a machine learning algorithm.
  • the automatic learning algorithm could be trained to predict whether the ambient luminosity at the exit of the tunnel is sufficient to cause dazzling of the driver of the motor vehicle, as a function of said datum received.
  • the automatic learning algorithm may be a decision tree constructed using a set of learning data.
  • the decision tree may be a decision tree obtained by means of a supervised training algorithm of the ID3 (Iterative Dichotomiser 3) type applied to a set of training data comprising a plurality of samples acquired beforehand.
  • Each sample comprises several attributes determined at the time of acquisition of this sample, including a UV index, acquired by a sensor of the network of wireless sensors, at the level of the estimated position of the vehicle at the time of acquisition; a distance between the vehicle and the exit of a tunnel at the time of acquisition; the speed of the vehicle at the instant of acquisition; and the angle of the solar rays leaving the tunnel at the instant of acquisition; as well as a label indicating whether or not the driver was dazzled when exiting the tunnel.
  • ID3 Intelligent Dichotomiser 3
  • the decision tree will be built, recursively, by selecting at each step of the recursion the attribute for which the entropy gain, estimated on the set of training data used at this step, is maximum, then partitioning this training data set into at least two subsets using the selected attribute, and repeating these steps on each of the subsets, said selected attribute forming a node of the decision tree, a leaf of the tree being reached, and the recursion ending, when all the samples of a subset obtained at the end of a partition have the same label.
  • the decision tree thus constructed will contain a set of branches connected by nodes and leading to leaves making it possible to predict, from an instance comprising the UV index at the level of the estimated position of the vehicle, received from the collection system of data ; a distance between the vehicle and the exit of a tunnel; vehicle speed; and an estimate of the angle of the sun's rays exiting the tunnel; whether or not the driver risks being dazzled when exiting the tunnel.
  • the course of the decision tree according to the values of these attributes, thus makes it possible to arrive at a sheet, which makes it possible to reach a conclusion on the existence of a risk of dazzling of the driver at the tunnel exit. .
  • the automatic learning algorithm may be a random forest (also called “Random Forest Classifier”), built using a set of learning data.
  • each sample of the training data set may include several attributes determined at the time of acquisition of this sample, including a UV index, acquired by a sensor of the wireless sensor network, at the level of the estimated position of the vehicle at the time of acquisition; a distance between the vehicle and the exit of a tunnel at the time of acquisition; the speed of the vehicle at the instant of acquisition; and the angle of the solar rays leaving the tunnel at the instant of acquisition; as well as the dimensions of the windshield of the motor vehicle, the shape of the windshield, the distance separating the driver's seat from the windshield and from the trim of the motor vehicle, and a label indicating whether the driver was dazzled or not at the exit of the tunnel.
  • a first decision tree will be constructed by means of a supervised training algorithm of the ID3 type in order to be able to predict a state of exposure of the driver to external light, from the attributes relating to the windshield and to the the attitude of the vehicle, then a second decision tree will be built using a supervised training algorithm of the ID3 type to be able to predict whether or not the driver will be dazzled when exiting the tunnel, from the attributes relating to the sunshine at the exit of the tunnel and the driver's exposure to the outdoor light.
  • the interior lighting system is capable of emitting a light beam into the passenger compartment of the motor vehicle, the light intensity of which is controllable.
  • the light intensity may be controlled, as a function of said datum received, to be greater than a nominal light intensity likely to be emitted by the interior lighting system, throughout the movement of the motor vehicle towards the exit of the tunnel.
  • the lighting system is capable of emitting a light beam into the passenger compartment of the motor vehicle, the color of which can be controlled. Where appropriate, said color can be checked, as a function of said datum received, throughout the movement of the motor vehicle towards the exit of the tunnel.
  • the lighting system comprises a plurality of light modules arranged at different locations in the passenger compartment, each light module being capable of emitting an elementary light beam into the passenger compartment of the motor vehicle.
  • each light module can be controlled selectively as a function of said datum received, throughout the movement of the motor vehicle towards the exit of the tunnel.
  • each light module can be selectively activated or deactivated according to its position in the passenger compartment, as the motor vehicle approaches the exit of the tunnel.
  • the step of controlling the interior lighting system includes a sub-step of controlling the light intensity of a light beam emitted by the interior lighting system according to an increasing control law.
  • the step of detecting a tunnel exit downstream of the motor vehicle may include a step of estimating a tunnel exit duration, the increasing control law being determined as a function of said duration of tunnel exit.
  • the step of estimating the duration of the tunnel exit may comprise an estimation of the distance between the vehicle and the exit of the tunnel by a computer of the camera, the duration of the tunnel exit being estimated according to this distance and vehicle speed.
  • the increasing control law may have an increasing ramp towards a maximum intensity, the ramp being defined so that this maximum intensity is reached when the motor vehicle reaches the exit of the tunnel.
  • the maximum intensity may be predetermined.
  • the step of controlling the interior lighting system may comprise a sub-step of selecting a value of the maximum intensity as a function of said datum relating to the ambient luminosity at the level of said estimated position, and in particular in a function of a UV index and/or of an angle of the solar rays at the exit of the tunnel.
  • said maximum intensity may be determined, at the end of the traversal of the decision tree, according to the leaf to which the controller will arrive from the values of attributes of the instance provided as input to the decision tree.
  • the invention also relates to a motor vehicle comprising an interior lighting system, characterized in that it is arranged to implement the method according to the invention.
  • FIG. 1 represents, schematically and partially, a method for controlling an interior lighting system of a motor vehicle according to one embodiment of the invention
  • FIG. 2 represents, schematically and partially, a view of the interior of a motor vehicle when the method of [FIG. 1] is implemented;
  • FIG. 3 represents, schematically and partially, a top view of a road scene when the method of [FIG. 1] is implemented;
  • FIG. 4 represents, schematically and partially, a data collection system equipped with a network of wireless sensors, employed by the method of [Fig. 1];
  • FIG. 5 represents, schematically and partially, a decision tree employed by the method of [FIG. 1] .
  • FIG. 1 It has been represented in [Fig. 1] a method for controlling an interior lighting system of a motor vehicle according to one embodiment of the invention.
  • the vehicle H is equipped with a system of sensors 12 comprising a camera equipped with a computer and arranged to acquire images of the road downstream of the vehicle H, as well as a navigation system 13 and a wireless communications 14.
  • a system of sensors 12 comprising a camera equipped with a computer and arranged to acquire images of the road downstream of the vehicle H, as well as a navigation system 13 and a wireless communications 14.
  • the interior lighting system 11 comprises a central controller 2 and a plurality of light modules llj, distributed at different points in the passenger compartment of the motor vehicle 1.
  • the system 1 comprises three light modules Hi , II2 and II3 arranged on a dashboard of the vehicle H and two side light modules II4 and They each arranged on a door of the vehicle H.
  • each of the light modules 11j may comprise an identical structure, or a distinct structure.
  • each light module 11j comprises a light source (not shown) comprising three semiconductor light-emitting chips arranged in the vicinity of each other, each capable of emitting a light beam of respectively red, green and blue.
  • Each light module 11j also comprises an optical device making it possible to collect, shape and project into the passenger compartment the light beam emitted by the light source of this light module.
  • the light modules Hi, II2 and II3 may include a light guide while the side light modules II4 and II may include a screen.
  • Each llj light module can include an integrated controller able to control the chips of its light source, according to an emission instruction received from the central controller 2, so that this light source emits a light beam in accordance with an instruction contained in this instruction.
  • the central controller 2 directly controls the chips of each of the light sources.
  • each light module 11j is capable of emitting, in the passenger compartment, a light beam having a light intensity and a color that can be controlled by the central controller 2.
  • the central controller 2 can set an emission mode of each light module llj, namely a continuous emission mode or a flashing emission mode.
  • a step El the sensor system 12 of the vehicle H detects an exit from a tunnel T on the road on which the vehicle H is traveling.
  • the computer of the camera of the system of sensors 12 detects, by means of algorithms for processing an image acquired by this camera, a contour in the shape of a vault delimiting two zones whose luminosities are different. It should be noted that the computer estimates a distance d separating the vehicle H, at the moment of detection, from the exit of the tunnel T.
  • the computer determines a tunnel exit time AT, from the distance d and the speed v of the vehicle H.
  • the navigation system 13 of the vehicle H determines a position of the vehicle H, for example in the form of Lat and Lon GPS coordinates. These Lat, Lon coordinates are transmitted, via the wireless communication system 14, to a server 31, remote from the vehicle H.
  • the wireless communication system 14 and the server 31 can communicate by means of a communication network of the vehicle-to-infrastructure type, or V2X.
  • the territory in which the vehicle H is circulating comprises a plurality of base stations ENB defining cells to which the wireless communication system can connect during its movement.
  • Each cell can thus define a local wireless communication network allowing access to a core network to which the server 31 is connected, the whole forming a communication network.
  • the communication network can be an LTE type communication network (compliant with the 4G and/or 5G standard).
  • Each base station ENB thus defines a gateway between the wireless communication system 14 and the server 31.
  • the server 31 is part of a data collection system 3 equipped with a network of wireless sensors 32 distributed over the territory on which the vehicle H travels.
  • Each of the sensors 32 is able to measure an estimated value of the local sunshine at the level of this sensor 32 and to transmit this value to the server 31.
  • the sensors may be identical or may be distinct from each other, the set of values transmitted to the server 31 can thus be homogeneous or heterogeneous values.
  • Each sensor 32 can thus be, indifferently, a pyranometer capable of measuring a value relating to the UV index at the position of this sensor, a ceilometer or another sensor of a meteorological station capable of measuring cloudiness or opacity at the position of this station or even a photometer or a luxmeter able to measure a luminance received or an illumination at the position of this sensor.
  • the server 31 recovers the last estimated value of the local sunshine measured by the sensor 32 closest to this Lat,Lon position. It may be envisaged that this sensor 32 measures different types of estimated values of the local sunshine, in which case the server 31 recovers all of these values. Similarly, it is possible to envisage that the server 31 recovers the last estimated values of the local sunshine measured by various sensors 32 located in a zone of given dimensions centered on this position Lat,Lon.
  • the server 31 retrieves the last estimated value of the UV index measured by the sensor 32 closest to this position Lat, Lon and transmits this UV value to the wireless communication system 14, which receives it. in a step E3.
  • This UV value is transmitted to the controller 2 of the interior lighting system 11.
  • the controller 2 determines an angle of incidence r of the solar rays at the exit of the tunnel T at the instant of detection of the exit from the tunnel. tunnel.
  • the controller 2 interrogates, by means of the wireless communication system 14, an external database to obtain the height of the sun as a function of the hour and the day at this instant of detection, then determines the angle r from this height of the sun and from the Lat,Lon position of the motor vehicle.
  • step E4 the controller 2 predicts whether there is a risk of glare at the exit from the tunnel T, based on the UV value, the distance d, the speed v and the angle r .
  • this prediction is made by an automatic learning algorithm, trained beforehand to predict whether the ambient luminosity at the exit of the tunnel is sufficient to cause dazzling of the driver of the motor vehicle, as a function of said datum received.
  • the machine learning algorithm is a decision tree as represented in [Fig. 5], constructed using a training data set.
  • the decision tree of [FIG. 5] was constructed obtained by means of a supervised training algorithm of the ID3 type applied to a set of training data comprising a plurality of samples, each acquired beforehand by a motor vehicle during the detection of a tunnel by a camera of this vehicle, and comprising attributes of UV index, distance d, speed v, and angle r, obtained in a manner similar to that of the invention; as well as a label indicating whether or not the driver of the vehicle was dazzled when exiting the tunnel.
  • the decision tree of [Fig. 5] was thus built, recursively, by selecting, at each step of the recursion, the UV attribute, d, v or r, for which the entropy gain is maximum, then by partitioning the data set training into at least two subsets using the selected attribute, and repeating these steps on each of the subsets.
  • the thresholds used during this construction and identified in [Fig. 5] are specific examples, with the understanding that other thresholds may be considered.
  • For the construction of this tree it was considered that a terminal leaf of the tree was reached when all the samples of a subset obtained at the end of a partition present the same label.
  • step E4 it is thus observed that the decision tree of [FIG. 5] which has been built, performs a first test on the UV index. If the UV index is below a threshold of 6, it is predicted that there is no risk of dazzling for the driver at the tunnel exit (“NE” sheet).
  • the tree performs a second test on the distance d. If this distance d is greater than or equal to a threshold of 80 meters, there is no reason to implement a particular control of the interior lighting system 11 (sheet “NA”).
  • step E4 if the controller 2 predicts a risk of dazzling for the driver at the exit of the tunnel, it controls, in a step E51, the interior lighting system 11 for emission, in the passenger compartment, of a light beam whose light intensity is determined according to a control law Li(AT).
  • This control law is determined on the one hand, as a function of the tunnel exit duration AT determined in step E12, and on the other hand, as a function of the leaf at which the path of the tree of the [ Fig. 5],
  • the controller 2 selects a control law Li defining a maximum intensity of 200 cd/m 2 (“Li” sheet).
  • the tree performs a fourth test on the angle r.
  • the controller 2 selects a control law L2 defining a maximum intensity of 300 cd/m 2 (sheet “L2”). Otherwise, the controller 2 selects a control law L3 defining a maximum intensity whose value is proportional to the value of the angle r (“L3” sheet)
  • this control law Li(AT) is a law defining the value of the luminance of the light beam to be emitted by the interior lighting system as a function of the time remaining before the motor vehicle leaves the tunnel, this value increasing with this remaining time.
  • the control law thus presents an increasing ramp from the nominal intensity of the light beam likely to be emitted by the interior lighting system, which is therefore the intensity of this light beam when the tunnel exit has been detected, towards the maximum intensity of the selected control law, which will therefore be that of the light beam when the vehicle has reached the tunnel exit.
  • This control law Li(AT) is thus applied uniformly to each of the light modules 11j of the interior lighting system 11.
  • a specific control law be defined for each of the light modules llj, for example according to the position of the light module in the passenger compartment and/or according to the profile of the driver, this law of control defining a light intensity setpoint and/or a color setpoint and/or an emission mode of the light beam to be emitted by this light module during the movement of the vehicle.

Abstract

The subject of the invention is a method for controlling a motor vehicle (H) interior lighting system (11), characterized in that it comprises the following steps: (E1) detecting a tunnel (T) exit ahead of the motor vehicle; (E2) estimating a position (Lat, Lon) of the motor vehicle and transmitting the estimated position to a data collection system (3) equipped with a network of wireless sensors (32); (E3) receiving from the data collection system, in response to the transmission of the estimated position, at least one datum (UV, r) relating to the ambient brightness at the estimated position; (E4) predicting a glare situation according to the received datum; (E52) controlling the interior lighting system according to the predicted glare situation.

Description

Description Description
Titre de l'invention : Procédé de contrôle d'un système d'éclairage intérieur d'un véhicule automobile Title of the invention: Method for controlling an interior lighting system of a motor vehicle
L'invention concerne le domaine de l'éclairage intérieur d'un véhicule automobile. Plus particulièrement, l'invention a pour objet un procédé d'adaptation de l'éclairage intérieur d'un véhicule automobile permettant d'accommoder la vision du conducteur suite à un changement brusque de luminosité. The invention relates to the field of interior lighting of a motor vehicle. More particularly, the subject of the invention is a method for adapting the interior lighting of a motor vehicle making it possible to accommodate the vision of the driver following a sudden change in luminosity.
Il a été constaté que lorsqu'un véhicule automobile circule dans un tunnel puis sort de ce tunnel dans des conditions diurnes, il se produit une brusque augmentation de luminosité dans l'habitacle du véhicule, générant une gêne pour le conducteur. Cette gêne peut être particulièrement problématique en fonction de la luminosité ambiante en sortie du tunnel et notamment en fonction des conditions météorologiques. It has been found that when a motor vehicle travels through a tunnel and then exits this tunnel under daytime conditions, there is a sudden increase in brightness in the passenger compartment of the vehicle, causing discomfort for the driver. This discomfort can be particularly problematic depending on the ambient light at the exit of the tunnel and in particular depending on the weather conditions.
Cette gêne peut s'expliquer par un phénomène de dilatation de la pupille de l'œil, sous des conditions de faible luminosité, afin de capter un maximum de lumière ou, au contraire de fermeture de la pupille, sous des conditions de forte luminosité. Lorsque la luminosité augmente brusquement, comme c'est le cas lorsque le véhicule sort du tunnel et est exposé à une forte luminosité ambiante, la pupille se referme pour contrôler le flux de lumière capté par l'œil et permettre de nouveau au conducteur de distinguer la scène de route. Ce changement nécessite un temps de latence, pendant lequel le conducteur est ébloui, et qui peut être variable en fonction du profil du conducteur et notamment de son âge, et qui peut être critique puisqu'il vient s'ajouter au temps de réaction du conducteur. This discomfort can be explained by a phenomenon of dilation of the pupil of the eye, under conditions of low light, in order to capture a maximum of light or, on the contrary, of closure of the pupil, under conditions of high light. When the brightness suddenly increases, as is the case when the vehicle exits the tunnel and is exposed to strong ambient light, the pupil closes to control the flow of light captured by the eye and again allow the driver to distinguish the road scene. This change requires a latency time, during which the driver is dazzled, and which can be variable depending on the driver's profile and in particular his age, and which can be critical since it is added to the driver's reaction time. .
Il existe ainsi un besoin pour une solution permettant de diminuer la gêne d'un conducteur d'un véhicule automobile lorsqu'il quitte un tunnel pour être exposé brusquement à un changement de luminosité important. There is thus a need for a solution making it possible to reduce the discomfort of a driver of a motor vehicle when he leaves a tunnel to be suddenly exposed to a significant change in luminosity.
L'invention se place dans ce contexte, et vise à répondre à ce besoin. The invention is placed in this context, and aims to meet this need.
A ces fins, l'invention a pour objet un procédé de contrôle d'un système d'éclairage intérieur d'un véhicule automobile, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : a. Détection d'une sortie de tunnel en aval du véhicule automobile ; b. Estimation d'une position du véhicule automobile et transmission de la position estimée à un système de collecte de données équipé d'un réseau de capteurs sans-fil; c. Réception du système de collecte de données, en réponse à ladite transmission de la position estimée, d'au moins une donnée relative à la luminosité ambiante au niveau de ladite position estimée; d. Prédiction d'une situation d'éblouissement en fonction de ladite donnée reçue ; e. Contrôle du système d'éclairage intérieur en fonction de ladite situation d'éblouissement prédite. For these purposes, the subject of the invention is a method for controlling an interior lighting system of a motor vehicle, characterized in that it comprises the following steps: a. Detection of a tunnel exit downstream of the motor vehicle; b. Estimation of a position of the motor vehicle and transmission of the estimated position to a data collection system equipped with a network of wireless sensors; vs. Receiving from the data collection system, in response to said transmission of the estimated position, at least one datum relating to ambient luminosity at said estimated position; d. Prediction of a dazzling situation as a function of said datum received; e. Controlling the interior lighting system according to said predicted glare situation.
On comprend que l'invention tire parti du fait qu'il est désormais possible d'équiper un véhicule automobile de moyens de communication sans-fil lui permettant de transmettre et de recevoir des données d'un autre véhicule ou d'une infrastructure. Ce type de communication, dénommée V2X, permet ainsi à un véhicule connecté de recevoir des données relatives à la luminosité ambiante au niveau de sa position, laquelle est sensiblement proche de la sortie du tunnel. Cette luminosité ambiante sera mesurée par un capteur du réseau de capteurs sans-fil situé dans une zone englobant cette position. Il est alors possible de prédire si les conditions de luminosité en sortie du tunnel sont telles qu'il existe un risque d'éblouissement pour le conducteur. S'il existe effectivement un risque d'éblouissement, ou que, en d'autres termes, une situation d'éblouissement est effectivement prédite, il est alors possible de moduler l'éclairage intérieur de façon à provoquer une fermeture des pupilles du conducteur de façon anticipée, en amont de la sortie du tunnel. De la sorte, les pupilles seront suffisamment fermées lorsque le véhicule sortira du tunnel et que la luminosité dans l'habitacle augmentera de façon brusque en conséquence, de sorte que la gêne que subira le conducteur sera diminuée. It is understood that the invention takes advantage of the fact that it is now possible to equip a motor vehicle with wireless communication means enabling it to transmit and receive data from another vehicle or from an infrastructure. This type of communication, called V2X, thus allows a connected vehicle to receive data relating to the ambient luminosity at its position, which is substantially close to the tunnel exit. This ambient luminosity will be measured by a sensor of the wireless sensor network located in an area encompassing this position. It is then possible to predict whether the light conditions at the tunnel exit are such that there is a risk of dazzling for the driver. If there is indeed a risk of dazzling, or if, in other words, a dazzling situation is actually predicted, it is then possible to modulate the interior lighting so as to cause the driver's pupils to close in advance, before leaving the tunnel. In this way, the pupils will be sufficiently closed when the vehicle leaves the tunnel and the brightness in the passenger compartment will increase sharply as a result, so that the discomfort that the driver will experience will be reduced.
Avantageusement, le véhicule est équipé d'une caméra, et l'étape de détection de sortie de tunnel est mise en œuvre au moyen d'un algorithme de traitement des images acquises par ladite caméra. Par exemple, un calculateur de la caméra pourra détecter, dans une image acquise par la caméra, un contour en forme de voûte définissant une frontière entre deux zones de pixels présentant entre elles une différence de luminosité. Advantageously, the vehicle is equipped with a camera, and the tunnel exit detection step is implemented by means of an algorithm for processing images acquired by said camera. For example, a computer of the camera will be able to detect, in an image acquired by the camera, an outline in the shape of a vault defining a border between two zones of pixels presenting between them a difference in luminosity.
Avantageusement, le véhicule automobile pourra être équipé d'un système de navigation, la position du véhicule automobile étant estimée au moyen dudit système de navigation. Advantageously, the motor vehicle may be equipped with a navigation system, the position of the motor vehicle being estimated by means of said navigation system.
Dans un mode de réalisation de l'invention, le véhicule automobile est équipé d'un système de communication sans-fil et le système de collecte de données comporte un serveur apte à collecter des données émises par les capteurs du réseau de capteurs sans-fils. Le cas échéant, le système de communication sans-fil du véhicule automobile peut être apte à communiquer avec ledit serveur via un réseau de communication comportant une pluralité de réseaux locaux de communication. Ces réseaux locaux de communication forment un maillage d'un territoire, par exemple d'un territoire urbain dans le cadre d'une ville connectée (également appelée ville intelligente ou smart city). Il pourra par exemple s'agir indifféremment de réseaux de type LTE (de l'anglais « Long Term Evolution », également connus sous l'appellation 4G et 5G). Dans cet exemple, chaque réseau local peut comporter une ou plusieurs stations de base, notamment de type eNodeB (de l'anglais « evolved Node B», couramment utilisée pour le réseau 4G). Cette station permet d'accéder au réseau 4G également appelé eUTRAN (de l'anglais « evolved Universal Terrestrial Radio Access Network »). Cette station de base réalise donc une passerelle entre le système de communication sans-fil du véhicule automobile et le serveur de collecte de données, qui correspond ainsi à l'infrastructure à laquelle le véhicule souhaite échanger des données. In one embodiment of the invention, the motor vehicle is equipped with a wireless communication system and the data collection system comprises a server capable of collecting data transmitted by the sensors of the network of wireless sensors . If necessary, the wireless communication system of the motor vehicle may be able to communicate with said server via a communication network comprising a plurality of local communication networks. These local communication networks form a mesh of a territory, for example of an urban territory within the framework of a connected city (also called smart city or smart city). It could for example be either networks of the LTE type (from the English “Long Term Evolution”, also known under the name 4G and 5G). In this example, each local network can comprise one or more base stations, in particular of the eNodeB type (standing for “evolved Node B”, commonly used for the 4G network). This station provides access to the 4G network also called eUTRAN (from the English “evolved Universal Terrestrial Radio Access Network”). This base station therefore forms a gateway between the wireless communication system of the motor vehicle and the data collection server, which thus corresponds to the infrastructure at which the vehicle wishes to exchange data.
Avantageusement, le système de collecte de données transmet, en réponse à la position estimée qu'il reçoit, une valeur estimative de l'ensoleillement local au niveau de la position estimée. De préférence, le réseau de capteurs sans-fil pourra comporter une pluralité de capteurs, distincts ou identiques, répartis sur un territoire donné de façon à pouvoir mesurer chacun une valeur estimative de l'ensoleillement local au niveau d'une zone de ce territoire. Par exemple, le réseau de capteurs sans-fil pourra comporter un pyranomètre apte à mesurer une valeur relative à l'indice UV au niveau de la position estimée. Le cas échéant, cette valeur relative à l'indice UV est la valeur estimative transmise au véhicule automobile. Advantageously, the data collection system transmits, in response to the estimated position that it receives, an estimated value of the local sunshine at the level of the estimated position. Preferably, the network of wireless sensors may comprise a plurality of sensors, distinct or identical, distributed over a given territory so as to be able to each measure an estimated value of the local sunshine at the level of an area of this territory. For example, the network of wireless sensors may comprise a pyranometer capable of measuring a value relating to the UV index at the level of the estimated position. If applicable, this value relating to the UV index is the estimated value transmitted to the motor vehicle.
De façon alternative ou cumulative, le réseau de capteurs sans-fil pourra comporter un capteur apte à acquérir des données météorologiques au niveau de la position estimée, notamment une nébulosité ou une opacité, ou tout autre type de données relatives à l'ensoleillement local. Il pourra par exemple s'agir d'un capteur équipé d'une cellule photovoltaïque, d'une station météorologique, ou d'un célomètre. Alternatively or cumulatively, the network of wireless sensors may include a sensor capable of acquiring meteorological data at the estimated position, in particular cloudiness or opacity, or any other type of data relating to local sunshine. It could for example be a sensor equipped with a photovoltaic cell, a meteorological station, or a ceilometer.
De façon alternative ou cumulative, le réseau de capteurs sans-fil pourra comporter un capteur d'un autre véhicule automobile, par situé en aval du véhicule automobile mettant en œuvre l'invention et notamment situé après ladite sortie de tunnel, apte à acquérir des données relatives à l'ensoleillement local. Le cas échéant, lesdites données pourront être transmises directement au système de communication sans-fil du véhicule automobile, au travers d'une communication de type véhicule à véhicule (également appelé « V2V »), ou en variante, transiter par un serveur apte à collecter des données émises par les capteurs du réseau de capteurs sans-fils. Alternatively or cumulatively, the network of wireless sensors may include a sensor of another motor vehicle, not located downstream of the motor vehicle implementing the invention and in particular located after said tunnel exit, able to acquire local insolation data. Where appropriate, said data may be transmitted directly to the wireless communication system of the motor vehicle, through vehicle-to-vehicle type communication (also called "V2V"), or alternatively, pass through a server capable of collect data emitted by the sensors of the wireless sensor network.
Si on le souhaite, la prédiction d'une situation d'éblouissement pourra être réalisée en fonction de ladite donnée reçue et de l'heure et/ou du jour auquel la position du véhicule automobile a été estimée. Par exemple, un contrôleur du système d'éclairage intérieur pourra déterminer un angle d'incidence des rayons solaires en sortie du tunnel à l'instant de la détection de la sortie de tunnel, notamment en fonction de la hauteur du soleil à l'instant de la détection de la sortie de tunnel. Cette hauteur pourra par exemple être obtenue par le contrôleur, au moyen de l'heure et du jour auquel la position du véhicule automobile a été estimée, en interrogeant, au moyen du système de communication sans-fil, une base de données décrivant la hauteur du soleil en fonction de l'heure et du jour. If desired, the prediction of a dazzling situation can be carried out as a function of said datum received and of the time and/or of the day at which the position of the motor vehicle was estimated. For example, a controller of the interior lighting system will be able to determine an angle of incidence of the solar rays leaving the tunnel at the instant of detection of the tunnel exit, in particular as a function of the height of the sun at the instant tunnel exit detection. This height could for example be obtained by the controller, by means of the time and the day at which the position of the motor vehicle was estimated, by interrogating, by means of the wireless communication system, a database describing the height sun depending on the time and day.
Si on le souhaite, la prédiction d'une situation d'éblouissement pourra être réalisée en fonction d'une distance entre le véhicule, à l'instant de la détection de la sortie de tunnel, et la sortie du tunnel, déterminée par exemple par un calculateur de la caméra. If desired, the prediction of a dazzling situation could be made as a function of a distance between the vehicle, at the instant of detection of the tunnel exit, and the tunnel exit, determined for example by a camera calculator.
Si on le souhaite, la prédiction d'une situation d'éblouissement pourra être réalisée en fonction de paramètres du véhicule automobile susceptibles d'avoir une influence sur l'exposition du conducteur à la lumière extérieure, et notamment en fonction des dimensions du pare-brise du véhicule automobile, de la forme du pare-brise, de la distance séparant le siège du conducteur au pare-brise et/ou de l'assiette du véhicule automobile. If desired, the prediction of a dazzling situation can be carried out according to parameters of the motor vehicle likely to have an influence on the driver's exposure to external light, and in particular according to the dimensions of the visor. breeze of the motor vehicle, the shape of the windshield, the distance between the driver's seat and the windshield and/or the attitude of the motor vehicle.
Dans un mode de réalisation de l'invention, l'étape de prédiction peut être mise en œuvre par un algorithme d'apprentissage automatique. In one embodiment of the invention, the prediction step can be implemented by a machine learning algorithm.
Par exemple, l'algorithme d'apprentissage automatique pourra être entraîné à prédire si la luminosité ambiante en sortie du tunnel est suffisante pour entrainer un éblouissement du conducteur du véhicule automobile, en fonction de ladite donnée reçue. For example, the automatic learning algorithm could be trained to predict whether the ambient luminosity at the exit of the tunnel is sufficient to cause dazzling of the driver of the motor vehicle, as a function of said datum received.
Dans un exemple non limitatif de l'invention, l'algorithme d'apprentissage automatique pourra être un arbre de décision construit au moyen d'un ensemble de données d'apprentissage. In a non-limiting example of the invention, the automatic learning algorithm may be a decision tree constructed using a set of learning data.
Dans cet exemple non limitatif, l'arbre de décision pourra être un arbre de décision obtenu au moyen d'un algorithme d'entrainement supervisé de type ID3 (de l'anglais «Iterative Dichotomiser 3 ») appliqué sur un ensemble de données d'apprentissage comprenant une pluralité d'échantillons acquis au préalable. Chaque échantillon comprend plusieurs attributs déterminés au moment de l'acquisition de cet échantillon, dont un indice UV, acquis par un capteur du réseau de capteurs sans-fil, au niveau de la position estimée du véhicule au moment de l'acquisition ; une distance entre le véhicule et la sortie d'un tunnel à l'instant d'acquisition ; la vitesse du véhicule à l'instant d'acquisition ; et l'angle des rayons solaires en sortie du tunnel à l'instant d'acquisition ; ainsi qu'une étiquette indiquant si le conducteur a été ébloui ou non en sortie du tunnel. In this non-limiting example, the decision tree may be a decision tree obtained by means of a supervised training algorithm of the ID3 (Iterative Dichotomiser 3) type applied to a set of training data comprising a plurality of samples acquired beforehand. Each sample comprises several attributes determined at the time of acquisition of this sample, including a UV index, acquired by a sensor of the network of wireless sensors, at the level of the estimated position of the vehicle at the time of acquisition; a distance between the vehicle and the exit of a tunnel at the time of acquisition; the speed of the vehicle at the instant of acquisition; and the angle of the solar rays leaving the tunnel at the instant of acquisition; as well as a label indicating whether or not the driver was dazzled when exiting the tunnel.
Selon cet algorithme, l'arbre de décision sera construit, de façon récursive, en sélectionnant à chaque étape de la récursion l'attribut pour lequel le gain d'entropie, estimé sur l'ensemble de données d'apprentissage employé à cette étape, est maximum, puis en partitionnant cet ensemble de données d'apprentissage en au moins deux sous-ensembles à l'aide de l'attribut sélectionné, et en répétant ces étapes sur chacun des sous-ensembles, ledit attribué sélectionné formant un nœud de l'arbre de décision, une feuille de l'arbre étant atteinte, et la récursion s'achevant, lorsque tous les échantillons d'un sous-ensemble obtenu à l'issue d'une partition présentent une même étiquette. L'arbre de décision ainsi construit contiendra un ensemble de branches reliées par des nœuds et menant à des feuilles permettant de prédire, à partir d'une instance comportant l'indice UV au niveau de la position estimée du véhicule, reçu du système de collecte de données ; d'une distance entre le véhicule et la sortie d'un tunnel ; de la vitesse du véhicule; et d'une estimation de l'angle des rayons solaires en sortie du tunnel; si le conducteur risque d'être ébloui ou non en sortie du tunnel. Le parcours de l'arbre de décision, en fonction des valeurs de ces attributs, permet ainsi de parvenir à une feuille, laquelle permet d'aboutir à une conclusion sur l'existence d'un risque d'éblouissement du conducteur en sortie de tunnel. According to this algorithm, the decision tree will be built, recursively, by selecting at each step of the recursion the attribute for which the entropy gain, estimated on the set of training data used at this step, is maximum, then partitioning this training data set into at least two subsets using the selected attribute, and repeating these steps on each of the subsets, said selected attribute forming a node of the decision tree, a leaf of the tree being reached, and the recursion ending, when all the samples of a subset obtained at the end of a partition have the same label. The decision tree thus constructed will contain a set of branches connected by nodes and leading to leaves making it possible to predict, from an instance comprising the UV index at the level of the estimated position of the vehicle, received from the collection system of data ; a distance between the vehicle and the exit of a tunnel; vehicle speed; and an estimate of the angle of the sun's rays exiting the tunnel; whether or not the driver risks being dazzled when exiting the tunnel. The course of the decision tree, according to the values of these attributes, thus makes it possible to arrive at a sheet, which makes it possible to reach a conclusion on the existence of a risk of dazzling of the driver at the tunnel exit. .
Si on le souhaite, l'algorithme d'apprentissage automatique pourra être une foret aléatoire (également nommée en anglais « Random Forest Classifier »), construit au moyen d'un ensemble de données d'apprentissage. Par exemple, chaque échantillon de l'ensemble de données d'apprentissage pourra comprendre plusieurs attributs déterminés au moment de l'acquisition de cet échantillon, dont un indice UV, acquis par un capteur du réseau de capteurs sans-fil, au niveau de la position estimée du véhicule au moment de l'acquisition ; une distance entre le véhicule et la sortie d'un tunnel à l'instant d'acquisition ; la vitesse du véhicule à l'instant d'acquisition ; et l'angle des rayons solaires en sortie du tunnel à l'instant d'acquisition ; ainsi que les dimensions du pare-brise du véhicule automobile, la forme du pare-brise, la distance séparant le siège du conducteur au pare-brise et de l'assiette du véhicule automobile, et une étiquette indiquant si le conducteur a été ébloui ou non en sortie du tunnel. Le cas échéant, un premier arbre de décision sera construit au moyen d'un algorithme d'entrainement supervisé de type ID3 pour pouvoir prédire un état d'exposition du conducteur à la lumière extérieure, à partir des attributs relatifs au pare-brise et à l'assiette du véhicule, puis un deuxième arbre de décision sera construit au moyen d'un algorithme d'entrainement supervisé de type ID3 pour pouvoir prédire si le conducteur sera ébloui ou non en sortie du tunnel, à partir des attributs relatifs à l'ensoleillement en sortie du tunnel et l'état d'exposition du conducteur à la lumière extérieure. If desired, the automatic learning algorithm may be a random forest (also called “Random Forest Classifier”), built using a set of learning data. For example, each sample of the training data set may include several attributes determined at the time of acquisition of this sample, including a UV index, acquired by a sensor of the wireless sensor network, at the level of the estimated position of the vehicle at the time of acquisition; a distance between the vehicle and the exit of a tunnel at the time of acquisition; the speed of the vehicle at the instant of acquisition; and the angle of the solar rays leaving the tunnel at the instant of acquisition; as well as the dimensions of the windshield of the motor vehicle, the shape of the windshield, the distance separating the driver's seat from the windshield and from the trim of the motor vehicle, and a label indicating whether the driver was dazzled or not at the exit of the tunnel. If necessary, a first decision tree will be constructed by means of a supervised training algorithm of the ID3 type in order to be able to predict a state of exposure of the driver to external light, from the attributes relating to the windshield and to the the attitude of the vehicle, then a second decision tree will be built using a supervised training algorithm of the ID3 type to be able to predict whether or not the driver will be dazzled when exiting the tunnel, from the attributes relating to the sunshine at the exit of the tunnel and the driver's exposure to the outdoor light.
Dans un exemple, le système d'éclairage intérieur est apte à émettre un faisceau lumineux dans l'habitacle du véhicule automobile dont l'intensité lumineuse est contrôlable. De préférence, l'intensité lumineuse pourra être contrôlée, en fonction de ladite donnée reçue, pour être supérieure à une intensité lumineuse nominale susceptible d'être émise par le système d'éclairage intérieur, pendant tout le déplacement du véhicule automobile vers la sortie du tunnel. In one example, the interior lighting system is capable of emitting a light beam into the passenger compartment of the motor vehicle, the light intensity of which is controllable. Preferably, the light intensity may be controlled, as a function of said datum received, to be greater than a nominal light intensity likely to be emitted by the interior lighting system, throughout the movement of the motor vehicle towards the exit of the tunnel.
De façon alternative ou cumulative, le système d'éclairage est apte à émettre un faisceau lumineux dans l'habitacle du véhicule automobile dont la couleur est contrôlable. Le cas échéant, ladite couleur peut être contrôlée, en fonction de ladite donnée reçue, pendant tout le déplacement du véhicule automobile vers la sortie du tunnel. Alternatively or cumulatively, the lighting system is capable of emitting a light beam into the passenger compartment of the motor vehicle, the color of which can be controlled. Where appropriate, said color can be checked, as a function of said datum received, throughout the movement of the motor vehicle towards the exit of the tunnel.
De façon alternative ou cumulative, le système d'éclairage comporte une pluralité de modules lumineux agencés en différents endroits de l'habitacle, chaque module lumineux étant susceptible d'émettre un faisceau lumineux élémentaire dans l'habitacle du véhicule automobile. Le cas échéant, chaque module lumineux peut être contrôlé sélectivement en fonction de ladite donnée reçue, pendant tout le déplacement du véhicule automobile vers la sortie du tunnel. Par exemple, chaque module lumineux pourra être sélectivement activé ou désactivé en fonction de sa position dans l'habitacle, au fur et à mesure que le véhicule automobile se rapproche de la sortie du tunnel. Alternatively or cumulatively, the lighting system comprises a plurality of light modules arranged at different locations in the passenger compartment, each light module being capable of emitting an elementary light beam into the passenger compartment of the motor vehicle. If necessary, each light module can be controlled selectively as a function of said datum received, throughout the movement of the motor vehicle towards the exit of the tunnel. For example, each light module can be selectively activated or deactivated according to its position in the passenger compartment, as the motor vehicle approaches the exit of the tunnel.
Avantageusement, l'étape de contrôle du système d'éclairage intérieur comporte une sous-étape de contrôle de l'intensité lumineuse d'un faisceau lumineux émis par le système d'éclairage intérieur selon une loi de contrôle croissante. Advantageously, the step of controlling the interior lighting system includes a sub-step of controlling the light intensity of a light beam emitted by the interior lighting system according to an increasing control law.
Le cas échéant, l'étape de détection d'une sortie de tunnel en aval du véhicule automobile peut comporter une étape de d'estimation d'une durée de sortie de tunnel, la loi de contrôle croissante étant déterminée en fonction de ladite durée de sortie du tunnel. Where appropriate, the step of detecting a tunnel exit downstream of the motor vehicle may include a step of estimating a tunnel exit duration, the increasing control law being determined as a function of said duration of tunnel exit.
Par exemple, l'étape d'estimation de la durée de sortie de tunnel peut comporter une estimation de la distance entre le véhicule et la sortie du tunnel par un calculateur de la caméra, la durée de sortie de tunnel étant estimée en fonction de cette distance et de la vitesse du véhicule automobile. Avantageusement, la loi de contrôle croissante peut présenter une rampe croissante vers une intensité maximale, la rampe étant définie de sorte que cette intensité maximale soit atteinte lorsque le véhicule automobile atteint la sortie du tunnel. For example, the step of estimating the duration of the tunnel exit may comprise an estimation of the distance between the vehicle and the exit of the tunnel by a computer of the camera, the duration of the tunnel exit being estimated according to this distance and vehicle speed. Advantageously, the increasing control law may have an increasing ramp towards a maximum intensity, the ramp being defined so that this maximum intensity is reached when the motor vehicle reaches the exit of the tunnel.
Si on le souhaite, l'intensité maximale pourra être prédéterminée. En variante, l'étape contrôle du système d'éclairage intérieur pourra comporter une sous-étape de sélection d'une valeur de l'intensité maximale en fonction de ladite donnée relative à la luminosité ambiante au niveau de ladite position estimée, et notamment en fonction d'un indice UV et/ou d'un angle des rayons solaires en sortie du tunnel. If desired, the maximum intensity may be predetermined. As a variant, the step of controlling the interior lighting system may comprise a sub-step of selecting a value of the maximum intensity as a function of said datum relating to the ambient luminosity at the level of said estimated position, and in particular in a function of a UV index and/or of an angle of the solar rays at the exit of the tunnel.
Dans un exemple, ladite intensité maximale pourra être déterminée, à l'issue du parcours de l'arbre de décision, en fonction de la feuille à laquelle le contrôleur parviendra à partir des valeurs de attributs de l'instance fournie en entrée de l'arbre de décision. In one example, said maximum intensity may be determined, at the end of the traversal of the decision tree, according to the leaf to which the controller will arrive from the values of attributes of the instance provided as input to the decision tree.
L'invention a également pour objet un véhicule automobile comportant un système d'éclairage intérieur, caractérisé en ce qu'il est agencé pour mettre en œuvre le procédé selon l'invention. D'autres avantages et caractéristiques de la présente invention sont maintenant décrits à l'aide d'exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l'invention, et à partir des dessins annexés, dessins sur lesquels les différentes figures représentent : The invention also relates to a motor vehicle comprising an interior lighting system, characterized in that it is arranged to implement the method according to the invention. Other advantages and characteristics of the present invention are now described with the aid of examples which are purely illustrative and in no way limiting of the scope of the invention, and from the appended drawings, drawings in which the various figures represent:
[Fig. 1] représente, schématiquement et partiellement, un procédé de contrôle d'un système d'éclairage intérieur d'un véhicule automobile selon un mode de réalisation de l'invention ; [Fig. 1] represents, schematically and partially, a method for controlling an interior lighting system of a motor vehicle according to one embodiment of the invention;
[Fig. 2] représente, schématiquement et partiellement, une vue de l'intérieur d'un véhicule automobile lorsque le procédé de la [Fig. 1] est mis en oeuvre ; [Fig. 2] represents, schematically and partially, a view of the interior of a motor vehicle when the method of [FIG. 1] is implemented;
[Fig. 3] représente, schématiquement et partiellement, une vue de dessus d'une scène de route lorsque le procédé de la [Fig. 1] est mis en œuvre ; [Fig. 3] represents, schematically and partially, a top view of a road scene when the method of [FIG. 1] is implemented;
[Fig. 4] représente, schématiquement et partiellement, un système de collecte de données équipé d'un réseau de capteurs sans-fil, employé par le procédé de la [Fig. 1] ; et [Fig. 4] represents, schematically and partially, a data collection system equipped with a network of wireless sensors, employed by the method of [Fig. 1]; and
[Fig. 5] représente, schématiquement et partiellement, un arbre de décision employé par le procédé de la [Fig. 1] . [Fig. 5] represents, schematically and partially, a decision tree employed by the method of [FIG. 1] .
Dans la description qui suit, les éléments identiques, par structure ou par fonction, apparaissant sur différentes figures conservent, sauf précision contraire, les mêmes références. In the following description, the identical elements, by structure or by function, appearing in different figures retain, unless otherwise specified, the same references.
On a représenté en [Fig. 1] un procédé de contrôle d'un système d'éclairage intérieur d'un véhicule automobile selon un mode de réalisation de l'invention. It has been represented in [Fig. 1] a method for controlling an interior lighting system of a motor vehicle according to one embodiment of the invention.
Ce procédé sera décrit en liaison avec les [Fig. 2] et [Fig. 3] qui représentent respectivement une vue de l'intérieur d'un véhicule automobile H équipé d'un système d'éclairage intérieur 11, contrôlé à l'aide du procédé de la [Fig. 1], une vue de dessus la scène de route sur laquelle circule le véhicule H de la [Fig. 2] . This method will be described in conjunction with [Figs. 2] and [Fig. 3] which respectively represent a view of the interior of a motor vehicle H equipped with an interior lighting system 11, controlled using the method of [Fig. 1], a top view of the road scene on which the vehicle H of [Fig. 2] .
Le véhicule H est équipé d'un système de capteurs 12 comprenant une caméra dotée d'un calculateur et agencée pour acquérir des images de la route en aval du véhicule H, ainsi que d'un système de navigation 13 et d'un système de communication sans-fil 14. The vehicle H is equipped with a system of sensors 12 comprising a camera equipped with a computer and arranged to acquire images of the road downstream of the vehicle H, as well as a navigation system 13 and a wireless communications 14.
Comme montré en [Fig. 2], le système d'éclairage intérieur 11 comporte un contrôleur central 2 et une pluralité de modules lumineux llj, répartis en différents points de l'habitacle du véhicule automobile 1. Dans l'exemple décrit, le système 1 comporte trois modules lumineux Hi, II2 et II3 agencés sur un tableau de bord du véhicule H et deux modules lumineux latéraux II4 et Ils agencés chacun sur une portière du véhicule H. As shown in [Fig. 2], the interior lighting system 11 comprises a central controller 2 and a plurality of light modules llj, distributed at different points in the passenger compartment of the motor vehicle 1. In the example described, the system 1 comprises three light modules Hi , II2 and II3 arranged on a dashboard of the vehicle H and two side light modules II4 and They each arranged on a door of the vehicle H.
Chacun des modules lumineux llj peut comporter une structure identique, ou une structure distincte. Dans l'exemple décrit, chaque module lumineux llj comporte une source lumineuse (non représentée) comprenant trois puces émettrices de lumière à semi-conducteur agencées au voisinage les unes des autres, chacune apte à émettre un faisceau lumineux de couleur respectivement rouge, verte et bleue. Each of the light modules 11j may comprise an identical structure, or a distinct structure. In the example described, each light module 11j comprises a light source (not shown) comprising three semiconductor light-emitting chips arranged in the vicinity of each other, each capable of emitting a light beam of respectively red, green and blue.
Chaque module lumineux llj comporte également un dispositif optique permettant de collecter, mettre en forme et projeter dans l'habitacle le faisceau lumineux émis par la source lumineuse de ce module lumineux. Par exemple, les modules lumineux Hi, II2 et II3 pourront comporter un guide de lumière tandis que les modules lumineux latéraux II4 et Ils pourront comporter un écran. Chaque module lumineux llj peut comporter un contrôleur intégré apte à contrôler les puces de sa source lumineuse, en fonction d'une instruction d'émission reçue du contrôleur central 2, pour que cette source lumineuse émette un faisceau lumineux conforme à une consigne contenue dans cette instruction. En variante, on pourra envisager que le contrôleur central 2 contrôle directement les puces de chacune des sources lumineuses. Each light module 11j also comprises an optical device making it possible to collect, shape and project into the passenger compartment the light beam emitted by the light source of this light module. For example, the light modules Hi, II2 and II3 may include a light guide while the side light modules II4 and II may include a screen. Each llj light module can include an integrated controller able to control the chips of its light source, according to an emission instruction received from the central controller 2, so that this light source emits a light beam in accordance with an instruction contained in this instruction. As a variant, it is possible to envisage that the central controller 2 directly controls the chips of each of the light sources.
On comprend ainsi que chaque module lumineux llj est susceptible d'émettre, dans l'habitacle, un faisceau lumineux présentant une intensité lumineux et une couleur contrôlables par le contrôleur central 2. En outre, le contrôleur central 2 peut fixer un mode d'émission de chaque module lumineux llj, à savoir un mode d'émission continu ou un mode d'émission clignotant. It is thus understood that each light module 11j is capable of emitting, in the passenger compartment, a light beam having a light intensity and a color that can be controlled by the central controller 2. In addition, the central controller 2 can set an emission mode of each light module llj, namely a continuous emission mode or a flashing emission mode.
Dans une étape El, le système de capteurs 12 du véhicule H détecte une sortie d'un tunnel T sur la route sur laquelle circule le véhicule H. In a step El, the sensor system 12 of the vehicle H detects an exit from a tunnel T on the road on which the vehicle H is traveling.
Plus précisément, dans une étape Eli de l'exemple décrit, le calculateur de la caméra du système de capteurs 12 détecte, au moyen d'algorithmes de traitement d'une image acquise par cette caméra, un contour en forme de voûte délimitant deux zones dont les luminosités sont différentes. Il est à relever que le calculateur estime une distance d séparant le véhicule H, à l'instant de la détection, de la sortie du tunnel T. More precisely, in a step Eli of the example described, the computer of the camera of the system of sensors 12 detects, by means of algorithms for processing an image acquired by this camera, a contour in the shape of a vault delimiting two zones whose luminosities are different. It should be noted that the computer estimates a distance d separating the vehicle H, at the moment of detection, from the exit of the tunnel T.
Par ailleurs, dans une étape E12, le calculateur détermine une durée de sortie de tunnel AT, à partir de la distance d et de la vitesse v du véhicule H. Furthermore, in a step E12, the computer determines a tunnel exit time AT, from the distance d and the speed v of the vehicle H.
Dans une étape E2, le système de navigation 13 du véhicule H détermine une position du véhicule H, par exemple sous la forme de coordonnées GPS Lat et Lon. Ces coordonnées Lat,Lon sont transmises, via le système de communication sans-fil 14, à un serveur 31, distant du véhicule H. In a step E2, the navigation system 13 of the vehicle H determines a position of the vehicle H, for example in the form of Lat and Lon GPS coordinates. These Lat, Lon coordinates are transmitted, via the wireless communication system 14, to a server 31, remote from the vehicle H.
A cet effet, le système de communication sans-fil 14 et le serveur 31 peuvent communiquer au moyen d'un réseau de communication de type véhicule à infrastructure, ou V2X. Comme montré en [Fig. 4], le territoire dans lequel circule le véhicule H comporte une pluralité de stations de base ENB définissant des cellules auquel le système de communication sans-fil peut se connecter lors de son déplacement. Chaque cellule peut ainsi définir un réseau local de communication sans-fil permettant l'accès à un cœur de réseau auquel est connecté le serveur 31, l'ensemble formant un réseau de communication. Dans l'exemple décrit, le réseau de communication peut être un réseau de communication de type LTE (conforme aux standard 4G et/ou 5G). Chaque station de base ENB définit ainsi une passerelle entre le système de communication sans-fil 14 et le serveur 31. To this end, the wireless communication system 14 and the server 31 can communicate by means of a communication network of the vehicle-to-infrastructure type, or V2X. As shown in [Fig. 4], the territory in which the vehicle H is circulating comprises a plurality of base stations ENB defining cells to which the wireless communication system can connect during its movement. Each cell can thus define a local wireless communication network allowing access to a core network to which the server 31 is connected, the whole forming a communication network. In the example described, the communication network can be an LTE type communication network (compliant with the 4G and/or 5G standard). Each base station ENB thus defines a gateway between the wireless communication system 14 and the server 31.
Il est à relever que le serveur 31 fait partie d'un système de collecte de données 3 équipé d'un réseau de capteurs sans-fil 32 répartis sur le territoire sur lequel circule le véhicule H. It should be noted that the server 31 is part of a data collection system 3 equipped with a network of wireless sensors 32 distributed over the territory on which the vehicle H travels.
Chacun des capteurs 32 est apte à mesurer une valeur estimative de l'ensoleillement local au niveau de ce capteur 32 et à transmettre cette valeur au serveur 31. Les capteurs pourront être identiques ou pourront être distincts les uns des autres, l'ensemble des valeurs transmises au serveur 31 pouvant ainsi être des valeurs homogènes ou hétérogènes. Chaque capteur 32 pourra ainsi être, indifféremment, un pyranomètre apte à mesurer une valeur relative à l'indice UV au niveau de la position de ce capteur, un célomètre ou un autre capteur d'une station météorologique apte à mesurer une nébulosité ou une opacité au niveau de la position de cette station ou encore un photomètre ou un luxmètre apte à mesurer une luminance reçue ou un éclairement au niveau de la position de ce capteur. Each of the sensors 32 is able to measure an estimated value of the local sunshine at the level of this sensor 32 and to transmit this value to the server 31. The sensors may be identical or may be distinct from each other, the set of values transmitted to the server 31 can thus be homogeneous or heterogeneous values. Each sensor 32 can thus be, indifferently, a pyranometer capable of measuring a value relating to the UV index at the position of this sensor, a ceilometer or another sensor of a meteorological station capable of measuring cloudiness or opacity at the position of this station or even a photometer or a luxmeter able to measure a luminance received or an illumination at the position of this sensor.
Lorsque le système de communication sans-fil 14 transmet la position Lat,Lon au serveur 31, le serveur 31 récupère la dernière valeur estimative de l'ensoleillement local mesurée par le capteur 32 le plus proche de cette position Lat,Lon. On pourra envisager que ce capteur 32 mesure différents types de valeurs estimatives de l'ensoleillement local, auquel cas le serveur 31 récupère l'ensemble de ces valeurs. De même, on pourra envisager que le serveur 31 récupère les dernières valeurs estimatives de l'ensoleillement local mesurées par différents capteurs 32 situés dans une zone de dimensions données centrées sur cette position Lat,Lon. When the wireless communication system 14 transmits the Lat,Lon position to the server 31, the server 31 recovers the last estimated value of the local sunshine measured by the sensor 32 closest to this Lat,Lon position. It may be envisaged that this sensor 32 measures different types of estimated values of the local sunshine, in which case the server 31 recovers all of these values. Similarly, it is possible to envisage that the server 31 recovers the last estimated values of the local sunshine measured by various sensors 32 located in a zone of given dimensions centered on this position Lat,Lon.
Dans l'exemple décrit, le serveur 31 récupère la dernière valeur estimative de l'indice UV mesurée par le capteur 32 le plus proche de cette position Lat,Lon et transmet cette valeur UV au système de communication sans-fil 14, qui la reçoit dans une étape E3. In the example described, the server 31 retrieves the last estimated value of the UV index measured by the sensor 32 closest to this position Lat, Lon and transmits this UV value to the wireless communication system 14, which receives it. in a step E3.
Cette valeur UV est transmise au contrôleur 2 du système d'éclairage intérieur 11. Dans une étape E4, le contrôleur 2 détermine un angle d'incidence r des rayons solaires en sortie du tunnel T à l'instant de la détection de la sortie de tunnel. A ces fins, le contrôleur 2 interroge, au moyen du système de communication sans-fil 14, une base de données externe pour obtenir la hauteur du soleil en fonction de l'heure et du jour à cet instant de détection, puis détermine l'angle r à partir de cette hauteur du soleil et de la position Lat,Lon du véhicule automobile. This UV value is transmitted to the controller 2 of the interior lighting system 11. In a step E4, the controller 2 determines an angle of incidence r of the solar rays at the exit of the tunnel T at the instant of detection of the exit from the tunnel. tunnel. For these purposes, the controller 2 interrogates, by means of the wireless communication system 14, an external database to obtain the height of the sun as a function of the hour and the day at this instant of detection, then determines the angle r from this height of the sun and from the Lat,Lon position of the motor vehicle.
Puis, dans l'étape E4, le contrôleur 2 prédit s'il y a un risque d'éblouissement en sortie du tunnel T, à partir de la valeur UV, de la distance d, de la vitesse v et de l'angle r. Then, in step E4, the controller 2 predicts whether there is a risk of glare at the exit from the tunnel T, based on the UV value, the distance d, the speed v and the angle r .
Dans l'exemple décrit, cette prédiction est réalisée par un algorithme d'apprentissage automatique, entraîné au préalable à prédire si la luminosité ambiante en sortie du tunnel est suffisante pour entrainer un éblouissement du conducteur du véhicule automobile, en fonction de ladite donnée reçue. In the example described, this prediction is made by an automatic learning algorithm, trained beforehand to predict whether the ambient luminosity at the exit of the tunnel is sufficient to cause dazzling of the driver of the motor vehicle, as a function of said datum received.
Plus précisément, l'algorithme d'apprentissage automatique est un arbre de décision comme représenté en [Fig. 5], construit au moyen d'un ensemble de données d'apprentissage. More precisely, the machine learning algorithm is a decision tree as represented in [Fig. 5], constructed using a training data set.
A titre non limitatif, l'arbre de décision de la [Fig. 5] a été construit obtenu au moyen d'un algorithme d'entrainement supervisé de type ID3 appliqué sur un ensemble de données d'apprentissage comprenant une pluralité d'échantillons, chacun acquis au préalable par un véhicule automobile lors de la détection d'un tunnel par une caméra de ce véhicule, et comprenant des attributs d'indice UV, de distance d, de vitesse v, et d'angle r, obtenus de manière similaire à celle de l'invention; ainsi qu'une étiquette indiquant si le conducteur du véhicule a été ébloui ou non en sortie du tunnel. By way of non-limiting example, the decision tree of [FIG. 5] was constructed obtained by means of a supervised training algorithm of the ID3 type applied to a set of training data comprising a plurality of samples, each acquired beforehand by a motor vehicle during the detection of a tunnel by a camera of this vehicle, and comprising attributes of UV index, distance d, speed v, and angle r, obtained in a manner similar to that of the invention; as well as a label indicating whether or not the driver of the vehicle was dazzled when exiting the tunnel.
L'arbre de décision de la [Fig. 5] a ainsi été construit, de façon récursive, en sélectionnant, à chaque étape de la récursion, l'attribut UV, d, v ou r, pour lequel le gain d'entropie est maximum, puis en partitionnant l'ensemble de données d'apprentissage en au moins deux sous-ensembles à l'aide de l'attribut sélectionné, et en répétant ces étapes sur chacun des sous-ensembles. Les seuils utilisés lors de cette construction et identifiés dans la [Fig. 5] sont des exemples particuliers, étendu entendu que d'autres seuils pourront être envisagés. Pour la construction de cet arbre, il a été considéré qu'une feuille terminale de l'arbre été atteinte lorsque tous les échantillons d'un sous-ensemble obtenu à l'issue d'une partition présentent une même étiquette. Lors de l'opération de prédiction de l'étape E4, on constate ainsi que, l'arbre de décision de la [Fig. 5] qui a été construit, opère un premier test sur l'indice UV. Si l'indice UV est inférieur à un seuil de 6, il est prédit qu'il n'y a pas de risque d'éblouissement pour le conducteur en sortie de tunnel (feuille « NE »). The decision tree of [Fig. 5] was thus built, recursively, by selecting, at each step of the recursion, the UV attribute, d, v or r, for which the entropy gain is maximum, then by partitioning the data set training into at least two subsets using the selected attribute, and repeating these steps on each of the subsets. The thresholds used during this construction and identified in [Fig. 5] are specific examples, with the understanding that other thresholds may be considered. For the construction of this tree, it was considered that a terminal leaf of the tree was reached when all the samples of a subset obtained at the end of a partition present the same label. During the prediction operation of step E4, it is thus observed that the decision tree of [FIG. 5] which has been built, performs a first test on the UV index. If the UV index is below a threshold of 6, it is predicted that there is no risk of dazzling for the driver at the tunnel exit (“NE” sheet).
Dans le cas contraire, l'arbre opère un deuxième test sur la distance d. Si cette distance d est supérieure ou égale à un seuil de 80 mètres, il n'y a pas de raison de mettre en œuvre un contrôle particulier du système d'éclairage intérieur 11 (feuille « NA »). Otherwise, the tree performs a second test on the distance d. If this distance d is greater than or equal to a threshold of 80 meters, there is no reason to implement a particular control of the interior lighting system 11 (sheet “NA”).
Dans le cas contraire, il existe bien un risque d'éblouissement. Otherwise, there is a risk of glare.
Ainsi, à l'issue de l'étape E4, si le contrôleur 2 prédit un risque d'éblouissement pour le conducteur en sortie du tunnel, il contrôle, dans une étape E51, le système d'éclairage intérieur 11 pour l'émission, dans l'habitacle, d'un faisceau lumineux dont l'intensité lumineuse est déterminée en fonction d'une loi de contrôle Li(AT). Thus, at the end of step E4, if the controller 2 predicts a risk of dazzling for the driver at the exit of the tunnel, it controls, in a step E51, the interior lighting system 11 for emission, in the passenger compartment, of a light beam whose light intensity is determined according to a control law Li(AT).
Cette loi de contrôle est déterminée d'une part, en fonction de la durée de sortie de tunnel AT déterminée à l'étape E12, et d'autre part, en fonction de la feuille auquel aboutit le parcours de l'arbre de la [Fig. 5], This control law is determined on the one hand, as a function of the tunnel exit duration AT determined in step E12, and on the other hand, as a function of the leaf at which the path of the tree of the [ Fig. 5],
Plus précisément, dans l'arbre décrit, si la distance d est inférieure au seuil de 80 mètre, l'arbre opère un troisième test sur la vitesse v. Dans le cas où la vitesse v est inférieure ou égale à 50 km/h, le contrôleur 2 sélectionne une loi de contrôle Li définissant une intensité maximale de 200 cd/m2 (feuille « Li »). More precisely, in the tree described, if the distance d is less than the threshold of 80 meters, the tree performs a third test on the speed v. In the case where the speed v is less than or equal to 50 km/h, the controller 2 selects a control law Li defining a maximum intensity of 200 cd/m 2 (“Li” sheet).
Si la distance v est supérieur au seuil de 50 km/h, l'arbre opère un quatrième test sur l'angle r. Dans le cas où l'angle r est supérieur ou égal à 20°, le contrôleur 2 sélectionne une loi de contrôle L2 définissant une intensité maximale de 300 cd/m2 (feuille « L2 »). Dans le cas contraire, le contrôleur 2 sélectionne une loi de contrôle L3 définissant une intensité maximale dont la valeur est proportionnelle à la valeur de l'angle r (feuille « L3 ») If the distance v is greater than the threshold of 50 km/h, the tree performs a fourth test on the angle r. In the case where the angle r is greater than or equal to 20°, the controller 2 selects a control law L2 defining a maximum intensity of 300 cd/m 2 (sheet “L2”). Otherwise, the controller 2 selects a control law L3 defining a maximum intensity whose value is proportional to the value of the angle r (“L3” sheet)
Quelle que soit la loi de contrôle sélectionnée, cette loi de contrôle Li(AT) est une loi définissant la valeur de de la luminance du faisceau lumineux devant être émis par le système d'éclairage intérieur en fonction du temps restant avant que le véhicule automobile quitte le tunnel, cette valeur étant croissante avec ce temps restant. La loi de contrôle présente ainsi une rampe croissante depuis l'intensité nominale du faisceau lumineux susceptible d'être émis par le système d'éclairage intérieur, qui est donc l'intensité de ce faisceau lumineux lorsque la sortie du tunnel a été détectée, vers l'intensité maximale de la loi de contrôle sélectionnée, qui sera donc celle du faisceau lumineux lorsque le véhicule aura atteint la sortie du tunnel. Whatever the control law selected, this control law Li(AT) is a law defining the value of the luminance of the light beam to be emitted by the interior lighting system as a function of the time remaining before the motor vehicle leaves the tunnel, this value increasing with this remaining time. The control law thus presents an increasing ramp from the nominal intensity of the light beam likely to be emitted by the interior lighting system, which is therefore the intensity of this light beam when the tunnel exit has been detected, towards the maximum intensity of the selected control law, which will therefore be that of the light beam when the vehicle has reached the tunnel exit.
Cette loi de contrôle Li(AT) est ainsi appliquée uniformément à chacun des modules lumineux llj du système d'éclairage intérieur 11. This control law Li(AT) is thus applied uniformly to each of the light modules 11j of the interior lighting system 11.
De façon alternative, on pourra envisager qu'une loi de contrôle spécifique soit définie pour chacun des modules lumineux llj, par exemple en fonction de la position du module lumineux dans l'habitacle et/ou en fonction du profil du conducteur, cette loi de contrôle définissant une consigne d'intensité lumineux et/ou une consigne de couleur et/ou un mode d'émission du faisceau lumineux devant être émis par ce module lumineux au cours du déplacement du véhicule. Il va de soi que l'exemple de la [Fig. 5] n'est qu'un exemple particulier d'arbre de décision obtenu au moyen d'un entrainement supervisé basé sur un jeu de données d'apprentissage particulier, étant entendu qu'un autre jeu de données, l'utilisation d'autres seuils , voire d'attributs additionnels (comme la forme ou les dimensions du pare-brise du véhicule, la distance du siège du conducteur au pare-brise et/ou l'assiette du véhicule) pourront aboutir à la construction d'un autre arbre de décision. De même, il pourra être envisagé d'autres types d'algorithmes d'entrainement supervisé, ou non supervisé, permettant de prédire s'il existe un risque d'éblouissement en sortie du tunnel T, et le cas échéant de définir une loi de contrôle du système d'éclairage intérieur 11 en fonction de ce risque. Alternatively, it may be envisaged that a specific control law be defined for each of the light modules llj, for example according to the position of the light module in the passenger compartment and/or according to the profile of the driver, this law of control defining a light intensity setpoint and/or a color setpoint and/or an emission mode of the light beam to be emitted by this light module during the movement of the vehicle. It goes without saying that the example of [Fig. 5] is only a particular example of a decision tree obtained by means of supervised training based on a particular training dataset, it being understood that another dataset, the use of other thresholds, or even additional attributes (such as the shape or dimensions of the vehicle's windshield, the distance from the driver's seat to the windshield and/or the vehicle's attitude) may lead to the construction of another tree of decision. Similarly, other types of supervised or unsupervised training algorithms could be envisaged, making it possible to predict whether there is a risk of glare at the exit of the tunnel T, and if necessary to define a law of control of the interior lighting system 11 according to this risk.
La description qui précède explique clairement comment l'invention permet d'atteindre les objectifs qu'elle s'est fixée, à savoir diminuer la gêne d'un conducteur d'un véhicule automobile lorsqu'il quitte un tunnel pour être exposé brusquement à un changement de luminosité important, en proposant un procédé de contrôle d'un système d'éclairage intérieur du véhicule permettant, à l'aide d'une information obtenue par un capteur extérieur au véhicule, d'estimer s'il existe un risque d'éblouissement en sortie du tunnel et le cas échéant, de moduler l'éclairage intérieur de façon à provoquer une fermeture des pupilles du conducteur de façon anticipée, en amont de la sortie du tunnel. The foregoing description clearly explains how the invention makes it possible to achieve the objectives it has set itself, namely to reduce the discomfort of a driver of a motor vehicle when he leaves a tunnel to be suddenly exposed to a significant change in luminosity, by proposing a method for controlling an interior lighting system of the vehicle making it possible, with the aid of information obtained by a sensor outside the vehicle, to estimate whether there is a risk of glare at the exit of the tunnel and, if necessary, to modulate the interior lighting so as to cause the driver's pupils to close in advance, before leaving the tunnel.
En tout état de cause, l'invention ne saurait se limiter aux modes de réalisation spécifiquement décrits dans ce document, et s'étend en particulier à tous moyens équivalents et à toute combinaison techniquement opérante de ces moyens. In any event, the invention cannot be limited to the embodiments specifically described in this document, and extends in particular to all equivalent means and to any technically effective combination of these means.

Claims

Revendications Claims
[Revendication 1] Procédé de contrôle d'un système d'éclairage intérieur (11) d'un véhicule automobile (H), caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : a. (El) Détection d'une sortie de tunnel (T) en aval du véhicule automobile ; b. (E2) Estimation d'une position (Lat,Lon) du véhicule automobile et transmission de la position estimée à un système de collecte de données (3) équipé d'un réseau de capteurs sans-fil (32); c. (E3) Réception du système de collecte de données, en réponse à ladite transmission de la position estimée, d'au moins une donnée (UV, r) relative à la luminosité ambiante au niveau de ladite position estimée; d. (E4) Prédiction d'une situation d'éblouissement en fonction de ladite donnée reçue ; e. (E52) Contrôle du système d'éclairage intérieur en fonction de ladite situation d'éblouissement prédite dans lequel le système de collecte de données (3) transmet, en réponse à la position (Lat,Lon) estimée qu'il reçoit, une valeur estimative de l'ensoleillement local (UV, r) au niveau de la position estimée et dans lequel l'étape de prédiction (E4) est mise en oeuvre par un algorithme d'apprentissage automatique. [Claim 1] Method for controlling an interior lighting system (11) of a motor vehicle (H), characterized in that it comprises the following steps: a. (El) Detection of a tunnel exit (T) downstream of the motor vehicle; b. (E2) Estimation of a position (Lat, Lon) of the motor vehicle and transmission of the estimated position to a data collection system (3) equipped with a network of wireless sensors (32); vs. (E3) Reception from the data collection system, in response to said transmission of the estimated position, of at least one datum (UV, r) relating to the ambient luminosity at the level of said estimated position; d. (E4) Prediction of a dazzling situation as a function of said datum received; e. (E52) Control of the interior lighting system as a function of said predicted glare situation in which the data collection system (3) transmits, in response to the estimated position (Lat, Lon) that it receives, a value estimate of the local sunshine (UV, r) at the estimated position and in which the prediction step (E4) is implemented by an automatic learning algorithm.
[Revendication 2] Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le véhicule (H) est équipé d'une caméra (12), et dans lequel l'étape (El) de détection de sortie de tunnel est mise en oeuvre au moyen d'un algorithme de traitement des images acquises par ladite caméra. [Claim 2] Method according to the preceding claim, in which the vehicle (H) is equipped with a camera (12), and in which the tunnel exit detection step (El) is implemented by means of an algorithm for processing the images acquired by said camera.
[Revendication 3] Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le véhicule automobile (H) est équipé d'un système de navigation (13) et dans lequel la position (Lat,Lon) du véhicule automobile est estimée au moyen dudit système de navigation. [Claim 3] Method according to one of the preceding claims, in which the motor vehicle (H) is equipped with a navigation system (13) and in which the position (Lat, Lon) of the motor vehicle is estimated by means of said navigation system.
[Revendication 4] Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le véhicule automobile (H) est équipé d'un système de communication sans-fil (14) et dans lequel le système de collecte de données (3) comporte un serveur (31) apte à collecter des données émises par les capteurs (32) du réseau de capteurs sans- fils et dans lequel le système de communication sans-fil du véhicule automobile est apte à communiquer avec ledit serveur via un réseau de communication comportant une pluralité de réseaux locaux de communication (ENB). [Claim 4] Method according to one of the preceding claims, in which the motor vehicle (H) is equipped with a wireless communication system (14) and in which the data collection system (3) comprises a server (31) able to collect data emitted by the sensors (32) of the network of wireless sensors and in which the wireless communication system of the motor vehicle is able to communicate with said server via a communication network comprising a plurality local communication networks (ENB).
[Revendication 5] Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'étape de contrôle (E52) du système d'éclairage intérieur (11) comporte une sous-étape de contrôle de l'intensité lumineuse d'un faisceau lumineux émis par le système d'éclairage intérieur selon une loi de contrôle croissante (Li(AT ). [Claim 5] Method according to one of the preceding claims, in which the step of controlling (E52) the interior lighting system (11) comprises a sub-step of controlling the light intensity of a light beam emitted by the interior lighting system according to an increasing control law (Li(AT ).
[Revendication 6] Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l'étape de détection (El) d'une sortie de tunnel en aval du véhicule automobile comporte une étape (E12) de d'estimation d'une durée de sortie de tunnel (AT) et dans lequel la loi de contrôle croissante (U(AT)) est déterminée en fonction de ladite durée de sortie du tunnel. [Claim 6] Method according to the preceding claim, in which the step (El) of detecting a tunnel exit downstream of the motor vehicle comprises a step (E12) of estimating a tunnel exit duration ( AT) and wherein the increasing control law (U(AT)) is determined as a function of said tunnel exit time.
[Revendication 7] Véhicule automobile (H) comportant un système d'éclairage intérieur (11), caractérisé en ce qu'il est agencé pour mettre en œuvre le procédé selon l'une des revendications précédentes. [Claim 7] Motor vehicle (H) comprising an interior lighting system (11), characterized in that it is arranged to implement the method according to one of the preceding claims.
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