WO2022175608A1 - Méthodes et systèmes pour estimer une probabilité d'occurrence d'un événement redouté lié à l'adhérence d'un véhicule automobile - Google Patents

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

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Rachid ATTIA
Vincent Abadie
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Definitions

  • the present invention claims the priority of French application 2101469 filed on 02.16.2021, the content of which (text, drawings and claims) is incorporated herein by reference.
  • the present invention relates to methods and systems for assisting the driving of a motor vehicle, and more particularly to estimating the risks of occurrence of a feared event linked to the grip of the motor vehicle.
  • An object of the present invention is to anticipate the occurrence of a dreaded event linked to the grip of the motor vehicle. Another object of the present invention is to alert the driver at the appropriate time of the probable occurrence of a deterioration in the grip of the motor vehicle.
  • the error rate incorporates a reliability coefficient of said at least one first datum
  • the error rate incorporates a relevance coefficient of said at at least one first datum relative to the driving situation identified when the motor vehicle is at the first distance from said point;
  • the method further comprises a step of generating an alert, when the calculated risk of occurrence is greater than a predefined threshold value
  • the alert generated includes a message associated with a refusal to activate an autonomous driving mode, a message associated with an interruption of an autonomous driving mode, or a message for an adaptation of a manual driving mode ;
  • At least one first datum is retrieved from a sensor on board the motor vehicle or from a remote server;
  • the device is further configured to generate an alert when the calculated risk of occurrence is greater than a predefined threshold value, this alert comprising a message associated with a refusal to activate an autonomous driving mode , a message associated with an interruption of an autonomous driving mode, or a message for an adaptation of a manual driving mode.
  • FIG.1 schematically illustrates a motor vehicle provided with a device for evaluating a risk of occurrence, at a point of a segment of road to be traveled by this motor vehicle, of a feared event linked to the adhesion of the motor vehicle according to various embodiments;
  • FIG.2 schematically illustrates the steps of a method for evaluating a risk of occurrence, at a point of a segment of road to be traveled by a motor vehicle, of a feared event linked to the adhesion of the motor vehicle according to various embodiments;
  • FIG.3 schematically illustrates an implementation of steps of a method for evaluating a risk of occurrence of a feared event according to various embodiments.
  • a motor vehicle 1 comprising a device 2 configured to assess a risk of occurrence, at a point 3 or an area of a segment 4 of road to be traveled by the motor vehicle 1, of a dreaded event linked to the grip of the motor vehicle 1.
  • Point 3 is dynamically located at the front of motor vehicle 1 on segment 4 of the road.
  • the device 2 is configured to retrieve (step 21 of Figure 2) or collect one or more data made available to it when the motor vehicle 1 is at a distance d from point 3 (or, equivalently, at a duration of time to reach point 3, the distance d being the distance to be traveled by the motor vehicle 1).
  • These data relate to the grip of the motor vehicle 1 on the road segment 4.
  • These data include any information making it possible to provide information on the level of grip of the motor vehicle 1 on the segment 4 of the road. More generally, these data include any information making it possible to characterize or to have an appreciation of the quality of the contact between the tire of the motor vehicle 1 and the roadway 5 of the segment 4 of the road.
  • this data includes weather information, information relating to the road segment 4, information relating to road traffic on the road segment 4, information relating to the motor vehicle 1 (speed, tire, or load per example).
  • sensors on board the motor vehicle 1 such as a rain sensor, a thermometer measuring the outside temperature, an anti-lock wheel device (better known as ABS acronym for "Anti-lock Braking System” in English), a trajectory corrector (better known by the acronym ESP for "Electronic Stability Program” in English), an anti-skid system, a wheel speed sensor, a sensor the angle of the steering wheel, a yaw rate sensor, tire parameters (compound, tread depth or shape, shape of the contact area with the roadway 5), the laden weight of the motor vehicle 1, image data provided by an on-board image sensor (a camera mounted in frontal vision for example), information on segment 4 of road (traffic, profile of the roadway, geometry of the road: downhill, bend, sharp bend, successive bends, applicable speed limit for example) provided by an on-board navigation device.
  • sensors on board the motor vehicle 1 such as a rain sensor, a thermometer measuring the outside temperature, an anti-lock wheel device (better known as ABS acronym for "Anti-lock Braking System” in English),
  • the data retrieved by the device 2 includes data provided by remote servers such as a weather server, a road traffic information server, a server of a manager road infrastructure, a server of a collaborative platform for sharing road information, interactive road signs arranged at the edges of road segment 4, or more generally a vehicular communication system (of the vehicle-with-everything type better known as the English name "Vehicle-to-Everything", or a specific system thereof such as Vehicle-to-Vehicle, Vehicle-to-Device, Vehicle-to-Infrastructure, or Vehicle-to-Network).
  • remote servers such as a weather server, a road traffic information server, a server of a manager road infrastructure, a server of a collaborative platform for sharing road information, interactive road signs arranged at the edges of road segment 4, or more generally a vehicular communication system (of the vehicle-with-everything type better known as the English name "Vehicle-to-Everything", or a specific system thereof such as Vehicle-to-Vehicle,
  • the data retrieved are, for example, information concerning the pavement (hydric state such as a wet pavement or the thickness of a film of water on the pavement, texture or structure of the coating such as porous asphalt, geometry of the road for example), meteorological data (temperature, rain, wind, snow, ice, recent rainy episode, volume of precipitation, fog, freezing fog, snow cover, ice for example), information on the state of road traffic (traffic , slowing down, a vehicle stopped on the road, an accident, or an object on the road for example).
  • information concerning the pavement hydro state such as a wet pavement or the thickness of a film of water on the pavement, texture or structure of the coating such as porous asphalt, geometry of the road for example
  • meteorological data temperature, rain, wind, snow, ice, recent rainy episode, volume of precipitation, fog, freezing fog, snow cover, ice for example
  • information on the state of road traffic traffic , slowing down, a vehicle stopped on the road, an accident, or an object on the road for example.
  • the device 2 is configured to identify (step 22 in Figure 2) at least one driving situation 31 of the motor vehicle 1 from a list of predefined driving situations 31 -33 considered likely to lead to a degradation of the grip (compared to a level of grip on dry pavement 5) of the motor vehicle 1.
  • the list of predefined driving situations 31 -33 includes any context or phenomenon capable of altering the quality of contact between the tire of the motor vehicle 1 and the roadway 5 so as to cause at least a partial loss of grip.
  • This list includes, for example, driving on a snowy road, driving on an icy road, driving on a wet road, driving on a flooded road, driving on a slippery road (hail, oil puddles, fuel or mud, or dead leaves on the roadway, for example).
  • the list of driving situations 31 -33 covers in particular driving in difficult weather conditions (snow, rain, fog for example) where particular attention to the grip of the motor vehicle 1 is required, whether in autonomous or manual driving .
  • a negative temperature measured by an on-board thermometer and/or provided by a meteorological server, and/or an image representing a bright road makes it possible to determine the driving situation 31 on a snow-covered road.
  • data indicating a rainy episode fifteen minutes previously and an outside temperature within a predefined range (for example, between 3 and 12 degrees)
  • the device 2 determines that the current driving situation 32 is a driving on a wet road.
  • the device 2 comprises, in one embodiment, an automatic learning module (a convolutional neural network for example) able to determine a driving situation 31 from observations represented by the collected data.
  • an automatic learning module a convolutional neural network for example
  • Predefined feared events 41 -43 (or risks) linked to the grip of the motor vehicle 1 are associated with each of the predefined driving situations 31 -33 (for reasons of clarity, only feared events associated with the driving situation 31 are shown in Figure 3).
  • a dreaded event 41 is any event caused by an at least partial loss of grip and considered outside the envisaged operation of the motor vehicle 1, in particular likely to lead or leading to a dangerous state.
  • Feared events 41-43 include, for example, loss of control, collision, leaving the road, wheel skidding, or a combination thereof.
  • the feared events 41 - 43 are, in one embodiment, dependent on the data retrieved (in particular, those relating to road traffic, the geometry of the road segment 4, the roadway 5, and/or the motor vehicle 1).
  • the device 2 is configured to determine (step 23 of FIG. 2) the probabilities of occurrence of each of the feared events 41 -43 associated with the driving situation 31 of the motor vehicle 1 at different levels of anticipation. Probabilities of occurrence of a feared event 41 -43 are associated with different distances between motor vehicle 1 and point 3, or more generally with different levels 51 -54 of anticipation. Probabilities of occurrence are assigned beforehand to each of the feared events 41 -43 at levels 51 -54 of anticipation (that is to say, at distances between motor vehicle 1 and point 3 or the corresponding duration) different. The probability of occurrence of a feared event 41 may be different from one driving situation 31 to another and/or from one level 51 of anticipation to another.
  • levels 51 -54 of anticipation associated with the dreaded event 41 are displayed in FIG. 3.
  • a first probability of occurrence at a first level 51 of anticipation for example, 1 km from point 3
  • a second probability of occurrence at a second level 52 of anticipation for example, 500 m from point 3
  • a third probability of occurrence at a third level 53 of anticipation for example, 200 m from point 3
  • a fourth probability of occurrence at a fourth level 54 of anticipation for example, 50 m from point 3
  • a plurality of levels 51 -54 of anticipation can be envisaged.
  • These levels 51 -54 of anticipation include, for example, levels extremes, namely very anticipated (motor vehicle 1 being sufficiently far from point 3) on the one hand and the total absence of anticipation on the other (motor vehicle 1 being substantially at point 3). Between these two levels, several other intermediate levels of anticipation can be envisaged.
  • a first probability of occurrence associated with the distance d i.e. with a first level 51 of anticipation
  • at least a second probability of occurrence associated with a distance less than the distance d ie at a second level 52-54 of anticipation
  • forty probabilities of occurrence are therefore to be determined by the device 2.
  • a probability of occurrence of the dreaded event 41 is determined at four different levels 51 -54 of anticipation
  • the device 2 is configured to determine (step 24 in Figure 2) a rate 61 -64 of error in identifying the situation 31 of conduct at each level 51 - 54 of anticipation. In other words, the device 2 determines a reliability (or performance) coefficient or a rate of correct classification of the driving situation 31 of the motor vehicle 1 taking into account the data collected at a predefined distance from the point 3. This rate error is determined for each driving situation and for each level of anticipation. For example, if there are five driving situations and four levels of anticipation, the device 2 calculates twenty error rates.
  • the device 2 calculates (step 25 of Figure 2) a risk of occurrence of each of the dreaded events 41 -43 associated with a driving situation 31 .
  • this calculation integrates (or takes into account) the probabilities of occurrence of each dreaded event 41 at several levels 51 -54 of anticipation and the error rate in determining the driving situation 31 at which this dreaded event 41 is associated.
  • the risk of occurrence of a feared event 41 is, in one embodiment, an accumulation of the probabilities of occurrence of this feared event 41 at several levels 51 -54 of anticipation taking into account an error rate in determining the driving situation 31 .
  • the risk of occurrence of a feared event is, for example, equal to the sum of the products of its probability of occurrence at each of the levels 51 -54 of anticipation by one minus the error rate in determining the driving situation with which this feared event 41 is associated.
  • the calculation of the risk of occurrence of a feared event 41 at the distance d also includes the risk of occurrence of this feared event 41 previously calculated at a distance greater than the distance d.
  • the error rate in the identification of a driving situation 31 incorporates, in one embodiment, a reliability coefficient of each of the data used to identify this 31 driving situation.
  • a reliability coefficient is associated with each of the data retrieved on the basis of which this driving situation 31 is identified.
  • the error rate in the identification of a driving situation 31 is a combination of the reliability coefficients associated with the data on the basis of which the driving situation 31 is determined. This combination is, for example, a weighting of the data collected by their respective reliability coefficients.
  • the error rate in the identification of a driving situation 31 incorporates a coefficient of relevance, with respect to the identified driving situation 31, of each of the data used for the identification of the driving situation 31 of the motor vehicle 1 at a level 51 of anticipation.
  • the error rate in the identification of a driving situation 31 integrates the level of correlation of each of the data used with the driving situation 31 identified.
  • the data retrieved by the device 2 are, for each driving situation 31 and for each level 51 -54 of anticipation, weighted or evaluated according to two criteria:
  • the relevance (or correlation) of the measurement with the identified driving situation 31 for example, the measurement of a rain sensor compared to driving on a wet road, or a positive measured temperature compared to driving on snowy road.
  • a retrieved data can have a performance coefficient (respectively, of relevance) different from one driving situation 31 to another and from one level of anticipation to another.
  • the device 2 When the risk of occurrence of a feared event is greater than a predefined threshold or, more generally, when, taking into account the risks of occurrence of the calculated feared events, an adaptation of the driving of the motor vehicle 1 is considered necessary, the device 2 generates an alert.
  • This alert is, in one embodiment, communicated to the attention of the driver of the motor vehicle 1.
  • This alert can be audible (for example, a tone or a message associated with an interruption or refusal to activate the autonomous driving mode, or a request to resume driving), visual via a man-machine interface , and/or by vibration in the steering wheel or the pedals to invite the driver to regain control of the driving.
  • the alert sent to the driver includes information concerning the driving situation 31 and/or the feared event (of the insufficient grip type on wet pavement, or a grip coefficient in color code), and/or recommendations (speed limitation, change of route, activation of devices able to improve the controllability of the motor vehicle 1 for example) to avoid a collision for example.
  • the alert generated comprises a message associated with a refusal to activate the autonomous driving mode or a message associated with an interruption of the autonomous driving mode because the grip conditions are not favorable.
  • the alert generated includes a message for an adaptation of a manual driving mode in progress (reduce the speed, change traffic lane, increase the distance between vehicles for example).
  • the device 2 comprises data acquisition means, calculation means, and alert means for, respectively, the acquisition of data, the processing of the acquired data, and generating, if necessary, an alert.
  • the device 2 can be embedded in the motor vehicle 1 (a computer of the motor vehicle 1) or at least partially distant. In the latter case, the device 2 comprises communication means able to communicate with the motor vehicle 1 or to a server to which this motor vehicle 1 is connected to retrieve measurements made by sensors on board this motor vehicle 1 or to communicate a alert to the attention of the driver of this motor vehicle 1.

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

Description

Description
Titre de l’invention : Méthodes et systèmes pour estimer une probabilité d’occurrence d’un événement redouté lié à l’adhérence d’un véhicule automobile
[0001 ] La présente invention revendique la priorité de la demande française 2101469 déposée le 16.02.2021 dont le contenu (texte, dessins et revendications) est ici incorporé par référence. La présente invention a trait aux méthodes et systèmes d'aide à la conduite d'un véhicule automobile, et plus particulièrement à l'estimation des risques d'occurrence d'un évènement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile.
[0002] En maintenant la contrôlabilité du véhicule automobile, l’adhérence contribue fortement à la sécurité des usagers sur la route. Pour cela, des dispositifs d'aide à la conduite embarqués tels que des anti-bloquants ou des correcteurs de trajectoire existent.
[0003] Cependant, ces dispositifs dépendent souvent de l’engagement d’une situation de conduite critique tel qu'une amorce de blocage des roues ou une tendance au dérapage. On conçoit donc bien l’intérêt pratique d'anticiper l'occurrence d'un évènement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile, qu'il soit en conduite automatique ou manuelle.
[0004] Outre les conséquences dommageables qui peuvent en résulter pour les usagers, l'occurrence d'un évènement redouté lors d'une conduite autonome peut engager la responsabilité du constructeur.
[0005] En conduite manuelle, une dégradation de l'adhérence n'est souvent perçue par le conducteur qu'une fois les besoins en adhérence dépassent l'offre d’adhérence. Une perception visuelle ou une signalisation routière, lorsqu'elle est perçue par le conducteur, ne peuvent concourir qu'à une anticipation approximative d'une perte d'adhérence qui peut induire une réaction inappropriée du conducteur (vitesse ou freinage inadaptés par exemple).
[0006] Un objet de la présente invention est d'anticiper l'occurrence d'un évènement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile. [0007] Un autre objet de la présente invention est d'alerter au moment approprié le conducteur de l'occurrence probable d'une dégradation de l'adhérence du véhicule automobile.
[0008] A cet effet, il est proposé, en premier lieu, une méthode pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile, cette méthode comprenant les étapes suivantes
- récupération, lorsque le véhicule automobile est à une première distance dudit point, d'au moins une première donnée relative à l'adhérence du véhicule automobile ;
- identification, sur la base de ladite au moins une première donnée, d'une situation de conduite du véhicule automobile parmi une liste de situations de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule automobile;
- détermination d'une première probabilité d'occurrence d'au moins un évènement redouté associé à la situation de conduite identifiée, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- détermination d’au moins une deuxième probabilité d'occurrence dudit au moins un évènement redouté, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- détermination d'un taux d'erreur dans l'identification de la situation de conduite lorsque le véhicule automobile est à la première distance dudit point;
- calcul d'un risque d'occurrence dudit au moins un évènement redouté intégrant ladite première probabilité d'occurrence, ladite deuxième probabilité d'occurrence et ledit taux d'erreur.
[0009] Diverses caractéristiques supplémentaires peuvent être prévues, seules ou en combinaison :
- le taux d'erreur intègre un coefficient de fiabilité de ladite au moins une première donnée ;
- le taux d'erreur intègre un coefficient de pertinence de ladite au moins une première donnée par rapport à la situation de conduite identifiée lorsque le véhicule automobile est à la première distance dudit point ;
- la méthode comprend, en outre, une étape de génération d'une alerte, lorsque le risque d'occurrence calculé est supérieur à une valeur seuil prédéfinie;
- l'alerte générée comprend un message associé à un refus d'activation d'un mode de conduite autonome, un message associé à une interruption d'un mode de conduite autonome, ou un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle ;
- ladite au moins une première donnée est récupérée depuis un capteur embarqué dans le véhicule automobile ou depuis un serveur distant ;
- ladite au moins une première donnée est une information météorologique.
[0010] Il est proposé, en deuxième lieu, un dispositif pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile, ce dispositif étant configuré pour
- récupérer, lorsque le véhicule automobile est à une première distance dudit point, d'au moins une première donnée relative à l'adhérence du véhicule automobile ;
- identifier, sur la base de ladite au moins une première donnée, une situation de conduite du véhicule automobile parmi une liste de situations de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule automobile;
- déterminer une première probabilité d'occurrence d'au moins un évènement redouté associé à la situation de conduite identifiée, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté;
- déterminer au moins une deuxième probabilité d'occurrence dudit au moins un évènement redouté, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- déterminer un taux d'erreur dans l'identification de la situation de conduite lorsque le véhicule automobile est à la première distance dudit point;
- calculer un risque d'occurrence dudit au moins un évènement redouté intégrant ladite première probabilité d'occurrence, ladite deuxième probabilité d'occurrence et ledit taux d'erreur.
[001 1 ] Le dispositif est, en outre, configuré pour générer une alerte lorsque le risque d'occurrence calculé est supérieur à une valeur seuil prédéfinie, cette alerte comprenant un message associé à un refus d'activation d'un mode de conduite autonome, un message associé à une interruption d'un mode de conduite autonome, ou un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle.
[0012] Il est proposé, en troisième lieu, un véhicule automobile comprenant le dispositif présenté ci-dessus.
[0013] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement et de manière concrète à la lecture de la description ci-après de modes de réalisation, laquelle est faite en référence aux dessins annexés dans lesquels :
[0014] la figure [ Fig .1 ] illustre schématiquement un véhicule automobile pourvu d'un dispositif pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par ce véhicule automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile selon divers modes de réalisation ;
[0015] la figure [Fig.2] illustre schématiquement des étapes d'une méthode pour évaluer un risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule automobile selon divers modes de réalisation ;
[0016] la figure [Fig.3] illustre schématiquement une mise en oeuvre d’étapes d’une méthode pour évaluer un risque d'occurrence d’un événement redouté selon divers modes de réalisation.
[0017] En se référant aux figures annexées, il est affiché un véhicule 1 automobile comprenant un dispositif 2 configuré pour évaluer un risque d'occurrence, en un point 3 ou une zone d'un segment 4 de route à parcourir par le véhicule 1 automobile, d'un évènement redouté lié à l'adhérence du véhicule 1 automobile. Le point 3 est localisé de façon dynamique à l'avant du véhicule 1 automobile sur le segment 4 de route.
[0018] Le dispositif 2 est configuré pour récupérer (étape 21 de la figure 2) ou recueillir une ou plusieurs données mises à sa disposition lorsque le véhicule 1 automobile est à une distance d du point 3 (ou, de manière équivalente, à une durée de temps pour atteindre le point 3, la distance d étant la distance à parcourir par le véhicule 1 automobile). Ces données sont relatives à l'adhérence du véhicule 1 automobile sur le segment 4 de route. Ces données comprennent toute information permettant de renseigner sur le niveau d'adhérence du véhicule 1 automobile sur le segment 4 de route. Plus généralement, ces données comprennent toute information permettant de caractériser ou d'avoir une appréciation de la qualité du contact entre le pneumatique du véhicule 1 automobile et la chaussée 5 du segment 4 de route. Dans un mode de réalisation, ces données comprennent des informations météorologiques, des informations relatives au segment 4 de route, des informations relatives au trafic routier sur le segment 4 de route, des informations relatives aux véhicule 1 automobile (vitesse, pneumatique, ou charge par exemple).
[0019] Ces données sont, dans un mode de réalisation, récupérées depuis des capteurs embarqués dans le véhicule 1 automobile tels qu'un détecteur de pluie, un thermomètre mesurant la température extérieure, un dispositif anti-blocage des roues (plus connu sous le sigle ABS pour « Anti-lock Braking System » en anglais), un correcteur de trajectoire (plus connu sous le sigle ESP pour « Electronic Stability Program » en anglais), un système anti-patinage, un capteur des vitesses des roues, un capteur de l'angle du volant, un capteur de la vitesse de lacet, des paramètres du pneumatique (la gomme, la profondeur ou la forme des sculptures, la forme de l'aire de contact avec la chaussée 5), le poids à charge du véhicule 1 automobile, des données d'image fournies par un capteur d'image embarqué (une caméra montée en vision frontale par exemple), des informations sur le segment 4 de route (trafic, profil de la chaussée, géométrie de la route: descente, virage, virage serré, virages successifs, limitation de vitesse applicable par exemple) fournies par un dispositif de navigation embarqué.
[0020] Dans un autre mode de réalisation, les données récupérées par le dispositif 2 comprennent des données fournies par des serveurs distants tels qu'un serveur météorologique, un serveur d'information sur le trafic routier, un serveur d'un gestionnaire d'infrastructure routière, un serveur d'une plateforme collaborative de partage d'informations routières, des panneaux de signalisation interactifs disposés aux bords du segment 4 de route, ou plus généralement un système de communication véhiculaire (de type véhicule-avec-tout plus connu sous le nom anglais « Vehicle-to-Everything » , ou un système spécifique de ce dernier tel que Véhicule-à-Véhicule, Véhicule-à-Dispositif , Véhicule-à-lnfrastructure, ou Véhicule-à-Réseau). Les données récupérées sont, par exemple, des informations concernant la chaussée (état hydrique tel qu'une chaussée mouillée ou l'épaisseur d'un film d'eau sur la chaussée, texture ou structure du revêtement telle que enrobé drainant, géométrie de la route par exemple), des données météorologiques (température, pluie, vent, neige, verglas, épisode pluvieux récent, volume de précipitation, brouillard, brouillard givrant, enneigement, verglas par exemple), des informations sur l'état du trafic routier (bouchon, ralentissement, un véhicule arrêté sur la chaussée, un accident, ou un objet sur la route par exemple).
[0021 ] Sur la base des données collectées, le dispositif 2 est configuré pour identifier (étape 22 sur la figure 2) au moins une situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile parmi une liste de situations 31 -33 de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence (comparée à un niveau d’adhérence sur chaussée 5 sèche) du véhicule 1 automobile.
[0022] La liste de situations 31 -33 de conduite prédéfinies comprend tout contexte ou phénomène apte à altérer la qualité du contact entre le pneumatique du véhicule 1 automobile et la chaussée 5 de façon à engendrer une perte au moins partielle d'adhérence. [0023] Cette liste comprend, par exemple, une conduite sur route enneigée, une conduite sur route verglacée, une conduite sur route mouillée, une conduite sur route inondée, une conduite sur route glissante (de la grêle, des flaques d'huile, de carburant ou de boue, ou des feuilles mortes sur la chaussée par exemple). La liste des situations 31 -33 de conduite couvre notamment les conduites par conditions météorologiques difficiles (neige, pluie, brouillard par exemple) où une attention particulière à l'adhérence du véhicule 1 automobile est requise, qu'il soit en conduite autonome ou manuelle.
[0024] Par exemple, une température négative mesurée par un thermomètre embarqué et/ou fournie par un serveur météorologique, et/ou une image représentant une route brillante (captée par une caméra embarquée montée en vision frontale et/ou partagée sur une plateforme collaborative de partage d'informations routières, et/ou en diffusion par un système de communication véhiculaire de type Véhicule-à-Véhicule par exemple) permet de déterminer la situation 31 de conduite sur route enneigée. Dans un autre mode de réalisation, des données indiquant un épisode pluvieux quinze minutes auparavant et une température extérieure comprise dans un intervalle prédéfini (par exemple, entre 3 et 12 degrés), le dispositif 2 détermine que la situation 32 de conduite actuelle est une conduite sur route mouillée.
[0025] Le dispositif 2 comprend, dans un mode de réalisation, un module d'apprentissage automatique (un réseau de neurones convolutifs par exemple) apte à déterminer une situation 31 de conduite à partir d'observations représentées par les données collectées.
[0026] Des évènements 41 -43 redoutés (ou des risques) prédéfinis liés à l'adhérence du véhicule 1 automobile sont associés à chacune des situations 31 -33 de conduite prédéfinies (pour des raisons de clarté, seuls des évènements redoutés associés à la situation 31 de conduite sont représentés sur la figure 3). Un évènement 41 redouté est tout évènement provoqué par une perte au moins partielle de l'adhérence et considéré en dehors du fonctionnement envisagé du véhicule 1 automobile, notamment susceptible de mener ou menant à un état dangereux. Les évènements 41 -43 redoutés comprennent, par exemple, une perte de contrôle, une collision, une sortie de route, un dérapage des roues, ou une combinaison de ces derniers. Les évènements 41 - 43 redoutés sont, dans un mode de réalisation, dépendants des données récupérées (notamment, celles se rapportant au trafic routier, la géométrie du segment 4 de route, la chaussée 5, et/ou le véhicule 1 automobile).
[0027] Le dispositif 2 est configuré pour déterminer (étape 23 de la figure 2) des probabilités d'occurrence de chacun des évènements 41 -43 redoutés associés à la situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile à des niveaux d’anticipation différents. Des probabilités d'occurrence d’un événement 41 -43 redouté sont associées à des distances différentes entre le véhicule 1 automobile et le point 3, ou plus généralement à des niveaux 51 -54 d'anticipation différents. Des probabilités d'occurrence sont affectées au préalable à chacun des évènements 41 -43 redoutés à des niveaux 51 -54 d'anticipation (c'est à dire, à des distances entre le véhicule 1 automobile et le point 3 ou la durée correspondante) différents. La probabilité d'occurrence d'un évènement 41 redouté peut être différente d'une situation 31 de conduite à une autre et/ou d'un niveau 51 d'anticipation à un autre. Pour des raisons de clarté, seuls des niveaux 51 -54 d'anticipation associés à l’évènement 41 redouté sont affichés sur la figure 3. A titre d’exemple, une première probabilité d’occurrence à un premier niveau 51 d’anticipation (par exemple, à 1 Km du point 3), une deuxième probabilité d’occurrence à un deuxième niveau 52 d’anticipation (par exemple, à 500 m du point 3), une troisième probabilité d’occurrence à un troisième niveau 53 d’anticipation (par exemple, à 200 m du point 3), et une quatrième probabilité d’occurrence à un quatrième niveau 54 d’anticipation (par exemple, à 50 m du point 3) sont affectées au préalable (lors d’une phase de conception) à l’événement 41 redouté.
[0028] En effet, pour chaque événement 41 -43 redouté, une pluralité de niveaux 51 -54 d’anticipation peut être envisagée. Ces niveaux 51 -54 d'anticipation comprennent, par exemple, des niveaux extrêmes à savoir très anticipé (le véhicule 1 automobile étant suffisamment loin du point 3) d’un côté et l’absence totale d'anticipation de l'autre (le véhicule 1 automobile étant sensiblement au point 3). Entre ces deux niveaux, plusieurs autres niveaux d’anticipation intermédiaires peuvent être envisagés. Ainsi, pour chaque évènement 41 redouté associé à une situation 31 de conduite, une première probabilité d'occurrence associée à la distance d (c.à.d. à un premier niveau 51 d’anticipation) et au moins une deuxième probabilité d'occurrence associée à une distance inférieure à la distance d (c.à.d. à un deuxième niveau 52-54 d’anticipation) sont déterminées. Par exemple, dans le cas de cinq situations de conduite, de deux évènements redoutés par situation, et de quatre niveaux d'anticipation pour chaque événement redouté, quarante probabilités d'occurrence sont donc à déterminer par le dispositif 2.
[0029] Dans l'exemple illustré par la figure 3, une probabilité d'occurrence de l'évènement 41 redouté est déterminée à quatre niveaux 51 -54 d'anticipation différents
- une première probabilité d'occurrence de l’évènement 41 redouté très faible voire nulle, car elle correspond à une identification de la situation 31 de conduite très anticipée à une première distance ou, de manière équivalente, à une première durée du point 3 ;
- une deuxième probabilité d'occurrence de l’évènement 41 redouté plus élevée que la première probabilité d'occurrence, car on aura pu anticiper, mais à une deuxième distance (respectivement, une deuxième durée) inférieure à la première distance (respectivement, la première durée) ;
- une troisième probabilité d’occurrence de l’évènement 41 redouté encore plus élevée que la première probabilité d'occurrence, car on a bien détecté la situation 31 de conduite mais il faut la gérer sans avoir pu l'anticiper;
- une quatrième probabilité d'occurrence de l’évènement redouté maximale car la situation 31 de conduite n’a pas été identifiée.
[0030] Des probabilités d'occurrence en fonction du niveau d’anticipation de la situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile sont donc affectées à chacun des évènements redoutés associés à la situation 31 de conduite.
[0031 ] Par ailleurs, le dispositif 2 est configuré pour déterminer (étape 24 sur la figure 2) un taux 61 -64 d'erreur dans l'identification de la situation 31 de conduite à chaque niveau 51 - 54 d'anticipation. En d'autres termes, le dispositif 2 détermine un coefficient de fiabilité (ou de performance) ou un taux de classification correcte de la situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile compte tenu des données collectées à une distance prédéfinie du point 3. Ce taux d'erreur est déterminé pour chaque situation de conduite et pour chaque niveau d’anticipation. Par exemple, si on a cinq situations de conduite et quatre niveaux d'anticipation, le dispositif 2 calcule vingt taux d'erreur.
[0032] Le dispositif 2 calcule (étape 25 de la figure 2) un risque d'occurrence de chacun des évènements 41 -43 redouté associé à une situation 31 de conduite. A la distance d, ce calcul intègre (ou prend en compte) les probabilités d'occurrence de chaque évènement 41 redouté à plusieurs niveaux 51 -54 d’anticipation et le taux d'erreur dans la détermination de la situation 31 de conduite à laquelle cet évènement 41 redouté est associé. Le risque d’occurrence d’un événement 41 redouté est, dans un mode de réalisation, un cumul des probabilités d’occurrence de cet événement 41 redouté à plusieurs niveaux 51 -54 d’anticipation compte tenu d’un taux d'erreur dans la détermination de la situation 31 de conduite. Le risque d'occurrence d'un évènement redouté est, par exemple, égal à la somme des produits de sa probabilité d'occurrence à chacun des niveaux 51 -54 d’anticipation par un moins le taux d'erreur dans la détermination de la situation de conduite à laquelle cet évènement 41 redouté est associé.
[0033] Dans un mode de réalisation, le calcul du risque d'occurrence d'un évènement 41 redouté à la distance d intègre, en outre, le risque d'occurrence de cet évènement 41 redouté précédemment calculé à une distance supérieure à la distance d.
[0034] Le taux d'erreur dans l'identification d'une situation 31 de conduite intègre, dans un mode de réalisation, un coefficient de fiabilité de chacune des données utilisées pour identifier cette situation 31 de conduite. Autrement dit, pour déterminer un taux d'erreur dans l'identification d'une situation 31 de conduite, un coefficient de fiabilité est associé à chacune des données récupérées sur la base desquelles cette situation 31 de conduite est identifiée. Le taux d'erreur dans l'identification d'une situation 31 de conduite est une combinaison des coefficients de fiabilité associés aux données sur la base desquelles la situation 31 de conduite est déterminée. Cette combinaison est, par exemple, une pondération des données collectées par leurs coefficients de fiabilité respectifs.
[0035] Dans un autre mode de réalisation, le taux d'erreur dans l'identification d'une situation 31 de conduite intègre un coefficient de pertinence, par rapport à la situation 31 de conduite identifiée, de chacune des données utilisées pour l'identification de la situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile à un niveau 51 d'anticipation. Autrement dit, le taux d'erreur dans l'identification d'une situation 31 de conduite intègre le niveau de corrélation de chacune des données utilisées avec la situation 31 de conduite identifiée.
[0036] Dans un autre mode de réalisation, les données récupérées par le dispositif 2 sont, pour chaque situation 31 de conduite et pour chaque niveau 51 -54 d’anticipation, pondérées ou évaluées selon deux critères :
- la performance ou la fiabilité de chaque mesure (fiabilité d'un capteur de pluie, ou celle d'un capteur de température par exemple) ;
- la pertinence (ou la corrélation) de la mesure avec la situation 31 de conduite identifiée (par exemple, la mesure d’un capteur de pluie par rapport à une conduite sur route mouillée, ou une température mesurée positive par rapport à une conduite sur route enneigée).
[0037] Il en résulte une combinaison d'un premier coefficient de fiabilité et d'un deuxième coefficient de pertinence qui est appliquée à chaque donnée récupérée par le dispositif 2 à la distance d pour déterminer une situation 31 de conduite du véhicule 1 automobile. Une donnée récupérée peut avoir un coefficient de performance (respectivement, de pertinence) différent d'une situation 31 de conduite à une autre et d'un niveau d'anticipation à un autre.
[0038] Lorsque le risque d'occurrence d'un évènement redouté est supérieur à un seuil prédéfini ou, plus généralement, lorsque, compte tenu des risques d'occurrence des évènements redoutés calculés, une adaptation de la conduite du véhicule 1 automobile est considérée nécessaire, le dispositif 2 génère une alerte. Cette alerte est, dans un mode de réalisation, communiquée à l'attention du conducteur du véhicule 1 automobile. Cette alerte peut être sonore (par exemple, une tonalité ou un message associé à une interruption ou un refus d'activation du mode de conduite autonome, ou à une demande de reprise en main de la conduite), visuelle via une interface homme-machine, et/ou par vibration dans le volant ou les pédales pour inviter le conducteur à reprendre le contrôle de la conduite.
[0039] Dans un mode de réalisation, l’alerte émise à l’attention du conducteur comprend une information concernant la situation 31 de conduite et/ou l'évènement redouté (de type adhérence insuffisante sur chaussée mouillée, ou un coefficient d'adhérence en code couleur), et/ou des recommandations (limitation d'allure, changement de route, activation de dispositifs aptes à améliorer la contrôlabilité du véhicule 1 automobile par exemple) pour éviter une collision par exemple. Dans un autre mode de réalisation, l'alerte générée comprend un message associé à un refus d'activation du mode de conduite autonome ou un message associé à une interruption du mode de conduite autonome parce que les conditions d'adhérence ne sont pas favorables. Dans un autre mode de réalisation, l'alerte générée comprend un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle en cours (réduire la vitesse, changer de voie de circulation, augmenter la distance entre les véhicules par exemple).
[0040] Le dispositif 2 comprend des moyens d'acquisition de données, des moyens de calcul, et des moyens d'alerte pour, respectivement, l'acquisition de données, le traitement des données acquises, et générer, si besoin, une alerte. Le dispositif 2 peut être embarqué dans le véhicule 1 automobile (un calculateur du véhicule 1 automobile) ou au moins partiellement distant. Dans ce dernier cas, le dispositif 2 comprend des moyens de communication apte à communiquer avec le véhicule 1 automobile ou à un serveur auquel ce véhicule 1 automobile est connecté pour récupérer des mesures effectuées par des capteurs embarqués dans ce véhicule 1 automobile ou pour communiquer une alerte à l'attention du conducteur de ce véhicule 1 automobile.
[0041 ] Avantageusement, les modes de réalisation décrits ci-dessus pour évaluer le risque d'occurrence, en un point d’un segment de route à parcourir par un véhicule 1 automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule 1 automobile permettent
- de prévenir un risque de perte d'adhérence de façon à pouvoir adapter en conséquence la conduite du véhicule 1 automobile;
- d'améliorer la prédictibilité des conditions d'adhérence du véhicule 1 automobile sur la route;
- de rendre le système de conduite autonome conscient de la notion d'adhérence de façon à pouvoir autoriser ou interrompre la fonction de conduite autonome en fonction des risques de perte d'adhérence; - de renforcer les mesures de sécurité dans des situations de conduite susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule 1 automobile ;
- d'alerter au moment approprié le conducteur du risque d'occurrence d'un évènement redouté.

Claims

Revendications
[Revendication 1] Méthode pour évaluer un risque d'occurrence, en un point (3) d’un segment (4) de route à parcourir par un véhicule (1) automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule (1) automobile, cette méthode comprenant les étapes suivantes
- récupération (21), lorsque le véhicule (1) automobile est à une première distance (d) dudit point, d'au moins une première donnée relative à l'adhérence du véhicule (1) automobile ;
- identification (22), sur la base de ladite au moins une première donnée, d'une situation (31) de conduite du véhicule (1) automobile parmi une liste de situations (31-33) de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entraîner une dégradation de l'adhérence du véhicule (1) automobile;
- détermination (23) d'une première probabilité d'occurrence d'au moins un évènement (41) redouté associé à la situation de conduite identifiée, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance (d) et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- détermination (23) d’au moins une deuxième probabilité d'occurrence dudit au moins un évènement (41) redouté, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- détermination (24) d'un taux (61) d'erreur dans l'identification de la situation (31) de conduite lorsque le véhicule (1) automobile est à la première distance (d) dudit point;
- calcul (25) d'un risque d'occurrence dudit au moins un évènement (41) redouté intégrant ladite première probabilité d'occurrence, la deuxième probabilité d’occurrence et ledit taux d'erreur.
[Revendication 2] Méthode selon la revendication précédente, caractérisée en ce que le taux (61) d'erreur intègre un coefficient de fiabilité de ladite au moins une première donnée.
[Revendication 3] Méthode selon la revendication 1 ou 2, caractérisée en ce que le taux (61) d'erreur intègre un coefficient de pertinence de ladite au moins une première donnée par rapport à la situation (31) de conduite identifiée lorsque le véhicule (1) automobile est à la première distance (d) dudit point (3).
[Revendication 4] Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce qu'elle comprend, en outre, une étape de génération d'une alerte, lorsque le risque d'occurrence calculé est supérieur à une valeur seuil prédéfinie.
[Revendication 5] Méthode selon la revendication précédente, caractérisée en ce que l'alerte générée comprend un message associé à un refus d'activation d'un mode de conduite autonome, un message associé à une interruption d'un mode de conduite autonome, ou un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle.
[Revendication 6] Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que ladite au moins une première donnée est récupérée depuis un capteur embarqué dans le véhicule (1) automobile ou depuis un serveur distant.
[Revendication 7] Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que ladite au moins une première donnée est une information météorologique.
[Revendication 8] Dispositif (2) pour évaluer un risque d'occurrence, en un point (3) d’un segment (4) de route à parcourir par un véhicule (1) automobile, d’un événement redouté lié à l'adhérence du véhicule (1) automobile, ce dispositif étant configuré pour
- récupérer, lorsque le véhicule (1) automobile est à une première distance (d) dudit point (3), d'au moins une première donnée relative à l'adhérence du véhicule (1) automobile ;
- identifier, sur la base de ladite au moins une première donnée, une situation (31) de conduite du véhicule (1) automobile parmi une liste de situations (31-33) de conduite prédéfinies considérées susceptibles d'entrainer une dégradation de l'adhérence du véhicule (1) automobile;
- déterminer une première probabilité d'occurrence d'au moins un évènement (41) redouté associé à la situation (31) de conduite identifiée, la première probabilité d'occurrence étant associée à ladite première distance (d) et affectée au préalable audit au moins un évènement (41) redouté;
- déterminer au moins une deuxième probabilité d'occurrence dudit au moins un évènement (41) redouté, la deuxième probabilité d'occurrence étant associée à une deuxième distance inférieure à la première distance et affectée au préalable audit au moins un évènement redouté ;
- déterminer un taux d'erreur dans l'identification de la situation (31) de conduite lorsque le véhicule (1) automobile est à la première distance (d) dudit point (3);
- calculer un risque d'occurrence dudit au moins un évènement (41) redouté intégrant ladite première probabilité d'occurrence, ladite deuxième probabilité d'occurrence et ledit taux d'erreur.
[Revendication 9] Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il est, en outre, configuré pour générer une alerte lorsque le risque d'occurrence calculé est supérieur à une valeur seuil prédéfinie, cette alerte comprenant un message associé à un refus d'activation d'un mode de conduite autonome, un message associé à une interruption d'un mode de conduite autonome, ou un message pour une adaptation d'un mode de conduite manuelle. [Revendication 10] Véhicule (1) automobile comprenant le dispositif (2) de la revendication 8 ou 9.
PCT/FR2022/050061 2021-02-16 2022-01-11 Méthodes et systèmes pour estimer une probabilité d'occurrence d'un événement redouté lié à l'adhérence d'un véhicule automobile WO2022175608A1 (fr)

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