WO2022180253A1 - Procédé de contrôle d'un système d'éclairage d'un véhicule automobile - Google Patents

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WO2022180253A1
WO2022180253A1 PCT/EP2022/054886 EP2022054886W WO2022180253A1 WO 2022180253 A1 WO2022180253 A1 WO 2022180253A1 EP 2022054886 W EP2022054886 W EP 2022054886W WO 2022180253 A1 WO2022180253 A1 WO 2022180253A1
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WO
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lighting
initial
detection
zone
objects
Prior art date
Application number
PCT/EP2022/054886
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English (en)
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Mickael MIMOUN
Rezak Mezari
Hafid EL IDRISSI
Yasser ALMEHIO
Original Assignee
Valeo Vision
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Publication date
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    • B60Q2800/00—Features related to particular types of vehicles not otherwise provided for
    • B60Q2800/10—Autonomous vehicles

Definitions

  • the invention relates to the field of automotive lighting. More specifically, the subject of the invention is a lighting system for a motor vehicle.
  • Modern motor vehicles tend to be equipped, more and more frequently, with partial or total autonomous driving systems.
  • This type of system is intended to replace the human driver of the vehicle, during only part of his journey under certain conditions, in particular speed or environment, or during his entire journey.
  • the autonomous driving system controls, among other things, all or part of the various components of the motor vehicle likely to affect its trajectory or its speed, and in particular steering components, braking components and motorization components or transmission.
  • the vehicle In order to be able to carry out this check automatically, without endangering the lives of the occupants of the vehicle or that of other road users, the vehicle is equipped with a set of sensors and one or more computers capable of processing the data acquired by these sensors in order to estimate the environment in which the vehicle is traveling.
  • the autonomous driving system thus controls the various components mentioned according to a route instruction and this estimate of the environment in order to lead its passengers to their destination while guaranteeing their safety and that of third parties.
  • All of the sensors available in a vehicle generally include a camera capable of acquiring images of all or part of the road scene.
  • This type of sensor is appreciable given the high image resolutions and acquisition frequency it is capable of offering.
  • this sensor has a significant drawback, namely its relationship with the illumination of the road scene. It is in fact necessary for the road scene to be sufficiently illuminated for the objects present in this scene to be able to be detected by the image processing software used in the computer(s) of the autonomous driving system. In the absence of sufficient lighting, an object could not be detected, which would be particularly harmful in the event that this object is a road user or an obstacle towards which the vehicle is heading.
  • these lighting systems emit light beams whose emission zones on the road and the photometries in these zones of emission are intended to assist the driver in perceiving objects.
  • these light beams are absolutely not optimized for a camera and their emission zones and/or their photometries in these zones may not be sufficient or suitable to allow the detection of an object in an image acquired by this camera. .
  • the present invention is thus placed in this context and aims to meet the cited need, by proposing a solution capable of producing, from a motor vehicle, road lighting, distinct from that obtained by means of lighting beams existing ones, and making it possible to maximize the probability that an object on the road can be detected from an image of the road scene acquired by a camera of the vehicle.
  • the invention thus proposes to collect data relating to the position of objects on the road, classified into at least one set of object types, and in particular several sets of object types, defined beforehand. These data make it possible to describe at least one zone in which any new object, belonging to one of the types of this or these sets, which will be detected by the detection system of the motor vehicle will be likely to be present.
  • each of these sets of types of objects may require lighting characteristics specific to this set, in particular due to the ability of these types of object to reflect the light they receive towards the detection system or again due to the ability of these types of objects to contrast with the rest of the road scene depending on the light they receive. It is thus possible to define for each set of object types a photometry allowing to maximize the probability that an object of this type is actually detected by the detection system.
  • the lighting likely to be emitted by the lighting system can thus be segmented into light beams, each light beam being emitted in one of said initial detection zones with its own photometry and dedicated to the types of objects likely to appear in this area. It is therefore understood that the dedicated zones and photometries are thus intended entirely for the support of the image acquisition system, and no longer for the driver of the motor vehicle. These light beams are thus "default" light beams, emitted prior to any detection which will then be operated by the detection system. Each detection of an object, in an initial detection zone, operated by the detection system may then lead to a modification of the light beam emitted in this zone, for example for the purpose of tracking the object or of not dazzling the the object.
  • the image acquisition system can be a camera capable of acquiring images of a road scene at the front, or at the rear, of the motor vehicle, or as a variant, one or more cameras capable acquiring images of the road scene all around the motor vehicle.
  • the detection system may comprise one or more processing units arranged to implement image processing algorithms acquired by the image acquisition system in order to detect objects, in particular objects of said types of l set of types, in said images.
  • the detection system may comprise one or more additional sensors, in particular a laser scanner, a radar or an infrared sensor, and possibly a processing unit arranged to implement algorithms for merging data from the detection system. image acquisition and this or these other sensors.
  • the data set relating to the position of the objects can be acquired, beforehand, under daytime conditions.
  • the data set relating to the position of the objects, acquired during the acquisition step comprises, for each object, the so-called initial position of this object at the moment when it has been detected by the detection system.
  • the step of determining said model comprises, for each type of object of said set, a step of modeling, from the data set, a zone, called the first detection zone of said type of object, encompassing all the initial positions of objects of said type of object.
  • said initial detection zone is determined from the first detection zones of all the types of objects of said set.
  • the step of determining said model may include, for each type of object of each set, a step of modeling, from the data set associated with this set, a zone, called the first detection zone of said type of object, encompassing all initial positions of objects of said object type.
  • each initial detection zone is determined from the first detection zones of all the types of objects in the same set.
  • the or each initial detection zone could be formed from the combination of all the first detection zones of all the types of objects of the or of the same set.
  • each step of modeling the zone of first detection of a type of object implements an automatic learning algorithm, making it possible to determine the zone of first detection from the initial positions objects of said object type.
  • said machine learning algorithm may comprise, without being limiting, a supervised or unsupervised trained learning algorithm, for example of the type: linear or nonlinear regression, naive Bayesian classifier, support vector machine or neural network, a K-means type algorithm.
  • the machine learning algorithm could be trained to determine, from a plurality of data sets each comprising initial positions, in environment of the vehicle, of a plurality of objects of types belonging to one of said sets, a first detection zone for each type of object, so that the initial detection zones, each formed by the combination of all the zones of first detection of the types of objects of the same set, are disjoint.
  • the automatic learning algorithm can be trained to determine, for each type of object, a border of a zone such that the probability that an object of said type of object is detected there is greater at a given threshold and/or such that the probability that an object of a type other than said type of object is detected therein is less than a given threshold.
  • each threshold may be separate for each type of object.
  • said initial photometry of the light beam is determined as a function of at least one of the types of objects of the set of types of objects.
  • said initial photometry of the light beam is determined according to the zones of first detection of each of the types of objects of the set of types of objects, and in particular according to the position of each first detection zone in the environment of the motor vehicle.
  • the method comprises a step of supplying at least one range of values of a parameter relating to the behavior of the motor vehicle or to the environment.
  • the step of determining the lighting model associated with said set is a step of determining a lighting model, associated with said set, variable according to said values of the parameter.
  • the parameter relating to the behavior of the motor vehicle could be the speed of the motor vehicle and/or the trajectory of the motor vehicle and/or the yaw of the motor vehicle.
  • the parameter relating to the environment of the motor vehicle may be the meteorological conditions and/or the profile of the road, and in particular its curvature and/or its slope, and/or a datum of the position of the motor vehicle, in particular a GPS (Global Positioning System) data.
  • GPS Global Positioning System
  • variable lighting model is meant a lighting model whose initial detection zone has a shape, dimensions and/or a position in the environment of the vehicle which varies according to the value of said parameter and/or whose photometry initial variable as a function of the value of said parameter.
  • the variable lighting model defines a plurality of initial detection and/or initial photometry zones associated with the same set of object types and each associated with a given value of said range of values of said parameter .
  • the step of determining said model comprises, for each type of object of said set and for each value of said range of values of said parameter, a step of modeling, from the data set, a first detection zone of said type of object, encompassing all the initial positions of the objects of said type of object for which the parameter had said value during the acquisition of this initial position.
  • each of the initial detection zones associated with the same set of object types is determined from the first detection zones of all the object types of said set which are associated with the same value of said parameter.
  • the initial detection zone determined for the first model could be a low zone
  • the initial detection zone determined for the second model could be a central zone
  • the initial detection zone determined for the third model could be a zone high.
  • the light beam has, in the initial detection zone, an initial photometry adapted to help the object detection system to detect the appearance of objects of a given type.
  • the motor vehicle and/or the detected object can move, causing a movement of the detected object in the frame of reference of the image acquisition system.
  • the initial photometry although adapted during the initial detection of this object, may no longer be appropriate later, due to this displacement.
  • the step of detecting the object of the given type can include a sub-step of estimating the position of this object.
  • the step of controlling the lighting system comprises a step of generating a zone in the light beam at the level of the detected object, the zone having a photometry adapted to the type of the detected object and a step of displacement of said zone according to the displacement of the object detected in the frame of reference of the image acquisition system.
  • "Area with suitable photometry” means an area whose dimensions, shape, position in the road scene and/or photometry is adapted to the type of detected object.
  • the zone may be a zone centered on the vehicle detected and whose light intensity is lower than a given glare threshold.
  • the area may be an area centered on the detected pedestrian and whose light intensity is greater than a given detection threshold.
  • Said predetermined regulatory lighting and/or signaling beam may, for example, be a regulatory crossing type beam or a regulatory road type beam.
  • the control step may include a sub-step of extinguishing the light beam exhibiting the initial photometry in the initial detection zone.
  • the invention also relates to a motor vehicle, comprising an object detection system comprising a system for acquiring images of all or part of the environment of the vehicle, a lighting system, an autonomous driving system partial or total, and a controller of the lighting system, the controller being arranged to implement the control step of the method according to the invention.
  • an object detection system comprising a system for acquiring images of all or part of the environment of the vehicle, a lighting system, an autonomous driving system partial or total, and a controller of the lighting system, the controller being arranged to implement the control step of the method according to the invention.
  • the invention also relates to a lighting system of a motor vehicle according to the invention.
  • the lighting system comprises at least one light module capable of emitting a pixelated light beam and a controller capable of receiving an instruction to emit a given light function and arranged and for controlling the light module to emit a pixelated illumination beam having characteristics determined according to said instruction.
  • the light module is arranged so that the pixelated light beam is a light beam comprising a plurality of pixels, for example 500 pixels with dimensions between 0.05° and 0.3°, distributed according to a plurality of rows and columns, for example 20 rows and 25 columns.
  • the light module may comprise a plurality of elementary light sources and an optical device arranged to emit together said pixelated light beam.
  • the controller can be arranged to selectively control each of the elementary light sources of the light module so that this light source emits an elementary light beam forming one of the pixels of the pixelated light beam.
  • Light source means any light source possibly associated with an electro-optical element, capable of being activated and controlled selectively to emit an elementary light beam whose light intensity is controllable. It may in particular be a light-emitting semiconductor chip, a light-emitting element of a monolithic pixelated light-emitting diode, a portion of a light-converting element excitable by a light source or even a light source associated with a liquid crystal or a micro-mirror.
  • the motor vehicle 1, shown in , comprises an object detection system 2.
  • This detection system 2 comprises an image acquisition system 21.
  • This system 21 comprises a camera capable of acquiring images of the road scene all around the motor vehicle 1.
  • the detection system 2 also comprises a processing unit (not shown) arranged to implement image processing algorithms acquired by the camera 21 in order to detect objects in said images.
  • the motor vehicle 1 comprises a lighting system 3, comprising a plurality of light modules 31 to 36, each capable of emitting a pixelated light beam in a given direction, the lighting system 3 thus being able to illuminate the road all around the vehicle car 1.
  • the motor vehicle 1 comprises a lighting system controller 3, able to selectively control each of the light modules 31 to 36 and to selectively control each of the pixels of the pixelated light beams likely to be emitted by these light modules 31 to 36.
  • the motor vehicle 1 comprises a total autonomous driving system arranged to control, when the motor vehicle is in an autonomous driving mode, the steering components, the braking components and the engine or transmission components of the motor vehicle, in particular by function of the objects detected by the processing unit of the detection system 2 in the images acquired by the camera 21.
  • the method of will be a method of controlling the light modules 31 and 32, and will be described in connection with the at which each represent a road scene in front of the vehicle, as it can be viewed by the camera 21 and as it can be illuminated by the light modules 31 and 32, it being understood that the method is also implemented works for side road scenes and at the rear of the vehicle by controlling the light modules 33 to 36 .
  • a plurality of sets of object types G 1 to G N will have been defined beforehand, each set Gi grouping together one or more types of objects T i , j .
  • this step E1 is simplified by defining a first set G 1 of object types T 1 , 1 grouping road signs, a second set G 2 of object types T 2,1 and T 2 ,2 grouping, respectively, pedestrians and vehicles, and a third set G 3 of type of objects T 3.1 grouping ground markings and obstacles likely to be reached by the vehicle in less than two seconds .
  • objects of type T 1.1 will be represented by squares
  • objects of type T 2.1 will be represented by circles
  • objects of type T 2.2 will be represented by triangles
  • objects of type T 3.1 will be represented by stars.
  • a plurality of data sets S 1 to S N are acquired.
  • Each datum P i , j , k of a data set S i represents a set of positions of an object O i , j , k of a type T i , j belonging to a set G i , estimated by a system detection of a motor vehicle, similar to the detection system 2 and comprising a camera similar to the camera 21.
  • This set of positions P i , j , k combines all the positions of this object O i , j , k from an initial position P i , j , k (0) of this object, estimated at the moment when it was detected by the detection system in the field of the camera, up to a final position, estimated at the last instant preceding the disappearance of the camera field object.
  • Each data set S i further comprises, for each datum P i , j , k of this set representing a set of positions of an object, the speed V i,j,k of the motor vehicle when the set of positions of this object has been estimated.
  • each of the data sets S 1 to S N is split into a plurality of sub-data sets S 1 ,1 to S N ,M , each data item P i , j , k of a data set S i being attributed to a subset S i,l if the speed V i,j,k (0) of the motor vehicle, at the time of acquisition of the initial position P i , j , k (0) of l object O i , j , k , is included in the range ⁇ V l .
  • the subset S i,l contains all the initial positions P i , j , k (0) of the objects O i , j , k whose type T i,j belongs to the set G i and whose initial speed V i,j,k (0) is within the range ⁇ V l .
  • a zone Z i,j,l for each type of object T i,j of each set Gi and for each speed range ⁇ V l , a zone Z i,j,l , called the first detection zone of this type of object is modelled.
  • This zone Z i,j,l encompasses all the initial positions P i , j , k (0) of objects O i , j , k of type of object T i,j and whose initial speed V i,j,k (0) is included in the range ⁇ V l .
  • a support vector machine has been previously trained to determine, in a supervised manner and from a plurality of points labeled with different labels and positioned in a space, for each label, a border of an area such that the number of points labeled with this label and present in this zone is greater than a given threshold and such that the number of points labeled with a label other than this label and present in this zone is less than a given threshold.
  • each of the sub-data sets S i ,l for the same range ⁇ V l is then supplied as input to the support vector machine trained beforehand, as well as thresholds for each type of object and for each range, to determine zones Z i, j , l of first detection of objects of type T i, j .
  • Each zone Z i, j, l thus encompasses the initial positions P i , j , k (0) of the objects O i , j , k of object type T i,j and whose initial speed V i,j,k (0) is included in the range ⁇ V l .
  • each zone Z i, j, l is thus modeled by the neural network so that the probability that an object O i , j , k of object type T i,j is detected there, when the initial speed V i,j,k (0) is within the range ⁇ V l , is maximum and the probability that an object O i , j , k of a type other than said type of object T i, j , when the initial speed V i,j,k (0) is within the range ⁇ V l , y is either detected or minimum.
  • an initial detection zone A i,l is determined by combining the first detection zones Z i, j,l of the objects of type T i,j belonging to the same set G i .
  • the sub-data sets S 1, 2 , S 2, 2 and S 3, 2 for initial speeds comprised between 50 and 90 km/h.
  • The also shows the zones Z 1 , 1 , 2 , Z 2 , 1 , 2 , Z 2 , 2 , 2 and Z 3 , 1 , 2 , respectively associated with the types T 1.1 , T 2.1 , T 2.2 and T 3.1 determined at the end of step E51 and the zones A 1.2 , A 2.2 and A 3.2 determined at the end of step E52.
  • The also shows the zones Z 1 , 1 , 3 , Z 2 , 1 , 3 , Z 2 , 2 , 3 and Z 3 , 1 , 3 , respectively associated with the types T 1.1 , T 2.1 , T 2.2 and T 3.1 determined at the end of step E51 and the zones A 1.3 , A 2.3 and A 3.3 determined at the end of step E52.
  • the zones A 1.1 , A 1.2 and A 1.3 associated with the set G 1 of the traffic signs are zones rather located in the upper part of the road scene
  • the zones A 2.1 , A 2 ,2 and A 2,3 associated with the set G 2 of road users are zones located rather in the center of the road scene
  • the zones A 3,1 , A 3,2 and A 3,3 associated in the set G 3 of the objects in the immediate navigable space of the vehicle are zones located rather in the lower part of the road scene.
  • Each initial detection zone A i,l is a zone of space in which the probability that an object, of type T i,j belonging to a set G i associated with this zone, can be detected by the detection system 2 from an image acquired by the camera 21, is particularly high.
  • an initial photometry P i,l is determined making it possible to improve the detection performance of the detection system 2 taking into account the types of objects of this set G i .
  • the determination of this initial photometry P i,l may comprise the determination of a minimum, average and/or maximum light intensity of a light beam intended to be emitted by the lighting system 3 in the initial detection zone A i , l , or even the determination of a light intensity for a plurality of pixels, for a plurality of groups of pixels or even for all the pixels of a light beam intended to be emitted by the lighting system 3 in the zone of initial detection A i,l .
  • the lighting emitted by the light modules 31 and 32 is substantially parallel to the ground.
  • the retroreflection of this lighting towards the camera 21 will therefore be not very intense, so that it is necessary for the average light intensity of a light beam emitted in these zones to be high in order to allow the detection of a marking or of an obstacle in these areas.
  • the lighting emitted by the light modules 31 and 32 will be substantially perpendicular to a road user.
  • This lighting will therefore be reflected satisfactorily towards the camera 21, so that the average light intensity of a light beam emitted in these zones may be lower than that of a beam emitted in the zones A 3.1 , A 3 .2 and A 3.3 .
  • the lighting emitted by the light modules 31 and 32 will also be substantially perpendicular to a traffic sign. Since a traffic sign is usually provided with a reflective coating, this lighting will be retroreflected by being amplified. It is therefore necessary for the average light intensity of a light beam emitted in these areas to be low so as not to saturate the sensors of the camera 21.
  • step E52 all of the initial detection zones A i,l and the initial photometry P i,l , for all the ranges ⁇ V 1 to ⁇ V M and for the same set G i , forms a lighting model M i associated with this set G i .
  • steps E1 to E52 making it possible to determine these lighting models M 1 to M N , for the sets G 1 to G N , are carried out by a computer unit, comprising a memory in which the sets G 1 to G N and the speed ranges ⁇ V 1 to ⁇ V M defined in steps E1 and E1', as well as the data sets S 1 to S N , and a processor able to implement these steps.
  • the computer unit is separate from the motor vehicle 1, the steps E1 to E52 thus being carried out prior to the following steps.
  • the models M 1 to M N are loaded into a memory of the controller of the lighting system 3, for example in the form of images in which each pixel represents a pixel of a pixelated light beam intended to be emitted by the modules 31 and 32, the gray level of the pixel of the image representing a light intensity setpoint of an elementary light beam capable of being emitted by these modules 31 and 32 to form the pixel of the pixelated light beam.
  • a step E6 when the motor vehicle 1 is in autonomous driving mode, the light modules 31 and 32 of the lighting system 3 are controlled by the controller to emit, towards the front of the vehicle, an overall light beam F formed of several light beams F i each conforming to one of the models M 1 to M N .
  • the speed of the motor vehicle being included in one of the ranges ⁇ V l , each light beam F i is emitted in the initial detection zone A i,l with the initial photometry P i,l .
  • These light beams F 1 to F N are light beams emitted by default, in the absence of detection of an object on the road.
  • The represents a road scene, illuminated by means of the beams F 1 , F 2 and F 3 , emitted simultaneously by the light modules 31 and 32, to together form a global segmented light beam F.
  • the motor vehicle travels at a speed of between 50 and 90 km/h.
  • steps E7 and E8 relate to the adaptation of the global segmented beam F carried out following the detection of an object O, while the step E9 relates to the passage of the vehicle from an autonomous driving mode in a manual drive mode.
  • an object O 1 is detected by the detection system 2, and is classified by this detection system 2 as being of a type T 2 , 1 belonging to a set G i .
  • Another object O 2 is detected by the detection system 2, and is classified by this detection system 2 as being of a type T 2 , 2 belonging to this set G 2 .
  • the object O 1 is a motor vehicle and the object O 2 is a pedestrian, these objects being indeed in the initial detection zone A 2,2 .
  • the objects O 1 and O 2 are thus illuminated by the beam F2, whose P2.2 photometry makes it possible to improve the detection performance of these types of objects by the detection system 2.
  • a step E8 following the detection of an object O, the controller controls the lighting system 3 to generate a zone B in the light beam, centered on the object O and having a photometry adapted to the type of this object O.
  • the controller controls the modules 31 and 32 to generate, in the beam F2, a zone B 1 of less intensity, centered on the object O 1 and an over-intensified zone B 2 , centered on the object O 2 .
  • the zone B 1 allows the detection system 2 to continue to detect the vehicle O 1 during its movement and the movement of the vehicle 1 without however dazzling a possible driver of this vehicle.
  • Zone B 2 allows the detection system 2 to continue to detect the pedestrian O 2 during the movement of the vehicle 1.
  • the zones B 1 and B 2 thus remain centered on these objects O 1 and O 2 during their movements in the field of the camera 21, the estimation of the position of these objects O 1 and O 2 at a given instant allowing the controller to move the zones B 1 and B 2 at the following instant, as shown in , until the objects O 1 and O 2 leave the field of the camera.
  • the controller of the lighting system then controls the modules 31 and 32 so that the light beam F2 conforms to the default lighting model M 2 .
  • a step E9 when the autonomous driving system receives an instruction I to resume manual control of the motor vehicle 1, the controller controls the lighting system and in particular the light modules 31 and 32 to gradually transform the light beam overall F a beam of the regulatory crossing type LB. If the autonomous driving system receives an instruction to pass from the motor vehicle 1 into an autonomous mode, the controller then controls the lighting system 3 for the emission of F 1 , F 2 and F 3 , conforming to the models respectively M 1 , M 2 and M 3 , by light modules 31 and 32
  • the preceding description clearly explains how the invention makes it possible to achieve the objectives which it has set itself, and in particular by proposing a method for controlling a lighting system of a motor vehicle, in which data relating to the position of objects, classified according to their types, make it possible to describe at least one zone in which any new object, belonging to one of these types will be likely to be present, and in which a photometry is defined making it possible to maximize the probability that an object of this type is actually detected by a detection system of the motor vehicle. Thanks to the invention, the light beams emitted by the lighting system are thus intended entirely to support the image acquisition system of the detection system.
  • 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. It is possible in particular to envisage other types of detection system than that described, and in particular systems combining an image acquisition system with other types of sensors, the detection and estimation of the position of objects on the route being for example produced by a fusion of multi-sensor data. It is also possible to envisage other types of objects than those described. We can also consider other examples of methods for modeling the first detection zones, and in particular other types of automatic learning algorithm than the one described. It is also possible to consider modeling first detection zones as a function of parameters other than the speed of the vehicle.

Abstract

L'invention concerne un procédé de contrôle d'un système d'éclairage (3) d'un véhicule automobile (1) équipé d'un système de détection d'objets (2), le procédé comportant les étapes suivantes: (E1) définition d'au moins un ensemble de types d'objets (Gi) détectables, (E2) acquisition par le système de détection d'un jeu de données (Si) relatif à la position (Pi,j,k) d'une pluralité d'objets (Oi,j,k) de types (Ti,j) appartenant à audit ensemble, (E4, E51, E52) détermination d'un modèle d'éclairage (Mi) associé audit ensemble définissant au moins une zone (Ai,l), dite de détection initiale, et une photométrie (Pi,l), dite initiale, d'un faisceau lumineux (Fi) destiné à être émis dans la zone de détection initiale, (E6) contrôle du système d'éclairage pour l'émission d'un faisceau lumineux présentant la photométrie initiale dans la zone de détection initiale de ce modèle d'éclairage.

Description

Procédé de contrôle d’un système d’éclairage d’un véhicule automobile
L’invention concerne le domaine de l’éclairage automobile. Plus précisément, l’invention a pour objet un système d’éclairage d’un véhicule automobile.
Les véhicules automobiles modernes tendent à être équipés, de plus en plus fréquemment, de systèmes de conduite autonome partielle ou totale. Ce type de système est destiné à remplacer le conducteur humain du véhicule, pendant une partie seulement de son trajet sous certaines conditions, notamment de vitesse ou d’environnement, ou pendant la totalité de son trajet. A cet effet, le système de conduite autonome contrôle, entre autres, tout ou partie des différents composants du véhicule automobile susceptible d’affecter sa trajectoire ou sa vitesse, et notamment des composants de direction, des composants de freinage et des composants de motorisation ou de transmission.
Afin de pouvoir réaliser ce contrôle de façon automatique, sans mettre en danger la vie des occupants du véhicule ni celle des autres usagers de la route, le véhicule est équipé d’un ensemble de capteurs et d’un ou plusieurs calculateurs capables de traiter les données acquises par ces capteurs afin d’estimer l’environnement dans lequel circule le véhicule. Le système de conduite autonome contrôle ainsi les différents composants cités en fonction d’une consigne de trajet et de cette estimation de l’environnement afin de mener ses passagers à destination tout en garantissant leur sécurité et celle des tiers.
L’ensemble des capteurs disponibles dans un véhicule comporte généralement une caméra capable d’acquérir des images de tout ou partie de la scène de route. Ce type de capteur est appréciable compte tenu des résolutions d’image et de la fréquence d’acquisition élevées qu’il est capable d’offrir. En revanche, ce capteur présente un inconvénient important, à savoir sa relation avec l’éclairage de la scène de route. Il est en effet nécessaire que la scène de route soit suffisamment éclairée pour que les objets présents dans cette scène puissent être détectés par les logiciels de traitement d’image employés dans le ou les calculateurs du système de conduite autonome. A défaut d’éclairage suffisant, un objet pourrait ne pas être détecté, ce qui serait être particulièrement dommageable dans le cas où cet objet est un usager de la route ou un obstacle vers lequel se dirige le véhicule.
Il existe ainsi un besoin pour un éclairage permettant de maximiser la probabilité qu’un objet sur la route puisse être détecté à partir d’une image de la scène de route acquise par la caméra du véhicule.
Or, si les véhicules automobiles sont généralement équipés de systèmes d’éclairage de la route, comportant usuellement une paire de projecteurs, ces systèmes d’éclairage émettent des faisceaux lumineux dont les zones d’émission sur la route et les photométries dans ces zones d’émission sont destinées à aider le conducteur à percevoir des objets. En revanche, ces faisceaux lumineux ne sont absolument pas optimisés pour une caméra et leurs zones d’émission et/ou leurs photométries dans ces zones peuvent ne pas être suffisantes ou adaptés pour permettre la détection d’un objet dans une image acquise par cette caméra.
La présente invention se place ainsi dans ce contexte et vise à répondre au besoin cité, en proposant une solution capable de produire, à partir d’un véhicule automobile, un éclairage de la route, distinct de celui obtenu au moyen de faisceaux d’éclairage existants, et permettant de maximiser la probabilité qu’un objet sur la route puisse être détecté à partir d’une image de la scène de route acquise par une caméra du véhicule.
A ces fins, l’invention a pour objet un procédé de contrôle d’un système d’éclairage d’un véhicule automobile équipé d’un système de détection d’objets comportant un système d’acquisition d’images de tout ou partie de l’environnement du véhicule, le procédé comportant les étapes suivantes :
  1. Définition d’au moins un ensemble de types d’objets destinés à être détectés par le système de détection du véhicule automobile,
  2. Acquisition par le système de détection d’un jeu de données relatif à la position, dans l’environnement du véhicule, d’une pluralité d’objets de types appartenant à audit ensemble,
  3. Détermination, à partir du jeu de données, d’un modèle d’éclairage associé audit ensemble définissant au moins une zone, dite de détection initiale, associée à cet ensemble de types d’objets et adressable par le système d’éclairage, et une photométrie, dite initiale, d’un faisceau lumineux destiné à être émis par le système d’éclairage dans la zone de détection initiale associée à cet ensemble,
  4. Contrôle du système d’éclairage en fonction du modèle d’éclairage déterminé pour l’émission d’un faisceau lumineux présentant la photométrie initiale dans la zone de détection initiale de ce modèle d’éclairage.
L’invention se propose ainsi de recueillir des données relatives à la position d’objets sur la route, classés en au moins un ensemble de types d’objets, et notamment plusieurs ensembles de types d’objets, défini au préalable. Ces données permettent de décrire au moins une zone dans lesquels tout nouvel objet, appartenant à l’un des types de cet ou ces ensembles, qui sera détecté par le système de détection du véhicule automobile sera susceptible d’être présent. Or, chacun de ces ensembles de types d’objets peut requérir des caractéristiques d’éclairage spécifiques à cet ensemble, notamment du fait de la capacité de ces types d’objet à réfléchir de la lumière qu’ils reçoivent vers le système de détection ou encore du fait de la capacité de ces types d’objets à se contraster avec le reste de la scène de route en fonction de la lumière qu’ils reçoivent. Il est ainsi possible de définir pour chaque ensemble de types d’objets une photométrie permettant de maximiser la probabilité qu’un objet de ce type soit effectivement détecté par le système de détection. L’éclairage susceptible d’être émis par le système d’éclairage peut ainsi être segmenté en faisceaux lumineux, chaque faisceau lumineux étant émis dans l’une desdites zones de détection initiale avec une photométrie propre et dédiée aux types d’objets susceptibles d’apparaitre dans cette zone. On comprend donc que les zones et les photométries dédiées sont ainsi destinées entièrement au support du système d‘acquisition d’image, et non plus au conducteur du véhicule automobile. Ces faisceaux lumineux sont ainsi des faisceaux lumineux « par défaut », émis au préalable de toute détection qui sera opérée ensuite par le système de détection. Chaque détection d’un objet, dans une zone de détection initiale, opérée par le système de détection pourra ensuite entrainer une modification du faisceau lumineux émis dans cette zone, par exemple à des fins de suivi de l’objet ou de non-éblouissement de l’objet.
Par exemple, le système d’acquisition d’images peut être une caméra apte à acquérir des images d’une scène de route à l’avant, ou à l’arrière, du véhicule automobile, ou en variante, une ou plusieurs caméras aptes à acquérir des images de la scène de route tout autour du véhicule automobile. Le cas échéant, le système de détection pourra comporter une ou plusieurs unités de traitement agencées pour mettre en œuvre des algorithmes de traitement des images acquis par le système d’acquisition d’images afin de détecter des objets, notamment des objets desdits types de l’ensemble de types, dans lesdites images. Si on le souhaite, le système de détection peut comporter un ou plusieurs capteurs supplémentaires, notamment un scanner laser, un radar ou un capteur infrarouge, et éventuellement une unité de traitement agencée pour mettre en œuvre des algorithmes de fusion de données issues du système d’acquisition d’images et de ce ou ces autres capteurs.
Avantageusement, le jeu de données relatif à la position des objets peut être acquis, au préalable, dans des conditions diurnes.
Dans un mode de réalisation de l’invention, le jeu de données relatif à la position des objets, acquis lors de l’étape d’acquisition, comporte, pour chaque objet, la position, dite initiale, de cet objet au moment où il a été détecté par le système de détection.
De préférence :
  1. l’étape de définition comporte la définition d’une pluralité d’ensembles distincts de types d’objets ;
  2. l’étape d’acquisition comporte l’acquisition, pour chaque ensemble, d’un jeu de données relatif à la position, dans l’environnement du véhicule, d’une pluralité d’objets de types appartenant à audit ensemble ;
  3. l’étape de détermination comporte la détermination, à partir de chaque jeu de données, d’un modèle d’éclairage associé audit ensemble associé ce jeu de données, chaque modèle définissant au moins une zone, dite de détection initiale, associée à cet ensemble de types d’objets et adressable par le système d’éclairage, et une photométrie, dite initiale, d’un faisceau lumineux destiné à être émis par le système d’éclairage dans la zone de détection initiale associée à cet ensemble.
Le cas échéant, l’étape de contrôle comporte le contrôle du système d’éclairage en fonction desdits modèles d’éclairages déterminés pour l’émission, notamment simultanée, d’une pluralité de faisceaux lumineux, chaque faisceau lumineux présentant la photométrie initiale dans la zone de détection initiale de l’un de ces modèles d’éclairage. L’ensemble des faisceaux lumineux forme ainsi un faisceau lumineux global segmenté. On entend notamment par ensemble de types d’objets un groupe d’au moins un type d’objets, notamment de plusieurs types d’objets présentant des besoins en éclairage, des coefficients de réflexion, des comportements dynamiques et/ou des caractéristiques géométriques sensiblement identiques ou voisins. Un ensemble de types d’objet pourra par exemple comprendre :
  1. différents types de panneaux de signalisation et feux de circulation ;
  2. différents types d’usagers de la route, et notamment des piétons, des cyclistes, des véhicules ; ainsi que différents types d’animaux ;
  3. différents types de marquage au sol et d’obstacles susceptibles d’être atteint par le véhicule en un temps inférieur à un seuil donné, par exemple de deux secondes.
Avantageusement, l’étape de détermination dudit modèle comporte, pour chaque type d’objet dudit ensemble, une étape de modélisation, à partir du jeu de données, d’une zone, dite de première détection dudit type d’objet, englobant toutes les positions initiales des objets dudit type d’objet. Le cas échéant, ladite zone de détection initiale est déterminée à partir des zones de première détection de tous les types d’objets dudit ensemble. De préférence, l’étape de détermination dudit modèle pourra comporter, pour chaque type d’objet de chaque ensemble, une étape de modélisation, à partir du jeu de données associé à cet ensemble, d’une zone, dite de première détection dudit type d’objet, englobant toutes les positions initiales des objets dudit type d’objet. Le cas échéant, chaque zone de détection initiale est déterminée à partir des zones de première détection de tous les types d’objets d’un même ensemble. Par exemple, la ou chaque zone de détection initiale pourra être formée à partir de la réunion de toutes les zones de première détection de tous les types d’objets du ou d’un même ensemble.
Dans un mode de réalisation de l’invention, chaque étape de modélisation de la zone de première détection d’un type d’objet met en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique, permettant de déterminer la zone de première détection à partir des positions initiales des objets dudit type d’objet. Par exemple, ledit algorithme d’apprentissage automatique pourra comprendre, sans être limitatif, un algorithme d’apprentissage entrainé de manière supervisée ou non manière non supervisé, par exemple de type : régression linéaire ou non linéaire, classifieur naïf bayésien, machine à vecteur support ou réseau de neurones, un algorithme du type K-moyennes.
Par exemple, dans le cas d’une pluralité d’ensembles distincts de types d’objets,  l’algorithme d’apprentissage automatique pourra être entrainé pour déterminer, à partir d’une pluralité de jeux de données comportant chacun des positions initiales, dans l’environnement du véhicule, d’une pluralité d’objets de types appartenant à l’un desdits ensembles, une zone de première détection pour chaque type d’objets, de sorte que les zones de détection initiale, formées chacune par la réunion de toutes les zones de première détection des types d’objets d’un même ensemble, soient disjointes.
Selon un exemple non limitatif, l’algorithme d’apprentissage automatique pourra être entrainé pour déterminer, pour chaque type d’objets, une frontière d’une zone telle que la probabilité qu’un objet dudit type d’objets y soit détecté soit supérieur à un seuil donné et/ou telle que la probabilité qu’un objet d’un autre type que ledit type d’objets y soit détecté soit inférieure à un seuil donné. Le cas échéant, chaque seuil pourra être distinct pour chaque type d’objets.
Avantageusement, dans l’étape de détermination dudit modèle, ladite photométrie initiale du faisceau lumineux est déterminée en fonction d’au moins un des types d’objets de l’ensemble de types d’objets. De préférence, dans l’étape de détermination dudit modèle, ladite photométrie initiale du faisceau lumineux est déterminée en fonction des zones de première détection de chacun des types d’objets de l’ensemble de types d’objets, et notamment en fonction de la position de chaque zone de première détection dans l’environnement du véhicule automobile.
Dans un exemple de réalisation de l’invention, le procédé comporte une étape de fourniture d’au moins une plage de valeurs d’un paramètre relatif au comportement du véhicule automobile ou à l’environnement. Le cas échéant, l’étape de détermination du modèle d’éclairage associé audit ensemble est une étape de détermination d’un modèle d’éclairage, associé audit ensemble, variable en fonction desdites valeurs du paramètre.
Par exemple, le paramètre relatif au comportement du véhicule automobile pourra être la vitesse du véhicule automobile et/ou la trajectoire du véhicule automobile et/ou le lacet du véhicule automobile. Par exemple, le paramètre relatif à l’environnement du véhicule automobile pourra être les conditions météorologiques et/ou le profil de la route, et notamment sa courbure et/ou sa pente, et/ou une donnée de position du véhicule automobile, notamment une donnée GPS (de l’anglais Global Positioning System).
On entend par modèle d’éclairage variable un modèle d’éclairage dont la zone de détection initiale présente une forme, des dimensions et/ou une position dans l’environnement du véhicule variable en fonction de la valeur dudit paramètre et/ou dont la photométrie initiale est variable en fonction de la valeur dudit paramètre. En d’autres termes, le modèle d’éclairage variable définit une pluralité de zones de détection initiale et/ou de photométrie initiale associées à un même ensemble de types d’objets et associée chacune à une valeur donnée de ladite plage de valeurs dudit paramètre.
Avantageusement, l’étape de détermination dudit modèle comporte, pour chaque type d’objet dudit ensemble et pour chaque valeur de ladite plage de valeurs dudit paramètre, une étape de modélisation, à partir du jeu de données, d’une zone de première détection dudit type d’objet, englobant toutes les positions initiales des objets dudit type d’objet pour lesquelles le paramètre présentait ladite valeur lors de l’acquisition de cette position initiale. Le cas échéant, chacune des zones de détection initiale associées à un même ensemble de types d’objets est déterminée à partir des zones de première détection de tous les types d’objets dudit ensemble qui sont associées à une même valeur dudit paramètre.
Dans un exemple de réalisation de l’invention :
  1. l’étape de définition comporte la définition d’au moins trois ensembles de types d’objets dont un premier ensemble comprenant au moins des objets du type marquage au sol, un deuxième ensemble comprenant au moins des objets de type usagers de la route et un troisième ensemble comprenant au moins des objets de type panneau de signalisation,
  2. l’étape de détermination comporte la détermination de trois modèles d’éclairage chacun associé à l’un des ensembles, dont un premier modèle d’éclairage associé au premier ensemble, un deuxième modèle d’éclairage associé au deuxième ensemble et un troisième modèle d’éclairage associé au troisième ;
  3. et l’étape de contrôle du système d’éclairage comporte le contrôle du système d’éclairage en fonction des modèles d’éclairage déterminés pour l’émission, notamment simultanée, d’un premier faisceau lumineux présentant la photométrie initiale du premier modèle d’éclairage dans la zone de détection initiale de ce premier modèle, d’un deuxième faisceau lumineux présentant la photométrie initiale du deuxième modèle d’éclairage dans la zone de détection initiale de ce deuxième modèle et d’un troisième faisceau lumineux présentant la photométrie initiale du troisième modèle d’éclairage dans la zone de détection initiale de ce troisième modèle.
Dans cet exemple, la zone de détection initiale déterminée pour le premier modèle pourra être une zone basse, la zone de détection initiale déterminée pour le deuxième modèle pourra être une zone centrale et la zone de détection initiale déterminée pour le troisième modèle pourra être une zone haute.
Avantageusement, le procédé comporte en outre les étapes suivantes :
  1. Détection d’un objet d’un type donné parmi ledit ensemble de types d’objets par le système de détection d’objet du véhicule,
  2. Contrôle du système d’éclairage pour la modification du faisceau lumineux en fonction du type de l’objet détecté.
Selon l’invention, le faisceau lumineux présente, dans la zone de détection initiale, une photométrie initiale adaptée pour aider le système de détection d’objets à détecter l’apparition d’objets d’un type donné. Pour autant, le véhicule automobile et/ou l’objet détecté peuvent se déplacer, entrainer un mouvement de l’objet détecté dans le référentiel du système d’acquisition d’images. Ainsi, la photométrie initiale, bien qu’adaptée lors de la détection initiale de cet objet, peut ne plus convenir ensuite, du fait de ce déplacement. Cette caractéristique permet ainsi d’adapter la photométrie initiale au type d’objet et à son éventuel déplacement, de sorte que la performance de détection du système de détection d’objets puisse être conservée après la détection initiale de l’objet. Le cas échéant, l’étape de détection de l’objet du type donné peut comporter une sous-étape d’estimation de la position de cet objet.
Avantageusement, l’étape de contrôle du système d’éclairage comporte une étape de génération d’une zone dans le faisceau lumineux au niveau de l’objet détecté, la zone présentant une photométrie adaptée au type de l’objet détecté et une étape de déplacement de ladite zone en fonction du déplacement de l’objet détecté dans le référentiel du système d’acquisition d’images. On entend par « zone présentant une photométrie adaptée » une zone dont les dimensions, la forme, la position dans la scène de route et/ou la photométrie est adaptée au type de l’objet détecté. Par exemple, dans le cas d’une détection d’un objet de type « véhicule automobile », la zone pourra être une zone centrée sur le véhicule détecté et dont l’intensité lumineuse est inférieure à un seuil d’éblouissement donné. Dans le cas d’une détection d’un objet de type « piéton », la zone pourra être une zone centrée sur le piéton détecté et dont l’intensité lumineuse est supérieure à un seuil de détection donné.
Dans un mode de réalisation de l’invention, le véhicule automobile est équipé d’un système de conduite autonome partielle ou totale. Le cas échéant, la mise en œuvre de l’étape de contrôle du système d’éclairage est conditionnée à l’activation du système de conduit autonome, et le procédé comporte les étapes suivantes :
  1. Réception d’une instruction de reprise de contrôle manuel du véhicule automobile par un occupant du véhicule,
  2. Contrôle du système d’éclairage pour l’émission d’au moins un faisceau d’éclairage et/ou de signalisation réglementaire prédéterminé.
Ledit faisceau d’éclairage et/ou de signalisation réglementaire prédéterminé pourra par exemple un faisceau de type croisement réglementaire ou un faisceau de type route réglementaire. Avantageusement, l’étape de contrôle pourra comporter une sous-étape d’extinction du faisceau lumineux présentant la photométrie initiale dans la zone de détection initiale.
L’invention a également pour objet un véhicule automobile, comportant un système de détection d’objets comportant un système d’acquisition d’images de tout ou partie de l’environnement du véhicule, un système d’éclairage, un système de conduite autonome partielle ou totale, et un contrôleur du système d’éclairage, le contrôleur étant agencé pour mettre en œuvre l’étape de contrôle du procédé selon l’invention.
L’invention a également pour objet un système d’éclairage d’un véhicule automobile selon l’invention.
Avantageusement, le système d’éclairage comporte au moins un module lumineux apte à émettre un faisceau d’éclairage pixélisé et un contrôleur apte à recevoir une instruction d’émission d’une fonction lumineuse donnée et agencé et pour contrôler le module lumineux pour émettre un faisceau d’éclairage pixélisé présentant des caractéristiques déterminées en fonction de ladite instruction.
Selon un exemple de réalisation de l’invention, le module lumineux est agencé de sorte que le faisceau lumineux pixélisé soit un faisceau lumineux comprenant une pluralité de pixels, par exemple 500 pixels de dimensions comprises entre 0,05° et 0,3°, répartis selon une pluralité de lignes et de colonnes, par exemple 20 lignes et 25 colonnes. Par exemple, le module lumineux peut comporter une pluralité de sources lumineuses élémentaire et un dispositif optique agencés pour émettre ensemble ledit faisceau lumineux pixélisé. Le cas échéant, le contrôleur peut être agencé pour contrôler sélectivement chacune des sources lumineuses élémentaires du module lumineux pour que cette source lumineuse émette un faisceau lumineux élémentaire formant l’un des pixels du faisceau lumineux pixélisé. On entend par source lumineuse toute source de lumière éventuellement associée à un élément électro-optique, capable d’être activée et contrôlée sélectivement pour émettre un faisceau lumineux élémentaire dont l’intensité lumineuse est contrôlable. Il pourra notamment s’agir d’une puce à semi-conducteur émettrice de lumière, d’un élément émetteur de lumière d’une diode électroluminescente pixélisée monolithique, d’une portion d’un élément convertisseur de lumière excitable par une source de lumière ou encore d’une source de lumière associée à un cristal liquide ou à un micro-miroir.
La présente invention est maintenant décrite 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  :
représente, schématiquement et partiellement, un procédé de contrôle d’un système d’éclairage d’un véhicule automobile selon un mode de réalisation de l’invention ;
représente, schématiquement et partiellement, un véhicule automobile selon un exemple de réalisation de l’invention ;
représente, schématiquement et partiellement, des jeux de données pour la mise en œuvre du procédé de la  ;
représente, schématiquement et partiellement, la mise en œuvre d’une étape du procédé de la  ;
représente, schématiquement et partiellement, la mise en œuvre d’une étape du procédé de la  ;
représente, schématiquement et partiellement, la mise en œuvre d’une étape du procédé de la  ;
représente, schématiquement et partiellement, la mise en œuvre d’une étape du procédé de la  ; et
représente, schématiquement et partiellement, la mise en œuvre d’une étape du procédé de la .
Dans la description qui suit, les éléments identiques, par structure ou par fonction, apparaissant sur différentes figures conservent, sauf précision contraire, les mêmes références.
On a décrit en un procédé de contrôle d’un système d’éclairage 3 d’un véhicule automobile 1 selon un mode de réalisation de l’invention.
Le véhicule automobile 1, représenté en , comporte un système de détection d’objets 2. Ce système de détection 2 comporte un système d’acquisition d’images 21.
Ce système 21 comprend une caméra apte à acquérir des images de la scène de route tout autour du véhicule automobile 1. Le système de détection 2 comporte par ailleurs une unité de traitement (non représentée) agencée pour mettre en œuvre des algorithmes de traitement des images acquis par la caméra 21 afin de détecter des objets dans lesdites images.
Le véhicule automobile 1 comporte un système d’éclairage 3, comportant une pluralité de modules lumineux 31 à 36, chacun apte à émettre un faisceau lumineux pixélisé dans une direction donnée, le système d’éclairage 3 pouvant ainsi éclairer la route tout autour du véhicule automobile 1.
Le véhicule automobile 1 comporte un contrôleur du système d’éclairage 3, apte à contrôler sélectivement chacun des modules lumineux 31 à 36 et à contrôler sélectivement chacun des pixels des faisceaux lumineux pixélisés susceptibles d’être émis par ces modules lumineux 31 à 36.
Le véhicule automobile 1 comporte un système de conduite autonome totale agencé pour contrôle, lorsque le véhicule automobile est dans un mode de conduite autonome, des composants de direction, des composants de freinage et des composants de motorisation ou de transmission du véhicule automobile, notamment en fonction des objets détectés par l’unité de traitement du système de détection 2 dans les images acquises par la caméra 21.
Dans la suite de la description, le procédé de la sera un procédé de contrôle des modules lumineux 31 et 32, et sera décrit en liaison avec les à qui représentent chacune une scène de route à l’avant du véhicule, telle qu’elle peut être visualisée par la caméra 21 et telle qu’elle peut être éclairée par les modules lumineux 31 et 32, étant entendu que le procédé est également mis en œuvre pour des scènes de routes latérales et à l’arrière du véhicule en contrôlant les modules lumineux 33 à 36 .
Dans une étape E1, on aura défini au préalable une pluralité d’ensemble de types d’objets G1 à GN, chaque ensemble Gi regroupant un ou plusieurs types d’objets Ti , j. Dans l’exemple décrit, cette étape E1 est simplifiée en définissant un premier ensemble G1 de type d’objets T1 , 1 regroupant des panneaux de signalisation, un second ensemble G2 de types d’objets T2,1 et T2,2 regroupant, respectivement, des piétons et des véhicules, et un troisième ensemble G3 de type d’objets T3,1 regroupant des marquages au sol et des obstacles susceptibles d’être atteint par le véhicule en un temps inférieur à deux secondes. Dans les figures, des objets du type T1,1 seront représentés par des carrés, des objets du type T2,1 seront représentés par des cercles, des objets du type T2,2 seront représentés par des triangles et des objets du type T3,1 seront représentés par des étoiles.
Dans une étape E2, une pluralité de jeux de données S1 à SN est acquise. Chaque donnée Pi , j , k d’un jeu de données Si représente un ensemble de positions d’un objet Oi , j , k d’un type Ti , j appartenant à un ensemble Gi, estimées par un système de détection d’un véhicule automobile, semblable au système de détection 2 et comportant une caméra semblable à la caméra 21. Cet ensemble de positions Pi , j , k regroupe l’ensemble des positions de cet objet Oi , j , k depuis une position initiale Pi , j , k(0) de cet objet, estimée au moment où il a été détecté par le système de détection dans le champ de la caméra, jusqu’à une position finale, estimée au dernier instant précédent la disparition de l’objet du champ de la caméra.
On a représenté en un exemple simplifié des jeux de données S1 à S3, relatifs aux ensembles G1 à G3, les positions initiales Pi , j , k des données de ces jeux de données étant projetées sur une scène de route à l’avant d’un véhicule automobile.
Chaque jeu de données Si comporte en outre, pour chaque donnée Pi , j , k de ce jeu représentant un ensemble de positions d’un objet, la vitesse Vi,j,k du véhicule automobile lorsque l’ensemble des positions de cet objet a été estimé.
Dans une étape préalable E1’, parallèlement à l’étape de définition E1, on a défini plusieurs plages de vitesse ΔV1 à ΔVM.
Dans une étape E3, chacun des jeux de données S1 à SN est fractionné en une pluralité de sous-jeux de données S1 ,1 à SN ,M, chaque donnée Pi , j , k d’un jeu de données Si étant attribuée à un sous-jeu Si,l si la vitesse Vi,j,k(0) du véhicule automobile, au moment de l’acquisition de la position initiale Pi , j , k(0) de l’objet Oi , j , k, est comprise dans la plage ΔVl. En d’autres termes, le sous-jeu Si,l contient toutes les positions initiales Pi , j , k(0) des objets Oi , j , k dont le type Ti,j appartient à l’ensemble Gi et dont la vitesse initiale Vi,j,k(0) est comprise dans la plage ΔVl.
Dans une étape E4, pour chaque type d’objet Ti,j de chaque ensemble Gi et pour chaque plage de vitesse ΔVl, une zone Zi,j,l, dite de première détection de ce type d’objet est modélisée. Cette zone Zi,j,l englobe toutes les positions initiales Pi , j , k(0) des objets Oi , j , k de type d’objet Ti,j et dont la vitesse initiale Vi,j,k(0) est comprise dans la plage ΔVl .
A ces fins, une machine à vecteurs de support a été entrainée au préalable pour déterminer, de manière supervisée et à partir d’une pluralité de points étiquetés avec différentes étiquettes et positionnés dans un espace, pour chaque étiquette, une frontière d’une zone telle que le nombre de points étiquetés avec cette étiquette et présents dans cette zone soit supérieur à un seuil donné et telle que le nombre de points étiquetés avec une autre étiquette que cette étiquette et présents dans cette zone soit inférieur à un seuil donné.
Dans l’étape E4, chacun des sous-jeux de données Si ,l pour une même plage ΔVl est alors fourni en entrée de la machine à vecteurs de support entrainée au préalable, ainsi que des seuils pour chaque type d’objets et pour chaque plage, pour déterminer des zones Zi, j , l de première détection des objets de type Ti,j. Chaque zone Zi, j,l englobe ainsi les positions initiales Pi , j , k(0) des objets Oi , j , k de type d’objet Ti,j et dont la vitesse initiale Vi,j,k(0) est comprise dans la plage ΔVl. On relève en outre que chaque zone Zi, j, l est ainsi modélisée par le réseau de neurones de sorte que la probabilité qu’un objet Oi , j , k de type d’objet Ti,j y soit détecté, lorsque la vitesse initiale Vi,j,k(0) est comprise dans la plage ΔVl, soit maximale et que la probabilité qu’un objet Oi , j , k d’un autre type que ledit type d’objets Ti,j, lorsque la vitesse initiale Vi,j,k(0) est comprise dans la plage ΔVl, y soit détecté soit minimale.
Dans une étape E51, on détermine une zone de détection initiale Ai,l en réunissant les zones de première détection Zi, j,l des objets de type Ti,j appartenant à un même ensemble Gi.
On a ainsi représenté en les sous-jeux de données S1,1, S2,1 et S3,1 pour des vitesses initiales comprises entre 90 et 130 km/h. La montre également les zones Z1 , 1 , 1, Z2 , 1 , 1, Z2 , 2 , 1 et Z3 , 1 , 1, associées respectivement aux types T1,1, T2,1, T2,2 et T3,1 déterminées à l’issue de l’étape E51 et les zones A1,1, A2,1 et A3,1 déterminées à l’issue de l’étape E52.
On a également représenté en les sous-jeux de données S1, 2, S2, 2 et S3, 2 pour des vitesses initiales comprises entre 50 et 90 km/h. La montre également les zones Z1 , 1 , 2, Z2 , 1 , 2, Z2 , 2 , 2 et Z3 , 1 , 2, associées respectivement aux types T1,1, T2,1, T2,2 et T3,1 déterminées à l’issue de l’étape E51 et les zones A1,2, A2,2 et A3,2 déterminées à l’issue de l’étape E52.
On a également représenté en les sous-jeux de données S1, 3, S2, 3 et S3, 3 pour des vitesses initiales comprises entre 0 et 50 km/h. La montre également les zones Z1 , 1 , 3, Z2 , 1 , 3, Z2 , 2 , 3 et Z3 , 1 , 3, associées respectivement aux types T1,1, T2,1, T2,2 et T3,1 déterminées à l’issue de l’étape E51 et les zones A1,3, A2,3 et A3,3 déterminées à l’issue de l’étape E52.
Les zones A1,1, A1,2 et A1,3 associées à l’ensemble G1 des panneaux de signalisation sont des zones plutôt situées en partie haute de la scène de route, les zones A2,1, A2,2 et A2,3 associées à l’ensemble G2 des usagers de la route sont des zones situées plutôt au centre de la scène de route, et les zones A3,1, A3,2 et A3,3 associées à l’ensemble G3 des objets dans l’espace navigable immédiat du véhicule sont des zones situées plutôt en partie basse de la scène de route. On constate que la forme, les dimensions et les positions dans l’espace des zones de détection initiale Ai,l associées un même ensemble Gi varient en fonction de la vitesse initiale.
Chaque zone de détection initiale Ai,l est une zone de l’espace dans lesquelles la probabilité qu’un objet, de type Ti,j appartenant à un ensemble Gi associé à cette zone, puisse être détecté par le système de détection 2 à partir d’une image acquise par la caméra 21, est particulièrement élevée.
Dans une étape E52, pour chaque zone de détection initiale Ai,l des objets de type Ti,j appartenant à un même ensemble Gi, on détermine une photométrie initiale Pi,l permettant d’améliorer la performance de détection du système de détection 2 compte tenu des types d’objets de cet ensemble Gi. La détermination de cette photométrie initiale Pi,l pourra comprendre la détermination d’une intensité lumineuse minimum, moyenne et/ou maximum d’un faisceau lumineux destiné à être émis par le système d’éclairage 3 dans la zone de détection initiale Ai,l, ou encore la détermination d’une intensité lumineuse pour une pluralité de pixels, pour une pluralité de groupes de pixels voire pour tous les pixels d’un faisceau lumineux destiné à être émis par le système d’éclairage 3 dans la zone de détection initiale Ai,l.
Par exemple, pour les zones A3,1, A3,2 et A3,3, l’éclairage émis par les modules lumineux 31 et 32 est sensiblement parallèle au sol. La rétroréflexion de cet éclairage vers la caméra 21 sera donc peu intense, de sorte qu’il est nécessaire que l’intensité lumineuse moyenne d’un faisceau lumineux émis dans ces zones soit élevée afin de permettre la détection d’un marquage ou d’un obstacle dans ces zones. Pour les zones A2,1, A2,2 et A3,3, l’éclairage émis par les modules lumineux 31 et 32 sera sensiblement perpendiculaire à un usager de la route. Cet éclairage sera donc réfléchi de façon satisfaisante vers la caméra 21, de sorte que l’intensité lumineuse moyenne d’un faisceau lumineux émis dans ces zones pourra être inférieure à celle d’un faisceau émis dans les zones A3,1, A3,2 et A3,3. Pour les zones A1,1, A1,2 et A1,3, l’éclairage émis par les modules lumineux 31 et 32 sera également sensiblement perpendiculaire à un panneau de signalisation. Dans la mesure où un panneau de signalisation est généralement pourvu d’un revêtement réfléchissant, cet éclairage sera rétroréfléchi en étant amplifié. Il est donc nécessaire que l’intensité lumineuse moyenne d’un faisceau lumineux émis dans ces zones soit faible afin de ne pas saturer les capteurs de la caméra 21.
A l’issue de l’étape E52, l’ensemble des zones de détection initiale Ai,l et des photométrie initiale Pi,l, pour toutes les plages ΔV1 à ΔVM et pour un même ensemble Gi, forme un modèle d’éclairage Mi associé à cet ensemble Gi.
Il est à noter que les étapes E1 à E52 permettant de déterminer ces modèles d’éclairages M1 à MN, pour les ensembles G1 à GN, sont réalisées par une unité informatique, comportant une mémoire dans laquelle sont stockées les ensembles G1 à GN et les plages de vitesses ΔV1 à ΔVM définies aux étapes E1 et E1’, ainsi que les jeux de données S1 à SN, et un processeur apte à mettre en œuvre ces étapes. L’unité informatique est distincte du véhicule automobile 1, les étapes E1 à E52 étant ainsi réalisées au préalable des étapes suivantes. A l’issue de l’étape E52, les modèles M1 à MN sont chargés dans une mémoire du contrôleur du système d’éclairage 3, par exemple sous forme d’images dont chaque pixel représente un pixel d’un faisceau lumineux pixélisé destiné à être émis par les modules 31 et 32, le niveau de gris du pixel de l’image représentant une consigne d’intensité lumineux d’un faisceau lumineux élémentaire susceptible d’être émis par ces modules 31 et 32 pour former le pixel du faisceau lumineux pixélisé.
Dans une étape E6, lorsque le véhicule automobile 1 est dans un mode de conduite autonome, les modules lumineux 31 et 32 du système d’éclairage 3 sont contrôlés par le contrôleur pour émettre, vers l’avant du véhicule, un faisceau lumineux global F formé de plusieurs faisceaux lumineux Fi chacun conforme à l’un des modèles M1 à MN. La vitesse du véhicule automobile étant comprise l’une des plages ΔVl , chaque faisceau lumineux Fi est émis dans la zone de détection initiale Ai,l avec la photométrie initiale Pi,l. Ces faisceaux lumineux F1 à FN sont des faisceaux lumineux émis par défaut, en l’absence de détection d’un objet sur la route.
La représente une scène de route, éclairée au moyens des faisceaux F1, F2 et F3, émis simultanément par les modules lumineux 31 et 32, pour former ensemble un faisceau lumineux global segmenté F. Dans l’exemple de la , le véhicule automobile circule à une vitesse comprise entre 50 et 90 km/h.
Les étapes E7 et E8 qui vont désormais être décrites concernent l’adaptation du faisceau global segmenté F réalisée à la suite de la détection d’un objet O, tandis que l’étape E9 concerne le passage du véhicule d’un mode de conduite autonome à un mode de conduite manuelle.
Dans une étape E7, un objet O1 est détecté par le système de détection 2, et est classifié par ce système de détection 2 comme étant d’un type T2 , 1 appartenant à un ensemble Gi. Un autre objet O2 est détecté par le système de détection 2, et est classifié par ce système de détection 2 comme étant d’un type T2 , 2 appartenant à cet ensemble G2. Comme montré en , l’objet O1 est un véhicule automobile et l’objet O2 est un piéton, ces objets se trouvant bien dans la zone de détection initiale A2,2. Les objets O1 et O2 sont ainsi éclairés par le faisceau F2, dont la photométrie P2,2 permet d’améliorer les performances de détection de ces types d’objets par le système de détection 2.
Dans une étape E8, à la suite de la détection d’un objet O, le contrôleur contrôle le système d’éclairage 3 pour générer une zone B dans le faisceau lumineux, centrée sur l’objet O et présentant une photométrie adaptée au type de cet objet O. Dans l’exemple décrit, à la suite de la détection des objets O1 et O2, le contrôleur contrôle les modules 31 et 32 pour générer, dans le faisceau F2, une zone B1 de moindre intensité, centrée sur l’objet O1 et une zone B2 sur-intensifiée, centrée sur l’objet O2. La zone B1, permet au système de détection 2 de continuer à détecter le véhicule O1 lors de son déplacement et du déplacement du véhicule 1 sans toutefois éblouir un éventuel conducteur de ce véhicule. La zone B2 permet au système de détection 2 de continuer à détecter le piéton O2 lors du déplacement du véhicule 1. Les zones B1 et B2 restent ainsi centrée sur ces objets O1 et O2 lors de leurs déplacements dans le champ de la caméra 21, l’estimation de la position de ces objets O1 et O2 à un instant donné permettant au contrôleur de déplacer les zone B1 et B2 à l’instant suivant, comme montré en , jusqu’à ce que les objets O1 et O2 sortent du champ de la caméra. A l’issue de cette étape E8, le contrôleur du système d’éclairage contrôle alors les modules 31 et 32 pour que le faisceau lumineux F2 soit conforme au modèle d’éclairage par défaut M2.
Dans une étape E9, lorsque le système de conduite autonome reçoit une instruction I de reprise de contrôle manuel du véhicule automobile 1, le contrôleur contrôle le système d’éclairage et en particulier les modules lumineux 31 et 32 pour transformer, progressivement, le faisceau lumineux global F un faisceau de type croisement réglementaire LB. Si le système de conduite autonome reçoit une instruction de passage du véhicule automobile 1 dans un mode autonome, le contrôleur contrôle alors le système d’éclairage 3 pour l’émission de des F1, F2 et F3, conformes aux modèles respectivement M1, M2 et M3, par les modules lumineux 31 et 32
La description qui précède explique clairement comment l'invention permet d'atteindre les objectifs qu'elle s'est fixée, et notamment en proposant un procédé de contrôle d’un système d’éclairage d’un véhicule automobile, dans lequel des données relatives à la position d’objets, classés selon leurs types, permettent de décrire au moins une zone dans laquelle tout nouvel objet, appartenant à l’un de ces types sera susceptible d’être présent, et dans lequel on définit une photométrie permettant de maximiser la probabilité qu’un objet de ce type soit effectivement détecté par un système de détection du véhicule automobile. Grâce à l’invention, les faisceaux lumineux émis par le système d’éclairage sont ainsi destinés entièrement au support du système d‘acquisition d’image du système de détection.
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. On pourra notamment envisager d’autres types de système de détection que celui décrit, et notamment des systèmes combinant un système d’acquisition d’images avec d’autres types de capteurs, la détection et l’estimation de la position d’objets sur la route étant par exemple réalisée par une fusion de données multi-capteurs. On pourra également envisager d’autres types d’objets que ceux décrits. On pourra encore envisager d’autres exemples de méthodes de modélisation des zones de première détection, et notamment d’autres types d’algorithme d’apprentissage automatique que celui décrit. On pourra également envisager de modéliser des zones de première détection en fonction d’autres paramètres que la vitesse du véhicule.

Claims (11)

  1. Procédé de contrôle d’un système d’éclairage (3) d’un véhicule automobile (1) équipé d’un système de détection d’objets (2) comportant un système d’acquisition d’images (21) de tout ou partie de l’environnement du véhicule, le procédé comportant les étapes suivantes :
    1. (E1) Définition d’au moins un ensemble de types d’objets (Gi) destinés à être détectés par le système de détection du véhicule automobile,
    2. (E2) Acquisition par le système de détection d’un jeu de données (Si) relatif à la position (Pi,j,k), dans l’environnement du véhicule, d’une pluralité d’objets (Oi,j,k) de types (Ti,j) appartenant à audit ensemble,
    3. (E4, E51, E52) Détermination, à partir du jeu de données, d’un modèle d’éclairage (Mi) associé audit ensemble définissant au moins une zone (Ai,l), dite de détection initiale, associée à cet ensemble de types d’objets et adressable par le système d’éclairage, et une photométrie (Pi,l), dite initiale, d’un faisceau lumineux (Fi) destiné à être émis par le système d’éclairage dans la zone de détection initiale associée à cet ensemble,
    4. (E6) Contrôle du système d’éclairage en fonction du modèle d’éclairage déterminé pour l’émission d’un faisceau lumineux présentant la photométrie initiale dans la zone de détection initiale de ce modèle d’éclairage.
  2. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le jeu de données (Si) relatif à la position (Pi,j,k) des objets (Oi,j,k), acquis lors de l’étape d’acquisition (E2), comporte, pour chaque objet, la position (Pi,j,k(0)), dite initiale, de cet objet au moment où il a été détecté par le système de détection (2).
  3. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape de détermination (E4 , E51, E52) dudit modèle (Mi) comporte, pour chaque type d’objet (Ti,j) dudit ensemble (Gi), une étape de modélisation (E4), à partir du jeu de données (Si), d’une zone (Zi,j,l), dite de première détection dudit type d’objet, englobant toutes les positions initiales (Pi,j,k(0)) des objets (Oi,j,k) dudit type d’objet, et dans lequel ladite zone de détection initiale (Ai,l) est déterminée à partir des zones de première détection de tous les types d’objets dudit ensemble.
  4. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel chaque étape de modélisation (E4) de la zone de première détection (Zi,j,l) d’un type d’objet (Ti,j) met en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique permettant de déterminer la zone de première détection à partir des positions initiales (Pi,j,k(0)) des objets (Oi,j,k) dudit type d’objet.
  5. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, dans l’étape de détermination (E4 , E51, E52) dudit modèle (Mi), ladite photométrie initiale (Pi,l) du faisceau lumineux (Fi) est déterminée en fonction d’au moins un des types d’objets (Ti,j) de l’ensemble de type d’objets (Gi).
  6. Procédé selon la revendication précédente, le procédé comportant une étape de fourniture (E1’) d’au moins une plage de valeurs (ΔVL) d’un paramètre (Vi,j,k(0)) relatif au comportement du véhicule automobile (1) ou à l’environnement, et dans lequel l’étape de détermination (E4 , E51, E52) du modèle d’éclairage (Mi) associé audit ensemble (Gi) est une étape de détermination d’un modèle d’éclairage, associé audit ensemble, variable en fonction desdites valeurs du paramètre.
  7. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel :
    1. l’étape de définition (E1) comporte la définition d’au moins trois ensembles (G1, G2, G3) de types d’objets (T1,1, T2,1, T2,2, T3,1) dont un premier ensemble (G1) comprenant au moins des objets du type marquage au sol, un deuxième ensemble (G2) comprenant au moins des objets de type usagers de la route et un troisième ensemble (G3) comprenant au moins des objets de type panneau de signalisation,
    2. l’étape de détermination (E4 , E51, E52) comporte la détermination de trois modèles d’éclairage (M1, M2, M3) chacun associé à l’un des ensembles, dont un premier modèle d’éclairage associé au premier ensemble, un deuxième modèle d’éclairage associé au deuxième ensemble et un troisième modèle d’éclairage associé au troisième ;
    3. et l’étape de contrôle (E6) du système d’éclairage (3) comporte le contrôle du système d’éclairage en fonction des modèles d’éclairage déterminés pour l’émission d’un premier faisceau lumineux (F1) présentant la photométrie initiale (P1, 2) du premier modèle d’éclairage dans la zone de détection initiale (A1,2) de ce premier modèle, d’un deuxième faisceau lumineux (F2) présentant la photométrie initiale (P2 ,2) du deuxième modèle d’éclairage dans la zone de détection initiale (A2 ,2) de ce deuxième modèle et d’un troisième faisceau lumineux (F3) présentant la photométrie initiale (P3 ,2) du troisième modèle d’éclairage dans la zone de détection initiale (A3 ,2) de ce troisième modèle.
  8. Procédé selon l’une des revendications précédentes, le procédé comportant en outre les étapes suivantes :
    1. (E7) Détection d’un objet (O) d’un type donné (Ti,j) parmi ledit ensemble de types d’objets (Gi) par le système de détection d’objet (2) du véhicule (1),
    2. (E8) Contrôle du système d’éclairage (3) pour la modification du faisceau lumineux (Fi) en fonction du type de l’objet détecté.
  9. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape de contrôle (E8) du système d’éclairage (3) comporte une étape de génération d’une zone (B) dans le faisceau lumineux (Fi) au niveau de l’objet détecté (O), la zone présentant une photométrie adaptée au type (Ti,j) de l’objet détecté et une étape de déplacement de ladite zone en fonction du déplacement de l’objet détecté dans le référentiel du système d’acquisition d’images (21).
  10. Procédé selon l’une des revendications précédentes, le véhicule automobile (1) étant équipé d’un système de conduite autonome partielle ou totale, dans lequel la mise en œuvre de l’étape de contrôle (E6) du système d’éclairage (3) est conditionnée à l’activation du système de conduit autonome, le procédé comporte les étapes suivantes :
    1. Réception d’une instruction (I) de reprise de contrôle manuel du véhicule automobile par un occupant du véhicule,
    2. (E9) Contrôle du système d’éclairage pour l’émission d’au moins un faisceau d’éclairage et/ou de signalisation réglementaire prédéterminé (LB).
  11. Véhicule automobile (1) comportant un système de détection d’objets (2) comportant un système d’acquisition d’images (21) de tout ou partie de l’environnement du véhicule, un système d’éclairage (3), un système de conduite autonome partielle ou totale, et un contrôleur du système d’éclairage, le contrôleur étant agencé pour mettre en œuvre l’étape de contrôle (E6) du procédé selon l’invention.
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