FR3011431A1 - METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING WHEEL SENSOR IDENTIFIERS - Google Patents
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Abstract
L'invention concerne un procédé d'apprentissage d'identifiants de capteurs de roue d'un véhicule automobile (V1), comportant une étape de réception (E1) de trames comportant des identifiants de capteurs de roue, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte en outre : - une étape d'association (E2) de nombres de trames reçues à au moins une partie desdits identifiants, - une étape de seuillage (E3) desdits nombres de trames reçues associés à ladite au moins une partie desdits identifiants, - et une étape de sélection (E4) d'au moins un identifiant pour lequel le nombre de trames associé précédemment est supérieur à un seuil haut (SH).The invention relates to a method for learning wheel sensor identifiers of a motor vehicle (V1), comprising a step of receiving (E1) frames comprising wheel sensor identifiers, said method being characterized in that it further comprises: a step of associating (E2) numbers of frames received with at least a part of said identifiers; a step of thresholding (E3) said received frame numbers associated with said at least part of said identifiers; and a step of selecting (E4) at least one identifier for which the number of frames previously associated is greater than a high threshold (SH).
Description
Procédé et dispositif d'apprentissage d'identifiants de capteurs de roue La présente invention se rapporte de manière générale au domaine de l'automobile et plus précisément à un procédé d'apprentissage d'identifiants de capteurs de roue d'un véhicule. La réglementation européenne imposera bientôt aux constructeurs automobiles de doter leurs véhicules de moyens de surveillance de la pression des roues de leurs véhicules. Or ces moyens reposent la plupart du temps sur des capteurs de roue. Actuellement certains véhicules sont équipés de tels capteurs permettant de mesurer la pression des pneumatiques de ces véhicules. Un tel capteur est situé généralement dans la valve d'un pneumatique et envoie périodiquement par une liaison sans fil à un calculateur du véhicule correspondant diverses informations. Ces informations comportent notamment: - la pression du pneumatique, - la température du pneumatique, - un identifiant de capteur, - une information de niveau de charge d'une batterie alimentant le capteur, - une information de mouvement de la roue comportant le pneumatique, - un sens de rotation de cette roue, - et une information permettant de déceler une défaillance du capteur. Ces informations permettent notamment au calculateur du véhicule d'estimer la pression des pneus et de diagnostiquer un sous-gonflage des pneus du véhicule. Ce système de surveillance de la pression des pneumatiques à base de capteurs nécessite que le calculateur du véhicule connaisse les identifiants des capteurs associés à chacune de ses roues. Ces identifiants sont enregistrés en mémoire dans le calculateur du véhicule lors de sa fabrication en usine, ou lors d'un passage au service après-vente du véhicule. En cas de changement de pneumatique, il faut en effet avoir une autorisation d'accès au calculateur et un outil de diagnostic spécifique. Or cela est très contraignant.FIELD OF THE INVENTION The present invention relates generally to the field of the automobile and more specifically to a method for learning wheel sensor identifiers of a vehicle. European regulations will soon require vehicle manufacturers to equip their vehicles with vehicle pressure monitoring devices. Now these means rely mostly on wheel sensors. Currently some vehicles are equipped with such sensors to measure the tire pressure of these vehicles. Such a sensor is located generally in the valve of a tire and periodically sends a wireless connection to a computer of the corresponding vehicle various information. This information comprises in particular: the pressure of the tire, the temperature of the tire, a sensor identifier, a charge level information of a battery supplying the sensor, a movement information of the wheel comprising the tire, - A direction of rotation of this wheel, - and information to detect a sensor failure. This information allows the vehicle calculator to estimate the tire pressure and diagnose under-inflation of the vehicle tires. This sensor-based tire pressure monitoring system requires the vehicle computer to know the identifiers of the sensors associated with each of its wheels. These identifiers are stored in the computer of the vehicle during its manufacture in the factory, or during a visit to the after-sales service of the vehicle. In the event of a tire change, it is necessary to have access authorization to the computer and a specific diagnostic tool. This is very restrictive.
Notamment lors d'un changement de pneumatique effectué par un utilisateur du véhicule ou par un garagiste ne possédant pas cette autorisation d'accès, le calculateur du véhicule ne pourra pas effectuer une surveillance de la pression de ce nouveau pneumatique. Il existe donc un besoin de mise à jour automatique des identifiants de nouveaux pneumatiques dans la mémoire du calculateur d'un véhicule équipé d'un tel système de surveillance de la pression de ses pneumatiques. Le document JP2012245931 décrit un système d'identification des capteurs de roue d'un véhicule utilisant la reconnaissance du positionnement de ces capteurs dans le véhicule, à base de plusieurs antennes et d'un protocole d'interrogation entre le calculateur du véhicule et les capteurs de roue du véhicule. Cependant ce système est coûteux et complexe car nécessite plusieurs antennes et une analyse très précise de l'ordre d'arrivée des trames reçues depuis les différents capteurs du véhicule. Le document CN102490555 décrit un système de surveillance de pneumatiques dans lequel les capteurs de pression et de température contenus dans les pneumatiques sont munis chacun d'une puce RFID (d'après l'anglais « Radio Frequency Identification ») passive utilisant une activation par champ proche (ou NFC d'après l'anglais « Near Field Communication ») avec un lecteur externe au pneumatique. Ce système permet une mise à jour aisée des identifiants de capteurs de roue d'un véhicule, mais est très coûteux car il nécessite quatre lecteurs NFC dans le véhicule.In particular, during a tire change made by a user of the vehicle or by a mechanic who does not have this access authorization, the vehicle computer will not be able to monitor the pressure of this new tire. There is therefore a need to automatically update the identifiers of new tires in the computer memory of a vehicle equipped with such a tire pressure monitoring system. The document JP2012245931 describes a system for identifying the wheel sensors of a vehicle using the recognition of the positioning of these sensors in the vehicle, based on several antennas and an interrogation protocol between the vehicle computer and the sensors. vehicle wheel. However, this system is expensive and complex because it requires several antennas and a very precise analysis of the order of arrival of the frames received from the various sensors of the vehicle. The document CN102490555 describes a tire monitoring system in which the pressure and temperature sensors contained in the tires are each provided with a passive radio frequency identification (RFID) chip using a field activation. Near Field Communication (NFC) with a drive external to the tire. This system makes it easy to update wheel sensor identifiers for a vehicle, but is very expensive because it requires four NFC drives in the vehicle.
Un des buts de l'invention est de remédier à au moins une partie des inconvénients de la technique antérieure en fournissant un procédé et un dispositif d'apprentissage d'identifiants de capteurs de roue d'un véhicule automobile, simples et peu coûteux car ne nécessitant pas de composants matériels spécifiques. A cette fin, l'invention propose un procédé d'apprentissage d'identifiants de capteurs de roue d'un véhicule automobile, comportant une étape de réception de trames comportant des identifiants de capteurs de roue, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte en outre : une étape d'association de nombres de trames reçues à au moins une partie desdits identifiants, une étape de seuillage desdits nombres de trames reçues associés à ladite au moins une partie desdits identifiants, et une étape de sélection d'au moins un identifiant pour lequel le nombre de trames associé précédemment est supérieur à un seuil haut. Grâce à l'invention, le véhicule identifie rapidement et simplement un nouvel identifiant de capteur de roue lorsqu'un changement de roue ou de pneumatique a été effectué, sans nécessiter une autorisation d'accès particulière au calculateur du véhicule. Selon une caractéristique avantageuse du procédé d'apprentissage selon l'invention, ledit seuil haut est déterminé par itération de l'étape de seuillage. Cette caractéristique permet d'éliminer les identifiants de capteurs parasites, c'est-à-dire n'appartenant pas au véhicule mettant en oeuvre le procédé d'apprentissage selon l'invention, mais à un autre véhicule proche de lui.An object of the invention is to overcome at least some of the disadvantages of the prior art by providing a method and a device for learning wheel sensor identifiers of a motor vehicle, simple and inexpensive because no not requiring specific hardware components. To this end, the invention proposes a method for learning wheel sensor identifiers of a motor vehicle, comprising a frame receiving step comprising wheel sensor identifiers, said method being characterized in that it further comprises: a step of associating received frame numbers with at least a part of said identifiers, a step of thresholding said received frame numbers associated with said at least a part of said identifiers, and a step of selecting at least a portion of said identifiers, an identifier for which the number of frames previously associated is greater than a high threshold. Thanks to the invention, the vehicle quickly and simply identifies a new wheel sensor identifier when a wheel or tire change has been made, without requiring a specific access authorization to the vehicle computer. According to an advantageous characteristic of the learning method according to the invention, said high threshold is determined by iteration of the thresholding step. This feature makes it possible to eliminate the identifiers of parasitic sensors, that is to say not belonging to the vehicle implementing the learning method according to the invention, but to another vehicle close to it.
Selon une autre caractéristique avantageuse du procédé d'apprentissage selon l'invention, l'étape de seuillage est précédée d'une étape de confirmation d'identifiants connus du véhicule, et d'une étape de détermination d'un nombre de nouveaux identifiants à apprendre. Cette caractéristique permet de simplifier et d'accélérer l'apprentissage de nouveaux identifiants à apprendre par le véhicule, car elle permet de ne pas réapprendre les identifiants de capteurs déjà identifiés et validés par le véhicule et donc de simplifier l'étape de seuillage. Selon encore une autre caractéristique avantageuse du procédé d'apprentissage selon l'invention, l'étape de sélection comporte la détermination desdits nouveaux identifiants à apprendre dès que les nombres de trames reçues correspondants sont au-dessus dudit seuil haut avec une marge de sécurité prédéterminée. Cette caractéristique permet d'améliorer la robustesse du procédé selon l'invention par rapport aux identifiants de capteurs parasites. En effet la marge de sécurité permet d'exclure ces identifiants de capteurs parasites avec un haut degré de confiance. Selon encore une autre caractéristique avantageuse du procédé d'apprentissage selon l'invention, celui-ci comporte une étape d'élimination d'identifiants pour lesquels : - les trames correspondantes ne sont pas reçues périodiquement, -et/ou des trames correspondantes indiquent que la roue correspondante n'est pas en mouvement, -et/ou des trames correspondantes indiquent une défaillance du capteur correspondant, -et/ou le format ou les données de trames correspondantes n'ont pu être validées. Cette étape d'élimination permet d'améliorer la robustesse du procédé d'apprentissage selon l'invention, en imposant une condition de roulage du véhicule pour mettre en oeuvre l'apprentissage des identifiants de capteurs de roue, ainsi que des conditions sur la forme et le contenu des trames. En effet cela permet de supprimer l'identifiant du capteur de roue de secours, et les identifiants des capteurs des autres véhicules, qui en général ne roulent pas à la même vitesse que le véhicule mettant en oeuvre l'invention ou émettent des trames plus perturbées à la réception que les trames émises par les capteurs de roue du véhicule mettant en oeuvre l'invention. Le fait d'éliminer les identifiants de capteurs défaillants permet d'effacer en mémoire l'identifiant d'un capteur de roue destiné à être remplacé, afin d'anticiper l'apprentissage d'un nouvel identifiant pour le nouveau capteur de roue. L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur comportant des instructions pour mettre en oeuvre le procédé d'apprentissage d'identifiants de capteurs de roue d'un véhicule automobile selon l'invention, lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur L'invention concerne enfin un dispositif d'apprentissage d'identifiants de capteurs de roue d'un véhicule automobile, comportant des moyens de réception de trames comportant des identifiants de capteurs de roue, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comporte en outre : - des moyens d'association de nombres de trames reçues à au moins une partie desdits identifiants, - des moyens de seuillage desdits nombres de trames reçues associés à ladite au moins une partie desdits identifiants, et des moyens de sélection d'au moins un identifiant pour lequel le nombre de trames associé précédemment est supérieur à un seuil haut. Selon une caractéristique avantageuse du dispositif d'apprentissage selon l'invention, ledit seuil haut est déterminé par itération par les moyens de seuillage.According to another advantageous characteristic of the learning method according to the invention, the thresholding step is preceded by a confirmation step of known identifiers of the vehicle, and a step of determining a number of new identifiers to learn. This feature makes it possible to simplify and accelerate the learning of new identifiers to be learned by the vehicle, because it makes it possible not to relearn the identifiers of sensors already identified and validated by the vehicle and thus to simplify the thresholding step. According to yet another advantageous characteristic of the learning method according to the invention, the selection step comprises the determination of said new identifiers to be learned as soon as the numbers of corresponding received frames are above said high threshold with a predetermined safety margin. . This feature makes it possible to improve the robustness of the method according to the invention with respect to the identifiers of parasitic sensors. Indeed the margin of safety allows to exclude these identifiers of parasitic sensors with a high degree of confidence. According to yet another advantageous characteristic of the learning method according to the invention, the latter comprises a step of eliminating identifiers for which: the corresponding frames are not received periodically, and / or corresponding frames indicate that the corresponding wheel is not moving, and / or corresponding frames indicate a failure of the corresponding sensor, and / or the format or the corresponding frame data could not be validated. This elimination step makes it possible to improve the robustness of the learning method according to the invention, by imposing a rolling condition of the vehicle to implement the learning of wheel sensor identifiers, as well as conditions on the form. and the content of the frames. Indeed it allows to delete the identifier of the spare wheel sensor, and the sensor identifiers of other vehicles, which generally do not run at the same speed as the vehicle implementing the invention or emit more disturbed frames upon receipt that the frames emitted by the vehicle wheel sensors embodying the invention. The elimination of the faulty sensor identifiers makes it possible to erase in memory the identifier of a wheel sensor intended to be replaced, in order to anticipate the learning of a new identifier for the new wheel sensor. The invention also relates to a computer program comprising instructions for implementing the method for learning wheel sensor identifiers of a motor vehicle according to the invention, when it is executed on a computer. finally relates to a device for learning wheel sensor identifiers of a motor vehicle, comprising means for receiving frames comprising identifiers of wheel sensors, said device being characterized in that it further comprises: means for associating number of frames received with at least a part of said identifiers, - means for thresholding said number of received frames associated with said at least part of said identifiers, and means for selecting at least one identifier for which the number of frames previously associated is greater than a high threshold. According to an advantageous characteristic of the learning device according to the invention, said high threshold is determined by iteration by the thresholding means.
Le dispositif d'apprentissage selon l'invention comporte, selon une autre caractéristique avantageuse, des moyens de confirmation d'identifiants connus du véhicule, et des moyens de détermination d'un nombre de nouveaux identifiants à apprendre, les moyens de seuillage n'étant pas appliqués auxdits identifiants connus confirmés par lesdits moyens de confirmation. Selon encore une autre caractéristique avantageuse du dispositif d'apprentissage selon l'invention, lesdits moyens de sélection déterminent lesdits nouveaux identifiants à apprendre dés que les nombres de trames reçues correspondants auxdits nouveaux identifiants sont au-dessus dudit seuil haut avec une marge de sécurité prédéterminée par rapport aux autres nombres de trames reçues traités par lesdits moyens de seuillage.The training device according to the invention comprises, according to another advantageous characteristic, means for confirming identifiers known to the vehicle, and means for determining a number of new identifiers to be learned, the thresholding means not being not applied to said known identifiers confirmed by said confirmation means. According to yet another advantageous characteristic of the learning device according to the invention, said selection means determines said new identifiers to be learned as soon as the numbers of received frames corresponding to said new identifiers are above said high threshold with a predetermined safety margin. relative to the other numbers of received frames processed by said thresholding means.
Le programme d'ordinateur selon l'invention ainsi que le dispositif d'apprentissage selon l'invention présentent des avantages analogues à ceux du procédé d'apprentissage selon l'invention.The computer program according to the invention as well as the learning device according to the invention have advantages similar to those of the learning method according to the invention.
D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture d'un mode de réalisation préféré décrit en référence aux figures dans lesquelles : - la figure 1 représente un véhicule muni d'un dispositif d'apprentissage selon l'invention, recevant des trames envoyées depuis ses capteurs de roue mais aussi depuis des capteurs de roue d'un autre véhicule, - la figure 2 représente des étapes d'un procédé d'apprentissage selon l'invention, dans ce mode de réalisation préféré de l'invention, - la figure 3 représente une étape de seuillage du procédé d'apprentissage selon l'invention, dans ce mode de réalisation préféré de l'invention, - la figure 4 représente une dernière itération de cette étape de seuillage du procédé d'apprentissage selon l'invention, dans ce mode de réalisation préféré de l'invention, - et la figure 5 représente un dispositif d'apprentissage selon l'invention, dans ce mode de réalisation préféré de l'invention.Other characteristics and advantages will appear on reading a preferred embodiment described with reference to the figures in which: FIG. 1 represents a vehicle provided with a learning device according to the invention, receiving frames sent from its wheel sensors but also from wheel sensors of another vehicle; FIG. 2 represents steps of a learning method according to the invention, in this preferred embodiment of the invention, FIG. 3 represents a thresholding step of the learning method according to the invention, in this preferred embodiment of the invention, FIG. 4 represents a last iteration of this thresholding step of the learning method according to the invention, in this preferred embodiment of the invention, and FIG. 5 represents a learning device according to the invention, in this preferred embodiment of the invention.
Selon un mode préféré de réalisation de l'invention représenté à la figure 1, un véhicule V1 muni d'un dispositif d'apprentissage DIS selon l'invention, comporte quatre roue munies chacune d'un capteur de pression et de température, dans la valve du pneumatique correspondant. Ainsi la roue R1 du véhicule V1, comportant un pneumatique P1, est équipée d'un capteur de roue Ci situé dans la valve du pneumatique Pl, et la roue R2 du véhicule V1, comportant un pneumatique P2, est équipée d'un capteur de roue C2 situé dans la valve du pneumatique P2. Les roues droites du véhicule V1 ne sont pas représentées, sauf leurs capteurs de roue respectifs C3 et C4. 3 0 1 1 4 3 1 7 Les capteurs de roue Cl, C2, C3 et C4 du véhicule V1 envoient chacun des trames, ou messages, au calculateur du véhicule V1, par une technique de communication sans fil, telle que par exemple la technologie Wi-Fi définie par la norme IEEE 802.11, ou la norme Bluetooth. Ces trames permettent 5 notamment au calculateur du véhicule V1 de détecter un sous-gonflage des pneumatiques du véhicule V1 Le calculateur du véhicule V1 est apte à afficher sur une interface Homme-Machine des informations d'alerte à un utilisateur du véhicule. Ces informations lui indiquent par exemple qu'un pneumatique est à changer suite à la détection d'une crevaison, ou qu'un 10 capteur de roue est à changer car les trames envoyées par ce capteur de roue indiquent une défaillance de ce capteur de roue. Les trames envoyées par les capteurs de roue respectifs C1, C2, C3 et C4 sont reçues par le dispositif DIS, et contiennent chacune l'identifiant du capteur de roue correspondant, soit respectivement !Dl, ID2, 1D3 et ID4. 15 Le dispositif DIS reçoit également des trames en provenance de capteurs de roue C5 et C6 d'un véhicule V2 proche du véhicule V1. Les trames envoyées par le capteur de roue C5 comportent un identifiant de capteur de roue ID5 et les trames envoyées par le capteur de roue C6 comportent un identifiant de capteur de rode ID6. 20 Si le véhicule V1 a détecté qu'un changement de pneumatiques a été effectué, par exemple parce qu'il ne reçoit plus de trames comportant des identifiants de capteurs mémorisés dans le calculateur du véhicule V1, alors il met en oeuvre le procédé d'apprentissage selon l'invention implémenté dans 25 le dispositif d'apprentissage DIS. Le véhicule VI déclenche éventuellement automatiquement le procédé d'apprentissage selon l'invention après une longue immobilisation du véhicule V1. Ce procédé d'apprentissage décrit en référence notamment à la figure 2, permet de mémoriser les nouveaux identifiants de capteurs ID1, ID2, ID3, en supposant dans cet exemple 30 d'utilisation de l'invention que le capteur C4 est le seul à ne pas avoir été changé, sans mémoriser les identifiants ID5 et ID6 des capteurs C5 et C6 du véhicule V2. Le déclenchement du procédé d'apprentissage selon l'invention est également possible sur requête d'un utilisateur, par exemple lors d'un passage du véhicule au service après-vente du véhicule : sur accès autorisé au calculateur du véhicule, ou lors d'une réinitialisation de celui-ci, un garagiste agréé déclenche le procédé d'apprentissage selon l'invention. Eventuellement une interface Homme-Machine permet à l'utilisateur du véhicule de déclencher lui-même le procédé d'apprentissage selon l'invention.According to a preferred embodiment of the invention shown in FIG. 1, a vehicle V1 equipped with a learning device DIS according to the invention, comprises four wheels each provided with a pressure and temperature sensor, in the corresponding tire valve. Thus, the wheel R1 of the vehicle V1, comprising a tire P1, is equipped with a wheel sensor Ci located in the tire valve P1, and the wheel R2 of the vehicle V1, comprising a tire P2, is equipped with a tire sensor. C2 wheel located in the valve of the tire P2. The right wheels of the vehicle V1 are not shown, except their respective wheel sensors C3 and C4. 3 0 1 1 4 3 1 7 The wheel sensors C1, C2, C3 and C4 of the vehicle V1 each send frames, or messages, to the vehicle computer V1, by a wireless communication technique, such as for example the technology Wi-Fi defined by the IEEE 802.11 standard, or the Bluetooth standard. These frames allow the vehicle computer V1 in particular to detect underinflation of the tires of the vehicle V1. The vehicle computer V1 is able to display alerting information to a user of the vehicle on a human-machine interface. This information tells him, for example, that a tire has to be changed following the detection of a puncture, or that a wheel sensor has to be changed because the frames sent by this wheel sensor indicate a failure of this wheel sensor. . The frames sent by the respective wheel sensors C1, C2, C3 and C4 are received by the device DIS, and each contain the identifier of the corresponding wheel sensor, respectively D1, ID2, ID3 and ID4. The device DIS also receives frames from wheel sensors C5 and C6 of a vehicle V2 close to the vehicle V1. The frames sent by the wheel sensor C5 comprise an ID5 wheel sensor identifier and the frames sent by the wheel sensor C6 comprise a ID6 rode sensor identifier. If the vehicle V1 has detected that a change of tires has been carried out, for example because it no longer receives frames comprising sensor identifiers stored in the computer of the vehicle V1, then it implements the method of learning according to the invention implemented in the learning device DIS. The vehicle VI may automatically trigger the learning process according to the invention after a long immobilization of the vehicle V1. This learning method described with reference in particular to FIG. 2, makes it possible to memorize the new ID1, ID2, ID3 sensor identifiers, assuming in this example of use of the invention that the C4 sensor is the only one to not have been changed, without storing the identifiers ID5 and ID6 of the sensors C5 and C6 of the vehicle V2. The initiation of the learning process according to the invention is also possible at the request of a user, for example during a passage of the vehicle to the after-sales service of the vehicle: on authorized access to the vehicle computer, or when a reset of it, an authorized mechanic triggers the learning process according to the invention. Optionally a human-machine interface allows the user of the vehicle to trigger itself the learning process according to the invention.
Lorsque le procédé d'apprentissage est demandé par le véhicule V1 ou par un utilisateur, le dispositif DIS d'apprentissage refuse ou retarde éventuellement le déclenchement du procédé d'apprentissage selon l'invention si des conditions optimales ou stabilisées pour la mise en oeuvre du procédé d'apprentissage ne sont pas réunies. Ces conditions sont par exemple : - le dispositif DIS d'apprentissage a pu constater que le véhicule V1 était en mode roulage, par exemple en vérifiant que depuis une minute au moins la vitesse du véhicule V1 était du dessus de 50km/h (kilomètre par heure) ; et/ou le dispositif DIS d'apprentissage ne vient pas de détecter une anomalie telle qu'un problème de sous-gonflage, une crevaison, une roue non reconnue, un capteur de roue manquant ou ne communiquant plus ; et/ou le dispositif DIS d'apprentissage n'a pas constaté de défaillance du système de surveillance des pneumatiques du véhicule V1, ni d'absence de configuration ou de calibration de ce système, - et/ ou le dispositif DIS d'apprentissage a pu vérifier que le véhicule V1 n'était pas en mode diagnostic, c'est-à-dire en réparation.30 On suppose, dans cet exemple d'utilisation du procédé d'apprentissage selon l'invention, que les conditions optimales ou stabilisées pour la mise en oeuvre du procédé d'apprentissage sont réunies.When the training method is requested by the vehicle V1 or by a user, the learning device DIS refuses or possibly delays the triggering of the learning method according to the invention if optimal or stabilized conditions for the implementation of the learning process are not met. These conditions are for example: the learning device DIS was able to note that the vehicle V1 was in taxi mode, for example by checking that for at least one minute the speed of the vehicle V1 was above 50km / h (kilometer hour) ; and / or the learning device DIS has not detected an anomaly such as a problem of under-inflation, a puncture, an unrecognized wheel, a wheel sensor missing or no longer communicating; and / or the learning device DIS has not found any failure of the vehicle tire monitoring system V1, nor the absence of configuration or calibration of this system, and / or the learning device DIS has was able to verify that the vehicle V1 was not in diagnostic mode, that is to say in repair. It is assumed in this example of use of the learning method according to the invention that the optimal or stabilized conditions for the implementation of the learning process are combined.
L'étape El du procédé d'apprentissage selon l'invention est la réception de trames comportant des identifiants de capteurs de roue. Dans cette étape El, le dispositif d'apprentissage utilise des moyens EME de réception de trames représentés à la figure 5 sous forme d'un récepteur Wi-Fi. En variante les moyens EME sont un récepteur Bluetooth ou utilisant une autre technologie de communication sans fil. L'étape E2 du procédé d'apprentissage selon l'invention est l'association de nombres de trames reçues à l'étape El à au moins une partie des identifiants de capteurs de roue présents dans ces trames. Cette étape E2 comporte l'analyse des trames reçues par le dispositif d'apprentissage DIS ainsi que des sous-étapes. La première sous-étape E21 de cette étape E2 est l'élimination d'identifiants de capteurs de roue pour lesquels - les trames correspondantes ne sont pas reçues périodiquement, -et/ou des trames correspondantes indiquent que la roue correspondante n'est pas en mouvement, -et/ou des trames correspondantes indiquent une défaillance du capteur correspondant, -et/ou le format ou les données des trames correspondantes n'ont pu être validées. C'est le cas notamment lorsque les signaux radio issus du capteur correspondant sont perturbés. La deuxième sous-étape E22 de cette étape E2 est la construction d'un tableau associant à chaque identifiant de trame non éliminé précédemment, un nombre de trames reçues, et un compteur de temps associé à la réception des trames reçues pour cet identifiant. Un exemple d'un tel tableau est illustré sur la figure 3. Celui-ci comporte en abscisses seize entrées correspondant 3 0 1 1 4 3 1 10 chacune à un identifiant de capteur, et en ordonnées un nombre de trames reçues correspondantes. Les nombres de trames reçues sont éventuellement saturés à une valeur maximale, par exemple 20. Le compteur de temps associé à chaque identifiant est remis à zéro dès la 5 réception d'une nouvelle trame associée à cet identifiant, et expire lorsqu'il atteint une durée prédéterminée, fixée par exemple à 3 secondes. Lors de cette expiration, l'identifiant de trames correspondant est retiré du tableau ce qui laisse de la place pour un nouvel . identifiant de capteur. Ce compteur permet d'éliminer selon la sous-étape E21, exécutée préférentiellement en 10 parallèle de cette sous-étape E22, les identifiants de trames pour lesquels les capteurs correspondants n'appartiennent a priori pas au véhicule V1. Le tableau de la figure 3 comporte une zone Z1 dans laquelle sont renseignés les identifiants de trames déjà mémorisés dans le véhicule V1, c'est-à-dire précédemment identifiés par le véhicule V1 comme ses propres 15 identifiants de capteurs de roue. Ces identifiants déjà connus du véhicule ne sont pas éliminés du tableau lors de la sous-étape E21. La troisième sous-étape E23 de cette étape E2 d'association de trames, est la confirmation d'identifiants connus du véhicule. Pour cela, le dispositif d'apprentissage DIS selon l'invention vérifie qu'il a reçu des trames pour les 20 identifiants déjà mémorisés dans le véhicule V1. Sur le tableau de la figure 3, des trames ont été reçues dans la zone Z1 pour un seul des quatre capteurs du véhicule V1, correspondant à l'identifiant ID4 et à l'index d'entrée 4 du tableau. Cet identifiant ID4 est donc confirmé dans cette sous-étape E23. Les trois autres identifiants ID1, ID2 et ID3 ne sont pas confirmés, aucune trame 25 n'ayant été reçue pour ces identifiants. La dernière sous-étape E24 de cette étape E2 d'association de trames, est la détermination d'un nombre de nouveaux identifiants à apprendre par le dispositif d'apprentissage DIS. Dans cette sous-étape E24 le dispositif d'apprentissage DIS soustrait du nombre de roues du véhicule V1, le nombre 30 d'identifiants confirmés lors de la sous-étape E23. Dans cet exemple d'utilisation de l'invention, seul l'identifiant ID4 a été confirmé lors de la sous- étape E23, le dispositif d'apprentissage DIS en déduit donc un nombre de trois nouveaux identifiants à apprendre. L'étape E3 du procédé d'apprentissage selon l'invention est le seuillage des nombres de trames reçues correspondant aux identifiants retenus dans le tableau à l'étape E2 dans une zone Z2 de ce tableau correspondant à des identifiants de capteurs non mémorisés précédemment par le véhicule VI , c'est-à-dire non déjà connus de celui-ci. Ce seuillage utilise un seuil haut SH et un seuil bas SB prédéterminés par paramétrage et qui évoluent à chaque nouvelle itération de l'étape E3 de seuillage. Par exemple à la première application de l'étape E3, le seuil bas SB est fixé à zéro trame reçue, et le seuil haut SH est fixé à cinq trames reçues, ce qui correspond aux seuils visibles sur la figure 3. Seuls trois indexes 7, 8 et 12 correspondent à des nombres de trames supérieurs au seuil haut SH, ce qui correspond au nombre de nouveaux identifiants à apprendre par le véhicule V1. Cependant, beaucoup d'autres identifiants de capteurs correspondent à des nombres de trames proches du seuil haut SH, par exemple ceux correspondant aux indexes 6, 9 et 11. Bien que dans une variante de réalisation de l'invention, il est possible de passer dès la fin de cette première application de l'étape de seuillage E3, à une étape E4 de sélection des trois nouveaux identifiants à apprendre qui correspondent alors aux indexes 7, 8 et 12, on procède différemment dans la variante principale de réalisation de l'invention décrite ici. En effet dans la variante principale de réalisation de l'invention, on s'assure avant de passer à l'étape E4 de sélection d'identifiants à apprendre, qu'un degré de confiance sur les nouveaux identifiants à apprendre sélectionnables est atteint. Pour cela on considère que les nombres de trames entre le seuil bas SB et le seuil haut SH correspondent à une marge de sécurité qui ne doit être atteinte que par les nombres de trames correspondants à des identifiants de capteurs sélectionnables comme nouveaux identifiants à apprendre à l'étape E4. On itère donc l'étape E3 de seuillage en augmentant progressivement les valeurs des seuils bas SB et haut SH de manière à ce que dans une dernière itération de l'étape E3 cette marge de sécurité ne soit atteinte que par les nombres de trames d'une quantité de capteurs inférieure ou égale au nombre de nouveaux identifiants à apprendre. Ainsi dans cet exemple d'utilisation de l'invention, on itère l'étape E3 de seuillage en augmentant progressivement les valeurs des seuils bas SB et haut SH de manière à ce que dans une dernière itération de l'étape E3, seuls trois identifiants ou moins aient leurs nombres correspondants de trames au-dessus à la fois du seuil bas SB et du seuil haut SH.The step E1 of the learning method according to the invention is the reception of frames comprising identifiers of wheel sensors. In this step E1, the learning device uses frame receiving means EMEE represented in FIG. 5 in the form of a Wi-Fi receiver. In a variant, the EME means are a Bluetooth receiver or using another communication technology without thread. Step E2 of the learning method according to the invention is the association of numbers of frames received in step E1 to at least a portion of the wheel sensor identifiers present in these frames. This step E2 comprises analyzing the frames received by the learning device DIS as well as sub-steps. The first substep E21 of this step E2 is the elimination of identifiers wheel sensors for which - the corresponding frames are not received periodically, and / or corresponding frames indicate that the corresponding wheel is not in movement, and / or corresponding frames indicate a failure of the corresponding sensor, and / or the format or the data of the corresponding frames could not be validated. This is particularly the case when the radio signals from the corresponding sensor are disturbed. The second substep E22 of this step E2 is the construction of a table associating with each frame identifier not previously eliminated, a number of frames received, and a time counter associated with the reception of frames received for this identifier. An example of such a table is illustrated in FIG. 3. This comprises, on the abscissa, sixteen entries corresponding to each one of a sensor identifier, and on the ordinates a number of corresponding received frames. The numbers of frames received are possibly saturated to a maximum value, for example 20. The time counter associated with each identifier is reset to zero upon reception of a new frame associated with this identifier, and expires when it reaches a given value. predetermined duration, fixed for example at 3 seconds. During this expiration, the corresponding frame identifier is removed from the table which leaves room for a new one. sensor identifier. This counter makes it possible to eliminate according to the substep E21, preferably carried out in parallel with this substep E22, the identifiers of frames for which the corresponding sensors do not belong in principle to the vehicle V1. The table of FIG. 3 comprises a zone Z1 in which the identifiers of frames already memorized in the vehicle V1, that is to say previously identified by the vehicle V1 as its own wheel sensor identifiers, are filled in. These already known identifiers of the vehicle are not removed from the table during substep E21. The third substep E23 of this frame association step E2 is the confirmation of known identifiers of the vehicle. For this, the learning device DIS according to the invention verifies that it has received frames for the identifiers already stored in the vehicle V1. In the table of FIG. 3, frames have been received in the zone Z1 for only one of the four sensors of the vehicle V1, corresponding to the identifier ID4 and to the input index 4 of the table. This identifier ID4 is confirmed in this substep E23. The other three identifiers ID1, ID2 and ID3 are not confirmed, no frame 25 having been received for these identifiers. The last substep E24 of this frame association step E2 is the determination of a number of new identifiers to be learned by the learning device DIS. In this substep E24 the learning device DIS subtracts from the number of wheels of the vehicle V1, the number of identifiers confirmed in the substep E23. In this example of use of the invention, only the identifier ID4 was confirmed in the substep E23, the learning device DIS thus deduces a number of three new identifiers to learn. The step E3 of the learning method according to the invention is the thresholding of the numbers of frames received corresponding to the identifiers retained in the table in step E2 in a zone Z2 of this table corresponding to sensor identifiers not previously stored by the vehicle VI, that is to say not already known to it. This thresholding uses a high threshold SH and a low threshold SB predetermined by parameterization and which change with each new iteration of the thresholding step E3. For example, at the first application of step E3, the low threshold SB is set to zero received frame, and the high threshold SH is fixed to five received frames, which corresponds to the thresholds visible in FIG. 3. Only three indexes 7 , 8 and 12 correspond to numbers of frames higher than the high threshold SH, which corresponds to the number of new identifiers to be learned by the vehicle V1. However, many other sensor identifiers correspond to numbers of frames close to the high threshold SH, for example those corresponding to the indexes 6, 9 and 11. Although in an alternative embodiment of the invention, it is possible to pass at the end of this first application of the thresholding step E3, at a step E4 of selecting the three new identifiers to be learned which then correspond to the indexes 7, 8 and 12, the procedure is different in the main variant of the invention described herein. Indeed, in the main embodiment of the invention, it is ensured before moving to the step E4 selection of identifiers to learn that a degree of confidence on the new selectable learnable identifiers is reached. For this purpose, it is considered that the number of frames between the low threshold SB and the high threshold SH correspond to a safety margin which must only be reached by the number of frames corresponding to sensor identifiers that can be selected as new identifiers to be learned at the same time. step E4. Thresholding step E3 is then iterated by gradually increasing the values of the low thresholds SB and high SH so that in a last iteration of step E3 this safety margin is only reached by the number of frames of a quantity of sensors less than or equal to the number of new identifiers to be learned. Thus, in this example of use of the invention, thresholding step E3 is iterated by gradually increasing the values of the low thresholds SB and high SH so that in a last iteration of step E3, only three identifiers or less have their corresponding numbers of frames above both the low threshold SB and the high threshold SH.
Dans cet exemple de réalisation de l'invention, on itère l'étape E3 de seuillage une première fois en fixant le seuil bas SB à 1 trame reçue et le seuil haut SH à 7 trames reçues, une deuxième fois en fixant le seuil bas SB à 2 trames reçues et le seuil haut SH à 9 trames reçues, une troisième fois en fixant le seuil bas SB à 3 trames reçues et le seuil haut SH à 11 trames reçues, une quatrième fois en fixant le seuil bas SB à 4 trames reçues et le seuil haut SH à 13 trames reçues, et une dernière fois en fixant le seuil bas SB à 5 trames reçues et le seuil haut SH à 15 trames reçues, comme représenté sur la figure 4. Lors de cette dernière itération de l'étape E3 de seuillage, seuls les indexes 7, 8 et 12 correspondent à des nombres de trames supérieurs à la fois au seuil haut SH et au seuil bas SB. On obtient donc trois identifiants de capteurs sélectionnables comme nouveaux identifiants à apprendre par le véhicule V1, avec un haut degré de confiance car la marge de sécurité entre les seuils bas SB et haut SH n'est pas atteinte par d'autres identifiants de capteurs. Cette condition étant remplie, on passe donc à l'étape suivante E4.In this embodiment of the invention, thresholding step E3 is iterated a first time by setting the low threshold SB to 1 received frame and the high threshold SH to 7 received frames, a second time by setting the low threshold SB to 2 received frames and the high threshold SH to 9 received frames, a third time by setting the low threshold SB to 3 received frames and the high threshold SH to 11 received frames, a fourth time by setting the low threshold SB to 4 frames received and the high threshold SH with 13 received frames, and one last time by fixing the low threshold SB with 5 received frames and the high threshold SH with 15 received frames, as represented in FIG. 4. During this last iteration of the step E3 thresholding, only the indexes 7, 8 and 12 correspond to numbers of frames greater than both high threshold SH and low threshold SB. Three identifiers of selectable sensors are thus obtained as new identifiers to be learned by the vehicle V1, with a high degree of confidence because the safety margin between the low thresholds SB and high SH is not reached by other sensor identifiers. This condition is fulfilled, so we go to the next step E4.
301 1 4 3 1 13 L'étape E4 est la sélection d'identifiants pour lesquels les nombres de trames associés précédemment sont supérieurs au seuil haut SH et au seuil bas SB. On sélectionne dans cette étape E4 autant d'identifiants supérieurs à ces seuils qu'il y a de nouveaux identifiants à apprendre. Le dispositif 5 d'apprentissage DIS selon l'invention sélectionne dans cette étape E4 les identifiants correspondants aux indexes 7, 8 et 12 du tableau de la figure 4. Dans cet exemple d'utilisation de l'invention, ces indexes 7, 8 et 12 correspondent aux identifiants ID1, ID2 et ID3 de la figure 1, puisqu'on suppose que seul le capteur C4 n'a pas été changé par l'utilisateur. Le succès 10 de cet apprentissage est préférentiellement notifié à l'utilisateur du procédé d'apprentissage selon l'invention. Si dans un autre exemple d'utilisation de l'invention, à l'étape E4 le dispositif d'apprentissage DIS selon l'invention sélectionne moins d'identifiants que le nombre de nouveaux identifiants à apprendre déterminé à la sous- 15 étape E24, alors il indique l'échec partiel de l'apprentissage de ces nouveaux identifiants à un utilisateur, par l'intermédiaire d'une interface Homme-Machine par exemple. En référence à la figure 5, le dispositif d'apprentissage DIS selon 20 l'invention, assimilable à un ordinateur, est maintenant détaillé. Outre les moyens EME de réception de trames, le dispositif d'apprentissage DIS comporte : - des moyens d'association de nombres de trames reçues aux identifiants de capteurs correspondants, c'est-à-dire des moyens de comptage de trames, 25 - des moyens de confirmation d'identifiants déjà connus du véhicule V1, - des moyens de détermination d'un nombre de nouveaux identifiants à apprendre, - des moyens de seuillage de ces nombres de trames, - et des moyens de sélection d'identifiants de capteurs de roue correspondant 30 aux nouveaux identifiants de capteurs de roue à apprendre. Ces moyens sont essentiellement implémentés sous forme logicielle dans un calculateur ECU du dispositif d'apprentissage DIS selon l'invention. Ce calculateur ECU est préférentiellement le calculateur principal du véhicule, et comporte un processeur ECU, une mémoire vive RAM et une mémoire morte ROM. Le processeur ECU est éventuellement formé d'un ou plusieurs processeurs ou micro-processeurs ou processeurs spécialisés. Les moyens de réception de trame EME sont préférentiellement un module de communication Wi-Fi apte à émettre également des trames à destination des capteurs de roue du véhicule 1/1, le système de surveillance des pneumatiques du véhicule V1 étant également implémenté dans le calculateur ECU, dans ce mode de réalisation de l'invention. Il est à noter que dans ce mode de réalisation de l'invention, la plupart des étapes El à E4 sont effectuées en parallèle les unes des autres bien que certaines étapes utilisent les résultats de l'étape précédente. Ainsi le tableau de la figure 3 est mis à jour au fur et à mesure de la réception des trames à l'étape E1, et le résultat de l'étape E3 de seuillage évolue éventuellement en même temps que le résultat de l'étape E4 de sélection de nouveaux identifiants à apprendre, à chaque mise à jour du tableau de la figure 3. Cela permet de confirmer la robustesse du résultat obtenu à l'étape E4 si celui-ci reste identique au bout de cinq mises à jour du tableau de la figure 3 par exemple. Cependant différentes variantes de réalisation de l'invention sont envisageables, par exemple dans lesquelles les étapes El à E4 sont effectuées l'une après l'autre et non en parallèle, ou dans lesquelles les identifiants déjà en mémoire dans le calculateur du véhicule ne sont pas insérés dans le tableau de la figure 3 mais traités dans un espace mémoire séparé. De même l'invention n'est pas limitée à des capteurs de roue qui sont en mouvement même si cette condition facilite les chances de succès du procédé d'apprentissage selon l'invention. Il est également envisageable de tenir compte de la défaillance de certains capteurs déjà connus du véhicule dans la mise en oeuvre du procédé selon l'invention, en les intégrant dans les capteurs confirmés à la sous-étape E23 par exemple, cette sous-étape E23 étant éventuellement exécutée avant la sous-étape E21, l'ordre d'exécution des sous-étapes de l'étape E2 d'association de trames n'étant pas figé. Enfin les différents paramètres des seuils bas SB et haut SH sont préférentiellement modifiables par le service après-vente du véhicule bien qu'ils puissent être inscrits directement dans le code du programme d'ordinateur selon l'invention, implémentant le procédé d'apprentissage selon l'invention dans le calculateur ECU.10301 1 4 3 1 13 Step E4 is the selection of identifiers for which the numbers of previously associated frames are greater than the high threshold SH and the low threshold SB. In this step E4, as many identifiers above these thresholds are selected as there are new identifiers to be learned. The learning device DIS according to the invention selects in this step E4 the identifiers corresponding to the indexes 7, 8 and 12 of the table of FIG. 4. In this example of use of the invention, these indexes 7, 8 and 12 correspond to identifiers ID1, ID2 and ID3 of Figure 1, since it is assumed that only the sensor C4 has not been changed by the user. The success of this learning is preferably notified to the user of the learning method according to the invention. If in another example of use of the invention, in step E4, the learning device DIS according to the invention selects fewer identifiers than the number of new identifiers to be learned determined in the sub-step E24, then it indicates the partial failure of the learning of these new identifiers to a user, via a human-machine interface for example. With reference to FIG. 5, the learning device DIS according to the invention, comparable to a computer, is now detailed. In addition to the frame receiving means EME, the learning device DIS comprises: - received frame number association means with the corresponding sensor identifiers, that is to say frame counting means, 25 - means for confirming identifiers already known to the vehicle V1, means for determining a number of new identifiers to be learned, means for thresholding these number of frames, and means for selecting sensor identifiers. wheel corresponding to the new identifiers wheel sensors to learn. These means are essentially implemented in software form in an ECU computer of the learning device DIS according to the invention. This ECU calculator is preferably the main computer of the vehicle, and comprises an ECU processor, a RAM RAM and a ROM. The ECU processor is optionally formed of one or more processors or microprocessors or specialized processors. The EME frame reception means are preferably a Wi-Fi communication module able also to transmit frames to the vehicle wheel sensors 1/1, the vehicle tire monitoring system V1 also being implemented in the ECU calculator. in this embodiment of the invention. It should be noted that in this embodiment of the invention, most of the steps E1 to E4 are performed in parallel with each other although some steps use the results of the previous step. Thus the table of FIG. 3 is updated as and when the frames are received in step E1, and the result of the thresholding step E3 possibly changes at the same time as the result of step E4. selection of new identifiers to learn, each update of the table in Figure 3. This confirms the robustness of the result obtained in step E4 if it remains the same after five updates of the table of Figure 3 for example. However, various alternative embodiments of the invention are conceivable, for example in which the steps E1 to E4 are carried out one after the other and not in parallel, or in which the identifiers already in memory in the vehicle computer are not not inserted in the table of Figure 3 but processed in a separate memory space. Similarly, the invention is not limited to wheel sensors that are in motion even if this condition facilitates the chances of success of the learning method according to the invention. It is also conceivable to take into account the failure of certain sensors already known to the vehicle in the implementation of the method according to the invention, by integrating them into the sensors confirmed in substep E23 for example, this substep E23 possibly being executed before the substep E21, the order of execution of the substeps of the frame association step E2 not being fixed. Finally, the different parameters of the low thresholds SB and high SH are preferably modifiable by the after-sales service of the vehicle, although they can be written directly into the code of the computer program according to the invention, implementing the learning method according to the invention. the invention in the ECU calculator.
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