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FR3143514A1 - Procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile. - Google Patents

Procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile. Download PDF

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FR3143514A1
FR3143514A1 FR2214018A FR2214018A FR3143514A1 FR 3143514 A1 FR3143514 A1 FR 3143514A1 FR 2214018 A FR2214018 A FR 2214018A FR 2214018 A FR2214018 A FR 2214018A FR 3143514 A1 FR3143514 A1 FR 3143514A1
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FR
France
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motor vehicle
model
longitudinal speed
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vehicle
Prior art date
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Pending
Application number
FR2214018A
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English (en)
Inventor
Bachir BAZEMLAL
Renaud Deborne
Clement Pauron
Raphael Quilliard
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Renault SAS
Original Assignee
Renault SAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Renault SAS filed Critical Renault SAS
Priority to FR2214018A priority Critical patent/FR3143514A1/fr
Publication of FR3143514A1 publication Critical patent/FR3143514A1/fr
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Abstract

Procédé de gestion de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile. Procédé de gestion de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile comprenant module de contrôle de la vitesse longitudinale, le procédé définissant un modèle de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile, le modèle étant configurable selon un premier ensemble de paramètres de calibrage et selon un deuxième ensemble de paramètres de conduite du véhicule automobile, le véhicule automobile comprenant des moyens de détermination du deuxième ensemble de paramètres de conduite, caractérisé en ce qu’il comprend :- une étape d’entraînement initial du modèle, comprenant l’utilisation de différentes valeurs simulées du premier ensemble de paramètres de calibrage, puis- une étape de mise à jour du modèle comprenant l’utilisation de différentes valeurs observées ou mesurées de paramètres du premier ensemble de paramètres de calibrage et d’un deuxième ensemble de paramètres de conduite. Figure pour l’abrégé : 1

Description

Procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile.
L’invention concerne un procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile. L’invention porte encore sur un dispositif de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile. L’invention porte également sur un programme d’ordinateur mettant en œuvre le procédé mentionné. L’invention porte enfin sur un support d’enregistrement sur lequel est enregistré un tel programme.
Le contrôle de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile peut être automatisé, que ce soit par un module de contrôle de la vitesse longitudinale ou par un système de conduite autonome. De tels systèmes de gestion automatique de la vitesse longitudinale permettent notamment d’adapter la vitesse du véhicule équipé à la présence de véhicules dans son environnement. Ainsi, lorsqu’ils sont actifs, ils agissent sur le comportement du véhicule tel un conducteur virtuel prenant en charge une partie de la tâche de conduite.
Les systèmes existants de gestion automatique de la vitesse longitudinale peuvent être paramétrés selon des réglages prédéfinis, mais ceux-ci ne correspondent pas forcément aux habitudes de conduite du conducteur.
Alternativement, certains véhicules offrent la possibilité de paramétrer des réglages de ces systèmes via une interface homme-machine. Mais la complexité croissante des systèmes rend leur paramétrage trop complexe pour les usagers, et ceux-ci peuvent finalement se détourner de tels systèmes d’aide à la conduite.
Le but de l’invention est de fournir un dispositif et un procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale remédiant aux inconvénients ci-dessus et améliorant les dispositifs et procédés de gestion automatisée de la vitesse longitudinale connus de l’art antérieur. En particulier, l’invention permet de réaliser un dispositif et un procédé qui soient simples et fiables et qui s’adapte aux habitudes de conduite d’un usager.
A cet effet, l’invention porte sur un procédé de gestion de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile comprenant module de contrôle de la vitesse longitudinale, le procédé définissant un modèle de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile, le modèle étant configurable selon un premier ensemble de paramètres de calibrage et selon un deuxième ensemble de paramètres de conduite du véhicule automobile, le véhicule automobile comprenant des moyens de détermination du deuxième ensemble de paramètres de conduite. Le procédé comprend en outre :
- une étape d’entraînement initial du modèle, comprenant l’utilisation de différentes valeurs simulées du premier ensemble de paramètres de calibrage, puis
- une étape de mise à jour du modèle comprenant l’utilisation de différentes valeurs observées ou mesurées de paramètres du premier ensemble de paramètres de calibrage et d’un deuxième ensemble de paramètres de conduite.
Dans un mode de réalisation, l’étape d’entraînement initial comprend une itération sur les sous-étapes suivantes, pour différentes valeurs du premier ensemble de paramètres de calibrage :
- une sous-étape de recueil de données d’entraînement du modèle comprenant
(i) une attribution d’une valeur courante à chaque paramètre du premier ensemble de paramètres de calibrage, et
(ii) une détermination d’une valeur courante de chaque paramètre de conduite du deuxième ensemble par les moyens de détermination, puis
- une sous-étape d’intégration dans le modèle d’un troisième ensemble de paramètres d’entrainement, le troisième ensemble comprenant la valeur courante des paramètres du premier ensemble de paramètres de calibrage et la valeur courante des paramètres du deuxième ensemble de paramètres de conduite.
Dans un mode de réalisation, la sous-étape de recueil de données d’entraînement s’effectue sur une durée d’enregistrement donnée,
- lors de simulations d’un véhicule automobile équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale, le véhicule se déplaçant sur un parcours virtuel, et/ou
- lors de déplacements réels d’un véhicule automobile équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale, le véhicule se déplaçant sur un ou plusieurs parcours routiers prédéfinis.
Dans un mode de réalisation, la sous-étape d’intégration comprend, suite à la sous-étape de recueil,
- une segmentation de la durée d’enregistrement donnée en une série de sous-périodes, puis
- pour chaque sous-période, un calcul de caractéristiques statistiques relatives aux données d’entrainement enregistrées durant la sous-période, les caractéristiques statistiques comprenant une moyenne et/ou une variance et/ou une valeur maximale, puis
- une intégration dans le modèle des caractéristiques statistiques relatives aux données d’entrainement de chaque sous-période.
Dans un mode de réalisation, l’étape de mise à jour du modèle comprend les sous-étapes suivantes :
- une détermination, à un instant d’observation, d’un mode de conduite courant du premier véhicule automobile comme étant d’un premier genre si une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile est contrôlée par un conducteur humain, sinon comme étant d’un deuxième genre, puis
- si le mode de conduite courant est du premier genre, une sous-étape d’enregistrement de données d’observation comprenant une détermination à l’instant d’observation de paramètres du premier ensemble de paramètres de calibrage et du deuxième ensemble de paramètres de conduite, à partir des données issues des moyens de détermination, ou
- sinon, une sous-étape de fin d’observation comprenant une mise à jour du modèle de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile à partir des données d’observation recueillies lors des différents instants d’observation.
Dans un mode de réalisation, le procédé de gestion comprend une itération d’une étape de gestion automatique de la vitesse longitudinale du véhicule automobile par application du modèle en fonction d’au moins un paramètre du deuxième ensemble de paramètres de conduite déterminé par les moyens de détermination, à un instant d’itération de l’étape de gestion automatique de la vitesse longitudinale du véhicule automobile.
Dans un mode de réalisation, les itérations de l’étape de mise à jour du modèle et/ou de l’étape de gestion automatique de la vitesse longitudinale s’effectuent à une fréquence d’un calculateur sur lequel s’exécute le procédé, par exemple à une fréquence de 100 Hertz.
Dans un mode de réalisation, le procédé de gestion comprend un apprentissage automatique du modèle de gestion de la vitesse longitudinale, selon une méthode choisie parmi
- une méthode dite de « Machine à Support de Vecteur »,
- une méthode dites des « K voisins plus proches »,
- une méthode dite de « forêt aléatoire », et
- une méthode dite « de réseau de neurones récurrents ».
Dans un mode de réalisation, le premier ensemble de paramètres de calibrage comprend
- une valeur maximale d’accélération longitudinale applicable lorsque le véhicule automobile est précédé d’un autre véhicule, et/ou
- une valeur maximale d’accélération longitudinale applicable lorsque le véhicule automobile n’est précédé d’aucun véhicule, et/ou
- une valeur de consigne de distance de suivi d’un véhicule situé devant le véhicule automobile, et/ou
- une valeur maximale d’accélération latérale en virage, et/ou
- une valeur maximale de décélération longitudinale.
Dans un mode de réalisation, le deuxième ensemble de paramètres de conduite comprend au moins un paramètre pris parmi
- une accélération longitudinale du véhicule automobile,
- une vitesse longitudinale du véhicule automobile,
- une accélération latérale du véhicule automobile,
- une vitesse latérale du véhicule automobile,
- une vitesse de lacet du véhicule automobile,
- une distance entre le véhicule automobile et un véhicule qui le précède,
- une vitesse d’un véhicule précédent le véhicule automobile,
- une accélération d’un véhicule précédent le véhicule automobile,
- une angle volant appliqué par un conducteur du véhicule automobile,
- une requête de couple moteur appliquée par le véhicule automobile,
- une requête de couple de freinage appliquée par le véhicule automobile.
Dans un mode de réalisation, le procédé comprend une phase de conduite délimitée par
- un instant de début de phase de conduite, où un moteur du véhicule automobile est démarré au moyen d’une clé ou d’un bouton de contact par un conducteur, et
- un instant de fin de phase de conduite, où un moteur du véhicule automobile est arrêté au moyen d’une clé ou d’un bouton de contact par un conducteur.
De plus, entre l’instant de début de phase de conduite et l’instant de fin de phase de conduite, un modèle de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile est enregistré dans une mémoire volatile du véhicule automobile.
En outre, à l’instant de fin de phase de conduite, un modèle de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile est enregistré dans une mémoire non volatile du véhicule automobile.
L’invention porte également sur un dispositif de gestion de la vitesse longitudinale d’un premier véhicule automobile, le véhicule automobile étant équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale, d’un moteur et d’un système de freinage, le dispositif comprenant des éléments matériels et/ou logiciels mettant en œuvre le procédé selon l’invention.
L’invention porte également sur un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur ou produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support de données lisible par un ordinateur et/ou exécutable par un ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par l’ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
L’invention porte également sur un support d’enregistrement de données, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme de mise en œuvre du procédé selon l’invention ou support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
L’invention porte également sur un signal d’un support de données, portant le produit programme d'ordinateur selon l’invention
La représente un véhicule automobile équipé d’un dispositif de gestion automatisée de la vitesse longitudinale selon l’invention.
La définit des vitesses longitudinale et latérale du véhicule automobile et d’un véhicule cible le précédent sur sa voie de circulation.
La est un premier ordinogramme d’un procédé de gestion automatisée selon l’invention.
La illustre une analyse comparative d’erreurs résiduelles relatives à trois modèles de gestion de la vitesse longitudinale.
La est un second ordinogramme d’un procédé de gestion automatisée selon l’invention.
Un mode de réalisation d’un véhicule équipé d’un moyen de mise en œuvre d'un procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale est décrit ci-après en référence à la .
Le premier véhicule automobile 100, ou véhicule automobile 100 peut être un véhicule automobile de n’importe quel type, notamment un véhicule de tourisme, un véhicule utilitaire, un camion ou encore un véhicule de transport en commun tel qu’un bus ou une navette. Selon le mode de réalisation décrit, le véhicule automobile 100 peut être un véhicule autonome.
Cette illustration est faite à titre non limitatif. Notamment le véhicule automobile pourrait être un véhicule non autonome, équipé d’un système d'aide à la conduite, notamment un système d'aide à la conduite correspondant à un niveau supérieur ou égal au niveau 2 d’autonomie, c’est-à-dire correspondant à une autonomie partielle du véhicule.
Le véhicule automobile 100 comprend un système 10 de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile, aussi nommé dans la suite du document « système de gestion 10 ».
Le système de gestion 10 peut faire partie d’un système plus global d’aide à la conduite 50, comprenant un module de contrôle de la vitesse longitudinale 5 apte à transmettre des ordres de commande à un moteur 6 ou à un système de freinage 7 du véhicule.
En remarque, pour son déplacement le véhicule automobile 100 peut être équipé de plusieurs moteurs, par exemple un moteur thermique et un moteur électrique. Dans la suite du document, l’arrêt du véhicule automobile 100 correspond à l’arrêt de l’ensemble des moteurs utilisés pour le déplacement du véhicule automobile 100.
En référence à la , on définit des vitesses longitudinale et latérale du véhicule automobile 100 et d’un véhicule cible 200 le précédent sur sa voie de circulation. On suppose que le véhicule automobile 100 circule sur une voie de circulation 40 d’une route, et on définit la terminologie utilisée dans la suite du document :
- L’axe dit axe longitudinal 101 du véhicule automobile 100 est défini comme un axe de symétrie du véhicule automobile 100 parallèle à l’axe selon lequel le véhicule se déplace en ligne droite, orienté vers l’avant du véhicule.
- L’axe dit axe latéral 102 du véhicule automobile coupe perpendiculairement l’axe longitudinal 101 en un point situé au centre de gravité du véhicule automobile 100, et il est orienté vers la gauche du véhicule automobile, la gauche et la droite étant définies selon le point de vue du conducteur.
- Le vecteur vitesse 103 du véhicule automobile 100 en projection sur l’axe longitudinal 101 définit la composante longitudinale 104 du vecteur vitesse, dite vitesse longitudinale.
- Le vecteur vitesse 103 du véhicule automobile 100 en projection sur l’axe latéral 102 définit la composante latérale 105 du vecteur vitesse, dite vitesse latérale.
- De même, une distance entre deux véhicules peut être projetée sur les axes longitudinal et latéral, définissant ainsi une distance longitudinale -ou distance de suivi DS- et une distance latérale.
La même terminologie est appliquée pour définir les paramètres de position et de vitesse d’un deuxième véhicule 200, représenté dans la . Le deuxième véhicule 200 est caractérisé par le fait qu’il circule sur la même voie 40 que le véhicule automobile 100 et se situe directement devant lui. Dans la suite du document, on pourra désigner indifféremment le deuxième véhicule 200 par le terme de « véhicule cible 200 ».
Un véhicule cible 200 peut être un véhicule automobile de n’importe quel type, notamment un véhicule de tourisme ou un véhicule utilitaire ou encore une moto.
Dans la suite du document, on nomme « temps de suivi » le temps qu’il faudrait, à un instant donné, au véhicule automobile 100 pour rejoindre la position d’un véhicule cible 200.
Le module de contrôle de la vitesse longitudinale 5 est configurable selon un premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage, qui déterminent la dynamique des lois de commande de la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100.
Dans un mode de réalisation, le premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage comprend :
- une valeur maximale d’accélération longitudinale applicable lorsque le véhicule automobile 100 est précédé d’un autre véhicule, notamment d’un véhicule cible, et/ou
- une valeur maximale d’accélération longitudinale applicable lorsque le véhicule automobile 100 n’est précédé d’aucun véhicule, et/ou
- une valeur de consigne de distance de suivi d’un véhicule situé devant le véhicule automobile (100), et/ou
- une valeur maximale d’accélération latérale en virage, et/ou
- une valeur maximale de décélération longitudinale.
Dans ce mode de réalisation, les paramètres de calibrage choisis ont un effet d’ordre 1 sur le module de contrôle de la vitesse longitudinale 5. D’autres paramètres pourraient être considérés, par exemple des valeurs maximales de jerk, ou des valeurs minimales d’une distance finale entre une cible et le véhicule automobile 100 lors d’un arrêt.
Le tableau Table 1 suivant fournit un exemple de valeurs attribuées au premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage.
Paramètres Min Max
Accélération longitudinale maximale 0,5 m/s2 1,5 m/s2
Temps de suivi 1 s 4 s
Accélération latérale de référence 0,6 m/s2 1 m/s2
Accélération autorisée avec cible 0,2 m/s2 0,4 m/s2
Décélération maximale -1 m/s2 -3,8 m/s2
Accélération autorisée sans cible 0,4 m/s2 1,6 m/s2
Le véhicule automobile 100 comprend en outre des moyens de détermination 1 d’un deuxième ensemble ENS2 de paramètres de conduite.
Dans la suite du document, le terme « paramètres de conduite » désigne des paramètres représentatifs d’un mode de conduite d’un usager du véhicule automobile 100. Les paramètres de conduite sont susceptibles d’être pris en compte dans la gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100, notamment dans la détermination de valeurs des paramètres de calibrage du le module de contrôle de la vitesse longitudinale 5.
Dans un mode de réalisation, les paramètres de conduite comprennent au moins un paramètre pris parmi :
- une accélération longitudinale du véhicule automobile 100,
- une vitesse longitudinale du véhicule automobile 100,
- une accélération latérale du véhicule automobile 100,
- une vitesse latérale du véhicule automobile 100, une vitesse de lacet du véhicule automobile 100,
- une distance entre le véhicule automobile 100 et un véhicule qui le précède,
- une vitesse d’un véhicule précédent le véhicule automobile 100,
- une accélération d’un véhicule précédent le véhicule automobile 100,
- une angle volant appliqué par un conducteur du véhicule automobile 100,
- une requête de couple moteur appliquée par le véhicule automobile 100,
- une requête de couple de freinage appliquée par le véhicule automobile 100.
Les paramètres de conduite peuvent en outre comprendre :
- des conditions météorologiques d’un lieu où circule le véhicule automobile 100, par exemple un temps pluvieux,
- des conditions de visibilité liées au tracé des routes, ou à la luminosité,
- un style de conduite préféré du conducteur, par exemple un style de conduite sportif,
- des conditions de circulation, notamment une densité de trafic, la présence d’un véhicule cible 200 devant le véhicule automobile 100, la distance ou l’intervalle de temps séparant le véhicule automobile 100 du véhicule cible 200,
- une infrastructure routière, par exemple le nombre de voies de la route, le type de route (route départementale, route nationale, autoroute).
Les moyens de détermination 1 des paramètres de conduite comprennent un moyen de détermination de la vitesse et de l’accélération du véhicule automobile 100. Les moyens de détermination 1 des paramètres de conduite peuvent également comprendre un moyen de perception, notamment une caméra et/ou un radar et/ou un lidar situés à l’avant du véhicule automobile 100. Les moyens de détermination peuvent également comprendre un moyen de géolocalisation du véhicule automobile sur une carte permettant notamment de déterminer une vitesse limite applicable. D’autres modes de réalisation des moyens de détermination 1 sont envisageables, en fonction des paramètres de conduite pris en compte.
Lors d’une utilisation manuelle d’un véhicule, un conducteur humain fait en sorte que les paramètres de conduite évoluent en cohérence les uns avec les autres, par exemple il adapte sa vitesse longitudinale aux conditions de visibilité, aux conditions de trafic, aux conditions d’adhérence de la route, à la réactivité qu’il souhaite avoir dans une situation de conduite donnée…
L’invention a pour objectif
- d’une part, la construction d’un modèle MOD représentatif de la manière dont un usager donné adapte la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 en fonction des paramètres de conduite, et
- d’autre part, l’exploitation du modèle MOD pour déterminer les paramètres de calibrage en fonction des paramètres de conduite, de sorte à reproduire les habitudes de conduite de l’usager donné.
Dans un premier temps, en amont de la commercialisation du véhicule automobile 100, notamment lors du calibrage du véhicule, le système de gestion 10 met en œuvre une phase d’apprentissage d’un modèle initial MOD0de gestion de la vitesse longitudinale. L’apprentissage du modèle initial MOD0est réalisé dans l’étape E100 d’entrainement initial, décrite plus loin dans ce document.
Par la suite, le système de gestion 10 fonctionne alternativement entre des phases d’apprentissage d’un modèle MOD et des phases d’exploitation du modèle MOD, le modèle MOD étant spécifique aux habitudes de conduite d’un usager donné.
En d’autres termes :
- Dans un mode de fonctionnement d’un premier genre M_MANUEL, le contrôle de la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 peut être manuel. Dans ce cas, la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 est déterminée par le conducteur. Dans ce mode de fonctionnement, le système de gestion 10 effectue un traitement d’apprentissage des habitudes de conduite du conducteur, portant sur les valeurs courantes des paramètres de conduite. Le traitement d’apprentissage comprend la construction d’un modèle personnalisé MOD de gestion de la vitesse longitudinale.
- Dans un mode de fonctionnement du deuxième genre M_AUTO, le contrôle de la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 est automatique, c’est-à-dire déterminé par le système de gestion 10 à partir du modèle personnalisé MOD. Ainsi, dans le deuxième mode de fonctionnement, les paramètres de calibrage du module de contrôle de la vitesse longitudinale 5 sont définis de sorte à appliquer les habitudes de conduite du conducteur du véhicule automobile 100.
Dans un mode de réalisation, outre les moyens de détermination 1, le système 10 de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile comprend les éléments suivants :
- une interface homme-machine 2 permettant au conducteur de gérer l’activation et la désactivation de la gestion automatique de la vitesse longitudinale,
- un système 3 de gestion des utilisateurs,
- une unité de traitement 4 comprenant un microprocesseur 41, une mémoire 42 et des interfaces de communication 43.
Le système de gestion 10, et particulièrement le microprocesseur 41, comprend principalement les modules suivants qui coopèrent entre eux :
- un module 410 d’entrainement initial d’un modèle, ce module pouvant coopérer avec la mémoire 42,
- un module 411 de début de mission, ce module pouvant coopérer avec l’interface homme-machine 2 et/ou la mémoire 42,
- un module 412 de mise à jour du modèle, ce module pouvant coopérer avec les moyens de détermination 1, l’interface homme-machine 2 et/ou la mémoire 42,
- un module 413 de détermination de paramètres de calibrage, ce module pouvant coopérer avec les moyens de détermination 1, le module de contrôle de la vitesse longitudinale 5 et/ou la mémoire 42,
- un module 414 de fin de mission, ce module pouvant coopérer avec l’interface homme-machine 2 et/ou la mémoire 42,
Le véhicule automobile 100, en particulier le système de gestion 10, comprend de préférence tous les éléments matériels et/ou logiciels configurés de sorte à mettre en œuvre le procédé défini dans l’objet de l’invention ou le procédé décrit plus bas.
Les moyens de détermination 1 peuvent comprendre par exemple un radar, et/ou un lidar, et/ou une caméra et/ou tout autre type de capteur adapté à détecter des cibles à l’avant du véhicule automobile 100.
Les moyens de détermination 1 peuvent fournir des mesures au microprocesseur 41, parmi lesquelles :
- une distance longitudinale DS entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200,
- une vitesse longitudinale 204 du véhicule cible 200, et
- une accélération longitudinale du véhicule cible 200.
Préférentiellement, l’analyse des images fournies par Les moyens de détermination 1 peut en outre de fournir des données concernant les conditions météorologiques pouvant influencer la conduite du véhicule automobile 100. Notamment, les moyens de détermination 1 peuvent détecter la présence de pluie ou de neige.
Ainsi, dans un mode de réalisation, les moyens de détermination 1 permettent de déterminer à chaque instant les conditions météorologiques dans lesquelles le véhicule automobile 100 évolue comme étant des conditions pluvieuses, des conditions neigeuses ou sinon des conditions normales. Un critère météorologique pourra ainsi être pris en compte dans la construction et l’application du modèle MOD. Dans un mode de réalisation alternatif non développé dans ce document, les données météorologiques et/ou d’autres conditions environnementales pouvant modifier la visibilité pourraient être déduites à partir, par exemple, d’un indicateur de fonctionnement des essuie-glace et/ou d’un état des feux d’éclairage.
Les moyens de détermination 1 comprennent un moyen de détermination de la vitesse et l’accélération du véhicule automobile 100 pouvant être réalisé par des calculateurs exploitant des données relatives au châssis du véhicule automobile 100, des données issues des capteurs de vitesse de rotation des roues.
Dans un mode de réalisation, une interface homme-machine 2 permet notamment au conducteur d’alterner entre un mode de conduite du premier genre M_MANUEL, dans lequel il contrôle manuellement la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100, et un mode de conduite du deuxième genre M_AUTO dans lequel le contrôle de la vitesse longitudinale est automatique. Différents modes de réalisation sont envisageables pour l’interface homme-machine 2, par exemple des boutons et/ou un écran tactile et/ou une commande vocale.
Dans un mode de réalisation, le système de gestion 10 peut recevoir des informations issues d’un système de gestion 3 des utilisateurs du véhicule automobile 100. Ainsi, le système de gestion de la vitesse longitudinale 10 construit un modèle MOD par utilisateur. Autrement dit, si le véhicule automobile 100 est équipé d’un système de gestion des utilisateurs, alors une gestion de la vitesse longitudinale personnalisée peut être gérée pour chacun des utilisateurs du véhicule automobile 100, de sorte à adapter le comportement du véhicule à chacun des utilisateurs.
Le module 413 d’exploitation du modèle MOD est apte à transmettre, via des interfaces de communication 43, des valeurs de paramètres de conduite, par exemple une valeur de temps de suivi, au module 5 de contrôle de la vitesse longitudinale. Le module 5 transmet des ordres de commande au moteur 6 ou au système de freinage 7 de sorte à appliquer les paramètres de conduite déterminés par le système de gestion 10.
La mémoire 42 constitue un support d'enregistrement lisible par un ordinateur ou par le calculateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l’ordinateur ou le calculateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé de gestion 10 selon un mode de réalisation de l'invention.
La mémoire 42 permet en outre d’enregistrer le modèle MOD. Avantageusement la mémoire 42 comprend une mémoire volatile 421, dont le contenu s’efface régulièrement, notamment lorsque la mémoire n’est plus alimentée en courant électrique, et une mémoire non volatile 422 dont le contenu persiste dans le temps même lorsqu’elle n’est plus alimentée en courant électrique.
Le modèle MOD sera avantageusement construit au fil des missions (ou roulages) du véhicule automobile 100, une mission étant une phase de conduite délimitée par
- un début de mission, où le véhicule automobile 100 est à l’arrêt et le conducteur démarre le véhicule au moyen par exemple d’une clé ou d’un bouton de contact,
- une fin de mission, correspondant à un arrêt du véhicule par le conducteur au moyen par exemple d’une clé ou d’un bouton de contact.
En remarque, durant une même mission plusieurs phases d’arrêt automatique du moteur (notamment, celles générées par un système « stop and start ») peuvent se produire.
Dans un mode de réalisation préférentiel, la mémoire 42 permet d’enregistrer à l’issue d’une Nièmemission du véhicule automobile 100 un modèle MODN, correspondant à une mise à jour d’un modèle MODN-1enregistré lors de la précédente mission. La mise à jour du modèle MOD prend en compte l’apprentissage réalisé lors de la Nièmemission.
Dans un mode de réalisation préféré, la mémoire 42 comprend une mémoire volatile 421 et une mémoire non volatile 422. Une telle architecture permet,
- d’une part, lors du déroulement d’une Nièmemission, d’enregistrer en mémoire volatile 421 les données temporaires nécessaires à la construction du modèle MODN, et
- d’autre part, d’enregistrer en mémoire non volatile 422 le modèle MODNgénéré à l’issue d’une Nièmemission, et de le conserver jusqu’à l’issue de la N+1ièmemission.
Le véhicule automobile 100, en particulier le système de gestion 10, comprend de préférence tous les éléments matériels et/ou logiciels configurés de sorte à mettre en œuvre le procédé défini dans l’objet de l’invention ou le procédé décrit ci-après.
Le procédé de gestion de la vitesse longitudinale selon l’invention comprend
- une étape E100 d’entrainement initial du modèle MOD, comprenant l’utilisation de différentes valeurs simulées du premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage, puis
- une étape E2 de mise à jour du modèle MOD comprenant l’utilisation de différentes valeurs observées ou mesurées de paramètres du premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage et du deuxième ensemble ENS2 de paramètres de conduite.
L’étape E100 d’entrainement initial est une phase de préparation du modèle MOD ayant lieu avant l’utilisation du véhicule automobile 100 par un usager final, c’est-à-dire avant la commercialisation du véhicule. Lors de la phase d’entrainement initial, des données recueillies notamment par simulation, sont injectées dans le modèle afin d’augmenter le niveau d’apprentissage du modèle MOD. L’objectif de l’étape E100 est d’obtenir un modèle apte à être utilisé sur des données non présentes dans les données d’entraînement. Plus spécifiquement, dans l’étape E100, on entraine le modèle MOD pour qu’il soit apte à déterminer des paramètres de calibrage du module de contrôle de la vitesse longitudinale 5 correspondant à des valeurs de paramètres de conduite non présentes dans les données d’entraînement.
L’étape E2 de mise à jour du modèle MOD, est une phase d’adaptation, ou de modification, du modèle MOD en fonction des habitudes ou comportements de conduite d’un usager du véhicule automobile 100. En d’autres termes, l’étape E2 est une phase de modification du modèle MOD à partir de données enregistrées lors de phases de conduite dites « manuelles » effectuées par l’usager sans utilisation du module de contrôle de la vitesse longitudinale 5.
Les données enregistrées lors de phases de conduite manuelles sont injectées dans le modèle MOD dans le but d’entrainer le modèle MOD à prédire des paramètres du module de contrôle 5 de la vitesse longitudinale qui correspondent à une dynamique de conduite aussi proche que possible de la dynamique de conduite manuelle observée chez l’usager du véhicule automobile 100.
Un mode d’exécution du procédé de gestion de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile est décrit ci-après en référence à la . Le procédé comprend cinq étapes, une étape E100 suivie des étapes E1 à E4.
L’étape E100 s’exécute lors du calibrage du véhicule automobile 100. A l’issue de l’étape E100, on obtient un modèle initial MOD0.
Afin de construire le modèle initial MOD0, l’étape E100 comprend les sous-étapes E101 à E104 qui s’exécutent successivement.
Dans une sous-étape E101 de recueil de données d’entrainement, on collecte des données nécessaires à la construction du modèle initial MOD0.
La sous-étape E101 de recueil de données d’entraînement s’effectue sur une durée d’enregistrement donnée,
- lors de simulations d’un véhicule automobile équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale 5, le véhicule se déplaçant sur un parcours virtuel, et/ou
- lors de déplacements réels d’un véhicule automobile équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale 5, le véhicule se déplaçant sur un ou plusieurs parcours routiers prédéfinis.
Les données collectées sont donc de deux types :
- un premier type de données portant sur des données issues de simulations d’un véhicule équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale, et
- un deuxième type de données portant sur des données issues de roulages réels d’un véhicule équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale.
Le recueil de données d’entrainement du premier et/ou du deuxième type comprend
(i) une attribution d’une valeur courante à chaque paramètre du premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage du module de contrôle, et
(ii) une détermination d’une valeur courante de chaque paramètre de conduite du deuxième ensemble ENS2 par les moyens de détermination 1.
Les données du premier type permettent de simuler une grande variété de situations dans un temps limité, le véhicule simulé roulant sur un parcours virtuel contenant différentes situations de conduite, parmi lesquelles
- des déplacement dans des virages,
- des franchissement d’intersections,
- des situations impliquant des véhicules environnants, par exemple des véhicules se déplaçant à une vitesse différente de celle du véhicule simulé, ou un véhicule qui s’insère ou s’arrête devant le véhicule simulé.
Durant le déroulement des simulations, on mesure un ensemble de grandeurs dynamiques mises en œuvre par véhicule simulé. Les grandeurs dynamiques sont sélectionnées de sorte à être représentatives des différents comportements dynamiques du véhicule selon le calibrage qui a été choisi pour le système de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule simulé.
Par exemple l’accélération longitudinale du véhicule simulé est influencée par certains paramètres du système de gestion de la vitesse longitudinale dans des phases de conduite en ligne droite où la vitesse de consigne (issue du système de gestion de la vitesse longitudinale) est soudainement augmentée de plusieurs dizaines de kilomètres par heure. De même la distance mesurée entre le véhicule simulé et un véhicule cible est influencée par certains paramètres du système de gestion de la vitesse longitudinale dans des phases de conduite où un véhicule cible s’insère devant le véhicule simulé.
Très avantageusement, les données du premier type permettent de générer en peu de temps un ensemble de données comprenant une large combinaison de paramétrages influents sur le comportement dynamique du véhicule par l’intermédiaire du système de gestion de la vitesse longitudinale. Les simulations permettent par exemple de produire des enregistrements où le véhicule simulé applique de fortes accélérations dès lors que cela est possible, tout en maintenant de grandes distances de sécurité. Selon un autre exemple, les simulations permettent de produire des enregistrements où le véhicule simulé applique des accélérations plus progressives mais s’autorise à s’approcher davantage des véhicules situés devant lui.
Les données du premier type sont enregistrées pour alimenter la base de données d’entraînement.
Les données du deuxième type permettent également de collecter des données selon différentes configurations du système de gestion de la vitesse longitudinale, mais la mise en œuvre roulages réels est coûteuse en temps, ce qui limite le nombre d’enregistrements.
Les données du deuxième type présentent toutefois un avantage important, puisque, comparées aux données du premier type, les mesures effectuées sont plus réalistes et plus représentatives du comportement d’un véhicule réel. En particulier les données du deuxième type permettent un apprentissage dans des conditions plus complexes mais aussi plus proches de ce que seront les roulages « en ligne » où le modèle MOD sera exploité pour prédire des paramètres de conduite.
La sous-étape E101 comprend en outre, suite à l’enregistrement des données du premier et du deuxième type, un traitement d’étiquetage de données pertinentes.
En d’autres termes,
- suite à la collecte de données du premier et du deuxième type, on dispose d’enregistrements contenant un nombre donné N de signaux enregistrés, les signaux enregistrés permettant de définir un calibrage du module de contrôle 5 de la vitesse longitudinale et des paramètres de conduite représentatifs d’un style de conduite d’un usager,
- chaque signal enregistré représente une évolution temporelle d’un paramètre de calibrage ou d’un paramètre de conduite, par exemple un signal représente une évolution temporelle de la vitesse du véhicule simulé, ou une évolution temporelle de l’accélération du véhicule simulé, ou une évolution temporelle de la distance de suivi appliquée par le véhicule simulé,
- le traitement d’étiquetage associe à chaque enregistrement les paramètres de calibrage Pipertinents pour l’entrainement du modèle MOD0.
Un exemple de données de conduites mesurées lors d’un enregistrement de 100 secondes est illustré dans le tableau 2. Les paramètres de conduite sont déterminés toutes les 10 millisecondes. Les différentes colonnes du tableau contiennent respectivement les données suivantes :
- la colonne N_MES contient le numéro de détermination ou prise de mesure des paramètres de conduite,
- la colonne ALON contient l’accélération longitudinale du véhicule automobile 100 en m/s2,
- la colonne VEGO contient la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 en m/s,
- la colonne VCIB contient la vitesse longitudinale du véhicule cible 200 en m/s,
- la colonne DCIB contient la distance longitudinale mesurée entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200 en m,
- la colonne COU contient le couple commandé par le conducteur du véhicule automobile 100 en Nm,
- la colonne FR contient le freinage commandé par le conducteur du véhicule automobile 100 m/s2,
- la colonne ALAT contient l’accélération latérale du véhicule automobile 100 en m/s2,
- la colonne VLAC contient la vitesse de lacet du véhicule automobile 100 en rad/s2,
N_MES ALON VEGO VCIB DCIB COU FR ALAT VLAC
0 0 25,04 0 0 -117 0 0 0
1 0,43 25,10 0 0 -117 0 0 0
2 0,79 25,14 0 0 -117 0 0 0
3 1,04 25,18 0 0 -117 0 0 0
…
10992 -0,19 16,27 16,64 43,79 -26,4 0 0,44 -1,54
…
Puis, à partir de chaque enregistrement effectué dans la sous-étape E101, on applique,
- une segmentation de la durée d’enregistrement donnée en une série de sous-périodes, puis
- pour chaque sous-période, un calcul de caractéristiques statistiques relatives aux données d’entrainement enregistrées durant la sous-période, les caractéristiques statistiques comprenant une moyenne et/ou une variance et/ou une valeur maximale,
- puis une intégration dans le modèle MOD des caractéristiques statistiques relatives aux données d’entrainement de chaque sous-période.
En d’autres termes, à partir de chaque enregistrement effectué dans la sous-étape E101, dans une sous-étape E102 on intègre dans le modèle MOD0un troisième ensemble ENS3 de paramètres d’entrainement, le troisième ensemble ENS3 comprenant chaque valeur courante des paramètres du premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage et chaque valeur courante des paramètres du deuxième ensemble ENS2 de paramètres de conduite.
Pour cela, tout d’abord, on extrait des caractéristiques statistiques associées à chacun des paramètres de calibrage et à chacun des paramètres de conduite. L’extraction de caractéristiques statistiques nécessite segmenter ou échantillonner les signaux temporels issus des enregistrements, par exemple en intervalles de temps d’une durée d’une durée de quelques secondes.
Dans un exemple illustré par le tableau 3, on obtient ainsi une centaine d’intervalles de temps et on calcule, sur chaque intervalle de temps donné, les paramètres de calibrage suivants :
- une valeur maximale de l’accélération longitudinale du véhicule simule sur l’intervalle de temps donné,
- une moyenne du temps de suivi appliqué par le véhicule simulé sur l’intervalle de temps donné,
- une accélération latérale de référence appliquée sur l’intervalle de temps donné, l’accélération latérale de référence correspondant à une limite supérieure d’accélération latérale à ne pas dépasser pour respecter un critère de confort de conduite, lors de la conduite en virage,
- une valeur maximale de l’accélération longitudinale appliquée par le véhicule simulé lorsqu’il est précédé d’un véhicule cible.
Accélération longitudinale maximale Temps de suivi Accélération latérale de référence Accélération maximale avec cible.
Int_1 0,5 1 1 1
Int_2 1 1 1 1
…
Int_100 1,5 4 0,8 0,2
De plus, dans l’étape E102, on applique une standardisation des données. En d’autres termes, on applique un facteur multiplicatif aux valeurs prises par les différents paramètres de calibrage et les différents paramètres de conduite de sorte à les ramener dans une plage de valeur équivalente. Ainsi, quel que soit l’ordre de grandeur des valeurs numériques prises par un paramètre, il aura le même poids que les autres paramètres dans le déroulement de l’apprentissage.
Puis on intègre les données ainsi obtenues dans le modèle MOD0, pour l’apprentissage du modèle MOD0.
Dans le mode de réalisation décrit, on utilise un algorithme d’apprentissage automatique, notamment de type « à support de vecteur ». L’algorithme repose sur la mise en œuvre d’une suite de régressions en chaîne, chaque régression ayant pour objectif de déterminer la valeur d’un des paramètres, à partir des données d’un enregistrement en cours d’analyse et d’un précédent paramètre ayant été déterminé (s’il existe).
D’autres méthodes d’apprentissage pourraient être utilisées, notamment
- une méthode dite des « K voisins plus proches »,
- une méthode dite de « forêt aléatoire », et
- une méthode dite « de réseau de neurones récurrents ».
L’étape E102, comprend avantageusement une analyse des courbes d’apprentissage du modèle MOD0pour évaluer son niveau d’apprentissage et ainsi détecter un sous-apprentissage ou un sur-apprentissage du modèle.
L’analyse des courbes d’apprentissage s’effectue en testant le modèle MOD0à partir de simulations qui n’ont pas été exploitées pour l’entrainement du modèle MOD0.
Les performances du modèle MOD0peuvent être observées sur un histogramme des erreurs résiduelles. L’erreur résiduelle standard mesure la précision avec laquelle le modèle MOD0peut prévoir les valeurs des paramètres avec de nouvelles données d’entrée.
La illustre une analyse comparative des erreurs résiduelles relatives à trois modèles MOD, MOD2, MOD3 de gestion de la vitesse longitudinale, les trois modèles étant obtenus à partir d’un même ensemble ENS3 de paramètres d’entrainement :
- le premier modèle MOD, correspondant au graphe G1, a été réalisé selon la méthode « à support de vecteur »,
- le deuxième modèle MOD2, correspondant au graphe G2, a été réalisé selon la méthode dite de « forêt aléatoire », et
- le troisième modèle MOD3, correspondant au graphe G3, a été réalisé selon la méthode dite des « K voisins plus proches ».
Le modèle MOD réalisé selon la méthode « à support de vecteur » apparait comme minimisant la valeur des erreurs par rapport aux autres méthodes, les erreurs mesurées dans le graphe G1 étant plus concentrées autour de la valeur 0 que dans les graphes G2 et G3.
Le modèle de prédiction MOD0ainsi obtenu à l’issue de l’étape E100 est prêt à être appliqué à des données d’entrée non présentes dans les données d’entraînement.
L’étape E100 est ensuite suivie d’une itération sur les étapes E1 à E4, chaque itération correspondant à une mission du véhicule automobile 100.
Les étapes E1 à E4 se déroulent sur la durée d’une Nièmemission du véhicule automobile 100
- les étapes E1 et E4 s’exécutent respectivement au début de la Nièmemission, et à la afin de la Nièmemission, et
- pendant le déroulement de la Nièmemission, le procédé comprend une alternance d’itérations sur l’une ou l’autre des étapes E2 ou E3.
Dans une étape de début de mission E1, on initialise le procédé pour la Nièmemission du véhicule.
L’initialisation du procédé comprend une récupération en mémoire non volatile 422 d’un modèle MODN-1, qui a été sauvegardé dans la mémoire non volatile 422 à la fin de la N-1ièmemission. Au début de la Nièmemission, le modèle MODNest donc égal au modèle MODN-1.
Dans certaines conditions, le modèle MODN-1peut contenir le modèle initial MOD0. C’est le cas, par exemple,
- si N=1, c’est-à-dire s’il s’agit de la toute première mission du véhicule automobile 100, ou
- si le véhicule automobile 100 a toujours été utilisé en appliquant le mode automatique M_AUTO pour la gestion de la vitesse longitudinale.
De plus dans l’étape E1, on détermine un mode initial de conduite du premier véhicule automobile 100
- comme étant d’un premier genre M_MANUEL si la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 est contrôlée à l’instant d’initialisation par un conducteur humain,
- comme étant d’un deuxième genre M_AUTO si la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 est contrôlée à l’instant d’initialisation par le module 5 de contrôle de la vitesse longitudinale.
Dans un mode de réalisation, le mode de conduite initial du véhicule automobile 100 peut être déterminé par la valeur d’une variable MODE_V stockée en mémoire, notamment dans la mémoire volatile 421. La variable MODE_V pourrait prendre les valeurs M_MANUEL et M_AUTO. Par exemple, la valeur de la variable MODE_V pourrait être mise à jour en mémoire en fonction d’une action du conducteur du véhicule automobile 100 sur l’interface homme-machine 2.
Dans un mode de réalisation, la variable MODE_V pourrait en outre prendre une troisième valeur M_STOP lorsque le conducteur met fin à la mission courante.
Si le mode de conduite initial est déterminé comme étant du premier genre M_MANUEL, alors on enchaine sur la deuxième étape E2 d’apprentissage ; si le mode de conduite initial est déterminé comme étant du deuxième genre M_AUTO on enchaine sur la troisième étape E3 gestion automatique de la vitesse longitudinale du véhicule automobile.
L’étape E2 d’apprentissage comprend une itération, à différents instants d’observation T_OBSp, des sous-étapes suivantes :
- une détermination, à l’instant d’observation T_OBSp, d’un mode de conduite courant du premier véhicule automobile 100 comme étant d’un premier genre M_MANUEL si une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile 100 est contrôlée par un conducteur humain, sinon comme étant d’un deuxième genre M_AUTO, puis
- si le mode de conduite courant est du premier genre M_MANUEL, une sous-étape E21 d’enregistrement de données d’observation D_OBSpcomprenant une détermination à l’instant d’observation T_OBSpde paramètres du premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage et du deuxième ensemble ENS2 de paramètres de conduite à partir des données issues des moyens de détermination 1, ou
- si le mode de conduite courant est du deuxième mode M_AUTO, une sous-étape E22 de fin d’observation comprenant une mise à jour d’un modèle MOD de gestion de la vitesse longitudinale à partir des données d’observation D_OBS recueillies aux différents instants d’observation T_OBSp.
En remarque,
- pour p=1, c’est-à-dire lors de la première itération de l’étape E2, la détermination d’un mode de conduite courant du premier véhicule automobile 100 s’effectue dans l’étape E1, puis
- comme cela est expliqué ci-après, pour p>1 la détermination à l’instant d’observation T_OBSpd’un mode de conduite courant du premier véhicule automobile 100 s’effectue dans une sous-étape E22 de la p-1èmeitération de l’étape E2.
Ainsi, au début d’une Nièmemission du véhicule, si le mode de conduite initial calculé dans l’étape E1 est manuel, on enchaine sur l’étape E2 qui itère sur la sous-étape E21 suivie de la sous-étape E22.
Dans une première sous étape E21 on détermine une valeur courante Pic des paramètres Pidu premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage et du deuxième ensemble ENS2 de paramètres de conduite, à partir des données issues des moyens de détermination 1.
Dans un mode de réalisation préférentiel, la sous-étape E21 débute par un traitement de vérification de conditions requises pour l’enregistrement d’une observation. Par exemple, les conditions requises comprennent préférentiellement :
- une détection d’un véhicule cible 200,
- la stabilisation de la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 et de la vitesse longitudinale du véhicule cible 200, dont les variations doivent être inférieures à un premier seuil donné,
- la stabilisation d’une distance longitudinale mesurée entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200, dont les variations doivent être inférieures à un deuxième seuil donné.
Le premier seuil donné peut correspondre à un pourcentage de la vitesse courante du véhicule automobile 100, par exemple 2% de la vitesse courante. Dans ce cas, le premier seuil est d’environ 2 km/h pour une vitesse courante de 110 km/h. Ce pourcentage peut être calibré à d’autres valeurs de pourcentage.
Le deuxième seuil donné peut correspondre à un pourcentage de la distance courante entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200, par exemple 1% de la distance courante entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200. Dans un mode de réalisation, le deuxième seuil peut être, par exemple, de 6 mètres environ pour une vitesse courante de 110 km/h.
Préférentiellement, les conditions requises doivent être satisfaites pendant une durée minimale, par exemple de 2 secondes.
Les valeurs courante Pic des paramètres peuvent alors être déterminées à partir des données issues des moyens de détermination 1.
Puis, dans la sous-étape E21, on enregistre une pièmeobservation D_OBSPpcomprenant Les valeurs courante Pic des paramètres.
On enchaine ensuite sur la sous-étape E22 dans laquelle on démarre une temporisation d’une durée égale à une période d’itération P_ITER_MAN. Dans un mode de réalisation, la période d’itération des sous-étapes E21 et E22 est déterminée par la fréquence de traitement du calculateur, c’est-à-dire 100 Hertz.
La temporisation arrive à échéance à un instant T_OBSp+1,=T_OBSp+P_ITER_MAN.
A l’instant T_OBSp+1, on vérifie
- d’une part si la Nièmemission du véhicule se poursuit et
- d’autre part si la phase de conduite manuelle se poursuit.
Pour cela, on vérifie que la valeur de la variable MODE_V est bien M_MANUEL. Si oui, on reboucle sur l’étape E21 d’enregistrement.
Si la valeur de la variable MODE_V est différente de M_MANUEL, on détecte alors une fin de phase d’apprentissage, c’est-à-dire la fin d’une phase continue d’itérations des sous-étapes E21 et E22.
Dans ce cas, la sous-étape E22 comprend une mise à jour du modèle MODNpar intégration des données d’observation D_OBSpacquises lors de la phase d’apprentissage qui se termine.
En d’autres termes, comme cela est exprimé par la formule Math1, les valeurs des paramètres Pisont alors calculées en effectuant, pour chaque paramètre, une moyenne pondérée entre les valeurs issues des précédentes phases d’apprentissage, notées Pip et les valeurs issues de la phase d’apprentissage courante, notées Pic.
Math1

où
- Piest le ièmeparamètre,
- Pic est l’estimation courante du ièmeparamètre,
- aic est le nombre de points de mesures pour l’estimation courante du ièmeparamètre,
- Pip est l’estimation précédente du ièmeparamètre
- aip est le nombre de points de mesures pour l’estimation précédente du ièmeparamètre.
Le modèle MODNobtenu est enregistré dans la mémoire volatile 421.
Suite à la sous-étape E22 l’étape E2, le procédé peut enchainer soit sur une phase de fin de mission mise en œuvre dans l’étape E4, soit sur une phase d’application du modèle de gestion automatique de la vitesse longitudinale mise en œuvre dans des itérations de l’étape E3 :
- Si la valeur de la variable MODE_V est M_STOP, cela signifie que le conducteur a mis fin à la Nièmemission entre les instants T_OBSpet T_OBSp+1. On enchaine donc sur l’étape E4 de fin de mission.
- Si la valeur de la variable MODE_V est M_AUTO, cela signifie que le conducteur a activé la gestion automatique de la vitesse longitudinale. Dans ce cas, on enchaine sur l’étape E3 de gestion automatique de la vitesse longitudinale.
L’étape E3 comprend une itération à différents instants T_AUTOqsur deux sous-étapes E31 et E32.
Dans la sous-étape E31, on récupère le modèle MODNdisponible en mémoire et on l’utilise pour calculer des valeurs estimées des paramètres de calibrage qui seront appliqués automatiquement par le module de contrôle de la vitesse longitudinale 5 à l’instant T_AUTOq.
Suite à la sous-étape E31, on enchaine sur la sous-étape E32 dans laquelle on démarre une temporisation d’une durée égale à une période d’itération P_ITER_AUTO. Dans un mode de réalisation, la période d’itération des sous-étapes E31 et E32 est déterminée par la fréquence de traitement du calculateur, c’est-à-dire 100 Hertz.
La période P_ITER_AUTO d’itération des sous-étapes E31 et E32 peut être différente de la période P_ITER_MAN d’itération des sous-étapes E21 et E22.
La temporisation arrive à échéance à un instant T_AUTOq+1=T_AUTOq+P_ITER_AUTO.
A l’instant T_AUTOq+1, on vérifie alors si la Nièmemission du véhicule se poursuit et, si la phase de conduite automatique se poursuit.
Pour cela, on vérifie que la valeur de la variable MODE_V est bien M_AUTO. Si oui, on reboucle sur l’étape E31 d’application.
Si la valeur de la variable MODE_V est différente de M_AUTO, le procédé peut alors enchainer soit sur une phase de fin de mission mise en œuvre dans l’étape E4, soit sur une phase d’apprentissage mise en œuvre dans l’étape E2 :
- Si la valeur de la variable MODE_V est M_STOP, cela signifie que le conducteur a mis fin à la Nièmemission entre les instants T_AUTOqet T_AUTOq+1. On enchaine donc sur l’étape E4 de fin de mission.
- Si la valeur de la variable MODE_V est M_MANUEL, cela signifie que le conducteur a sélectionné le mode de conduite manuel ; on enchaine alors sur l’étape E2 d’apprentissage.
Dans l’étape E4 de fin de mission, on récupère le modèle MODNdisponible en mémoire volatile 421 et on l’enregistre en mémoire non volatile 422.
Les données précédemment enregistrées en mémoire volatile sont effacées. Le modèle MODNissu de la Nièmemission (stocké dans une mémoire non volatile 422) servira ultérieurement de modèle initial en entrée de l’étape E1 lors du déroulement de la N+1ièmemission.
La est un second ordinogramme d’un procédé de gestion automatisée selon l’invention. Dans une première étape 70 on débute la mission du véhicule automobile 100. Dans une étape 71, on teste si la mission est terminée.
Si la mission est terminée, on enchaine sur l’étape 79 de fin de mission pouvant comprendre un enregistrement de données en mémoire non volatile. Puis, suite à l’étape 79 on reboucle sur l’étape 70.
Si la mission continue, on enchaine sur une étape 72 de lecture en mémoire d’un modèle de gestion de la vitesse longitudinale.
Puis, dans une étape 73, on identifie le mode de conduite actuel du véhicule automobile 100.
Puis, dans une étape 74, on vérifie si le mode de conduite actuel est manuel :
- Si le mode de conduite actuel est manuel, on enchaine sur étape 75 d’apprentissage modèle de gestion de la vitesse longitudinale. Puis, dans une étape 77, on teste si la mission est terminée. Si oui, on enchaine sur l’étape 79 de fin de mission. Si non, on reboucle sur l’étape 73 d’identification du mode actuel de conduite.
- Si le mode de conduite actuel est automatique, on enchaine sur une étape 76 d’application automatique d’un modèle de gestion de la vitesse longitudinale. Puis, dans une étape 78, on teste si la mission est terminée. Si oui, on enchaine sur l’étape 79 de fin de mission. Si non, on reboucle sur l’étape 73 d’identification du mode actuel de conduite.
Finalement, le procédé de gestion de la vitesse longitudinale selon l’invention présente de multiples avantages.
En premier lieu, il permet l’apprentissage par le véhicule automobile 100 d’une gestion de la vitesse longitudinale personnalisé au fil des missions effectuées par le conducteur. L’apprentissage prend en compte différents critères susceptibles d’influencer les paramètres de conduite appliqués par un conducteur humain. En premier lieu, la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 est un paramètre essentiel du modèle. Les conditions dans lesquelles le véhicule circule sont également prises en compte, en particulier les conditions météorologiques. D’autres conditions susceptibles d’influencer les paramètres de conduite personnalisés peuvent également être prises en compte par l’invention, par exemple la luminosité extérieure ou encore l’état de la chaussée. En complément ou alternativement, l’intégration d’une information liée au trafic pourrait permettre une adaptation des paramètres de conduite à la densité de trafic. En effet, par exemple, dans des situations de trafic dense, un conducteur pourrait avoir tendance à réduire son temps de suivi pour éviter des insertions de véhicules en son véhicule et le véhicule cible.
Ainsi, grâce à l’invention, le conducteur peut retrouver dans un mode de gestion automatique de la vitesse longitudinale les mêmes sensations de conduite que celles qu’il aurait dans un mode de conduite manuel. En outre, la personnalisation des paramètres de conduite peut avantageusement être différenciée en fonction de différents utilisateurs du véhicule automobile 100. En imitant le comportement du conducteur, l’invention contribue à l’acception du système de conduite autonome par le conducteur et donc à une augmentation de la fréquence de son utilisation. L’invention permet ainsi d’améliorer la sécurité du conducteur et des occupants du véhicule.
Le procédé de gestion de la vitesse longitudinale selon l’invention permet par ailleurs de simplifier l’interface homme-machine relative à l’utilisation d’un système de gestion automatique de la vitesse longitudinale.
Le procédé de gestion de la vitesse longitudinale selon l’invention permet en outre de réduire le nombre de paramètres nécessitant un réglage prédéfini en amont de la mise en circulation du véhicule. Le coût de la mise au point du véhicule est donc réduit. En effet, dans les étape d’initialisation du procédé, un conducteur expert pourrait entrainer le modèle en réalisant plusieurs conduites afin que le système puisse proposer à un utilisateur un jeu de paramètres de conduite les plus adaptés.
De plus, le procédé de gestion de la vitesse longitudinale selon l’invention peut fonctionner uniquement à partir de données issues de moyens embarqués dans le véhicule automobile 100. En d’autres termes, les moyens techniques requis pour la mise en œuvre de l’invention sont disponibles sur tout véhicule dont le niveau d’autonomie est supérieur ou égal à 1.
Par ailleurs, le procédé de gestion de la vitesse longitudinale selon l’invention utilise une méthode très efficace, dite de « machine à vecteurs de support », pour construire un modèle gestion de la vitesse longitudinale. De plus les calculs de mise à jour du modèle pondèrent chaque nouvelle estimation d’un paramètre de conduite en fonction des estimations précédentes, évitant ainsi des oscillations brutales du modèle. Ce mode de réalisation permet de diminuer l’impact de quelques observations qui se détacheraient d’une tendance définie par la majorité des observations.
L’invention pourrait en outre permettre d’évaluer la conduite d’un utilisateur du véhicule, dans le but de lui fournir des indicateurs sur un niveau de sécurité ou un niveau de consommation d’énergie en lien avec sa conduite.

Claims (14)

  1. Procédé de gestion de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile (100) comprenant module de contrôle de la vitesse longitudinale (5), le procédé définissant un modèle (MOD) de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile (100), le modèle étant configurable selon un premier ensemble (ENS1) de paramètres de calibrage et selon un deuxième ensemble (ENS2) de paramètres de conduite du véhicule automobile (100), le véhicule automobile (100) comprenant des moyens de détermination (1) du deuxième ensemble de paramètres de conduite (ENS2), caractérisé en ce qu’il comprend :
    • une étape (E100) d’entraînement initial du modèle (MOD), comprenant l’utilisation de différentes valeurs simulées du premier ensemble (ENS1) de paramètres de calibrage, puis
    • une étape (E2) de mise à jour du modèle (MOD) comprenant l’utilisation de différentes valeurs observées ou mesurées de paramètres du premier ensemble (ENS1) de paramètres de calibrage et d’un deuxième ensemble (ENS2) de paramètres de conduite.
  2. Procédé de gestion selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape d’entraînement initial (E100) comprend une itération sur les sous-étapes suivantes, pour différentes valeurs du premier ensemble (ENS1) de paramètres de calibrage :
    • une sous-étape (E101) de recueil de données d’entraînement du modèle (MOD) comprenant
      (i) une attribution d’une valeur courante à chaque paramètre du premier ensemble (ENS1) de paramètres de calibrage, et
      (ii) une détermination d’une valeur courante de chaque paramètre de conduite du deuxième ensemble (ENS2) par les moyens de détermination (1), puis
    • une sous-étape (E102) d’intégration dans le modèle (MOD) d’un troisième ensemble (ENS3) de paramètres d’entrainement, le troisième ensemble (ENS3) comprenant la valeur courante des paramètres du premier ensemble de paramètres de calibrage et la valeur courante des paramètres du deuxième ensemble de paramètres de conduite.
  3. Procédé de gestion selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la sous-étape (E101) de recueil de données d’entraînement s’effectue sur une durée d’enregistrement donnée,
    - lors de simulations d’un véhicule automobile équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale (5), le véhicule se déplaçant sur un parcours virtuel, et/ou
    - lors de déplacements réels d’un véhicule automobile équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale (5), le véhicule se déplaçant sur un ou plusieurs parcours routiers prédéfinis.
  4. Procédé de gestion selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce que la sous-étape (E102) d’intégration comprend, suite à la sous-étape (E101) de recueil,
    - une segmentation de la durée d’enregistrement donnée en une série de sous-périodes, puis
    - pour chaque sous-période, un calcul de caractéristiques statistiques relatives aux données d’entrainement enregistrées durant la sous-période, les caractéristiques statistiques comprenant une moyenne et/ou une variance et/ou une valeur maximale, puis
    - une intégration dans le modèle (MOD) des caractéristiques statistiques relatives aux données d’entrainement de chaque sous-période.
  5. Procédé de gestion selon l’une des revendications précédentes caractérisé en ce que l’étape (E2) de mise à jour du modèle comprend les sous-étapes suivantes :
    • une détermination, à un instant d’observation (T_OBSp), d’un mode de conduite courant du premier véhicule automobile (100) comme étant d’un premier genre (M_MANUEL) si une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile (100) est contrôlée par un conducteur humain, sinon comme étant d’un deuxième genre (M_AUTO), puis
    • si le mode de conduite courant est du premier genre (M_MANUEL), une sous-étape (E21) d’enregistrement de données d’observation (D_OBSp) comprenant une détermination à l’instant d’observation (T_OBSp) de paramètres du premier ensemble (ENS1) de paramètres de calibrage et du deuxième ensemble (ENS2) de paramètres de conduite, à partir des données issues des moyens de détermination (1), ou
    • sinon, une sous-étape (E22) de fin d’observation comprenant une mise à jour du modèle (MOD) de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile (100) à partir des données d’observation (D_OBSp) recueillies lors des différents instants d’observation (T_OBSp).
  6. Procédé de gestion selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend une itération d’une étape (E3) de gestion automatique de la vitesse longitudinale du véhicule automobile (100) par application du modèle (MOD) en fonction d’au moins un paramètre du deuxième ensemble (ENS2) de paramètres de conduite déterminé par les moyens de détermination (1), à un instant (T_AUTOq) d’itération de l’étape (E3) de gestion automatique de la vitesse longitudinale du véhicule automobile (100).
  7. Procédé de gestion selon la revendication 5 ou 6, caractérisé en ce que les itérations de l’étape (E2) de mise à jour du modèle et/ou de l’étape (E3) de gestion automatique de la vitesse longitudinale s’effectuent à une fréquence d’un calculateur sur lequel s’exécute le procédé, par exemple à une fréquence de 100 Hertz.
  8. Procédé de gestion selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend un apprentissage automatique du modèle (MOD) de gestion de la vitesse longitudinale, selon une méthode choisie parmi
    - une méthode dite de « Machine à Support de Vecteur »,
    - une méthode dites des « K voisins plus proches »,
    - une méthode dite de « forêt aléatoire », et
    - une méthode dite « de réseau de neurones récurrents ».
  9. Procédé de gestion selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le premier ensemble (ENS1) de paramètres de calibrage comprend
    - une valeur maximale d’accélération longitudinale applicable lorsque le véhicule automobile (100) est précédé d’un autre véhicule, et/ou
    - une valeur maximale d’accélération longitudinale applicable lorsque le véhicule automobile (100) n’est précédé d’aucun véhicule, et/ou
    - une valeur de consigne de distance de suivi d’un véhicule situé devant le véhicule automobile (100), et/ou
    - une valeur maximale d’accélération latérale en virage, et/ou
    - une valeur maximale de décélération longitudinale.
  10. Procédé de gestion selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le deuxième ensemble (ENS2) de paramètres de conduite comprend au moins un paramètre pris parmi
    - une accélération longitudinale du véhicule automobile (100),
    - une vitesse longitudinale du véhicule automobile (100),
    - une accélération latérale du véhicule automobile (100),
    - une vitesse latérale du véhicule automobile (100),
    - une vitesse de lacet du véhicule automobile (100),
    - une distance entre le véhicule automobile (100) et un véhicule qui le précède,
    - une vitesse d’un véhicule précédent le véhicule automobile (100),
    - une accélération d’un véhicule précédent le véhicule automobile (100),
    - une angle volant appliqué par un conducteur du véhicule automobile (100),
    - une requête de couple moteur appliquée par le véhicule automobile (100),
    - une requête de couple de freinage appliquée par le véhicule automobile (100).
  11. Procédé de gestion selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le procédé comprend une phase de conduite délimitée par
    - un instant de début de phase de conduite, où un moteur du véhicule automobile (100) est démarré au moyen d’une clé ou d’un bouton de contact par un conducteur, et
    - un instant de fin de phase de conduite, où un moteur du véhicule automobile (100) est arrêté au moyen d’une clé ou d’un bouton de contact par un conducteur,
    en ce que, entre l’instant de début de phase de conduite et l’instant de fin de phase de conduite, un modèle de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile est enregistré dans une mémoire volatile (421) du véhicule automobile,
    et en ce qu’à l’instant de fin de phase de conduite, un modèle de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule automobile est enregistré dans une mémoire non volatile (422) du véhicule automobile.
  12. Dispositif (10) de gestion de la vitesse longitudinale d’un premier véhicule automobile (100), le véhicule automobile étant équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale (5), d’un moteur (6) et d’un système de freinage (7), le dispositif comprenant des éléments (1, 2, 3, 4, 41, 42, 43, 411, 412, 413, 414, 421, 422) matériels et/ou logiciels mettant en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 11.
  13. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11 lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur.
  14. Support d’enregistrement de données, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme de mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 11.
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US20170329330A1 (en) * 2016-05-10 2017-11-16 Honda Motor Co., Ltd. Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
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