TITRE : Procédé de commande d’un véhicule automobile muni de moyens de conduite autonome

Domaine technique

L’invention a pour domaine technique la commande d’un véhicule automobile, et plus particulièrement la commande d’un véhicule automobile autonome.

Un véhicule autonome doit pouvoir passer d’un mode passif dans lequel le conducteur dirige le véhicule à un mode actif dans lequel le véhicule autonome se dirige seul, en toute sécurité. Etat de la technique antérieure

De l’état de la technique antérieure, on connaît le document US 10181084 décrivant une méthode comprenant plusieurs modules de contrôle interconnectés entre eux et capables de combiner les différentes données issues des capteurs embarqués du véhicule grâce à un algorithme de fusion de données, d’estimer les risques de collision, de vérifier la possibilité de circulation en mode autonome et de gérer les manœuvres appropriées pour le guidage du véhicule tout en concaténant les informations fournies par chaque module. Exposé de l’invention

L’invention a pour objet un procédé de commande d’un véhicule automobile muni de moyens de conduite autonome, de capteurs comprenant au moins un capteur de télémétrie, de moyens de fusion des données déterminées par les capteurs et d’un moyen d’aide à la navigation routière avec gestion du trafic, les moyens de fusion étant configurés pour déterminer une trajectoire estimée du véhicule automobile, la position et la vitesse d’au moins un objet cible détecté par les capteurs autour du véhicule automobile, les marquages d’au moins une voie de circulation ainsi que l’objet cible le plus proche du véhicule automobile, le procédé comprenant les étapes suivantes :

- on détermine une première valeur s’il existe un croisement ou un rapprochement entre la trajectoire estimée du véhicule et la ligne centrale d’au moins une voie de circulation détectée,

- on détermine une deuxième valeur si l’objet cible le plus proche dans la ligne de circulation du véhicule automobile est également détecté par le au moins un capteur de télémétrie,

- on détermine une troisième valeur si une collision va intervenir en comparant la distance entre l’objet cible le plus proche et le véhicule automobile à un seuil prédéterminé,

- on détermine une quatrième valeur si l’espace entre le véhicule automobile et l’objet cible le plus proche est vide en fonction des données du au moins un capteur de télémétrie, et

- on détermine une cinquième valeur si un embouteillage est présent sur la trajectoire du véhicule, puis

- on détermine si les moyens de conduite autonome peuvent être activés en fonction uniquement de la première à la cinquième valeurs.

Pour déterminer s’il existe un croisement ou un rapprochement entre la trajectoire estimée du véhicule et la ligne centrale d’au moins une voie de circulation détectée, on peut réaliser les étapes suivantes :

- on estime l’abscisse curviligne du point de croisement avec chaque ligne détectée qui est la distance à partir du véhicule automobile parcourue sur la trajectoire estimée,

- pour chaque point de la trajectoire estimée, on calcule l’écart en ordonnée entre ce point et le point correspondant de chaque ligne,

- on détermine ensuite parmi les écarts déterminés, si un écart est négatif ou nul,

- si tel est le cas, on détermine qu’un croisement aura lieu compte tenu de la situation estimée, puis on détermine un booléen en fonction de la présence ou non d’un croisement.

Pour déterminer si l’objet cible le plus proche dans la ligne de circulation du véhicule automobile est également détecté par le au moins un capteur de télémétrie, on peut réaliser les étapes suivantes :

- on détermine un pourcentage de cohérence entre l’objet cible issu de l’étape de fusion et les données du au moins un capteur de télémétrie, puis

- on détermine un booléen en fonction de la comparaison du pourcentage de cohérence à une valeur prédéterminée.

Pour déterminer le pourcentage de cohérence, on peut réaliser les étapes suivantes :

- on remplit une grille d’occupation en fonction des données reçues du au moins un capteur de télémétrie, la grille d’occupation étant un maillage de cellules visité par au moins un capteur de télémétrie et compris dans un espace à deux dimensions, sensiblement parallèle au plan de la route et incluant le véhicule automobile, chaque cellule prenant un état occupé si une cible détectée est présente au moins en partie dans la cellule, chaque cellule prenant un autre état si tel n’est pas le cas, puis

- on identifie les cellules qui correspondent au rectangle orienté de l’objet cible à partir des dimensions et de l’orientation de l’objet cible déterminées lors de l’étape de fusion,

- on détermine ensuite un pourcentage de cohérence en fonction des états des cellules visitées.

Pour s’affranchir de fausses détections de collision lorsque la distance entre l’objet cible et le véhicule automobile est supérieure au seuil prédéfini mais inférieure à un deuxième seuil prédéfini, on peut réaliser les étapes suivantes :

- on applique une méthode de changement de repère en passant du repère global à un repère lié au véhicule automobile,

- on détermine ensuite si au moins une des coordonnées de l’objet cible présente un signe différent des autres coordonnées, puis

- si tel est le cas, on détermine qu’il y a collision.

Pour déterminer si l’espace entre le véhicule automobile et l’objet cible le plus proche est vide, on peut réaliser les étapes suivantes :

- on détermine le nombre de cellules de la grille d’occupation correspondant à un couloir de largeur prédéfinie s’étendant du véhicule automobile à l’objet cible qui sont dans l’état occupé,

- si au moins une cellule est dans l’état occupé, on détermine l’abscisse curviligne jusqu’à la première cellule occupée dans le corridor.

On peut déterminer l’abscisse curviligne jusqu’à la première cellule occupée dans le corridor, uniquement si le nombre de cellules occupées est supérieur à un seuil prédéfini, afin d’éviter les fausses alarmes.

Les première, deuxième, troisième, quatrième et cinquième valeurs peuvent être des valeurs booléennes

Un autre objet de l’invention est un système de commande d’un véhicule automobile muni de moyens de conduite autonome, de capteurs comprenant au moins un capteur de télémétrie, de moyens de fusion des données déterminées par les capteurs et d’un moyen d’aide à la navigation routière avec gestion du trafic, les moyens de fusion étant configurés pour déterminer une trajectoire estimée du véhicule automobile, la position et la vitesse d’au moins un objet cible autour du véhicule automobile, les marquages d’au moins une voie de circulation ainsi que l’objet cible le plus proche. Le système de commande comprend des moyens de traitements et au moins une mémoire, configurés pour réaliser les étapes d’un procédé de commande décrit ci- dessus. Le au moins un capteur de télémétrie peut comprendre un système LIDAR.

Brève description des dessins

D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif et faite en référence au dessin annexé sur lesquels la [Fig 1] illustre les principales étapes d’un procédé de commande selon l’invention.

Description détaillée

Le véhicule automobile comprend de manière classique un châssis supporté par des roues et supportant lui-même différents équipements parmi lesquels un groupe motopropulseur, des moyens de freinage et une unité de direction. Le véhicule automobile est équipé de capteurs permettant de détecter les obj ets autour de lui, notamment de plusieurs types de capteurs de télémétrie, par exemple de type radar, lidar, sonar ou caméra. Une caméra située à la position frontale du véhicule peut aussi être envisagée.

Le véhicule automobile est aussi équipé de capteurs proprioceptifs comme un odomètre à roue, un gyroscope, un capteur d’angle au volant et un capteur d’angle des roues arrière. Ces capteurs sont utilisés pour estimer la cinématique du véhicule automobile, la vitesse linéaire, son orientation et sa vitesse angulaire en lacet.

Le véhicule est muni d’un calculateur comprenant un processeur, une mémoire vive, une mémoire morte, des convertisseurs analogiques- numériques, et différentes interfaces d’entrée et/ou de sortie. La mémoire morte du calculateur mémorise pour sa part une application informatique, constituée de programmes d’ordinateur comprenant des instructions dont l’exécution par le processeur permet la mise en œuvre par le calculateur du procédé de commande décrit ci-après. Enfin, grâce à ses interfaces de sortie, le contrôleur est adapté à transmettre des consignes aux différents organes du véhicule.

Le véhicule est équipé d’un système de fusion de données qui permet de combiner les données de détection fournies par l’ensemble des capteurs pour construire une carte de l’ensemble des cibles à proximité du véhicule automobile, et d’estimer précisément leur position et leur vitesse. Par cible, on entend aussi bien un obj et, qu’un véhicule. Un tel système de fusion multi-capteurs fonctionne généralement de la façon suivante.

Chaque capteur transmet périodiquement au calculateur (à une période qui lui est propre), l’ensemble des cibles détectées, ainsi que leurs attributs cinématiques (ex : position et vitesse) mesurés.

Cette liste de cibles détectées est comparée aux cibles existantes en mémoire dans le calculateur. Par des méthodes d’association de données (ex : méthode des plus proches voisins), on calcule pour chaque cible mesurée s’il correspond à un des cibles enregistrées en mémoire. Si c’est le cas, on combine les attributs cinématiques mesurés et gardés en mémoire à l’aide de techniques de filtrage temporelle, par exemple en utilisant des filtres de Kalman. Un système de score est ensuite utilisé pour pondérer chaque cible enregistrée : si une cible déjà enregistrée en mémoire est de nouveau détecté alors son score augmente, et si une cible enregistrée en mémoire n’est pas détectée alors qu’elle est dans le champ de vision du capteur alors son score diminue. Parmi les cibles enregistrées en mémoire, seules celles qui ont un score suffisamment élevé sont validées. Si une des cibles mesurées par le capteur ne correspond à aucune cible gardée en mémoire, alors cette cible mesurée doit être ajouté à la liste des cibles mémorisées par le calculateur, et un score zéro est attribué.

Les principales étapes du procédé de commande selon l’invention, illustrées par la figure [Fig. 1], vont maintenant être décrites. Lors d’une première étape 1, dite de vérification de voie, on identifie un croisement ou un rapprochement entre la trajectoire estimée du véhicule et les lignes détectées par les différents capteurs. Par ligne, on entend la ligne centrale d’une voie de circulation délimitée par un marquage au sol. De même, la trajectoire du véhicule est assimilée à une ligne passant par le centre géométrique du véhicule.

Pour réaliser cela, on estime ensuite l’abscisse curviligne du point de croisement avec chaque ligne détectée qui est la distance à partir du véhicule automobile parcourue sur la trajectoire estimée.

Pour chaque point de la trajectoire estimée, on calcule l’écart en ordonnée entre ce point et le point correspondant de chaque ligne.

On détermine ensuite parmi les écarts déterminés, si un écart est inférieur ou égal à 0.

Si tel est le cas, on détermine qu’un croisement aura lieu compte tenu de la situation estimée. On détermine alors un booléen en fonction de la présence ou non d’un croisement.

Lors d’une deuxième étape 2, dite de confirmation de cible, on détermine si la cible la plus proche dans la ligne de circulation du véhicule automobile, validée par l’étape de fusion est également détectée par le LIDAR. Plus précisément, on détermine un pourcentage de cohérence entre la cible issue de l’étape de fusion et les données du LIDAR puis on détermine un booléen en fonction de la comparaison du pourcentage de cohérence p à une valeur prédéterminée. Dans un autre mode de réalisation, un tel pourcentage de cohérence est déterminé pour d’autres capteurs que le LIDAR.

Pour déterminer ledit pourcentage de cohérence, on remplit une grille d’occupation en fonction des données reçues du LIDAR. La grille d’occupation est un espace à deux dimensions, sensiblement parallèle au plan de la route et comprenant le véhicule automobile. Afin de remplir la grille d’occupation, un maillage de cellules est déterminé. La taille des cellules dépend de la capacité et de la vitesse de traitement des moyens de traitement de données.

Chaque cellule peut prendre un état parmi occupé, inconnu et non visité.

Une cellule est dans un état occupé si une cible détectée est présente au moins en partie dans la cellule

Une cellule est dans un état inconnu si elle a été visitée par le lidar mais qu’elle n’est pas occupée.

Une cellule est dans un état non visité si elle n’a pas été visité par le LIDAR. Il s’agit par exemple des cellules présentes dans l’ombre d’une cible plus proche du véhicule automobile.

Une fois la grille d’occupation déterminée, on identifie les cellules qui correspondent au rectangle orienté de la cible à partir des dimensions et de l’orientation de la cible déterminées lors de l’étape de fusion.

On détermine ensuite un pourcentage de cohérence p en fonction des états des cellules identifiées par application de l’équation suivante.

Avec : n _0Cc :nombre de cellules occupées ninc :nombre de cellules inconnues n _tot :nombre de cellules totales n _nv :nombre de cellules non visitées Lors d’une troisième étape 3, dite de vérification de collision, on détermine, à chaque instant de la trajectoire estimée et pour chaque cible identifiée, la distance entre le centre de la cible et celui du véhicule automobile.

On compare ensuite cette distance à un seuil minimal de distance en dessous duquel on considère qu’une collision intervient. Pour s’affranchir de fausses alarmes lorsque la cible est proche du véhicule automobile (c’est-à-dire que la différence entre la distance et le seuil minimal est positive mais inférieure à un deuxième seuil, faible à l’échelle de la taille du véhicule), on applique une méthode de changement de repère permettant de passer du repère global de l’environnement à un repère local lié au véhicule automobile. On détermine ensuite si au moins une des coordonnées de la cible présente un signe différent des autres coordonnées. Si tel est le cas, on détermine qu’il y a collision.

Si plusieurs collisions sont identifiées, on ne conserve que la collision associée à la durée avant impact la plus courte.

Enfin, on détermine un booléen selon que l’on considère ou non qu’une collision va intervenir.

Lors d’une quatrième étape 4, on détermine si l’espace entre le véhicule automobile et la cible n’est pas occupé dans la grille d’occupation déterminée en fonction des données du LIDAR. Plus précisément, on détermine le nombre de cellules de la grille d’occupation correspondant à un couloir de largeur prédéfinie s’étendant du véhicule automobile à la cible qui sont dans l’état occupé.

Si au moins une cellule est dans l’état occupé, on détermine l’abscisse curviligne jusqu’à la première cellule occupée dans le corridor.

Dans un mode de réalisation particulier, on détermine l’abscisse curviligne jusqu’à la première cellule occupée dans le corridor, uniquement si le nombre de cellules occupées est supérieur à un seuil prédéfini, afin d’éviter les fausses alarmes.

Au cours d’une cinquième étape 5, on détermine si un embouteillage est présent sur la trajectoire du véhicule, notamment en fonction des données d’une aide à la navigation routière. On détermine alors un booléen en fonction de la présence ou non d’un embouteillage. Au cours d’une sixième étape 6, on détermine si le mode de conduite autonome peut être activé en fonction des données déterminées à l’issue de chacune des étapes 1 à 5. Dans un mode de réalisation particulier, la sixième étape 6 est une combinaison des booléens déterminés à chaque étapel à 5.

Le procédé de commande a été décrit pour un véhicule automobile muni d’un capteur de télémétrie de type système LIDAR. Néanmoins, d’autres capteurs de télémétrie peuvent être employés en combinaison ou à la place du système LIDAR, tel qu’un système de mesure du temps de vol, un radar ou un système de détection optique.