FR3092305A1

FR3092305A1 - Gestion d’un changement de voie d’un véhicule utilisé comme cible d’une régulation adaptative de vitesse

Info

Publication number: FR3092305A1
Application number: FR1900925A
Authority: FR
Inventors: Thierry Hecketsweiler; Christel Cohen; Nicolas Rothenburger; Joel Perrier
Original assignee: PSA Automobiles SA
Current assignee: PSA Automobiles SA
Priority date: 2019-01-31
Filing date: 2019-01-31
Publication date: 2020-08-07
Anticipated expiration: 2039-01-31
Also published as: FR3092305B1

Abstract

L’invention concerne un procédé traitement de données d’au moins un capteur (C) d’un véhicule, appelé égo-véhicule (EV), suivant par régulation adaptative de vitesse un autre véhicule, appelé véhicule cible (VC), pour la gestion du mouvement longitudinal de l’égo-véhicule subissant un changement de voie du véhicule cible, le procédé comportant les étapes de :- acquisition par le capteur de l’égo-véhicule de données relatives au véhicule cible, lesdites données comportant des données de mouvement du véhicule cible et une information relative à l’activation d’au moins un clignotant dudit véhicule cible ;- génération d’une probabilité de changement de voie du véhicule cible en fonction desdites données de mouvement et de ladite information ;- détermination d’une grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule en fonction de la probabilité. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1

Description

Gestion d’un changement de voie d’un véhicule utilisé comme cible d’une régulation adaptative de vitesse

La présente invention appartient au domaine du véhicule autonome. Elle concerne en particulier un procédé pour gérer une situation où un véhicule, appelé véhicule cible, utilisé comme cible d’une régulation adaptative d’un autre véhicule, appelé égo-véhicule, change de voie.

Elle est particulièrement avantageuse dans le cas d’un véhicule automobile autonome circulant sur une route à chaussée séparées.

On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. On entend par « conduite autonome » d’un « véhicule autonome » tout procédé apte à assister la conduite du véhicule. Le procédé peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule. Le procédé couvre ainsi toute conduite autonome, du niveau 0 au niveau 5 dans le barème de l’OICA, pour Organisation International des Constructeurs Automobiles.

On entend par « route » tout moyen de communication impliquant un déplacement physique d’un véhicule. Une route nationale, départementale, locale, européenne, internationale, une autoroute nationale, européenne, internationale, un chemin forestier, un parcours pour dispositifs autonomes de rangement d’un entrepôt de stockage, etc. sont des exemples de routes.

La route comprend au moins une chaussée. On entend par « chaussée » tout moyen physique apte à supporter le déplacement d’un véhicule. Une autoroute comprend typiquement deux chaussées séparées par un terre-plein central.

La chaussée comprend au moins une voie. On entend par « voie » toute portion de chaussée affectée à une file de véhicule. Une chaussée d’une autoroute comprend typiquement au moins deux voies de circulation. Une voie d’insertion ou de sortie sur l’autoroute, une voie unique dans un tunnel, une voie de circulation à sens unique située dans une ville, etc. sont des exemples de voies.

Une voie peut être délimitée par des marquages au sol mais elle peut également correspondre à une trajectoire sur la chaussée empruntée par les véhicules circulant sur la chaussée. Une telle voie peut être appelée « voie virtuelle » car cette voie n’est pas délimitée par des marquages physiques mais est générée à partir de trajectoires passées empruntées par les véhicules circulant sur la chaussée.

Les véhicules sont fréquemment équipés de régulateurs de vitesse adaptatif. Un régulateur de vitesse adaptatif fonctionne en régulant la vitesse de l’égo-véhicule en fonction, notamment, de la vitesse d’un véhicule cible précédant l’égo-véhicule dans sa voie. Le véhicule cible précédant l’égo-véhicule dans sa voie est appelé véhicule cible, ci-après.

Un régulateur de vitesse adaptatif est aussi connu sous le nom d’ACC, pour Adptative Cruise Control en anglais, la traduction française étant régulateur de vitesse adaptatif.

Les systèmes actuels ne gèrent pas, ou très mal, la situation mentionnée ci-avant où le véhicule cible change de voie. Une telle situation de changement de voie du véhicule cible devant l’égo-véhicule est connue sous le nom de situation de « cut-out » en anglais, pour déport de voie en français.

Dans cette situation, illustrée ci-après en référence à la figure 1, l’égo-véhicule utilise son régulateur de vitesse adaptatif ayant pour cible le véhicule cible VC. Le véhicule cible vient alors se déporter de la voie dans laquelle évolue l’égo-véhicule, il n’est brutalement plus détecté par les capteurs de l’égo-véhicule en charge de la régulation de vitesse adaptive.

Les procédés actuels de régulation de vitesse adaptive détectent très tardivement le changement de voie du véhicule cible. La fonction de régulation adaptative de vitesse réagit alors tardivement par une augmentation importante de la vitesse de l’égo-véhicule peu agréable pour les occupants de l’égo-véhicule.

Dans le cas où un autre véhicule est situé devant le véhicule cible, la régulation adaptative de vitesse peut aussi imposer un freinage brutal à l’égo-véhicule si ledit autre véhicule roule plus lentement que le véhicule cible.

La présente invention vient améliorer la situation.

A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de traitement de données d’au moins un capteur d’un véhicule, appelé égo-véhicule, suivant par régulation adaptative de vitesse un autre véhicule, appelé véhicule cible, pour la gestion du mouvement longitudinal de l’égo-véhicule subissant un changement de voie du véhicule cible, le procédé comportant les étapes de :

acquisition par le capteur de l’égo-véhicule de données relatives au véhicule cible, lesdites données comportant des données de mouvement du véhicule cible et une information relative à l’activation d’au moins un clignotant dudit véhicule cible ;
génération d’une probabilité de changement de voie du véhicule cible en fonction desdites données de mouvement et de ladite information ;
détermination d’une grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule en fonction de la probabilité.

Ainsi, la situation de cut-out du véhicule cible sur l’égo-véhicule est anticipée de manière optimisée.

D’une part, l’information d’activation du clignotant est simple à traiter en ce qu’elle n’implique pas d’analyse situationnelle (interprétation d’une attitude prévisible d’un objet par un algorithme d’intelligence artificielle). Elle est néanmoins très pertinente (indication claire et appropriée de la volonté du conducteur du véhicule cible) et présente un taux de disponibilité (pourcentage de cas où un conducteur mettra en œuvre son clignotant dans une telle situation) très favorable.

D’autre part, une telle information rend possible la contextualisation des données de mouvement, ce qui a pour effet de donner une valeur de probabilité contextualisée très pertinente.

Il est compris que « suivant le véhicule cible » et « changement de voie du véhicule cible » font référence à l’ensemble des situations pouvant être gérées par la régulation adaptative de vitesse. Ainsi, et comme cela a pu être précisé ci-avant, la voie peut-être une voie définie par des marquages au sol, mais elle peut aussi être une voie virtuelle, générée par exemple à partir de la trajectoire du véhicule cible.

On entend par « longitudinal » la direction du véhicule vers l’avant et l’arrière, par opposition à « latéral » qui concerne les mouvements vers la droite ou vers la gauche du véhicule.

On entend par « régulation adaptative de vitesse » de l’égo-véhicule tout procédé dans lequel le mouvement, au moins longitudinal, de l’égo-véhicule est déterminé de manière au moins partiellement autonome. Ainsi, un procédé de détermination du mouvement longitudinal de l’égo-véhicule s’intégrant dans une conduite autonome de niveau 4 ou 5 est un exemple de régulation adaptative de vitesse.

Dans un mode de réalisation, la grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule est l’accélération longitudinale. Dans un autre mode de réalisation, la grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule est la vitesse longitudinale.

Dans un mode de réalisation, le procédé comporte en outre une étape préalable de détermination d’une trajectoire de l’égo-véhicule et l’étape de génération comprend les sous-étapes de détermination d’une durée prévisible avant que le véhicule cible ne sorte de la trajectoire de l’égo-véhicule à partir des données de mouvement et de calcul de la probabilité à partir de la durée prévisible et de l’information.

Dans un mode de réalisation particulier, les données de mouvement comprennent une vitesse latérale du véhicule cible et dans lequel la durée prévisible est obtenue à partir de ladite vitesse latérale et de la trajectoire de l’égo-véhicule.

Intégrer à la probabilité, et donc à la détermination de l’accélération longitudinale, la durée prévisible avant changement de voie rend possible une pondération fine de l’accélération optimale à appliquer à l’égo-véhicule pour optimiser le compromis confort pour les passagers et respect des distances de sécurité.

Dans un mode de réalisation, l’étape de détermination de l’accélération longitudinale comporte les sous-étapes de :

si la probabilité est supérieure à une valeur prédéterminée, sélection d’une vitesse prédéterminée comme cible du régulateur de vitesse adaptatif ;
détermination de l’accélération longitudinale par le régulation de vitesse adaptatif.

Dans un mode de réalisation, la vitesse prédéterminée est une vitesse maximum autorisée de la voie sur laquelle circule l’égo-véhicule.

Ainsi, le changement de voie du véhicule cible est anticipée de manière simple et efficace.

Un deuxième aspect de l’invention vise un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur.

Un troisième aspect de l’invention vise un dispositif de traitement de données d’au moins un capteur d’un véhicule, appelé égo-véhicule, suivant par régulation adaptative de vitesse un autre véhicule, appelé véhicule cible, pour la gestion du mouvement longitudinal de l’égo-véhicule subissant un changement de voie du véhicule cible, le dispositif comportant :

le capteur de l’égo-véhicule pour l’acquisition de données relatives au véhicule cible, lesdites données comportant des données de mouvement du véhicule cible et une information relative à l’activation d’au moins un clignotant dudit véhicule cible ;
au moins un processeur et une mémoire configurés pour effectuer les opérations de :
- génération d’une probabilité de changement de voie du véhicule cible en fonction desdites données de mouvement et de ladite information ;
- détermination d’une grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule en fonction de la probabilité.

Un quatrième aspect de l’invention vise un véhicule comportant le dispositif selon le troisième aspect de l’invention.

Les dessins annexés illustrent l’invention :

illustre un contexte d’application de l’invention ;

illustre un procédé selon l’invention ;

illustre un dispositif, selon un mode de réalisation de l’invention.

L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile autonome circulant sur une autoroute comportant deux chaussées séparées par un terre-plein central et comportant chacune deux voies. D’autres applications telles qu’un autobus sur une voie dédiée ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables.

En outre, l’invention est décrite ci-après pour la détermination d’une grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule dans le cadre de la détermination d’une cible pour le régulateur de vitesse adaptatif. D’autres applications de la détermination d’une telle grandeur sont également envisageable, en dehors de la régulation adaptative d’un égo-véhicule. Par exemple, une telle grandeur peut être déterminée comme l’une des grandeurs de consigne pour la conduite autonome de l’égo-véhicule.

Lafigure 1illustre une chaussée d’autoroute comportant deux voies, une voie de gauche L et une voie de droite R présentant le même sens de circulation.

La voie gauche L comporte un égo-véhicule EV, un véhicule cible final VCI et un véhicule cible VC.

Dans la situation ici décrite à la figure 1, l’égo-véhicule EV utilise un régulateur de vitesse adaptatif ayant pour cible le véhicule cible VC. En particulier, et bien que de nombreux procédés de régulation adaptative de vitesse soient disponibles, la régulation adaptative de vitesse peut réguler longitudinalement le mouvement de l’égo-véhicule EV en maintenant une distance Δ entre EV et VC constante. Le véhicule cible VC change alors de voie selon une manœuvre INS. La nouvelle voie de VC est ici une sortie d’autoroute VS. Bien sûr d’autres voies finales pour VC peuvent être choisies, la voie la plus à droite sur l’autoroute, une voie de freinage d’urgence, etc.

Le procédé selon l’invention, pour lequel un mode de réalisation est décrit ci-après en référence à la figure 2, est relatif au traitement des données du capteur C pour la gestion du mouvement longitudinal de l’égo-véhicule EV subissant le changement de voie du véhicule cible VC. En effet, dans ce cas de changement de voie, et si le véhicule VCI a une vitesse fortement différente (plus rapide ou plus lente) de celle de VC, la régulation adaptative de vitesse de l’égo-véhicule doit anticiper au mieux la nouvelle cible VCI.

Lafigure 2illustre le procédé, selon un mode de réalisation de l’invention.

Une information TS relative à l’activation d’au moins un clignotant du véhicule cible VC, une vitesse latérale V_VC du véhicule cible et un positionnement P_VC du véhicule cible sont des données acquises par le capteur C de l’égo-véhicule EV.

Le capteur C de l’égo-véhicule est l’un au moins des éléments parmi :

un radar ;
un lidar ;
une caméra, par exemple une caméra vidéo multifonction, CVM ;
un système de communication configuré pour recevoir des informations d’au moins un autre véhicule, une infrastructure, un terminal utilisateur, etc. ;
un laser ;
etc.

Les données brutes acquises par le capteur C sont traitées et font l’objet d’une fusion lorsque plusieurs capteurs sont utilisés.

A l’étape 24, le capteur C acquiert une vitesse V_VCI du véhicule cible initial VCI et une position P_VCI du véhicule cible initial VCI. Ces données sont utilisées à l’étape 26 pour déterminer la trajectoire TRAJ, fonction de V_VCI et P_VCI. La trajectoire TRAJ est la trajectoire de l’égo-véhicule EV fondée sur une régulation adaptative de vitesse ayant pour cible le véhicule cible initial VCI. Une telle détermination relève de classiquement de la régulation de vitesse adaptative. Il est noté que cette régulation sur VCI est faite dès que VCI commence à être détecté par EV, donc que VC a débuté sa manœuvre de changement de voie et qu’il a aussi été détecté la présence de VCI devant VC.

Dans un mode de réalisation, la vitesse V_VCI et la position P_VCI utilisées pour déterminer TRAJ sont la vitesse / position instantanée de VCI. Dans un autre mode de réalisation, la vitesse utilisée pour déterminer TRAJ est calculée en prenant en compte un historique des vitesses de VCI. Dans d’autre mode de réalisations, des méthodes par exemple fondées sur des réseaux de neurone pour anticiper la vitesse et / ou la position de VCI sont utilisées pour déterminer TRAJ.

Ces données sont utilisées à l’étape 26 pour déterminer la trajectoire TRAJ, fonction de V_VCI et P_VCI. La trajectoire TRAJ est la trajectoire de l’égo-véhicule EV fondée sur une régulation adaptative de vitesse ayant pour cible le véhicule cible initial VCI. Une telle détermination relève de classiquement de la régulation de vitesse adaptative. Il est noté que cette régulation sur VCI est faite dès que VCI commence à être détecté par EV, donc que VC a débuté sa manœuvre de changement de voie et qu’il a aussi été détecté la présence de VCI devant VC.

Dans un autre mode de réalisation, la trajectoire TRAJ est déterminée à partir des marquages au sol de la voie du véhicule EV, ici la voie L. Une telle détermination à partir des marquages au sol est bien connue de l’homme du métier.

A l’étape 20, le capteur C acquiert une vitesse V_VC du véhicule cible VC, une position P_VC du véhicule cible initial VC et une information TS d’activation d’au moins un clignotant du véhicule cible. L’information TS est par exemple obtenue par analyse d’une image acquise par une caméra d’EV, l’image étant par exemple traité pour détecter la présence d’un point lumineux orange intervenant par intermittence. Dans un mode de réalisation, le traitement est fondé sur un réseau neuronal convolutif.

Une fois la trajectoire TRAJ déterminée, une durée prévisible Δ_T avant que le véhicule cible VC ne sorte de la trajectoire TRAJ de l’égo-véhicule EV est déterminée à l’étape 22. Pour ce faire, une distance D(P_VC<->TRAJ) entre le véhicule cible VC et la trajectoire TRAJ est calculée.

Dans un mode de réalisation, la distance D(P_VC<->TRAJ) est la distance entre la position du véhicule VC et une projection orthogonale de cette position sur la trajectoire TRAJ, ou sur un point central de la trajectoire TRAJ (cas où la trajectoire TRAJ est un couloir). Dans un autre mode de réalisation, la distance D(P_VC<->TRAJ) est la distance entre la position du véhicule VC et un point de rencontre estimé projeté sur la trajectoire TRAJ déterminé à partir d’une méthode d’estimation de la position de VC (par exemple rapprochement du point projeté si l’accélération latérale de VC augmente).

La durée prévisible est obtenue par une formule du type :

A l’étape 28, une probabilité P de changement de voie du véhicule cible est déterminée en fonction de la durée prévisible Δ_T et de l’information TS. Par exemple, la fonction à partir de laquelle est déterminée P est configurée pour que les valeurs de P soit élevées pour des valeurs importantes de Δ_T combinées à une information TS renvoyant une indication d’activation du clignotant. Au contraire, pour des valeurs faibles de Δ_T combinées à une information TS renvoyant une absence d’indication d’activation du clignotant, des valeurs de P faibles peuvent être prévues.

A l’étape 30, une grandeur V_EV relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule en fonction de l’indicateur de probabilité est déterminée. Il s’agit typiquement de la vitesse longitudinale et/ou de l’accélération longitudinale. V_EV est ensuite typiquement fournie aux organes (groupe motopropulseur, freins, etc.) du véhicule en charge du contrôle de ladite grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule.

Dans un mode de réalisation, si la probabilité est supérieure à une valeur prédéterminée, le véhicule cible final VCI est sélectionné comme cible d’un régulateur de vitesse adaptatif pour déterminer la grandeur relative au mouvement longitudinal par le régulateur de vitesse adaptatif.

Dans un autre mode de réalisation, si la probabilité est supérieure à une valeur prédéterminée, une vitesse prédéterminée comme cible du régulateur de vitesse adaptatif est sélectionnée et l’accélération longitudinale est déterminée par la régulation de vitesse adaptatif ayant la vitesse prédéterminée comme cible. La vitesse prédéterminée est alors typiquement une vitesse maximum autorisée de la voie sur laquelle circule l’égo-véhicule. Cette vitesse maximum est déterminée à partir d’une cartographie ou d’un procédé, bien connu de l’homme du métier, de reconnaissance de panneaux de limitations de vitesses.

Dans un mode de réalisation, des cartographies calibrables définissant le niveau de décélération et le début du freinage en fonction des valeurs de probabilités sont utilisées.

Lafigure 3représente un exemple de dispositif D compris dans l’égo-véhicule EV. Ce dispositif D peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé décrit ci-avant en référence à la figure 2.

Ce dispositif D peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un smartphone.

Le dispositif D comprend une mémoire vive 1 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 2 d’au moins une étape des procédés tels que décrits ci-avant. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 3 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé.

Le dispositif D peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 4. Ce DSP 4 reçoit des données pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données.

Le dispositif comporte également une interface d’entrée 5 pour la réception des données mises en œuvre par des procédés selon l’invention et une interface de sortie 6 pour la transmission des données mises en œuvre par les procédés.

La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes.

Ainsi, on a décrit ci-avant un exemple de réalisation dans lequel l’égo-véhicule évoluait sur une autoroute comporte deux chaussées de deux voies, les chaussées étant séparées par un terre-plein central. L’invention peut également être mise en œuvre pour d’autres types de routes, tels que des routes nationales à chaussée unique comportant deux voies, des autoroutes à chaussées séparées, chaque chaussée comprenant 6 voies, etc.
Des équations et calculs ont en outre été détaillés. L’invention n’est pas limitée à la forme de ces équations et calcul, et s’étend à tout type d’autre forme mathématiquement équivalente

Claims

Procédé de traitement de données d’au moins un capteur (C) d’un véhicule, appelé égo-véhicule (EV), suivant par régulation adaptative de vitesse un autre véhicule, appelé véhicule cible (VC), pour la gestion du mouvement longitudinal de l’égo-véhicule subissant un changement de voie du véhicule cible, le procédé comportant les étapes de :
- acquisition (20) par le capteur de l’égo-véhicule de données relatives au véhicule cible, lesdites données comportant des données de mouvement du véhicule cible et une information relative à l’activation d’au moins un clignotant dudit véhicule cible ;
- génération (28) d’une probabilité de changement de voie du véhicule cible en fonction desdites données de mouvement et de ladite information ;
- détermination (30) d’une grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule en fonction de la probabilité.
Procédé selon la revendication 1, dans lequel la grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule est l’accélération longitudinale.
Procédé selon la revendication 1, dans lequel la grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule est la vitesse longitudinale.
Procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant en outre une étape préalable de détermination d’une trajectoire de l’égo-véhicule, et dans lequel l’étape de génération comprend les sous-étapes de :
x détermination (22) d’une durée prévisible avant que le véhicule cible ne sorte de la trajectoire de l’égo-véhicule à partir des données de mouvement ;
x calcul (28) de la probabilité à partir de la durée prévisible et de l’information.
Procédé selon la revendication 4, dans lequel les données de mouvement comprennent une vitesse latérale du véhicule cible, un positionnement du véhicule cible et dans lequel la durée prévisible est obtenue à partir de ladite vitesse latérale, du positionnement du véhicule cible et de la trajectoire de l’égo-véhicule.
Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape de détermination de l’accélération longitudinale comporte les sous-étapes de :
x si la probabilité est supérieure à une valeur prédéterminée, sélection d’une vitesse prédéterminée comme cible du régulateur de vitesse adaptatif ;
x détermination de l’accélération longitudinale par la régulation de vitesse adaptatif ayant la vitesse prédéterminée comme cible.
Procédé selon la revendication 6, dans lequel la vitesse prédéterminée est une vitesse maximum autorisée de la voie sur laquelle circule l’égo-véhicule.
Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (2).
Dispositif (D) de traitement de données d’au moins un capteur (C) d’un véhicule, appelé égo-véhicule (EV), suivant par régulation adaptative de vitesse un autre véhicule, appelé véhicule cible (VC), pour la gestion du mouvement longitudinal de l’égo-véhicule subissant un changement de voie du véhicule cible, le dispositif comportant :
- le capteur (C) de l’égo-véhicule pour l’acquisition de données relatives au véhicule cible, lesdites données comportant des données de mouvement du véhicule cible et une information relative à l’activation d’au moins un clignotant dudit véhicule cible ;
- au moins un processeur (2) et une mémoire (1) configurés pour effectuer les opérations de :
x génération d’une probabilité de changement de voie du véhicule cible en fonction desdites données de mouvement et de ladite information ;
x détermination d’une grandeur relative au mouvement longitudinal de l’égo-véhicule en fonction de la probabilité.
Véhicule (EV) comportant le dispositif selon la revendication 9.