FR3140602A1 - Procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile. - Google Patents
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Abstract
Procédé de gestion de la vitesse longitudinale d’un premier véhicule automobile. Procédé de gestion de la vitesse longitudinale d’un premier véhicule automobile, caractérisé en ce qu’il comprend une alternance entre les étapes suivantes : - une étape d’apprentissage comprenant une itération des sous-étapes suivantes : • une détermination, 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, • sinon, une sous-étape de fin d’observation comprenant un calcul d’un modèle d’un temps de suivi personnalisé à partir des données d’observation recueillies lors de différents instants d’observation, - une itération d’une étape d’application automatique d’un temps de suivi personnalisé calculé à partir du modèle de temps de suivi personnalisé. Figure pour l’abrégé : 3
Description
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 régulateur de vitesse 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 premier véhicule automobile comprenant un moyen de perception de l’environnement situé à l’avant du véhicule automobile et un premier moyen de détermination de la vitesse et de l’accélération du véhicule automobile.
Le procédé comprend une alternance entre les étapes suivantes :
- une étape d’apprentissage comprenant une itération, à différents instants d’observation, des 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 mesure à l’instant d’observation d’une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile et un calcul à l’instant d’observation d’un temps de suivi conducteur séparant le premier véhicule automobile d’un deuxième véhicule automobile précédant le premier véhicule automobile sur sa voie de circulation, le temps de suivi conducteur étant calculé en fonction des données issues du moyen de perception et du premier moyen de détermination, ou
• sinon, une sous-étape de fin d’observation comprenant un calcul d’un modèle d’un temps de suivi personnalisé à partir des données d’observation recueillies lors des différents instants d’observation, le calcul du modèle comprenant un calcul selon la méthode des moindres carrés,
- une itération d’une étape d’application automatique d’un temps de suivi personnalisé entre le premier véhicule automobile et le deuxième véhicule automobile 200, le temps de suivi personnalisé étant calculé à partir du modèle de temps de suivi personnalisé et en fonction d’une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile mesurée par le premier moyen de détermination à un instant d’itération de l’étape d’application.
Le procédé comprend une alternance entre les étapes suivantes :
- une étape d’apprentissage comprenant une itération, à différents instants d’observation, des 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 mesure à l’instant d’observation d’une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile et un calcul à l’instant d’observation d’un temps de suivi conducteur séparant le premier véhicule automobile d’un deuxième véhicule automobile précédant le premier véhicule automobile sur sa voie de circulation, le temps de suivi conducteur étant calculé en fonction des données issues du moyen de perception et du premier moyen de détermination, ou
• sinon, une sous-étape de fin d’observation comprenant un calcul d’un modèle d’un temps de suivi personnalisé à partir des données d’observation recueillies lors des différents instants d’observation, le calcul du modèle comprenant un calcul selon la méthode des moindres carrés,
- une itération d’une étape d’application automatique d’un temps de suivi personnalisé entre le premier véhicule automobile et le deuxième véhicule automobile 200, le temps de suivi personnalisé étant calculé à partir du modèle de temps de suivi personnalisé et en fonction d’une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile mesurée par le premier moyen de détermination à un instant d’itération de l’étape d’application.
Dans un mode de réalisation, le véhicule automobile comprenant en outre un deuxième moyen de détermination d’une nature de conditions météorologiques parmi un ensemble prédéfini de conditions météorologiques, et
- la sous-étape d’enregistrement de données d’observation comprend en outre une détermination et un enregistrement de conditions météorologiques à l’instant d’observation parmi l’ensemble prédéfini de conditions météorologiques,
- la sous-étape de fin d’observation comprend une mise à jour d’un sous-modèle du modèle consolidé par condition météorologique de l’ensemble prédéfini, et
- l’étape d’application comprend une sous-étape de détermination, parmi l’ensemble prédéfini, des conditions météorologiques à l’instant d’itération, et le sous-modèle utilisé pour calculer le temps de suivi personnalisé est déterminé par les conditions météorologiques déterminées à l’instant d’itération.
- la sous-étape d’enregistrement de données d’observation comprend en outre une détermination et un enregistrement de conditions météorologiques à l’instant d’observation parmi l’ensemble prédéfini de conditions météorologiques,
- la sous-étape de fin d’observation comprend une mise à jour d’un sous-modèle du modèle consolidé par condition météorologique de l’ensemble prédéfini, et
- l’étape d’application comprend une sous-étape de détermination, parmi l’ensemble prédéfini, des conditions météorologiques à l’instant d’itération, et le sous-modèle utilisé pour calculer le temps de suivi personnalisé est déterminé par les conditions météorologiques déterminées à l’instant d’itération.
Dans un mode de réalisation, un modèle de temps de suivi personnalisé est une fonction affine par morceaux qui associe un temps de suivi conducteur à toute vitesse longitudinale comprise dans un intervalle de valeurs donné, l’intervalle de valeurs donné étant décomposé en sous-intervalles délimitant les morceaux de la fonction affine par morceaux.
Dans un mode de réalisation, à chaque sous-intervalle donné est associé un sous-ensemble de l’ensemble d’observations regroupant les observations effectuées lorsque que la vitesse longitudinale appliquée par véhicule automobile se situait dans la plage de vitesses définie par le sous-intervalle donné, et en ce que l’origine et la pente du morceau de la fonction affine par morceaux délimité par le sous-intervalle sont calculés par application de la méthode des moindres carrés aux observations du sous-ensemble.
Dans un mode de réalisation, les sous-intervalles déterminent des plages de vitesse d’une amplitude fixe, par exemple des plages de vitesse dont l’amplitude est égale à 10 kilomètres par heure.
Dans un mode de réalisation, les itérations des étapes E2 et/ou E3 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 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 temps de suivi personnalisé est enregistré dans une mémoire volatile du véhicule automobile,
et, à l’instant de fin de phase de conduite, un modèle de temps de suivi personnalisé est enregistré dans une mémoire non volatile du véhicule automobile.
- 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 temps de suivi personnalisé est enregistré dans une mémoire volatile du véhicule automobile,
et, à l’instant de fin de phase de conduite, un modèle de temps de suivi personnalisé est enregistré dans une mémoire non volatile du véhicule automobile.
L’invention porte en outre 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, notamment des éléments matériels et/ou logiciels conçus pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention, et/ou le dispositif comprenant des moyens de mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
L’invention porte en outre 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 sur un 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.
ou sur un 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 sur un 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.
ou sur un 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 aussi sur un signal d'un support de données, portant le produit programme d'ordinateur selon l’invention.
Les dessins annexés représentent, à titre d’exemple, un mode de réalisation d’un dispositif de gestion automatisée de la vitesse longitudinale selon l’invention et un mode d’exécution d’un procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale 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 décrit le principe de l’invention.
La est un premier ordinogramme d’un procédé de gestion automatisée selon l’invention.
La illustre une méthode de mise à jour d’un modèle de temps de suivi personnalisé.
La illustre une méthode d’application d’un modèle de temps de suivi personnalisé.
La est un second ordinogramme d’un procédé de gestion automatisée selon l’invention.
La est un ordinogramme d’une étape d’apprentissage d’un temps de suivi conducteur.
La est un ordinogramme d’une étape d’application automatique d’un temps de suivi personnalisé.
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 est un véhicule autonome et sera désigné "véhicule autonome" dans la suite de la description.
Cette illustration est donc 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 suppose que le véhicule automobile 10 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.
- 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. Dans ce contexte, le véhicule automobile 100 pourra également être désigné par le terme « véhicule suiveur ».
La permet de comparer une gestion automatique et une gestion manuelle du temps de suivi appliqué entre un véhicule suiveur et un véhicule cible, la gestion automatique s’effectuant sans mise en œuvre de l’invention.
Les graphes G30, G40 et G50 illustrent l’évolution du temps de suivi en fonction de la vitesse longitudinale du véhicule suiveur. Le temps de suivi est exprimé en secondes sur l’axe des ordonnées 400 et la vitesse longitudinale du véhicule suiveur est exprimée en kilomètres par heure sur l’axe des abscisses 300.
Les repères TS_min et TS_max matérialisent respectivement un temps de suivi minimum et un temps de suivi maximum. Le temps de suivi minimum TS_min correspond à une limite inférieure du temps de suivi en dessous de laquelle le véhicule suiveur présente un risque important d’accident, par exemple 0,5 secondes. Le temps de suivi maximum TS_max correspond à une limite de détection du véhicule cible, par exemple 3 secondes.
Le graphe G30 illustre une mise en œuvre d’un système classique de gestion automatique du temps de suivi –sans mise en œuvre de l’invention- qui permet à un conducteur de choisir entre plusieurs profils de temps de suivi automatiques prédéfinis. Dans le cas représenté par la , le système classique applique une cartographie plusieurs profils P1, P2, Pi, Pj d’évolution du temps de suivi en fonction de la vitesse longitudinale du véhicule suiveur. Les profils P1, P2, Pi, Pj déterminent une variation sensiblement linéaire et croissante du temps de suivi automatique en fonction de la vitesse longitudinale du véhicule suiveur. Si le conducteur sélectionne le profil P1, le système classique mettra en œuvre un temps de suivi automatique réduit, alors que s’il choisit le profil Pj, le système classique mettra en œuvre un temps de suivi automatique élevé. D’autres profils, tels que P2 à Pi, permettent des réglages intermédiaires entre les profils P1 et Pj.
Le graphe G40 permet de comparer un profil de temps de suivi manuel TSM mis en œuvre par un conducteur à des profils automatiques P1, Pj. Dans le cas illustré, le temps de suivi TSM n’évolue pas linéairement en fonction de la vitesse longitudinale du véhicule suiveur. Quel que soit le profil P1 à Pj choisi, le fonctionnement du système classique de gestion automatique du temps de suivi diffèrera des habitudes de suivi du conducteur.
Le graphe G50 illustre le principe de l’invention dans lequel un profil personnalisé de temps de suivi automatique TSP est obtenu par décomposition d’un profil de temps de suivi manuel TSM en une succession de segments linéaires (correspondant aux segments S1 à S6). Ainsi l’application du profil personnalisé de temps de suivi automatique TSP sera conforme aux habitudes de suivi du conducteur.
Pour cela, le système de gestion 10 alterne entre des phases d’apprentissage d’un profil personnalisé de temps de suivi et des phases de mise en œuvre d’un profil personnalisé de temps de suivi.
En d’autres termes :
- Dans un mode de fonctionnement du 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 en particulier sur le temps de suivi TSC appliqué par le conducteur entre un véhicule cible 200 et le véhicule automobile 100. Le traitement d’apprentissage comprend la construction d’un modèle de temps de suivi personnalisé MOD_TSP qui sera décrit plus loin dans ce document.
- Dans un mode de fonctionnement du deuxième genre M_AUTO, le contrôle de la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 peut être automatique, c’est-à-dire déterminé par le système de gestion 10 à partir du modèle de temps de suivi personnalisé MOD_TSP. Ainsi, dans le deuxième mode de fonctionnement, la vitesse longitudinale est préférentiellement déterminée de sorte à appliquer un temps de suivi TSP reproduisant les habitudes de conduite du conducteur du véhicule automobile 100.
- Dans un mode de fonctionnement du 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 en particulier sur le temps de suivi TSC appliqué par le conducteur entre un véhicule cible 200 et le véhicule automobile 100. Le traitement d’apprentissage comprend la construction d’un modèle de temps de suivi personnalisé MOD_TSP qui sera décrit plus loin dans ce document.
- Dans un mode de fonctionnement du deuxième genre M_AUTO, le contrôle de la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 peut être automatique, c’est-à-dire déterminé par le système de gestion 10 à partir du modèle de temps de suivi personnalisé MOD_TSP. Ainsi, dans le deuxième mode de fonctionnement, la vitesse longitudinale est préférentiellement déterminée de sorte à appliquer un temps de suivi TSP reproduisant les habitudes de conduite du conducteur du véhicule automobile 100.
Le système 10 de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile comprend principalement les éléments suivants :
- un moyen de perception 1 de l’environnement situé à l’avant du véhicule automobile 100, de type radar, caméra ou lidar,
- un moyen de détermination 2 de la vitesse et l’accélération du véhicule automobile 100,
- une interface homme-machine 3 permettant au conducteur de gérer l’activation et la désactivation de la gestion automatique de la vitesse longitudinale, et de déterminer si la gestion automatique de la vitesse longitudinale s’effectue par application de temps de suivi prédéfinis, ou par application de temps de suivi appris,
- une unité de traitement 4 comprenant un microprocesseur 41, une mémoire 42 et des interfaces de communication 43.
- un moyen de perception 1 de l’environnement situé à l’avant du véhicule automobile 100, de type radar, caméra ou lidar,
- un moyen de détermination 2 de la vitesse et l’accélération du véhicule automobile 100,
- une interface homme-machine 3 permettant au conducteur de gérer l’activation et la désactivation de la gestion automatique de la vitesse longitudinale, et de déterminer si la gestion automatique de la vitesse longitudinale s’effectue par application de temps de suivi prédéfinis, ou par application de temps de suivi appris,
- 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 411 de début de mission, ce module pouvant coopérer avec l’interface homme-machine 3 et/ou la mémoire 42,
- un module 412 d’apprentissage d’un temps de suivi conducteur, ce module pouvant coopérer avec le moyen de perception 1, le moyen de détermination 2, l’interface homme-machine 3 et/ou la mémoire 42,
- un module 413 d’application automatique d’un temps de suivi personnalisé, ce module pouvant coopérer avec le moyen de perception 1 et le moyen de détermination 2, l’interface homme-machine 3, 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 3 et/ou la mémoire 42,
- un module 411 de début de mission, ce module pouvant coopérer avec l’interface homme-machine 3 et/ou la mémoire 42,
- un module 412 d’apprentissage d’un temps de suivi conducteur, ce module pouvant coopérer avec le moyen de perception 1, le moyen de détermination 2, l’interface homme-machine 3 et/ou la mémoire 42,
- un module 413 d’application automatique d’un temps de suivi personnalisé, ce module pouvant coopérer avec le moyen de perception 1 et le moyen de détermination 2, l’interface homme-machine 3, 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 3 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.
Le moyen de détection 1 peut 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.
Le moyen de détection 1 peut fournir des mesures au microprocesseur 3, parmi lesquelles :
- la distance longitudinale DS entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200,
- la vitesse longitudinale 204 du véhicule cible 200, et
- l’accélération longitudinale du véhicule cible 200.
- la distance longitudinale DS entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200,
- la vitesse longitudinale 204 du véhicule cible 200, et
- l’accélération longitudinale du véhicule cible 200.
Préférentiellement, l’analyse des images fournies par le moyen de détection 1 peut en outre de fournir des données concernant les conditions météorologiques pouvant influencer la conduite du véhicule automobile 100. Notamment, le moyen de détection 1 permet de détecter la présence de pluie ou de neige.
Ainsi, dans un mode de réalisation, le moyen de détection 1 permet de déterminer à chaque instant les conditions météorologiques dans lequel le véhicule automobile 100 évolue comme étant des conditions pluvieuses M_PLUIE, des conditions neigeuses M_NEIGE ou sinon des conditions normales M_NORMAL.
Un critère météorologique pourra ainsi être pris en compte dans la construction et l’application du modèle de temps de suivi personnalisé MOD_TSP.
Dans un mode de réalisation, le modèle MOD_TSP pourrait comprendre plusieurs sous-modèles MOD_TSP_NO, MOD_TSP_P, MOD_TSP_NE correspondant chacun respectivement à chacune des conditions météorologiques, NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE.
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.
Le moyen de détermination 2 de la vitesse et l’accélération du véhicule automobile 100 peut 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.
L’interface homme-machine 3 permet notamment au conducteur d’alterner entre un mode de conduite d’un 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 3, par exemple des boutons et/ou un écran tactile et/ou une commande vocale.
L’interface homme-machine 3 permet au conducteur de préciser si le contrôle automatique de la vitesse longitudinale doit appliquer des temps de suivi prédéfinis ou des temps de suivi appris.
Les temps de suivi prédéfinis peuvent correspondre à des valeurs de temps de suivi définies lors du calibrage du véhicule. Alternativement, les temps de suivi prédéfinis peuvent être des valeurs définies par le conducteur via l’interface homme-machine 3.
Par opposition aux temps de suivi prédéfinis, les temps de suivi appris -nommés dans la suite du document « temps de suivi personnalisés TSP »- sont calculés automatiquement par le système de gestion 10 lors des phases de conduite manuelle, de sorte à reproduire les habitudes du conducteur lors des phases de conduite automatique. Les temps de suivi appris sont enregistrés dans un ou plusieurs modèles MOD_TSP.
Dans un mode de réalisation non représenté par la , le système de gestion 10 pourrait recevoir des informations issues d’un système de gestion des utilisateurs du véhicule automobile 100. Ainsi, le système de gestion de la vitesse longitudinale 10 pourrait construire un modèle MOD_TSP par utilisateur. Autrement dit, si le véhicule automobile 100 est équipé d’un système de gestion des utilisateurs, alors un temps de suivi personnalisé peut être géré pour chacun des utilisateurs du véhicule automobile 100, de sorte à adapter le comportement du véhicule à chacun des utilisateurs.
Le module 413 d’application d’un temps de suivi personnalisé est apte à transmettre, via des interfaces de communication 43, un 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 le temps de suivi déterminé 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 de temps de suivi personnalisé MOD_TSP. 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 de temps de suivi personnalisé MOD_TSP 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.
- 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 MOD_TSPN, correspondant à une mise à jour d’un modèle MOD_TSPN-1enregistré lors de la précédente mission. La mise à jour du modèle MOD_TSP 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 MOD_TSPN, et
- d’autre part, d’enregistrer en mémoire non volatile 422 le modèle MOD_TSPNgénéré à l’issue d’une Nièmemission, et de le conserver jusqu’à l’issue de la N+1ièmemission.
- d’une part, lors du déroulement d’une Nièmemission, d’enregistrer en mémoire volatile 421 les données temporaires nécessaires à la construction du modèle MOD_TSPN, et
- d’autre part, d’enregistrer en mémoire non volatile 422 le modèle MOD_TSPNgénéré 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.
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 quatre étapes E1 à E4 qui 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.
- 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 de temps de suivi personnalisé MOD_TSPN-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 MOD_TSPNest donc égal au modèle MOD_TSPN-1.
Dans certaines conditions, le modèle MOD_TSPN-1peut contenir une valeur par défaut du modèle MOD_TSP0. 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 du temps de suivi.
- 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 du temps de suivi.
Par exemple, la valeur par défaut du modèle MOD_TSP0peut correspondre à un modèle qui associe, à toute valeur de la vitesse longitudinale, un temps de suivi par défaut, par exemple un temps de suivi de 2 secondes.
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.
- 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 3.
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 d’application d’un temps de suivi personnalisé.
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 mesure à l’instant d’observation T_OBSpd’une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile 100 et un calcul à l’instant d’observation T_OBSpd’un temps de suivi conducteur TSCpséparant le premier véhicule automobile 100 d’un deuxième véhicule automobile 200 précédant le premier véhicule automobile sur sa voie de circulation 40, le temps de suivi conducteur TSCpétant calculé en fonction des données issues du moyen de perception 1 et du moyen de détermination 2, 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 d’un temps de suivi personnalisé MOD_TSP à partir des données d’observation D_OBS recueillies aux différents instants d’observation T_OBSp, la mise à jour comprenant un calcul selon la méthode des moindres carrés.
- 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 mesure à l’instant d’observation T_OBSpd’une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile 100 et un calcul à l’instant d’observation T_OBSpd’un temps de suivi conducteur TSCpséparant le premier véhicule automobile 100 d’un deuxième véhicule automobile 200 précédant le premier véhicule automobile sur sa voie de circulation 40, le temps de suivi conducteur TSCpétant calculé en fonction des données issues du moyen de perception 1 et du moyen de détermination 2, 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 d’un temps de suivi personnalisé MOD_TSP à partir des données d’observation D_OBS recueillies aux différents instants d’observation T_OBSp, la mise à jour comprenant un calcul selon la méthode des moindres carrés.
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.
- 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 calcule un temps de suivi conducteur TSCpséparant le véhicule automobile 100 d’un véhicule cible 200 précédant le véhicule automobile 100 sur sa voie de circulation 40, le temps de suivi conducteur étant calculé en fonction des données issues du moyen de perception 1 et du moyen de détermination 2.
On reçoit les mesures suivantes issues du moyen de détection 1 :
- une distance longitudinale DSpmesurée entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200,
- une vitesse longitudinale 204 du véhicule cible 200, et
- une accélération longitudinale Acdu véhicule cible 200.
- une distance longitudinale DSpmesurée entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200,
- une vitesse longitudinale 204 du véhicule cible 200, et
- une accélération longitudinale Acdu véhicule cible 200.
De plus le moyen de détermination 2 fournit une vitesse longitudinale VLpet une accélération Apdu véhicule automobile 100.
Le temps de suivi conducteur peut ainsi être calculé à partir de la distance longitudinale DSp, des vitesse 204, VLpet des accélérations longitudinales Acet Ap.
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.
- 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 de 2 secondes.
Le temps de suivi courant peut alors être déterminé à partir de la distance de suivi DSpet d’une vitesse longitudinale relative VLRpcalculée entre le véhicule cible 200 et le véhicule automobile 100.
Ainsi, dans la sous-étape E21, on enregistre une pièmeobservation D_OBSPpcomprenant un temps de suivi conducteur TSCpet une vitesse VLpappliqués à un instant T_OBSp.
Avantageusement, la sous-étape E21 peut en outre comprendre une détermination et un enregistrement de conditions météorologiques METEO_Mpà l’instant d’observation T_OBSpparmi un ensemble prédéfini ENS_METEO de conditions météorologiques.
Par exemple, à partir de données issues du moyen de perception 1, dans la sous-étape E21 on détecte la présence de pluie ou de neige, puis on définit la valeur des conditions météorologiques METEO_Mpà l’instant d’observation T_OBSpcomme étant l’une des conditions définies dans l’ensemble prédéfini ENS_METEO, c’est-à-dire comme étant égal à M_NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE. La donnée METEO_Mpest alors intégrée à la pièmeobservation D_OBSp.
Dans un mode de réalisation où le modèle MOD_TSP comprend plusieurs sous-modèles MOD_TSP_NO, MOD_TSP_P, MOD_TSP_NE correspondant chacun respectivement aux conditions météorologiques, M_NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE, la pièmeobservation D_OBSpsera intégrée au sous-modèle déterminé par la donnée METEO_Mp.
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.
- 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 MOD_TSPNpar intégration des données d’observation D_OBSpacquises lors de la phase d’apprentissage qui se termine.
Dans un mode de réalisation, un modèle de temps de suivi personnalisé MOD_TSPNest une fonction affine par morceaux qui associe un temps de suivi conducteur TSCpà toute vitesse longitudinale VLpcomprise dans un intervalle de valeurs donné [VLmin, VLmax], l’intervalle de valeurs donné [VLmin, VLmax] étant décomposé en un ensemble de sous-intervalles I1, I2, Ij délimitant les morceaux de la fonction affine.
Dans un mode de réalisation, sous-intervalles I1, I2, Ij sont de même amplitude, par exemple ils déterminent des plages de vitesse dont l’amplitude est 10 kilomètres par heure.
Dans un mode de réalisation, un premier traitement consiste à construire une courbe d’évolution C5 du temps de suivi conducteur TSC en fonction de la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 comme représenté par la . Le temps de suivi est exprimé en secondes sur l’axe des ordonnées 400 et la vitesse longitudinale du véhicule suiveur est exprimée en kilomètres par heure sur l’axe des abscisses 300.
L’axe des abscisses 300 est segmenté en intervalles ou plages de vitesse Ijde même amplitude, par exemple en intervalles ou plages de 10 km/h. Alternativement les intervalles ou plages pourraient être de longueur variable, pour affiner le modèle sur certaines plages de vitesse.
La courbe C5 est discrétisée en segments Sj, représentant chacun -sur une plage donnée de vitesses longitudinales Ij- une évolution linéaire du temps de suivi conducteur en fonction de la vitesse longitudinale. Chaque segment Sjest caractérisé par un triplet (aj, bj, nj) qui est calculé de la manière décrite ci-dessous.
Le segment Sjest déterminé à partir d’un sous-ensemble de données d’observation D_OBSj, relatives à des observations effectuées lorsque la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 était comprise dans la plage de vitesse Ij.
Chaque donnée d’observation du sous-ensemble D_OBSjpeut être représentée par un point Mijde coordonnées (xij, yij),
- xijétant la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 déterminée dans la sous-étape E21, et
- yijétant le temps de suivi déterminé dans la sous-étape E21.
- xijétant la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 déterminée dans la sous-étape E21, et
- yijétant le temps de suivi déterminé dans la sous-étape E21.
On note nj le nombre d’observations du sous-ensemble D_OBSj, c’est-à-dire le nombre de points Mijutilisés pour déterminer le segment Sj.
La pente ajet l’origine bjdu segment Sjsont calculés selon la formule Math1 appliquant la méthode des moindres carrés :
où
- est la moyenne des njxij,
- est la moyenne des njyij,
-
-
Les segments Sjétant chacun caractérisé par un triplet (aj, bj, nj), ils constituent ensemble un modèle du temps de suivi conducteur issu de la dernière phase d’apprentissage.
Avantageusement, le modèle obtenu est consolidé afin de tenir compte également des données observées lors des précédentes phases d’apprentissage, c’est-à-dire d’un modèle prev_MOD_TSPNdéfini à l’issue de la précédente phase d’apprentissage.
Dans un mode de réalisation, le nouveau modèle new_MOD_TSPNest déterminé par un calcul d’une moyenne pondérée entre le modèle prev_MOD_TSPNet le modèle issu des données D_OBS recueillies dans la dernière phase d’apprentissage (représenté par la courbe C5).
Le modèle prev_MOD_TSPNest constitué d’une série de sous-modèles prev_MOD_TSPNjou segments prev_SNjcaractérisés par un triplet (prev_aNj, prev_bNj, prev_nNj),
- le segment de droite prev_SNjétant d’origine prev_bNjet de pente prev_aNj,
- un nombre prev_nNjde points de mesures ayant été utilisés pour déterminer le segment prev_SNj.
- le segment de droite prev_SNjétant d’origine prev_bNjet de pente prev_aNj,
- un nombre prev_nNjde points de mesures ayant été utilisés pour déterminer le segment prev_SNj.
De même, le modèle new_MOD_TSPNest constitué d’une série de sous-modèles new_MOD_TSPNjou segments new_SNjcaractérisés par un triplet (new_aNj, new_bNj, new_nNj),
- le segment de droite new_SNjétant d’origine new_bNjet de pente new_aNj,
- un nombre new_nNjde points de mesures ayant été utilisés pour déterminer le segment new_SNj.
- le segment de droite new_SNjétant d’origine new_bNjet de pente new_aNj,
- un nombre new_nNjde points de mesures ayant été utilisés pour déterminer le segment new_SNj.
Dans un mode de réalisation, chaque sous-modèle new_MOD_TSPNjest défini par le triplet (new_aNj, new_bNj, new_nNj) calculé selon les formules Math2 à Math4 :
En remarque, les segments new_Sjainsi obtenus ne sont pas systématiquement jointifs entre eux. Afin d’obtenir un modèle continu, des filtres sont appliqués au nouveau modèle new_MOD_TSPN. Dans un mode de réalisation, les filtres utilisés peuvent être des filtres linéaires d’ordre 2. Alternativement, d’autres types de filtres peuvent être utilisés.
Dans la suite du document le modèle new_MOD_TSPNest nommé MOD_TSPN. A la fin de l’étape E2, le modèle MOD_TSPNest le modèle issu de la plus récente phase d’apprentissage de la Nièmemission.
Dans un mode de réalisation avantageux, si les données d’observation D_OBSNcomprennent des données météorologiques, on peut créer un modèle par condition météorologique de l’ensemble ENS_METEO, par exemple respectivement un modèle pour des conditions météorologiques pluvieuses, neigeuses et normales.
Dans ce cas,
- les observations effectuées dans des conditions météorologiques pluvieuses seront utilisées pour générer un premier modèle MOD_TSP_PNde temps de suivi conducteur dans des conditions météorologiques pluvieuses,
- les observations effectuées dans des conditions météorologiques neigeuses seront utilisées pour générer un deuxième modèle MOD_TSP_NENde temps de suivi conducteur dans des conditions météorologiques neigeuses, et
- les observations effectuées dans des conditions météorologiques autres seront utilisées pour générer un troisième modèle MOD_TSP_NONde temps de suivi conducteur dans des conditions météorologiques autres.
- les observations effectuées dans des conditions météorologiques pluvieuses seront utilisées pour générer un premier modèle MOD_TSP_PNde temps de suivi conducteur dans des conditions météorologiques pluvieuses,
- les observations effectuées dans des conditions météorologiques neigeuses seront utilisées pour générer un deuxième modèle MOD_TSP_NENde temps de suivi conducteur dans des conditions météorologiques neigeuses, et
- les observations effectuées dans des conditions météorologiques autres seront utilisées pour générer un troisième modèle MOD_TSP_NONde temps de suivi conducteur dans des conditions météorologiques autres.
La méthode de construction de chacun des modèles MOD_TSP_NON,MOD_TSP_PNet MOD_TSP_NENpeut être similaire à la méthode de calcul précédemment exposée.
Le modèle MOD_TSPNobtenu 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 automatique d’un temps de suivi personnalisé 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 du temps de suivi. Dans ce cas, on enchaine sur l’étape E3 d’application d’un temps de suivi personnalisé.
- 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 du temps de suivi. Dans ce cas, on enchaine sur l’étape E3 d’application d’un temps de suivi personnalisé.
L’étape E3 comprend une itération à différents instants T_AUTOqsur deux sous-étapes E31 et E32.
A un instant T_AUTOqd’itération, dans la sous-étape E31 on détermine le type de temps de suivis automatiques que le conducteur souhaite appliquer, c’est-à-dire des temps de suivi prédéfinis, ou des temps de suivi personnalisés par apprentissage.
Si le conducteur a configuré le mode de conduite automatique pour appliquer des temps de suivi prédéfinis, une valeur prédéfinie de temps de suivi est transmise au module 5 de contrôle de la vitesse longitudinale. On enchaine ensuite sur la sous-étape E32.
Si le conducteur a configuré le mode de conduite automatique pour appliquer un temps de suivi personnalisés par apprentissage, on récupère le modèle MOD_TSPNdisponible en mémoire et on l’utilise pour calculer un temps de suivi personnalisé TSPqqui sera appliqué automatiquement, à l’instant T_AUTOq, entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200. Le temps de suivi personnalisé TSPqest calculé en fonction de la vitesse longitudinale VLqdu véhicule automobile 100 mesurée à l’instant T_AUTOq.
La décrit une méthode de calcul d’un temps de suivi personnalisé à partir de la vitesse longitudinale VLqdu véhicule automobile 100.
La vitesse longitudinale VLqpermet de déterminer quel segment SNjdu modèle MOD_TSPNsera utilisé pour calculer le temps de suivi personnalisé. Le segment SNjest caractérisé par le triplet (aNj, bNj, nNj). On détermine ensuite les coordonnées du milieu ZNjdu segment SNj, c’est à dire l’abscisse VL_ZNjet l’ordonnée TSP_ZNj,. L’ordonnée TSP_ZNjreprésente le temps de suivi milieu du segment SNj; il est déterminée par la formule Math 5 suivante :
A partir du temps de suivi milieu TSP_ZNjet de la vitesse longitudinale VLqmesurée à l’instant T_AUTOqon détermine par interpolation le temps de suivi personnalisé TSPq.
Le temps de suivi personnalisé TSPqest ensuite transmis au module 5 de contrôle de la vitesse longitudinale.
Avantageusement, la sous-étape E31 peut en outre comprendre une détermination de conditions météorologiques METEO_Aqà l’instant d’application T_AUTOq. Par exemple, à partir de données issues du moyen de perception 1, dans la sous-étape E31 on détecte la présence de pluie ou de neige, puis on définit la valeur des conditions météorologiques METEO_Aqà l’instant d’application T_AUTOqcomme étant l’une des conditions définies dans l’ensemble prédéfini ENS_METEO, c’est-à-dire comme étant égal à M_NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE.
La donnée METEO_Aqest alors utilisée pour choisir le sous-modèle adapté aux conditions météorologiques pour déterminer un temps de suivi personnalisé TSPq, parmi les sous-modèles MOD_TSP_NO, MOD_TSP_P, MOD_TSP_NE correspondant chacun respectivement à chacune des conditions météorologiques, NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE.
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, on détecte alors une fin de phase d’application automatique d’un temps de suivi personnalisé, c’est-à-dire la fin d’une phase continue d’itérations des sous-étapes E31 et E32.
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 désactivé la gestion automatique du temps de suivi. Dans ce cas, on enchaine sur l’étape E2 d’apprentissage.
- 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 désactivé la gestion automatique du temps de suivi. Dans ce cas, on enchaine sur l’étape E2 d’apprentissage.
Dans l’étape E4 de fin de mission, on récupère le modèle MOD_TSPNdisponible en mémoire volatile 421 et on l’enregistre en mémoire non volatile 422.
Les données précédemment enregistrées en mémoire volatile sont effacées. Le modèle MOD_TSPNissu 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.
Les modes de réalisation précédemment décrits pour le modèle MOD_TSPNpermettent avantageusement de préserver la durée de vie de la mémoire volatile 422. En effet, les calculateurs actuels permettent d’effectuer un million de cycles d’écriture dans les mémoires non volatiles. Dans le cas où un modèle MOD_TSPNprend en compte les paramètres suivants :
- un profil utilisateur par véhicule,
- trois types de conditions météorologiques : M_NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE,
- douze intervalles de vitesse Ij,
- pour chaque intervalle Ijtrois paramètres déterminés par la méthode des moindres carrés : aj, bj, nj,
et si l’on utilise quatre octets pour coder chaque paramètre du modèle modèle MOD_TSPN, alors chaque modèle utilise 432 octets en mémoire.
- un profil utilisateur par véhicule,
- trois types de conditions météorologiques : M_NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE,
- douze intervalles de vitesse Ij,
- pour chaque intervalle Ijtrois paramètres déterminés par la méthode des moindres carrés : aj, bj, nj,
et si l’on utilise quatre octets pour coder chaque paramètre du modèle modèle MOD_TSPN, alors chaque modèle utilise 432 octets en mémoire.
On vérifie en outre que la fréquence des enregistrements en mémoire induits par la mise en œuvre du procédé selon l’invention est compatible avec la durée de vie de la mémoire non volatile 422. Pour cela, on considère une durée de vie de vingt ans pour le véhicule automobile 100. Sachant que, sur la totalité de sa durée de vie, la mémoire non volatile 422 peut supporter jusqu’à un million de cycles d’écriture, on calcule une limite moyenne de 137 cycles d’écriture en mémoire non volatile par jour, pendant 20 ans. Cette limite quotidienne moyenne dépasse largement les besoins quotidiens d’écriture en mémoire non volatile du véhicule automobile 100 en cas de mise en œuvre de l’invention.
Ainsi, la taille du modèle MOD_TSPNet la fréquence d’enregistrement d’un modèle à chaque fin de mission sont compatibles de la durée de vie de la mémoire non volatile 422.
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 temps de suivi personnalisé.
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 d’un réglage personnalisé d’un temps de suivi. 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 réglage personnalisé d’un temps de suivi. 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.
- Si le mode de conduite actuel est manuel, on enchaine sur étape 75 d’apprentissage d’un réglage personnalisé d’un temps de suivi. 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 réglage personnalisé d’un temps de suivi. 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.
La est un ordinogramme détaillant un mode de réalisation de l’étape 75 d’apprentissage d’un temps de suivi conducteur. Dans une étape 80 on initialise l’apprentissage.
Puis on enchaine sur une étape M1 de test de conditions météorologiques pluvieuses.
Si les conditions météorologiques sont pluvieuses, alors on enchaine sur un traitement d’apprentissage relatif à des conditions météorologiques pluvieuses, comprenant
- une étape 81 de vérification de conditions d’apprentissage, puis
- une étape 82 d’observation de temps de suivi appliqués par le conducteur, puis
- une étape 83 de mise à jour d’un modèle de temps de suivi appliqué par le conducteur dans des conditions météorologiques pluvieuses, puis
- on reboucle sur l’étape 80.
- une étape 81 de vérification de conditions d’apprentissage, puis
- une étape 82 d’observation de temps de suivi appliqués par le conducteur, puis
- une étape 83 de mise à jour d’un modèle de temps de suivi appliqué par le conducteur dans des conditions météorologiques pluvieuses, puis
- on reboucle sur l’étape 80.
Si les conditions météorologiques ne sont pas pluvieuses, on enchaine sur une étape M2 de test de conditions météorologiques neigeuses.
Si les conditions météorologiques sont neigeuses, alors on enchaine sur un traitement d’apprentissage relatif à des conditions météorologiques neigeuses, comprenant
- une étape 84 de vérification de conditions d’apprentissage, puis
- une étape 85 d’observation de temps de suivi appliqués par le conducteur, puis
- une étape 86 de mise à jour d’un modèle de temps de suivi appliqué par le conducteur dans des conditions météorologiques neigeuses, puis
- on reboucle sur l’étape 80.
- une étape 84 de vérification de conditions d’apprentissage, puis
- une étape 85 d’observation de temps de suivi appliqués par le conducteur, puis
- une étape 86 de mise à jour d’un modèle de temps de suivi appliqué par le conducteur dans des conditions météorologiques neigeuses, puis
- on reboucle sur l’étape 80.
Si les conditions météorologiques ne sont ni pluvieuses ni neigeuses, on enchaine sur un traitement d’apprentissage relatif à des conditions météorologiques normales, comprenant
- une étape 87 de vérification de conditions d’apprentissage, puis
- une étape 88 d’observation de temps de suivi appliqués par le conducteur, puis
- une étape 89 de mise à jour d’un modèle de temps de suivi appliqué par le conducteur dans des conditions météorologiques normales, puis
- on reboucle sur l’étape 80.
- une étape 87 de vérification de conditions d’apprentissage, puis
- une étape 88 d’observation de temps de suivi appliqués par le conducteur, puis
- une étape 89 de mise à jour d’un modèle de temps de suivi appliqué par le conducteur dans des conditions météorologiques normales, puis
- on reboucle sur l’étape 80.
La est un ordinogramme détaillant un mode de réalisation de l’étape 76 d’application automatique d’un réglage personnalisé d’un temps de suivi.
Dans une étape 90 on démarre l’application automatique d’un réglage personnalisé d’un temps de suivi.
Puis, dans une étape 91 on vérifie si le conducteur souhaite une détermination automatique du temps de suivi selon des réglages personnalisés ou selon des réglages prédéfinis non personnalisés.
Puis, dans une étape 92 on détermine les conditions météorologiques à l’instant d’application.
Puis, dans une étape 93 on teste si les conditions météorologiques sont pluvieuses.
Si les conditions météorologiques sont pluvieuses, alors on enchaine sur une étape 94 de traitement d’application d’un temps de suivi relatif à des conditions météorologiques pluvieuses, puis on reboucle sur l’étape 90.
Si les conditions météorologiques ne sont pas pluvieuses, on enchaine sur une étape 95 de test de conditions météorologiques neigeuses.
Si les conditions météorologiques sont neigeuses, alors on enchaine sur une étape 96 de traitement d’application d’un temps de suivi relatif à des conditions météorologiques neigeuses, puis on reboucle sur l’étape 90.
Si les conditions météorologiques ne sont pas neigeuses, alors on enchaine sur une étape 97 de traitement d’application d’un temps de suivi relatif à des conditions météorologiques normales, puis on reboucle sur l’étape 90.
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’un temps de suivi personnalisé au fil des missions effectuées par le conducteur. L’apprentissage du temps de suivi conducteur prend en compte plusieurs critères susceptibles d’influencer le temps de suivi appliqué 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 le temps de suivi pourraient également être prises en compte, 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 du temps de suivi à la densité de trafic. En effet, 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 du temps de suivi 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.
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 la méthode des moindres carrés pour construire un modèle de temps de suivi. Ce mode de réalisation permet de diminuer l’impact de quelques observations qui se détacheraient d’une tendance définie par la majorité des observations. En d’autres termes, la méthode des moindres carrés permet de lisser le modèle créé lors de l’exécution du procédé de gestion de la vitesse longitudinale selon l’invention. La méthode des moindres carrés permet par ailleurs de définir un modèle MOD_TSPNqui utilise peu de place en mémoire non volatile 422, comme cela a été précédemment développé, ce qui permet de préserver la durée de vie de la mémoire non volatile 422 et d’éviter son obsolescence pendant la durée du véhicule.
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 (10)
- Procédé de gestion de la vitesse longitudinale d’un premier véhicule automobile (100) comprenant un moyen de perception (1) de l’environnement situé à l’avant du véhicule automobile (100) et un premier moyen de détermination (2) de la vitesse et de l’accélération du véhicule automobile (100), caractérisé en ce qu’il comprend une alternance entre les étapes suivantes :
- une étape (E2) d’apprentissage comprenant une itération, à différents instants d’observation (T_OBSp), des 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 mesure à l’instant d’observation (T_OBSp) d’une vitesse longitudinale (VLp) du premier véhicule automobile (100) et un calcul à l’instant d’observation (T_OBSp) d’un temps de suivi conducteur (TSCp) séparant le premier véhicule automobile (100) d’un deuxième véhicule automobile (200) précédant le premier véhicule automobile (100) sur sa voie de circulation (40), le temps de suivi conducteur (TSCp) étant calculé en fonction des données issues du moyen de perception (1) et du premier moyen de détermination (2), ou
- sinon, une sous-étape (E22) de fin d’observation comprenant un calcul d’un modèle d’un temps de suivi personnalisé (MOD_TSP) à partir des données d’observation (D_OBSp) recueillies lors des différents instants d’observation (T_OBSp), le calcul du modèle comprenant un calcul selon la méthode des moindres carrés,
- une itération d’une étape (E3) d’application automatique d’un temps de suivi personnalisé (TSPq) entre le premier véhicule automobile (100) et le deuxième véhicule automobile (200), le temps de suivi personnalisé (TSPq) étant calculé à partir du modèle de temps de suivi personnalisé (MOD_TSP) et en fonction d’une vitesse longitudinale du premier véhicule automobile (100) mesurée par le premier moyen de détermination (2) à un instant (T_AUTOq) d’itération de l’étape (E3) d’application.
- une étape (E2) d’apprentissage comprenant une itération, à différents instants d’observation (T_OBSp), des sous-étapes suivantes :
- Procédé de gestion selon la revendication précédente, le véhicule automobile comprenant en outre un deuxième moyen de détermination (1) d’une nature de conditions météorologiques parmi un ensemble prédéfini (ENS_METEO) de conditions météorologiques (M_NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE), caractérisé en ce que :
- la sous-étape (E21) d’enregistrement de données d’observation (D_OBSp) comprend en outre une détermination et un enregistrement de conditions météorologiques (METEO_Mp) à l’instant d’observation (T_OBSp) parmi l’ensemble prédéfini (ENS_METEO) de conditions météorologiques (M_NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE),
- la sous-étape (E22) de fin d’observation comprend une mise à jour d’un sous-modèle (MOD_TSP_NO, MOD_TSP_P, MOD_TSP_NE) du modèle consolidé (MOD_TSP) par condition météorologique (M_NORMAL, M_PLUIE, M_NEIGE) de l’ensemble prédéfini (ENS_METEO), et
- l’étape (E3) d’application comprend une sous-étape de détermination, parmi l’ensemble prédéfini (ENS_METEO), des conditions météorologiques (METEO_Mq) à l’instant d’itération (T_AUTOq), et le sous-modèle (MOD_TSP_NO, MOD_TSP_P, MOD_TSP_NE) utilisé pour calculer le temps de suivi personnalisé (TSPq) est déterminé par les conditions météorologiques (METEO_Mq) déterminées à l’instant d’itération (T_AUTOq).
- Procédé de gestion selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’un modèle de temps de suivi personnalisé (MOD_TSP) est une fonction affine par morceaux (C5) qui associe un temps de suivi conducteur (TSCp) à toute vitesse longitudinale (VLp) comprise dans un intervalle de valeurs donné [VLmin, VLmax], l’intervalle de valeurs donné [VLmin, VLmax] étant décomposé en sous-intervalles (I1, I2, Ij, …) délimitant les morceaux (S1, S2, Sj) de la fonction affine par morceaux (C5).
- Procédé de gestion selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’à chaque sous-intervalle donné (Ij) est associé un sous-ensemble (D_OBSj) de l’ensemble d’observations (D_OBS) regroupant les observations effectuées lorsque que la vitesse longitudinale appliquée par véhicule automobile (100) se situait dans la plage de vitesses définie par le sous-intervalle donné (Ij), et en ce que l’origine (aj) et la pente (bj) du morceau (Sj) de la fonction affine par morceaux délimité par le sous-intervalle (Ij) sont calculés par application de la méthode des moindres carrés aux observations du sous-ensemble (D_OBSj).
- Procédé de gestion selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les sous-intervalles (I1, I2, Ij,) déterminent des plages de vitesse d’une amplitude fixe, par exemple des plages de vitesse dont l’amplitude est égale à 10 kilomètres par heure.
- Procédé de gestion selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les itérations des étapes E2 et/ou E3 s’effectuent à une fréquence d’un calculateur sur lequel s’exécute le procédé, par exemple à une fréquence de 100 Hertz.
- Procédé 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 temps de suivi personnalisé (MOD_TSP) 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 temps de suivi personnalisé (MOD_TSP) est enregistré dans une mémoire non volatile (422) du véhicule automobile. - 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 7,.
- 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 7 lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur.
- 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 7.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR2210428A FR3140602A1 (fr) | 2022-10-11 | 2022-10-11 | Procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile. |
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Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR2210428A FR3140602A1 (fr) | 2022-10-11 | 2022-10-11 | Procédé de gestion automatisée de la vitesse longitudinale d’un véhicule automobile. |
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Citations (3)
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| JP2015089801A (ja) * | 2013-11-07 | 2015-05-11 | 株式会社デンソー | 運転制御装置 |
| EP3594077A1 (fr) * | 2017-03-07 | 2020-01-15 | Nissan Motor Co., Ltd. | Procédé d'aide à la conduite et dispositif de commande de conduite |
| EP3686862A1 (fr) * | 2017-09-20 | 2020-07-29 | Nissan Motor Co., Ltd. | Procédé d'aide au déplacement et dispositif d'aide au déplacement |
-
2022
- 2022-10-11 FR FR2210428A patent/FR3140602A1/fr active Pending
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2023
- 2023-10-05 WO PCT/EP2023/077592 patent/WO2024078965A1/fr unknown
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2024078965A1 (fr) | 2024-04-18 |
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