WO2021089536A1 - Procede et dispositif de generation de donnees d'apprentissage pour machine d'intelligence artificielle pour l'aide a l'atterrissage d'aeronef - Google Patents
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Definitions
- the invention relates to the general field of aircraft landing assistance systems, and in particular it provides a method and a device for generating learning data that can be used by an artificial intelligence machine to deep learning for the recognition of an airstrip.
- the invention addresses the problem of recognizing an airstrip in difficult weather conditions, such as fog for example, resulting in reduced or degraded visibility.
- the EVS, EFVS and CVS systems are based on the presentation of a sensor image to the pilot and the identification by the latter of the landing strip and are based on sensors looking towards the front of the aircraft bringing a capacity of increased detection compared to the pilot's eye, in particular in degraded visibility conditions.
- this type of sensor does not systematically detect the landing runway in degraded visibility before the regulatory minima, typically before the aircraft is under a height of 200ft above the runway threshold for a category I ILS approach. .
- infrared sensors An alternative to infrared sensors is the obtaining of images by a so-called active sensor such as a radar sensor, in centimeter or millimeter band. Certain frequency bands chosen outside the peaks of water vapor absorption have very low sensitivity to severe weather conditions. Such sensors therefore make it possible to produce an image through fog, for example. However, even though these sensors have fine range resolution, they exhibit much coarser angular resolution than optical solutions. The resolution is directly related to the size of the antennas used, and it is often too coarse to obtain an image easily interpreted by the pilot to serve as a guide.
- Recent approaches to improve image processing algorithms for air operations related to landing during bad weather conditions leading to reduced or degraded visibility implement algorithms based on artificial neural networks.
- An artificial neural network or artificial neural network is a system whose design is originally schematically inspired by the functioning of biological neurons, and which subsequently came closer to statistical methods. Neural networks are generally optimized by machine learning methods.
- the vast majority of artificial neural networks have a learning or training algorithm, which consists of modifying synaptic weights according to a set of data presented at the input of the network.
- the purpose of this training is to enable the neural network to learn from the examples and to produce trained artificial intelligence models.
- Deep learning is part of the family of machine learning methods. Machine deep learning must be performed on sufficiently large databases capable of training large systems. New data can be added to the learning base on an ongoing basis to refine learning.
- the conventional method of generating learning databases for algorithms based on artificial intelligence of the deep learning type consists in using real data, which is labeled manually or with little automated tools, in order to generate a VT ground truth.
- One of the foundations for successful deep learning is building a large learning database.
- the problem is the variability of the conditions, and lies in the difficulty of obtaining a large number of sensor images for different approaches on different tracks. , with different light bars of approaches, by different weather conditions and for different aircraft.
- the volume of such an image bank must reach a sufficient threshold for the content (the learning data) to be reliable both in terms of precision and in terms of geographical coverage.
- An object of the invention is then to meet the aforementioned needs and to overcome the drawbacks of known techniques.
- the invention proposes a solution for generating labeled learning data, which can be used by a deep learning image processing algorithm in order to generate trained artificial intelligence models, which are embedded in aircraft landing aid systems.
- the invention relates to a solution for the automatic generation of learning data with the aim of training an artificial intelligence to recognize an aircraft landing strip in degraded visibility conditions.
- images obtained by a synthetic image generator according to the method of the invention can be used alone or added to a real image bank as additional training data.
- the general principle of the invention is based on the use of a flight simulator associated with a sensor simulator configured to provide simulated sensor data, as well as on the use of an automatic generator of labeled data configured. to hide in the labeled data, the parts which are without information in the corresponding simulated sensor data.
- the simulated data originating from simulated sensor images and made available in a training database are used to train various artificial intelligence algorithms for classification and detection, in particular algorithms based on networks of deep neurons.
- the artificial intelligence algorithm for deep learning is based on a convolutional neural network CNN ("Convolutional Neural Network").
- a training database made up of simulated and / or real sensor images can be used to validate the robustness or weakness of different learning algorithms with respect to different scenarios ("use cases »In English) considered as problematic, by making it possible to run in parallel different algorithms on the data set and to detect on the results provided too important differences between the different algorithms.
- the device (and the method) of the invention by simulating more different conditions than is possible with only real data, makes it possible to generate a much larger training database, and thus considerably increase the detection capacity of a landing runway recognition system using trained models which are obtained from the training database constituted according to the invention.
- a computer-implemented method for generating labeled learning data for an artificial intelligence machine, the method comprising at least the steps of: defining parameters for a scenario approach of an aircraft to an airstrip; using the scenario parameters in a flight simulator to generate simulated flight data, said flight simulator being configured to simulate said aircraft in approach phase and an associated autopilot; use the flight data simulated in a sensor simulator to generate simulated sensor data, said sensor simulator being configured to simulate a forward looking sensor on board an aircraft and able to provide sensor data representative of information from interest of a landing runway, said simulated sensor data which are generated being representative of information of interest of said landing runway; and using the simulated flight data and the simulated sensor data to generate ground truth, said ground truth associated with the simulated sensor data forming a pair of simulated labeled training data.
- the stage of defining scenario parameters consists of defining parameters relating to at least one given landing runway, weather conditions, environmental conditions.
- the step of generating simulated flight data consists in simulating different approach paths of the simulated aircraft and of the autopilot with the scenario parameters, and in generating simulated flight data for the different paths including the position ( latitude, longitude, altitude) and attitude (yaw, pitch, roll) of the simulated aircraft.
- the step of generating simulated sensor data consists of generating infrared images or simulated radar data.
- the step of generating ground truth consists of:
- first-level ground truth comprising labeling data representative of characteristics of the simulated airstrip, with no visibility restriction
- the visibility limit detection step consists in implementing a visibility limit detection algorithm on each set of simulated sensor data - the method further comprises a step consisting in generating a ground truth check image corrected by merging each set of ground truth data with the corresponding simulated sensor data.
- the flight data and the sensor data are real data and the step of generating ground truth comprises, before the step of generating the first level ground truth, steps consisting in calculating the positioning errors during landing in the actual flight data and taking it into account to generate the first level ground truth.
- the method further comprises a step of storing the simulated labeled learning data in a learning database.
- the invention also covers a computer program product comprising code instructions for performing the steps of the claimed method, when the program is executed on a computer.
- the invention further covers a device for generating labeled learning data for an artificial intelligence machine, the device comprising means for implementing the steps of the claimed method according to any one of the claims.
- FIG.1 a general architecture of an artificial intelligence model generation system trained for track and approach ramp recognition, using a training database constituted according to one embodiment of the invention
- FIG.2 a diagram of a device for generating synthetic images according to one embodiment of the invention
- FIG.3 a method for generating ground truth according to one embodiment of the invention
- FIG. 4e an example of generating a ground truth check image according to one embodiment of the invention.
- FIG. 1 illustrates a general architecture of a system 100 for generating an artificial intelligence model trained for landing runway recognition, using a training database constituted according to an embodiment of the invention.
- the system 100 generally comprises a learning database 102 coupled to an image analysis module 104 configured to implement a deep learning artificial intelligence algorithm and generate artificial intelligence models. (AI models) trained.
- AI models artificial intelligence models
- the learning database 102 should contain a very large amount of data representing as many possible situations as possible, encompassing different approaches on different runways with different approach light bars for different weather conditions.
- the training database constituted according to the principles of the invention comprises training data simulated as being a plurality of labeled data sets, where each labeled data set corresponds to a pair (simulated sensor data, VT ground truth).
- the simulated sensor data correspond to a plurality of images from different simulated sensors (IR, Radar) associated respectively with ground truth.
- the ground truth is a reference image, containing information of interest such as the landing runway and the approach ramp.
- the ground truth is a set of reference radar data containing information of interest such as a landing runway and an approach ramp.
- the result of a segmentation operation of an input image of a classifier is compared with the ground truth.
- the simulated learning data from the learning base 102 is provided by a device 112 capable of generating simulated data (synthetic IR images and / or radar data) and their associated ground truth.
- actual training data can be added to the simulated training database to augment the training data set.
- the actual learning data comes from sensors on aircraft, whether it is visible images, infrared images or radar data.
- the real images are provided by a multitude of different sensors equipping a plurality of aircraft performing either real flights or flights dedicated to taking images, each image being associated with parameters the corresponding flight, and in particular the 3D position and 3D orientation parameters of the aircraft at the time of the shooting.
- the real training data can come from a community of image suppliers 110, which within the meaning of the present invention is understood as a set of devices where each device is able to provide one or more real sensor images.
- the community of image suppliers can be a fleet of aircraft, an aircraft within the meaning of the present invention taking a generic definition covering any flying device, whether it be an airplane, a helicopter, a drone, a balloon, whether it either piloted or not.
- the image analysis module 104 is configured to implement a deep learning algorithm on training data sets retrieved from the training database 102, and generate trained artificial intelligence models (AI models) that can be carried on board aircraft.
- AI models artificial intelligence models
- the image analysis module of the invention 104 implements a deep learning algorithm for track and ramp detection.
- the algorithm is based on a CNN convolutional neural network.
- the goal of deep learning is to model data with a high level of abstraction.
- the learning phase defines a trained AI model that meets the operational need. This model is then used in the operational context during the inference phase.
- the learning phase is therefore essential. In order to obtain the best model, the learning phase requires having built up a large learning database that is the most representative of the operational context.
- Good learning defines a predictive model which adapts well to learning data but which is also able to predict well on data not seen during learning. If the model does not fit the training data, the model suffers from under-training. If the model adapts too well to the training data and is not able to generalize, the model suffers from over-training.
- the learning phase makes it possible to search for the best hyper-parameters of the architecture which best model the different labels (track / ramp).
- the neural network propagates (i.e. extraction / abstraction of characteristics specific to the objects of interest) and estimates the presence and position of the objects.
- the learning algorithm calculates a prediction error and back-propagates the error into the network to update the hyper-parameters of the model.
- a learning phase involves many iterations on the different learning data in order to converge towards a low error and a high precision of the AI model.
- FIG. 2 shows a diagram of a device 200 for generating labeled learning data according to one embodiment of the invention, which comprises several modules including a scenario generator 202, a flight simulator 204, a sensor simulator 206 and a ground truth generator 208.
- the device for generating labeled learning data 200 is implemented in a computer 112 which comprises at least one processor, a memory configured to store code instructions from different programs including code instructions to allow the execution of the logical functions of the various modules of the device 200 that can be executed by the processor according to an operating system, a storage module, input / output I / O interfaces to peripherals, interconnection buses, as known.
- the device of the invention 200 can thus be implemented from hardware and / or software elements. It may be available on computer readable medium as a computer program product, executable by a processor that includes instructions for performing the steps of the methods in their various embodiments.
- the device of the invention 200 is configured to generate synthetic images with associated ground truth, which can be added as training data to a training database 102.
- the flight simulator 204 is configured to simulate a type of aircraft with an associated automatic pilot (PA), the whole forming a software Flight / PA module configured to simulate realistic trajectories of approaches on different airstrips and by different weather conditions.
- the sizing meteorological factors are the visibility conditions which will condition the graphic rendering of the ramp and the runway as well as the wind and turbulence which will influence the orientation and the stability of the simulated sensor relative to the airstrip.
- the Flight / PA module 204 can be configured to successively carry out a determined number of approaches by varying various parameters, such as for example the runway on which the aircraft will land, the direction and the force of the wind. , the level of turbulence.
- the scenario generation module 202 makes it possible to automatically initialize the Flight / PA module 204 at the start of the approach with initialization parameters 203 for a given landing runway, a given weather forecast and parameters. initials of the aircraft.
- the flight module associated with the autopilot performs the complete approach until landing with the initial parameters then the scenario generation module reinitializes the flight module with new conditions 203.
- the Flight / PA module 204 can be configured to automatically perform a very large number of approaches with multiple initial conditions.
- the scenario generator 202 is configured to set environmental conditions, such as for example the time and date which make it possible to position the sun or to simulate night conditions, as well as visibility, fog, rain, ...
- parameters as to the position of the runway threshold are input data from the Flight / PA module in order to simulate approaches slightly offset laterally and / or longitudinally to the runway such as this could occur. produce in manual piloting or with a slightly biased offset ILS beam or with an LPV approach with a small error in GPS location.
- the position of the runway threshold is set in the Flight / PA module via the scenario generation module 202 (and not in the sensor simulator), the autopilot thus guiding the aircraft towards the offset runway providing a view at an angle slightly different from the track as per the sensor data.
- Flight simulator 204 generates simulated flight data 205 for a type of simulated aircraft.
- the flight data which are the position (latitude, longitude, altitude) and the attitude (yaw, pitch, roll) of the aircraft, become the input parameters of the sensor simulator 206 and of the ground truth generator 208 .
- the sensor simulator 206 is configured to simulate an on-board sensor looking towards the front of the aircraft and capable of providing data characteristic of a landing runway (information of interest) and of its environment even by degraded visibility conditions.
- the sensor simulator 206 receives the aircraft position and attitude parameters 205 provided by the Flight / PA module 204 and generates simulated sensor images.
- the simulated sensor data can be images in the visible, in the infrared or radar data.
- the simulated sensor can be a fixed IR camera positioned in the nose of the aircraft and oriented forward along the longitudinal axis away from the aircraft and usually slightly downward, providing a continuous stream of black and white images.
- the simulated sensor can be a combination of several specific cameras for different infrared and visible wavelength ranges in order to maximize the ability of the sensor to detect items of interest in degraded visibility.
- the simulated sensor can be an active LIDAR or millimeter radar sensor. This type of sensor provides a flow of 3D data (elevation, azimuth, reflectivity, distance).
- the sensor simulator 206 is preferably configured as a function of the type of sensor that will be used on board the actual aircraft which will embark the final system, whether for example an IR camera or else a millimeter radar.
- the sensor simulator 206 outputs simulated sensor data 207, for example in the form of a simulated IR image as shown in FIG. 4a.
- the sensor data from the simulated sensor 207 are inputs from the ground truth generator 208, which also receives the flight parameters 205 from the simulated aircraft.
- the ground truth generator 208 is configured to automatically generate, from the sensor data 207 and the flight data 205, a ground truth 209.
- the ground truth generator 208 synchronously receives the flight data 205 from the aircraft simulator 204 and the sensor data 207 from the sensor simulator 206.
- the input data (205, 207) of the ground truth generator 208 are synchronous and consistent, in that the flight data 205 generated by the Flight / PA module and processed directly by the truth generator. field 208, correspond to the same flight data 205 which was used to generate the sensor data 207.
- the flight parameters 205 are sent only to the sensor simulator 206, which synchronously sends the sensor data 207 and the flight data 205.
- the sensor simulator 206 sends an image associated with the corresponding aircraft parameters every 3 seconds.
- a generator of synthetic images operates with difficulty in real time because of the calculation time necessary for the generation of each image.
- the device of the invention can comprise a synchronization mechanism guaranteeing the adequacy of the flight parameters 205 with the sensor data 207.
- the device is coupled to a buffer system with a given sampling of the flight data 205 upstream of the sensor simulator, then a synchronous transmission of the flight data 205 and of the sensor data 207 from the simulator from sensor to ground truth generator.
- the ground truth generator 208 is configured to automatically generate a ground truth 209 for the simulated scenario.
- the automatic generation of ground truth takes place in three steps 302, 304, 306 illustrated in Figure 3.
- a step 302 consists automatically, from the flight data 205 supplied by the Flight / PA module 204, in generating labeling data representative of characteristics of the simulated landing runway, without restriction of visibility.
- the data generated are theoretical data only, such as they should leave the real sensor, with good visibility for the landing strip and the approach light ramp defined for the scenario (to the representativeness of the sensor model near).
- the approach light rail is generally detectable before the landing runway. Also in order to get detection as early as possible, it is important to train the AI algorithm to recognize the different types of light bars that are normalized. However, this is not always the case and sometimes the airstrip can be directly detectable first, for example if the light bar is made of LEDs instead of incandescent lamps, an IR sensor can detect the runway before the light bar. This can also be the case of a radar which from a distance can detect the contrast between the ground and the asphalt of the runway well before the contrast between the ground and the metal of the ramp, the reflection surfaces of which are too small. far. It is therefore important to train the AI algorithm to recognize the airstrip as well.
- the ground truth generator of the invention can be configured to define the landing runway, that is to say the position of the two runway thresholds, the type of approach ramp used by the sensor simulator. as well as the characteristics of the simulated sensor, i.e. the orientation of the sensor in the aircraft frame, the fields - horizontal and vertical - of the sensor and the type of output data, for example for an image , the resolutions - horizontal and vertical - in pixels, any distortions, ...
- step 302 allows step 302 to generate very simplified pseudo sensor data where only the track appears in a first type of uniform information (402), the light bar of approaches in a second type of uniform information (404) and the rest of the data in a third type of uniform information (406).
- FIG. 4b illustrates a first level ground truth obtained at the end of the first step 302 in the case of a sensor generating 2D images. This is a uniform image (black in Figure 4b but could be red for example), with the track and the ramp appearing in two other different colors (green for the track and yellow for the ramp for example).
- the simulated sensor reproduces the consequences of the simulated external environment and, even if a landing runway is in the field of the sensor, depending on the distance, the visibility, the weather conditions, the date and time and type of sensor, the runway and its approach ramp may not be visible or only partially visible.
- another step 304 operated by the ground truth generator consists of the detection of the visibility limit by the identification of blind zones in the sensor data of the simulated sensor, then in a following step 306, the The method allows the blind areas that have been identified to be used to correct the first level ground truth generated in the first step 302, based on the sight distance in the sensor data of the simulated sensor, and generate a truth- corrected ground 209.
- the method of the invention in one embodiment is implemented in step 304, an algorithm detection limit of visibility on each set of sensor data 207.
- an algorithm detection limit of visibility on each set of sensor data 207 can, for example, calculate a contrast map of the image then its variance and as a function of the result, then binarize the image by different thresholds to obtain a single border in the image 408 between the part with visibility, characterized by the presence of contrasting elements, and the part without visibility, more uniform, as illustrated in the figure 4c.
- the visibility limit detection step 304 makes it possible to provide a border 408 between an upper part of the sensor data, corresponding to the more distant and blind data, and a lower part of the sensor data, corresponding to the closer data and with visibility.
- the border is used to perform a masking of the areas of the labeled data corresponding to the blind areas in the sensor data of said sensor simulated in the third step 306.
- a mask having a fourth type of uniform information and covering the part corresponding to the blind data is superimposed on the pseudo sensor data resulting from the first step 302 in order to generate a corrected ground truth, as illustrated in FIG. 4d.
- the upper part of the first level ground truth image resulting from the first step and corresponding to the blind part in the simulated IR image can be masked with information uniform which can be a blue color for example.
- the ground truth generator also makes it possible to generate 308 a corrected ground truth control image as illustrated in FIG. 4e, by merging each set of ground truth data with the corresponding simulated sensor data.
- a predefined level of transparency is applied to the ground-truth data from the second step 304 before superimposing them on the corresponding simulated sensor image to obtain a ground truth check image.
- transparency makes it possible to verify in a control step that the landing runway and the ground truth approach light bar are perfectly superimposed on those of the sensor data from the simulated sensor, and only where they are visible. in the sensor data.
- the check is based on a visual check by an operator, who can then activate an automatic deletion of the various files from the database corresponding to the item which is checked negatively.
- the device of the invention thus makes it possible, by successive implementation of different scenarios, types of aircraft, on-board sensors, to generate a simulated database consisting of a plurality of sensor data from simulated sensors with a plurality of associated ground truth.
- a set of data derived from the parameters of the aircraft can also be associated in the database with the other simulated data.
- aircraft parameters can be added to the learning data, such as for example the course deviation, the height, or the DME distance from the runway.
- the associated ground truth is an image of the same size with a specific color for each element of the image that we want the algorithm to learn to recognize.
- the simulated database can be used as a training database to implement a deep learning algorithm for track recognition, based on an artificial neural network, without the control data which does not. not part of the training data.
- data from real sensors during real flights are recorded with aircraft parameters (at least those of position and attitude), and information as to the synchronization of the sensor data with the parameters of the aircraft.
- the difficulty of implementing the method of the invention on this type of data is at the step of generating the first level ground truth (step 302) because the real parameters of the aircraft are generally slightly erroneous.
- a GPS position is precise to a few meters with a maximum of the order of 30 meters
- a GPS altitude is even a little less precise
- an aircraft heading is known with an accuracy of a few tenths of a degree to 2 or 3 degrees depending on the type of instrument providing the parameter.
- the position and the altitude of the two runway thresholds are known precisely, it is possible to easily calculate the runway heading, and as the aircraft rolls fairly precisely on the central axis of the runway during deceleration, it is easy to calculate the heading error provided by the parameters of the aircraft, the GPS altitude error by comparing the altitude of the aircraft on touchdown with the altitude of the runway threshold, taking into account the height of the GPS antenna with respect to the ground and by taking several points during taxiing, and find an approximation of the latitude and longitude errors making it possible to correct the lateral deviation from the runway. Nevertheless, there remains an uncertainty on the longitudinal deviation from the runway, since we never know precisely where the aircraft is located longitudinally on the runway, but this error is the least impacting for the position of the runway in truth.
- step 302 The following steps (304, 306) are the same as those described with reference to Fig. 3 for the simulated data, the blind parts are masked by a visibility limit detection algorithm, and control data can be generated. Data that is too erroneous can be deleted. This embodiment makes it possible to obtain additional data for the base training of simulated data, thus improving the learning phase of an AI algorithm.
- the simulated training database is combined with an actual training database to greatly increase the amount of training data.
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Abstract
L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour générer des données d'apprentissage labélisées pour une machine d'intelligence artificielle. Le procédé comprend au moins les étapes de : - définir des paramètres pour un scénario d'approche d'un aéronef vers une piste d'atterrissage; - utiliser les paramètres du scénario dans un simulateur de vol pour générer des données de vol simulées, ledit simulateur de vol étant configuré pour simuler ledit aéronef en phase d'approche et un pilote automatique associé; - utiliser les données de vol simulées dans un simulateur de capteur pour générer des données capteur simulé, ledit simulateur de capteur étant configuré pour simuler un capteur regardant vers l'avant embarqué dans un aéronef et apte à fournir des données capteur représentatives d'informations d'intérêt d'une piste d'atterrissage, lesdites données capteur simulé qui sont générées étant représentatives d'informations d'intérêt de ladite piste d'atterrissage; et - utiliser les données de vol simulées et les données capteur simulé pour générer une vérité-terrain, ladite vérité-terrain associée aux données capteur simulé formant un couple de données d'apprentissage labélisées simulées.
Description
DESCRIPTION
Titre de l’invention : PROCEDE ET DISPOSITIF DE GENERATION DE DONNEES D’APPRENTISSAGE POUR MACHINE D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR L’AIDE A G ATTERRISSAGE D’AERONEF
[0001] L’invention concerne le domaine général des systèmes d’aide à l’atterrissage pour aéronefs, et en particulier elle propose un procédé et un dispositif pour générer des données d’apprentissage pouvant être utilisées par une machine d’intelligence artificielle à apprentissage profond pour la reconnaissance d’une piste d’atterrissage.
[0002] En particulier, l’invention adresse le problème de la reconnaissance d’une piste d’atterrissage par conditions météorologiques difficiles, tel que du brouillard par exemple, amenant une visibilité réduite ou dégradée.
[0003] Les normes aériennes imposent des règles d’obtention de visibilité pendant la phase d’atterrissage. Ces règles se traduisent par des seuils de décision qui se réfèrent à l’altitude de l’avion lors de sa phase de descente. A chacun de ces seuils, des repères visuels identifiés doivent être obtenus pour poursuivre la manoeuvre d’atterrissage, sans quoi elle doit être abandonnée. Les manoeuvres d’atterrissage abandonnées représentent un réel problème pour la gestion du trafic aérien et pour la planification des vols. Il faut estimer avant le décollage la capacité à pouvoir atterrir à destination sur la base de prévisions météorologiques, plus ou moins fiables, et le cas échéant prévoir des solutions de repli.
[0004] Aussi le problème de l’atterrissage des aéronefs par conditions de visibilité réduite, outre l’identification visuelle faite par le pilote dans des données capteur, a fait l’objet du développement de plusieurs approches, comme le système d’atterrissage aux instruments ILS (« Instrument Landing System » en anglais), le système SVS (« Synthetic Vision System » en anglais), la technique de vision augmentée dite EVS ou EFVS (« Enhanced (Flight) Vision System » en anglais) ou encore les systèmes de visualisation CVS (« Combined Vision Systems » en anglais).
[0005] Les systèmes EVS, EFVS et CVS reposent sur la présentation d’une image capteur au pilote et l’identification par celui-ci de la piste d’atterrissage et sont basés sur des capteurs regardant vers l’avant de l’aéronef apportant une capacité de
détection accrue par rapport à l’œil du pilote, en particulier par conditions de visibilité dégradée. Cependant ce type de capteur ne permet pas de détecter systématiquement par visibilité dégradée la piste d’atterrissage avant les minima réglementaires, typiquement avant que l’aéronef soit sous une hauteur de 200ft au- dessus du seuil de piste pour une approche ILS de catégorie I.
[0006] Des capteurs dits passifs, comme les capteurs IR dans le domaine infrarouge reposent sur le rayonnement infrarouge parasite de lampes présentes au voisinage de la piste. Pour des soucis de durabilité des lampes et donc de coûts, la tendance actuelle est au remplacement des lampes à incandescence par les lampes à LED.
Ces dernières ont un spectre moins étendu dans le domaine infrarouge. Un effet collatéral est donc de provoquer une obsolescence technique des systèmes EVS à base de capteurs infrarouge.
[0007] Une alternative aux senseurs infrarouges est l’obtention d’images par un capteur dit actif comme un senseur radar, en bande centimétrique ou millimétrique. Certaines bandes de fréquence choisies en dehors des pics d’absorption de la vapeur d’eau présentent une sensibilité très faible aux conditions météorologiques difficiles. De tels senseurs permettent donc de produire une image au travers de brouillard par exemple. Cependant, même si ces capteurs ont une résolution en distance fine, ils présentent une résolution angulaire bien plus grossière que les solutions optiques. La résolution est directement liée à la taille des antennes utilisées, et elle est souvent trop grossière pour obtenir une image facilement interprétable par le pilote pour servir de guidage.
[0008] L’émergence de l’usage de capteurs actifs, comme par exemple les LIDAR (« Light Détection and Ranging » en anglais) ou les radars millimétriques, qui sont capables de détecter la piste d’atterrissage de plus loin et par quasiment n’importe quelles conditions de visibilité, amène de bien meilleurs résultats que les capteurs passifs comme les caméras IR. Cependant, les données issues de tels capteurs actifs ne permettent pas de générer une image nette et facilement interprétable comme l’est une image IR. Il se pose alors le problème de l’identification de la piste par le pilote, dans des données capteurs notamment issues de capteurs actifs regardant vers l’avant de l’aéronef.
[0009] Des solutions de traitement d’images dédient la tâche d’identification de la piste à un algorithme plutôt qu’au pilote.
[0010] Les traitements d’images actuels utilisent des algorithmes conventionnels (détection de droites, de coins, ...) pour identifier la piste. Or la reconnaissance d’une piste d’atterrissage dans une image capteur par mauvaise visibilité peut manquer de fiabilité avec les algorithmes conventionnels. En effet, chaque météo dégradée est particulière et certaines conditions peuvent rendre inefficace les algorithmes de détection de piste. Il en résulte alors une performance réduite des calculateurs de pilotage ou d’affichage qui utilisent de l’imagerie pour les opérations aériennes.
[0011] Des approches récentes pour améliorer les algorithmes de traitement d’images pour les opérations aériennes liées à l’atterrissage lors de conditions météorologiques mauvaises amenant une visibilité réduite ou dégradée, mettent en oeuvre des algorithmes à base de réseau de neurones artificiels.
[0012] Un réseau de neurones artificiels ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage automatique.
[0013] Ainsi, la large majorité des réseaux de neurones artificiels possède un algorithme d’apprentissage ou d’entrainement, qui consiste à modifier des poids synaptiques en fonction d’un jeu de données présentées en entrée du réseau. Le but de cet entraînement est de permettre au réseau de neurones d'apprendre à partir des exemples et de produire des modèles d’intelligence artificielle entraînés.
[0014] L’apprentissage profond (« Deep Learning » en anglais) fait partie de la famille des méthodes d'apprentissage automatique. L’apprentissage profond automatique doit être effectué sur des bases de données suffisamment grandes, capables d'entraîner des systèmes de grandes tailles. De nouvelles données peuvent être ajoutées à la base d’apprentissage en permanence pour affiner l’apprentissage.
[0015] La méthode classique de génération de bases de données d’apprentissage pour les algorithmes basés sur une intelligence artificielle de type apprentissage profond consiste à utiliser des données réelles, qui sont labélisées manuellement ou
avec des outils peu automatisés, afin de générer une vérité-terrain VT (« ground truth » en anglais).
[0016] Un des fondements de réussite de l’apprentissage profond est la constitution d’une large base de données d’apprentissage. Or, dans le contexte de l’invention où les données d’apprentissage proviennent d’images capteurs réelles, la problématique est la variabilité des conditions, et réside dans la difficulté à obtenir un grand nombre d’images capteur pour différentes approches sur différentes pistes, avec différentes rampes lumineuses d’approches, par différentes conditions météorologiques et pour différents aéronefs.
[0017] Par ailleurs, un autre frein à l’enrichissement des bases de données d’apprentissage dans le contexte de l’invention, est le coût des vols pour collecter des images, faisant que le nombre de vols reste très limité.
[0018] Par conséquent la banque d’images qui regroupe l’ensemble des images capteur collectées reste actuellement de taille trop réduite.
[0019] Or, le volume d’une telle banque d’images doit atteindre un seuil suffisant pour que le contenu (les données d’apprentissage) soit fiable tant en termes de précision qu’en termes de couverture géographique.
[0020] Un objet de l’invention est alors de répondre aux besoins précités et de pallier les inconvénients des techniques connues.
[0021] Aussi, l’invention propose une solution pour générer des données d’apprentissage labélisées, qui peuvent être utilisées par un algorithme de traitement d’images par apprentissage profond afin de générer des modèles d’intelligence artificielle entraînés, qui sont embarqués dans des systèmes d’aide à l’atterrissage d’aéronef.
[0022] A cet effet, l’invention a pour objet une solution de génération automatique de données d’apprentissage ayant pour but d’entraîner une intelligence artificielle à reconnaître une piste d’atterrissage pour aéronef par conditions de visibilité dégradées.
[0023] Ainsi avantageusement, des images obtenues par un générateur d’images synthétiques selon le procédé de l’invention, peuvent être utilisées seules ou
ajoutées à une banque d’images réelles comme données d’apprentissage additionnelles.
[0024] Le principe général de l’invention repose sur l’utilisation d’un simulateur de vol associé à un simulateur de capteur configuré pour fournir des données capteur simulées, ainsi que sur l’utilisation d’un générateur automatique de données labélisées configuré pour masquer dans les données labélisées, les parties qui sont sans information dans les données capteur simulées correspondantes.
[0025] Avantageusement, les données simulées provenant d’images capteurs simulées et mises à disposition dans une base de données d’apprentissage sont utilisées pour entraîner différents algorithmes d’intelligence artificielle de classification et de détection, notamment des algorithmes à base de réseaux de neurones profonds.
[0026] Dans un mode de réalisation, l’algorithme d’intelligence artificielle pour l’apprentissage profond est basé sur un réseau de neurones convolutionnels CNN (« Convolutional Neural Network » en anglais).
[0027] Avantageusement, une base de données d’apprentissage constituée avec des images capteurs simulés et/ou réelles peut être utilisée pour valider la robustesse ou la faiblesse de différents algorithmes d’apprentissages vis-à-vis de différents scénarios (« use cases » en anglais) considérés comme problématiques, en permettant de faire tourner en parallèle différents algorithmes sur le jeu de données et de détecter sur les résultats fournis des écarts trop importants entre les différents algorithmes.
[0028] Ainsi, le dispositif (et le procédé) de l’invention en simulant plus de conditions différentes qu’il n’est possible avec uniquement des données réelles, permet de générer une base de données d’apprentissage bien plus volumineuse, et ainsi augmenter considérablement la capacité de détection d’un système de reconnaissance de piste d’atterrissage utilisant des modèles entraînés qui sont obtenus à partir de la base de données d’apprentissage constituée selon l’invention.
[0029] La présente invention trouvera de nombreux domaines d’application et notamment des applications pour la détection de piste, de contour de piste, de rampe lumineuse, de rampes d’approche.
[0030] Pour obtenir les résultats recherchés, il est proposé un procédé mis en oeuvre par ordinateur pour générer des données d’apprentissage labélisées pour une machine d’intelligence artificielle, le procédé comprenant au moins les étapes de : définir des paramètres pour un scénario d’approche d’un aéronef vers une piste d’atterrissage ; utiliser les paramètres du scénario dans un simulateur de vol pour générer des données de vol simulées, ledit simulateur de vol étant configuré pour simuler ledit aéronef en phase d’approche et un pilote automatique associé; utiliser les données de vol simulées dans un simulateur de capteur pour générer des données capteur simulé, ledit simulateur de capteur étant configuré pour simuler un capteur regardant vers l’avant embarqué dans un aéronef et apte à fournir des données capteur représentatives d’informations d’intérêt d’une piste d’atterrissage, lesdites données capteur simulé qui sont générées étant représentatives d’informations d’intérêt de ladite piste d’atterrissage ; et utiliser les données de vol simulées et les données capteur simulé pour générer une vérité-terrain, ladite vérité-terrain associée aux données capteur simulé formant un couple de données d’apprentissage labélisées simulées.
[0031] Selon des modes de réalisation alternatifs ou combinés :
-l’étape de définition de paramètres de scénario consiste à définir des paramètres relatifs à au moins une piste d’atterrissage donnée, des conditions météorologiques, des conditions d’environnement.
-l’étape de générer des données de vol simulées consiste à simuler différentes trajectoires d’approche de l’aéronef simulé et du pilote automatique avec les paramètres de scénario, et à générer des données de vol simulées pour les différentes trajectoires comprenant la position (latitude, longitude, altitude) et l’attitude (lacet, tangage, roulis) de l’aéronef simulé.
-l’étape de générer des données capteur simulé consiste à générer des images infra rouge ou des données radar simulées.
-l’étape de générer une vérité-terrain consiste à :
- générer une vérité-terrain de premier niveau comprenant des données de labélisation représentatives de caractéristiques de la piste d’atterrissage simulée, sans restriction de visibilité ;
-détecter la limite de visibilité par l’identification de zones sans visibilité dans les
données capteur simulé ; et
-corriger la vérité-terrain de premier niveau avec les zones sans visibilité identifiées pour générer ladite vérité-terrain.
-l’étape de détection de limite de visibilité consiste à mettre en oeuvre un algorithme de détection de limite de visibilité sur chaque ensemble de données capteur simulé -le procédé comprend de plus une étape consistant à générer une image de contrôle de la vérité-terrain corrigée par fusion de chaque ensemble de données vérité-terrain avec les données capteur simulé correspondantes.
-les données de vol et les données capteur sont des données réelles et l’étape de génération de vérité-terrain comprend avant l’étape de génération de la vérité-terrain de premier niveau, des étapes consistant à calculer les erreurs de positionnement lors de l’atterrissage dans les données de vol réel et à les prendre en compte pour générer la vérité-terrain de premier niveau.
-le procédé comprend de plus une étape consistant à stocker les données d’apprentissage labélisées simulées dans une base de données d’apprentissage.
[0032] L’invention couvre aussi un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code permettant d’effectuer les étapes du procédé revendiqué, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur.
[0033] L’invention couvre de plus un dispositif pour générer des données d’apprentissage labélisées pour une machine d’intelligence artificielle, le dispositif comprenant des moyens pour mettre en oeuvre les étapes du procédé revendiqué selon l’une quelconque des revendications.
[0034] D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description faite en référence aux dessins annexés donnés à titre d’exemple et qui représentent, respectivement :
[0035] [Fig.1 ] une architecture générale d’un système de génération de modèle d’intelligence artificielle entraîné pour la reconnaissance de piste et de rampe d’approche, utilisant une base de données d’apprentissage constituée selon un mode de réalisation de l’invention ;
[0036] [Fig.2] un schéma d’un dispositif de génération d’images synthétiques selon un mode de réalisation de l’invention ;
[0037] [Fig.3] un procédé pour générer une vérité-terrain selon un mode de réalisation de l’invention ; et
[0038] [Fig.4a]
[0039] [Fig.4b]
[0040] [Fig.4c]
[0041] [Fig.4d]
[0042] [Fig. 4e] un exemple de génération d’une image de contrôle de la vérité-terrain selon un mode de réalisation de l’invention.
[0043] La figure 1 illustre une architecture générale d’un système 100 de génération de modèle d’intelligence artificielle entraîné pour la reconnaissance de piste d’atterrissage, utilisant une base de données d’apprentissage constituée selon un mode de réalisation de l’invention.
[0044] Le système 100 comprend généralement une base de données d’apprentissage 102 couplée à un module d’analyse d’images 104 configuré pour mettre en oeuvre un algorithme d’intelligence artificielle d’apprentissage profond et générer des modèles d’intelligence artificielle (modèles d’IA) entraînés.
[0045] La base de données d’apprentissage 102 doit contenir un très grand nombre de données représentant un maximum de situations possibles, englobant différentes approches sur différentes pistes avec différentes rampes lumineuses d’approches pour différentes conditions météorologiques. Afin de mettre en oeuvre un procédé d’apprentissage profond et apprendre à reconnaître la piste d’atterrissage dans les données, la base de données d’apprentissage constituée selon les principes de l’invention comprend des données d’apprentissage simulées comme étant une pluralité de jeux de données labélisées, où chaque jeu de données labélisées correspond à un couple (données capteur simulé, vérité-terrain VT).
[0046] Les données capteur simulé correspondent à une pluralité d’images issues de différents capteurs simulés (IR, Radar) associées respectivement à une vérité-terrain.
[0047] Pour des données capteur simulé issues d’images IR synthétiques, la vérité- terrain est une image de référence, contenant des informations d’intérêt comme la piste d’atterrissage et la rampe d’approche.
[0048] Pour des données capteur simulé issues d’un radar, la vérité-terrain est un ensemble de données radar de référence contenant des informations d’intérêt comme une piste d’atterrissage et une rampe d’approche.
[0049] Afin d'évaluer la performance d’un algorithme de classification, le résultat d’une opération de segmentation d’une image en entrée d’un classificateur est comparé avec la vérité-terrain.
[0050] Les données d’apprentissage simulées de la base d’apprentissage 102 sont fournies par un dispositif 112 apte à générer des données simulées (images IR synthétiques et/ou données radar) et leur vérité-terrain associée.
[0051] Dans un mode de réalisation, des données d’apprentissage réelles peuvent être ajoutées à la base de données d’apprentissage simulées pour augmenter le jeu de données d’apprentissage. Les données d’apprentissage réelles sont issues de capteurs équipant des aéronefs, qu’il s’agisse d’images dans le visible, dans l’infra rouge ou de données radar.
[0052] Dans un mode de réalisation, les images réelles sont fournies par une multitude de capteurs différents équipant une pluralité d’aéronefs effectuant soit des vols réels, soit des vols dédiés à la prise d’images, chaque image étant associée à des paramètres du vol correspondant, et notamment les paramètres de position 3D et d’orientation 3D de l’appareil au moment de la prise de vue.
[0053] Les données d’apprentissage réelles peuvent provenir d’une communauté de fournisseurs d’images 110, qui au sens de la présente invention s’entend comme un ensemble de dispositifs où chaque dispositif est apte à fournir une/des images capteurs réelles. La communauté de fournisseurs d’images peut être une flotte d’aéronefs, un aéronef au sens de la présente invention prenant une définition générique couvrant tout engin volant, que ce soit un avion, un hélicoptère, un drone, un ballon, qu’il soit piloté ou non.
[0054] Revenant à la figure 1 , le module d’analyse d’images 104 est configuré pour mettre en oeuvre un algorithme d’apprentissage profond sur des jeux de données d’apprentissage récupérés de la base de données d’apprentissage 102, et générer des modèles d’intelligence artificielle (modèles IA) entraînés qui peuvent être embarqués à bord d’aéronefs.
[0055] Dans un mode de réalisation, le module d’analyse d’images de l’invention 104 met en oeuvre un algorithme d’apprentissage profond pour la détection de piste et de rampe. Dans un mode de réalisation avantageux, l’algorithme est basé sur un réseau de neurones convolutionnels CNN.
[0056] Dans le domaine de la vision par ordinateur, l’objectif de l’apprentissage profond est de modéliser avec un haut niveau d’abstraction les données. De manière synthétique, il y a deux phases : une phase d’apprentissage et une phase d’inférence. La phase d’apprentissage permet de définir un modèle d’IA entraîné qui répond au besoin opérationnel. Ce modèle est ensuite utilisé dans le contexte opérationnel lors de la phase d’inférence. La phase d’apprentissage est donc primordiale. Afin d’obtenir le meilleur modèle, la phase d’apprentissage nécessite d’avoir constitué une large base de données d’apprentissage qui soit la plus représentative du contexte opérationnel.
[0057] Un bon apprentissage définit un modèle prédictif qui s’adapte bien aux données d’apprentissage mais qui est aussi capable de bien prédire sur des données non vues lors de l’apprentissage. Si le modèle ne s’adapte pas aux données d’apprentissage, le modèle souffre de sous-apprentissage. Si le modèle s’adapte trop bien aux données d’apprentissage et n’est pas capable de généraliser, le modèle souffre de sur-apprentissage. Ainsi à partir des nombreuses images labélisées de la base d’apprentissage 102, la phase d’apprentissage permet de chercher les meilleurs hyper-paramètres de l’architecture qui modélisent le mieux les différents labels (piste/rampe). A chaque itération, le réseau neuronal propage (i.e. extraction/ abstraction des caractéristiques propres aux objets d’intérêts) et estime la présence et la position des objets. A partir de cette estimation et de la vérité-terrain, l’algorithme d’apprentissage calcule une erreur de prédiction et rétropropage l’erreur dans le réseau afin de mettre à jour les hyper-paramètres du modèle. Une phase d’apprentissage comporte de nombreuses itérations sur les différentes données d’apprentissage afin de converger vers une erreur faible et une précision forte du modèle IA.
[0058] La figure 2 montre un schéma d’un dispositif 200 de génération de données d’apprentissage labélisées selon un mode de réalisation de l’invention, qui comprend plusieurs modules dont un générateur de scénario 202, un simulateur de vol 204, un simulateur de capteur 206 et un générateur de vérité-terrain 208.
[0059] Dans un mode de réalisation, le dispositif de génération de données d’apprentissage labélisées 200 est implémenté dans un ordinateur 112 qui comprend au moins un processeur, une mémoire configurée pour stocker des instructions de code de différents programmes dont des instructions de code pour permettre l’exécution des fonctions logiques des différents modules du dispositif 200 exécutables par le processeur selon un système d’exploitation, un module de stockage, des interfaces I/O d’entrée/sortie vers des périphériques, des bus d’interconnexion, tels que connu.
[0060] Le dispositif de l’invention 200 peut ainsi s’implémenter à partir d’éléments matériels et/ou logiciels. Il peut être disponible sur un support lisible par ordinateur en tant que produit programme d’ordinateur, exécutable par un processeur qui comprend des instructions pour exécuter les étapes des procédés dans leurs différents modes de réalisation.
[0061] Le dispositif de l’invention 200 est configuré pour générer des images synthétiques avec une vérité-terrain associée, qui peuvent être ajoutées comme données d’apprentissage à une base de données d’apprentissage 102.
[0062] Le simulateur de vol 204 est configuré pour simuler un type d’aéronef avec un pilote automatique (PA) associé, le tout formant un module Vol/PA logiciel configuré pour simuler des trajectoires réalistes d’approches sur différentes pistes d’atterrissage et par différentes conditions météorologiques. Les facteurs météorologiques dimensionnant sont les conditions de visibilité qui vont conditionner le rendu graphique de la rampe et de la piste ainsi que le vent et les turbulences qui vont influencer l’orientation et la stabilité du capteur simulé par rapport à la piste d’atterrissage.
[0063] Avantageusement, le module Vol/PA 204 peut être configuré pour réaliser successivement un nombre déterminé d’approches en faisant varier différents paramètres, comme par exemple la piste sur laquelle l’aéronef va se poser, la direction et la force du vent, le niveau de turbulence.
[0064] Pour cela, le module de génération de scénario 202 permet d’initialiser automatiquement le module Vol/PA 204 en début d’approche avec des paramètres d’initialisation 203 pour une piste d’atterrissage donnée, une météo donnée et des paramètres initiaux de l’aéronef. Le module de vol associé au pilote automatique
réalise l’approche complète jusqu’à l’atterrissage avec les paramètres initiaux puis le module de génération de scénario réinitialise le module de vol avec de nouvelles conditions 203. Ainsi avantageusement, le module Vol/PA 204 peut être configuré pour réaliser automatiquement un très grand nombre d’approches avec de multiples conditions initiales.
[0065] Dans un mode de réalisation, le générateur de scénario 202 est configuré pour paramétrer des conditions de l’environnement, comme par exemple l’heure et la date qui permettent de positionner le soleil ou de simuler des conditions de nuit, ainsi que la visibilité, le brouillard, la pluie, ...
[0066] Dans un mode de réalisation, des paramètres quant à la position du seuil de piste sont des données d’entrée du module Vol/PA afin de simuler des approches légèrement décalées latéralement et/ou longitudinalement à la piste telle que cela pourrait se produire en pilotage manuel ou avec un faisceau ILS légèrement décalé biaisé ou avec une approche LPV avec une petite erreur de localisation GPS. La position du seuil de piste est paramétrée dans le module Vol/PA via le module de génération de scénario 202 (et pas dans le simulateur de capteur), le pilote automatique guidant ainsi l’aéronef vers la piste décalée fournissant une vue sous un angle légèrement différent de la piste que par les données capteur.
[0067] Le simulateur de vol 204 génère des données de vol simulées 205 pour un type d’aéronef simulé. Les données de vol qui sont la position (latitude, longitude, altitude) et l’attitude (lacet, tangage, roulis) de l’aéronef, deviennent les paramètres d’entrée du simulateur de capteur 206 et du générateur de vérité-terrain 208.
[0068] Le simulateur de capteur 206 est configuré pour simuler un capteur embarqué regardant vers l’avant de l’aéronef et capable de fournir des données caractéristiques d’une piste d’atterrissage (informations d’intérêt) et de son environnement même par conditions de visibilité dégradée. Le simulateur de capteur 206 reçoit les paramètres 205 de position et d’attitude de l’aéronef fournis par le module Vol/PA 204 et génère des images capteur simulé.
[0069] Les données capteur simulé peuvent être des images dans le visible, dans l’infra-rouge ou des données radar. Le capteur simulé peut être une caméra IR fixe et positionnée dans le nez de l’aéronef et orientée vers l’avant selon l’axe longitudinal
de l’aéronef et usuellement légèrement vers le bas, fournissant un flux continu d’images en noir et blanc.
[0070] Le capteur simulé peut être une combinaison de plusieurs caméras spécifiques pour différentes plages de longueur d’onde dans l’infra-rouge et le visible afin de maximiser la capacité du capteur à détecter des éléments d’intérêt par visibilité dégradée.
[0071] Le capteur simulé peut être un capteur actif LIDAR ou radar millimétrique. Ce type de capteur fournit un flux de données 3D (site, azimut, réflectivité, distance).
[0072] Le simulateur de capteur 206 est de préférence configuré en fonction du type de capteur qui sera utilisé à bord de l’aéronef réel qui embarquera le système final, que ce soit par exemple une caméra IR ou bien un radar millimétrique.
[0073] Le simulateur de capteur 206 fournit en sortie des données capteur simulé 207, par exemple sous la forme d’une image IR simulée telle que montrée sur la figure 4a.
[0074] Les données capteur du capteur simulé 207 sont des entrées du générateur de vérité-terrain 208, qui reçoit aussi les paramètres de vol 205 de l’aéronef simulé.
[0075] Le générateur de vérité-terrain 208 est configuré pour générer automatiquement à partir des données capteur 207 et des données de vol 205, une vérité-terrain 209. Le générateur de vérité-terrain 208 reçoit de manière synchronisée, les données de vol 205 du simulateur d’aéronef 204 et les données capteur 207 du simulateur de capteur 206.
[0076] Les données d’entrée (205, 207) du générateur de vérité-terrain 208 sont synchrones et concordantes, en ce que les données de vol 205 générées par le module de Vol/PA et traitées directement par le générateur de vérité-terrain 208, correspondent aux mêmes données de vol 205 qui ont servi à générer les données capteur 207.
[0077] Dans un mode de réalisation, les paramètres de vol 205 sont envoyés uniquement au simulateur de capteur 206, qui envoie de manière synchronisée les données capteur 207 et les données de vol 205. Dans une implémentation particulière, le simulateur de capteur 206 envoie une image associée aux paramètres aéronefs correspondants toutes les 3 secondes.
[0078] Dans certaines réalisations simulant des capteurs complexes, tel que par exemple des radars, un générateur d’images de synthèse opère difficilement en temps réel à cause du temps de calcul nécessaire à la génération de chaque image. Avantageusement, le dispositif de l’invention peut comprendre un mécanisme de synchronisation garantissant l’adéquation des paramètres de vol 205 avec les données capteur 207.
[0079] Dans un mode de réalisation, le dispositif est couplé à un système de buffer avec un échantillonnage donné des données de vol 205 en amont du simulateur du capteur, puis une transmission synchrone des données de vol 205 et des données capteur 207 depuis le simulateur du capteur vers le générateur de vérité-terrain.
[0080] Le générateur de vérité-terrain 208 est configuré pour générer automatiquement une vérité-terrain 209 pour le scénario simulé.
[0081] Dans un mode de réalisation, la génération automatique de vérité-terrain s’opère en trois étapes 302, 304, 306 illustrées sur la figure 3.
[0082] Une étape 302 consiste de manière automatique à partir des données de vol 205 fournis par le module de Vol/PA 204, à générer des données de labélisation représentatives de caractéristiques de la piste d’atterrissage simulée, sans restriction de visibilité.
[0083] Les données générées sont des données théoriques uniquement, telles qu’elles devraient sortir du capteur réel, par bonne visibilité pour la piste d’atterrissage et la rampe lumineuse d’approche définies pour le scénario (à la représentativité du modèle de capteur près).
[0084] Par conditions de visibilité dégradée, généralement la rampe lumineuse d’approche est détectable avant la piste d’atterrissage. Aussi afin d’obtenir une détection au plus tôt, il est important d’entraîner l’algorithme d’IA à reconnaître les différents types de rampes lumineuses qui sont normalisées. Cependant, ce n’est pas toujours le cas et parfois, la piste d’atterrissage peut être directement détectable en premier, par exemple si la rampe lumineuse est constituée de LEDs au lieu de lampes à incandescence, un capteur IR peut détecter la piste avant la rampe lumineuse. Cela peut être également le cas d’un radar qui de loin, peut détecter le contraste entre le sol et l’asphalte de la piste bien avant le contraste entre le sol et le métal de la rampe dont les surfaces de réflexions sont trop petites de loin. Il est donc
important d’entraîner l’algorithme d’IA à reconnaître également la piste d’atterrissage. Aussi, le générateur de vérité-terrain de l’invention est paramétrable pour définir la piste d’atterrissage, c’est-à-dire la position des deux seuils de piste, le type de rampe d’approche utilisé par le simulateur de capteur ainsi que les caractéristiques du capteur simulé, c’est-à-dire l’orientation du capteur dans le repère de l’aéronef, les champs - horizontal et vertical - du capteur et le type de données en sortie, par exemple pour une image, les résolutions - horizontales et verticales - en pixels, les éventuelles déformations, ...
[0085] Ainsi, à partir de ces données, le procédé permet à l’étape 302 de générer des pseudos données capteur très simplifiées où ne figurent que la piste dans un premier type d’information uniforme (402), la rampe lumineuse d’approche dans un second type d’information uniforme (404) et le reste des données dans un troisième type d’information uniforme (406). La figure 4b illustre une vérité-terrain de premier niveau obtenue à l’issue de la première étape 302 dans le cas d’un capteur générant des images 2D. Il s’agit d’une image uniforme (noire sur la figure 4b mais qui pourrait être rouge par exemple), avec la piste et la rampe apparaissant dans deux autres couleurs différentes (vert pour la piste et jaune pour la rampe par exemple).
[0086] Cependant, le capteur simulé reproduit les conséquences de l’environnement extérieur simulé et, même si une piste d’atterrissage se trouve dans le champ du capteur, en fonction de la distance, de la visibilité, des conditions météorologiques, de la date et de l’heure et du type de capteur, la piste et sa rampe d’approche peuvent ne pas être visibles ou seulement être partiellement visibles.
[0087] Aussi, une autre étape 304 opérée par le générateur de vérité-terrain consiste en la détection de la limite de visibilité par l’identification de zones sans visibilité dans les données capteur du capteur simulé, puis dans une étape suivante 306, le procédé permet que les zones sans visibilité qui ont été identifiées soient utilisées afin de corriger la vérité-terrain de premier niveau générée à la première étape 302, en fonction de la distance de visibilité dans les données capteur du capteur simulé, et générer une vérité-terrain corrigée 209.
[0088] La distance de visibilité n’étant pas une information évidente à connaître a priori, même avec des données capteur d’un capteur simulé, le procédé de l’invention dans un mode de réalisation met en oeuvre à l’étape 304, un algorithme
de détection de limite de visibilité sur chaque ensemble de données capteur 207. Dans le cas d’une image IR, un tel algorithme peut, par exemple, calculer une carte des contrastes de l’image puis sa variance et en fonction du résultat, ensuite binariser l’image par différents seuillages pour obtenir une unique frontière dans l’image 408 entre la partie avec de la visibilité, caractérisée par la présence d’éléments contrastés, et la partie sans visibilité, plus uniforme, tel qu’illustré sur la figure 4c.
[0089] Un exemple d’algorithme de détection de limite de visibilité pouvant être mis en oeuvre est décrit dans la demande de brevet FR3058233 de la Demanderesse. L’homme du métier pourra cependant appliquer d’autres algorithmes connus de détection de visibilité.
[0090] L’étape de détection de limite de visibilité 304 permet de fournir une frontière 408 entre une partie haute des données capteur, correspondant aux données plus lointaines et sans visibilité, et une partie basse des données capteur, correspondant aux données plus proches et avec visibilité.
[0091] La frontière est utilisée pour effectuer un masquage des zones des données labélisées correspondant aux zones sans visibilité dans les données capteur dudit capteur simulé dans la troisième étape 306. Un masque ayant un quatrième type d’information uniforme et couvrant la partie correspondant aux données sans visibilité est superposé sur les pseudos données capteur issues de la première étape 302 afin de générer une vérité-terrain corrigée, tel qu’illustré sur la figure 4d. Sur l’exemple de l’image IR, la partie haute de l’image de la vérité-terrain de premier niveau issue de la première étape et correspondant à la partie sans visibilité dans l’image IR simulée, peut être masquée avec une information uniforme qui peut être une couleur bleue par exemple.
[0092] Dans une variante de réalisation, le générateur de vérité-terrain permet de plus de générer 308 une image de contrôle de la vérité-terrain corrigée tel qu’illustré sur la figure 4e, par fusion de chaque ensemble de données vérité-terrain avec les données capteur simulé correspondantes.
[0093] Ainsi, dans le cas d’une image IR par exemple, un niveau de transparence prédéfini est appliqué sur les données vérité-terrain issues de la deuxième étape 304 avant de les superposer à l’image capteur simulé correspondante pour obtenir une
image de contrôle de la vérité-terrain. En effet, la transparence permet de vérifier dans une étape de contrôle que la piste d’atterrissage et la rampe lumineuse d’approche de la vérité-terrain se superposent parfaitement à celles des données capteur du capteur simulé, et seulement là où elles sont visibles dans les données capteur.
[0094] Dans un mode de réalisation, le contrôle repose sur un contrôle visuel par un opérateur, qui peut alors activer une suppression automatique des différents fichiers de la base de données correspondants à l’élément qui est contrôlé négativement.
[0095] Le dispositif de l’invention permet ainsi par mise en oeuvre successives de différents scenarii, types d’aéronef, capteurs embarqués, de générer une base de données simulées constituée d’une pluralité de données capteur de capteurs simulés avec une pluralité de vérité-terrain associées.
[0096] Avantageusement un ensemble de données dérivées des paramètres de l’aéronef peut également être associé dans la base de données aux autres données simulées. En complément, des paramètres aéronef peuvent être ajoutés aux données d’apprentissage, comme par exemple l’écart de cap, la hauteur, ou encore la distance DME par rapport à la piste. Dans le cas d’une image infra-rouge (IR), la vérité-terrain associée est une image de même taille avec une couleur spécifique pour chaque élément de l’image que l’on souhaite que l’algorithme apprenne à reconnaître.
[0097] La base de données simulées peut être utilisée comme base de données d’apprentissage pour mettre en oeuvre un algorithme d’apprentissage profond pour la reconnaissance de piste, à base de réseau de neurones artificiels, sans les données de contrôle qui ne font pas partie des données d’apprentissage.
[0098] Cependant, un apprentissage basé seulement sur des données simulées, quel que soit le niveau de réalisme de la simulation de capteur, n’est généralement pas suffisant et il est important de pouvoir compléter la base de données d’apprentissage de données simulées avec des données d’apprentissage issues de données réelles.
[0099] Ainsi, dans un mode de réalisation, des données issues de vrais capteurs lors de vols réels sont enregistrées avec des paramètres avion (a minima ceux de position et d’attitude), et une information quant à la synchronisation des données capteurs avec les paramètres de l’aéronef. La difficulté de mettre en oeuvre le
procédé de l’invention sur ce type de donnés est à l’étape de génération de la vérité- terrain de premier niveau (étape 302) car les paramètres réels de l’aéronef sont généralement légèrement erronés. Ainsi, une position GPS est précise à quelques mètres avec un maximum de l’ordre de 30 mètres, une altitude GPS est encore un peu moins précise, et un cap de l’aéronef est connu avec une précision de quelques dixièmes de degré à 2 ou 3 degrés selon le type d’instrument qui fournit le paramètre. Si ces paramètres étaient utilisés directement dans le procédé de l’invention pour positionner la piste d’atterrissage et la rampe lumineuse d’approche, il ne serait pas possible d’obtenir une superposition de la vérité-terrain aux données correspondantes dans les données capteur réel. Aussi, la vérité-terrain est créée manuellement. Cependant, une telle opération étant fastidieuse sur un grand volume de données, avantageusement dans un mode de réalisation, une analyse des paramètres de l’aéronef est faite au moment du touché des roues sur la piste et pendant la phase de décélération sur la piste. En effet, puisque la position et l’altitude des deux seuils de piste sont connues précisément, il est possible de calculer facilement le cap de piste, et comme l’aéronef roule assez précisément sur l’axe central de la piste pendant la décélération, il est facile de calculer l’erreur de cap fournit par les paramètres de l’aéronef, l’erreur d’altitude GPS en comparant l’altitude de l’aéronef au touché avec l’altitude du seuil de piste en tenant compte de la hauteur de l’antenne GPS par rapport au sol et en prenant plusieurs points pendant le roulage, et retrouver une approximation des erreurs de latitude et longitude permettant de corriger l’écart latéral à la piste. Néanmoins, il reste une incertitude sur l’écart longitudinale à la piste, puisqu’on ne sait jamais précisément où l’aéronef se situe longitudinalement sur la piste, mais cette erreur est la moins impactante pour la position de la piste dans la vérité-terrain. Une fois ces erreurs identifiées, elles sont considérées constantes sur les quelques secondes précédant l’atterrissage et elles sont rétro-propagées sur les paramètres de l’aéronef pendant la phase finale de l’approche pour générer la vérité-terrain de premier niveau (étape 302). Les étapes suivantes (304, 306) sont identiques à celles décrites en référence à la figure 3 pour les données simulées, les parties sans visibilité sont masquées grâce à un algorithme de détection de limite de visibilité, et des données de contrôle peuvent être générées. Les données trop erronées peuvent être supprimées. Ce mode de réalisation permet d’obtenir des données complémentaires pour la base
d’apprentissage de données simulées, permettant ainsi d’améliorer la phase d’apprentissage d’un algorithme d’IA.
[0100] Dans un mode de réalisation, des méthodes usuelles de multiplication des données par des opérateurs de rotation, de translation, ..., sont appliquées pour étendre la base d’apprentissage.
[0101] Dans un mode de réalisation, la base de données d’apprentissage simulées est associée à une base de données réelles d’apprentissage afin d’augmenter considérablement la quantité de données d’apprentissage.
[0102] Ainsi, la présente invention décrit différents contextes de génération de nouvelles données :
-contexte pour générer de nouvelles données simulées d’apprentissage, par la simulation de scénario, puis la génération de la vérité-terrain associée à cette simulation en prenant entre autre les paramètres de vols ainsi qu’un algorithme de détection de limite entre zones visible et invisible ;
-utilisation de données réelles puis calcul de l’erreur de positionnement lors d’un atterrissage pour rétro-propager cette erreur et reconstruire une vérité-terrain associé à ces données réelles.
[0103] La présente description illustre une implémentation préférentielle de l’invention, mais qui n’est pas limitative. Des exemples sont choisis pour permettre une bonne compréhension des principes de l’invention et une application concrète, mais ne sont en rien exhaustifs et doivent permettre à l’homme du métier d’apporter des modifications et des variantes d’implémentation en conservant les mêmes principes.
Claims
1. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour générer des données d’apprentissage labélisées utilisables par une machine d’intelligence artificielle mettant en œuvre un algorithme de traitement d’images par apprentissage profond, le procédé comprenant au moins des étapes de :
-définir des paramètres pour un scénario d’approche d’un aéronef vers une piste d’atterrissage ;
- utiliser les paramètres du scénario dans un simulateur de vol pour générer des données de vol simulées, ledit simulateur de vol étant configuré pour simuler ledit aéronef en phase d’approche et un pilote automatique associé;
-utiliser les données de vol simulées dans un simulateur de capteur pour générer des données capteur simulé, ledit simulateur de capteur étant configuré pour simuler un capteur regardant vers l’avant embarqué dans un aéronef et apte à fournir des données capteur représentatives d’informations d’intérêt d’une piste d’atterrissage, lesdites données capteur simulé qui sont générées étant représentatives d’informations d’intérêt de ladite piste d’atterrissage ; et
-utiliser les données de vol simulées et les données capteur simulé pour générer une vérité-terrain, ladite vérité-terrain associée aux données capteur simulé formant un couple de données d’apprentissage labélisées simulées.
2. Le procédé selon la revendication 1 dans lequel l’étape de définition de paramètres de scénario consiste à définir des paramètres relatifs à au moins une piste d’atterrissage donnée, des conditions météorologiques, des conditions d’environnement.
3. Le procédé selon les revendications 1 ou 2 dans lequel l’étape de générer des données de vol simulées consiste à simuler différentes trajectoires d’approche de l’aéronef simulé et du pilote automatique avec les paramètres de scénario, et à générer des données de vol simulées pour les différentes trajectoires comprenant la position (latitude, longitude, altitude) et l’attitude (lacet, tangage, roulis) de l’aéronef simulé.
4. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel l’étape de générer des données capteur simulé consiste à générer des images infra rouge simulées.
5. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel l’étape de générer une vérité-terrain consiste à :
- générer une vérité-terrain de premier niveau comprenant des données de labélisation représentatives de caractéristiques de la piste d’atterrissage simulée, sans restriction de visibilité ;
- détecter la limite de visibilité par l’identification de zones sans visibilité dans les données capteur simulé ; et
- corriger la vérité-terrain de premier niveau avec les zones sans visibilité identifiées pour générer ladite vérité-terrain.
6. Le procédé selon la revendication 5 dans lequel l’étape de détection de limite de visibilité consiste à mettre en oeuvre un algorithme de détection de limite de visibilité sur chaque ensemble de données capteur simulé.
7. Le procédé selon la revendication 5 ou 6 comprenant de plus une étape de générer une image de contrôle de la vérité-terrain corrigée par fusion de chaque ensemble de données vérité-terrain avec les données capteur simulé correspondantes.
8. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel les données de vol et les données capteur sont des données réelles et l’étape de génération de vérité-terrain comprend avant l’étape de génération de la vérité-terrain de premier niveau, des étapes consistant à calculer les erreurs de positionnement lors de l’atterrissage dans les données de vol réel et à les prendre en compte pour générer la vérité-terrain de premier niveau.
9. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 comprenant de plus une étape consistant à stocker les données d’apprentissage labélisées simulées dans une base de données d’apprentissage.
10. Un dispositif pour générer des données d’apprentissage labélisées utilisables par une machine d’intelligence artificielle mettant en oeuvre un algorithme de traitement d’images par apprentissage profond, le dispositif comprenant des moyens pour mettre en oeuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.
11. Programme d'ordinateur comportant des instructions de code pour l'exécution des étapes du procédé pour générer des données d’apprentissage labélisées utilisables par une machine d’intelligence artificielle mettant en oeuvre un algorithme
de traitement d’images par apprentissage profond, selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.
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