FR3120694A1

FR3120694A1 - Procédé et dispositif de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition.

Info

Publication number: FR3120694A1
Application number: FR2102515A
Authority: FR
Inventors: Olivier Deschenes; Alexis Rey; Pierre Clement Gauthier; Luc Vivet; Soumia Nid Bouhou
Original assignee: PSA Automobiles SA
Current assignee: Stellantis Auto SAS
Priority date: 2021-03-15
Filing date: 2021-03-15
Publication date: 2022-09-16
Anticipated expiration: 2041-03-15
Also published as: FR3120694B1

Abstract

L’invention concerne un procédé et un dispositif de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition pour fiabiliser l’activation d’au moins un système d’aide à la conduite d’un véhicule autonome, ledit véhicule autonome circulant sur une route et comprenant un système de navigation et un système de perception, le système de navigation comprenant ladite cartographie et fournissant une liste de signalisations routières cartographiées autour dudit véhicule, dite liste cartographiée, le système de perception fournissant une liste de signalisations routières mesurées, dite liste mesurée, chaque liste comprenant, pour chaque signalisation routière dans la liste, un type, une localisation et une information contextuelle, ledit procédé étant mis à jour périodiquement lorsque ledit véhicule circule. Le procédé comporte les étapes de : Détermination (201) d’un indicateur de nombre ;Détermination (202) d’un indicateur contextuel ;Calcul (203) d’une valeur de corrélation ;Détermination (204) d’un indicateur de fiabilité, fiable ou non fiable. Figure pour l’abrégé : Figure 2

Description

Procédé et dispositif de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition.

L’invention est dans le domaine des systèmes d’aide à la conduite de véhicule autonome. En particulier, l’invention concerne la détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition pour fiabiliser l’activation d’au moins un système d’aide à la conduite d’un véhicule autonome.

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

Parmi les systèmes d’aide à la conduite, sont connus, par exemple, les dispositifs de maintien dans la voie, les dispositifs de changement de voie, les dispositifs de régulation de vitesse adaptative, …

Un véhicule, comprenant un de ces dispositifs, comprend de nombreux capteurs comme une caméra, un RADAR, un LIDAR, des ultrasons, des accéléromètres, une centrale inertielle, des capteurs de position ou de localisation, des capteurs de vitesse, des capteurs d’accélération, … Il est connu des traitements d’informations réalisées par au moins un calculateur embarqué dans le véhicule qui rendent apte à percevoir l’environnement. Par environnement, on entend l’extérieur et l’intérieur du véhicule. Cette perception de l’environnement rend apte à identifier puis reconnaître des signalisations routières, dites également signalisations, des caractéristiques d’une route et/ou d’une voie, …

Par ailleurs ce véhicule comprend également un système de navigation qui comprend un moyen pour se localiser et une cartographie. Il existe différents types de cartographie. Une cartographie haute définition, dite cartographie HD, caractérise les voies et des attributs liés à la route comme un nombre de voie, des courbures de la route, une pente de la route, des signalisations routières, … Par ailleurs, avec une cartographie HD, le système de navigation, qui est connecté avec des serveurs extérieurs au véhicule par des liaisons de télécommunication, met régulièrement à jour la cartographie. Ainsi, les attributs liés à la route sont ainsi très à jour. Par ailleurs, dans une cartographie HD, les attributs sont bien positionnés (résolution de 1 mètre).

Dans une cartographie SD, simple définition, la caractérisation des voies est moins précise et les attributs ne sont pas toujours bien numérisé (manque ou positionnement moins précise de l’ordre de plusieurs mètres). La cartographie est également moins régulièrement mise à jour. Si cette mise à jour est réalisée manuellement et annuellement à partir d’une base de données d’un fournisseur de cartographie, les données sont alors en moyennes datées de 6 mois.

Par une mise à jour régulière et une précision des attributs, une cartographie HD est intrinsèquement fiable. Ainsi, il est connu que des systèmes ADAS d’un véhicule comprenant une cartographie HD, utilisent les informations issues de la cartographie pour améliorer des fonctionnalités de ces systèmes ADAS. Par exemple, ces fonctionnalités sont aptes à agir sur la dynamique longitudinale et transversale du véhicule par une activation d’un système d’aide à la conduite (par exemple modifier une vitesse consigne, modifier un positionnement du véhicule dans la voie, …).

Malheureusement, le coût d’embarquer une cartographie HD est très élevé par rapport au prix de revient de fabrication d’un véhicule. Si le véhicule embarque une cartographe SD, il est dangereux de conditionner des activations ou des modifications de consignes de systèmes d’aide à la conduite qui agissent directement sur la direction et/ou sur la vitesse du véhicule. Une cartographie SD n’est pas assez fiable.

Afin d’utiliser des informations de la cartographie par un système d’aide à la conduite, il est connu des dispositifs calculant un indicateur instantané de fiabilité de la cartographie. En particulier, est utilisé la précision de localisation donnée par un dispositif de type GPS (de l’anglais « Global Positioning System »). Cependant, ces dispositifs calculant un indicateur instantané de fiabilité de la cartographie, d’une part, supposent que les informations pour calculer l’indicateur sont continuellement disponibles et, d’autre part, restent assez conceptuel dans la mise en œuvre.

Malheureusement, la perception de l’environnement nécessite un fort volume d’information à traiter, et donc une forte charge de calculs. Ainsi dans certains cas d’usage (nombreux véhicules autour du véhicule autonome, fortes accélérations ou décélérations, …) ou conditions météorologiques, certaines informations de perception sont régulièrement manquantes ou arrivent tardivement. Par ailleurs, les informations de perception issues d’un traitement d’image sont aussi régulièrement manquantes à cause de la visibilité disponible (par exemple, un camion peut cacher une signalisation routière en bord de voie). Ainsi, les calculs d’un indicateur instantané de fiabilité de la cartographie périodiquement lorsque le véhicule circule sur une route varient brusquement et aléatoirement. L’indicateur est alors instable, non fiable et inutilisable, pour des raisons de sécurité, dans des systèmes d’aides à la conduite.

Un objet de la présente invention est de remédier au problème précité, en particulier fiabiliser les informations, caractéristiques de la voie et attributs, issues d’une cartographie SD.

A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition pour fiabiliser l’activation d’au moins un système d’aide à la conduite d’un véhicule autonome, ledit véhicule autonome circulant sur une route et comprenant un système de navigation et un système de perception, le système de navigation comprenant ladite cartographie et fournissant une liste de signalisations routières cartographiées autour dudit véhicule, dite liste cartographiée, le système de perception fournissant une liste de signalisations routières mesurées, dite liste mesurée, chaque liste comprenant, pour chaque signalisation routière dans la liste, un type, une localisation et une information contextuelle, ledit procédé étant mis à jour périodiquement lorsque ledit véhicule circule et comportant les étapes de :

Détermination, à partir de la liste cartographiée et de la liste mesurée, d’un indicateur de nombre indiquant un nombre de signalisations routières concordantes en type et en localisation entre les deux listes ;
Détermination, à partir de la liste cartographiée et de la liste mesurée, d’un indicateur contextuel, indiquant une concordance sur le contexte entre les deux listes ;
Calcul d’une valeur de corrélation à partir de l’indicateur de nombre, de l’indicateur contextuel et d’une valeur de corrélation précédemment calculée, la valeur de corrélation croît ou décroît d’un gradient fonction de l’indicateur de nombre et de l’indicateur contextuel ;
Détermination d’un indicateur de fiabilité, fiable ou non fiable, l’indicateur étant fiable si la valeur de corrélation est supérieure à un seuil prédéterminé.

Ainsi, s’il y a une bonne fiabilité cela signifie que pendant un certain temps, un certain nombre de périodes, les signalisations routières détectées par la caméra sont sensiblement les mêmes que celles issues de la cartographie. Ainsi, le système de navigation positionne bien le véhicule sur la cartographie, et aussi la cartographie est localement fiable (de la distance de détection de la caméra). Il n’y a pas besoin d’utiliser une information de précision de localisation donnée par un dispositif de type GPS qui reste trop sommaire. Un système d’aide à la conduite qui pilote la dynamique longitudinale et/ou latérale du véhicule peut se fier aux données issues de la cartographie.

L’utilisation des deux indicateurs rend une mise à jour de la valeur de corrélation prédictive et réactive. Elle est prédictive grâce à l’indicateur de nombre qui se base sur une vision lointaine d’une caméra par exemple (jusqu’à 300 mètres par exemple). Elle est réactive grâce à l’indicateur contextuel qui se base sur un vison très rapproché du véhicule, la reconnaissance de la vitesse n’est connue que dans l’environnement immédiat du véhicule (entre 0 et 10 mètres par exemple).

Par ailleurs, cette détermination de fiabilité est robuste aussi aux courtes erreurs aléatoires de détection et de localisation à cause d’une surcharge de calculs. Cette robustesse est due à la récursivité du calcul de la valeur de corrélation et à une détermination par niveau.

Avantageusement, la détermination de l’indicateur de fiabilité est sur trois niveaux, si la valeur de corrélation est supérieure à un seuil haut prédéfini, alors la fiabilité est actuellement bonne, si la valeur de de corrélation est supérieur à un seuil intermédiaire prédéfini inférieur au seuil haut alors la fiabilité est précédemment bonne, sinon la fiabilité est insuffisante.

Ainsi, si précédemment une bonne fiabilité a été déterminée, puis si la valeur de corrélation diminue en absence de détection de nouvelle signalisation routière, on ne passe pas directement à une insuffisance de fiabilité ce qui risque d’arrêter brusquement une aide à la conduite.

Avantageusement, le gradient est une valeur comprise entre -1 et 1, et la valeur de corrélation est initialisée à 0 puis est bornée entre 0 et 1.

Avantageusement, plus l’indicateur de nombre est grand plus le gradient est élevé.

Avantageusement, si l’indicateur contextuel indique une concordance alors le gradient est positif.

Avantageusement, si l’indicateur contextuel indique une non concordance alors le gradient est négatif, sauf si l’indicateur de nombre est supérieur à un seuil prédéfini où dans ce cas le gradient est positif.

Ainsi, lorsque plusieurs signalisations routières concordent, cela indique un bon positionnement dudit véhicule sur la cartographie même s’il n’a pas de concordance de la vitesse. La cartographie est localement fiable, elle peut être utilisée, par exemple par un système de contrôle de la trajectoire. Le gradient peut être positif ce qui augmente la valeur de corrélation même s’il y a un doute sur la vitesse. Le doute peut être dû par une mauvaise reconnaissance à un instant donné (panneau de signalisation trop lointain) ou par un changement récent ou temporaire.

Avantageusement, si l’indicateur de nombre est zéro alors que la liste des signalisations routières mesurées comporte au moins une signalisation routière est non nulle, alors le gradient est négatif.

Ainsi, cela indique soit une cartographie incomplète, imprécise ou non à jour, soit une modification locale et temporaire, par exemple chantier, de la route sur laquelle est entrain de circuler ledit véhicule.

Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention.

L’invention concerne aussi un véhicule comportant le dispositif.

L’invention concerne aussi un programme d’ordinateur comprenant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé, selon le premier aspect de l’invention, lorsque ledit programme est exécuté par au moins un processeur.

D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures annexées, sur lesquelles :

illustre schématiquement un dispositif, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention.

illustre schématiquement un procédé de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention.

L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile autonome circulant sur une route ou sur une voie de circulation. D’autres applications telles qu’un robot dans un entrepôt de stockage ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables.

La représente un exemple de dispositif 101 compris dans le véhicule, dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Ce dispositif 101 peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé décrit ci-après en référence à la . Dans un mode de réalisation, il correspond à un calculateur de conduite autonome.

Dans la présente invention, le dispositif 101 est compris dans le véhicule.

Ce dispositif 101 peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile (« smartphone »).

Le dispositif 101 comprend une mémoire vive 102 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 103 d’au moins une étape du procédé tel que décrit ci-avant. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 104 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé.

Le dispositif 101 peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 105. Ce DSP 105 reçoit des données pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données.

Le dispositif 101 comporte également une interface d’entrée 106 pour la réception des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention et une interface de sortie 107 pour la transmission des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention.

La illustre schématiquement un procédé de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention.

Le procédé est mis en œuvre par un dispositif 101 dans un véhicule autonome qui comprend au moins un système d’aide à la conduite. Ledit véhicule autonome circule sur une route et comprend un système de navigation et un système de perception. Ledit système de navigation comprend ladite cartographie et fournit une liste de signalisations routières cartographiées autour dudit véhicule, dite liste cartographiée. Ledit système de perception fournit une liste de signalisations routières mesurées, dite liste mesurée.

Chaque liste, liste cartographiée et liste mesurée, comprend, pour chaque signalisation routière dans la liste, un type, une localisation et une information contextuelle.

Par type de signalisation, on entend, sans être limitatif, une signalisation par panneaux, une signalisation par feux, une signalisation par marquage des chaussées, une signalisation par balisage, une signalisation par bornage, et/ou une signalisation par dispositifs de fermeture. Dans un mode de réalisation, un type de signalisation est plus précis et comprend, comme par exemple pour les panneaux, des panneaux indiquant un danger, des panneaux comportant une prescription absolue, des panneaux comportant une simple indication ou indiquant une direction, des panneaux relatifs aux intersections et aux régimes de priorité, et/ou des panonceaux. Egalement, un type est apte à comprendre une forme, comme par exemple pour un panneau, un triangle, un triangle inversé, un cercle, un carré, un rectangle, une forme hexagonale, ou tout autre forme géométrique. Par exemple, un type est un panneau de limitation de vitesse. A l’aide d’une caméra embarqué dans le véhicule et un traitement d’image associé, il est connu de reconnaître un type de signalisation à une distance de 300 mètre par exemple ou même plus.

Par information contextuelle, on entend une signification, une valorisation, une interprétation et/ou donner un sens plus précis d’une signalisation reconnue par une caméra et son traitement d’image associé. Par exemple, sans être limitatif, une information contextuelle est un nombre de feux, une valeur de vitesse limite d’un panneau de limitation de vitesse, une direction à droite obligatoire à la prochaine intersection, une identification de l’image (voiture, camion, piéton cycliste, …) … A l’aide d’une caméra embarqué dans le véhicule et un traitement d’image associé, il est connu de reconnaître l’information contextuelle d’une signalisation à une distance de 10 mètre par exemple, et souvent, l’information de reconnaissance n’est disponible seulement lorsque le véhicule est au niveau de la signalisation, donc sans anticipation.

Par localisation, on entend une distance relative, en longitudinal, en latérale et/ou en hauteur, de l’emplacement de la signalisation routière par rapport à la position actuelle du véhicule. Dans un mode opératoire préféré, une liste comprend les localisations autour du véhicule dans un horizon couvrant, par exemple, de 3000 mètres devant le véhicule à -500 mètres (donc derrière le véhicule). Une liste mesurée et une liste cartographiée comprennent le même horizon. Ainsi la liste mesurée comporte une mémoire des détections passées proche. Par exemple, si, à un instant T, un panneau de signalisation avec une valeur de vitesse limite a été identifiée et localisée à 0 mètres du véhicule, à l’instant T+3 secondes, pour un véhicule roulant à 120 km/h, le panneau de signalisation avec la valeur de vitesse limite est localisé à -100 mètres (donc 100 mètres derrière le véhicule).

Lorsque le véhicule circule, ledit procédé est mis jour à périodiquement, par exemple toutes les 100 ms, mais une autre valeur est possible. Dans un mode de réalisation, la mise à jour est également faite sur un évènement détecté ou sur une demande d’un des systèmes d’aide à la conduite.

L’étape 201, DetInbr, est une étape de détermination, à partir de la liste cartographiée et de la liste mesurée, d’un indicateur de nombre indiquant un nombre de signalisations routières concordantes en type et en localisation entre les deux listes. La concordance est une simple comparaison entre les deux de listes. Par exemple, pour chaque type de signalisation de la liste cartographiée on vérifie si un même type de signalisation avec la même localisation est présente dans la liste mesurée. Dans l’affirmatif, il y a une concordance et l’indicateur de nombre croît d’une valeur de 1, l’indicateur de nombre étant initialisé à 0 en début de procédure.

Puisque les données d’une cartographie sont peu précises (erreur courante de localisation de l’ordre de 2 mètres) et puisque les mesures sont toujours entachées d’erreurs (localisation de l’ordre de 1 à 30 mètres suivant la distance relative de la signalisation reconnue par rapport au véhicule), la localisation d’une signalisation cartographiée et d’une signalisation mesurée est la même si la différence de localisation est inférieure à un seuil prédéfini. Par exemple, ce seuil est de 5 mètres et /ou est variable en fonction de la distance relative par rapport au véhicule (par exemple, plus une localisation est loin du véhicule plus le seuil est grand).

Dans cette étape, l’indicateur en nombre est d’autant plus élevé que le nombre de concordance trouvé. Une concordance en type est égale robuste par rapport à des erreurs sur une cartographie SD. Par exemple, si localement une vitesse limite a été changée, passage de 90 km/h à 80 km/h sur des routes nationales, alors que la cartographie n’est pas jour, la concordance en type et localisation est valide pour cette signalisation même si la valeur de la vitesse limite n’est pas égale entre la signalisation mesurée et la signalisation cartographiée.

L’étape 202, DetIctx, est une étape de détermination, à partir de la liste cartographiée et de la liste mesurée, d’un indicateur contextuel, indiquant une concordance sur le contexte entre les deux listes. La détermination de l’indicateur contextuel est réalisable par plusieurs méthodes. Par exemple, une des méthodes est de créer un indicateur booléen, concordance ou absence de concordance de contexte. Il y a concordance de cotexte si une signalisation de la liste cartographiée concorde en type, localisation et contexte avec une signalisation de la liste mesurée. Une concordance en type ou contexte pour une signalisation signifie la même valeur dans les deux listes. Une concordance en localisation signifie une proximité, un écart de localisation inférieure un seuil prédéterminé ou variable selon la distance relative par rapport au véhicule comme décrit ci-auparavant.

Dans un mode opératoire préféré, l’indicateur de contexte à trois valeurs. L’indicateur de contexte prend une première valeur, dite concordance de contexte actuelle, s’il y a une concordance en type, localisation et en contexte dans un voisinage proche du véhicule. Le voisinage proche étant, par exemple, une distance de 50 mètres autour du véhicule, notamment devant et derrière le véhicule. La concordance de localisation est déterminée à un seuil près. La première valeur correspond à une situation où la signalisation routière est proche du véhicule et donc facilement reconnue par le dispositif de perception ou qui a été reconnu quelques instants précédemment. Dans un voisinage poche du véhicule, la détection du contexte est très fiable.

En absence d’une détermination d’une concordance de contexte présente, l’indicateur de contexte prend une deuxième valeur, dite concordance de contexte passé, s’il y a une concordance en type, localisation et en contexte en dehors du voisinage proche du véhicule. Au-delà du voisinage proche, si la signalisation est devant le véhicule, si un contexte est reconnu (cas rare), cette reconnaissance est moins fiable. Si la signalisation est derrière le véhicule, elle a été reconnue précédemment depuis un certain temps et/ou distance. Cette reconnaissance est également moins fiable. La deuxième valeur correspond à une concordance de contexte moins fiable. En l’absence de détermination d’une concordance de contexte passé, l’indicateur de concordance prend une troisième valeur correspondant à une absence de concordance de contexte.

L’étape 203, ValCor, est une étape de calcul d’une valeur de corrélation à partir de l’indicateur de nombre, de l’indicateur contextuel et d’une valeur de corrélation précédemment calculée, la valeur de corrélation croît ou décroît d’un gradient fonction de l’indicateur de nombre et de l’indicateur contextuel. Le gradient est une valeur comprise entre -1 et 1, et la valeur de corrélation est initialisée à 0 puis est bornée entre 0 et 1.

Différentes méthodes permettent de calculer la valeur de corrélation. Dans un premier exemple, on affecte une valeur numérique à l’indicateur contextuel puis en fonction du produit entre l’indicateur contextuel et l’indicateur de nombre, on affecte une valeur de gradient. Par exemple, plus le produit est élevé plus le gradient est élevé.

Dans un mode opératoire préféré, le gradient est déterminé par un tableau prédéterminé fonction de l’indicateur de nombre et l’indicateur contextuel comme, par exemple dans le tableau ci-dessous.

Valeur du gradient	Indicateur contextuel
Valeur du gradient	Absence de concordance	Concordance passée	Concordance actuelle
Indicateur de nombre	0	-0.001	0	0.001
	1	-0.001	0.001	0.002
	2	0.001	0.002	0.003
	>3	0.002	0.004	0.006

Ainsi le gradient est d’autant plus levé qu’il y a de concordance en type, en localisation et en contexte en les deux listes. Inversement, le gradient est d’autant plus petit et/ou négatif en absence ou faible concordance. Avantageusement, plus l’indicateur de nombre est grand plus le gradient est élevé. Avantageusement, si l’indicateur contextuel indique une concordance alors le gradient est positif. Avantageusement, si l’indicateur contextuel indique une non concordance alors le gradient est négatif, sauf si l’indicateur de nombre est supérieur à un seuil prédéfini où dans ce cas le gradient est positif.

D’autres règles sont également possibles pour déterminer à chaque période une valeur de gradient en fonction des concordances. Par exemple, si le dispositif de perception n’arrive à pas à reconnaître le type de signalisation, le gradient est choisi négatif.

L’étape 204, DetIfia, est une étape de détermination d’un indicateur de fiabilité, fiable ou non fiable, l’indicateur étant fiable si la valeur de corrélation est supérieure à un seuil prédéterminé.

Comme la valeur de corrélation croît ou décroît du gradient déterminé à chaque période, une valeur de corrélation proche de 1 indique de nombreuses concordance pendant une durée assez longue (plusieurs dizaines de seconde), la corrélation entre carte et les mesures est très bonne.

Inversement, en absence de concordance ou de peu de concordance le gradient est négatif, la valeur de corrélation tend vers 0 indiquant une mauvaise corrélation entre la carte et les mesures.

Par exemple, si la valeur de corrélation est supérieure à un seuil valant 0,66, la carte est fiable. L’indicateur de de fiabilité indique une carte fiable. Inversement, l’indicateur de fiabilité indique une carte non fiable.

Dans un mode opératoire préféré, la détermination de l’indicateur de fiabilité est sur trois niveaux. Si la valeur de corrélation est supérieure à un seuil haut prédéfini, par exemple 0,66, alors la fiabilité est actuellement bonne. Sinon, si la valeur de de corrélation est supérieur à un seuil intermédiaire prédéfini inférieur au seuil haut, par exemple 0,33, alors la fiabilité est précédemment bonne. Sinon la fiabilité est insuffisante. Ainsi, l’historique est pris en compte et des erreurs de mesures aléatoires et instables sont filtrées d‘une part une faible variation du gradient et d’autre part par le seuillage.

La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes. Par exemple, l’indicateur en nombre prend une valeur indiquant une non identification d’une signalisation. Le gradient est alors déterminé en fonction également de cette nouvelle valeur.

Dans un autre exemple, des valeurs numériques ont été données en particulier pour les gradients. D’autres valeurs sont possibles et dépendent, par exemple de la période d’actualisation de la procédure.

Claims

Procédé de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition pour fiabiliser l’activation d’au moins un système d’aide à la conduite d’un véhicule autonome, ledit véhicule autonome circulant sur une route et comprenant un système de navigation et un système de perception, le système de navigation comprenant ladite cartographie et fournissant une liste de signalisations routières cartographiées autour dudit véhicule, dite liste cartographiée, le système de perception fournissant une liste de signalisations routières mesurées, dite liste mesurée, chaque liste comprenant, pour chaque signalisation routière dans la liste, un type, une localisation et une information contextuelle, ledit procédé étant mis à jour périodiquement lorsque ledit véhicule circule et comportant les étapes de :
Détermination (201), à partir de la liste cartographiée et de la liste mesurée, d’un indicateur de nombre indiquant un nombre de signalisations routières concordantes en type et en localisation entre les deux listes ;

Détermination (202), à partir de la liste cartographiée et de la liste mesurée, d’un indicateur contextuel, indiquant une concordance sur le contexte entre les deux listes ;

Calcul (203) d’une valeur de corrélation à partir de l’indicateur de nombre, de l’indicateur contextuel et d’une valeur de corrélation précédemment calculée, la valeur de corrélation croît ou décroît d’un gradient fonction de l’indicateur de nombre et de l’indicateur contextuel ;

Détermination (204) d’un indicateur de fiabilité, fiable ou non fiable, l’indicateur étant fiable si la valeur de corrélation est supérieure à un seuil prédéterminé.
Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination (204) de l’indicateur de fiabilité est sur trois niveaux, si la valeur de corrélation est supérieure à un seuil haut prédéfini, alors la fiabilité est actuellement bonne, si la valeur de de corrélation est supérieur à un seuil intermédiaire prédéfini inférieur au seuil haut alors la fiabilité est précédemment bonne, sinon la fiabilité est insuffisante.
Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le gradient est une valeur comprise entre -1 et 1, et la valeur de corrélation est initialisée à 0 puis est bornée entre 0 et 1.
Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel plus l’indicateur de nombre est grand plus le gradient est élevé.
Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel si l’indicateur contextuel indique une concordance alors le gradient est positif.
Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel si l’indicateur contextuel indique une non concordance alors le gradient est négatif, sauf si l’indicateur de nombre est supérieur à un seuil prédéfini où dans ce cas le gradient est positif.
Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel si l’indicateur de nombre est zéro alors que la liste des signalisations routières mesurées comporte au moins une signalisation routière est non nulle, alors le gradient est négatif.
Dispositif (101) comprenant une mémoire (102) associée à au moins un processeur (103) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes.
Véhicule comportant le dispositif selon la revendication précédente.
Programme d’ordinateur comprenant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 7 lorsque ledit programme est exécuté par au moins un processeur (103).