Délégation de conduite : les éléments clés d’un système de perception artificielle.

   Article du 2 Septembre 2015
  
Auteurs : Gérard YAHIAOUI et Pierre DA SILVA DIAS
 

INTRODUCTION

L’industrie automobile commence à proposer des systèmes d’aide à la conduite, et envisage de proposer dans un avenir proche des systèmes de délégation de conduite partielle ou totale.
 
Les cas qui seront traités en premier peuvent être par exemple :
. La conduite sur autoroute, où le nombre d’événements par kilomètre est par nature faible car l’infrastructure a été conçue pour minimiser les irrégularités de parcours (pas ou peu de virages, pas de contresens, voies larges, visibilité géométrique à plusieurs kilomètres, assez peu d’interactions entre les véhicules, en tout cas lorsque le trafic est fluide).
 . La ville, où la complexité des infrastructures est très grande, où les interactions entre les usagers de la route sont très fortes, ce qui rend difficile les tâches de détection, mais où la vitesse du véhicule est faible.

Dans tous les cas, ces futurs ADAS nécessitent de mettre au point des systèmes avancés de perception.

 

PERCEPTION AVANCEE

La perception est une tâche qui consiste, à partir de capteurs choisis (caméras, radar, lidar, slam, ultrasons, …), à détecter des objets, à les reconnaître, et éventuellement les suivre dans leur trajectoire propre.
 
On a coutume de découper la perception en phases :
. détection : on perçoit que « quelque  chose » se détache du fond, mais on ne sait pas ce dont il s’agit. Les critères de Johnson appliqués à la détection donnent une limite théorique d’une période, soit une largeur minimale de deux pixels pour qu’un objet immobile puisse être détecté.
. segmentation et tracking : lorsque des zones sont détectées comme se détachant du fond (le paysage dans une image, le cluter pour un radar, …), on doit agglomérer des détections pour en faire des  suivis d’objets ou de parties d’objets assez gros pour qu’ils aient un sens.
. reconnaissance : la reconnaissance consiste à pouvoir dire de quel objet il s’agit. Les critères de Johnson pour le système de vision humain requiert 6 période, soit une largeur minimale de 12 « pixels » pour qu’un objet immobile puisse être reconnu.

. identification : l’identification donne, dans la classe d’objets reconnus, le nom précis de l’objet.

La détection est de loin la tâche la plus complexe. Elle se base potentiellement sur plusieurs principes :
. la rupture d’hypothèse : on fait un certain nombre d’hypothèses sur la géographie du monde. On choisit cette hypothèse afin qu’elle soit vérifiée pour le paysage (ou le cluter), et pas pour les objets à détecter.
La non validation des hypothèses correspond à une détection.
. la confrontation à une connaissance du paysage ou du cluter : on compare le « fond » tel qu’il est sensé apparaître en l’absence des objets supplémentaires qu’on cherche à détecter, avec ce même fond qui contient les objets à détecter. La comparaison met en évidence les objets à détecter.
. la connaissance de la forme des objets à détecter : dans ce cas, la détection et la reconnaissance de formes sont confondues. On détecte un objet dans son environnement parce qu’on le reconnaît. 

La perception humaine met conjointement en œuvre ces trois principes.

Les systèmes de perceptions intègrent des capteurs et des méthodes de traitement, et sont généralement efficaces dans un cadre de conditions de captation, et peu voire pas efficaces dans les autres cadres. Par exemple, une caméra dans le visible, avec ses méthodes de traitement d’images, ne sera généralement pas efficace la nuit ou dans le brouillard car « on n’y voit rien ».
 

PERFORMANCE, ROBUSTESSE, FIABILITE

Aucun système de détection ne peut fonctionner dans tous les cas lorsque l’on traite un problème réel en monde ouvert. La conception d’un système de détection comprend alors deux phases importantes :
. étendre au maximum possible le nombre de cas pour lesquels le système de détection fonctionne.
. disposer d’un diagnostic qui permette de savoir quand on est ou quand on n’est pas dans une situation pour laquelle le système de perception est efficace.
 
On parle de performance (détection très efficace de tous les objets d’intérêt), de robustesse (grand nombre de cas de figure pour lesquels le système de perception reste efficace), et de fiabilité (connaissance de la situation dans laquelle on est et donc de la confiance que l’on peut accorder au système de perception).

Ces trois éléments, performance, robustesse, fiabilité, doivent être parfaitement connus dans le but de faire coopérer des systèmes de perception (exemple : un caméra et un radar).

NEXYAD a proposé la méthodologie AGENDA pour caractériser les situations de vie, en utilisant le formalisme des plans d’expériences orthogonaux. La reconnaissance des cas de bon fonctionnement peut s’appuyer sur la description des situations de vie avec cette méthodologie. Cela donne un cadre théorique et pratique pour une estimation de la robustesse et de la fiabilité.
 
La performance se mesure avec des opérateurs statistiques de comparaison de variables : en général, on considère que la sortie d’un système de détection est une variable qualitative à deux modalités : « détecté »  et « non détecté ».
 
Cette variable doit être comparée à une variable qualitative de référence qui elle aussi a deux modalités : « présence d’un objet à détecter » et « absence d’objets à détecter ».
La comparaison ne peut pas être opérée par le calcul d’un pourcentage (pourtant, c’est souvent comme cela que les performances sont présentées), mais elle doit utiliser des outils tels que le tableau de contingence, le Khi2, le Khi2 normalisé, le khi2 par case, etc …
 
Pour étendre le champ des situations de vie où le système détecte correctement les objets, on fait coopérer des systèmes de détection qui ont des cas d’usage type complémentaires (exemple : dans le brouillard, on aura confiance dans le radar, ou à la détection infrarouge, mais pas à la détection par caméra classique).
 
Un système fiable est un système qui sait répondre « je ne sais pas » : dans le cas de la délégation de conduite, un système de détection qui pourrait détecter tous les objets de façon performante, robuste, et fiable dans 30% des cas d’usage d’un véhicule, et qui pourrait dire « je ne sait pas » le reste du temps est un système industriellement performant. La délégation de conduite dégage 30% de temps du conducteur, ce qui est une vraie proposition de valeur.
 

SURETE DE FONCTIONNEMENT

La sûreté de fonctionnement est une discipline qui englobe beaucoup de problématiques dont l’objectif est de garantir le bon fonctionnement du système dans tous les cas.
En particulier, il faut être vigilant concernant les systèmes de détection qui imposent de disposer de plusieurs voies de mesure, comme la vision stéréo par exemple. Si la détection peut fonctionne uniquement lorsqu’on dispose des deux caméras, alors les experts de la sûreté de fonctionnement peuvent recaler un tel système car 2 caméras signifie 2 fois plus de chances que l’une tombe en panne.
On voit alors que non seulement on doit étudier la détection, mais aussi les performances dites « en mode dégradé », en simulant des pannes aléatoires de capteurs. Une bonne conception d’un système de perception pour les ADAS intègre tous ces éléments.

 

SYNTHESE

La course aux performance qui intéresse les ingénieurs est assez rarement la vraie question dans les systèmes industriels. Un système qui permet de déléguer la conduite dans 30% des cas (ex : par temps clair couvert sec de jour) et qui « sait » quand il est un cas pour lequel il fonctionne ou ne fonctionne pas, permet de déléguer la conduite et de libérer le conducteur pendant 30% du temps. Ceci est une proposition de valeur très forte pour le conducteur.
Un système qui fonctionne efficacement dans 99% des cas sans qu’on sache précisément quand … ne sert absolument à rien. Aucun industriel ne mettra ce système en fonctionnement.
La société NEXYAD travaille sur ces problématiques depuis vingt ans, dans le cadre de la détection de la route, de la détection des obstacles, de la mesure de visibilité (pour qualifier les cas où la détection est fiable par exemple), de l’estimation de la sécurité routière (adéquation du style de conduite avec l’infrastructure).
 
 
NEXYAD a développé :
. des briques de base performantes et très robustes : RoadNex, ObstaNex, VisiNex onboard, SafetyNex
. une méthodologie de caractérisation des situations de vie dans lesquelles on met au point et teste un ADAS : AGENDA (pour l’amélioration des performances, la reconnaissance des cas de bonne performance, et la validation des ADAS).
. un savoir-faire de collaboration entre plusieurs systèmes de perception