Caractéristiques véhicules

Pour les 400 véhicules étudiés, nous disposons de la marque, du modèle et de la gamme de pneu installée.

La grande variété de véhicules de tourisme exploitée permet de s’intéresser à de nombreuses gammes de pneumatiques. En effet, l’objet de la classification ici est lié aux performances des pneus au sein de chaque gamme. Les véhicules de la base consi-dérée possèdent donc tous 4 pneus, et entre véhicules, les dimensions de pneus sont variables et les propriétés différentes. Cette variété permet une vue globale de plusieurs performances pneumatiques dont l’usure.

Nous disposons donc de nombreux véhicules aux pneumatiques eux aussi variés. Nous allons maintenir définir les capteurs qui peuvent permettre d’obtenir de l’infor-mation sur l’usage de ces véhicules.

FIGURE5.1 – Sous ensemble de voitures disponibles par modèle

5.1.3 Capteurs

Les données d’application peuvent être captées par différentes voies de mesures qui sont ensuite transférer via un boîtier centralisé, voir Fig.5.2.

FIGURE5.2 – Installation des capteurs et boîtiers sur véhicule.

Le boîtier télématique qui transmet l’information au serveur, est relié à plusieurs périphériques dont une centrale inertielle, un altimètre et le systèmeController Area Network (CAN), voir Table5.1. Le boîtier en lui-même contient le systèmeGlobal Po-sitioning System (GPS).

GPS

LeGPSest un système permettant d’identifier des positions géographiques grâce aux satellites. Dans ce cas d’application, il permet de connaître la latitude et la longi-tude d’un véhicule, mais aussi sa vitesse de croisière. La précision de ces données peut être corrigée en prenant en compte la qualité du signal transmis ainsi que le nombre de satellites utilisés pour établir le positionnement du véhicule. Ces données sont ac-quises à raison d’un point par seconde.

CAN

LeCANest un réseau qui relie de petits calculateurs électroniques situés au sein du véhicule. Il permet de transmettre des signaux électroniques partout dans le vé-hicule, tels que l’allumage de la radio ou le rapport de vitesse engagé. Ce sont ses si-gnaux qui sont remontés et analysés. À l’heure actuelle, où les véhicules contiennent

beaucoup de calculateurs - en moyenne 50 -, des milliers de signaux circulent dans le véhicule. Le boîtier ayant une capacité de transmission limitée, il permet la récupéra-tion d’une dizaine de signaux sur l’ensemble disponible. Ces signaux sont sélecrécupéra-tionnés par ailleurs, et peuvent varier d’un véhicule à l’autre. Pour les véhicules de tourisme, chaque marque propose son propre système électronique et un codage des données qui circulent sur le réseau différent. Mais par souci de simplicité nous faisons un abus de langage et appelons les données acquises par ces bais, des donnéesCAN.

Inertial Measurement Unit (IMU)

L’IMUou centrale inertielle, permet la captation des accélérations en trois dimen-sions, ainsi que des vitesses angulaires et l’intensité du champ électromagnétique. Ce capteur est relié au reste des capteurs et au boîtier et peut être positionné indépen-damment sur le véhicule. Ce capteur a d’ailleurs fait l’objet d’un travail annexe, car les données contiennent de très nombreuses incertitudes rendant leur exploitation déli-cate.

Capteur Voies de mesures Fréquence d’acquisition

GPS longitude, latitude,vitesse 1Hz

CAN 14 signaux sélectionnés jusqu’à 300Hz

IMU accélérations, vitesses angulaires, intensités du champ magnétique

50 Hz

altimètre altitude, température, pression 50 Hz

TABLEAU5.1 – Synthèse des capteurs installés sur les véhicules.

Du fait de leur captation en situation courante, contrairement aux données qui servent de références dans plusieurs papiers BAGNALLet collab. [2018], les données contiennent un certain nombre d’anomalies supplémentaires, qu’il faut prendre en compte.

Premièrement, les données sont non reproductibles. En effet, chaque trajet est unique, car le trafic routier, l’environnement climatique ou encore l’humeur du conduc-teur influencent les données captées. De la même manière, les séries posséderont un bruit de mesure inhérent au contexte d’acquisition. De plus, les données peuvent aussi connaître des anomalies voire des trous de mesure. Le boîtier peut ne pas être dans une zone couverte par la téléphonie, et malgré la mémoire tampon, certains points de mesures peuvent être perdus.

Le contexte dans lequel sont récupérées les données utilisées en classification est défini. Il faut maintenant aborder ce qu’il nécessaire de classifier, ici l’usure.

5.2 Usure

Tout d’abord, est définie l’usure du pneumatique, qui est la classe des données que nous cherchons à discriminer par notre méthode, ainsi que les paramètres qui peuvent influencer celle-ci.

5.2.1 Définition

L’usure se définit comme la diminution de hauteur de gomme sur la totalité du pneu par intervalles de mesures dans le temps par rapport à la hauteur mesurée pré-cédemment.

En particulier, l’usure est la moyenne de mesures faites en trois sillons sur le pneu comme le suggère la Fig.5.3.

FIGURE5.3 – Pneu Michelin Energy. Les mesures d’usure se font dans les trois sillons visibles sur le pneu.

Définition : Usure de pneumatique

Soit u_t un vecteur d’usures mesurées à un instant t sur un véhicule V. L’usure globale du véhicule est définie comme :

U = [E(u(1)),...,E(u(t),...,E(u(T))]

où E(.) est la moyenne statistique sur le vecteur, et T est l’instant de fin de vie du pneu caractérisé par un changement de pneumatique.

Cette usure, qui est une valeur continue sera ensuite discriminée selon les besoins en classification des applications proposées ; c’est-à-dire que des intervalles de valeurs créant des groupes équilibrés peuvent être calculés. Et pour chaque groupe, une nou-velle étiquette peut être associée. Cette nounou-velle étiquette devient alors la classe à dis-criminer, par exemple neuf/usé.