Brevet FR2933221A1 — publié le 20100101

La présente invention concerne un procédé de fonctionnement d'un système de détection d'obstacles destiné à être embarqué dans un véhicule automobile. Elle concerne aussi un support de données comprenant des moyens logiciels de mise en oeuvre d'un tel procédé, un système de détection d'obstacles fonctionnant conformément au procédé, un module de fusion d'un système de détection d'obstacles et un véhicule automobile comprenant un tel système de détection d'obstacles ou un tel module de fusion d'un système de détection d'obstacles. II est connu d'équiper des véhicules automobiles avec des systèmes de détection, de suivi et de classification d'obstacles ayant pour but de détecter la présence d'un obstacle à proximité du véhicule, puis de suivre cet obstacle dans le temps afin de déterminer sa trajectoire, et enfin de définir sa nature en utilisant les informations issues d'un ou plusieurs capteurs disponibles. Couramment, les tâches de détection et de suivi sont effectuées par un capteur capable de détecter une présence et d'estimer une distance comme un radar ou un lidar. La tâche de reconnaissance est effectuée par un module de reconnaissance qui exploite un ensemble de données relatives à l'obstacle, comme les propriétés de trajectoire et d'autres informations, ces données étant éventuellement obtenues de différents capteurs. A chaque nouvelle acquisition de données, ces données sont mises en relation avec les données déjà connues afin de constituer et de mettre à jour les informations concernant l'obstacle (notamment sa position et sa nature). Les procédés de fonctionnement des systèmes actuels présentent des inconvénients. Les systèmes sont relativement lents à identifier un obstacle dangereux ou alors nécessitent des capacités importantes en moyens de calcul du fait d'une mauvaise gestion de ces moyens de calcul. MS\REN095FR.dpt En outre, les systèmes actuels présentent des structures complexes et difficilement modulables. De ce fait, les systèmes sont développés en fonction des capteurs qu'il est prévu d'intégrer aux systèmes. Ainsi, un constructeur voulant réaliser une première version de système de détection utilisant une caméra seule comme moyen capteur et voulant réaliser une deuxième version de système de détection utilisant une caméra et un lidar comme moyens capteurs, développera deux systèmes avec des architectures différentes. Ceci est générateur de coût. Le but de la présente invention est de fournir un procédé de fonctionnement d'un système de détection d'obstacles obviant aux inconvénients identifiés précédemment et permettant d'améliorer les procédés de fonctionnement connus de l'art antérieur. En particulier, l'invention propose un procédé de fonctionnement optimisant l'utilisation des moyens de calcul de manière à augmenter les performances, notamment le délai traitement d'un obstacle à capacité de calcul égale ou de réduire les besoins en capacité de calcul à performance égale. L'invention propose encore un système de détection d'obstacles dans lequel il peut être aisément ajouté ou supprimé un capteur sans que le mode de fonctionnement général du système soit affecté. Le procédé selon l'invention régit le fonctionnement d'un système de détection d'obstacles destiné à être embarqué sur un véhicule automobile. II est caractérisé en ce qu'on traite en priorité les données relatives à un ou plusieurs obstacles susceptibles d'être les plus risqués. On peut commander l'aquisition de données relatives à un obstacle à une fréquence dépendant du risque présenté par cet obstacle. Le procédé peut s'appliquer à un système de détection d'obstacle comprenant plusieurs modules de perception d'obstacles et l'on peut MS\REN095FR.dpt commander sélectivement l'aquisition de données relatives à un obstacle considéré via un ou plusieurs de ces modules en fonction du risque supposé et/ou de la nature supposée de l'obstacle considéré et/ou d'autres conditions extérieures, comme des conditions météorologiques. Le procédé de fonctionnement peut comprendre une étape de hiérarchisation des risques associés aux obstacles détectés. Le procédé de fonctionnement peut comprendre une étape de sélection 10 d'un nombre d'obstacles détectés dont il faut traiter les données en priorité, apte à interrompre le procédé, notamment par interruption à l'arrivée de chaque nouvel obstacle détecté, pour relancer une étape de hiérarchisation des risques associés aux obstacles détectés, de sorte que le nombre de d'obstacles traité soit ajusté automatiquement en fonction de 15 la puissance de calcul instantanée disponible. Le support de données selon l'invention comprend des moyens logiciels de mise en oeuvre du procédé de fonctionnement défini précédemment. 20 Le système de détection d'obstacles selon l'invention est destiné à être embarqué sur un véhicule automobile. II est caractérisé en ce qu'il comprend des moyens matériels et/ou logiciels de mise en oeuvre du procédé de fonctionnement défini précédemment. 25 Le système de détection d'obstacles peut comprendre un module de fusion de données transmises par des modules de perception des obstacles, le module de fusion comprenant des entrées standard pour recueillir sous un même format les données émanant des différents modules de perception. 30 Le module de fusion peut comprendre des sorties standard pour commander sous un même format la requête de données auprès des différents modules de perception. MS\REN095FR.dpt5 Le module selon l'invention permet la fusion de données d'un système de détection d'obstacles destiné à être embarqué sur un véhicule automobile. Il est destiné à recevoir et à fusionner des données émises par différents modules de perception d'obstacles. Il est caractérisé en ce qu'il comprend des entrées standard pour recueillir, sous un même format, les données émanant des différents modules de perception, et en ce qu'il comprend de préférence des sorties standard pour commander sous un même format la requête de données auprès des différents modules de perception. Le véhicule automobile selon l'invention comprend un système de détection d'obstacles défini précédemment ou un module de fusion de données défini précédemment. Le dessin annexé représente, à titre d'exemple, un mode de réalisation 15 d'un système de détection d'obstacles selon l'invention. La figure 1 est un schéma d'un système de détection d'obstacles selon l'invention. 20 La figure 2 est un schéma d'un module de perception d'obstacles équipant un système de détection d'obstacles selon l'invention. La figure 3 est une représentation graphique d'un exemple de données obtenues en sortie d'un moyen d'extraction d'un module de perception. La figure 4 est une représentation graphique d'un exemple de données obtenues en sortie d'un moyen de classification d'un module de perception. MS\REN095FR.dpt 25 La figure 5 est une représentation graphique d'un exemple de données obtenues dans un module de fusion d'un système de détection d'obstacles selon l'invention. Le système 1 de détection d'obstacles représenté à la figure 1 comprend principalement un module de fusion 2, des modules 3a, 3n de perception des obstacles, un module de focalisation 4, un module 5 de détermination de l'état d'un véhicule équipé du système de détection d'obstacles et un moyen 6 de transmission de données d'état et de nature des obstacles à un système de gestion centrale du véhicule. Les modules de perception ont chacun notamment pour fonctions : de détecter la présence d'obstacles aux abords du véhicule, de recueillir des informations sur ces obstacles, de déterminer, à partir des informations précédentes, des informations sur la nature supposée et/ou sur la position supposée des obstacles et d'émettre ces informations sur la nature supposée et/ou sur la position supposée des obstacles, à l'attention du module de fusion. 20 Chaque module de perception peut utiliser une technologie de capteur différente, chaque technologie de capteur pouvant présenter des avantages complémentaires à ceux d'une autre technologie. Par exemple, une technologie lidar permet de déterminer la position d'un obstacle et sa 25 vitesse et une technologie de type caméra permet de déterminer les formes de l'obstacle. Le module de fusion a notamment pour fonctions : - de recueillir et d'interpréter les informations émises par les 30 différents modules de perception, ù de traiter ces informations, MS\REN095FR.dpt d'informer un système de gestion centrale du véhicule sur la nature et/ou la position des obstacles détectés, permettant ainsi d'informer des dangers, les interfaces homme-machine du véhicule et de piloter le fonctionnement des modules de perception, notamment de manière à gérer au mieux les capacités de calcul du module de fusion de manière à minimiser le temps de traitement entre la détection de présence d'un obstacle et l'établissement d'informations fiables de nature et/ou de position de l'obstacle détecté. Le système de détection est tel que le module de fusion est séparé des modules de perception 3a, 3n. Le module de fusion est par exemple lié à chacun de ces modules de perception par des liaisons identiques. Ces liaisons permettant des échanges d'informations de nature identique, c'est-à-dire standard, entre chaque module de perception et le module de fusion. De premiers liens permettent des transferts d'informations du module de fusion à chaque module de perception de manière à ce que le module de fusion pilote le fonctionnement des modules de perception. D'autres liens permettent aux modules de perception de transférer au module de fusion des informations relatives aux obstacles détectées, notamment leur position supposée et/ou leur nature supposée. Comme représenté à la figure 2, un module de perception, par exemple le 25 module de perception 3a, comprend différents moyens : un capteur 11, un moyen 12 d'extraction de caractéristiques des obstacles détectés, un moyen 13 de focalisation du capteur sur une zone de détection 30 particulière, un moyen 14 de classification d'obstacles. MS\REN095FR.dpt Les moyens 12, 13, 14 peuvent par exemple comprendre des programmes informatiques de traitement des données issues du capteur 11. Il est à noter qu'un même capteur peut être utilisé simultanément par plusieurs modules de perception (par exemple, un signal d'image issu d'une caméra peut être traité selon deux méthodes différentes dans deux modules de perception pour atteindre deux buts différents) ou bien être utilisé par un seul module de perception (par exemple, un signal Iidar dont les mesures 3D sont utilisées pour déterminer les positions des obstacles et pour déterminer leur nature en se basant sur leurs dimensions). Comme on peut le déduire de ce qui a été décrit précédemment, le module de fusion est le lien entre le véhicule équipé du système de détection d'obstacles (ou son système de gestion centrale) et les modules de perception. Comme il sera vu plus bas, le module de fusion gère la priorité de traitement des données relatives aux obstacles supposés présenter les plus grand risques de collision pour le véhicule. Ce module effectue le suivi de ces obstacles, la mise à jour périodique d'une liste d'obstacles supposés présenter les plus grand risques de collision pour le véhicule en recalant les données reçues des capteurs au cours du temps et en tenant compte du déplacement du véhicule. Le moyen 13 d'extraction de caractéristiques permet d'extraire, à partir du signal obtenu du capteur 11, apte à détecter la présence d'un obstacle sur la trajectoire du véhicule et à fournir la position 3D de cet obstacle, des données caractérisant l'obstacle détecté. L'obstacle peut être de toute nature (voiture, mur, piéton....). Seul le ou les obstacles présents dans une zone de focalisation, définie par le moyen de focalisation 12 commandé par le module de fusion, est ou sont considérés. En effet, des données MS\REN095FR.dpt 8 sont transmises du module de fusion au moyen de focalisation pour que celui-ci agisse sur le moyen d'extraction de manière à n'extraire que des données relatives à une zone de focalisation dans laquelle est supposé se trouver l'obstacle considéré. Ces données de focalisation peuvent être établies dans le module de focalisation 4. De nombreuses méthodes d'extraction de caractéristiques d'obstacles sont connues, ces méthodes étant mises en oeuvre notamment en fonction de la technologie des capteurs utilisés. On peut par exemple citer comme publication décrivant une telle méthode, la publication de A. Mendes et U. Numes, intitulée : � Situation-based multi-target detection and tracking with laserscanner in outdoor semi-structured environment � In Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2004. Une implementation d'une telle méthode sur un signal de données issue d'un lidar permet par exemple d'obtenir des données caractéristiques d'obstacles, dont une représentation est fournie à la figure 3. Le diagramme de cette figure représente en deux dimensions une zone en avant du véhicule dans laquelle des données (représentées par les formes 22) issues du capteur lidar ne seront pas retenues car considérées comme incohérentes et dans laquelle des données (représentées par les formes 21) issues du capteur lidar sont retenues comme étant des données caractéristiques d'obstacles devant le véhicule. Ces données extraites sont donc fournies au moyen de classification des obstacles. Le moyen 14 de classification d'obstacles permet de classifier les obstacles, c'est-à-dire de déterminer la nature des obstacles à partir des données fournies par le moyen d'extraction. Les procédés de classification mis en oeuvre par le moyen de classification peuvent être de natures extrêmement variées. En effet, les informations utiles obtenues du moyen d'extraction extraites des données capteurs le sont aussi. Pour faciliter la MS\REN095FR.dpt fusion des informations fournies au module de fusion, l'invention propose que ces informations soient des vraisemblances, c'est-à-dire une probabilité que l'obstacle soit d'une nature donnée. Ceci facilite la fusion probabiliste qui est par la suite réalisée dans le module de fusion. On peut donc décrire le moyen de classification comme suit : en entrée, on dispose de la position de l'obstacle à identifier, c'est-à-dire dont on doit reconnaître la nature. Cette position peut donc être projetée dans le repère du capteur compris dans le module de perception considéré. Grâce au procédé de reconnaissance mis en oeuvre dans ce moyen de classification, une information utile est calculée puis est ensuite par exemple convertie en deux vraisemblances : une première vraisemblance notée p(mesurelobstacle) qui est la probabilité de détecter un obstacle sachant qu'il existe un obstacle 15 devant le véhicule, une deuxième vraisemblance notée p(mesurejnon-obstacle) qui est la probabilité de ne pas détecter d'obstacle sachant qu'il n'existe pas d'obstacle devant le véhicule. 20 La conversion est effectuée en se basant sur des distributions obtenues par apprentissage ou fixées par des heuristiques. Ce sont ces vraisemblances qui, avec les données de position de l'obstacle, se retrouvent en sortie du module de perception et qui sont transmises au module de fusion. 25 Un exemple de procédé d'extraction-classification pouvant être mis en oeuvre dans les moyens d'extraction et de classification est décrit ci-après. Dans une première étape le moyen de focalisation reçoit des données 30 définissant une zone de focalisation à traiter et dans laquelle doit se trouver un obstacle considéré. MS\REN095FR.dpt Dans une deuxième étape, on extrait des données relatives au signal fourni par le capteur et relatives à cette zone de focalisation. Dans une troisième étape, pour chaque nature d'obstacle pouvant être détectée par le module de perception, on convertit, au niveau du moyen de classification, les données fournies par le moyen d'extraction en des vraisemblances comme décrit plus haut : une première vraisemblance notée p(mesurelnature_obstacle) qui est la probabilité de détecter un obstacle de nature nature obstacle sachant qu'il existe un obstacle de nature nature obstacle devant le véhicule, une deuxième vraisemblance notée p(mesurelnon- nature obstacle) qui est la probabilité de ne pas détecter d'obstacle de nature nature obstacle sachant qu'il n'existe pas d'obstacle de nature nature obstacle devant le véhicule. Dans une quatrième étape, on envoie toutes ces vraisemblances au module de fusion. Un exemple de résultat de conversion est représenté à la figure 4. Dans cet exemple, les courbes en trait plein représentent en ordonnées les vraisemblances p(mesurelpiéton) et les courbes en trait mixte représentent les vraisemblances p(mesurelnon-piéton). En abscisses, on a, à droite, la vitesse de l'obstacle, au centre, la largeur de l'obstacle et, à gauche, un score de classification issue d'un algorithme de reconnaissance de piéton dans une image selon une méthode décrite par P.Viola et M. Jones dans la publication � Rapid object detection using a boosted cascade of simple features � In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2001, 2001. MS\REN095FR.dpt Comme évoqué précédemment, le module de fusion est le coeur du système de détection d'obstacle. II pilote chacun des modules de perception, coordonne leurs actions, ordonnance les calculs et effectue la synthèse ou la fusion des informations recueillies afin de transmettre les actions adéquates aux interfaces hommes-machines du véhicule. Le système comprend aussi notamment dans le module de fusion et/ou dans les modules de perception des moyens matériels et/ou logiciels permettant de régir le procédé de fonctionnement objet de la présente demande. Ces moyens peuvent comprendre des mémoires et des unités de traitement dans lesquelles peuvent être implantés des moyens logiciels comme des programmes informatiques. Notamment, le système de détection d'obstacle selon l'invention comprend un moyen matériel et/ou logiciel de détermination du risque de collision lié à un obstacle, un moyen matériel et/ou logiciel de classement des obstacles en fonction du risque de collision auquel ils sont associés, un moyen matériel et/ou logiciel de sélection des obstacles les plus risqués, des moyens matériels et/ou logiciels de calculs, notamment de calculs de fusion des données fournies par les différents modules de perception, un moyen matériel et/ou logiciel de requête par le module de fusion de données relatives à un obstacle considéré et un moyen matériel et/ou logiciel de transmission au module de fusion de données relatives à un obstacle considéré. Un exemple de procédé de fonctionnement du système de détection selon l'invention est décrit ci-après. Ce fonctionnement est régi par un unique calculateur. Néanmoins, des calculs spécifiques à un module de perception peuvent éventuellement être effectués par des processeurs secondaires dédiés à ces tâches telles que par exemple un traitement d'image ou un clustering de données lidar. MS\REN095FR.dpt L'exemple de procédé de fonctionnement utilise les variables internes suivantes : List obstacle : l'ensemble des obstacles actuellement détectés à proximité du véhicule, Obstacle courant : l'obstacle en cours de traitement, date new obs extract data : la date correspondant à la dernière donnée capteur acquise, date_mem_ obs_extract _data: la date correspondant à la dernière donnée capteur traitée, date_new_classification_data_N: la date correspondant à la dernière donnée acquise par le moyen de classification numéro N. 1 Tant que le système est en fonctionnement, on effectue les étapes suivantes : 1.1.On met à jour des informations concernant les obstacles contenus dans List obstacle (on corrige notamment les positions des obstacles suite au mouvement du véhicule...) 1.2. Si date_new_obs_extract_data est plus récente que date mem obs extract data, c'est qu'on dispose d'une nouvelle donnée non encore traitée au niveau du moyen d'extraction. On passe dans ce cas à l'étape 1.2.1. 1.2.1. Le module de fusion émet des données définissant une zone de focalisation au module de perception et plus précisément au moyen de focalisation 13 de ce module. 1.2.2. Le moyen d'extraction d'obstacles traite les données issues du capteur pour extraire les positions des obstacles pertinents. 1.2.3. On met en correspondance de nouveaux obstacles avec les obstacles déjà observés (stockés en mémoire). On définit, en fonction des capacités de mémoire si les nouveaux obstacles sont introduits, maintenus ou retirés de l'ensemble MS\REN095FR.dpt List_obstacle. On met en mémoire les données de cet ensemble. 1.2.4. On calcule le risque de collision entre le véhicule et chacun des obstacles contenu dans l'ensemble List_obstacle. Ce calcul de risque peut par exemple prendre en compte les seules probabilités de collision avec les obstacles. Alternativement, le calcul de risque peut prendre en compte non seulement la probabilité de la collision, mais aussi la dangerosité de la collision au vu de la nature de l'obstacle et/ou de ses dimensions et/ou de sa vitesse. 1.3. Sinon, on passe à l'étape 1.3.1 1.3.1. On hiérarchise les obstacles de l'ensemble List_obstacle en les classant par ordre de risque de collision décroissant. On sélectionne, parmi eux, les plus risqués, c'est-à-dire les premiers de l'ensemble. Le nombre d'obstacles sélectionnés dépend notamment des capacités de calcul du système de détection d'obstacles. On considère un obstacle qui devient l'obstacle courant. 1.3.1.1. On hiérarchise les modules de perception de celui qui a transmis la donnée la plus récente à celui qui a transmis la donnée la plus ancienne. On considère un module de perception qui devient le module de perception courant. 1.3.1.1.1. Si une donnée de ce module de perception n'a pas été utilisée pour classifier l'obstacle courant : 1.3.1.1.1.1. Le module de fusion envoie au module de perception courant des données définissant une zone de focalisation dans laquelle est sensé se trouver l'obstacle courant. 1.3.1.1.1.2. Le module de perception fournit en retour au module de fusion les vraisemblances MS\REN095FR.dpt correspondant à l'obstacle courant pour chacune des natures d'obstacles recherchées. 1.3.1.1.1.3. La nature de l'obstacle courant est ensuite mise à jour, par exemple en appliquant la règle de Bayes (qui est décrite en détail plus bas). 1.3.1.1.1.4. On stocke en mémoire le fait que les données ont été utilisées pour estimer la nature de l'obstacle courant. 1.3.1.1.1.5. On passe à l'étape 1.4 1.3.1.1.2. Sinon on considère le module de perception suivant et on boucle sur l'étape 1.3.1.1. 1.3.1.2. On considère l'obstacle suivant dans l'ensemble List_obstacle à l'étape 1.3.1 15 1.4.On transfère des informations, notamment la nature des obstacles, au système de gestion centrale du véhicule qui gère les interfaces homme-machine du véhicule. 1.5.On retourne à l'étape 1. 20 Avantageusement, l'étape de sélection d'un nombre d'obstacles détectés dont il faut traiter les données en priorité peut interrompre le procédé pour relancer une étape de hiérarchisation des risques associés aux obstacles détectés, de sorte que le nombre de d'obstacles traité soit ajusté automatiquement en fonction de la puissance de calcul instantanée 25 disponible. Notamment, l'interruption peut avoir lieu lors de l'arrivée de chaque nouvel obstacle détecté. On décrit ci-dessous, un exemple de traitement (basé sur les équations de Bayes) utilisé pour déterminer la nature d'un obstacle. II est à noter que 30 cette formalisation suppose l'indépendance des données. Néanmoins, des MS\REN095FR.dpt 10 formalisations incorporant la prise en compte de données corrélées peuvent également être employées. A un instant donné, un obstacle est caractérisé par toutes les caractéristiques permettant d'estimer sa probabilité d'être ou non d'une nature testée telle que par exemple : véhicule, piéton, animal. Toutes ces caractéristiques ont été converties en probabilités et sont manipulées sous cette forme dans le module de fusion. Pour chaque obstacle, en considérant n itérations de fonctionnement des moyens d'extraction et de classification du module de perception et m natures possibles de l'obstacle, les informations suivantes sont disponibles : { p(itérationi (nature .) } 1..m { p(itérationi +non nature .) } i=1..n&j=l..m c'est-à-dire l'ensemble des probabilités qu'avec les informations obtenues à l'itération i, on conclut à l'existence de l'obstacle de nature j sachant que l'obstacle de nature j existe à proximité du véhicule et l'ensemble des probabilités qu'avec les informations obtenues à l'itération i, on conclut à 20 l'absence d'obstacle de nature j sachant qu'il n'y a pas d'obstacle de nature j à proximité du véhicule. Pour chacune des natures d'obstacles possibles, on calcule p(Zlnature) la probabilité de détecter l'ensemble des caractéristiques Z observées pour 25 l'obstacle de type nature sachant que l'obstacle est de type nature. On suppose que les mesures sont conditionnellement indépendantes, donc : MS\REN095FR.dpt15 p(Znature) = flp(mesureilnature.) i=1..n = p(Zlnature) xp(nature) + p(Zlnon_nature) xp(non_nature) On en deduit p(nature Z) = R x p(Z nature) x p(nature) avec p(naturelZ) + (non_naturegZ) = 1 [3 étant un facteur de normalisation. Un exemple de résultat de fusion est représenté à la figure 5. Le quatrième graphique représente, en trait plein, le résultat d'une fusion (basée sur les équations de Bayes) à partir de données d'un premier module de perception (de type lidar) en trait mixte et de données d'un deuxième module de perception (de type caméra) en trait plein avec un motif de cercle se répétant. En abscisses, on retrouve les numéros des jeux de données utilisées pour aboutir à ce résultat de fusion. Le premier graphique représente une estimation au niveau du module de fusion de la dimension de l'obstacle suivi. Le deuxième graphique représente une estimation au niveau du module de fusion de la vitesse de l'obstacle suivi. Le troisième graphique représente un score permettant de déterminer la nature de l'obstacle. Une fois la nature d'un obstacle estimée, le système de détection d'obstacle (et plus précisément le module de fusion) transmet cette nature au système de gestion centrale du véhicule commandant notamment les interfaces homme-machine du véhicule. Suite à cette transmission, des actions adéquates et fonction de cette nature sont exécutées. Ces actions peuvent notamment comprendre une émission d'un signal de danger MS\REN095FR.dpt depuis une interface homme-machine du véhicule et/ou une action automatique de freinage, par exemple de freinage d'urgence. Dans une variante du procédé de fonctionnenment selon l'invention, le module de fusion pilotant les modules de perception peut choisir de recevoir des données de tel ou tel module de perception de façon à augmenter la rapidité de détermination de la nature de l'obstacle. En effet, on peut imaginer que, sous certaines conditions, des données issues de certains modules de perception soient peu intéressantes. Dans ce cas, le module de fusion ne requiert pas de données de leur part. II peut donc requérir plus fréquemment des informations des autres modules de perception. C'est notamment le cas d'un module de perception utilisant une caméra, en présence de brouillard. Le pilotage des modules de perception peuvent être asynchrones contrairement à ce qui est connu des systèmes de l'art antérieur. Le procédé de fonctionnement selon l'invention confère au système de détection d'obstacles des avantages importants par rapport aux systèmes de détection d'obstacles connus de l'art antérieur : II permet, à capacité de calcul égale, de fortement diminuer la latence du système soit le temps d'identification du ou des obstacles les plus risqués. Si l'on considère l'obstacle présentant le plus grand danger il est systématiquement traité en premier lorsqu'une nouvelle donnée parvient au système. Ainsi, la latence concernant la prise en compte des nouvelles informations pour l'obstacle le plus risqué est réduit au temps d'exécution du procédé de classification associé à la nouvelle donnée (ce temps pouvant être variable en fonction du moyen de classification considéré). Du fait de son architecture algorithmique, le système de détection d'obstacles s'adapte sans intervention particulière à la capacité de calcul disponible. En effet, les obstacles sont traités du plus risqué MS\REN095FR.dpt au moins risqué et, l'arrivée d'une nouvelle donnée relance le traitement sur le plus risqué (tant que sa nature n'est pas déterminée de façon certaine ou avec une probabilité suffisante). Par conséquent, une réduction de la capacité de calcul disponible (c'est-à-dire un allongement des durées de calculs) se traduit par une réduction du nombre d'obstacles sélectionnés (pour détermination de leur nature) dans l'intervalle de temps séparant l'arrivée de deux données. De plus, l'avantage garantit qu'au pire, si la puissance de calcul permet uniquement de traiter un seul obstacle alors ce sera le plus risqué qui sera traité. Indépendamment du procédé de fonctionnement du système de détection, il est prévu sur le système de détection de pouvoir ajouter ou retirer très simplement de nouveaux modules de perception. Ceci est permis grâce à une standardisation des échanges de données entre le module de fusion et les modules de perception. La nature des informations étant standard, il est très facile d'intégrer un nouveau module de perception. En effet, le nouveau module traite localement les informations extraites du ou des capteurs et les transforme en vraisemblances. Ces vraisemblances sont ensuite fusionnées, par exemple en utilisant la formule de Bayes, au niveau du module de fusion. On note que les règles de priorité s'appliquent de la même façon quel que soient le nombre de modules connectées. Les données de focalisation transmises par le module de fusion aux modules de perception sont de même standardisées. Ces ajouts ou retraits peuvent se faire sans modification de l'architecture du système de détection d'obstacle. Avantageusement, le procédé de fonctionnement selon l'invention peut être mis en oeuvre dans un système de détection d'obstacles présentant des entrées/sorties standardisées entre un module de fusion et des modules de perception. MS\REN095FR.dpt Le procédé de fonctionnement et le système de détection d'obstacles selon l'invention ont été décrits ci-dessus appliqués à leur utilisation sur un véhicule automobile. Néanmoins, il est clair que le procédé de fonctionnement et le système de détection d'obstacles selon l'invention peuvent être utilisés dans toute autre application. MS\REN095FR.dpt Revendications: 1. Procédé de fonctionnement d'un système (1) de détection d'obstacles destiné à être embarqué sur un véhicule automobile, 5 caractérisé en ce qu'on traite en priorité les données relatives à un ou plusieurs obstacles susceptibles d'être les plus risqués. 2. Procédé de fonctionnement selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'on commande l'aquisition de données relatives à un obstacle à 10 une fréquence dépendant du risque présenté par cet obstacle. 3. Procédé de fonctionnement selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il s'applique à un système de détection d'obstacle comprenant plusieurs modules (3a, 3n) de perception d'obstacles et 15 en ce qu'on commande sélectivement l'aquisition de données relatives à un obstacle considéré via un ou plusieurs de ces modules en fonction du risque supposé et/ou de la nature supposée de l'obstacle considéré et/ou d'autres conditions extérieures, comme des conditions météorologiques. 20 4. Procédé de fonctionnement selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de hiérarchisation des risques associés aux obstacles détectés. 25 5. Procédé de fonctionnement selon la revendication 4, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de sélection d'un nombre d'obstacles détectés dont il faut traiter les données en priorité, apte à interrompre le procédé, notamment par interruption à l'arrivée de chaque nouvel obstacle détecté, pour relancer une étape de hiérarchisation des 30 risques associés aux obstacles détectés, de sorte que le nombre de d'obstacles traité soit ajusté automatiquement en fonction de la puissance de calcul instantanée disponible. MS\REN095FR.AM1 au propre.dpt 6. Support de données lisible par un calculateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des moyens logiciels de mise en oeuvre du procédé de fonctionnement selon l'une des revendications précédentes. 7. Système (1) de détection d'obstacles destiné à être embarqué sur un véhicule automobile, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens logiciels de mise en oeuvre du procédé de fonctionnement selon l'une des revendications 1 à 5. 8. Système de détection d'obstacles selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'il comprend un module (2) de fusion de données transmises par des modules (3a, 3n) de perception des obstacles, le module de fusion comprenant des entrées standard pour recueillir sous un même format les données émanant des différents modules de perception. 9. Système de détection d'obstacles selon la revendication 8, caractérisé en ce que le module de fusion comprend des sorties standard pour commander sous un même format la requête de données auprès des différents modules de perception. 10. Module (2) de fusion de données d'un système (1) de détection d'obstacles destiné à être embarqué sur un véhicule automobile, le module étant destiné à recevoir et à fusionner des données émises par différents modules de perception d'obstacles, caractérisé en ce qu'il comprend des entrées standard pour recueillir, sous un même format, les données émanant des différents modules de perception, et comprenant de préférence des sorties standard pour commander sous un même format la requête de données auprès des différents modules de perception. MSIREN095FR.AM1 au propre.dpt