Brevet FR2959852A1 — publié le 20111111

PROCEDE DE DETECTION D'UN OBSTACLE POSITIONNE SUR UN SOL DOMAINE. TECHNIQUE DE L'INVENTION L'invention est relative à la détection d'un obstacle positionné au sol. Les procédés et dispositifs de l'invention trouvent application notamment dans le domaine des véhicules motorisés. ART ANTERIEUR L'art antérieur comprend de nombreux dispositifs et procédés permettant de détecter des obstacles et/ou des trous sur un plan à proximité du point de mesure. La publication de la demande de brevet aux Etats-Unis US 2009 271114 Al concerne un dispositif de détection de bord de trottoir pour un véhicule motorisé. Ce document décrit la détection d'un bord de trottoir lors d'une manoeuvre pour garer le véhicule qui fait recours à un détecteur de distance à infrarouge par triangulation. Un signal est déclenché lorsqu'un bord de trottoir d'une hauteur prédéterminée se trouve à une distance prédéterminée du détecteur. Le mode de détection décrit comporte un certain nombre d'inconvénients: (1) la détection est faite uniquement à la distance prédéterminée; (2) seuls des bords de trottoirs ayant la hauteur prédéterminée sont détectés; (3) la détection ne fonctionne que pour des bords de trottoirs, c'est-à-dire pour des objets relativement bas et ayant une forme allongée; (4) les bords de trottoir à détecter doivent obligatoirement se trouver dans l'alignement du détecteur afin de pouvoir être détectés puisque le dispositif est mono-directionnel, c'est-à-dire qu'il ne regarde que droit devant en face du détecteur. Le brevet des Etats-Unis US 6 535 114 déposé par Toshihiko Suzuki et Takeo Kanade s'intitule procédé et dispositif pour la reconnaissance de l'environnement. Le brevet décrit l'usage de flux optique et de filtrage de Kalman pour percevoir l'environnement y compris des obstacles. Un des inconvénients découle du fait qu'un véhicule utilisant le dispositif doit obligatoirement être en mouvement pour percevoir de l'information en trois dimensions (3D). Un deuxième inconvénient réside dans le fait que l'extraction de points individuels durant l'évaluation du flux optique ne produit qu'une reproduction éparse des obstacles. Ainsi seuls des obstacles de taille relativement importante composés de plusieurs points de bordure peuvent être détectés. En effet l'évaluation de hauteur (ou reconstruction 3D) est très sensible à la calibration dynamique (écart, taux, vitesse). Le résultat d'évaluation est d'une manière générale moins précis que par un procédé de mesure stéréo. Un troisième document publié sous le titre "A sensor for urban driving assistance systems based on dense stereovision", Nedevschi, S. et Al., IEEE Intelligent vehicles symphosium, Istanbul, Turquie, Juin 2007, est relatif à la détection d'obstacles par la reconstruction de points 3D à partir d'images stéréo. Les points 3D sont utilisés pour construire une carte numérique d'élévation (DEM de l'Anglais Digital Elevation Map). La hauteur de chaque cellule correspond à la hauteur du plus haut point dans cette cellule. Les cellules de la DEM sont parcourues afin de détecter les obstacles, un obstacle correspondant à une cellule ayant une hauteur relativement grande. Un premier inconvénient de cette approche est que la distribution des hauteurs stockées dans la DEM est corrompue par l'incertitude de profondeur des points 3D. En effet certains points 3D ne sont pas correctement reconstruits en profondeur et tombent dans des mauvaises cellules; ainsi les hauteurs des cellules concernées sont erronées. Un deuxième inconvénient de cette approche est que l'utilisation de la plus grande hauteur de points pour établir la hauteur de la cellule ne résiste pas bien au bruit. Un troisième inconvénient de cette approche est qu'elle élimine des relativement petits ensembles de point et par conséquent des petits obstacles. Un quatrième inconvénient de cette approche est que les données sont lissées entre cellules voisines pour filtrer des pics de taille relativement petite qui sont considérés comme étant des erreurs. Malheureusement cela filtre et élimine aussi les petits obstacles. Un quatrième document publié sous le titre "Free space estimation for autonomous navigation", Soquet, N., Labayrade, R., et Aubert, D., 5th International Conference on Computer Vision Systems ICVS 2007, Bielefeld, Allemagne, 2007, est relatif à la détection d'obstacles par l'analyse d'images de disparités. Les points de disparité s'accumulent le long des rangées et colonnes des images de disparités. Des structures de taille relativement petite sont éliminées par filtrage durant le procédé d'accumulation et par conséquent des obtacles de taille relativement petite ne peuvent pas être détectés en utilisant la présente approche. Les pics dans des images d'accumulation correspondent à des obstacles mais seules des structures relativement grandes produisent des pics notables. Des pics causés par des structures relativement petites ont des tailles se perdant dans le niveau du bruit. Un cinquième document publié sous le titre "The Stixel world - a compact medium level representation of the 3D-world", Badino, H., Franke, U., et Pfeiffer, D., Lecture Notes in Computer Science; Vol. 5748, Proceedings of the 31st DAGM Symposium on Pattern Recognition, Jena, Allemagne, 2009 traite la détection d'obstacles par l'accumulation de points 3D à l'intérieur de quadrillages d'occupation. Un principal inconvénient de cette approche est que des obstacles relativement petits et bas ne contribuent que faiblement au quadrillage d'occupation à cause de l'effet lissant de l'étape de mise à jour des probabilités. Ainsi seules les contributions d'obstacles relativement grands peuvent être considérées et détectées. II est donc très probable que des obstacles relativement bas et petits soient éliminés par filtration lors de le présente approche. Un sixième document publié sous le titre "Detection and Locatization of Curbs and Stairways Using Stereo Vision", Lu, X., Manduchi, R., Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRS 2005, p4648-4654) porte sur la détection de bords de trottoirs en combinant de l'information sur la luminosité, sous forme de rebords avec des données 3D. Des lignes 3D sont détectées par l'utilisation des points de rebord, qui sont extraits d'une image stéréo. Un premier inconvénient de cette approche et qu'elle ne détecte que des structures linéaires mais pas d'obstacles relativement petits. Un deuxième inconvénient est que l'obtention de la courbure 3D est sensible à l'incertitude de profondeur. Un troisième inconvénient réside dans le fait que les points de rebord ne constituent pas d'information dense, et que de la détection fondée sur la transformée de Hough peut détecter uniquement des structures allongées. Un septième document publié sous le titre "Robust curb and ramp detection for safe parking using the Canesta TOF camera", Gallo, o., Maduchi, R., Rafii, A., IEEE Workshop on Time of Flight based Computer Vision (TOF-CV), 2008, concerne l'utilisation d'un détecteur de temps de vol (TOF de l'Anglais Time Of Flight) pour détecter des bords de trottoir et des rampes. L'approche proposée utilise des méthodes robustes pour la détection de parcelles et la reconstitution de bords de trottoir. Un premier inconvénient est que ces procédés ne permettent que la détection d'obstacles plans. Un deuxième inconvénient est que ces procédés requièrent un nombre relativement important de données fiables pour séparer celles- ci des données erronées. Ainsi ces procédés permettent aussi uniquement la détection d'obstacles de tailles relativement grandes. Un huitième document publié sous le titre "Detection of Small Obstacles at Long Range Using Multibaseline Stereo", Todd Williamson, Chuck Thorper, Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Intelligent Vehicles, 1998, se propose de combiner la correspondance entre des surfaces horizontales et des surfaces verticales pour détecter des petites surfaces verticales sur le sol, c'est-à-dire des petits obstacles. Un premier inconvénient est que seuls des obstacles ayant une surface verticale fronto-parallèle (c'est-à-dire une surface verticale qui est parallèle à un plan d'image de la caméra) sur des surfaces horizontales peuvent être détectés. II est impossible de détecter des surfaces inclinées, et donc certaines structures de bords de route. Un deuxième inconvénient réside dans le fait qu'une fenêtre de taille fixe est utilisée pour évaluer l'image complète. La taille n'est pas adaptée à la distance pour détecter des obstacles de taille relativement petite. Un troisième inconvénient est que la correspondance des surfaces verticales et des surfaces horizontales est déterminé séparément et indépendamment. Ainsi, à des points de transition vers l'obstacle dans l'image, c'est-à-dire au bas de l'obstacle orienté vers le sol, la correspondance aussi bien verticale que horizontale pourra échouer ou être imprécise. La présente invention se propose de trouver une solution pour remédier aux 30 problèmes et inconvénients de l'art antérieur. RESUME DE L'INVENTION Dans un premier aspect l'invention propose un procédé de détection d'un obstacle, dans lequel l'obstacle se trouve sur un sol. Le procédé comprend une prise d'images stéréo avec une caméra, la prise d'images stéréo visant une vue comprenant au moins une partie de l'obstacle et du sol, les images stéréo comprenant une première image et une deuxième image, la première image et la deuxième image étant respectivement constituées d'un nombre prédéterminé de pixels de vue, chaque pixel de vue de la première image représentant un point de la vue; une rectification des images stéréo pour obtenir une paire d'images rectifiées, comprenant une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée; une recherche de correspondances pour les pixels de la première image rectifiée avec les pixels de la deuxième image rectifiée; une reconstruction en 3 dimensions (3D) en partant du résultat de la recherche de 15 correspondances; une projection en 3 dimensions en partant du résultat de la reconstruction en 3 dimensions afin d'obtenir une carte des hauteurs correspondant à la vue, la carte des hauteurs comprenant le nombre prédéterminé de pixels hauteurs, chaque pixel hauteur correspondant à un point de la vue, chaque pixel hauteur se voyant 20 respectivement attribuer une valeur de hauteur, la valeur de hauteur étant indicative d'une distance entre un plan représentant le sol et le point de la vue représenté par le pixel hauteur concerné, la carte des hauteurs comprenant un coté inférieur et un coté supérieur, une mesure d'une première propriété d'un premier ensemble de pixels hauteurs de 25 la carte des hauteurs, la première propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de hauteur correspondant aux pixels hauteurs du premier ensemble de pixels hauteurs, le premier ensemble de pixels hauteurs définissant une premier secteur dans la carte des hauteurs, le premier secteur étant délimitée par un premier contour, 5- une mesure d'une seconde propriété d'un deuxième ensemble de pixels hauteurs de la carte des hauteurs, la deuxième propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de hauteur correspondant aux pixels hauteurs du deuxième ensemble de pixels, le deuxième ensemble de pixels hauteurs définissant un deuxième secteur dans la carte des hauteurs, le deuxième secteur étant délimitée par un deuxième contour, le premier contour ayant une première section sensiblement contiguë à une deuxième section du deuxième contour, et le premier secteur et le deuxième secteur étant disposés de manière relative l'un par rapport à l'autre afin qu'un sous-ensemble des premiers pixels hauteurs contient des premiers pixels hauteurs situés plus vers le coté supérieur que n'importe lequel des deuxièmes pixels hauteurs, une répétition de la mesure de la première propriété et de la mesure de la seconde propriété en positionnant le premier secteur et le deuxième secteur à des positions successives définies par des pixels hauteurs définis de la carte des hauteurs de manière à couvrir au moins une portion de la carte des hauteurs correspondant à une transition entre le sol et l'obstacle, une application d'un opérateur pour chaque pixel hauteur défini, l'opérateur effectuant une comparaison de la mesure de la première propriété et de la mesure de la deuxième propriété, une classification de chaque pixel hauteur défini en fonction du résultat de comparaison lui correspondant, en attribuant le point de la vue correspondant au pixel hauteur comme appartenant soit au sol, soit à la transition entre le sol et l'obstacle, soit à l'obstacle. Dans une premier mode de réalisation préféré de l'invention, dans l'étape de répétition de la mesure de la première propriété et de la mesure de la seconde propriété, les pixels hauteurs définis successifs définissent des rangées de balayage horizontal sur la carte des hauteurs, les rangées de balayage horizontal se superposant du coté inférieur vers le coté supérieur pour couvrir au moins la portion. Dans un deuxième mode de réalisation préféré de l'invention, la portion correspond à la totalité de la carte des hauteurs. L. Dans un troisième mode de réalisation préféré de l'invention, la portion est déterminée par un algorithme de concentration de l'attention appliqué à l'une des images stéréo ou l'une des images rectifiées. Dans un quatrième mode de réalisation préféré de l'invention, la première propriété est la première valeur moyenne de hauteur des valeurs de hauteurs des pixels hauteurs concernés, la deuxième propriété est la deuxième valeur moyenne de hauteur des valeurs de hauteurs des pixels hauteurs concernés, et la comparaison effectuée par l'opérateur consiste à déterminer une valeur absolue d'une différence entre la première valeur moyenne de hauteur et la deuxième valeur moyenne de hauteur. Dans un deuxième aspect l'invention propose un procédé de détection d'un obstacle, dans lequel l'obstacle se trouve sur un sol, le procédé comprenant une prise d'images stéréo avec une caméra, la prise d'images stéréo visant une vue comprenant au moins une partie de l'obstacle et du sol, les images stéréo comprenant une première image et une deuxième image, la première image et la deuxième image étant respectivement constituées d'un nombre prédéterminé de pixels de vue, chaque pixel de vue de la première image représentant un point de la vue; une première rectification selon un plan vertical des images stéréo pour obtenir une première paire d'images rectifiées selon le plan vertical, comprenant une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée, le plan vertical étant relativement vertical par rapport à un plan représentant le sol; une deuxième rectification par transformation du plan du sol des images stéréo pour obtenir une deuxième paire d'images rectifiées par transformation du plan du sol, 25 comprenant une troisième image rectifiée et une quatrième image rectifiée; une première recherche de correspondances pour les pixels de la première image rectifiée avec les pixels de la deuxième image rectifiée; une deuxième recherche de correspondances pour les pixels de la troisième image rectifiée avec les pixels de la quatrième image rectifiée; une première combinaison de scores en partant du résultat de la première recherche de correspondance afin d'obtenir une carte des confiances verticales correspondant à la vue, la carte des confiances verticales comprenant le nombre prédéterminé de pixels confiances verticales, chaque pixel confiance verticale correspondant à un point de la vue, chaque pixel confiance verticale se voyant respectivement attribuer une valeur de confiance verticale, la valeur de confiance verticale étant indicative de la confiance attribuée au fait que le point de la vue représenté par le pixel confiance verticale concerné est distinct du sol, la carte des confiances verticales comprenant un coté inférieur et un coté supérieur; une mesure d'une première propriété d'un premier ensemble de pixels confiances verticales de la carte des confiances verticales, la première propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de confiances verticales du premier ensemble de pixels confiances verticales, le premier ensemble de pixels confiances verticales définissant un premier secteur dans la carte des confiances verticales, le premier secteur étant délimité par un premier contour; une mesure d'une deuxième propriété d'un deuxième ensemble de pixels confiances verticales de la carte des confiances verticales, la deuxième propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de confiances verticales du deuxième ensemble de pixels confiances verticales, le deuxième ensemble de pixels confiances verticales définissant un deuxième secteur dans la carte des confiances verticales, le deuxième secteur étant délimité par un deuxième contour, le premier contour ayant une première section sensiblement contiguë à une deuxième section du deuxième contour, et le premier secteur et le deuxième secteur étant disposés de manière relative l'un par rapport à l'autre afin qu'un sous-ensemble des premiers pixels confiances verticales contient des premiers pixels confiances verticales plus vers le coté supérieur que n'importe lequel des deuxièmes pixels confiances verticales; une deuxième combinaison de scores en partant du résultat de la deuxième recherche de correspondance afin d'obtenir une carte des confiances horizontales correspondant à la vue, la carte des confiances horizontales comprenant le nombre prédéterminé de pixels confiances horizontales, chaque pixel confiance horizontale correspondant à un point de la vue, chaque pixel confiance horizontale se voyant respectivement attribuer une valeur de confiance horizontale, la valeur de confiance horizontale étant indicative de la confiance attribuée au fait que le point de la vue représenté par le pixel confiance horizontale concerné fait partie du sol; une mesure d'une troisième propriété d'un troisième ensemble de pixels confiances horizontales de la carte des confiances horizontales, la troisième propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de confiances horizontales du troisième ensemble de pixels confiances horizontales, le troisième ensemble de pixels confiances horizontales définissant un troisième secteur dans la carte des confiances horizontales, les pixels de confiances horizontales du troisième ensemble étant choisis pour correspondre aux points de la vue qui correspondent respectivement aux pixels de confiances verticales du premier ensemble; une mesure d'une quatrième propriété d'un quatrième ensemble de pixels confiances horizontales de la carte des confiances horizontales, la quatrième propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de confiances horizontales du quatrième ensemble de pixels confiances horizontales, le quatrième ensemble de pixels confiances horizontales définissant un quatrième secteur dans la carte des confiances horizontales, les pixels de confiances horizontales du quatrième ensemble étant choisis pour correspondre aux points de la vue qui correspondent respectivement aux pixels de confiances verticales du deuxième ensemble; une répétition de la mesure de la première propriété, de la mesure de la deuxième propriété, de la mesure de la troisième propriété et de la mesure de la quatrième propriété en positionnant le premier secteur et le deuxième secteur à des position successives définies par des pixels confiances verticales définis de la carte des confiances verticales de manière à couvrir au moins une portion de la carte des confiances verticales correspondant à une transition entre le sol et l'obstacle, le troisième secteur et le quatrième secteur étant respectivement positionnés sur la carte de confiances horizontales pour correspondre aux positions des premier secteur et deuxième secteur, une application d'un opérateur pour chaque pixel confiance verticale défini, l'opérateur effectuant une comparaison des mesure de la première propriété, mesure 2959852 -10- de la deuxième propriété, mesure de la troisième propriété et mesure de la quatrième propriété, en attribuant le point de la vue correspondant au pixel confiance verticale comme appartenant soit au sol, soit à la transition entre le sol et l'obstacle, soit à l'obstacle. 5 Dans un cinquième mode de réalisation préféré de l'invention, dans l'étape de répétition de la mesure de la première propriété, de la mesure de la deuxième propriété, de la mesure de la troisième propriété et de la mesure de la quatrième propriété, les pixels confiance verticales définis successifs définissent des rangées de balayage horizontal sur la carte des confiances verticales, les rangées de 10 balayage horizontal se superposant du coté inférieur vers le coté supérieur pour couvrir au moins la portion. Dans un sixième mode de réalisation préféré de l'invention la portion correspond à la totalité de la carte des confiances verticales. Dans un septième mode de réalisation préféré de l'invention, la première portion est 15 déterminée par un algorithme de concentration de l'attention appliqué à l'une des images stéréo ou des images rectifiées. Dans un huitième mode de réalisation préféré de l'invention, la première propriété est la première valeur moyenne de confiance verticale des valeurs de confiance verticale des pixels confiances verticales concernés, la deuxième propriété est la 20 deuxième valeur moyenne de confiance verticale des valeurs de confiance verticale des pixels confiances verticales concernés, la troisième propriété est la troisième valeur moyenne de confiance horizontale des valeurs de confiance horizontale des pixels confiances horizontales concernés, la quatrième propriété est la quatrième valeur moyenne de confiance horizontale des valeurs de confiance horizontale des 25 pixels confiances horizontales concernés, et la comparaison effectuée par l'opérateur consiste à déterminer la valeur d'une première somme de la première propriété et de la deuxième propriété, d'une deuxième somme de la première propriété et de la quatrième propriété, d'une troisième somme de la troisième propriété et la deuxième propriété, et d'une quatrième somme de la troisième 30 propriété et de la quatrième propriété, et déterminer laquelle de la première somme, deuxième somme, troisième somme ou quatrième somme est indicative de la plus 2959852 -11- grande confiance parmi toutes les sommes. Lorsque la première somme est indicative de la plus grande confiance le point de la vue est attribué comme appartenant à un obstacle. Lorsque la deuxième somme est indicative de la plus grande confiance le point de la vue est attribué comme appartenant à la transition du 5 sol à l'obstacle. Lorsque la troisième somme est indicative de la plus grande confiance le point de la vue est attribué comme appartenant à une transition de l'obstacle vers le sol. Lorsque la quatrième somme est indicative de la plus grande confiance le point de la vue est attribué comme appartenant au sol. Dans un troisième aspect l'invention propose un procédé de détection d'un obstacle, 10 dans lequel l'obstacle se trouve sur un sol, le procédé comprenant une prise d'images stéréo avec une caméra, la prise d'images stéréo visant une vue comprenant au moins une partie de l'obstacle et du sol, les images stéréo comprenant une image droite et une image gauche, l'image droite et l'image gauche étant respectivement constituées d'un nombre prédéterminé de pixels de vue, 15 chaque pixel de vue de l'image droite représentant un point de la vue; une première rectification selon un plan vertical des images stéréo pour obtenir une première paire d'images rectifiées selon le plan vertical, comprenant une première image droite et une première image gauche, chaque image ayant un coté orienté vers le bas et un coté opposé orienté vers le haut; 20 une deuxième rectification par transformation du plan du sol des images stéréo pour obtenir une deuxième paire d'images rectifiées par transformation du plan du sol, comprenant une deuxième image droite et une deuxième image gauche, chaque image ayant un cotée orienté vers le bas et un cotée opposé orienté vers le haut; une obtention d'un modèle du sol à partir des images stéréo pour obtenir un modèle 25 du sol; pour chaque pixel de l'image droite une première projection en 3 dimensions du point correspondant au pixel en se basant sur le modèle du sol pour obtenir une position du point au sol; 2959852 -12- une deuxième projection en 3 dimensions de la position du point au sol pour obtenir une position du point correspondant au pixel dans l'image gauche; une obtention d'une position du point correspondant au pixel dans la première image; 5 une troisième rectification par transformation du plan du sol appliquée à la position du point dans l'image droite pour obtenir la première position correspondante dans la deuxième image droite, et appliquée à la position du point dans l'image gauche pour obtenir la deuxième position correspondante dans la deuxième image gauche; une quatrième rectification selon un plan vertical appliquée à la position du point 10 dans l'image droite pour obtenir la troisième position correspondante dans la première image droite, et appliquée à la position du point dans l'image gauche pour obtenir la quatrième position correspondante dans la première image gauche; une première mesure de confiance verticale en effectuant un premier score de corrélation entre un premier secteur de points dans la première image droite au 15 dessus de la troisième position correspondante et un deuxième secteur de points correspondant au premier secteur de points dans la première image gauche au dessus de la quatrième position correspondante; une deuxième mesure de confiance verticale en effectuant un deuxième score de corrélation entre un troisième secteur de points dans la première image droite en 20 dessous de la troisième position correspondante et un quatrième secteur de points correspondant au troisième secteur de points dans la première image gauche au dessous de la quatrième position correspondante; une première mesure de confiance horizontale en effectuant un troisième score de corrélation entre un cinquième secteur de points correspondant au premier secteur 25 de points dans la deuxième image droite au dessus de la première position correspondante et un sixième secteur de points correspondant au cinquième secteur de point dans la deuxième image gauche au dessus de la deuxième position correspondante; 2959852 -13- une deuxième mesure de confiance horizontale en effectuant un quatrième score de corrélation entre un septième secteur de points correspondant au troisième secteur de points dans la deuxième image droite au dessous de la première position correspondante et un huitième secteur de points correspondant au septième secteur 5 de points dans la deuxième image gauche en dessous de la deuxième position correspondante; une application d'un opérateur, l'opérateur effectuant une comparaison des valeurs provenant des première et deuxième mesures de confiance verticale et des première et deuxième mesures de confiance verticale, et attribuant le pixel comme 10 appartenant soit au sol, soit à la transition entre le sol et l'obstacle, soit à l'obstacle. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES L'invention sera dans la suite illustrée par la description d'exemples de réalisation en faisant référence aux Figures suivantes: Fig. 1 illustre schématiquement un exemple dispositif de caméra utilisé dans 15 l'invention; Fig. 2 illustre schématiquement un exemple d'image prise par le dispositif de caméra selon l'invention; Fig. 3 illustre schématiquement différents exemples de secteurs de mesures pouvant trouver une utilisation dans l'invention; 20 Fig. 4 illustre un exemple de paramètres géométriques pour l'invention; Fig. 5 représente des images produites dans une premier exemple de réalisation de l'invention; Fig. 6 contient un organigramme représentatif d'étapes de procédé possibles pour le premier exemple de réalisation de l'invention; 25 Fig. 7 contient un organigramme représentatif d'étapes de procédé possibles pour un troisième exemple de réalisation de l'invention; et 2959852 -14- Fig. 8 contient un organigramme représentatif d'étapes de procédé possibles pour un quatrième exemple de réalisation de l'invention; et Dans les Figures, une même référence correspond à un élément similaire lorsque 5 celle-ci est utilisée dans plusieurs Figures. EXEMPLES DE REALISATION DE L'INVENTION La description d'exemples de réalisation de l'invention qui suit est destinée à permettre de mieux comprendre l'invention. Néanmoins, l'invention ne se limite pas aux exemples de réalisation contenus dans la description et d'autres exemples de 10 réalisation peuvent également tomber dans la portée de l'invention. Dans la présente description il est parfois fait utilisation des termes "petit" ou "relativement petit" pour qualifier la taille d'un obstacle à détecter. La taille de l'obstacle se définit par sa hauteur par rapport au sol sur lequel l'obstacle repose mais aussi par rapport à sa largeur vue du coté d'où l'obstacle est observé pour sa 15 détection. Il est clair que les termes "petit" et "relativement petit" donnent une qualification de nature relative de la taille de l'obstacle et que cette qualification s'entend par rapport à la taille d'un objet situé dans l'environnement de l'obstacle et qui peut être plus grand en hauteur et / ou en largeur que l'obstacle. Etant donné que l'invention trouve application notamment dans le domaine des véhicules motorisés, 20 la taille d'un petit obstacle a une hauteur comparable à celle d'un bord de trottoir, à savoir environ 10 cm. La largeur d'un petit obstacle se situera généralement également dans un ordre d'environ 10 cm. En revanche la taille telle que considérée dans la présente invention n'est pas influencée par la profondeur de l'obstacle, c'est-à-dire par la dimension de l'obstacle en partant dans une direction opposée du coté 25 d'où l'obstacle est observé pour sa détection. Il est entendu que différentes caractéristiques géométriques d'un obstacle, telles que sa hauteur et sa largeur sont définies par rapport à une vue de l'obstacle prise du coté d'où l'obstacle est observé pour sa détection. Le coté d'où l'obstacle est observé est défini, par exemple, par l'emplacement d'un dispositif de détection 30 permettant de prendre une image de l'obstacle. La hauteur de l'obstacle correspond 2959852 -15- alors à la distance séparant le sol sur lequel l'obstacle se trouve d'un point culminant de l'obstacle le plus éloigné du sol. Le sol est généralement considéré comme étant horizontal alors que la hauteur est orientée dans un sens vertical, c'est-à-dire sensiblement perpendiculaire au sol. La hauteur se mesure donc dans une direction 5 verticale comme la distance reliant le point culminant d'un obstacle étant le plus éloigné verticalement du sol jusqu'à un point du sol se trouvant verticalement en dessous sur le sol, c'est-à-dire la projection verticale sur le sol du point culminant. La largeur d'un obstacle se mesure dans une direction qui d'une part est sensiblement perpendiculaire à un axe d'observation allant du dispositif de détection vers 10 l'obstacle, et d'autre part est parallèle au sol. L'invention fait usage d'un opérateur F; qui permet de détecter des transitions de hauteur en 3 dimensions (3D) entre un plan horizontal et un plan vertical. L'opérateur F= peut être utilisé pour détecter un obstacle qui se trouve sur le sol, l'obstacle pouvant être de différentes tailles jusqu'à une limite inférieure d'environ 10cm de 15 hauteur et 10cm de largeur. La limite inférieure de la taille dépend en réalité entre autres de différents paramètres physiques liés aux dispositifs de détection. Par exemple, en cas d'utilisation d'un dispositif de caméra intégrant un élément CCD 2-dimensionnel (2D) et ayant donc une matrice de points pour mesurer un signal électromagnétique réfléchi par l'obstacle, la limite inférieure est alors limitée 20 notamment par la taille des points de la matrice, d'une distance de mesure séparant le dispositif de caméra de l'obstacle à détecter, mais aussi des procédés d'analyse des signaux sortant de l'élément CCD. Dans l'art antérieur, la présence d'un obstacle est souvent détectée par l'analyse de données 3D ou encore de données dans un espace de disparité. Ces 2 types de 25 données sont obtenus comme résultats de traitement de données de mesure brutes, et exigent initialement une capacité de traitement de données conséquente des données de mesures brutes. Les données de mesures brutes correspondent à des images prises pour détecter l'obstacle. L'invention contourne la contrainte initiale de traitement de données de mesures brutes en ce que l'opérateur recherche une 30 transition de hauteur directement dans les données de mesures brutes, donc dans les images. L'opérateur F= utilise 2 cartes de corrélation: une première carte est issue d'images stéréo rectifiées classiques pour la recherche d'objets verticaux; une 2959852 -16- deuxième carte est issue d'une rectification par un procédé de Transformation du Plan du Sol (TPS, aussi connu sous l'acronyme anglais GPT signifiant Ground Plane Transformation, ou encore sou l'acronyme anglais IPM signifiant Inverse Perspective Mapping) d'images stéréo pour la recherche d'une surface horizontale. 5 Eléments généraux de l'invention Les paragraphes qui suivent décrivent des éléments généraux de l'invention. La Figure 1 représente schématiquement un dispositif de caméra 11 faisant partie d'un dispositif de détection (non représenté dans sa totalité). Le dispositif de caméra 11 est orienté pour prendre des images de surfaces 3D sensiblement planes P1 et 10 P2. La surface P1 fait un angle sensiblement perpendiculaire avec un sol 12. La surface P2 repose sur le sol 12 et peut être considérée comme étant une portion définie du sol 12. Les surfaces P1 et P2 sont adjacentes. La Figure 2 représente une image 20 prise par le dispositif de caméra 11. L'image 20 comporte un secteur 21 (p1) correspondant à un enregistrement de la surface P1 15 et un secteur 22 (p2) correspondant à un enregistrement de la surface P2. Les 2 secteurs 21 et 22 sont le résultat d'une projection en 2D dans l'image 20 des surfaces 3D, plus précisément respectivement de la surface plane P1 et de la surface plane P2. Les formes géométriques respectivement de la surface plane P1 et de la surface 20 plane P2 sont définies en avance de manière déterminée et ne correspondent pas nécessairement à une forme d'objet réel déposé sur le sol. Les formes géométriques correspondent plutôt à des délimitations de surfaces P1 et P2 à analyser. Les formes géométriques des surfaces P1 et P2 et une nature de la projection de ces surfaces dans l'image 20 influent respectivement sur une première forme du 25 secteur 21 et sur une seconde forme du secteur 22. Une forme globale des secteurs 21 et 22 pris ensembles dans la Figure 2 est rectangulaire, chaque secteur 21 et 22 étant de forme sensiblement carrée. Cette forme globale constitue un mode de réalisation particulier parmi de nombreux autres modes de réalisations possibles. 2959852 -17- La Figure 3 illustre différents autres exemples a-f de formes globales possibles. Chaque forme globale possible se compose de deux secteurs (p1 et p2) correspondant respectivement à P1 et P2. Dans l'exemple a la forme globale correspond à l'exemple de la Figure 2. Dans l'exemple b la forme globale est 5 constituée par deux secteurs rectangulaires ayant un coté en commun. Dans l'exemple c la forme globale est nommée perspective et est constituée par deux secteurs en forme de trapèze avec 2 cotés parallèles, le plus long des cotés parallèles du premier secteur correspondant au plus court des cotés parallèles du deuxième secteur. L'exemple c correspond à une projection de carrés 3D. Dans 10 l'exemple d la forme globale est constituée par de deux rectangles ayant un coté commun, et le rectangle global ainsi constitué est penché d'un angle de par exemple 45° par rapport à l'horizontale. Dans l'exemple e la forme globale est constituée par deux secteurs carrés adjacents mais où un carré est décalé par rapport à l'autre carré. Dans l'exemple f la forme globale est constituée par deux secteurs 15 rectangulaires adjacents ayant des tailles différentes entre eux. Les formes globales peuvent également définir une surface globale dans l'image qui correspond à la somme des surfaces dans l'image des deux secteurs. La valeur de la surface globale peut être choisie pour être fixe ou variable. Se référant à la Figure 3, l'exemple a peut constituer une surface globale ayant une valeur fixe dans 20 l'image, c'est-à-dire une valeur fixe 2D. En revanche, l'exemple f peut constituer une surface globale ayant une valeur variable dans l'image correspondant à des surfaces P1 et P2 en 3D de valeurs fixes, mais dont la distance au dispositif de caméra 11 (dans la Figure 1) peut varier. Autrement dit la surface globale dans l'exemple f dépend de la distance qui sépare l'ensemble des surfaces P1 et P2 du dispositif de 25 caméra. La Figure 4 illustre un exemple de paramètres géométriques et leurs implications pour un exemple de dispositif de caméra déterminé. L'exemple de la Figure 4 ainsi que l'exemple de dispositif de caméra qui va être discuté n'est pas limitatif, et l'invention pourra aisément être adaptée à d'autres paramètres géométriques et / ou 30 d'autres dispositifs de caméra dans le cadre des connaissances de l'Homme du métier. 2959852 -18- Dans le schéma de la Figure 4 une caméra 41 est positionnée à une hauteur de mesure H mesurée à partir du sol 42. Cette hauteur peut dans un exemple de réalisation avantageux être d'environ 80 cm. Cela correspond environ à une hauteur lorsqu'on monte la caméra 41 sur un véhicule motorisé (non représenté dans la 5 Figure 4). Une position au sol 44 de la caméra 41 s'obtient en faisant une projection verticale de la caméra 41 sur le sol 42. Un obstacle 43 se trouve à distance de mesure D de la caméra 41, mesurée à partir de la position au sol 44 le long du sol. La distance de mesure est généralement comprise entre 0 et 6 m. L'obstacle 43 a une hauteur d'obstacle h mesurée à partir du sol 42. Dans le présent exemple de 10 réalisation, la hauteur d'obstacle h comporte 10 cm. La hauteur d'obstacle h correspond à un angle da dont le sommet est au niveau de la caméra 41 et qui a une ouverture englobant l'obstacle dans toute sa hauteur h. L'angle da se calcule alors comme indiqué dans la formule qui suit: da=atan(Hl-atan(H-h) D D 15 La caméra 41 peut avantageusement avoir un champ de vue de 90° et une résolution de 640*480 pixels. Ainsi à une distance de D = 6 m on trouve pour l'angle la valeur da = 0,94° ce qui correspond à une hauteur de secteur, c'est-à-dire pour l'image de l'obstacle dans la camera 41 de wh = 0,94*480/90 = 5 pixels. L'image enregistrée par le dispositif de camera peut être de différentes natures selon 20 le mode de réalisation choisi. L'image peut par exemple être de couche unique. Dans ce cas l'image produite est une carte des hauteurs. L'image est alors obtenue au moyen d'un enregistrement stéréo ou par temps de vol, ou encore par laser. L'image peut dans un exemple différent aussi être multi-couches. Dans le cas d'une 25 image à 2 couches il peut s'agir de cartes de confiances verticale et horizontale, les cartes de confiances étant le résultat de la recherches de correspondances basées sur la corrélation de manière classique bien connue de l'Homme de métier. Dans un mode de réalisation préféré de l'invention on fait usage d'une carte de scores après la recherche de correspondance basée sur la corrélation. Dans le cas d'une image à 2959852 -19- 4 couches on fait usage d'images rectifiées de manière classiques pour la gauche et la droite, et d'images rectifiées par rapport au plan du sol pour la gauche et la droite. L'invention prévoit d'effectuer plusieurs mesures M; et Nk sur chaque secteur d'image p1 et p2. Ces mesures peuvent être par exemple et de manière non- 5 limitative: des moyennes de valeurs de hauteur, une planéité des valeurs de hauteur, et une corrélation entre deux secteurs d'images rectifiées. La fonction F; correspondant à l'opérateur de l'invention utilise une combinaison de mesures M; effectuées sur p1 et/ou p2, et de mesures Nk effectuées sur p1 et/ou p2. Une telle combinaison peut par exemple être une différence des mesures 10 M;(p» et mi(P2) et dans ce cas la mesure Mi représente la moyenne des valeurs de hauteur. Dans un autre exemple, où une image à deux couches est utilisée, la fonction Fi utilisée est la fonction déterminant la valeur maximale entre 4 sommes comme suit: M(pl)+M(p2), M(pl)+N(p2), N(pl) + M(p2), \ N(pl)+N(p2) 15 où la mesure M pourrait être la valeur de confiance horizontale et la mesure N la valeur de confiance verticale. Parmi encore d'autres exemples de combinaisons est la fonction suivante M(pl)+M(p2), M(pl) + N(p2), N(pl)+M(p2), \ N(pl)+N(p2) déterminant la valeur maximale de sommes de scores de corrélations obtenus sur 20 des images rectifiées de manière classique droite et gauche pour définir la mesure M et en utilisant des images rectifiées par rapport au sol pour définir la mesure N. F. = Max F. = Max 2959852 -20- Un ou plusieurs des opérateurs selon l'invention peuvent s'appliquer des manières suivantes sur: • une image entière en balayant l'image avec un intervalle régulier, correspondant par exemple à 5 pixels; 5 • sur la totalité du sol en analysant le sol en 3D ou en 2D, c'est-à-dire en faisant dans une image l'analyse de pixels ayant été déterminés être sous un horizon; • des endroits spécifiques dans l'image déterminés par exemple à l'aide d'un algorithme de concentration de l'attention. 1 er mode de réalisation: détecteur d'obstacle basé sur un balayage 10 d'une image entière Un premier détecteur d'obstacle basé sur un balayage d'une image entière correspond à un premier mode de réalisation préféré de l'invention. Le principe du premier détecteur d'obstacle basé sur un balayage d'une image entière consiste à balayer l'image entière, et à détecter dans l'image lors du 15 balayage des transitions entre surfaces horizontales et verticales. Un opérateur F1 ( 1 )4 ) 2de l'invention livrera une réponse négative si les hauteurs de p1 et p2 correspondent à des valeurs de sol ou d'obstacle simultanément, et une réponse positive si p1 ou p2 comporte de valeurs dites d'obstacle, c'est-à-dire des valeurs de hauteur plus élevées que les valeurs de sol. 20 Un organigramme dans la Figure 6 illustre des étapes de procédé permettant une implémentation du premier détecteur. L'organigramme débute par l'obtention d'images stéréo 60 d'un paysage dans lequel on souhaite détecter la présence d'un obstacle. L'image à produire pour l'analyse par l'opérateur F,(pl,p2) dans le premier mode de 25 réalisation est une carte des hauteurs 61. L'image à produire est obtenue après une rectification 62 des images stéréo 60, une recherche de correspondances 63 dans les images rectifiées, une reconstruction 3D (référence 64 dans la Figure 6) des 2959852 - 21 - points (XYZ) par triangulation et une projection 3D (référence 65 dans la Figure 6) des points issus de la reconstruction 3D dans la carte des hauteurs 61 en utilisant une matrice de projection de l'image stéréo droite (non illustré dans la Figure 6). Chaque pixel de la carte des hauteurs est codé par une valeur de hauteur 3D du 5 point 3D correspondant. Dans un repère de coordonnées XYZ, où les coordonnées X et Y servent à repérer un point dans un plan parallèle au sol, et la coordonnée Z sert à indiquer la hauteur vertical du point par rapport au sol, les valeurs de hauteur 3D correspondent respectivement à la valeur de la coordonnée Z des points 3D. Plusieurs procédés d'analyse de l'image sont alors disponibles: 10 • un premier procédé prévoit d'analyser l'image entière avec un intervalle de 5 pixels; autrement dit, un pixel sur 5 est analysé; • un deuxième procédé prévoit d'analyser tous les pixels de l'image. Chaque pixel individuel livre alors un résultat de détection. Les résultats de détection de chaque pixel sont intégrés avec des résultats de détections de pixels d'une zone 15 avoisinante du pixel en question. Ainsi le résultat de détection pour un pixel correspondant à un obstacle réel a une valeur augmentée par les valeurs des pixels de la zone avoisinante puisque ces derniers correspondent avec une bonne probabilité aussi à l'obstacle. A l'inverse un résultat de détection pour un pixel isolé ayant une valeur d'obstacle, causé par un artéfact ou un phénomène 20 de bruit de mesure, est atténué par des valeurs de sol de pixels avoisinants et est par conséquent classé comme fausse alerte et donc filtré; • un troisième procédé prévoit d'appliquer un algorithme de concentration de l'attention visuelle pour accélérer la détection. Ainsi un ou plusieurs endroits spécifiques considérés comme endroits suspects pour un obstacle peuvent être 25 localisés et analysés. Ce troisième procédé sera décrit pour un 2ème mode de réalisation dans un chapitre ci-dessous. La Figure 6 illustre d'une manière générique un balayage 66 de la carte des hauteurs 61. Le balayage 66 peut s'appliquer soit avec un intervalle de 5 pixels, soit pour chaque pixel de la carte des hauteurs 61. Le balayage 66 de chaque pixel 30 désiré comprend un élément de décision 67 qui vérifie si le balayage est terminé, 2959852 - 22 - c'est-à-dire si le dernier pixel de la carte des hauteurs 61 a été atteint. Dans la négative (branche N dans la Figure 6) le balayage continue pour un prochain pixel; dans l'affirmative (branche O dans la Figure 6) le balayage est terminé. Les formes du premier secteur p1 et deuxième secteur p2 (non illustrées dans la 5 Figure 6) peuvent être choisies notamment parmi les suivantes: des formes de carrés comme dans l'exemple a de la Figure 3. Les carrés ont des tailles fixes avec un coté mesurant 10 pixels; des formes de carrés ayant des tailles variables selon la distance des points considérés à la caméra. On part de la contrainte de pouvoir détecter un obstacle 10 ayant une hauteur d'au moins 10 cm. Le sol est modelé par un plan où les points ont une valeur de leur coordonnée Z = O. Pour chaque pixel de l'image se trouvant en dessous de l'horizon, l'intersection avec le sol est déterminée et la distance D se trouvant entre l'intersection et le point de projection verticale de la caméra sur le sol (voir référence 44 dans la Figure 2) est calculée. On utilise 15 alors la formule de calcul pour la hauteur de secteur wh énoncée précédemment pour déterminer la hauteur de secteur. Cette hauteur de secteur doit être comprise dans un intervalle de 5 à 20 pixels. En effet la valeur de 5 pixels est un minimum pour obtenir une statistique satisfaisante et la valeur de 20 pixels est un maximum pour limiter le nombre de calculs nécessaires; 20 • des formes de secteurs décalées entre elles, d'une manière comme représenté dans l'exemple e de la Figure 3. Le décalage comporte alors ±5 pixels et le coté de chaque carré mesure 10 pixels. Dans le présent mode de réalisation, les mesures M~~p1~ et Nk(p2) représentent respectivement le résultat de calcul d'une moyenne des hauteurs mesurées pour 25 tous les points dans les secteurs p1 et p2. Les mesures M;(pl) et Nk(p2) sont effectuées dans la boucle de balayage 66, 67, comme illustré par une boite 68. L'opérateur F1(1'42) est défini comme une fonction mesurant la différence de hauteur entre les valeurs de mesures M;(pl) et Nk(p2) pour p1 et p2, donc la 2959852 - 23 - différence entre la moyenne de hauteurs dans le secteur p1 et la moyenne des hauteurs dans le secteur p2. L'opérateur s'écrit comme suit: F1(p1'p2) = Abs( Mi(pl)- Nk(p2)) où la fonction Abs( ) livre la valeur absolue. 5 L'application de l'opérateur F1(pl'p2) est illustrée par une boite 69. Une détection d'un petit obstacle est obtenue lorsque l'opérateur livre une valeur de résultat dépassant un seuil th, donc F1(pl,p2) > th . Une valeur du seuil th est déterminée par la taille (donc par exemple la hauteur) minimale de l'obstacle qu'il est souhaité de détecter. Dans un exemple de réalisation 10 avantageux, le seuil est choisi pour être sensiblement égal à 60% de la hauteur de l'obstacle à détecter. Ainsi, si l'obstacle à détecter a une hauteur de 10 cm, le seuil th doit être choisi pour correspondre à 6cm. Ainsi, en appliquant la fonction F1(pl'p2) pour chaque pixel du balayage on obtient une carte de résultats de détection pour l'image balayée, illustré à la référence 60a 15 dans la Figure 6. La Figure 5 illustre l'application du premier détecteur d'obstacle basé sur un balayage d'une image entière. Dans une partie A de la Figure 5 une image de paysage 50 représente un parking devant un bâtiment avec un obstacle 51 sur le sol, le parking étant délimité dans l'arrière de l'image par une porte 54 du bâtiment et 20 un muret 55. Au coin en bas à gauche de la partie A est illustré la forme globale 52 constituée par les deux secteurs p1 et p2. Comme expliqué dans ce qui précède, l'image de la partie A est balayée en déplaçant la forme globale. Dans le cas de la Figure 5, la forme globale est déplacée de gauche à droite dans le sens de la flèche 53 pour couvrir l'image. Le déplacement est illustré partiellement et 25 schématiquement par des positions successives 52a, 52b, 52c. L'ensemble des secteurs est ensuite positionné sur la portion suivante vers le haut de l'image et parcours ainsi l'image de rangée en rangée (non illustré dans la partie A de la Figure 5). La position 52d illustre l'ensemble des secteurs lorsque le secteur p1 recouvre 2959852 24- l'obstacle 51. Lorsque l'opérateur Fl(pl'p2) est appliqué dans la position 52d, l'obstacle est détecté comme tel. Une partie B de la Figure 5 illustre la carte des résultats de détection obtenus par l'application de l'opérateur FI(p' p2) dans toutes les positions du balayage de 5 l'image de la partie A. Les portions sombres de la partie B correspondent à un résultat de détection négatif et sur le coté inférieur de l'image en dessous des portions claires elles représentent du sol. En revanche les portions claires de la partie B correspondent à un résultat de détection positif, donc à des transitions de hauteurs dont les valeurs sont supérieures au seuil ajusté. Il est donc possible d'en 10 déduire qu'un obstacle se trouve au niveau des portions claires. En l'occurrence il s'agit de la détection du bâtiment, de la porte 54 et du muret 55 de l'image dans la partie A. Les portions sombres de la partie B se trouvant au dessus des portions claires dans l'image, donc dans la partie supérieure de la représentation de la partie B peuvent être considérées comme se trouvant derrière l'obstacle et sont en général 15 dénuées d'intérêt pour l'évaluation. Le point clair isolé se trouvant environ à un tiers du haut et légèrement à gauche du milieu de la partie B correspond à l'obstacle 51 de la partie A. Une partie C de la Figure C illustre des exemples de traitement résultant de l'évaluation des parties B et A et pouvant servir par exemple dans un système de 20 détection pour véhicule pour guider le conducteur ou un assistant de parking automatique. Ainsi dans la moitié gauche de la partie C un angle de vue reconstruit le terrain observé par la caméra. La portion plus claire dans la section inférieure indique la présence du sol. Un point plus sombre à l'intérieur de la portion claire correspond à l'obstacle 51 et la transition de la partie claire vers la partie plus foncée 25 environ à mi-hauteur de l'illustration correspond au début du bâtiment, de la porte 54 et du muret 55. 2959852 - 25 - 2ème mode de réalisation: détecteur avec algorithme de concentration de l'attention visuelle Un deuxième détecteur avec un algorithme de concentration de l'attention visuelle est une variation du premier détecteur d'obstacle basé sur un balayage d'une image 5 entière dans lequel, au lieu de faire un balayage de l'image entière, une recherche dans l'image des parties suspectes où un obstacle pourrait être localisé est effectuée. Cette recherche peut être réalisée à l'aide d'un algorithme de concentration de l'attention visuelle afin d'obtenir une liste des endroits en 2D où l'opérateur F1(P',p2) doit être appliqué. 10 Les algorithmes de concentration de l'attention visuelle sont bien connus par l'Homme du métier et il ne sera pas ici entré en plus de détails dans cet aspect. Un exemple de publication décrivant un algorithme de concentration de l'attention visuelle porte la référence qui suit: "Computational Visual Attention systems and their Cognitive Foundation: A Survey", 15 Simone Frintrop, Erich Rome and Henrik I. Christensen, ACM Transactions on Applied Perception (TAP), Vol. 7, Issue 1, 2010. 3ème mode de réalisation: détecteur d'obstacle / route / trou basé sur la recherche de correspondances stéréo Un troisième détecteur selon le 3ème mode de réalisation permet de se passer de 20 l'utilisation d'une carte des hauteurs. Lors de l'utilisation d'un dispositif de caméra avec une vue stéréo, comme c'est le cas dans les 1 er et 2ème modes de réalisation, la carte de hauteurs est obtenue après notamment une rectification, une recherche de correspondances et une reconstruction 3D. 25 L'étape de reconstruction 3D et l'étape de recherche de correspondances sont des sources d'imprécision. La recherche de correspondances en particulier introduit des imprécisions sur des surfaces non-fronto-parallèles telles que par exemple le sol. Il est possible d'améliorer la précision des données en utilisant un procédé de recherche de correspondances adapté. 2959852 -26- Le processus de recherche de correspondances adapté prévoit en un premier temps de faire usage du résultat d'une rectification obtenue selon la manière classique afin d'y rechercher les correspondances pour des surfaces verticales qui pour la plupart sont fronto-parallèles. Une description du processus de recherche de 5 correspondances selon la manière classique est par exemple contenu dans la publication de F. Devernay, intitulée "Vision stéréoscopique et propriétés différentielles des surfaces", Thèse, Ecole Polytechnique, février 1997. On part ensuite d'images rectifiées au moyen du procédé de Transformation du Plan de Sol (TPS) afin d'y rechercher les correspondances pour des surfaces horizontales. Une 10 description d'une telle rectification peut par exemple être trouvée dans la publication de Massimo Bertozzi, Alberto Broggi et Alessandra Fascioli, intitulée "Stereo Inverse Perspective Mapping: Theory and Applications", Image and Vision Computing Journal, 16(8):585-590, Juin 1998. En procédant ainsi on obtient une reconstruction des surfaces du sol plus précise et complète. 15 Le troisième détecteur selon le 3ème mode de réalisation est dérivé du 1 er mode de réalisation avec la différence qu'il est fait usage des résultats des recherches de correspondances pour les surfaces verticales d'une part et pour les surfaces horizontales d'autre part, au lieu de recourir aux cartes de hauteurs. Les résultats des recherches de correspondances permettent d'obtenir deux cartes de confiances, 20 une pour les surfaces verticales, l'autre pour les surfaces horizontales. Les cartes de confiances sont une évaluation de la confiance qui est attribuée au résultat de recherche de correspondances. Un exemple de carte de confiances peut être obtenu en utilisant une valeur de score pour un critère de corrélation de la Somme de la Différence Absolue (SDA, aussi 25 connu sous l'acronyme anglais SAD signifiant Sum of Absolute Difference). La valeur de score est 0 lorsque la recherche de correspondances livre une confiance positive, par exemple lorsque des points voisins ont des valeurs comparables. A l'inverse, la valeur de score augmente au fur est à mesure que la confiance baisse. Il est possible d'obtenir une carte de confiances par exemple à partir du résultat 30 d'une normalisation et d'une inversion d'une carte des scores SDA. Il est possible d'obtenir une carte de confiances encore améliorée en combinant les suivants: 2959852 -27- • la confiance de la recherche de correspondances stéréo en se basant sur les scores SDA ou tout autre score de corrélation, • une analyse de l'homogénéité d'image - en effet la SDA produit des résultats injustes dans les zones d'homogénéité et cause une baisse de la valeur de 5 confiance, et une analyse de la cohérence de disparités - en effet, les scores doivent être plutôt bons (donc de valeur tendant vers 0), mais des disparités du voisinage d'un point doivent alors aussi être cohérentes: des régions avec des disparités continues livrent alors une meilleure confiance. 10 Lorsque les correspondances pour des surfaces verticales et les correspondances pour des surfaces horizontales ont été déterminées, celles-ci sont utilisées pour déterminer une combinaison des types de surfaces la plus probable dans le motif global constitué par les deux secteurs p1 et p2. Un autre avantage apporté par le 3ème mode réalisation par rapport au 1 er mode de 15 réalisation est qu'il permet d'identifier des surfaces horizontales de l'image sur le sol, des transitions verticales située au niveau d'obstacles ou de trous dans une surface horizontale, et / ou des surfaces verticales sur des obstacles. Ainsi il est possible de détecter une route, un obstacle sur la route et un trou dans la route avec une précision accrue. 20 Les différentes étapes du 3ème mode de réalisation sont reprises dans la description des paragraphes qui suivent. La figure 7 représente un organigramme illustrant des étapes de procédé intervenant dans la réalisation du troisième détecteur en partant des images stéréo 60. Le 3ème mode de réalisation débute par un traitement des images stéréo 60, qui 25 sont • rectifiées selon a. un plan relativement vertical, par l'utilisation de stéréo classique partant d'un plan d'image du milieu des deux caméras stéréo (boite 72a) (cf. la publication - 28 - de F. Devernay précédemment citée); b. procédé de Transformation du Plan de Sol, sachant qu'une orientation approximative du plan du sol est généralement suffisante pour la mise en correspondance de ces images rectifiées (boite 72b); • Les paires d'images rectifiées sont soumises respectivement à une recherche de correspondances (boites 73a et 73b respectivement), en appliquant un procédé de recherche de correspondances basées sur la corrélation; • Deux cartes de confiances sont alors obtenues, à savoir une pour chaque paire d'images rectifiées (respectivement 75 et 76) en effectuant des combinaisons de scores (boites 74a et 74b) sur les résultats des recherches de correspondances 73a et 73b respectivement, comprenant l'analyse de l'homogénéité des images, et l'analyse de la cohérence de disparités: a. la carte des confiances verticales 75 (en partant initialement de la rectification selon le plan vertical 72a classique); et b. la carte des confiances horizontales 76 (en partant initialement du procédé de Transformation du Plan de Sol 72b); • L'opérateur F3(p' 12) de l'invention est appliqué à des mesures effectuées sur la carte des confiances verticales 75 et la carte des confiances horizontales 76 - les cartes sont assimilables à des images du lieu de détection; Les cartes de confiances 75 et 76 entières sont balayées avec un intervalle de 5 pixels. Ceci est illustré par les boucles de balayages 66 et 67, comme expliqué dans le cadre de la Figure 6. Il est fait usage de formes du premier secteur p1 et deuxième secteur p2 comme dans le 1 er mode réalisation, à savoir des formes de carrés, des formes carrées ayant des tailles variables selon la distance des points considérés à la caméra, des formes de secteurs décalées entre elles (non illustré dans la Figure 7); ^ Deux types des mesures M; et Nk sont définies qui résultent respectivement 2959852 - 29 - de la moyenne des confiances dans chaque secteur p1 et p2. Ainsi, dans le présent mode de réalisation, M~(pi) ou M(1)2) s'obtiennent en calculant la valeur moyenne de confiance verticale respectivement pour p1 ou p2 (voir boite 78a), et N'(0) ou Nk(p2) s'obtiennent en calculant la valeur moyenne de 5 confiance horizontale respectivement pour p1 ou p2 (voir boite 78b). L'opérateur F3(pi'p2) est défini comme une fonction qui sélectionne la mesure ayant la plus grande confiance (donc la valeur la plus grande) parmi 4 sommes différentes définies ci-après. La sélection opérée dans F3'p1'p2) permet de classer le point d'image considéré comme appartenant à l'un d'un obstacle, sol 10 ou trou (voir boite 79). Les 4 sommes différentes ainsi que le classement qui s'ensuit lorsqu'une somme livre le résultat ayant la plus grande confiance parmi les 4 sommes différentes sont: No. Somme Classement si cette somme s'avère avoir la plus grande confiance parmi No. 1 à 4 1 M~(pl)+MJ(p2) le point étudié correspond à un obstacle car chaque secteur p1 et p2 correspond à une surface verticale 2 M~(pf)+Nk(p2) le point étudié correspond à un début d'obstacle car avec une transition d'une surface horizontale vers une j=k surface verticale est détectée 3 Nk(pi)+MJ~p2) le point étudié correspond soit à une fin d'obstacle avec ou à un trou car une transition d'une surface verticale k = vers une surface horizontale est détectée 4 Nk(pi)+Nk~P2) le point étudié correspond au sol ou autre surface sensiblement horizontale car les deux secteurs p1 et p2 correspondent à des surface horizontales 15 Ainsi, en appliquant la fonction F3'p1'p2) pour chaque pixel du balayage, on obtient une carte des résultats de détection 70a. 2959852 - 30 - 4ème mode de réalisation: détecteur basé sur un usage d'images initiales rectifiées Le 4ème mode de réalisation rend possible un quatrième détecteur obtenant des résultats directement de l'analyse des images rectifiées. 5 En le comparant par exemple au 3ème mode de réalisation, le 4ème mode de réalisation supprime la nécessité d'avoir des résultats de recherche de correspondances. Ceci est avantageux, car les procédés utilisés pour faire les recherches de correspondances livrent en général des résultats de correspondances incomplets. II n'est par exemple pas possible de trouver une correspondance pour 10 certains pixels dû à différentes raisons: le pixel peut se trouver dans une région de couleur homogène, ou le pixel peut appartenir à un contour d'occultation d'un obstacle, ou encore le pixel appartient à une surface qui est déformée de manière excessive par la projection en perspective pour qu'on puisse le faire correspondre dans la recherche de correspondances. D'autre part, le résultat de la recherche de 15 correspondances peut inclure des erreurs lorsque des objets dans l'image se répètent ou se ressemblent, ou quand un objet est mal visible par manque d'éclairage. Un avantage considérable de se servir directement des images rectifiées est d'être certain d'avoir accès à la totalité des données contenues dans les images. Un autre 20 avantage est que les images rectifiées constituent les données initiales, et que les données des images rectifiées n'ont été transformées que par la rectification. Tout traitement supplémentaire, dont la recherche de correspondances et la reconstruction 3D font parties, conduit dans la plupart des cas à l'introduction d'erreurs et d'imprécisions. 25 Le 4ème mode de réalisation prévoit de procéder à des mesures de confiances verticales et horizontales, tout comme le 3ème mode de réalisation. Il est néanmoins nécessaire de créer un lien entre une image gauche et une image droite des images stéréo et des images rectifiées de la caméra stéréo. Ainsi le 4ème mode de réalisation fait appel à la surface de sol 3D. Cela se fait en balayant l'image droite, puis afin d'obtenir une position dans l'image de gauche, la position du point considéré de l'image droite est projetée sur le sol, puis sur l'image gauche. 2959852 - 31 - Les différentes étapes du 4ème mode de réalisation sont reprises dans la description des paragraphes qui suivent. La Figure 8 représente un organigramme illustrant des étapes de procédé intervenant dans la réalisation du quatrième détecteur en partant des images stéréo 60. Le 4ème mode de réalisation débute d'une part par le traitement des images stéréo 60, par une rectification selon le plan vertical 72a et une rectification par transformation du plan du sol 72b pour obtenir respectivement des images rectifiées verticales 81a et des images rectifiées pour le plan du sol 81 b. D'autre part les images stéréo 60 sont traitées par un procédé d'obtention de modèle 10 de sol 82 pour obtenir un modèle du sol 83. Le procédé d'obtention de modèle de sol 82 est bien connu de l'Homme de l'art et comprend notamment une rectification des images, une recherche de correspondances, une reconstruction en 3D et une extraction du sol. Ces sous-étapes du procédé d'obtention de modèle de sol 82 ne sont pas illustrées dans la Figure 8. 15 Une image droite 84 des images stéréo est alors balayée (boîte 85). Pour chaque point de l'image droite 84, une projection 3D (voir boîte 86) faisant intervenir le modèle du sol 82 permet d'obtenir une position au sol 87 de chaque point. Cette dernière position au sol 87 de chaque point livre après une projection 3D (voir boite 86a) une position correspondante dans une image gauche 88a. 20 Lors du balayage 85, on conserve la position dans l'image droite 88b de chaque point de l'image droite 84. Les positions dans l'image gauche 88a et dans l'image droite sont alors d'une part soumises à une rectification par transformation du plan du sol 89b. D'autre part, les positions dans l'image gauche 88a et les positions de l'image droite 88b sont 25 soumises à un rectification selon le plan vertical 89a. Ainsi, à la sortie des rectifications 89a et 89b on obtient les résultats suivants: La position 88b rectifiée par 89a donne une position 81 aR (non illustrée dans Fig. 8) dans l'image droite de 81a. 2959852 - 32 - La position 88b rectifiée par 89b donne une position 81 bR (non illustrée dans Fig. 8) dans l'image droite de 81 b. La position 88a rectifiée par 89a donne une position 81 aL (non illustrée dans Fig. 8) dans l'image gauche de 81a. 5 La position 88a rectifiée par 89b donne une position 81 bL (non illustrée dans Fig. 8) dans l'image gauche de 81 b. II est fait usage de formes du premier secteur p1 et deuxième secteur p2 comme dans le 1 er mode réalisation, à savoir des formes de carrés, des formes carrées ayant des tailles variables selon la distance des points considérés à la caméra, des 10 formes de secteurs décalées entre elles (non illustré dans la Figure 8); Deux types de mesures M; et Nk sont définies qui résultent respectivement de scores de corrélation permettant de trouver des correspondances pour chaque secteur p1 et p2. Ainsi, dans le présent mode de réalisation, Mi(pl) et Mi(p2) sont les corrélations 15 en stéréo classique respectivement pour p1 ou p2 (voir boite 92a). Les mesures Mi(Pl) ou M.(p2) sont appliquées aux images rectifiées verticales 81a, aux positions 81 aR et 81 aL. Les mesures Nk(1) et Nk(p2) sont des corrélations dans les images rectifiées obtenues par le procédé de Transformation du Plan de Sol respectivement pour p1 20 ou p2 (voir boite 92b), et sont appliquées aux images rectifiées pour le plan du sol 81 b, aux positions 81 bR et 81 bL. Les mesures 92a résultent en des confiances verticales pour p1 et p2 (voir boîte 90a), et les mesures 92b en des confiances horizontales pour p1 et p2 (voir boîte 90b). 25 Les confiances verticales M et confiances horizontales N sont calculées comme suit. En un premier temps, on effectue pour les confiances verticales des scores de - 33 - corrélation SDAM(pl) et SDAM(p2). SDAM(p1) = score de corrélation entre deux secteurs p1 situés au dessus de 81 aR et 81 aL; SDAM(p2) = score de corrélation entre deux secteurs p2 situés au dessous de 81 aR et 81 aL. Dans ce même premier temps, on effectue pour les confiances horizontales des scores de corrélation SDAN(pl) et SDAN(p2). SDAN(pl) = score de corrélation entre deux secteurs p1 situés au dessus de 81 bR et 81 bL; SDAN(p2) = score de corrélation entre deux secteurs p2 situés en dessous de 81 bR et 81 bL. Puis dans un second temps, les confiances verticales M et le confiances horizontales N peuvent être calculée selon une combinaison du score SDAM ou SDAN et de la continuité de la disparité, si un corrélation est aussi effectuée dans le voisinage de la position considérée, et de l'homogénéité (comme dans le Sème mode de réalisation décrit dans le présent document). Un opérateur F4(p1 2) permet alors de calculer pour chaque secteur p1 et p2 la verticalité, l'horizontalité ou la présence d'obstacle. Ainsi l'opérateur F4«1'142) est défini comme une fonction qui sélectionne la mesure ayant la plus grande confiance (donc la valeur la plus petite) parmi 4 sommes différentes définies ci-après. La sélection opérée dans F4(p1,12) permet de classer le point d'image considéré comme appartenant à l'un d'un obstacle, sol ou trou (voir boite 93). Les 4 sommes différentes ainsi que le classement qui s'ensuit lorsqu'une somme livre le résultat ayant la plus grande confiance parmi les 4 sommes différentes sont: 2959852 -34- No. Somme Classement si cette somme s'avère avoir la plus grande confiance parmi No. 1 à 4 1 Mj(pl)+Mj(p2) le point étudié correspond à un obstacle car chaque secteur p1 et p2 correspond à une surface verticale 2 M.(p1)+Nk(p2) le point étudié correspond à un début d'obstacle car une transition d'une surface horizontale vers une surface verticale est détectée avec =k Nk(p1)+M,(p2) le point étudié correspond soit à une fin d'obstacle avec ou à un trou car une transition d'une surface verticale k=j vers une surface horizontale est détectée 4 Nk(p1)+Nk(p2) le point étudié correspond au sol ou autre surface sensiblement horizontale car les deux secteurs p1 et p2 correspondent à des surface horizontales Ainsi, en appliquant la fonction F4(p14)2) pour chaque pixel du balayage (voir boîte 91), on obtient une carte des résultats de détection pour l'image balayée (voir référence 80a). 5 On comprendra que diverses modifications et / ou améliorations évidentes pour l'homme du métier peuvent être apportées aux différents modes de réalisation de l'invention décrits dans la présente description sans sortir du cadre de l'invention défini par les revendications annexées. 10 Revendications: 1. Un procédé de détection d'un obstacle, dans lequel l'obstacle se trouve sur un sol, le procédé comprenant une prise d'images stéréo (60) avec une caméra, la prise d'images stéréo visant une vue comprenant au moins une partie de l'obstacle et du sol, les images stéréo comprenant une première image et une deuxième image, la première image et la deuxième image étant respectivement constituées d'un nombre prédéterminé de pixels de vue, chaque pixel de vue de la première image représentant un point de la vue; une rectification (62) des images stéréo pour obtenir une paire d'images rectifiées, comprenant une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée; une recherche de correspondances (63) pour les pixels de la première image rectifiée avec les pixels de la deuxième image rectifiée; une reconstruction (64) en 3 dimensions (3D) en partant du résultat de la recherche de correspondances; une projection (65) en 3 dimensions en partant du résultat de la reconstruction en 3 dimensions afin d'obtenir une carte des hauteurs (61) correspondant à la vue, la carte des hauteurs comprenant le nombre prédéterminé de pixels hauteurs, chaque pixel hauteur correspondant à un point de la vue, chaque pixel hauteur se voyant respectivement attribuer une valeur de hauteur, la valeur de hauteur étant indicative d'une distance entre un plan représentant le sol et le point de la vue représenté par le pixel hauteur concerné, la carte des hauteurs comprenant un coté inférieur et un coté supérieur, une mesure (M' P1) d'une première propriété d'un premier ensemble de pixels hauteurs de la carte des hauteurs, la première propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de hauteur correspondant aux pixels hauteurs du premier ensemble de pixels hauteurs, le premier ensemble de pixels hauteurs définissant une premier secteur (21, p1) dans la carte des hauteurs, le premier secteur étant délimitée par un permier contour, 2959852 -36- une mesure (M' ~p2)) d'une seconde propriété d'un deuxième ensemble de pixels hauteurs de la carte des hauteurs, la deuxième propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de hauteur correspondant aux pixels hauteurs du deuxième ensemble de pixels, le deuxième ensemble 5 de pixels hauteurs définissant un deuxième secteur dans la carte des hauteurs, le deuxième secteur étant délimitée par un deuxième contour, le premier contour ayant une première section sensiblement contiguë à une deuxième section du deuxième contour, et le premier secteur et le deuxième secteur étant disposés de manière relative l'un par rapport à 10 l'autre afin qu'un sous-ensemble des premiers pixels hauteurs contient des premiers pixels hauteurs situés plus vers le coté supérieur que n'importe lequel des deuxièmes pixels hauteurs, une répétition de la mesure de la première propriété et de la mesure de la seconde propriété en positionnant le premier secteur et le deuxième 15 secteur à des positions successives définies par des pixels hauteurs définis de la carte des hauteurs de manière à couvrir au moins une portion de la carte des hauteurs correspondant à une transition entre le sol et l'obstacle, une application d'un opérateur (Fl(P' P2)) pour chaque pixel hauteur défini, 20 l'opérateur effectuant une comparaison de la mesure de la première propriété et de la mesure de la deuxième propriété, une classification de chaque pixel hauteur défini en fonction du résultat de comparaison lui correspondant, en attribuant le point de la vue correspondant au pixel hauteur comme appartenant soit au sol, soit à la 25 transition entre le sol et l'obstacle, soit à l'obstacle. 2. Le procédé de la revendication 1, dans lequel dans l'étape de répétition de la mesure de la première propriété et de la mesure de la seconde propriété, les pixels hauteurs définis successifs définissent des rangées de balayage horizontal sur la carte des hauteurs, les rangées de balayage horizontal se 30 superposant du coté inférieur vers le coté supérieur pour couvrir au moins la portion. 3. Le procédé de la revendication 1 ou 2, dans lequel la portion correspond à la- 37 - totalité de la carte des hauteurs. 4. Le procédé de la revendication 1 ou 2, dans lequel la portion est déterminée par un algorithme de concentration de l'attention appliqué à l'une des images stéréo ou l'une des images rectifiées. 5. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la première propriété est la première valeur moyenne de hauteur des valeurs de hauteurs des pixels hauteurs concernés, la deuxième propriété est la deuxième valeur moyenne de hauteur des valeurs de hauteurs des pixels hauteurs concernés, la comparaison effectuée par l'opérateur consiste à déterminer une valeur absolue d'une différence entre la première valeur moyenne de hauteur et la deuxième valeur moyenne de hauteur. 6. Un procédé de détection d'un obstacle, dans lequel l'obstacle se trouve sur un sol, le procédé comprenant une prise d'images stéréo (60) avec une caméra, la prise d'images stéréo visant une vue comprenant au moins une partie de l'obstacle et du sol, les images stéréo comprenant une première image et une deuxième image, la première image et la deuxième image étant respectivement constituées d'un nombre prédéterminé de pixels de vue, chaque pixel de vue de la première image représentant un point de la vue; une première rectification (72a) selon un plan vertical des images stéréo pour obtenir une première paire d'images rectifiées selon le plan vertical, comprenant une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée, le plan vertical étant relativement vertical par rapport à un plan représentant le sol; une deuxième rectification (72b) par transformation du plan du sol des images stéréo pour obtenir une deuxième paire d'images rectifiées par transformation du plan du sol, comprenant une troisième image rectifiée et une quatrième image rectifiée; une première recherche de correspondances (73a) pour les pixels de la première image rectifiée avec les pixels de la deuxième image rectifiée; 2959852 - 38 - une deuxième recherche de correspondances (73b) pour les pixels de la troisième image rectifiée avec les pixels de la quatrième image rectifiée; une première combinaison de scores (74a) en partant du résultat de la première recherche de correspondance afin d'obtenir une carte des 5 confiances verticales (75) correspondant à la vue, la carte des confiances verticales comprenant le nombre prédéterminé de pixels confiances verticales, chaque pixel confiance verticale correspondant à un point de la vue, chaque pixel confiance verticale se voyant respectivement attribuer une valeur de confiance verticale, la valeur de confiance verticale étant 10 indicative de la confiance attribuée au fait que le point de la vue représenté par le pixel confiance verticale concerné est distinct du sol, la carte des confiances verticales comprenant un coté inférieur et un coté supérieur; une mesure d'une première propriété d'un premier ensemble de pixels 15 confiances verticales de la carte des confiances verticales, la première propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de confiances verticales du premier ensemble de pixels confiances verticales, le premier ensemble de pixels confiances verticales définissant un premier secteur (21, p1) dans la carte des confiances verticales, le premier secteur étant 20 délimité par un premier contour; une mesure d'une deuxième propriété d'un deuxième ensemble de pixels confiances verticales de la carte des confiances verticales, la deuxième propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de confiances verticales du deuxième ensemble de pixels confiances verticales, le 25 deuxième ensemble de pixels confiances verticales définissant un deuxième secteur (22, p2) dans la carte des confiances verticales, le deuxième secteur étant délimité par un deuxième contour, le premier contour ayant une première section sensiblement contiguë à une deuxième section du deuxième contour, et le premier secteur et le 30 deuxième secteur étant disposés de manière relative l'un par rapport à l'autre afin qu'un sous-ensemble des premiers pixels confiances verticales contient des premiers pixels confiances verticales plus vers le coté supérieur que n'importe lequel des deuxièmes pixels confiances verticales; 2959852 -39- une deuxième combinaison de scores (74b) en partant du résultat de la deuxième recherche de correspondance afin d'obtenir une carte des confiances horizontales (76) correspondant à la vue, la carte des confiances horizontales comprenant le nombre prédéterminé de pixels 5 confiances horizontales, chaque pixel confiance horizontale correspondant à un point de la vue, chaque pixel confiance horizontale se voyant respectivement attribuer une valeur de confiance horizontale, la valeur de confiance horizontale étant indicative de la confiance attribuée au fait que le point de la vue représenté par le pixel confiance horizontale 10 concerné fait partie du sol; une mesure d'une troisième propriété d'un troisième ensemble de pixels confiances horizontales de la carte des confiances horizontales, la troisième propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de confiances horizontales du troisième ensemble de pixels confiances 15 horizontales, le troisième ensemble de pixels confiances horizontales définissant un troisième secteur dans la carte des confiances horizontales, les pixels de confiances horizontales du troisième ensemble étant choisis pour correspondre aux points de la vue qui correspondent respectivement aux pixels de confiances verticales du premier ensemble; 20 une mesure d'une quatrième propriété d'un quatrième ensemble de pixels confiances horizontales de la carte des confiances horizontales, la quatrième propriété étant obtenue notamment à partir des valeurs de confiances horizontales du quatrième ensemble de pixels confiances horizontales, le quatrième ensemble de pixels confiances horizontales 25 définissant un quatrième secteur dans la carte des confiances horizontales, les pixels de confiances horizontales du quatrième ensemble étant choisis pour correspondre aux points de la vue qui correspondent respectivement aux pixels de confiances verticales du deuxième ensemble; 30 une répétition de la mesure de la première propriété, de la mesure de la deuxième propriété, de la mesure de la troisième propriété et de la mesure de la quatrième propriété en positionnant le premier secteur et le deuxième secteur à des position successives définies par des pixels confiances verticales définis de la carte des confiances verticales de 2959852 -40- manière à couvrir au moins une portion de la carte des confiances verticales correspondant à une transition entre le sol et l'obstacle, le troisième secteur et le quatrième secteur étant respectivement positionnés sur la carte de confiances horizontales pour correspondre aux 5 positions des premier secteur et deuxième secteur, une application d'un opérateur pour chaque pixel confiance verticale défini, l'opérateur effectuant une comparaison des mesure de la première propriété, mesure de la deuxième propriété, mesure de la troisième propriété et mesure de la quatrième propriété, en attribuant le point de la 10 vue correspondant au pixel confiance verticale comme appartenant soit au sol, soit à la transition entre le sol et l'obstacle, soit à l'obstacle. 7. Le procédé de la revendication 6, dans lequel dans l'étape de répétition de la mesure de la première propriété, de la mesure de la deuxième propriété, de la mesure de la troisième propriété et de la mesure de la quatrième propriété , les 15 pixels confiance verticales définis successifs définissent des rangées de balayage horizontal sur la carte des confiances verticales, les rangées de balayage horizontal se superposant du coté inférieur vers le coté supérieur pour couvrir au moins la portion. 8. Le procédé de la revendication 6 ou 7, dans lequel la portion correspond à la 20 totalité de la carte des confiances verticales. 9. Le procédé de la revendication 6 ou 7, dans lequel la première portion est déterminée par un algorithme de concentration de l'attention appliqué à l'une des images stéréo ou des images rectifiées. 10. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 6 à 9, dans lequel 25 la première propriété est la première valeur moyenne de confiance verticale des valeurs de confiance verticale des pixels confiances verticales concernés, la deuxième propriété est la deuxième valeur moyenne de confiance verticale des valeurs de confiance verticale des pixels confiances verticales 30 concernés, 2959852 - 41 - la troisième propriété est la troisième valeur moyenne de confiance horizontale des valeurs de confiance horizontale des pixels confiances horizontales concernés, la quatrième propriété est la quatrième valeur moyenne de confiance 5 horizontale des valeurs de confiance horizontale des pixels confiances horizontales concernés, la comparaison effectuée par l'opérateur consiste à déterminer la valeur d'une première somme de la première propriété et de la deuxième propriété, 10 d'une deuxième somme de la première propriété et de la quatrième propriété, d'une troisième somme de la troisième propriété et la deuxième propriété, et d'une quatrième somme de la troisième propriété et de la quatrième propriété, et déterminer laquelle de la première somme, deuxième somme, troisième somme ou quatrième somme est indicative de la plus grande confiance parmi toutes les sommes, et lorsque la première somme est indicative de la plus grande confiance attribuer le point de la vue comme appartenant à un obstacle, lorsque la deuxième somme est indicative de la plus grande confiance attribuer le point de la vue comme appartenant à la transition du sol à l'obstacle, lorsque la troisième somme est indicative de la plus grande confiance attribuer le point de la vue comme appartenant à une transition de l'obstacle vers le sol, et lorsque la quatrième somme est indicative de la plus grande confiance attribuer le point de la vue comme appartenant au sol. 11. Un procédé de détection d'un obstacle, dans lequel l'obstacle se trouve sur un 30 sol, le procédé comprenant une prise d'images stéréo (60) avec une caméra, la prise d'images stéréo visant une vue comprenant au moins une partie de l'obstacle et du sol, les images stéréo comprenant une image droite et une image gauche, l'image 15 20 25 2959852 - 42 - droite et l'image gauche étant respectivement constituées d'un nombre prédéterminé de pixels de vue, chaque pixel de vue de l'image droite représentant un point de la vue; une première rectification (72a) selon un plan vertical des images stéréo pour 5 obtenir une première paire d'images rectifiées (81a) selon le plan vertical, comprenant une première image droite et une première image gauche, chaque image ayant un coté orienté vers le bas et un coté opposé orienté vers le haut; une deuxième rectification (72b) par transformation du plan du sol des images 10 stéréo pour obtenir une deuxième paire d'images rectifiées (81 b) par transformation du plan du sol, comprenant une deuxième image droite et une deuxième image gauche, chaque image ayant un cotée orienté vers le bas et un cotée opposé orienté vers le haut; une obtention d'un modèle du sol (82) à partir des images stéréo pour obtenir 15 un modèle du sol (83); pour chaque pixel de l'image droite (84)(85, 91) une première projection en 3 dimensions (86) du point correspondant au pixel en se basant sur le modèle du sol (83) pour obtenir une position du point au sol (87); 20 une deuxième projection en 3 dimensions (86a) de la position du point au sol (87) pour obtenir une position du point correspondant au pixel dans l'image gauche (88a); une obtention d'une position du point correspondant au pixel dans la première image (88b); 25 une troisième rectification (89b) par transformation du plan du sol appliquée à la position du point dans l'image droite (88b) pour obtenir la première position correspondante (81 bR) dans la deuxième image droite (81 b), et appliquée à la position du point dans l'image gauche (88a) pour obtenir la deuxième position 30 correspondante (81 bL) dans la deuxième image gauche (81b); une quatrième rectification (89a) selon un plan vertical appliquée à la position du point dans l'image droite (88b) pour obtenir la troisième position correspondante (81 aR) dans la première image droite (81 a), et appliquée à la position du point dans l'image gauche (88a) pour 5 10 15 20 25 30 2959852 - 43 - obtenir la quatrième position correspondante (81 aL) dans la première image gauche (81a); une première mesure (92a) de confiance verticale (90a) en effectuant un premier score de corrélation (SDAM(pl)) entre un premier secteur de points (p1) dans la première image droite (81a) au dessus de la troisième position correspondante (81 aR) et un deuxième secteur de points (pi) correspondant au premier secteur de points dans la première image gauche (81 a) au dessus de la quatrième position correspondante (81 aL); une deuxième mesure (92a) de confiance verticale (90a) en effectuant un deuxième score de corrélation (SDAM(p2)) entre un troisième secteur de points (p2) dans la première image droite en dessous de la troisième position correspondante (81 aR) et un quatrième secteur de points (p2) correspondant au troisième secteur de points dans la première image gauche (81 a) au dessous de la quatrième position correspondante (81 aL); une première mesure (92b) de confiance horizontale (90b) en effectuant un troisième score de corrélation (SDAN(pi )) entre un cinquième secteur de points (pi) correspondant au premier secteur de points dans la deuxième image droite (81 b) au dessus de la première position correspondante (81 bR) et un sixième secteur de points correspondant au cinquième secteur de point dans la deuxième image gauche (81 b) au dessus de la deuxième position correspondante 81 bL; une deuxième mesure (92b) de confiance horizontale (90b) en effectuant un quatrième score de corrélation (SDAN(p2)) entre un septième secteur de points correspondant au troisième secteur de points dans la deuxième image droite (81 b) au dessous de la première position correspondante (81 bR) et un hutième secteur de points correspondant au septième secteur de points dans la deuxième image gauche (81 b) en dessous de la deuxième position correspondante (81 bL); une application d'un opérateur (93), l'opérateur effectuant une comparaison des valeurs provenant des première et deuxième 2959852 -44- mesures de confiance verticale et des première et deuxième mesures de confiance verticale, et attribuant le pixel comme (80a) appartenant soit au sol, soit à la transition entre le sol et l'obstacle, soit à l'obstacle. 5