Brevet FR3018249A1 — publié le 20150911

"Procédé et dispositif de contrôle de conduite d'un véhicule" L'invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle de conduite d'un véhicule, un programme d'ordinateur pour mettre en oeuvre le procédé et un véhicule automobile équipé du dispositif de contrôle de conduite. Le document EP2160313 divulgue par exemple déjà un dispositif et un procédé d'aide à la conduite de véhicule et le véhicule ainsi équipé. Le procédé divulgué s'appuie sur des distributions statistiques, chacune associée à une quantité différente d'erreurs de prédiction d'angle volant. Une distribution statistique y est mise à jour en relation avec une occurrence de classe par ajout de l'inverse de la quantité associée à la distribution puis multiplication par un facteur d'oubli de façon à amoindrir l'effet des occurrences au fur et à mesure de leur ancienneté. Ceci permet de mettre à jour la distribution statistique de façon simple sans avoir à mémoriser les occurrences précédentes en quantité associée avec la distribution statistique. A chaque mise à jour, le procédé exploite des grandeurs entropiques calculées par sommations de logarithmes de chaque densité d'occurrence au sein de la distribution. De nombreux problèmes sont posés par l'état antérieur de la technique, notamment celui de nécessiter un nombre considérable d'opérations à chaque cycle de mise à jour en temps réel. Les économies de ressources en termes de traitement de données, inhérentes aux ordinateurs embarqués sur des véhicules, amènent des contraintes supplémentaires pour apporter des solutions industrielles à ces problèmes. Pour remédier aux problèmes de l'état antérieur de la technique, l'invention a pour objet un procédé de contrôle de conduite d'un véhicule comprenant une étape de déclenchement automatique d'une action sur le véhicule lorsqu'au moins un seuil est dépassé par une grandeur entropique sur une ou plusieurs distributions de densités d'occurrences de classes d'état du véhicule, caractérisé en ce qu'il comprend des étapes consistant à : - générer à un instant courant une variation de grandeur entropique en fonction d'une première densité d'occurrence évaluée à un instant précédent l'instant courant d'une classe d'état détectée audit instant courant et d'une deuxième densité d'occurrence évaluée à l'instant courant de ladite classe d'état détectée audit instant courant ; - quantifier ladite grandeur entropique à l'instant courant en ajoutant la variation de grandeur entropique générée à une valeur de ladite grandeur entropique quantifiée à l'instant précédent et multipliée par un facteur de proportionnalité inférieur ou égal à l'unité. Avantageusement, le procédé comprend des étapes consistant à : - calculer par distribution de densités d'occurrences de classes d'état, un logarithme de la première densité d'occurrence évaluée à l'instant précédent de la classe d'état détectée audit instant courant ; - multiplier ladite première densité d'occurrence par au moins ledit logarithme pour générer à l'instant courant la variation de grandeur entropique. Avantageusement aussi, le procédé comprend des étapes consistant à : - calculer par distribution de densités d'occurrences de classes d'état, un logarithme de la deuxième densité d'occurrence évaluée à l'instant courant de la classe d'état détectée audit instant courant ; - multiplier ladite première densité d'occurrence par au moins ledit logarithme pour générer à l'instant courant la variation de grandeur entropique. Particulièrement ladite grandeur entropique est une entropie relative entre une première distribution de densités d'occurrences de classes d'état à long terme et une deuxième distribution de densités d'occurrences de classes d'état à court terme. Particulièrement aussi ladite grandeur entropique est une différence entre une première entropie d'une première distribution de densités d'occurrences de classes d'état à long terme et une deuxième entropie d'une deuxième distribution de densités d'occurrences de classes d'état à court terme. Plus particulièrement ledit facteur de proportionnalité est une constante obtenue en retranchant à l'unité, l'inverse du nombre d'écarts qui représentent un échantillon augmenté d'une unité. L'invention a aussi pour objet un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'invention lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. L'invention a encore pour objet un dispositif de contrôle de conduite d'un véhicule au moyen d'un capteur de paramètre représentatif d'un état du véhicule, caractérisé en ce qu'il comprend un ordinateur embarqué sur lequel est installé un programme selon l'invention. L'invention a enfin pour objet un véhicule automobile caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif selon l'invention. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaitront au cours de la lecture de la description détaillée qui va suivre pour la compréhension de laquelle on se reportera aux dessins annexés parmi lesquels : - la figure 1 est un schéma qui représente un dispositif de contrôle de conduite d'un véhicule conforme à l'invention ; - les figures 2 à 4 sont des organigrammes qui montrent des étapes de procédés conformes à l'invention. Dans la suite de la description, des éléments présentant une structure identique ou des fonctions analogues seront désignés par un même numéro de référence. La figure 1 montre un véhicule 12 équipé de manière conventionnelle de roues avant 21, de roues arrière 22 et d'un volant 9 de direction pour braquer les roues avant 21 par l'intermédiaire d'une colonne de direction 8. Le dispositif de l'invention comporte un capteur 11 monté de préférence mais non nécessairement sur la colonne de direction 8 pour indiquer à un ordinateur embarqué 10 un angle de braquage a commandé à partir du volant 9. L'ordinateur embarqué 10 est connecté par ailleurs directement ou indirectement à des moyens d'action sur le véhicule, notamment des moyens d'alarme comme par exemple un haut-parleur 13 capable d'émettre un son propice à un réveil du conducteur du véhicule en cas de distraction de ce dernier détectée par l'ordinateur embarqué 10. Pour détecter une distraction du conducteur, l'ordinateur embarqué 10 est agencé pour pouvoir exécuter un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes de procédé expliquées à présent. La figure 2 montre des étapes de procédé dans lesquelles on détermine une classe de répartition statistique à laquelle appartient un écart PE(n) entre une prédiction de paramètre représentatif du contrôle du véhicule par le conducteur et une valeur effectivement observée de ce paramètre, générée en temps réel par d'autres étapes du procédé. Le paramètre représentatif est par exemple un angle de rotation du volant de direction du véhicule mesuré par le capteur 11 ou un écart de trajectoire mesuré au moyen d'une caméra 14 orientée vers la chaussée et associée à un appareil de reconnaissance d'image, connus par ailleurs dans les systèmes de suivi de trajectoire. Les autres étapes du procédé pour générer en temps réel l'écart PE(n), ne sont pas décrites en détail car de nombreux modes de mise en oeuvre peuvent être envisagés sans sortir du cadre de l'invention. Dans une variante où on reprendrait les étapes décrites dans le document EP2160313, on rappelle simplement que l'écart PE(n) de prédiction y est calculé à un instant n courant en faisant une différence entre une valeur d'angle prédite et la valeur a d'angle volant mesurée au moyen du capteur 11 à l'instant n, et transmise au calculateur 10 sur un réseau CAN par exemple toutes les 50 ms. La valeur d'angle prédite est obtenue par exemple dans le calculateur 10 au moyen d'un filtre récursif recevant en entrée les valeurs précédemment mesurées de l'angle volant. Le filtre récursif, réalisé au moyen d'un développement limité de Taylor à l'ordre 2, correspond à un filtre passe haut dont la fréquence de coupure est située par exemple mais non nécessairement aux alentours de 0,6 Hz. Dans une variante où on utiliserait un suivi de trajectoire comme par exemple mais non nécessairement celui décrit dans le document W02014/006327 ou basé sur le document EP1235052, la valeur d'angle prédite pourrait être directement déduite de la valeur d'angle volant qui est nécessaire pour assurer le maintien du véhicule dans la voie. L'ordinateur embarqué calculerait alors l'écart PE(n) entre la valeur déterminée par le suivi de trajectoire et la valeur d'angle volant effectivement appliquée par le conducteur du véhicule. Le but des étapes décrites en référence à la figure 2, est de calculer en temps réel une ou plusieurs distributions de densités de probabilités par classes, par exemple une première distribution de densités de probabilités Pi (c) sur un échantillon de N1 écarts PE(n) reçus précédemment à l'instant courant et/ou une deuxième distribution de densités de probabilités P2(c) sur un échantillon de N2 écarts PE(n) reçus précédemment à l'instant courant. Particulièrement, une grande valeur attribuée à N1 donne une distribution à long terme et une petite valeur attribuée à N2 donne une distribution à court terme. Une densité d'occurrence est une quantité tangible mesurable qui est celle utilisée dans le cadre du procédé. Cependant la nécessité de grands nombres d'échantillons doit être traitée de façon réalisable par un calculateur tel que l'ordinateur embarqué du véhicule. L'ensemble des classes de répartition comprend généralement un nombre N, de classes indicées de 1 à Nc. A partir d'une étape 100 de veille, chaque réception d'écart PE(n) valide une transition 101 qui active une étape 102 dans laquelle un indice c de classe, est initialisé à 1. La classe d'indice c=1, regroupe les écarts PE(n) inférieurs à un seuil haut d'erreur PE(1), ici négatif, par exemple égal à -5a de sorte que la première classe regroupe les écarts compris entre -00 et -5a. Tant que l'écart PE(n) vérifie une condition Q2 qui est celle d'être supérieur au seuil haut d'écart PE(c) relatif à la classe d'indice c scruté, une transition 103 ainsi validée active une étape 104 dans laquelle au moins une densité d'occurrences est mise à jour avant de passer à la classe d'indice suivant c+1. En appliquant l'hypothèse ergodique selon laquelle l'évolution d'apparition des classes au cours du temps apporte la même information qu'un ensemble de réalisations sur un ensemble de N1 ou N2 échantillons, on assimile ici chaque densité d'occurrences Pi (c), P2(c) à la fréquence d'occurrences de la classe sur un échantillon de N1, N2 écarts PE(n) reçus précédemment à l'instant courant. Lorsque la classe d'indice c scruté n'est pas la classe de l'écart PE(n), la densité d'occurrence Pi(c), respectivement P2(c) sur un échantillon de N1, respectivement N2 écarts PE(n), est multipliée dans l'étape 104 par un facteur d'oubli K1, respectivement K2 tel que : =1- y N N, +1 et/ou K2 =1- 2 +1 Lorsque la condition Q2 n'est pas vérifiée, une transition 109 active une étape 110 pour laquelle la dernière valeur de c positionnée dans l'étape 102 ou en fin de l'étape 104, signifie que l'écart PE(n) est inférieur au seuil haut PE(c) de la classe courante et supérieur au seuil haut PE(c-1) de la classe précédente si elle existe. La dernière classe d'indice N, a son seuil haut d'écart positionné à + po . Pour éviter d'avoir à vérifier la condition Q2 relative à ce seuil haut non borné, on peut prévoir une transition 105 validée à la suite de l'étape 104 par une condition Q3 qui est celle d'une classe courante d'indice c précédant la dernière classe d'indice Nc. La condition Q3 non vérifiée, valide alors une transition 107 qui active l'étape 110 dans laquelle l'inverse du nombre d'écarts échantillonnés 1/Ni, respectivement 1/N2 est ajouté à la densité d'occurrences Pi (c), respectivement P2(c) avant d'en multiplier le résultat par le facteur d'oubli K1, respectivement K2 pour quantifier la densité d'occurrences de l'écart PE(n). A l'issue de l'étape 110, une transition 111 est validée lorsqu'il reste encore des classes au-delà de celle de l'écart courant PE(n) dont l'occurrence à l'instant courant n a fait augmenter la densité, en d'autres termes lorsque l'indice c de classe de l'étape 110, n'est pas la dernière classe d'indice 1\1,, c'est-à-dire lorsque la condition Q3 est vérifiée. Chaque validation de la transition 111 active une étape 112 dans laquelle la classe suivante d'indice c+1 scruté n'est pas la classe de l'écart PE(n). La densité d'occurrences Pi(c), respectivement P2(c) sur un échantillon de N1, respectivement N2 écarts PE(n), est alors multipliée dans l'étape 112 par le facteur d'oubli K1, respectivement K2 tel qu'expliqué ci-dessus pour l'étape 104. Dès que la condition Q3 est non vérifiée à la suite de l'étape 110, une validation de transition 113 active récursivement l'étape 100 de veille avec pour effet de conserver en mémoire une somme unitaire des densités d'occurrences. La mémoire peut être initialisée à chaque démarrage du véhicule avec une distribution de densités a priori, par exemple une gaussienne, ou avec la dernière distribution de densités mémorisée avant un arrêt précédent du véhicule. La distribution statistique {P(ci)}Nci obtenue par les étapes de procédé de la figure 2, permet de calculer en temps réel une valeur d'entropie H, représentative d'un niveau de dispersion des écarts de prédiction d'autant plus élevé que la valeur d'entropie est haute. On rappelle que, de manière connue, la valeur d'entropie H d'une distribution statistique est calculée au moyen de la formule de thermodynamique statistique suivante : H :=-1:_iNc P(ci)logivc[P(ci)1 Le degré de perturbation ainsi mesuré par l'entropie H, permet de détecter la distraction du conducteur. Une entropie proche de zéro reflète une forte concentration du conducteur. La distraction du conducteur peut alors être détectée lorsque la valeur d'entropie H dépasse un seuil S qui se base par exemple sur des études comportementales préalables, sur des expériences ou d'autres manières. La concentration du conducteur est représentative de sa faculté à anticiper l'état de conduite du véhicule. On pourrait ainsi aussi envisager d'appliquer le procédé de contrôle de conduite de véhicule ici décrit à un système de conduite autonome en pilotage automatique pour vérifier l'acuité des capteurs, des conditions environnementales plus adaptées à repasser en mode manuel ou une surcharge passagère de l'ordinateur embarqué nécessitant un délestage de certaines tâches logicielles secondaires. L'avantage d'un seuil Sf fixé de manière prédéterminée est dans la facilité de mise en oeuvre qui par conséquent permet des économies en termes de ressources de traitement de données. Cependant, un seuil Sf fixe sur l'entropie n'est pas nécessairement adapté à un large échantillon de conducteurs (pilotes ou conducteurs novices), de profils routiers (chemins chaotiques ou tortueux) ou autres. Les distributions statistiques multiples obtenues par les étapes de procédé de la figure 2, permettent de calculer en temps réel une ou plusieurs valeurs d'entropie relative RH, représentative(s) de niveaux comparables les unes aux autres de plusieurs dispersions des écarts de prédiction. Notamment la distribution {P1(ci)}N1 à long terme de longueur N1 est plus représentative d'une nature de conducteur attentif ou distrait, d'un profil routier régulier ou tortueux que ne l'est un seuil fixé a priori. La distribution {P2(ci)}N1 à court terme de longueur N2 est alors représentative du comportement du conducteur ou de conditions perturbées de circulation. On rappelle que, de manière connue, la valeur d'entropie relative RH de deux distributions statistiques est calculée au moyen de la formule de thermodynamique statistique suivante : RH :=1:_Nc P2(ci) log Nc [P2(ci) / Pl(c i)1 Le degré de perturbation ainsi mesuré par l'entropie relative RH, permet de détecter la distraction du conducteur de manière auto adaptative au conducteur, au profil routier ou à d'autres contextes, en la comparant à un seuil Sr prédéterminé. Il est possible de calculer les grandeurs entropiques H, RH de manière conventionnelle en calculant à chaque cycle de scrutation une quantité N, de logarithmes des probabilités ou densités d'occurrences P(ci) et de multiplications de chaque logarithme obtenu par la probabilité ou densité d'occurrence correspondante puis une somme des produits obtenus, conduisant ainsi à 3Nc+1 opérations pour un calcul d'entropie et à 4Nc+1 opérations pour un calcul d'entropie relative. Les étapes décrites à présent en référence aux figures 3 et 4 ont pour but de soulager la charge de l'ordinateur embarqué en réduisant le nombre d'opérations exécutées en temps réel, notamment le nombre d'opérations logarithmiques qui sont fortes consommatrices de ressources. Sur la figure 4, l'étape 215 du procédé de contrôle de conduite du véhicule, consiste à déclencher automatiquement une action sur le véhicule lorsqu'un seuil Sd et/ou Sr est dépassé par une grandeur entropique H1, H2, RH. L'action peut consister en une émission de message sonore sur un ou plusieurs haut-parleurs 13 et/ou d'alarme visuelle sur le tableau de bord du véhicule pour inciter le conducteur à reprendre en main son véhicule, en une prise de contrôle total ou partiel sur la rotation du volant par exemple au moyen de la direction assistée, voire en un ralentissement du véhicule en agissant sur le régime moteur ou les freins. Dans une première variante de réalisation où la grandeur entropique représente la seule entropie H2, l'étape 215 est activée lorsqu'une transition 211 est validée par une condition Q5 selon laquelle la valeur d'entropie H2 est supérieure à un seuil Sd égal dans ce cas au seuil Sf mentionné ci-dessus. Une transition 213, validée lorsque la condition Q5 n'est pas vérifiée, reboucle sur une transition 201 en attente d'une nouvelle détection de classe d'état du véhicule. En d'autres termes, aucune action n'est alors enclenchée par le procédé tant que la valeur d'entropie H2 n'est pas supérieure au seuil Sf. L'entropie H2 est quantifiée à l'instant courant n, en amont de la transition 211, dans une étape 209 en ajoutant une variation AH2 d'entropie à l'entropie H2, telle qu'elle a été quantifiée à un instant précédent n-1, après l'avoir multipliée par un facteur de proportionnalité inférieur ou égal à l'unité. A titre illustratif, pour quantifier l'entropie H2 plus spécifiquement en accord avec l'évaluation de la distribution de densités d'occurrences de classes telle que décrite ci-dessus, le facteur de proportionnalité est égal au facteur d'oubli K2 =1 N2 +1. En d'autres termes, le facteur de proportionnalité est alors obtenu en retranchant à l'unité, l'inverse du nombre N2 d'écarts qui représentent un échantillon augmenté d'une unité. La variation AH2 d'entropie comprend essentiellement deux termes. Un premier terme « K2.[P2(c).[C2+ A2]- C2] » généré en étape 203 est principalement fonction d'une première densité d'occurrence P2(c) de la classe d'état c détectée à l'instant courant n, telle qu'elle a été évaluée à l'instant n-1 précédant l'instant courant. On dénombre dans l'étape 203 quatre opérations nécessaires pour générer ce premier terme, une addition de constante C2 à une variable A2, une multiplication de la somme obtenue par la première densité d'occurrence P2(c), une soustraction de la constante C2 au produit obtenu et enfin une multiplication de la différence obtenue par le facteur de proportionnalité IC2. La constante C2, mémorisée ou initialisée par exemple dans une étape 200 exécutée uniquement au démarrage du procédé, est égale au logarithme à base N, du facteur de proportionnalité IC2. La variable A2, égale au logarithme à base N, de la première densité d'occurrence P2(c), calculé dans une étape 202 activée lorsque la transition 201 est validée à chaque cycle d'exécution temps réel du procédé. Un deuxième terme « P2(c)-B2 » généré en étape 207 est principalement fonction d'une deuxième densité d'occurrence P2(c) de la classe d'état c détectée à l'instant courant n, telle qu'elle est évaluée à l'instant n courant. On dénombre dans l'étape 207 une opération nécessaire pour générer ce deuxième terme, à savoir une multiplication de la deuxième densité d'occurrence P2(c) à une variable B2. A cette opération s'ajoute une soustraction du produit obtenu au premier terme pour finir de générer la variation AH2 d'entropie. La variable B2, égale au logarithme à base N, de la deuxième densité d'occurrence P2(c), calculé dans une étape 206 activée comme les étapes 202, 203, 207, 209, à chaque cycle d'exécution temps réel du procédé. On remarque qu'un nombre constant d'opérations ré-exécutées périodiquement en temps réel, indépendant du nombre N, de classes, suffit à chaque instant courant n pour quantifier l'entropie H2. Ce nombre d'opérations est ici égal à dix en compilant l'opération logarithmique de l'étape 202, les quatre opérations de l'étape 203, l'opération logarithmique de l'étape 206, les deux opérations de l'étape 207 et les deux opérations de l'étape 209. Il est possible d'économiser l'opération de multiplication de l'étape 209 par mise en facteur commun avec la dernière multiplication de l'étape 203, ramenant ainsi le nombre d'opérations à neuf. En comparant ce nombre d'opérations aux 3N,+1 opérations nécessaires en appliquant usuellement à chaque cycle la formule de définition de l'entropie, on constate que le procédé permet d'économiser des ressources de traitement numérique dès que le nombre de classes est supérieur à trois. Même pour trois classes, le procédé est déjà intéressant car il permet de réduire à deux le nombre d'opérations logarithmiques, à savoir un logarithme unique par distribution de densités d'occurrences de classes d'état à l'instant courant et un logarithme unique par distribution de densités d'occurrences de classes d'état à l'instant précédant l'instant courant au lieu d'autant de logarithmes qu'il existe de densités d'occurrences de classes d'état dans une distribution. D'autre part, une distribution statistique représentative nécessite un nombre de classes nettement supérieur à trois. Pour neuf classes, on peut ainsi passer de vingt-huit opérations par calcul conventionnel à neuf opérations par les étapes du procédé, réalisant ainsi une économie des deux tiers des ressources de traitement temps réel de l'ordinateur embarqué pour la quantification de l'entropie. Dans une deuxième variante de réalisation où la grandeur entropique représente l'entropie relative RH, l'étape 215 est activée lorsqu'une transition 212 est validée par une condition Q4 selon laquelle la valeur d'entropie relative RH est supérieure à un seuil Sr. Une transition 214, validée lorsque la condition Q4 n'est pas vérifiée, reboucle sur la transition 201 en attente d'une nouvelle détection de classe d'état du véhicule. En d'autres termes, aucune action n'est alors enclenchée par le procédé tant que la valeur d'entropie relative RH n'est pas supérieure au seuil Sr. L'entropie relative RH est quantifiée à l'instant courant n, en amont de la transition 212, dans une étape 210 en ajoutant une variation ARH d'entropie relative à l'entropie relative RH, telle qu'elle a été quantifiée à un instant précédent n-1, après l'avoir multipliée par un facteur de proportionnalité inférieur ou égal à l'unité. A titre illustratif, pour quantifier l'entropie relative RH plus spécifiquement en accord avec l'évaluation de la distribution de densités d'occurrences de classes telle que décrite ci-dessus, le facteur de proportionnalité est égal au facteur d'oubli K2 = 1-1\12 +1. En d'autres termes, le facteur de proportionnalité est alors/obtenu en retranchant à l'unité, l'inverse du nombre N2 d'écarts qui représentent un échantillon augmenté d'une unité. La variation ARH d'entropie relative comprend essentiellement deux termes. Un premier terme « K2.[P2(c).[Ci+ Al-C2-A21 - C1- C21 » généré en étape 204 est principalement fonction de deux premières densités d'occurrence Pi(c) & P2(c) de la classe d'état c détectée à l'instant courant n, telle qu'elles ont été évaluées à l'instant n-1 précédant l'instant courant. On dénombre dans l'étape 204 sept opérations nécessaires pour générer ce premier terme, une addition de constante C1 à une variable A1, une addition de constante C2 à une variable A2, une soustraction de la deuxième somme à la première obtenue, une multiplication de la différence obtenue par la première densité d'occurrence P2(c), une soustraction de la constante C1 et une addition de la constante C2 au produit obtenu et enfin une multiplication de la combinaison linéaire ainsi obtenue par le facteur de proportionnalité K2. Les constantes C1 et C2, mémorisées ou initialisées par exemple dans une étape 200 exécutée uniquement au démarrage du procédé, sont respectivement égales au logarithme à base N, du facteur de proportionnalité K1 et au logarithme à base N, du facteur de proportionnalité IC2. Les variables Al et A2, respectivement égales au logarithme à base N, de la première densité d'occurrence Pi(c) et au logarithme à base N, de la première densité d'occurrence P2(c), calculés dans une étape 204 activée lorsque la transition 201 est validée à chaque cycle d'exécution temps réel du procédé. Un deuxième terme « P2(c)161-1321» généré en étape 208 est principalement fonction d'une deuxième densité d'occurrence Pi(c) à long terme et d'une deuxième densité d'occurrence P2(c) à court terme de la classe d'état c détectée à l'instant courant n, telle qu'elles sont évaluées à l'instant n courant. On dénombre dans l'étape 208 deux opérations nécessaires pour générer ce deuxième terme, à savoir une soustraction d'une variable B2 à une variable B1 et une multiplication de la deuxième densité d'occurrence P2(c) par la différence obtenue. A ces opérations s'ajoute une soustraction du produit obtenu au premier terme pour finir de générer la variation ARH d'entropie relative. Les variables B1 et B2, égales respectivement au logarithme à base N, de la deuxième densité d'occurrences Pi(c) et au logarithme à base N, de la deuxième densité d'occurrences P2(c), calculés dans l'étape 206 activée comme les étapes 202, 204, 208, 210, à chaque cycle d'exécution temps réel du procédé. On remarque qu'un nombre constant d'opérations ré-exécutées périodiquement en temps réel, indépendant du nombre N, de classes, ici aussi suffit à chaque instant courant n pour quantifier l'entropie relative RH. Ce nombre d'opérations est ici égal à seize en compilant les deux opérations logarithmiques de l'étape 202, les sept opérations de l'étape 204, les deux opérations logarithmiques de l'étape 206, les trois opérations de l'étape 208 et les deux opérations de l'étape 210. Il est possible d'économiser l'opération de multiplication de l'étape 210 par mise en facteur commun avec la dernière multiplication de l'étape 204, ramenant ainsi le nombre d'opérations à quinze. En comparant ce nombre d'opérations aux 41\1,-F1 opérations nécessaires en appliquant usuellement à chaque cycle la formule de définition de l'entropie, on constate que le procédé permet d'économiser des ressources de traitement numérique dès que le nombre de classes est supérieur à trois. Même pour trois classes, le procédé est déjà intéressant car il permet de réduire à quatre le nombre d'opérations logarithmiques, à savoir un logarithme unique par distribution de densités d'occurrences de classes d'état à l'instant courant et un logarithme unique par distribution de densités d'occurrences de classes d'état à l'instant précédant l'instant courant au lieu d'autant de logarithmes qu'il existe de densités d'occurrences de classes d'état dans deux distributions. D'autre part, une distribution statistique représentative nécessite un nombre de classes nettement supérieur à trois. Pour neuf classes, on peut ainsi passer de trente-sept opérations par calcul conventionnel à seize opérations par les étapes du procédé, réalisant ainsi une économie de plus de la moitié des ressources de traitement temps réel de l'ordinateur embarqué pour la quantification de l'entropie relative. Dans une troisième variante de réalisation telle que représentée sur la figure 4 où deux grandeurs entropiques représentent l'une différence d'entropie H2-H1, et l'autre l'entropie relative RH, l'étape 215 est activée lorsque la transition 212 est validée par la condition Q4 et que la transition 211 est validée par une condition Q5 selon laquelle la différence d'entropie H2-H1 est supérieure à un seuil Sd égal dans ce cas à une valeur positive ou nulle pour vérifier que l'entropie H2 à court terme n'est pas inférieure à l'entropie H1 à long terme, de façon à assurer la représentativité de l'entropie relative RH. Les transitions 213 et 214, validées lorsque l'une ou l'autre des conditions Q4, Q5 n'est pas vérifiée, reboucle sur la transition 201 en attente d'une nouvelle détection de classe d'état du véhicule. En d'autres termes, aucune action n'est alors enclenchée par le procédé tant que la valeur d'entropie relative RH n'est pas supérieure au seuil Sr avec une entropie à court terme supérieure à l'entropie à long terme. Pour quantifier la différence d'entropies, l'entropie H1 est quantifiée à l'instant courant n, en amont de la transition 211, dans l'étape 209 en ajoutant une variation AH, d'entropie à l'entropie H1, ici encore telle qu'elle a été quantifiée à un instant précédent n-1, après l'avoir multipliée par un facteur de proportionnalité inférieur ou égal à l'unité. A titre illustratif, pour quantifier l'entropie H1 plus spécifiquement en accord avec l'évaluation de la distribution de densités d'occurrences de classes telle que décrite ci-dessus, le facteur de proportionnalité est égal au facteur d'oubli K1 =1- N +1' En d'autres termes, le facteur de proportionnalité est alors obtenu en retranchant à l'unité, l'inverse du nombre N1 d'écarts qui représentent un échantillon augmenté d'une unité. La variation AH, d'entropie comprend essentiellement deux termes. Un premier terme « Ki.[Pi(c).[Ci+ » généré en étape 203 est principalement fonction d'une première densité d'occurrence NO de la classe d'état c détectée à l'instant courant n, telle qu'elle a été évaluée à l'instant n-1 précédant l'instant courant. On dénombre dans l'étape 203 quatre opérations supplémentaires nécessaires pour générer ce premier terme, une addition de la constante C1 à la variable A1, une multiplication de la somme obtenue par la première densité d'occurrence Pi(c), une soustraction de la constante C1 au produit obtenu et enfin une multiplication de la différence obtenue par le facteur de proportionnalité K1. Un deuxième terme « Pi(c).Bi » généré en étape 207 est principalement fonction d'une deuxième densité d'occurrence Pi(c) de la classe d'état c détectée à l'instant courant n, telle qu'elle est évaluée à l'instant courant n. On dénombre dans l'étape 207 une opération nécessaire pour générer ce deuxième terme, à savoir une multiplication de la deuxième densité d'occurrence Pi(c) à la variable B1. A cette opération s'ajoute une soustraction du produit obtenu au premier terme pour finir de générer la variation AH, d'entropie. On remarque qu'un nombre constant d'opérations ré-exécutées périodiquement en temps réel, indépendant du nombre N, de classes, suffit à chaque instant courant n pour quantifier la différence d'entropie H2-H1. Sachant que les opérations des étapes 202 et 206 déjà utilisées pour les étapes 204 et 208 n'ont pas à être ré-exécutées pour les étapes 203 et 207, ce nombre d'opérations est ici égal à seize en compilant les huit opérations de l'étape 203, les quatre opérations de l'étape 207 et les quatre opérations de l'étape 209. Il est possible d'économiser les opérations de multiplication de l'étape 209 par mise en facteur commun avec les dernières multiplications de l'étape 203, ramenant ainsi le nombre d'opérations à quinze compte tenu de la soustraction de l'entropie à long terme de l'entropie à court terme. Le nombre total d'opérations, obtenu en ajoutant le nombre d'opérations pour arriver à la transition 211 à celui pour arriver à la transition 212, on constate un nombre optimal d'opérations de quinze plus seize, soit trente-et-une opérations. En comparant ce nombre optimal d'opérations aux 10N,+4 opérations nécessaires en appliquant usuellement à chaque cycle les formules de définition de l'entropie, de la différence d'entropie et de l'entropie relative, on constate que le procédé permet d'économiser des ressources de traitement numérique dès que le nombre de classes est un nombre impair supérieur à un. En d'autres termes, une mise à jour de l'entropie est possible en exploitant les formules suivantes : N, ln[pk (n)] Hpk(n)= , pk ln(9) i(n). ' Hpk(n) = Kk.flpk(n -1) - Kk. ln Kk Arlp k(n) =1 Aflp k (n) = Kk .pkj(n -1).14K k.pkj(n -1)]- p (n).1n[p k (n)] Pour k=2 flp 2(0 = K 2-fIP 2(n -1) - K2. ln K2 + Atip 2(n) ALIP2(n) = K 2-P2, (n -1).14K 2.P 2,, (n -11- P2,, (0.1n[p (n)] Soit avec les notations utilisées ici N,ln[p2~(n)] HP 2(n) = p2 ,(n). i=1 1n(9) Îlp 2(n) = K 2. Îlp 2(n -1) - K2 .1n K2 + Aiip2 (n) avec 30 K2=1/(1+1/N2) Afip2 (n) = K2. p2 (c -1).1n[K2.p2 (c -1)]- p2 (c).1n[p2 (c)] en nommant p2 (c -1) la densité d'occurrences de la classe c à l'instant n-1 qui, on le comprendra ici, reste la même aux instants n et n-1. De même pour l'entropie relative RHp(n) = Rflp(n).sign(Dflp(n)). 1 ln(9) elp(n) = Ki.elp(n -1) - Ki. ln + Aelp(n) ARflp(n) = K i.p,, (n -1).ln K3.1931(n -1) K1.p1(n -1) p (n) p (n) p (n). ln Ce qui devient avec les notations utilisées ici RHp(n) = elp(n).sign(H2(n) - H ,(n)). 11,1(1 9) RI-2p(n) = K2.Rflp(n -1)- K2.1n -KK1 + Aelp(n) ARI-2 p (n) = K2.p2(c -1).ln Ki.p,(c -1) K2.p2 (c -1) p1(c) p2 (c) P2 (C).1il Pour neuf classes, on peut ainsi passer de quatre-vingt-quatorze opérations par calcul conventionnel à trente-et-une opérations par les étapes du procédé, réalisant ainsi une économie de plus des des deux tiers des ressources de traitement temps réel de l'ordinateur embarqué pour la quantification des grandeurs entropiques. Les étapes de la figure 4 peuvent être exécutées après avoir évalué l'ensemble de la distribution par les étapes du graphe de la figure 2. La validation de la transition 201 est alors commune avec celle de la transition 113 à l'instant courant n. Cependant cela nécessite de mémoriser l'ensemble de la distribution à l'instant précédent n-1 car il est impossible de prédire à l'instant n-1 quelle sera la classe d'état du véhicule qui sera détectée à l'instant n. Les étapes de la figure 3 sont identiques à celles de la figure 2 sauf en ce qui concerne l'étape 110 dans laquelle un signal de synchronisation Sync est mis à un pour indiquer que la classe c est la classe d'état détectée à l'instant courant n. Le signal de synchronisation est alors utilisé pour valider la transition 201 de la figure 4 et c'est subséquemment dans une étape 205, entre l'étape 202 et l'étape 206, que la ou les densités d'occurrences de la classe détectée, est ou sont mises à jour comme expliquées ci-dessus en référence à la figure 2. De la sorte, les densités d'occurrences utilisées dans l'étape 202 sont naturellement celles de l'instant n-1 sans avoir à prévoir une persistance spéciale de la distribution de densités d'occurrences de l'instant précédent après élaboration de la distribution de densités d'occurrences de l'instant courant. REVENDICATIONS1. Procédé de contrôle de conduite d'un véhicule comprenant une étape (215) de déclenchement automatique d'une action sur le véhicule lorsqu'au moins un seuil (Sd, Sr) est dépassé par une grandeur entropique (H1, H2, RH) sur une ou plusieurs distributions de densités d'occurrences de classes d'état du véhicule, caractérisé en ce qu'il comprend des étapes consistant à : - générer (203, 204, 207, 208) à un instant courant une variation (AH1, AH2, ARH) de grandeur entropique en fonction d'une première densité d'occurrence évaluée à un instant précédent l'instant courant d'une classe d'état détectée audit instant courant et d'une deuxième densité d'occurrence évaluée à l'instant courant de ladite classe d'état détectée audit instant courant ; - quantifier (209, 210) ladite grandeur entropique (H1, H2, RH) à l'instant courant en ajoutant la variation (AHi, AH2, ARH) de grandeur entropique générée à une valeur de ladite grandeur entropique (H1, H2, RH) quantifiée à l'instant précédent et multipliée par un facteur de proportionnalité (K1, K2) inférieur ou égal à l'unité. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend des étapes qui comportent des opérations consistant à : - calculer (202) par distribution de densités d'occurrences de classes d'état, un logarithme de la première densité d'occurrence évaluée à l'instant précédent de la classe d'état détectée audit instant courant ; - multiplier (203, 204) ladite première densité d'occurrence par au moins ledit logarithme pour générer à l'instant courant la variation (AH1, AH2, ARH) de grandeur entropique. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comprend des étapes qui comportent des opérations consistant à : - calculer (206) par distribution de densités d'occurrences de classes d'état, un logarithme de la deuxième densité d'occurrence évaluée à l'instant courant de la classe d'état détectée audit instant courant ;- multiplier (207, 208) ladite première densité d'occurrence par au moins ledit logarithme pour générer à l'instant courant la variation (AHi, AH2, ARH) de grandeur entropique. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ladite grandeur entropique est une entropie relative (RH) entre une première distribution de densités d'occurrences de classes d'état à long terme et une deuxième distribution de densités d'occurrences de classes d'état à court terme. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite grandeur entropique est une différence entre une première entropie (H1) d'une première distribution de densités d'occurrences de classes d'état à long terme et une deuxième entropie (H2) d'une deuxième distribution de densités d'occurrences de classes d'état à court terme. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit facteur de proportionnalité (K1, K2) est une constante obtenue en retranchant à l'unité, l'inverse du nombre (N1, N2) d'écarts qui représentent un échantillon augmenté d'une unité. 7. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 6 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 8. Dispositif de contrôle de conduite d'un véhicule au moyen d'un capteur (11, 14) de paramètre représentatif d'un état du véhicule, caractérisé en ce qu'il comprend un ordinateur embarqué (10) sur lequel est installé un programme selon la revendication 7. 9. Véhicule automobile caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif selon la revendication 8.