Brevet FR3041589A1 — publié le 20170331

DISPOSITIF D'AIDE A LA CONDUITE POUR ESTIMATION DU DANGER D'UNE SITUATION DOMAINE DE L'INVENTION L'invention concerne le domaine des outils numériques d'assistance à la conduite. Elle concerne plus précisément un dispositif d'évaluation d'un danger d'une situation dans laquelle un véhicule est impliqué en fonction de son environnement. CONTEXTE DE L'INVENTION Les véhicules allant sur la voie publique disposent d'un nombre grandissant d'outils numériques d'assistance à la conduite, visant notamment le confort du conducteur mais aussi l'accroissement de la sécurité du véhicule, des passagers et des autres usagers de la voie publique. Une famille d'outils numériques d'assistance à la conduite concerne le freinage autonome d'urgence, ou « Autonomous Emergency Braking » (AEB) en langue anglaise, et notamment dans sa version adaptée à la détection de piétons déclenchant le freinage : AEBP, pour « Autonomous Emergency Braking - Pedestrian ». Ces outils se basent sur un signal d'entrée issu d'un capteur telle une caméra orientée vers l'avant du véhicule. Le flux vidéo est analysé en temps réel afin de détecter des caractéristiques physionomiques d'un être humain, et si un être humain est détecté, un freinage d'urgence peut être déclenché, sans intervention du conducteur du véhicule. Un mécanisme d'analyse peut être mis en place afin de discriminer des situations à risque et des situations normales ; par exemple, un piéton situé sur le trottoir représente a priori une situation normale ne devant pas déclencher un freinage d'urgence. Si par contre, un piéton, même situé sur le trottoir, poursuit une trajectoire pouvant 3041589 2 l'amener sur la route du véhicule, un freinage d'urgence peut s'avérer nécessaire. Aussi, des algorithmes sont mis en oeuvre permettant la prédiction du comportement et des réactions des piétons 5 détectés sur le flux vidéo. Les solutions actuelles pour concevoir ces algorithmes sont encore très imparfaites et ne permettent pas le déploiement des outils de type AEB. L'analyse d'une situation complexe, ainsi que le très grand nombre de situations dans lesquelles un véhicule peut 10 être engagé et qui doivent être donc prises en compte par les algorithmes sont des difficultés majeures. Certaines solutions prennent en compte une multiplicité de capteurs (plusieurs caméras, télémètre laser, radar, etc.). Cela permet d'augmenter la connaissance de la 15 situation, mais ne résout en rien les difficultés inhérentes à la complexité des situations et à leurs extrêmes variétés. La demande de brevet indienne portant le numéro de demande 551/MUM/2011 et intitulée « Pedestrian detection and 20 tracking system » décrit un système pour la détection de piétons (êtres humains) et d'obstacles basé non seulement sur la détection mais également sur le suivi (« tracking » en anglais) des objets (piétons ou obstacles) détectés. Toutefois cette solution ne sort pas de l'écueil précédemment 25 décrit de devoir analyser des situations complexes et variées. Le brevet US8848978 intitulé « Fast obstacle Detection » décrit un algorithme basé sur l'hypothèse que tout ce qui n'est pas une route est un obstacle. Plus 30 précisément, en faisant l'hypothèse d'une route plane et en connaissant la position de la caméra dans le véhicule, il est possible de déduire les pixels des images du flux vidéo qui correspondent à un objet ayant une certaine hauteur. Cette solution a toutefois pour limite l'absence de classification 3041589 3 des objets détectés et d'analyse sémantique de la situation capturée et/ou de prédiction de la dynamique des objets détectés. La demande de brevet chinois CN102043953, intitulée 5 "Real-time-robust pedestrian detection method aiming at specific scene" concerne un domaine connexe de la détection de piétons dans un flux vidéo issu de caméras de surveillance. La méthode décrite se base sur le fait que la scène est connue et fixe, et permet ainsi de hautes 10 performances dans la détection des piétons. Cette méthode n'est toutefois pas adaptable directement au contexte d'une caméra embarquée sur un véhicule et à la détection sur une scène évoluant continument du fait du mouvement du véhicule et de la caméra. 15 Un article publié sur un site web du constructeur d'automobiles BMW est disponible à l'adresse URL : http://www.bmwblog. com/2009/04/22/bmw-car-2-xcommunication-lmproves-pedestrian-safety/ Cet article décrit l'apport de communications sans 20 fil entre véhicules (« car to car communications ») pour le partage d'information. Ainsi, les analyses des flux vidéo d'une première voiture peuvent être partagées vers d'autres véhicules voisins. L'article mentionne l'exemple d'un piéton masqué par un premier véhicule qui, sans communication, 25 apparaitrait dans le champ de vision d'un second véhicule trop tardivement pour permettre une réaction. Le partage d'information permet de tirer profit de la détection de ce piéton par le premier véhicule et d'anticiper sur la situation de danger. 30 Toutefois les réseaux de communication véhicule à véhicule ne sont pas encore véritablement déployés. En outre, toute une problématique de confiance en une information fournie par un véhicule tiers reste à étudier. 3041589 4 RESUME DE L'INVENTION Le but de la présente invention est de fournir une solution palliant au moins partiellement les inconvénients précités. Plus particulièrement, l'invention vise à fournir 5 un procédé et un dispositif permettant la mise en correspondance d'une analyse sémantique automatique d'une situation et des réactions du conducteur et du véhicule, via un mécanisme d'apprentissage basé sur une mesure de danger. 10 A cette fin, la présente invention propose un dispositif pour l'aide à la conduite (DAC) sur une voie routière d'un véhicule conduit par un conducteur, ledit dispositif comportant : - des moyens pour recevoir des flux de signaux d'un 15 ensemble de capteurs, un premier sous-ensemble de capteurs fournissant une vue de la situation englobant ledit véhicule, - un module d'analyse sémantique adapté pour la détection d'objets au sein de ladite vue et pour la classification desdits objets détectés; 20 - un module d'analyse des réactions dudit conducteur et dudit véhicule, à partir d'un deuxième sous-ensemble de capteurs ; - un module d'interprétation adapté pour la mise en correspondance par un mécanisme d'apprentissage entre les 25 objets détectés et classifiés par ledit module d'analyse sémantique et des données fournies par ledit module d'analyse des réactions pour fournir une estimation de danger pour ladite situation ; - et un module d'interprétation des conséquences 30 adapté pour fournir une mesure de danger basé sur des signaux issus d'un troisième sous-ensemble de capteurs ; ladite mesure de danger étant comparée à ladite estimation de danger 3041589 5 pour fournir un signal paramétrant ledit mécanisme d'apprentissage dudit module d'interprétation. Suivant des modes de réalisation préférés, 5 l'invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles : - le dispositif comporte une interface pour alerter 10 ledit conducteur lorsqu'une estimation de danger correspond à des critères prédéfinis ; ledit mécanisme d'apprentissage est un mécanisme semi-supervisé. - ledit module d'analyse sémantique utilise ladite 15 estimation du danger pour paramétrer son fonctionnement. Un autre aspect de l'invention concerne un système comportant un dispositif de freinage d'urgence et un dispositif d'aide à la conduite tel que précédemment décrit, 20 dans lequel la décision dudit dispositif d'aide de freinage d'urgence est modulée par ladite estimation de danger. Un autre aspect de l'invention concerne un procédé pour l'aide à la conduite sur une voie routière d'un véhicule 25 conduit par un conducteur, comportant : - une étape de réception des flux de signaux d'un ensemble de capteurs, un premier sous-ensemble de capteurs fournissant une vue de la situation englobant ledit véhicule ; 30 - une étape d'analyse sémantique adaptée pour la détection d'objets au sein de ladite vue et pour la classification desdits objets détectés; 3041589 6 une étape d'analyse des réactions dudit conducteur et dudit véhicule, à partir d'un deuxième sous-ensemble de capteurs ; une étape d'interprétation adaptée pour la mise 5 en correspondance par un mécanisme d'apprentissage entre les objets détectés et classifiés par ladite étape d'analyse sémantique et des données fournis par ladite étape d'analyse des réactions pour fournir une estimation de danger pour ladite situation ; 10 et une étape d'interprétation des conséquences adapté pour fournir une mesure de danger basée sur des signaux issus d'un troisième sous-ensemble de capteurs ; ladite mesure de danger étant comparée à ladite estimation de danger pour fournir un signal paramétrant ledit mécanisme 15 d'apprentissage mis en oeuvre par ladite étape d'interprétation. Suivant des modes de réalisation préférés, l'invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques 20 suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles : le procédé comporte une étape pour alerter ledit conducteur lorsqu'une estimation de danger correspond à des 25 critères prédéfinis ; - ledit mécanisme d'apprentissage est un mécanisme semi-supervisé ; ladite étape d'analyse sémantique utilise ladite estimation du danger pour paramétrer son fonctionnement ; 30 Un autre aspect de l'invention concerne un programme d'ordinateur comportant des instructions exécutables pour mettre en oeuvre le procédé tel que précédemment décrit. 3041589 7 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit d'un mode de réalisation préféré de l'invention, donnée à titre d'exemple et en référence aux dessins annexés. 5 BREVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 représente schématiquement un exemple d'architecture fonctionnelle d'un dispositif d'aide à la conduite selon un mode de réalisation de l'invention. 10 La figure 2 représente schématiquement un exemple d'architecture fonctionnelle selon un mode de réalisation de l'invention d'un module d'analyse sémantique. Les figures 3a et 3b illustrent schématiquement une problématique liée à la classification. 15 DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Comme il sera vu ultérieurement, le dispositif pour l'aide à la conduite selon l'invention peut être utilisé de façon autonome, ou, par exemple, de façon complémentaire à un 20 outil numérique de freinage d'urgence. Différents agencements sont alors possibles qui seront explicités plus bas. Le dispositif d'aide à la conduite selon l'invention peut en effet fournir une estimation de danger pour la situation dans laquelle est englobé le véhicule, et cette 25 estimation peut être utilisée de différentes façons au sein de l'architecture de commande d'un véhicule se déplaçant sur une voie routière. Ce dispositif d'aide à la conduite permet de mettre en correspondance une analyse sémantique de la situation et 30 les réactions du conducteur et du véhicule, et ainsi tirer profit de ces dernières pour améliorer, par apprentissage, cette mise en correspondance. Ainsi, l'invention permet de rapprocher la puissance de calcul des dispositifs numériques 3041589 8 avec l'analyse intuitive de l'être humain afin de bénéficier des deux avantages. Le dispositif selon l'invention permet donc d'aider un conducteur à conduire un véhicule sur une voie routière : 5 rue en milieu urbain ou péri-urbain, route en milieu non urbain, mais également parkings publics ou privés, etc. La figure 1 illustre le dispositif d'aide à la conduite selon une mise en oeuvre de l'invention. Ce 10 dispositif d'aide à la conduite (DAC) possède des moyens pour recevoir des flux de signaux d'un ensemble de capteurs, Cl, C2, C3... Cn. Afin de permettre un bon fonctionnement de l'invention, cet ensemble doit comporter une pluralité de 15 capteurs de natures variées, permettant à la fois de fournir une vue de la situation du véhicule, mais aussi de fournir les réactions du véhicule et du conducteur dans ces situations (afin notamment d'en permettre la mise en correspondance). 20 Cet ensemble de capteurs peut être considéré comme comprenant trois sous-ensembles, pouvant éventuellement comporter des recouvrements. Un premier sous-ensemble permet de fournir une vue de 25 la situation englobant le véhicule pour un module d'analyse sémantique MAS. Un deuxième sous-ensemble de capteurs est utilisé un module d'analyse des réactions, MAR, afin de permettre l'analyse des réactions du véhicule et de son conducteur. 30 Un troisième sous-ensemble de capteurs fournit des signaux au module d'interprétation des conséquences, MIC. Ces capteurs Cl, C2, C3... Cn peuvent être de différentes natures. Certains, voire la plupart, sont généralement disponibles dans les véhicules du marché. Il 3041589 9 peut toutefois être intéressant ou important d'en ajouter certains pour mettre en oeuvre l'invention dans certains de ses modes de réalisation. Certains capteurs appartiennent typiquement au 5 premier sous-ensemble et permettent de construire une vue de la situation : caméras vidéos (avant, arrière), télémètre, radar, système à ultra-sons, etc. Certains capteurs permettent de fournir des signaux relatifs à la réaction du conducteur et/ou du véhicule (et 10 peuvent appartenir au deuxième et/ou troisième sous-ensembles) : capteur d'angle de braquage, gyroscope mesurant la vitesse de lacet et les accélérations longitudinale et transversale, mesure de la vitesse de rotation des roues (permettant d'estimer la vitesse de déplacement du véhicule), 15 capteur du couple de braquage (permettant d'estimer le couple provoqué par le conducteur pour braquer), ordre d'utilisation des pédales de frein et d'accélération, taux d'enfoncement des différentes pédales, position du levier de vitesse, etc. Certains capteurs concernent spécifiquement la 20 réaction du conducteur : capteur de pression sur le volant, caméra capturant le visage et les yeux du conducteur, utilisation de l'avertisseur sonore (klaxon), etc. En outre, des capteurs peuvent concerner les signaux transmis sur le bus CAN (pour « Controller Area Network » en 25 anglais) liant les dispositifs numériques internes au véhicule : signal de déclenchement de l'airbag, mesures d'accélération longitudinales et transversales, vitesse de rotation du volant, variation de la vitesse du véhicule en instantanée ou sur un horizon de temps de quelques minutes, 30 etc. Comme il sera vu par la suite, l'invention n'est pas particulièrement liée à un type de capteurs en particulier, mais fonctionne de façon efficace si un grand nombre de 3041589 10 capteurs sont disponibles afin de fournir des vues complètes et les plus correctes possibles de la situation et des réactions du véhicule et du conducteur. L'utilisation de ces différents sous-ensembles de capteurs sera davantage 5 explicitée par la suite. Le dispositif d'aide à la conduite DAC selon l'invention comprend quatre modules principaux, ainsi qu'un arrangement particulier permettant l'apprentissage par une 10 boucle de contre-réaction (ou rétroaction). Ces modules doivent être compris comme des modules fonctionnels, et peuvent donc être mis en oeuvre de différentes façons en pratique : il peut s'agir de modules logiciels indépendants d'une même application, de plusieurs applications distinctes, 15 d'une même application dans laquelle sont mêlées les caractéristiques techniques (code informatique) correspondant aux modules fonctionnels, etc. Un premier module est le module d'analyse sémantique 20 MAS. Ce module permet la détection d'objets au sein de la vue de la situation fournie par les capteurs du premier sous-ensemble, et la classification de ces objets. La figure 2 schématise une mise en oeuvre possible pour une architecture fonctionnelle d'un tel module d'analyse 25 sémantique MAS. Le but de ce module est d'analyser la scène en temps réel, c'est-à-dire de détecter les objets qui, par leur présence ou par leur dynamique, risquent de se retrouver sur la trajectoire du véhicule, et qui donc représentent un 30 danger potentiel. La détection en temps réel est une contrainte forte, compte tenu du problème général de l'invention qui porte sur la sécurité des véhicules, des passagers et des piétons. Il est donc primordial de pouvoir déclencher des réactions 3041589 11 automatiques également en temps réel. Pour cette raison, il ne faut pas extraire l'ensemble des objets de la scène mais uniquement ceux qui peuvent interagir avec le véhicule. La détection des piétons est un cas particulier de la 5 détection d'objet. Dans la terminologie habituelle de l'homme du métier, l'expression « détection d'objets » est couramment utilisée, mais celle-ci recouvre généralement plusieurs phases distinctes : Une phase de détection des objets proprement 10 dite, correspondant à un module fonctionnel de détection d'objets MDO - Une phase de classification des objets, correspondant à un module fonctionnel de classification des objets MCO ; 15 - Une phase de suivi des objets (ou « tracking » en langue anglaise), correspondant à un module fonctionnel de suivi des objets MTO Le module de détection d'objets MDO a pour but de 20 détecter les objets, ou selon un mode de réalisation de l'invention, des motifs (ou « patterns »). Plusieurs mises en oeuvre sont pour cela possibles, basées sur différentes techniques de l'état de la technique : - Les techniques holistiques, qui utilisent une 25 fenêtre de recherche locale et une mise en correspondance est effectuée par une fonction de ressemblance ; - Les techniques basées sur les parties : les objets sont des collections de sous-objets, plus simples ou élémentaires, et détectés séparément, et liés par des 30 articulations ; Les techniques dites« patch-based detection » dans lesquelles les caractéristiques locales sont mises en correspondance avec d'autres caractéristiques préalablement 3041589 12 apprises et stockées dans une base de données, qui joue ainsi un rôle de dictionnaire. L'invention peut mettre en oeuvre chacune de ces familles de techniques, ou d'autres techniques encore connues 5 ou à définir. L'invention est en effet indépendante de l'algorithme de détection d'objets mais se base uniquement sur le résultat d'un module fonctionnel mettant en oeuvre un tel algorithme. Pour ce qui est de la représentation mathématique des 10 caractéristiques, on peut distinguer deux méthodes principales : celles appelées « minimalistes (en général en langue anglaise par la dénomination « sparse local representations ») et celles appelées « denses » (« dense representations of image regions » en langue anglaise). 15 Pour le premier type de représentation, on peut utiliser des techniques de détection utilisant des détecteurs de points (« point detector »), des détecteurs de parties (« part or limb detectors Pour le second type de représentation, on peut par 20 exemple utiliser comme techniques de détection : des détecteurs de régions (par exemple, « Regions and Fragments based on Image intensity » en langue anglaise), des détecteurs de gradient ou de contours (« Edge and gradient based detector » en langue anglaise), des détecteurs à 25 ondelettes (« wavelet based detectors » en langue anglaise), etc. De telles techniques de détection abordées et détaillées dans les travaux suivants : - T. Lindeberg (2008/2009). "Scale-space". 30 Encyclopedia of Computer Science and Engineering (Benjamin Wah, ed), John Wiley and Sons IV: 2495-2504. 3041589 13 - Canny, J. (1986). "A Computational Approach To Edge Detection". IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 8 (6) - J.-L. Starck, F. Murtagh, M. Fadili, Sparse Image 5 and Signal Processing, Cambridge University Press, 2010. - On the Role of Sparse and Redundant Representations in Image Processing", Michael Elad, Senior Member, IEEE, Mario A.T. Figueiredo, Senior Member, IEEE, and Yi Ma, Senior Member, IEEE 10 - Yining Deng ; Hewlett-Packard Co., Palo Alto, CA, USA ; Manjunath, B.S. ; Kenney, C. ; Moore, M.S., "An efficient color representation for image retrieval", Image Processing, IEEE Transactions on - Tai Sing Lee ; Dept. of Comput. Sci., "Image 15 representation using 2D Gabor wavelets", Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on (Volume:18 , Issue: 10 ) Les caractéristiques ainsi extraites peuvent être 20 formalisées sous forme de motifs transmis aux deux autres modules : le module de classification MCO et le module de suivi MTO. Différentes mises en oeuvre sont là aussi possibles, mais pour des raisons de performance, il peut être choisi de 25 déployer chacun de ces modules sur des fils d'exécution (ou « thread ») tournant en parallèle. Le module de suivi d'objets MTO a pour rôle de suivre en continu les motifs extraits par le module de détection 30 d'objets MDO et de calculer la trajectoire actuelle et les infléchissements de trajectoire laissant supposer un changement imminent de trajectoire. 3041589 14 Le module de classification d'objets MCO a pour rôle de déterminer une classe d'objet pour les objets détectés et d'extraire ses caractéristiques. Cette classification peut se faire par rapport à une base apprise (formant un 5 vocabulaire). Comme il sera vu ultérieurement, des mécanismes d'apprentissage permettent d'améliorer tant l'algorithme de classification, par paramétrage, que la base de vocabulaire. Un quatrième module fonctionnel au sein du module 10 d'analyse sémantique MAS est le module de fusion des propriétés des objets MFO. Ce module a pour but d'agréger les données issues du module de suivi d'objets MTO et du module de classification des objets MCO. Il peut en déduire des informations de plus haut niveau sémantique comme : 15 - Le type d'environnement et de route : rue, autoroute... - Les conditions météorologiques, le niveau de visibilité, l'état de la route, - Les panneaux de signalisation, 20 - Les objets présents : dimensions, positions, trajectoires, type d'objets (si la classification a abouti). Le dispositif d'aide à la conduite DAC selon l'invention comporte également un module d'analyse des 25 réactions MAR, à la fois du conducteur et du véhicule. Ces deux types de réactions peuvent être traités de façon séparée par le module puis fusionnés pour donner une information globale sur les réactions de la paire conducteur/véhicule, qui est fournie au module d'interprétation MI. 30 Ce module tire profit des signaux fournis par les différents capteurs afin d'en filtrer une information pertinente, et de la mettre en forme pour le traitement par le module d'interprétation MI. 3041589 15 La réaction du conducteur peut être mesurée par son activité sur le volant (angle de braquage, vitesse de braquage), mais aussi par son activité sur les pédales d'accélération et de frein. 5 Selon un mode de réalisation de l'invention, une caméra de surveillance peut être installée dans le véhicule et capturer les réactions du conducteur (et éventuellement des passagers). La réaction peut être mesurée par le taux d'ouverture des yeux et/ou de la bouche, par exemple. 10 En outre, des capteurs de pression localisés dans le volant peuvent permettre de mesurer la pression exercée par le conducteur sur le volant. L'intensité de la pression, ou sa variation dans le temps, peuvent permettre de fournir un indicateur supplémentaire. 15 Le module d'analyse des réactions MAR peut ainsi fournir au module d'interprétation MI des informations variées. On peut par exemple citer, de façon non exhaustive : angle de braquage, vitesse de braquage, enfoncement de la pédale d'accélération, enfoncement de la pédale de frein, 20 utilisation du klaxon, position du levier de vitesse, taux d'ouverture des yeux, taux d'ouverture de la bouche... En sus des réactions du conducteur, le module d'analyse des réactions MAR peut capturer et fournir des 25 informations relatives aux réactions du véhicule. Le véhicule change sa dynamique (vitesse, direction...) en fonction des actions du conducteur, mais également en fonction des conditions de la surface de circulation. Comme informations fournies par le module d'analyse 30 des réactions MAR et relatives aux réactions du véhicule, on peut citer de façon non exhaustive : l'accélération/décélération du véhicule, la vitesse de rotation du véhicule... 3041589 16 Toutes ces informations peuvent être fournies directement via le bus CAN du véhicule ou être issus de capteurs supplémentaires, comme par exemple la caméra de surveillance, capteurs qui peuvent être spécifiques à la mise 5 en oeuvre de l'invention, ou mutualisés avec d'autres applications. Le module d'analyse des réactions MAR peut effectuer des mises au format afin de transformer des données brutes issues des capteurs et/ou du bus CAN en données exploitables par le module d'interprétation MI. 10 Le dispositif d'aide à la conduite DAC selon l'invention comporte en outre un module d'interprétation des conséquences MIC. L'objectif de ce module est de déterminer une probabilité de danger Pdanger en se basant sur des mesures de 15 capteurs ou différents signaux qui, préférentiellement, sont disponibles sur le bus CAN du véhicule. Cette évaluation Pdanger, r par convention, prend une valeur proche de zéro dans une situation normale d'absence de danger, et une valeur proche de 1 lorsqu'un danger très 20 important est détecté (voire lors de la survenance d'un accident). Cette évaluation peut se baser sur un ensemble de données d'entrée et se calculer à partir de différentes heuristiques. 25 Selon un mode de réalisation de ce module d'interprétation des conséquences MIC, les données d'entrée comprennent : - la décélération du véhicule dy, saturée à Seuild (les valeurs d'accélération ne sont pas considérées et 30 les valeurs dy et Seuild sont considérées comme positives) ; - le profil de vitesse v après une forte décélération. La mesure peut être effectuée pendant une fenêtre temporelle, par exemple une minute. 3041589 17 le déclenchement de l'air bag ; l'enfoncement de la pédale de frein ; la vitesse de braquage du véhicule vdelta saturé à seuil pour des valeurs positives et à -seuil pour des 5 valeurs négatives (avec seuil positif). L'évaluation du danger P danger peut alors être déterminée par les heuristiques suivantes : {1 si P danger _somme > 1 P danger - 1 2 ( 119 danger _decel + P danger _volant) si 19 danger _somme REVENDICATIONS1. Dispositif pour l'aide à la conduite (DAC) sur une voie routière d'un véhicule conduit par un conducteur, ledit dispositif comportant : - des moyens pour recevoir des flux de signaux d'un ensemble de capteurs (C1, C2, C3... Cn), un premier sous-ensemble de capteurs fournissant une vue de la situation englobant ledit véhicule, - un module d'analyse sémantique (MAS) adapté pour la détection d'objets au sein de ladite vue et pour la classification desdits objets détectés; - un module d'analyse des réactions (MAR) dudit conducteur et dudit véhicule, à partir d'un deuxième sous- ensemble de capteurs ; - un module d'interprétation (MI) adapté pour la mise en correspondance par un mécanisme d'apprentissage entre les objets détectés et classifiés par ledit module d'analyse sémantique (MAS) et des données fournies par ledit module d'analyse des réactions (MAR) pour fournir une estimation de danger pour ladite situation ; - et un module d'interprétation des conséquences (MIC) adapté pour fournir une mesure de danger basé sur des signaux issus d'un troisième sous-ensemble de capteurs ; ladite mesure de danger étant comparée à ladite estimation de danger pour fournir un signal paramétrant ledit mécanisme d'apprentissage dudit module d'interprétation (MI). 2. Dispositif d'aide à la conduite (DAC) selon la 30 revendication précédente, comportant une interface pour alerter ledit conducteur lorsqu'une estimation de danger correspond à des critères prédéfinis. 3041589 24 3. Dispositif d'aide à la conduite selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel ledit mécanisme d'apprentissage est un mécanisme semi-supervisé. 5 4. Dispositif d'aide à la conduite selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit module d'analyse sémantique utilise ladite estimation du danger pour paramétrer son fonctionnement. 10 5. Système comportant un dispositif de freinage d'urgence (AEB) et un dispositif d'aide à la conduite (DAC) selon les revendications précédentes, dans lequel la décision dudit dispositif d'aide de freinage d'urgence est modulée par ladite estimation de danger. 15 6. Procédé pour l'aide à la conduite sur une voie routière d'un véhicule conduit par un conducteur, comportant : - Une étape de réception des flux de signaux d'un 20 ensemble de capteurs (C1, C2, C3... Cn), un premier sous-ensemble de capteurs fournissant une vue de la situation englobant ledit véhicule, - Une étape d'analyse sémantique adaptée pour la détection d'objets au sein de ladite vue et pour la 25 classification desdits objets détectés; une étape d'analyse des réactions dudit conducteur et dudit véhicule, à partir d'un deuxième sous-ensemble de capteurs ; une étape d'interprétation adaptée pour la mise en correspondance par un mécanisme d'apprentissage entre les objets détectés et classifiés par ladite étape d'analyse sémantique et des données fournis par ladite étape d'analyse 3041589 25 des réactions pour fournir une estimation de danger pour ladite situation ; - et une étape d'interprétation des conséquences adapté pour fournir une mesure de danger basée sur des 5 signaux issus d'un troisième sous-ensemble de capteurs ; ladite mesure de danger étant comparée à ladite estimation de danger pour fournir un signal paramétrant ledit mécanisme d'apprentissage mis en oeuvre par ladite étape d'interprétation. 10 7. Procédé d'aide à la conduite selon la revendication précédente, comportant une étape pour alerter ledit conducteur lorsqu'une estimation de danger correspond à des critères prédéfinis. 15 8. Procédé d'aide à la conduite selon l'une des revendications 6 ou 7, dans lequel ledit mécanisme d'apprentissage est un mécanisme semi-supervisé. 20 9. Procédé d'aide à la conduite selon l'une des revendications 6 à 8, dans lequel ladite étape d'analyse sémantique utilise ladite estimation du danger pour paramétrer son fonctionnement 25 10. Programme d'ordinateur comportant des instructions exécutables pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 6 à 9.