Brevet FR3062507A1 — publié le 20180803

PROCÉDÉ ET DISPOSITIF POUR L'ÉTALONNAGE D'UN SYSTÈME DE PERCEPTION COMPORTANT UN ENSEMBLE DE TÉLÉMÈTRES LIDAR DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne un procédé d'étalonnage d'un système de perception par ordinateur embarqué sur un véhicule comprenant un ou plusieurs dispositifs de télédétection par laser. Elle s'applique particulièrement bien aux véhicules autonomes et aux mécanismes de cartographie et localisation simultanée, ou SLAM (pour « Simultaneous Localization and Mappings » en anglais) utilisés pour ces véhicules CONTEXTE DE L'INVENTION Les mécanismes de cartographie et localisation simultanées permettent à des véhicules autonomes d'établir une cartographie de l'environnement dans lequel il se déplace et à s'y localiser. Ces mécanismes sont le plus souvent désignés par leurs acronymes en langue anglaise : SLAM ou CML (pour « Concurrent mapping and Localization »). Pour ce faire, les véhicules autonomes disposent de système de perception par ordinateur. Ces systèmes de perception se composent, d'une façon très générale, en un ensemble de capteurs et un dispositif central de traitement des signaux acquis par les capteurs pour déterminer, ou améliorer, une cartographie de l'environnement dans lequel se déplace le véhicule, et à l'y localiser. 3062507 2 Ces capteurs comprennent très souvent des caméras fournissant des flux vidéo au dispositif de traitement. Celui-ci peut alors déterminer dans le flux vidéo des points ou structures de points caractéristiques, que l'on nomme habituellement 5 « amers », et qui permettent, par corrélation entre différents flux vidéo, de construire la cartographie de l'environnement et de déterminer la pose du véhicule dans cet environnement, c'est-à-dire sa localisation et son orientation. Afin d'améliorer les performances de ces systèmes de 10 perception par ordinateur, d'autres types de capteurs peuvent être embarqués, et notamment des LIDAR (« Light Detection And Raning » en langue anglaise). Les LIDAR, ou lidars, sont des dispositifs de télémétrie par laser, basés sur la mesure des propriétés du faisceau de lumières renvoyé par un obstacle 15 rencontré par le faisceau émis. Une application bien connue de l'utilisation conjointe de caméras vidéo et de lidars est « Google Street ViewTm » Afin de déterminer, ou améliorer, une cartographie, le 20 dispositif de traitement doit connaître les paramètres de calibration ou étalonnage des différents capteurs. La connaissance de ces paramètres est également cruciale pour la localisation précise des obstacles détectés dans le cas de la navigation autonome d'un véhicule. 25 Ces paramètres d'étalonnage comprennent les paramètres d'étalonnage intrinsèques, c'est-à-dire propres à chaque capteur. Pour une caméra vidéo, ces paramètres intrinsèques peuvent comprendre la focale, la position du point principal, le centre de l'image, les coefficients de distorsion... 30 Dès lors qu'un système de perception par ordinateur comporte plus d'un capteur, il est en outre nécessaire de connaître 3062507 3 les paramètres d'étalonnage extrinsèques. Ces paramètres extrinsèques correspondent aux paramètres de passage d'un repère d'un capteur au repère d'un autre capteur. Ce changement de repère peut être défini par 6 paramètres extrinsèques : 3 5 paramètres de translation et 3 paramètres de rotation. Ce modèle utilisé pour la connaissance des paramètres d'étalonnage des capteurs nécessite que les capteurs soient liés les uns aux autres de façon rigide, c'est-à-dire, typiquement, qu'ils soient rigidement solidaires du véhicule autonome. Dès lors, les 10 paramètres sont fixes dans le temps et la connaissance des paramètres d'étalonnage intrinsèques et extrinsèques permet au dispositif de traitement de déterminer une cartographie non-faussée à partir des données fournies par les différents capteurs. Différentes techniques peuvent être utilisées pour la 15 connaissance des paramètres extrinsèques. Une première technique peut consister à déterminer ces paramètres en les mesurant directement sur le véhicule. Toutefois, les capteurs peuvent être situés dans des logements rendant leur accès difficiles pour une mesure précise. En 20 particulier, il est très difficile de mesurer l'orientation des capteurs. Une autre technique, très largement employée, consiste à utiliser des mires, et à déterminer les paramètres extrinsèques en comparant la perception d'une même mire au sein des flux de 25 données issus des différents capteurs. Toutefois, cette approche nécessite une intervention humaine. Cette intervention humaine est un inconvénient, mais peut même être un obstacle rédhibitoire dans un contexte industriel, si l'on souhaite mettre à jour périodiquement les 30 paramètres d'étalonnages extrinsèque : cette technique nécessite alors de sortir le véhicule de son exploitation pour lui faire subir 3062507 4 une étape de ré-étalonnage dans un espace dédié en utilisant des moyens humains En outre, cette approche nécessite des champs recouvrant, c'est-à-dire qu'une même mire doit être perçu par plusieurs 5 capteurs pour une même pose du véhicule. Il s'agit là d'une contrainte forte reposant sur la conception du véhicule et du système de perception embarqué. Des solutions entièrement automatiques ont été proposées 10 pour l'étalonnage des paramètres extrinsèques pour des caméras vidéo. Une telle solution est notamment exposée dans la demande de brevet W02013/053701, intitulée « Procédé d'étalonnage d'un système de vision par ordinateur embarqué sur un mobile ». Mais cette solution ne concerne que la vision et aucunement 15 un autre mode de perception, notamment par lidar. RÉSUMÉ DE L'INVENTION Le but de la présente invention est de fournir une solution 20 palliant au moins partiellement les inconvénients précités. Plus particulièrement, l'invention vise à fournir un procédé d'étalonnage d'un système de perception par ordinateur disposant de capteurs non vidéo (par exemple des lidars), qui soit automatique (c'est-à-dire sans intervention humain) et qui ne 25 nécessite pas de champs recouvrants entre ses différents capteurs. A cette fin, la présente invention propose un procédé de détermination des paramètres extrinsèques d'un système de perception embarqué sur un véhicule parcourant un trajet et 30 comprenant un ensemble de télémètres fournissant des flux de trames à un dispositif de traitement, ledit procédé comprenant la 3062507 5 détermination de la pose dudit véhicule en fonction du temps, et étant caractérisé en ce qu'il comprend la détection d'amers au sein desdits flux de trames correspondant à des amers du monde réel, puis la détermination des paramètres extrinsèques minimisant 5 une fonction de coût mesurant les écarts entre les amers détectés associés à un même amer du monde réel. Suivant des modes de réalisation préférés, l'invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui 10 peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles : ladite pose est déterminée par une centrale inertielle ; on détermine les paramètres d'étalonnage d'au moins une caméra vidéo appartenant audit système de perception, 15 puis on détermine ladite pose en fonction desdits paramètres ; la détermination desdits paramètres d'étalonnage de ladite au moins une caméra vidéo comprend la reconstruction de cartographie de l'environnement dudit véhicule comportant 20 des amers 3D modélisant les amers du monde réel, l'optimisation d'au moins une cartographie correspondant à une première séquence d'images provenant de ladite au moins une caméra vidéo, en considérant au moins un paramètre extrinsèque et/ou au moins un paramètre 25 intrinsèque et/ou au moins un paramètre de pose et/ou un paramètre d'amer 3D comme constant, et l'optimisation d'au moins une cartographie correspondant à une deuxième séquence d'images plus longue que la première séquence d'images et incluant la première séquence d'images, en 30 considérant ledit au moins un paramètre extrinsèque et/ou ledit au moins un paramètre intrinsèque et/ou ledit au 3062507 6 moins un paramètre de pose et/ou un paramètre d'amer 3D comme variable de manière à l'estimer ; les amers détectés sont regroupés en fonction d'un critère de proximité ; 5 lesdits amers sont des segments de droite ; ladite fonction de coût mesure l'écart entre les lignes détectées appartenant à un groupe ; la minimisation de ladite fonction de coût se fait de façon itérative au moyen d'un algorithme de type Levenberg- 1 0 Marcquardt ; Un autre objet de l'invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions logicielles mettant en oeuvre un procédé tel que précédemment défini, lorsque déployées 15 sur un dispositif de traitement de l'information. Un autre objet de l'invention concerne un dispositif de traitement pour la détermination des paramètres extrinsèques d'un système de perception embarqué sur un véhicule parcourant 20 un trajet et comprenant un ensemble de télémètres fournissant des flux de trames audit dispositif de traitement, comportant les moyens logiciels et/ou matériels pour la mise en oeuvre du procédé tel que précédemment défini. 25 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. 30 BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS 3062507 7 La figure 1 représente schématiquement un exemple de véhicule pouvant mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. La figure 2 représente schématiquement un enchainement fonctionnel illustratif d'un mode de réalisation de l'invention. 5 La figure 3 représente schématiquement un exemple de définition d'un plan, selon un mode de réalisation de l'invention. La figure 4 est un exemple de cartographie permettant visualiser schématiquement un résultat de l'étape de minimisation. 10 DESCRIPTION DETAILLÉE DE L'INVENTION L'invention s'applique particulièrement aux véhicules autonomes, encore appelés « autoguidés », mais elle peut 15 s'appliquer à tout autre type de véhicule dès lors que survient la problématique de construire une cartographie de l'environnement dans lequel se déplace le véhicule. L'invention est très utile aussi pour retrouver la position d'un obstacle détecté par le lidar dans le repère du véhicule ou des autres capteurs. 20 La figure 1 schématise un exemple d'un tel véhicule 100, comportant 4 roues 101, 102, 103, 104 et un châssis. Le véhicule 100 embarque un système de perception comportant 2 caméras vidéo Cl, C2 et deux télémètres LIDAR L1, L2. Bien entendu, l'invention s'applique à tout autre agencement de véhicules, 25 autonomes ou non. Notamment, comme il sera vu plus loin, l'invention peut s'appliquer à des systèmes de perception ne possédant pas de caméra vidéo, mais par exemple que des lidars. Ces quatre capteurs C1, C2, L1, L2 sont fixés sur le châssis du véhicule, de sorte à ce que leurs positions et orientations 30 relatives soient fixes, ou substantiellement fixes. Ils sont en outre connectés à un dispositif de traitement 110 qui reçoit les flux de 3062507 8 données fournis par ces capteurs. Ces flux de données sont des séquences d'images fournies par les caméras, de séquences de trames fournies par les lidars, etc. Dans l'exemple de la figure 1, chaque capteur est orienté 5 dans une direction différente de sorte à couvrir chacun un champ distinct pour une pose donnée du véhicule. Les champs couvert sont représentés par les lignes pointillés sur la figure. Dans d'autres agencements, les champs des capteurs peuvent se chevaucher, mais un avantage de l'invention est que cette 10 caractéristique est indifférente. Le dispositif de traitement 110 est prévu pour déterminer une cartographie de l'environnement du véhicule à partir des flux de données issus du système de perception, et y localiser le 15 véhicule. Ce dispositif met donc en oeuvre un mécanisme de SLAM qui ne sera pas décrit plus avant car n'entrant pas dans le champ de l'invention qui concerne uniquement l'étalonnage des capteurs afin de permettre au mécanisme de SLAM de fonctionner avec la précision nécessaire. 20 Dans un véhicule autonome, ou autoguidé, le dispositif de traitement 110 peut être prévu pour en outre agir sur le système de pilotage du véhicule afin de le diriger selon la cartographie établie. Ce dispositif de traitement est typiquement mis en oeuvre 25 par un couplage entre moyens matériels et moyens logiciels. Notamment, un calculateur peut être programmé par des algorithmes mettant en oeuvre les étapes du procédé selon l'invention qui vont être décrites. 30 Comme évoqué précédemment, l'invention vise à déterminer l'étalonnage extrinsèque des différents capteurs, c'est-à-dire la 3062507 9 position et l'orientation relative des capteurs les uns par rapport aux autres, ou par rapport à un repère commun qui peut être celui du véhicule. Dans la suite, l'étalonnage des paramètres intrinsèques des capteurs n'est pas considéré. 5 Une transformation géométrique permet de passer du repère d'un capteur à celui d'un autre capteur. Cette transformation peut se décomposer en une translation définie par trois paramètres, et en une rotation, également définie par trois paramètres. L'étalonnage extrinsèque d'un système de perception 10 consiste donc à déterminer un ensemble de six paramètres par capteurs, définissant la position et l'orientation de chaque capteur par rapport au véhicule 100 lui-même. Ainsi, les flux de données issus de chaque capteur peuvent être traités en fonction des paramètres d'étalonnage extrinsèques du capteur en question afin 15 de fournir des informations pertinentes dans un repère commun. Notamment, des recoupements entre ces informations sont alors possibles et peuvent permettre de construire la cartographie selon un mécanisme SLAM. 20 Afin de connaître l'ensemble des paramètres extrinsèques d'étalonnage, une phase d'étalonnage est nécessaire. Selon l'invention, cette phase peut se faire sans intervention humaine, voire pendant le fonctionnement normal du véhicule. Ainsi, une phase de rafraichissement des paramètres peut être 25 périodiquement déclenchée sans interrompre le fonctionnement du véhicule, afin de palier d'éventuelle divergence de ces paramètres. Il est également possible de conduire, « manuellement », le véhicule le long d'un parcours d'apprentissage. Cette étape 30 requiert alors une intervention humaine mais celle-ci est limitée à 3062507 10 la conduite du véhicule, l'étalonnage proprement dit s'effectuant de façon automatique pendant le parcourt. La figure 2 schématise les étapes de ce procédé d'étalonnage 5 selon un mode de réalisation de l'invention. L'étape 201 correspond au pilotage du véhicule le long d'un parcours au sein de l'environnement à cartographier. Afin de pouvoir déterminer, les paramètres d'étalonnage extrinsèque, en effet, il est nécessaire que le véhicule parcoure un certain trajet 10 dans l'itinéraire, correspondant à des contraintes qui dépendent des différentes mises en oeuvre de l'invention. Notamment, le trajet que doit emprunter le véhicule peut avantageusement comporter au moins une boucle et un demi-tour. Cela permet d'augmenter de façon substantielle la précision de 15 l'étalonnage, en observant les mêmes amers à plusieurs reprises (dans des poses légèrement différentes). Dans le cadre d'une mise en oeuvre utilisant des caméras vidéos, cette contrainte est d'autant plus importante que les caméras n'ont pas des champs se chevauchant. Dans le cas contraire, il est possible de passer outre 20 cette contrainte. Durant ce parcours, le système de perception met deux tâches en action. Une première tâche, référencée 203 sur la figure 2, consiste à 25 acquérir un flux de trames fournis par des télémètres, notamment de type LIDAR. Une seconde tâche consiste à déterminer la pose du véhicule en fonction du temps. Les acquisitions des capteurs sont en général échantillonnées, de sorte que la pose du véhicule est 30 déterminée pour des instants discrets. 3062507 11 Plusieurs mises en oeuvre sont possibles permettant la détermination de la pose du véhicule en fonction du temps. Selon une première mise en oeuvre, la pose est déterminée à partir de capteurs non-environnementaux, c'est-à-dire mesurant 5 des informations provenant du fonctionnement du véhicule lui- même : capteurs sur les roues, consommation de courant des moteurs, etc. Préférentiellement, une centrale inertielle peut être utilisée afin de mesurer les déplacements du véhicule, en translation et en rotation. De la mesure de ces déplacements, la 10 pose peut être directement fournie. Selon une seconde mise en oeuvre, on détermine les paramètres extrinsèques et intrinsèques d'au moins une caméra vidéo Cl, C2 appartenant au système de perception, puis on détermine la pose en fonction de ces paramètres. Cette seconde 15 mise en oeuvre correspond aux étapes 202, 204 et 205 de la figure 2. En référence 202, le système de perception acquiert des flux vidéo, constitués de séquences d'images numériques, provenant des capteurs vidéo. 20 On suppose également, dans ce mode de réalisation, que les caméras vidéos Cl, C2 sont synchronisées entre elles, c'est-à-dire qu'elles prennent des images aux mêmes instants, la prise pouvant être commandée par des horloges synchronisés entre elles ou par une horloge commune. Ces instants de prise de vue 25 correspondent chacun à une pose du véhicule (ou du système de perception, ce qui revient au même dans la mesure où ils sont liés par une liaison rigide). Les lidars peuvent ne pas être synchronisés. 30 D'une façon générale, selon l'état de la technique, les télémètres, notamment lidar, et les caméras vidéo sont étalonnées 3062507 12 séparément. Selon cette mise en oeuvre de l'invention, au contraire, il est prévu de lier les deux problèmes et, en particulier, de tirer profit de l'étalonnage des caméras pour l'étalonnage des lidars. 5 L'étalonnage des paramètres extrinsèques et intrinsèques des caméras Cl, C2 peut être obtenu de différentes façons. Selon un mode de réalisation, une étape de construction 204 d'une cartographie de l'environnement est mise en place, c'est-à-dire un mécanisme de type SLAM (« Simultaneous Localization 10 and Mapping »). Cette cartographie consiste à déterminer des amers 3D, caractérisés par des paramètres d'amers 3D, à partir des images numériques des flux vidéo issus des caméras, lors du déplacement du véhicule le long du parcours. Chaque image correspond, comme il a été dit précédemment, à une pose du 15 véhicule, caractérisée par des paramètres de pose. Ces amers 3 modélisent les amers du monde réel, c'est-à-dire qu'ils en forment une approximation que l'on vise à être la plus juste possible. Conformément à un algorithme de type SLAM, la cartographie obtenue comprends des paramètres d'amers 3D et 20 des paramètres de pose. Une pose est définie par trois paramètres de translation et trois paramètres de rotation dans le repère euclidien global ou local (relativement à une pose voisine). La construction de la cartographie comprend des étapes de reconstruction de cartographie de séquences d'images et 25 d'optimisation de ces cartographies par mise en oeuvre d'algorithmes d'ajustement de faisceaux. Le procédé d'étalonnage des paramètres extrinsèques des caméras comprend - l'optimisation d'au moins une cartographie 30 correspondant à une première séquence d'images en considérant au moins un paramètre extrinsèque et/ou au 3062507 13 moins un paramètre de pose et/ou un paramètre d'amer 3D comme constant et - l'optimisation d'au moins une cartographie correspondant à une deuxième séquence d'images plus 5 longue que la première séquence d'images et incluant la première séquence d'images, en considérant ledit au moins un paramètre extrinsèque et/ou ledit au moins un paramètre de pose et/ou ledit au moins un paramètre d'amer 3D comme variable de manière à l'estimer. 10 Dans un mode de réalisation, on regroupe les images en séquences élémentaires, chaque séquence élémentaire comprenant un nombre X d'images voisines avec un recouvrement de Y images entre deux séquences élémentaires successives (deux 15 séquences élémentaires successives possèdent Y images en commun). Dans un mode de réalisation chaque séquence élémentaire comprend X = 3 images avec un recouvrement de Y = 2 images. Par « images voisines », on entend des images correspondant à des poses proches du système de perception 110, 20 de sorte à ce que ces images se recouvrent et puissent posséder des amers 2D susceptibles d'être appariés. On rappelle qu'on appelle « amer 2D » une forme caractéristique de l'environnement telle que perçue par les caméras vidéos, et qui est donc une perception d'un amer 3D que l'on cherche à construire pour établir 25 la cartographie. Le procédé d'étalonnage consiste alors à construire une cartographie (partielle ou élémentaire) à partir de chaque séquence élémentaire S, La cartographie de la première séquence élémentaire peut être calculée par géométrie épipolaire et 30 triangulation des amers, puis celles des séquences élémentaires 3062507 14 suivantes sont calculés de proche en proche en débutant de la première cartographie. Le calcul de géométrie épipolaire permet de déterminer les poses du véhicule correspondant aux images de la première 5 séquence élémentaire. La triangulation permet de déterminer les paramètres des amers 3D (i.e. les coordonnées tridimensionnelles pour des amers 3D correspondant aux amers 2D appariés entre les images de la première séquence élémentaire. Le calcul de la géométrie épipolaire est effectué de manière connue, par exemple 10 par identification d'amers 2D caractéristiques dans les images de la séquence, par exemple par la méthode des coins de Harris, appariement des amers 2D caractéristiques entre les images de la séquence, calcul des poses du système de vision par ordinateur 10, par exemple par mise en oeuvre d'un algorithme de type RANSAC 15 sur deux poses et extrapolation de la troisième pose. Le calcul de la triangulation des amers 2D appariés peut être réalisé de manière connue, par exemple par une méthode du point milieu. La triangulation permet d'obtenir des amers 3D, caractérisés par des coordonnées tridimensionnelles dans le 20 repère euclidien global. Pour les séquences élémentaires suivantes, le calcul de la cartographie comprend la détection des amers 2D dans la ou les images supplémentaires de la séquence par rapport à la 25 précédente, puis la détermination de la pose correspondance du système de perception à partir de ces amers 2D que l'on apparie avec ceux déjà calculés dans la cartographie de la séquence élémentaire précédente. Enfin, les amers 2D supplémentaires sont triangulés. 30 Toutes les séquences élémentaires sont ainsi reconstruites de proche en proche. 3062507 15 Chaque cartographie de chaque séquence élémentaire peut alors être optimisée par mise en oeuvre d'un algorithme d'ajustement de faisceaux. Un algorithme d'ajustement de faisceaux est un algorithme itératif permettant d'optimiser les 5 différents paramètres entrant dans le calcul de la cartographie, par convergence d'un critère qui est généralement la minimisation d'une fonction de coût. Les paramètres entrant dans le calcul d'une cartographie à partir d'images prises par un ensemble de caméras comprennent les paramètres d'amers 3D, les paramètres 10 des poses du système de perception par ordinateur, les paramètres extrinsèques du système de vision par ordinateur et les paramètres intrinsèques du système de vision par ordinateur. Un paramètre considéré comme variable lors de l'optimisation sera estimé et un paramètre considéré comme constant ou fixe ne 15 sera pas optimisé ou estimé. Le procédé d'étalonnage comprend ainsi l'optimisation de la cartographie de chaque séquence élémentaire par ajustement de faisceaux en considérant les paramètres extrinsèques comme constants. Ensuite, les cartographies des séquences élémentaires 20 sont agrégées pour obtenir la cartographie de la séquence complète. Ce procédé est plus amplement décrit, avec plusieurs mises en oeuvre possibles, dans la demande de brevet W02013/053701, 25 intitulée « Procédé d'étalonnage d'un système de vision par ordinateur embarqué sur un mobile ». Il est également décrit dans l'article « Fast callibration of embedded non-overlapping cameras », de Pierre Lébraly, Eric Royer, Omar Ait-Aider, Clément Deymier et Michel Dhome, in IEEE International 30 Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2011. 3062507 16 Ce procédé permet d'étalonner simultanément les paramètres intrinsèques et les paramètres extrinsèques. D'autres procédés sont toutefois utilisables pour étalonner les caméras. 5 Une fois les paramètres d'étalonnage déterminés, à l'issus d'étape 204, les poses du véhicule en fonction du temps peuvent être facilement déterminée, dans une étape 205. Dans le mode de réalisation décrit, en fait, les poses sont déterminées en même temps que les paramètres de calibration pour chaque image. Les 10 images étant datées, on en déduit la pose en fonction du temps. Le procédé de l'invention comprend en outre la détection d'amers, 206, au sein des flux de trames issus des télémètres (LIDAR...), puis la détermination des paramètres extrinsèques, 15 207, minimisant une fonction de coût prenant en compte les paramètres de position de ces amers au sein d'une trame et une pose du véhicule interpolée pour un temps correspondant à celui de ladite trame. 20 L'invention permet de ne pas imposer une synchronisation entre l'acquisition des trames LIDAR et l'acquisition des images vidéo, qui serait en pratique une contrainte très forte, difficile à mettre en oeuvre. Pour cela, une interpolation est mise en oeuvre pour faire correspondre les dates d'acquisition des trames lidars 25 aux dates des poses (déterminés par les acquisitions des images vidéos). Selon un mode de réalisation de l'invention, on calcule d'abord la pose du véhicule en l'instant correspondant à celui de la trame acquise. Par interpolation on replace ainsi les trames dans 30 le « monde » tel que perçu par les caméras. 3062507 17 Un autre mode de réalisation consiste à au contraire interpoler les trames lidars afin de les faire correspondre aux dates des poses. 5 Dans chaque trame, dans une étape référencée 206 sur la figure 2, on cherche à détecter des amers, c'est-à-dire des formes caractéristiques. Selon un mode de réalisation, ces amers sont des formes rectilignes. En particulier, il peut s'agir de segments de droite. 10 Dans l'exemple de la figure 4 qui sera expliquée plus loin, les lidars balayent un plan horizontal et les amers détectés sont donc des lignes horizontales, mais d'autres mises en oeuvre sont possibles. Ces lignes horizontales peuvent correspondre à l'intersection du plan balayé par le LIDAR avec des obstacles 15 verticaux dans le monde réel, notamment des murs. Pour un bon étalonnage, il est nécessaire que le parcours du véhicule ait lieu dans un environnement comportant un nombre suffisant de murs. Il est évident qu'en fonction des contextes d'application du procédé selon l'invention, d'autres formes 20 caractéristiques pourront être utilisées. Dans chaque trame, on peut extraire les lignes à l'aide d'un algorithme de décomposition/fusion (ou « split and merge » en anglais), tel que par exemple d'écrit dans l'article «A comparison of line extraction algorithms using 2D laser rangefinder for indoor 25 mobile robotics » de Viet Nguyen, Agostino Martinelli, Nicola Tomatis et Roland Siegwart, in Proceedings of the IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2006. Dans la mesure où, selon ce mode de réalisation, les lignes 30 extraites des trames lidar sont l'intersection du plan lidar avec 3062507 18 des plans verticaux, il n'est pas possible de déterminer la position verticale des lidars, c'est-à-dire leurs hauteurs. Une ligne est détectée au sein d'une trame si elle satisfait un critère prédéterminé. Selon un mode de réalisation, ce critère est 5 formé de deux conditions : - la ligne contient au moins un certain nombre de points, par exemple 50 points, et, - aucun point n'est à plus d'une distance donnée (par exemple 6 cm) de la meilleure ligne passant dans le 10 nuage de points. Toutes les lignes ainsi extraites des trames LIDAR sont groupés dans des ensembles de ligne 2. Chaque ligne est définie par ses deux points d'extrémité et un vecteur normal pointant 15 dans la direction d'observation. Ce dernier élément permet d'éviter des fausses associations entre, par exemple, la face avant et la face arrière d'un même mur. Dans une étape suivant, les ensembles de lignes sont 20 subdivisés en groupes ou grappes (« clusters » en langue anglaise), suivant le principe que si deux lignes détectées sont suffisamment proches l'une de l'autre, en distance et orientation, il est très probable qu'il s'agisse de deux observations d'une même ligne du monde réel. Il s'agit donc d'associer les amers détectés qui 25 correspondent à un même amer du monde réel. Le but recherché par cette étape est d'obtenir un unique groupe H pour chaque plan vertical i observé pendant le parcours du véhicule. Dans la suite on appellera « plan » chacun des groupes H et les plans seront associés à une équation cartésienne 30 respective pour l'étape ultérieure de minimisation d'une fonction de coût. 3062507 19 Lorsque le regroupement en grappe (« cluster ») est terminé, chaque équation de plan peut être initialisée avec pour valeur l'équation du plan vertical qui correspond au mieux aux équations de lignes qui lui sont associés. 5 Plus précisément et par exemple, on peut définir le plan vertical par un point (appartenant au plan) et deux vecteurs formant une base du plan. Un des deux vecteurs est un vecteur orienté selon la vertical du monde réel ; l'autre vecteur est la moyenne des vecteurs directeurs de tous les segments de droite 10 associés au plan. Le point est le barycentre de l'ensemble des points milieu de tous les segments associés au plan. A titre illustratif, un exemple d'implémentation des étapes de création et de fusion des groupes Hi peut être donné sous la 15 forme d'algorithme en pseudo-langage Création de groupes REPETER li REVENDICATIONS1. Procédé de détermination des paramètres extrinsèques d'un système de perception embarqué sur un véhicule (100) parcourant un trajet et comprenant un ensemble de télémètres (L1, L2) fournissant des flux de trames à un dispositif de traitement (110), ledit procédé comprenant la détermination de la pose dudit véhicule en fonction du temps, et étant caractérisé en ce qu'il comprend la détection d'amers au sein desdits flux de trames correspondant à des amers du monde réel, puis la détermination des paramètres extrinsèques minimisant une fonction de coût mesurant les écarts entre les amers détectés associés à un même amer du monde réel. 2. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite pose est déterminée par une centrale inertielle. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on détermine les paramètres d'étalonnage d'au moins une caméra vidéo (C1, C2) appartenant audit système de perception, puis on détermine ladite pose en fonction desdits paramètres. 4. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la détermination desdits paramètres d'étalonnage de ladite au moins une caméra vidéo comprend la reconstruction de cartographie de l'environnement dudit véhicule comportant des amers 3D modélisant les amers du monde réel, l'optimisation d'au moins une cartographie correspondant à une première séquence d'images provenant de ladite au moins une caméra vidéo, en considérant au moins un 3062507 26 paramètre extrinsèque et/ou au moins un paramètre intrinsèque et/ou au moins un paramètre de pose et/ou un paramètre d'amer 3D comme constant, et l'optimisation d'au moins une cartographie correspondant à une deuxième 5 séquence d'images plus longue que la première séquence d'images et incluant la première séquence d'images, en considérant ledit au moins un paramètre extrinsèque et/ou ledit au moins un paramètre intrinsèque et/ou ledit au moins un paramètre de pose et/ou un paramètre d'amer 3D comme 10 variable de manière à l'estimer. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les amers détectés sont regroupés en fonction d'un critère de proximité. 15 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits amers sont des segments de droite 7. Procédé selon les revendications 5 et 6, dans lequel ladite 20 fonction de coût mesure l'écart entre les lignes détectées appartenant à un groupe. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la minimisation de ladite fonction de coût se fait de 25 façon itérative au moyen d'un algorithme de type Levenberg- Marcquardt. 9. Programme d'ordinateur comprenant des instructions logicielles mettant en oeuvre un procédé selon l'une des 30 revendications précédentes, lorsque déployées sur un dispositif de traitement de l'information. 3062507 27 10. Dispositif de traitement (110) pour la détermination des paramètres extrinsèques d'un système de perception embarqué sur un véhicule (100) parcourant un trajet et comprenant un ensemble de télémètres (L1, L2) fournissant 5 des flux de trames audit dispositif de traitement (110), comportant les moyens logiciels et/ou matériels pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 8.