Brevet FR3062924A1 — publié le 20180817

PROCEDE ET SYSTEME DE PERCEPTION CONTEXTUALISEE DE CORPS MATERIELS L'invention porte sur un procédé et un système de perception 5 et d'estimation de la position de corps matériels réalisant, de manière efficace en termes de puissance de calcul et consommation énergétique, une fusion multi-capteurs. On entend par « corps matériel » toute substance ou objet matériel présentant une individualité et pouvant être détecté et identifié par un 10 capteur approprié. Ainsi, sont considérés des corps matériels les objets inanimés, qu'ils soient naturels ou artificiels, les végétaux, les animaux, les êtres humains, mais aussi des particules liquides ou solides en suspension dans l'air, comme les nuages, voire des masses liquides ou gazeuses. L'invention s'applique notamment au domaine de la navigation 15 de robots, drones, véhicules autonomes, etc. et plus généralement à celui de la perception. Avec l'explosion des moyens de calcul intégrables dans un robot, les applications de la robotique se sont multipliées ces dernières années, de la production industrielle à la domotique, de l'exploration spatiale 20 et sous-marine aux drones-jouets grand public. Les tâches réalisées dans les applications robotiques se sont progressivement complexifiées, impliquant de plus en plus souvent pour les robots de pouvoir évoluer dans des environnements inconnus ; cela a rendu de plus en plus important le développement de moyens et techniques de perception, c'est-à-dire 25 permettant la découverte et l'interprétation de l'espace environnant. Une application importante qui utilise la perception en robotique est la navigation, qui consiste à fixer un objectif de destination à un robot, et de le laisser s'y rendre en prenant soin d'éviter les obstacles inconnus et potentiellement mobiles ; le robot a alors la charge de planifier lui même sa trajectoire. Un 30 exemple typique, faisant l'objet de recherches intenses, est la voiture autonome. 3062 924 2 Pour permettre une connaissance de tout l'environnement en limitant au maximum les angles morts, et pour pallier un éventuel défaut d'un capteur, on a généralement recours à l'intégration de multiples capteurs. Quand plusieurs capteurs, éventuellement de types différents, couvrent le même espace, il faut pouvoir combiner l'information extraite de chacun d'entre eux : on parle alors de fusion multi-capteurs. Il existe deux principales familles de techniques de perception : les méthodes géométriques, qui visent à identifier la géométrie des objets de l'espace environnant, et celles à base de grille d'occupation, qui visent à déterminer si un certain emplacement est occupé par un obstacle (plus généralement, par un corps matériel). L'invention relève des techniques à base de grille d'occupation. Les fondements théoriques des méthodes de perception et de fusion multi-capteurs basées sur des grilles d'occupation sont décrits dans l'article de A. Elfes, « Occupancy grids: a stochastic spatial representation for active robot perception » (Sixth Conference on Uncertainty in Al, 1990). Cette publication ne s'intéresse pas à la mise en oeuvre pratique des méthodes, dont une application directe nécessiterait des calculs complexes en virgule flottante. L'article de K. Konolige « Improved occupancy grids for map building » (Autonomous Robots, 4, 351-367, 1997), celui de J. Adarve et al. « Computing occupancy grids from multiple sensors using linear opinion pools », (Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2012), celui de T. Rakotovao et al. « Real-time power-efficient integration of multi-sensor occupancy grid on many core » (2015 International Workshop on Advanced Robotics and its Social Impact, 30 juin 2015) et celui de E. Kaufman et al. « Bayesian Occupancy Grid Mapping via an Exact Inverse Sensor Model » (2016 American Control Conference - ACC, Boston Mariott Copley Place, 6 - 8 juillet 2016, Boston, pp. 5709 - 5716) décrivent des perfectionnements des techniques à base des grilles d'occupation. Là encore, la mise en oeuvre de ces techniques nécessite un recours massif au calcul en virgule flottante. 3062924 3 Les documents US 2014/035775, FR 2006/050860 et DE 102009007395 décrivent des méthodes et systèmes de perception et de fusion multi-capteurs basées sur des grilles d'occupation, appliquées à la conduite autonome des véhicules terrestres. Toutes ces méthodes 5 nécessitent, pour leur mise en oeuvre, des calculs en virgule flottante. Or, le recours au calcul en virgule flottante exige des ressources importantes en termes de puissance de calcul, qui sont difficilement compatibles avec les contraintes propres aux systèmes embarqués. Pour mémoire, le format en virgule flottante - défini par la norme 10 IEEE 754 - représente un nombre au moyen de trois éléments : un signe (1 bit), une mantisse (23 ou 52 bits) et un exposant (8 ou 11 bits). Effectuer des calculs en utilisant des nombres représentés en virgule flottante est beaucoup plus complexe (c'est-à-dire nécessite beaucoup plus d'opérations élémentaires) qu'effectuer des calculs sur des entiers. Cela nécessite donc 15 l'utilisation d'un processeur plus rapide et/ou d'un accélérateur matériel dédié, avec un impact défavorable en termes de coût, encombrement et consommation électrique. L'article de T. Rakotovao et al. « Multi-Sensor Fusion of Occupancy Grids based on Integer Arithmetic» (2016 IEEE International 2 0 Conference on Robotics and Automation - ICRA, Stockholm, 16-21 mai 2016, pp. 1854 - 1859) décrit un procédé de perception et de fusion multi-capteurs basé sur une grille d'occupation, utilisant seulement des calculs sur des entiers sans pour autant introduire des erreurs par rapport aux approches ayant recours à des calculs en virgule flottante. Un tel procédé est également 25 décrit dans la demande de brevet en France 15-58919 du 22 septembre 2015 et dans la demande internationale PCT/EP2016/072530 du 22 septembre 2016. Cette approche permet l'utilisation de dispositifs de calcul embarqués simples, ne supportant pas nécessairement les opérations en virgule flottante ; même au cas où des calculs en virgule flottante seraient supportés, 30 elle permet de réduire la consommation énergétique du dispositif de calcul, en évitant ou limitant fortement le recours effectif à de tels calculs. 3062924 4 L'invention vise à apporter un perfectionnement à cette méthode, et plus particulièrement à rendre plus pertinente la grille d'occupation calculée à l'aide des mesures des capteurs, sans augmenter la complexité des calculs effectués en temps réel. 5 Conformément à l'invention, ce but est atteint en rendant le calcul des probabilités d'occupation dépendant d'une probabilité a priori dont la valeur est fonction du contexte. Par exemple, dans le cas d'une application à la conduite autonome ou assistée, la probabilité a priori (c'est-à-dire avant toute mesure) que des obstacles soient présents à proximité d'un véhicule est 10 plus ou moins élevée en fonction de la densité de circulation. Par contre, la méthode décrite dans l'article précité de T. Rakotovao et al. utilise une probabilité d'occupation a priori fixe et égale à 0,5, ce qui traduit une ignorance totale du contexte. La généralisation au cas d'une probabilité a posteriori quelconque, pouvant donc changer en fonction 15 du contexte, n'est pas évidente. Les inventeurs sont parvenus à effectuer une telle généralisation, et à constater qu'elle n'implique pas une augmentation de la complexité des calculs devant être effectués en temps réel. La valeur de la probabilité d'occupation a priori dépendante du contexte peut être déterminée de plusieurs façons différentes. Par exemple : 20 - Elle peut être choisie manuellement par un utilisateur, par exemple le conducteur - ou passager - d'un véhicule. - Elle peut être transmise à un dispositif de calcul embarqué par une station de contrôle, par exemple un centre de surveillance du trafic routier. 25 - Elle peut être calculée en fonction de la position et/ou de l'heure. Par exemple, en considérant toujours le cas d'une application à la conduite assistée ou autonome, la probabilité d'occupation a priori pourra être plus élevée le matin et en fin d'après-midi qu'en milieu de journée ou la nuit ; de même, elle sera raisonnablement plus élevée dans une agglomération 30 urbaine qu'en zone rurale. - Elle peut également être calculée à partir de mesures obtenues d'un capteur dédié. Par exemple, il peut s'agir d'un radar non 3062924 5 directionnel, qui détecte la présence d'obstacles sans les localiser précisément. Un objet de l'invention est donc un procédé de perception de corps matériels comportant les étapes suivantes, mises en oeuvre par un 5 ordinateur ou un circuit électronique numérique dédié : a) Acquisition d'une pluralité de mesures de distance desdits corps matériels issues d'un ou plusieurs capteurs ; b) Acquisition depuis un dispositif extérieur, ou calcul à partir d'au moins un signal reçu de l'extérieur, d'au moins une valeur de probabilité 10 d'occupation a priori des cellules d'une grille d'occupation ; c) Application, à chaque dite mesure de distance, d'un modèle inverse du capteur correspondant sur ladite grille d'occupation fournissant une représentation spatiale discrétisée d'un environnement dudit capteur, pour déterminer une probabilité d'occupation par un corps matériel 15 d'un ensemble de cellules de ladite grille d'occupation, chaque dit modèle inverse de capteur étant un modèle discret, associant à chaque cellule de la grille d'occupation correspondante, et pour chaque mesure de distance, une classe de probabilité choisie à l'intérieur d'un même ensemble de cardinalité finie, chaque dite classe de probabilité étant identifiée par un indice entier ; et 20 d) Construction d'une grille d'occupation consolidée dont chaque cellule présente une probabilité d'occupation calculée par fusion des probabilités d'occupation estimées lors de l'étape c), la probabilité d'occupation de chaque cellule de la grille d'occupation consolidée étant déterminée au moyen de calculs entiers effectués sur les indices des classes 25 de probabilités déterminées lors de ladite étape c), et en fonction de ladite ou d'une dite probabilité d'occupation a priori. Selon des modes de réalisation particuliers d'un tel procédé : - Ladite étape b) peut comprendre l'acquisition de ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori par 30 l'intermédiaire d'un dispositif d'interface utilisateur. - Ladite étape b) peut comprendre l'acquisition de ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori par 3062924 6 l'intermédiaire d'un récepteur radio. Dans ce cas, ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori, acquise par l'intermédiaire d'un récepteur radio, peut être transmise par une station de contrôle (SST). - Au moins lesdits capteurs son embarqués sur un véhicule 5 terrestre, et ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori, transmise par une station de contrôle, peut être fonction d'une densité de circulation sur au moins un axe routier sur lequel circule ledit véhicule terrestre. - Ladite étape b) peut comprendre le calcul de ladite ou 10 d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori à partir d'un positionnement spatial ou spatio-temporel desdits capteurs. - Ladite étape b) peut comprendre le calcul de ladite valeur de probabilité d'occupation a priori à partir d'au moins un signal de présence desdits corps matériels issu d'un ou plusieurs capteurs autres que les 15 capteurs utilisés pour mettre en oeuvre ladite étape a). - Ledit ensemble de cardinalité finie de classes de probabilité peut être formé par l'union d'un ou plusieurs sous-ensembles tels que, lors de ladite étape d), la fusion de deux classes de probabilité appartenant à un même sous-ensemble fournisse un résultat appartenant 2 0 aussi audit sous-ensemble. - Ledit ensemble de cardinalité finie de classes de probabilité peut constituer une discrétisation non uniforme de l'intervalle de probabilité [0, 1], avec un pas de discrétisation augmentant entre 0 et 0,5, puis diminuant entre 0,5 et 1. Plus particulièrement, ledit ensemble de cardinalité 25 finie de classes de probabilité, désigné par Gp13(°), peut être défini par : Gp13(°) = {(pr,),n E Z}, Z étant l'ensemble des entiers relatifs, les classes de probabilités pn étant définies de la manière suivante : po=P(oi) ; pi=p ; 30 P6+1=F(pi,p) Vn>1 3062924 7 P-1 - P(002±(1-2P(00)p' Pn-i=F(pn, Vn c), 5>c étant la position d'un obstacle (en plusieurs dimensions, il 5 s'agit d'un vecteur, exprimés en coordonnées cartésiennes, sphériques, polaires, etc. et pas d'un simple scalaire). Ces capteurs peuvent être des lasers télémétriques (appelés aussi lidars), des sonars, des radars infrarouges, des caméras à temps de vol, etc. Une mesure z issue d'un capteur permet de déterminer la 10 probabilité d'occupation P(oilz) d'une cellule ci. Pour une mesure z donnée, l'ensemble des probabilités P(oilz) V i e [0, N-1] constitue le modèle inverse du capteur sur la grille. Alors que le modèle direct du capteur renseigne sur la réponse du capteur en fonction du monde physique, le modèle inverse exprime l'impact de la mesure sur la grille d'occupation qui est le modèle du 15 monde physique que l'on adopte, ce qui justifie l'appellation modèle inverse. La figure 3 présente un exemple typique de modèle inverse d'un capteur de distance, dans un cas où z=25m. On peut vérifier que la probabilité d'occupation est quasi-nulle pour les cellules qui se trouvent à une distance inférieure à 24,25 m du capteur et atteint un pic pour une distance 20 de 25 m (correspondant à la mesure fournie par le capteur). Au-delà de 25 m, la probabilité d'occupation diminue jusqu'à se stabiliser à une valeur de 0,5, indicative d'une méconnaissance totale de l'état d'occupation des cellules qui, étant situées au-delà de l'obstacle, sont masquées par ce dernier et donc inaccessibles au capteur. 25 Conformément à l'usage qui prévaut dans la littérature, la figure 3 représente le modèle inverse au moyen d'une courbe lissée. Une représentation plus correcte serait de n'afficher que les points correspondant aux limites des cellules de la grille : en effet, on ne peut pas distinguer une cellule « partiellement » occupée d'une autre qui le serait « totalement », dans 30 tous les cas la distance à l'obstacle sera estimée comme étant la distance à la cellule correspondante. C'est là l'erreur spatiale introduite par la grille. 3062924 13 Une version plus juste du modèle inverse de la figure 3, tenant compte de cette discrétisation spatiale induite par la grille est présentée sur la figure 4. Il convient de souligner que les notions de « occupation » et 5 de « distance de l'obstacle » ne sont pas tout à fait équivalentes. En effet, dire qu'un obstacle est à une distance z de capteur ne signifie pas seulement qu'une certaine cellule est occupée, mais aussi que toutes les autres cellules de la grille plus proches du capteur sont libres (autrement, le premier obstacle aurait été vu à une distance inférieure à z). Sur la figure 2 précitée, 10 l'obstacle A se trouve dans la cellule d'indice i (en noir) ; les cellules d'indice inférieur à i sont représentées en blanc pour indiquer qu'elles sont libres, celles d'indice supérieur à i le sont en gris pour indiquer que leur état d'occupation est inconnu. Si on tient compte de la notion de capteur incertain 15 caractérisé par son modèle (direct) p(zVc) et que l'on note di la distance de la cellule ci par rapport au point de mesure et ri le point de la cellule ci le plus proche dudit point de mesure, on a : vi i et P(V 10=0, donc : p(zioi) = Ek=o p(ziclk)P(dkloi) (6) 3062924 15 Le terme P(dkloi) prend les valeurs suivantes, en fonction des indices k et i : rP(doloo) = 1 P(doloi) = P(00) pour i > 0 iP(dkloi) = [11]t(?-, P(vi)IKok) pour 0 i (7) 5 A ce point on introduit l'hypothèse précitée de probabilités a priori égales pour toutes les cellules : P(oi)=P(o) et P(vd=P(v)=1-P(o) 171. (8) En remplaçant (7) et (8) dans (6) on trouve : p(zloo) = p(z1c10) P(zloi) = P(0)P(zIdo)+EL0[1_ - P(0)]kP(o)p(z1c/k)+ [1 - P(o)]Lp(zIcii) : i > o 10 (9) Calcul de De manière similaire à (6) on peut écrire : = EngP(zIdOP(dk + (z1V)P(Vivi) (10) 15 toutefois dans (10) le deuxième terme n'est généralement pas nul. Le terme P(dkivi) prend les valeurs suivantes, en fonction des indices k et i : P(do Ivo) = 0 Kdolvi) = P(00) pour i > 0 i Kdklvi) = [11,1(?, P(vi)1Kok) pour 0 i 3062924 16 En remplaçant (11) dans (10) et en introduisant l'hypothèse précitée de probabilités a priori égales pour toutes les cellules : P(oi)=P(o) et P(vi)=P(v)=1-P(o) Vi. (8) on trouve : 5 /*Ivo) - P(0)Kzidi) + ec1211 - P(0)1kP(0)Kzidk) + { +[1 - P(o)]N-lp(z1V) /*lei) P(o)p(zIdo) + Eik,0[1 - P(0)]kP(0)Kzidk) + +E;cli+1[1 - P(o)r-1P(0)Kzidk) + [1 - P(0)[N-1P(ziV) (12) Pour obtenir le modèle inverse, il suffit donc de remplacer (8), (9) et (12) dans (4). La construction du modèle inverse dépend fortement de la 10 définition de la grille. Il est donc intéressant d'étudier quel est l'impact d'une variation de résolution spatiale sur le modèle inverse. Les figures 5A - 5D montrent les modèles inverses d'un même capteur sur quatre grilles de résolution spatiales différentes : 1 m (6A), 50 cm (6B), 25 cm (6C), 12,5 cm (5D). Ces modèles inverses ont été construits en prenant P(o)=P(v)=0,5. On 15 peut remarquer que quand la résolution augmente (le pas de la grille diminue), le maximum du modèle inverse diminue et tend vers 0,5. En effet, on ne doit pas s'attendre de pouvoir connaître la position d'un obstacle avec une précision supérieure à celle du capteur. A contrario, si on se contente de connaître l'occupation avec une précision bien inférieure à celle du capteur, 20 on pourra déterminer avec une grande certitude la présence ou l'absence d'un obstacle (cas de la figure 5A, où le maximum du modèle inverse vaut 0,999994). Ces considérations permettent d'optimiser la résolution spatiale de la grille : on peut en effet réaliser une exploration permettant de déterminer la résolution maximale de la grille pour laquelle le maximum du 25 modèle inverse reste supérieur à un seuil (strictement supérieur à 0,5 et strictement inférieur à 1) considéré « significatif ». 3062924 17 A partir des modèles inverses de deux capteurs sur une même grille d'occupation, la fusion des données des deux capteurs s'effectue à l'aide de l'équation suivante : [1 - P(o)]P(oilzi)P(oilz2) P(°11z1iz2) [1 - P(0)[P(oilzi)P(oilz2) + P(0)P(viizi)P(vilz2) (13) 5 où z1 et z2 sont les mesures fournies par les deux capteurs (la généralisation à plus de deux capteurs est immédiate - il suffit de considérer P(oi z2) comme le modèle inverse d'un capteur « virtuel » et le fusionner avec la mesure fournie par un troisième capteur, et ainsi de suite). Dans le cas où la probabilité d'occupation a priori n'est pas la 10 même pour toutes les cellules, l'équation (13) peut être généralisée sans difficulté : [1 - P(oi)]P(oilzi)P(oilz2) P(°ilz1iz2) = [1 - PKAP(oiizi)P(oilz2) + P(0i)P(viizi)P(vilz2) (13bis) Appliquer directement l'équation (13) ou (13bis) à la fusion de données issues de plusieurs capteurs est difficilement envisageable dans un 15 système embarqué, car cela nécessiterait l'exécution de nombreux calculs en virgule flottante pour chaque cellule de la grille à une fréquence au moins aussi rapide que la fréquence d'acquisition des capteurs. Une puissance de calcul importante serait dont nécessaire. Conformément à l'approche déjà divulguée par l'article précité 2 0 de T. Rakotovao et al., l'invention exploite la notion de « classes de probabilité » pour effectuer la fusion des données de plusieurs capteurs en n'utilisant que des calculs entiers. Dans ce qui suit, on appellera « système de classes de probabilités » S = { pn, ne E } un sous-ensemble dénombrable de [0; 1], dont 25 les éléments pn peuvent donc être caractérisés par un indice entier relatif « n ». Si on appelle « F » la fonction de fusion des données exprimée par l'équation (13) ci-dessus, on peut écrire : 3062924 18 [1-P(0)]-PI:P2 F(pi, p2) - P(0)P1-P2+P(0)-(1-p1).(1-p2) Dans le cas où la probabilité d'occupation a priori n'est pas la même pour toutes les cellules, l'équation (14) peut être généralisée sans difficulté : (14) 5 [1-P(oi)].P1.P2 (14bis) F(p1,p2) = P(oi).pi.P2+P(oi).(1-Pi).(1-P2) Un cas particulièrement intéressant est celui d'un système de classes tel que le résultat de la fusion de deux classes de probabilités du système appartient également au système ; formellement : V phpie S, F(pi, p2)e S. On parle alors d'un système de classes « sans erreur », car la 10 fusion n'introduit pas d'erreur ou d'approximation. Il est donc possible de repérer les valeurs de probabilité par les indices des classes correspondantes, et le résultat d'une fusion est également identifié par un indice. Le problème de la fusion revient alors à déterminer une fonction appropriée Fd qui, à deux indices entiers, associe un autre indice entier. 15 Formellement : V(k,l) E 7L2, i E F(pk,pi) = pi et on note Fd(k,l) = i. Le calcul de Fd(k,l) ne requiert que la connaissance des indices k et I et de l'arithmétique d'indice entier ; aucun calcul en virgule flottante n'est nécessaire pour le calcul de la fusion des informations pk et pl. 20 De plus, si le système de classes est considéré sans erreur, l'indice obtenu à l'aide de Fd(k,l) désigne une valeur de probabilité strictement identique à celle obtenue - en utilisant des nombres en virgule flottante - en appliquant l'équation (14). La méthode permet ainsi la fusion des classes de probabilité sans erreur par rapport à un calcul flottant. 25 Un exemple trivial de système sans erreur est S={1/2, 1}. Tout système de classes sans erreur comprenant des probabilités différentes de 1/2, 1 et 0 comprend nécessairement une infinité d'éléments. En pratique, pour des raisons évidentes de mise en oeuvre, on considèrera uniquement des systèmes de classes de probabilités de cardinalité finie. Toutefois, étant 3062924 19 donné que les capteurs sont en nombre fini et que leurs sorties (quantifiées et numérisées) ne peuvent prendre qu'un nombre fini de valeurs, on démontre qu'il est possible de réaliser des fusions « sans erreurs » même à partir de systèmes de classes de probabilités de cardinalité finie. 5 Il est important de noter que le modèle inverse de la figure 4 était discrétisé spatialement, mais la probabilité d'occupation de chaque cellule pouvait prendre n'importe quelle valeur comprise dans l'intervalle [0,1]. L'utilisation de systèmes de classes implique également une discrétisation des valeurs de probabilité. Ainsi, il est nécessaire d'approcher les valeurs de 10 probabilité du modèle inverse de la figure 4 par des éléments d'un système de classes S. Une première possibilité consiste à remplacer les valeurs du modèle inverse par les éléments de S les plus proches, de manière à minimiser l'erreur de quantification. Cette approche peut conduire à sous- 15 estimer la probabilité d'occupation d'une cellule, ce qui peut ne pas être acceptable dans une application de détection d'obstacles. Une alternative consiste à approcher les valeurs du modèle inverse théorique par le plus petit majorant du système de classes S ; ainsi la probabilité d'occupation n'est jamais sous-estimée, ce qui peut être un avantage pour la détection 20 d'obstacles. Dans d'autres applications, comme le comptage de personne, ce type d'approximation peut en revanche conduire à la génération de faux-positifs. Quel que soit le type d'approximation considéré, le système inverse discrétisé spatialement prend un nombre de valeurs qui est très faible 25 (de moins de 10 à quelques dizaines au plus). Par conséquent, le nombre d'éléments du système S nécessaires pour l'approcher le modèle inverse est également très faible. On peut donc se limiter à considérer un sous-ensemble fini, et de petite taille, du système de classes S dont la cardinalité est, en principe, infinie et dénombrable. 30 II a été montré plus haut, en référence aux figures 5A - 5D, que - pour un capteur donné - plus la grille d'occupation spatiale est résolue, plus la valeur maximale du modèle inverse est proche de 0,5. Or, si on se 3062924 20 limite à des valeurs de probabilité appartenant à un système de classes S, il existe une classe de probabilité purin qui correspond à la plus petite valeur supérieure à 0,5. La résolution optimale de la grille d'occupation est donc celle pour laquelle la valeur maximale du modèle inverse est égale à purin. Toute 5 diminution ultérieure du pas de la grille augmente la charge de calcul sans apporter aucun gain en termes d'information. Un système de classes GpP( o) convenant à la mise en oeuvre de l'invention peut être défini par récurrence. Soit p une probabilité d'occupation strictement comprise entre 10 0 et 1-P(o). On définit alors par récurrence la suite pn de la façon suivante : po=P(o) ; pi=p ; pn+1=F(pi,p) Vn>1 P(o)2 (1-p) P-1 = P(o)2+(1-2P(o))p' 15 (15) Pn-i=F(pn, Vi 1 P(oi)2(1-p) P-1 - p(002±(1-2P(00)p' Pn-i=F(pn, Vi REVENDICATIONS1. Procédé de perception de corps matériels (0) comportant les étapes suivantes, mises en oeuvre par un ordinateur ou un circuit 5 électronique numérique dédié (MTD1, MTD2) : a) Acquisition d'une pluralité de mesures de distance (zi ... ZNC) desdits corps matériels issues d'un ou plusieurs capteurs (C1 .- - CNC) ; b) Acquisition depuis un dispositif extérieur, ou calcul à partir 10 d'au moins un signal (SST) reçu de l'extérieur, d'au moins une valeur de probabilité d'occupation a priori des cellules d'une grille d'occupation ; c) Application, à chaque dite mesure de distance, d'un modèle inverse du capteur correspondant sur ladite grille d'occupation (GO) fournissant une représentation spatiale discrétisée d'un environnement dudit 15 capteur, pour déterminer une probabilité d'occupation par un corps matériel d'un ensemble de cellules de ladite grille d'occupation, chaque dit modèle inverse de capteur étant un modèle discret, associant à chaque cellule de la grille d'occupation correspondante, et pour chaque mesure de distance, une classe de probabilité choisie à l'intérieur d'un même ensemble de cardinalité 20 finie, chaque dite classe de probabilité étant identifiée par un indice entier ; et d) Construction d'une grille d'occupation consolidée dont chaque cellule présente une probabilité d'occupation calculée par fusion des probabilités d'occupation estimées lors de l'étape c), la probabilité d'occupation de chaque cellule de la grille d'occupation consolidée étant 25 déterminée au moyen de calculs entiers effectués sur les indices des classes de probabilités déterminées lors de ladite étape c), et en fonction de ladite ou d'une dite probabilité d'occupation a priori. 2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ladite 3 0 étape b) comprend l'acquisition de ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori par l'intermédiaire d'un dispositif d'interface utilisateur (IU). 3062924 28 3. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ladite étape b) comprend l'acquisition de ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori par l'intermédiaire d'un récepteur radio (RR). 4. Procédé selon la revendication 3 dans lequel ladite ou au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori, acquise par l'intermédiaire d'un récepteur radio, est transmise par une station de contrôle (SST). 5. Procédé selon la revendication 1 dans lequel au moins lesdits capteurs son embarqués sur un véhicule terrestre, et ladite ou au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori, transmise par une station de contrôle, est fonction d'une densité de circulation sur au moins un axe routier sur lequel circule ledit véhicule terrestre. 6. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ladite étape b) comprend le calcul de ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori à partir d'un positionnement spatial ou spatio20 temporel desdits capteurs. 7. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ladite étape b) comprend le calcul de ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori à partir d'au moins un signal de présence 25 desdits corps matériels issu d'un ou plusieurs capteurs (Cpo) autres que les capteurs utilisés pour mettre en oeuvre ladite étape a). 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel ledit ensemble de cardinalité finie de classes de probabilité est formé 3 0 par l'union d'un ou plusieurs sous-ensembles tels que, lors de ladite étape d), la fusion de deux classes de probabilité appartenant à un même sous-ensemble fournisse un résultat appartenant aussi audit sous-ensemble. 3062924 29 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel ledit ensemble de cardinalité finie de classes de probabilité constitue une discrétisation non uniforme de l'intervalle de probabilité [0, 1], avec un 5 pas de discrétisation augmentant entre 0 et 0,5, puis diminuant entre 0,5 et 1. 10. Procédé selon la revendication 9 dans lequel ledit ensemble de cardinalité finie de classes de probabilité, désigné par Gp13(°), est défini par : Gp13(°) = {(pr,),n E Z}, Z étant l'ensemble des entiers relatifs, les 10 classes de probabilités pn étant définies de la manière suivante : po=P(oi) ; =p ; P-1 = P(o)2+(1-2P(o))p' 15 Pn-i=F(Pn, Vi 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel ladite étape d) comprend la mise en oeuvre de changements de repère pour construire ladite grille d'occupation consolidée à partir de probabilités d'occupation de cellules de grilles d'occupation associées à des capteurs non co-localisés. 12. Procédé selon l'une des revendications précédentes 3 0 comportant également une étape préliminaire de construction des modèles Pn+1=F(pn,p) Vn>1 P(o)2(1-p) 3062924 inverses d'au moins un dit capteur sur la grille d'occupation correspondante, mise en oeuvre par application de l'équation suivante : p(zioi)P(oi) où : - P(oi lz) représente la probabilité d'occupation de la 5 cellule d'indice « i » de la grille d'occupation, lesdites cellules étant ordonnées par distance croissante dudit capteur ; - P(oi) est ladite valeur de probabilité d'occupation a priori de la cellule d'indice « i » de la grille d'occupation ; - p(z I oi) est la densité de probabilité de la mesure 10 « z » fournie par le capteur lorsque la cellule d'indice « i » de la grille d'occupation est occupée, fonction de P(oi) et du modèle direct du capteur ; et - p(z Ivi) est la densité de probabilité de la mesure « z » fournie par le capteur lorsque la cellule d'indice « i » de la grille 15 d'occupation est vide, fonction de P(oi) et du modèle direct du capteur. 13. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel la probabilité d'occupation a priori est la même pour toutes les cellules de la grille d'occupation. 20 14. Système de perception de corps matériels comprenant : - au moins un premier port d'entrée pour recevoir une pluralité de signaux (zi, zNc) représentatifs de mesures de distance desdits corps matériels issues d'un ou plusieurs capteurs ; 25 - au moins un deuxième port d'entrée pour recevoir un signal représentatif d'au moins une valeur de probabilité d'occupation a priori des cellules d'une grille d'occupation, ou permettant son calcul ; - un module de traitement de données (MTD1, MTD2) configuré pour recevoir en entrée lesdits signaux et les utiliser pour construire 1)(oi I = p(z1 oi)P(oi) + p(z Ivi)L1 - P(oi)l 3062 924 31 une grille d'occupation consolidée en appliquant un procédé selon l'une des revendications précédentes ; et - au moins un port de sortie pour un signal (gfus) représentatif de ladite grille d'occupation consolidée. 15. Système selon la revendication 14 comprenant également un dispositif d'interface utilisateur (IU) relié audit deuxième port d'entrée et adapté pour permettre à un utilisateur de choisir ladite ou au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori. 16. Système selon la revendication 14 comprenant également un récepteur radio (RR) relié audit deuxième port d'entrée et adapté pour recevoir un signal radio (SPO) représentatif de ladite ou d'au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori. 15 17. Système selon la revendication 14 comprenant également un système de positionnement spatial ou spatio-temporel (POS) relié audit deuxième port d'entrée et adapté pour générer une information de positionnement, ledit module de traitement de données étant adapté pour 20 calculer ladite ou au moins une dite valeur de probabilité d'occupation a priori à partir de ladite information de positionnement. 18. Système selon la revendication 14 comprenant également un ou plusieurs capteurs (Cpo) reliés audit deuxième port d'entrée et adaptés 25 pour générer un signal de présence desdits corps matériels. 19. Système selon l'une des revendications 14 à 18 comprenant également un ou plusieurs capteurs de distance (C1, . - -, CNC) adaptés pour générer des signaux représentatifs d'une pluralité de mesures 3 0 de distance desdits corps matériels et reliés audit ou auxdits ports d'entrée. 5 10 3062924 32 20. Système selon l'une des revendications 14 à 19 dans lequel ledit module de traitement de données comprend au moins un bloc matériel de calcul de probabilités d'occupation (C01 . - - CONC) comprenant une mémoire stockant, sous la forme d'une table de correspondance, un 5 modèle inverse d'un capteur associant à chaque mesure de distance un vecteur d'entiers représentant des indices de classes de probabilité associées à des cellules respectives d'une grille d'occupation. 21. Système selon l'une des revendications 14 à 20 dans 10 lequel ledit module de traitement de données comprend un bloc matériel de calcul entier, dit de consolidation (F), configuré pour recevoir en entrée une pluralité d'entiers représentant des indices de classes de probabilité associées à des cellules de grilles d'occupation respectives, et pour calculer un indice d'une classe de probabilité associée à une cellule de ladite grille 15 d'occupation consolidée.