Brevet FR3067495A1 — publié le 20181214

Procédé et système d'identification d'au moins un objet en déplacement. L'invention a pour domaine technique la détection et l'identification d'objets en mouvement, notamment de véhicules automobiles. Dans le cadre des assistances à la conduite et de la conduite autonome, on souhaite détecter, classer, et estimer le cap, la vitesse ainsi que la taille des véhicules autour d'un véhicule muni de détecteurs. Le télémètre laser à balayage, LiDAR (acronyme anglophone pour « Light Detection and Ranging ») est le seul détecteur actuellement susceptible de mesurer directement ces informations. Il existe ainsi un besoin pour une estimation des propriétés (position, vitesse, cap, type d'objet, longueur et largeur) des objets dynamiques évoluant dans une scène routière autour du véhicule muni de télémètres laser à balayage. Il existe également un besoin pour une classification des objets mobiles détectés. De l'état de la technique antérieure, on connaît les documents W02014201075A1, CN103927557 A, CN104463872 A, FR2787200 qui ne permettent pas de réaliser de détection et de classification de véhicules entre différents types de véhicules (moto, voiture, camion). L'invention a pour objet un procédé de classification d'au moins un objet à classer autour d'un véhicule automobile comprenant au moins un télémètre laser. Le procédé comprend les étapes suivantes : pour chaque au moins un télémètre laser, on acquiert un nuage de points comprenant au moins deux points issus d'impacts laser sur au moins un objet à classer, on regroupe les nuages de points acquis par chaque télémètre laser dans un référentiel unique, 2 on détermine des ensembles de points parmi les nuages de points mis en commun en fonction de leurs coordonnées respectives et d'une distance maximale entre points, on détermine une cible pour chaque ensemble de points, définie 5 par des critères comprenant une boîte englobante englobant l'ensemble de points et un centre de boîte, on détermine une liste de segments pour chaque cible s'adaptant au plus proche de la forme du contour de l'ensemble de points correspondant, 10 on réalise une prédiction d'une piste caractérisant la présence et le mouvement de l'objet au cours du temps déterminant l'état des pistes à l'itération courante en fonction de l'état des pistes à l'itération précédente et des équations prédictives du filtre de Kalman, on associe chaque cible à au moins une piste, la piste acquérant 15 les critères de la cible, on détermine des informations d'association des cibles et des pistes en fonction de la position du centre et des dimensions de la boîte englobante associée à chaque cible et à chaque piste, on détermine une classification des objets à classer parmi 20 plusieurs catégories en fonction des listes de segments, des valeurs de critères afin de déterminer le type de véhicule correspondant à chaque objet, et on met à jour les pistes en fonction de la classification des objets autour du véhicule en appliquant la partie corrective des 25 équations du filtre de Kalman aux critères décrivant les objets autour du véhicule. Pour déterminer une liste de segments pour chaque cible, on peut déterminer une liste de segments s'adaptant au plus proche de la forme du contour de l'ensemble de points, 30 on peut déterminer un critère de variance pour chaque segment égal à la dimension du petit axe de l'ellipse de variance associée à l'ensemble de points, 3 on peut déterminer si le critère de variance est supérieur à une limite prédéfinie afin de déterminer l'adéquation du segment au nuage de points, si tel est le cas, on peut déterminer que ce segment doit être 5 divisé en deux parties car l'ensemble de points ne respecte pas la limite prédéterminée pour le critère, on peut déterminer le point de division du segment de sorte que l'on minimise la somme des variances des deux nouveaux segments créés par la division. 10 Pour déterminer des informations d'association de cibles et des pistes, on peut réaliser une association cible-piste basée sur une approche de type au plus proche voisin fonction des positions et dimensions maximales des boîtes englobantes de chaque cible et de chaque piste, les boîtes englobantes de tailles similaires étant 15 associées dans la limite d'un ratio prédéfini. Pour réaliser la classification des objets, on peut réaliser les étapes suivantes : on peut déterminer des segments candidats pour au moins un parmi l'arrière, l'avant et/ou un côté de la cible dans la liste de 20 segments relative à chaque cible et donc à la piste associée, on peut recevoir au moins une valeur caractéristique comprenant la vitesse absolue de la piste estimée par la partie prédictive du filtre de Kalman, et si elles sont disponibles, la largeur estimée de la piste, la longueur estimée de la piste, l'accord entre la 25 direction du vecteur vitesse et le segment caractérisant l'arrière ou l'avant du véhicule, et l'accord entre la direction du vecteur vitesse et le segment caractérisant le côté du véhicule, chaque valeur caractéristique reçue étant utilisée comme critère de classement, pour chaque critère et pour chaque catégorie, on peut générer 30 un triplet de masses initiales caractérisant la similarité, la non- similarité et l'incertitude sur le fait que l'objet appartienne à une catégorie selon un critère en comparant la valeur du critère à une plage de valeurs vraisemblables prédéfinies associées, 4 pour chaque catégorie, on peut déterminer un quadruplet de masses caractérisant, respectivement, la similarité, la non-similarité, l'incertitude et le conflit par rapport à l'appartenance de la cible à la catégorie testée en combinant les triplets de masses initiales relatifs à 5 chacun des critères testé par l'utilisation d'un opérateur de combinaison multi-critères basé sur la théorie des croyances, on peut déterminer un jeu de masses en réalisant une combinaison multi-objets des quadruplets de masses déterminés pour chaque catégorie afin de déterminer si les catégories sont 10 conflictuelles, ambiguës ou si l'objet appartient à une catégorie non listée, on peut calculer la probabilité pignistique en fonction de ce jeu de masses pour chaque catégorie choisie parmi les types de véhicule, « autre catégorie » ou « inconnu », 15 si la probabilité pignistique la plus élevée correspond à une catégorie de type de véhicule, on peut déterminer que l'objet est un véhicule correspondant au type de véhicule dont la probabilité pignistique est la plus élevée et supérieure à un seuil de validation prédéterminé, si aucune probabilité pignistique n'est supérieure au 20 seuil de validation prédéterminé, on ne peut pas effectuer de choix parmi les types de véhicule. Pour mettre à-jour les pistes, si un type de véhicule est déterminé, on peut mettre à jour le cap de l'objet en fonction de la mesure de l'orientation des segments combinés à la trajectoire de 25 l'objet. Les types du véhicule peuvent comprendre un véhicule à deux roues, une voiture ou un camion. Pour réaliser une prédiction d'une piste, on peut prendre en compte un modèle d'évolution fonction du type du véhicule prenant en 30 compte l'angle de cap pour l'estimation du déplacement au sein de la partie prédictive des équations du filtre de Kalman. L'invention a également pour objet un système de classification d'au moins un objet à classer autour d'un véhicule automobile 5 comprenant au moins un télémètre laser à balayage connecté à un moyen de calcul apte à réaliser les étapes du procédé décrit ci-dessus. Ce procédé présente l'avantage de déterminer non seulement le type d'objet perçu mais aussi d'autres attributs tel que la vitesse et le 5 cap des objets. Le fait de mettre à jour le modèle d'évolution des objets lors qu'ils sont classifiés comme véhicules assure un suivi temporel plus précis de leur mouvement. D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement 10 à titre d'exemple non limitatif et faite en référence au dessin annexé sur lequel la figure unique illustre les principales étapes du procédé de détermination d'au moins un type de véhicule selon l'invention. Le système de classification d'au moins un objet à classer autour d'un véhicule automobile comprend un moyen de calcul et au 15 moins un télémètre laser à balayage fournissant chacun un nuage de points bidimensionnel renseignant sur les formes des objets de 1 ' environnement. En effet, les télémètres laser fonctionnent en mesurant la distance en temps de vol d'une impulsion lumineuse émise du capteur 20 et réfléchie par la surface la plus proche suivant une direction donnée. Par extension, sur un télémètre laser à balayage, un balayage suivant une discrétisation en azimut est effectué et pour chaque pas d'angle correspondant à un azimut, une mesure de distance est obtenue. A l'issue du balayage, on obtient un nuage de points en deux dimensions 25 correspondant à l'ensemble des mesures effectuées lors du balayage sur un plan horizontal. Le nuage de points correspondant aux réflexions de l'impulsion lumineuse est fourni directement en sortie du capteur LiDAR. Les télémètres laser à balayage sont positionnés sur le véhicule 30 suivant une topologie permettant, de préférence, de former une ceinture de perception la plus large possible autour du véhicule en privilégiant une symétrie de cette zone par rapport à l'axe avant. Le moyen de calcul agrège et traite les nuages de points en vue de détecter et de classer les objets de l'environnement. En sortie du 6 système, une liste des objets de l'environnement ainsi que de leurs attributs est publiée par le calculateur pour des applications clientes. Par attributs, on entend les coordonnées de position des impacts laser par rapport au télémètre laser. Plus précisément, le moyen de calcul 5 est apte à réaliser les étapes de procédé de détermination du type d'au moins un véhicule tel que décrit ci-dessous. Le procédé de détermination d'au moins un type de véhicule est illustré par la figure unique sur laquelle on peut voir qu'il comprend une première étape 1 au cours de laquelle les nuages de points acquis 10 par chaque télémètre laser sont regroupés, une deuxième étape 2 au cours de laquelle on détermine des ensembles de points parmi les nuages de points mis en commun, une troisième étape 3 au cours de laquelle on détermine des cibles en fonction des ensembles de points, une quatrième étape 4 au cours de laquelle on détermine des 15 informations d'association de cibles et des pistes, une cinquième étape 5 au cours de laquelle on détermine des segments en fonction des ensembles de points, une sixième étape 6 au cours de laquelle on détermine une classification des objets autour du véhicule en fonction des segments, des cibles et des informations d'association de cibles et 20 des pistes, et une septième étape 7 au cours de laquelle on met à jour les pistes en fonction de la classification des objets autour du véhicule. Au cours de la première étape 1, on regroupe dans un même référentiel spatial les nuages de points déterminés par les télémètres 25 laser à balayage. En effet, il est nécessaire de réaliser une agrégation des nuages de points afin de compenser les différences de positions relatives de chaque télémètre laser par rapport au véhicule et aux autres télémètres. Les points de chaque télémètre sont exprimés dans un repère ayant pour origine le télémètre lui-même. En prenant en 30 compte le fait que chaque télémètre est positionné à un endroit différent du véhicule, il apparaît que les points obtenus par chaque télémètre ne peuvent être simplement mis en commun sous peine de ne plus correspondre à la réalité. Pour éviter une telle situation, on transpose tous les points déterminés par chaque télémètre dans un 7 repère commun centré sur le véhicule de sorte que tous les points déterminés par tous les télémètres soient exprimés à partir de la même référence, par exemple le barycentre du véhicule. Au cours de la deuxième étape 2, on réalise un regroupement 5 (appelé également « clustering » en langue anglaise) de certains points du nuage de points afin de déterminer des ensembles de points proches (« clusters » en langue anglaise). Plus précisément, on réalise une étape de regroupement dite du « plus proche voisin » en associant à chaque impact l'ensemble de 10 points proches dont un des impacts est le plus proche. L'ensemble de points proches sélectionné se retrouve alors enrichi du nouvel impact. Un critère de distance maximal est utilisé pour éviter de regrouper des impacts trop distants. Au cours de la troisième étape 3, on affecte chaque ensemble 15 de points proches à un objet de mesure appelé « cible ». Pour réaliser cela, on mesure les coordonnées maximum et minimum des impacts sur les axes longitudinaux et transversaux. Grâce à ces coordonnées, on peut créer une boîte englobante (« bounding-box » en langue anglaise) contenant l'ensemble des 20 impacts de l'ensemble de points proches. Le centre de la boîte englobante est utilisé comme point de référence pour caractériser la position de la cible. En pratique, les impacts mesurés par le télémètre laser sont souvent connexes (à une faible distance prés), la distance seuil utilisée 25 lors du regroupement permet de faire la séparation des objets directement à partir du nuage de points. Au cours de la quatrième étape 4, on réalise un traitement de segmentation des ensembles de points aboutissant à la détermination de listes de segments qui sont associées à chaque ensemble de points 30 proches. Par segment, on entend une droite délimitée par deux points à ses extrémités, chaque point étant repéré dans un espace à deux dimensions. 8 Le traitement de segmentation tente d'associer des segments à chaque ensemble de points afin d'obtenir une approximation de sa forme. Pour réaliser cela, on détermine une liste de segments 5 s'adaptant au plus proche de la forme du contour de l'ensemble de points et on détermine le critère de variance associé. Le critère de variance associé est la dimension du petit axe de l'ellipse de variance associée à l'ensemble de points. Ce critère peut être réglé plus finement par l'homme du métier. Le critère de variance est comparé à 10 une limite prédéfinie afin de déterminer l'adéquation du segment au nuage de points. Si le critère de variance est supérieur à la limite, on détermine que ce segment doit être divisé en deux parties car l'ensemble de points ne respecte pas la limite prédéterminée pour le critère. Le point de division est déterminé en minimisant la somme des 15 variances des deux nouveaux segments ainsi créés. En d'autres termes, une liste de segments est un ensemble de segments associé à un ensemble de points. L'étape de segmentation possède deux avantages majeurs : elle est peu sensible au bruit sur la position des points et n'est pas fonction 20 du sens de parcours de la liste de points par l'algorithme. L'article de Viet Nguyen et al. « A comparison of line extraction algorithms using 2D laser rangefinder for indoor mobile robotics », présenté dans la conférence IEEE IROS 2005, décrit plus précisément les différents algorithmes courants de segmentation. 25 Au cours de la cinquième étape 5, on réalise une étape de suivi de piste comprenant une première sous-étape 5a de prédiction de pistes, une deuxième sous-étape 5b d'association cible-piste et une troisième sous-étape 5c de suivi de l'existence des pistes et cibles. Une étape de « suivi de pistes » (appelé également «tracking » 30 en langue anglaise) permet de suivre le mouvement d'objets au cours du temps. Les objets suivis au cours du temps sont appelés « pistes ». Cette étape est basée sur l'utilisation d'un filtrage de Kalman et d'une technique d'association cible-piste dite du « plus proche voisin ». 9 Le procédé de suivi de pistes permet de recalculer certains attributs des pistes tel que le cap et/ou le vecteur vitesse. Les pistes assurent aussi le suivi temporel d'autres propriétés dont notamment : la confiance sur l'existence, le type de véhicule détecté ainsi que les 5 matrices de variance/covariance caractérisant l'imprécision du vecteur d'état. Le vecteur d'état peut comprendre par exemple les coordonnées de la piste (x,y), l'angle de cap de la piste, également défini comme l'angle des segments de la piste avec une direction de référence. Le vecteur d'état comprend également les vitesses associées, soit la 10 vitesse longitudinale, la vitesse transversale, et la vitesse de rotation qui sont les dérivées par rapport au temps des coordonnées de la piste et du cap de la piste. Les vitesses sont estimées par exemple par l'intermédiaire du filtre de Kalman. Si une piste est classée comme étant d'une catégorie 15 correspondant à un type de véhicule (par exemple « deux-roues » ou « voiture » ou « camion »), alors le filtre de Kalman est adapté pour prendre en compte un modèle d'évolution plus fidèle au déplacement des véhicules routiers (fonction de l'angle de cap). Sinon un modèle de déplacement indépendant de l'angle de cap est utilisé. 20 Plus précisément, l'étape de suivi de pistes emploie un filtre de Kalman qui se décompose en deux jeux d'équations : les équations de prédiction et les équations de correction. Les équations de prédiction permettent de prédire (extrapoler) le vecteur d'état d'un objet (piste) ainsi que la matrice de variance / covariance associée à une date t (en 25 fonction de la différence de temps avec l'itération précédente). Les équations de prédiction permettent, en première approche, de prédire la position des pistes à l'instant courant lors de la sous-étape 5a de prédiction de pistes. Les équations de correction permettent de corriger le vecteur 30 d'état d'une piste grâce à l'information fournie par le vecteur d'état d'une mesure (cible). Cette correction tend à compenser l'erreur sur le vecteur d'état prédit en utilisant la donnée la plus précise (matrice de variance/covariance la plus faible) entre l'information issue de la prédiction de la piste et celle issue de la mesure. Les équations de 10 correction corrigent donc les positions prédites des pistes grâce aux informations des cibles reçues au sein de l'étape 7 de mise à jour des pistes décrite ci-après. Le filtre de Kalman peut également servir d'estimateur dans le 5 sens où il est, sous certaines conditions, capable de ré-estimer la valeur de certains paramètres non-mesurés. C'est le cas ici en ce qui concerne les vitesses longitudinale, transversale et de rotation. Au cours de la première sous-étape 5a de prédiction de piste, on détermine l'état des pistes à l'itération courante en fonction de 10 l'état des pistes à l'itération précédente et des équations prédictives du filtre de Kalman. Au cours de la deuxième sous-étape 5b d'association cible-piste, on réalise une association cibles-pistes basée sur une approche de type au plus proche voisin (« Global Nearest Neighbor » en langue 15 anglaise) basé sur la comparaison des positions entre cibles et pistes. Les dimensions maximales des boîtes englobantes d'une cible et d'une piste sont aussi comparées, les boîtes englobantes de tailles similaires étant autorisées à être associées. Si le ratio entre la dimension maximale de la cible et la dimension maximale de la piste associée 20 excède une valeur prédéfinie alors l'association est invalidée. Au cours de la troisième sous-étape 5c de suivi de l'existence des pistes et cibles, on détermine si une cible n'a pas été associée à une piste. Si tel est le cas, on crée une nouvelle piste à laquelle on associe ladite cible et qui hérite des critères de la cible associée, 25 notamment les dimensions de la boîte englobante. Au cours de cette même troisième sous-étape 5c, on détermine si une piste n'a pas été associée à une cible depuis un nombre prédéterminé d'itérations. Si tel est le cas, on supprime ladite piste. Au cours d'une sixième étape 6, on réalise une classification 30 des objets en fonction des segments, des cibles et des informations d'association des cibles et des pistes, afin d'identifier, si cela est possible, le type de véhicule correspondant à l'objet. La classification est réalisée après la troisième sous-étape 5c de suivi de l'existence des pistes et cibles et avant l'étape 7 de mise-à- 11 jour des pistes. En effet, cette disposition systémique permet de connaître à quelle piste, une cible est associée et ainsi, d'obtenir le vecteur vitesse correspondant, ce dernier étant utilisé pour la classification. 5 La classification repose sur la combinaison de différents critères caractérisant les objets perçus comprenant la vitesse absolue de la piste, et si elles sont disponibles, la largeur estimée de la piste, la longueur estimée de la piste, l'accord entre la direction du vecteur vitesse et le segment caractérisant l'arrière ou l'avant du véhicule, et 10 l'accord entre la direction du vecteur vitesse et le segment caractérisant le côté. On détermine des segments candidats pour l'arrière (ou l'avant) et/ou un côté dans la liste de segments relative à chaque cible et donc à la piste associée. Ces segments sont dits « candidats » s'ils 15 présentent une longueur susceptible de représenter soit l'arrière (ou l'avant), soit le coté d'un véhicule et si leur orientation est compatible avec le vecteur vitesse de la piste (parallèle au vecteur vitesse si le segment candidat est susceptible de représenter un côté et perpendiculaire si le segment candidat est susceptible de représenter 20 l'arrière ou l'avant). On compare également la vitesse absolue de la piste à une gamme de valeurs mémorisées pour la catégorie d'objet testée. On définit un critère comme une caractéristique en particulier d'un objet parmi sa largeur, sa longueur, la valeur de sa vitesse 25 absolue, l'écart angulaire entre sa trajectoire et un segment caractérisant l'arrière (ou l'avant) ainsi que l'écart angulaire entre sa trajectoire et un segment caractérisant un coté latéral de l'objet On définit une catégorie comme étant choisie parmi au moins un type de véhicule parmi « deux roues », « voiture », « camion ». 30 Pour chaque critère et pour chaque catégorie, on détermine un triplet de masses initiales caractérisant, respectivement, la similarité, la non-similarité et l'incertitude {m(H), m(171), m(S2)} sur le fait que l'objet appartienne à une catégorie selon un critère en comparant la valeur du critère considéré (longueur, largeur, accord entre l'angle du 12 vecteur vitesse et angle d'un segment et vitesse) à un intervalle de valeurs admissibles du critère relatif à la catégorie testée (« Deux roues », « voiture », « camion »). Plus précisément, les valeurs du triplet sont les suivantes : 5 m(H) : Masse initiale selon un critère (longueur, largeurs, vitesses,...) sur le fait que l'objet mesuré appartienne bien à la catégorie testée (moto, voiture, camion) m(171) : Masse initiale selon un critère (longueur, largeurs, vitesses,...) sur le fait que l'objet mesuré n'appartienne pas à la 10 catégorie testée (moto, voiture, camion) m(S)) : Masse initiale sur l'incertitude : le critère ne permet pas de déterminer si oui ou non l'objet appartient à l'une des catégories testée. Il y a un manque d'information. Chaque masse initiale prend ainsi une valeur fonction de la 15 comparaison du critère associé à la plage de valeurs admissibles associée. Les plages de valeurs admissibles pour chacun de ces critères et pour chacune des catégories testées sont renseignées lors de la mise au point. Pour chaque critère, chaque catégorie, et chaque masse, une 20 plage de valeurs admissibles comprend une valeur minimale en dessous de laquelle la cible ne peut être du type de véhicule testé, une valeur maximale en dessus de laquelle la cible ne peut être du type de véhicule testé, et une valeur basse et une valeur haute entre lesquelles la cible est, de manière certaine du type de véhicule testé. Entre les 25 valeurs minimale et basse et entre les valeurs maximale et haute, la probabilité que la cible soit du type de véhicule testé varie entre le fait que la cible n'est pas du type de véhicule testé et le fait que la cible est du type de véhicule testé. Pour chaque catégorie, on combine ensuite les triplets de 30 masses initiales {m(H), m(171), m(2)} relatifs à chaque critère et à chaque catégorie testée par l'utilisation d'un opérateur de combinaison multi-critères basé sur la théorie des croyances, afin d'obtenir un quadruplet de masses caractérisant, respectivement, la similarité, la non-similarité, l'incertitude et le conflit {m(H), m(171), m(S2), m(0)} 13 par rapport à l'appartenance de la cible à la catégorie testée. On note l'ajout de la masse sur les conflits entre les critères, notée m(0), lorsque les critères ne sont pas en accord sur l'appartenance à la catégorie testée. Dans notre cas, le conflit conduit à un rejet de 5 l'assignation de la catégorie testée à l'objet. Un exemple d'opérateur de combinaison multi-critères basé sur la théorie des croyances est présenté dans « Gruyer, D., Royere, C., & Cherfaoui, V. (2003). Heterogeneous multi-criteria combination with partial or full information. Fusion03 {29}, 1» 10 Les valeurs des masses du quadruplet de masses peuvent être calculées par l'intermédiaire des formules de la combinaison multi- critères suivantes à partir du triplet de masses initiales {m(H), m(171), m(f1)} pour chaque critère k : 15 (Eq. 1) (Eq. 2) (Eq. 3) (Eq. 4) 20 k : indice d'un critère K : nombre total de critères L'indice 1..K qualifiant les masses du quadruplet 25 {mi K(H), K(/1-1), miK (£2),m1K (0)1 signifie que l'ensemble des K critères a été pris en compte lors de la génération de ces masses. On détermine ensuite un nouveau jeu de masses en réalisant une combinaison multi-objets à partir des quadruplets de masses. La combinaison multi-objets a pour objectif d'évaluer la cohérence entre 30 les catégories d'objets testées, et de déterminer si les catégories sont conflictuelles, ambiguës ou si l'objet appartient à une catégorie non 14 listée (m(H*)). Les équations de la combinaison multi-objets utilisent les résultats des quadruplets de masses déterminés précédemment. Afin de préciser la notation, un indice j est ajouté aux hypothèses et aux masses relatives à l'appartenance aux catégories afin d'identifier la 5 catégorie j à laquelle l'objet est comparé. Pour une catégorie j, on définit les masses suivantes : mi (H, ) = K (H) (Eq. 5) m., (H1) =m1K (H)± mi (0) (Eq. 6) m1(ç))=m1K(Ç)) (Eq. 7) 10 Dans lesquelles les masses ml..K(H), ml..K(/H), ml..K (SI) et ml..K (0) sont les résultats de la combinaison multi-objets pour la catégorie j. Les équations de la combinaison multi-objets sont alors les 15 suivantes : J(I ,) = ,) - n (H, )± (Ç))) lj 1-1 J (i7)± ()))_ (Hl J=1 ::J J=1 ::J .1..J(H*)=n.1(1-17) j=1..J ( 1111..J (°) 1 - I111..J (Hj )-1111..J (Ç2)- I111..J *) 20 Avec : m(H*) :masse sur le fait que la catégorie de l'objet ne l'une des catégories connues (moto, voiture, camion) j et 1 : indices d'une catégorie J : nombre total de catégories 25 L'indice 1..J qualifiant les masses {mi J(Hj), ml J(E1*), miJ(), J(0)} signifie que l'ensemble des J catégories a été pris en compte lors de la génération de ces masses. Ensuite, comme on souhaite prendre une décision, on calcule la 30 probabilité pignistique sur chacune des catégories du cadre de (Eq. 8) (Eq. 9) (Eq. 10) (Eq. 11) soit pas 15 discernement et y compris avec le cadre de discernement S2 lui-même qui représente l'incertitude. Pour réaliser cela, on applique l'équation à un type de véhicule (Q)-Fin suivante à chaque catégorie correspondant (« Deux roues », « Voiture », « Camion ») : ( \ 1 5 BetP(1-1 1 j)- * mi )+-*(m (/E) (Eq. 12) On sélectionne la catégorie j qui a la probabilité pignistique BetP(Hi) la plus élevée et supérieure à un seuil de validation 10 prédéterminé. Si aucune probabilité pignistique BetP(Hi) n'est supérieure au seuil de validation prédéterminé, aucune catégorie de véhicule n'est assignée. Une fois que l'étape de sélection de catégories est terminée, le procédé se termine par une étape 7 de mise-à-jour des pistes au cours 15 de laquelle, si l'objet est associé à un type de véhicule, on met à jour l'angle cap de l'objet en fonction de la mesure de l'orientation des segments combinés à la trajectoire de l'objet. L'étape 5 de suivi de cible est alors adaptée pour prendre en compte un modèle d'évolution « véhicule » prenant en compte l'angle de cap pour l'estimation du 20 déplacement. Le procédé étant récursif, REVENDICATIONS1. Procédé de classification d'au moins un objet à classer autour d'un véhicule automobile comprenant au moins un télémètre laser, caractérisé par le fait qu'il comprend les étapes suivantes : pour chaque au moins un télémètre laser, on acquiert un nuage de points comprenant au moins deux points issus d'impacts laser sur au moins un objet à classer, on regroupe les nuages de points acquis par chaque télémètre laser dans un référentiel unique, on détermine des ensembles de points parmi les nuages de points mis en commun en fonction de leurs coordonnées respectives et d'une distance maximale entre points, on détermine une cible pour chaque ensemble de points, définie par des critères comprenant notamment une boîte englobante englobant l'ensemble de points et un centre de boîte, on détermine une liste de segments pour chaque cible s'adaptant au plus proche de la forme du contour de l'ensemble de points correspondant, on réalise une prédiction d'une piste caractérisant la présence et le mouvement de l'objet au cours du temps en déterminant l'état des pistes à l'itération courante en fonction de l'état des pistes à l'itération précédente et des équations prédictives du filtre de Kalman, on associe chaque cible à au moins une piste, la piste acquérant les critères de la cible, on détermine des informations d'association des cibles et des pistes en fonction de la position du centre et des dimensions de la boîte englobante associée à chaque cible et à chaque piste, on détermine une classification des objets à classer parmi plusieurs catégories en fonction des listes de segments, des valeurs de critères afin de déterminer le type de véhicule correspondant à chaque objet, et 17 on met à jour les pistes en fonction de la classification des objets autour du véhicule en appliquant la partie corrective des équations du filtre de Kalman aux critères décrivant les objets autour du véhicule. 5 2. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, pour déterminer une liste de segments pour chaque cible, on détermine une liste de segments s'adaptant au plus proche de la forme du contour de l'ensemble de points, on détermine un critère de variance pour chaque segment égal à 10 la dimension du petit axe de l'ellipse de variance associée à l'ensemble de points, on détermine si le critère de variance est supérieur à une limite prédéfinie afin de déterminer l'adéquation du segment au nuage de points, 15 si tel est le cas, on détermine que ce segment doit être divisé en deux parties car l'ensemble de points ne respecte pas la limite prédéterminée pour le critère, on détermine le point de division du segment de sorte que l'on minimise la somme des variances des deux nouveaux segments créés 20 par la division. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour déterminer des informations d'association de cibles et des pistes, on réalise une association cible-piste basée sur une approche de type au plus proche voisin fonction 25 des positions et dimensions maximales des boîtes englobantes de chaque cible et de chaque piste, les boîtes englobantes de tailles similaires étant associées dans la limite d'un ratio prédéfini. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour réaliser la classification des objets on 30 réalise les étapes suivantes : on détermine des segments candidats pour au moins un parmi l'arrière, l'avant et/ou un côté de la cible dans la liste de segments relative à chaque cible et donc à la piste associée, 18 on reçoit au moins une valeur caractéristique comprenant la vitesse absolue de la piste estimée par la partie prédictive du filtre de Kalman, et si elles sont disponibles, la largeur estimée de la piste, la longueur estimée de la piste, l'accord entre la direction du vecteur 5 vitesse et le segment caractérisant l'arrière ou l'avant du véhicule, et l'accord entre la direction du vecteur vitesse et le segment caractérisant le côté du véhicule, chaque valeur caractéristique reçue étant utilisée comme critère de classement, pour chaque critère et pour chaque catégorie, on génère un 10 triplet de masses initiales caractérisant la similarité, la non-similarité et l'incertitude sur le fait que l'objet appartienne à une catégorie selon un critère en comparant la valeur du critère à une plage de valeurs vraisemblables prédéfinies associées, pour chaque catégorie, on détermine un quadruplet de masses 15 caractérisant, respectivement, la similarité, la non-similarité, l'incertitude et le conflit par rapport à l'appartenance de la cible à la catégorie testée en combinant les triplets de masses initiales relatifs à chacun des critères testé par l'utilisation d'un opérateur de combinaison multi-critères basé sur la théorie des croyances, 20 on détermine un jeu de masses en réalisant une combinaison multi-objets des quadruplets de masses déterminés pour chaque catégorie afin de déterminer si les catégories sont conflictuelles, ambiguës ou si l'objet appartient à une catégorie non listée, on calcule la probabilité pignistique en fonction de ce jeu de 25 masses, pour chaque catégorie choisie parmi les types de véhicule, « autre catégorie » ou « inconnu », si la probabilité pignistique la plus élevée correspond à une catégorie de type de véhicule, on détermine que l'objet est un véhicule correspondant au type de véhicule dont la probabilité pignistique est la 30 plus élevée et supérieure à un seuil de validation prédéterminé, si aucune probabilité pignistique n'est supérieure au seuil de validation prédéterminé, on ne peut pas effectuer de choix parmi les types de véhicule. 19 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour mettre à-jour les pistes, si un type de véhicule est déterminé, on met à jour le cap de l'objet en fonction de la mesure de l'orientation des segments combinés à la trajectoire de 5 l'objet. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les types de véhicule comprennent un véhicule à deux roues, une voiture ou un camion. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 précédentes, dans lequel, pour réaliser une prédiction d'une piste, on prend en compte un modèle d'évolution fonction du type du véhicule prenant en compte l'angle de cap pour l'estimation du déplacement au sein de la partie prédictive des équations du filtre de Kalman. 8. Système de classification d'au moins un objet à classer 15 autour d'un véhicule automobile comprenant au moins un télémètre laser à balayage connecté à un moyen de calcul apte à réaliser les étapes de procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes.