Brevet FR3103439A1 — publié le 20210528

Un dispositif d’analyse (DA) comprend un processeur (PR) et une mémoire (MD) agencés pour obtenir des ensembles de données d’environnement acquis dans une zone (ZR) d’une route (R) par au moins un capteur (C1) équipant cette zone (ZR) en cas de détection d’un véhicule (V) à conduite automatisée sur le point de circuler dans cette zone (ZR) en étant dans une phase de conduite manuelle, puis pour analyser les ensembles obtenus dans cette zone (ZR) et concernant ce véhicule (V) détecté afin de déterminer un type de conduite de ce véhicule (V). Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 ANALYSE DE DONNÉES D’ENVIRONNEMENT ACQUISES DANS UNE ZONE POUR DÉTERMINER LE TYPE DE CONDUITE D’UN VÉHICULE À CONDUITE AUTOMATISÉE Domaine technique de l’invention L’invention concerne les véhicules à conduite automatisée, et plus précisément l’adaptation de la conduite de tels véhicules pendant les phases de conduite automatisée. On entend ici par « véhicule à conduite automatisée » un véhicule pouvant être conduit de façon manuelle (et donc avec intervention de son conducteur sur le volant et/ou les éventuelles pédales) pendant une phase de conduite manuelle, et de façon automatisée (partielle ou totale (sans intervention de son conducteur)) pendant une phase de conduite automatisée (ou autonome). Cette conduite automatisée (ou autonome) doit notamment permettre de contrôler totalement la direction et la dynamique du véhicule. Etat de la technique Les véhicules définis ci-avant, et généralement de type automobile, comprennent au moins un dispositif d’assistance (ou d’aide) à la conduite contrôlant leur conduite pendant les phases de conduite automatisée (ou autonome). Afin de satisfaire à la règlementation routière, le mode de conduite automatisé (ou autonome) doit respecter scrupuleusement les règles de conduite, au moins pour un type (ou profil) de conduite moyen compris entre une conduite sportive et une conduite économique. Ce type de conduite moyen ne satisfait généralement pas les conducteurs dont le type de conduite diffère notablement de ce type de conduite moyen. Il a certes été proposé dans le document brevet WO-A1 2016/109540 d’analyser des données d’environnement qui sont acquises par des capteurs équipant un véhicule à conduite automatisée pendant les phases de conduite manuelle afin de déterminer le type de conduite du conducteur, puis de conduire le véhicule selon ce type de conduite. Cette solution offre des résultats assez bons lorsque la conduite automatisée est assurée sur des portions de route qui sont particulièrement simples, comme par exemple en ligne droite ou dans des virages peu serrés. Cependant, cette solution s’avère peu satisfaisante lorsque la conduite automatisée est assurée sur des portions de route qui sont complexes, comme par exemple dans des ronds-points ou dans des virages serrés ou en lacets. Cela résulte du fait que certains conducteurs adaptent leur type de conduite en fonction des configurations des portions de route empruntées. En outre, cette solution est basée sur l’analyse de données d’environnement qui sont acquises par des capteurs du véhicule et donc qui ne permettent pas de déterminer de façon suffisamment précise la trajectoire du véhicule dans une portion de route complexe. Enfin, cette solution étant générale, elle peut ne pas être adaptée à une portion spécifique d’une route et ne pas permettre une conduite comme le ferait spécifiquement un conducteur dans cette même portion pendant une phase de conduite manuelle. L’invention a donc notamment pour but d’améliorer la situation. Présentation de l’invention Elle propose notamment à cet effet un dispositif d’analyse comprenant au moins un processeur et au moins une mémoire agencés pour effectuer les opérations consistant : - à obtenir des ensembles de données d’environnement acquis dans une zone d’une route par au moins un capteur équipant cette zone en cas de détection d’un véhicule à conduite automatisée sur le point de circuler dans cette zone en étant dans une phase de conduite manuelle, puis - à analyser les ensembles obtenus dans cette zone et concernant ce véhicule détecté afin de déterminer un type (ou profil) de conduite de ce véhicule. Grâce à l’invention, on peut désormais suivre précisément le véhicule pendant tout son trajet dans une zone, au moyen d’au moins un capteur (caméra ou radar ou lidar), ce qui permet d’observer et analyser la façon dont le véhicule est conduit manuellement par son conducteur sur tout ce trajet, et donc d’en déduire au moins le type (ou profil) de conduite de ce véhicule dans cette zone. Le dispositif d’analyse selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - son processeur et sa mémoire peuvent être agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher une transmission par voie d’ondes au véhicule de données définissant le type de conduite déterminé dans la zone et une position géographique de cette dernière afin que le véhicule soit conduit selon ce type de conduite s’il circule de nouveau dans cette zone en étant dans une phase de conduite automatisée ; - son processeur et sa mémoire peuvent être agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher une transmission par voie d’ondes au véhicule de données définissant le type de conduite déterminé dans la zone et d’autres données définissant cette dernière afin que le véhicule soit conduit selon ce type de conduite s’il circule dans une autre zone similaire à cette zone en étant dans une phase de conduite automatisée ; - son processeur et sa mémoire peuvent être agencés pour effectuer les opérations consistant à estimer une trajectoire du véhicule dans la zone au moyen d’au moins un modèle mathématique, puis à comparer cette trajectoire estimée à un ensemble de trajectoires connues, correspondant respectivement à des types de conduite connus, afin de déterminer la trajectoire connue à laquelle elle ressemble le plus puis le type de conduite correspondant à cette trajectoire connue déterminée ; - chaque modèle mathématique peut être choisi parmi un modèle de Markov, un modèle à comparaison d’histogrammes utilisant des séparateurs à vaste marge, et un modèle à mélange de gaussiennes ; - son processeur et sa mémoire peuvent être agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher une transmission par voie d’ondes au véhicule d’une requête de fourniture de valeurs en cours de paramètres dynamiques de ce véhicule, et à déterminer le type de conduite du véhicule en fonction des ensembles obtenus et de ces valeurs en cours fournies ; - son processeur et sa mémoire peuvent être agencés pour effectuer les opérations consistant à déterminer une préférence de trajectoire du conducteur du véhicule en fonction au moins des ensembles obtenus et des éventuelles valeurs en cours ; - son processeur et sa mémoire peuvent être agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher une transmission par voie d’ondes au véhicule de données définissant la préférence de trajectoire déterminée dans la zone afin que le véhicule soit conduit selon cette préférence de trajectoire s’il circule de nouveau dans cette zone en étant dans une phase de conduite automatisée ; - son processeur et sa mémoire peuvent être agencés pour effectuer les opérations consistant à estimer un type de conduite moyen à partir de types de conduite déterminés dans la zone pour au moins N conducteurs, avec N compris entre 2 et 1000000 en fonction de la fréquentation observée de cette zone, et à déclencher une transmission par voie d’ondes de données définissant ce type de conduite moyen estimé à des équipements de communication utilisés par des conducteurs de véhicules à conduite automatisée. L’invention propose également un serveur comprenant un module de communication échangeant des données par voie d’ondes et un dispositif d’analyse du type de celui présenté ci-avant. L’invention propose également un procédé d’analyse comprenant une étape dans laquelle : - on obtient des ensembles de données d’environnement acquis dans une zone d’une route par au moins un capteur équipant cette zone en cas de détection d’un véhicule à conduite automatisée sur le point de circuler dans cette zone en étant dans une phase de conduite manuelle, puis - on analyse les ensembles obtenus dans cette zone et concernant ce véhicule détecté afin de déterminer un type (ou profil) de conduite du véhicule. L’invention propose également un produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre un procédé d’analyse du type de celui présenté ci-avant pour déterminer un type de conduite d’un véhicule à conduite automatisée dans une zone d’une route lorsque ce véhicule est dans une phase de conduite manuelle. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : illustre schématiquement et fonctionnellement une portion d’une route comprenant une zone constituant un rond-point et dans laquelle s’apprête à circuler un exemple de véhicule automobile à conduite automatisée, et un exemple de dispositif d’analyse selon l’invention, illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un calculateur d’un dispositif d’analyse selon l’invention, et illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé d’analyse selon l’invention. Description détaillée de l’invention L’invention a notamment pour but de proposer un dispositif d’analyse DA, et un procédé d’analyse associé, destinés à permettre au moins la détermination du type de conduite correspondant au conducteur d’un véhicule V à conduite automatisée dans une zone ZR d’une route R. Dans ce qui suit, on considère, à titre d’exemple non limitatif, que le véhicule V est de type automobile. Il s’agit par exemple d’une voiture, comme illustré non limitativement sur la figure 1. Mais l’invention n’est pas limitée à ce type de véhicule. Elle concerne en effet tout type de véhicule terrestre à conduite automatisée, et notamment les véhicules utilitaires, les camping-cars, les motocyclettes, les minibus, les cars, les navettes, et les camions. Il est rappelé que l’on entend ici par « véhicule à conduite automatisée » un véhicule pouvant être conduit de façon manuelle (et donc avec intervention de son conducteur sur le volant et/ou les éventuelles pédales) pendant une phase de conduite manuelle, et de façon automatisée (partielle ou totale (sans intervention de son conducteur)) pendant une phase de conduite automatisée (ou autonome). On a schématiquement représenté sur la figure 1 une portion d’une route R comprenant une zone ZR, constituant un rond-point et équipée d’au moins un capteur Cj, et un exemple de dispositif d’analyse DA selon l’invention. De plus, sur cette figure 1, un véhicule V (ici de type automobile), comprenant un dispositif d’assistance (ou d’aide) à la conduite DAC contrôlant sa conduite pendant les phases de conduite automatisée (ou autonome) et un premier module de communication MC1 propre à échanger des messages par voie d’ondes, s’apprête à circuler dans la zone ZR. Le dispositif d’assistance à la conduite DAC peut, par exemple, être de type ADAS (« Advanced Driver Assistance System »). Le premier module de communication MC1 du véhicule V est agencé de manière à échanger des messages par voie d’ondes, éventuellement via au moins un réseau de communication (au moins partiellement non filaire), avec d’autres modules de communication présents dans d’autres véhicules ou faisant partie d’équipements communicants ou d’équipements de communication, comme par exemple des serveurs, des téléphones mobiles intelligents (ou « smartphones »), des tablettes électroniques communicantes ou des ordinateurs. Par conséquent, les communications peuvent se faire à courte distance, par exemple selon le standard WiFi, LiFi, Car2X ou V2X, ou à plus longue distance, par exemple au moyen d’un standard de téléphonie mobile (en particulier 4G ou 5G). On notera que dans l’exemple illustré non limitativement sur la figure 1 le premier module de communication MC1 fait partie de façon permanente du véhicule V. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, il pourrait faire partie d’un équipement de communication embarqué temporairement dans le véhicule V, pouvant communiquer avec au moins un calculateur de ce dernier (V), et accompagnant un passager, comme par exemple un téléphone mobile intelligent ou une tablette électronique communicante. Chaque capteur Cj équipant la zone ZR de la route R est agencé pour acquérir des ensembles de données d’environnement dans cette zone ZR. Les données d’environnement de chaque ensemble sont représentatives d’une partie au moins de la zone ZR. Chaque capteur Cj équipant la zone ZR peut, par exemple, être une caméra acquérant des images numériques en vue de face (constituant chacune un ensemble de données d’environnement), ou bien un lidar ou un radar acquérant des images numériques (constituant chacune un ensemble de données d’environnement), par exemple dans une vue du ciel. On notera que dans l’exemple illustré non limitativement sur la figure 1 la zone ZR est équipée de quatre capteurs C1 à C4 (j = 1 à 4). Mais une zone ZR concernée par l’invention peut comprendre n’importe quel nombre de capteurs Cj, dès lors que ce nombre est au moins égal à un (1). Comme illustré non limitativement sur les figures 1 et 2, un dispositif d’analyse DA, selon l’invention, comprend au moins un processeur PR, par exemple de signal numérique (ou DSP (« Digital Signal Processor »)), et au moins une mémoire MD. Ce processeur PR et cette mémoire MD font de préférence partie d’un calculateur CA qui peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques (ou « hardware ») et de modules logiciels (ou « software »). La mémoire MD est vive afin de stocker des instructions pour la mise en œuvre par le processeur PR d’une partie au moins du procédé d’analyse décrit plus loin (et donc assurer ses fonctions). Le processeur PR peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. On entend par circuit intégré (ou imprimé) tout type de dispositif apte à effectuer au moins une opération électrique ou électronique. Le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) sont tout d’abord agencés pour effectuer les opérations consistant à obtenir des ensembles de données d’environnement acquis dans la zone ZR par au moins un capteur Cj en cas de détection d’un véhicule V à conduite automatisée sur le point de circuler dans cette zone ZR en étant dans une phase de conduite manuelle. Par exemple, cette détection peut se faire grâce à des échanges de messages par voie d’ondes entre le premier module de communication MC1 (présent dans le véhicule V) et un deuxième module de communication MC2 que peut comprendre le dispositif d’analyse DA (comme dans l’exemple illustré non limitativement sur la figure 1) ou qui peut être couplé au dispositif d’analyse DA. Par exemple, le premier module de communication MC1 peut transmettre spontanément ou à la demande du dispositif d’analyse DA un message contenant l’identifiant de communication du premier module de communication MC1 et des données signalant que le véhicule V est à conduite automatisée et dans une phase de conduite manuelle (si tel est le cas). Le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) sont aussi agencés pour effectuer les opérations consistant à analyser les ensembles (de données d’environnement) obtenus dans la zone ZR et concernant le véhicule V détecté afin de déterminer le type (ou profil) de conduite (du conducteur) de ce véhicule V. Ainsi, on suit précisément le véhicule V pendant tout son trajet dans la zone ZR, au moyen d’au moins un capteur Cj, ce qui permet d’observer et analyser la façon dont il est conduit par son conducteur sur tout ce trajet, et donc d’en déduire au moins le type (ou profil) de conduite compte tenu du trajet emprunté par le conducteur dans cette zone ZR. De préférence, le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) sont aussi agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher la transmission par voie d’ondes au véhicule V de données qui définissent le type de conduite déterminé dans la zone ZR et la position géographique de cette dernière (ZR) afin que le véhicule V soit conduit selon ce type de conduite s’il circule de nouveau dans cette zone ZR en étant dans une phase de conduite automatisée. Cela est particulièrement avantageux car cela permet au dispositif d’assistance à la conduite DAC du véhicule V d’adapter véritablement le type de conduite en fonction de la zone ZR que le véhicule V s’apprête à emprunter et dont la position géographique est fournie par un dispositif d’aide à la navigation DAN présent dans le véhicule V de façon permanente ou temporaire. En d’autres termes, si le véhicule V repasse dans cette même zone ZR dans une phase de conduite autonome, on pourra le conduire d’une façon plus fidèle au type (ou style ou profil) de conduite de son conducteur habituel. On notera que dans l’exemple illustré non limitativement sur la figure 1 le dispositif d’aide à la navigation DAN fait partie de façon permanente du véhicule V. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, il pourrait faire partie d’un équipement de communication embarqué temporairement dans le véhicule V, pouvant communiquer avec au moins un calculateur de ce dernier (V), et accompagnant un passager, comme par exemple un téléphone mobile intelligent ou une tablette électronique communicante. On notera également que le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) peuvent être aussi agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher la transmission par voie d’ondes au véhicule V de données qui définissent le type de conduite déterminé dans la zone ZR et d’autres données qui définissent cette dernière (ZR) afin que le véhicule V soit conduit selon ce type de conduite s’il circule dans une autre zone similaire à cette zone ZR en étant dans une phase de conduite automatisée. Cette option permet au dispositif d’assistance à la conduite DAC du véhicule V d’adapter le type de conduite en toute zone similaire à une zone ZR pour laquelle on connait déjà le type de conduite correspondant, et non pas seulement dans chaque zone ZR dans laquelle le véhicule V est déjà passé et pour laquelle on connait déjà le type de conduite correspondant. C’est par exemple le dispositif d’assistance à la conduite DAC du véhicule V qui va déterminer dans la base de données du dispositif d’aide à la navigation DAN si une prochaine zone, que s’apprête à emprunter le véhicule V dans une phase de conduite automatisée, est similaire à une zone ZR pour laquelle on connait déjà le type de conduite correspondant. On notera que le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) peuvent être aussi agencés pour effectuer les opérations consistant à estimer une trajectoire du véhicule V dans la zone ZR au moyen d’au moins un modèle mathématique. Dans ce cas, le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) sont agencés pour effectuer les opérations consistant à comparer cette trajectoire estimée à un ensemble de trajectoires connues, correspondant respectivement à des types de conduite connus. Ainsi, ils peuvent déterminer la trajectoire connue à laquelle la trajectoire estimée ressemble le plus puis le type de conduite qui correspond à cette trajectoire connue déterminée. Par exemple, chaque modèle mathématique peut être choisi parmi un modèle de Markov (éventuellement caché), un modèle à comparaison d’histogrammes utilisant des séparateurs à vaste marge, et un modèle à mélange de gaussiennes. On notera également que le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) peuvent être aussi agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher la transmission par voie d’ondes au véhicule V (et plus précisément au premier module de communication MC1) d’une requête de fourniture de valeurs en cours de paramètres dynamiques du véhicule V. Chaque valeur en cours requise est alors placée dans un message qui est transmis par le premier module de communication MC1 au deuxième module de communication MC2 qui le transmet au calculateur CA. Ensuite, le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) sont agencés pour effectuer les opérations consistant à déterminer le type de conduite du véhicule V en fonction des ensembles (de données d’environnement) obtenus et de ces valeurs en cours fournies. Cela permet de déterminer de façon plus précise le type (ou profil) de conduite (du conducteur) du véhicule V. Par exemple, le premier module de communication MC1 peut transmettre au deuxième module de communication MC2 la valeur en cours de la vitesse du véhicule V et/ou la valeur en cours de l’accélération du véhicule V. Il peut aussi transmettre la destination du véhicule V et/ou sa position dans la voie et/ou la présence d’autres véhicules et/ou la température extérieure et/ou l’heure et/ou le taux d’humidité, par exemple et non limitativement. Cette transmission peut aussi être envisagée d’un deuxième module de communication MC2 vers un premier module de communication MC1. Le (chaque) dispositif d’analyse DA peut être éventuellement couplé à un nuage informatique (ou « cloud »), via son éventuel deuxième module de communication MC2. On notera également que le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) peuvent être aussi agencés pour effectuer les opérations consistant à déterminer une préférence de trajectoire du conducteur du véhicule V en fonction au moins des ensembles (de données d’environnement) obtenus, et des éventuelles valeurs en cours reçues. En présence de la dernière option, le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) peuvent être aussi agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher la transmission par voie d’ondes au véhicule V de données qui définissent la préférence de trajectoire déterminée dans la zone ZR. Ainsi, le dispositif d’assistance à la conduite DAC du véhicule V peut contrôler la conduite de ce dernier (V) selon cette préférence de trajectoire s’il circule de nouveau dans cette zone ZR (ou éventuellement dans une zone similaire à cette dernière (ZR)) en étant dans une phase de conduite automatisée. En d’autres termes, le dispositif d’assistance à la conduite DAC du véhicule V peut recevoir, avant d’arriver dans une zone ZR, la définition de la trajectoire préférée dans cette zone ZR (par exemple du dispositif d’analyse DA équipant cette dernière (ZR)), puis peut contrôler la conduite du véhicule V selon cette trajectoire préférée. On notera également que le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) peuvent être aussi agencés pour effectuer les opérations consistant à estimer un type de conduite moyen à partir de types de conduite déterminés dans la zone ZR pour au moins N conducteurs, avec N compris entre 2 et 1000000 en fonction de la fréquentation observée de cette zone ZR. Dans ce cas, le processeur PR et la mémoire MD (et donc leur calculateur CA) sont agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher la transmission par voie d’ondes de données qui définissent ce type de conduite moyen estimé à des équipements de communication utilisés par des conducteurs de véhicules V à conduite automatisée. Cette option est destinée à proposer aux conducteurs un type de conduite moyen dans une zone ZR (dans une phase de conduite manuelle), afin qu’ils adaptent éventuellement leur propre type de conduite dans cette zone ZR ou dans une zone similaire à cette dernière (ZR). On notera également que dans l’exemple illustré non limitativement sur la figure 1 le dispositif d’analyse DA est installé dans la zone ZR (où à proximité immédiate de cette dernière (ZR)). Il comprend donc un deuxième module de communication MC2. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, dans une variante non représentée le dispositif d’analyse DA pourrait être installé dans un serveur SS accessible via au moins un réseau de communication et comprenant à cet effet un troisième module de communication MC3. Dans cette variante, on prévoit un deuxième module de communication MC2 dans la zone ZR (où à proximité immédiate de cette dernière (ZR)), afin de transmettre au serveur SS les ensembles de données d’environnement qui sont acquis par les capteurs Cj, ainsi qu’éventuellement les messages issus des véhicules V (et comportant l’identifiant de communication du premier module de communication MC1 et les données signalant qu’ils sont à conduite automatisée et dans une phase de conduite manuelle, ou leurs éventuelles valeurs en cours requises). Par ailleurs, dans cette variante c’est le serveur SS qui se charge de transmettre vers les premiers modules de communication MC1 présents dans les véhicules les définitions des zones ZR (avec leurs positions géographiques), des types de conduite déterminés dans ces zones ZR et des éventuelles préférences de trajectoire déterminées dans ces zones ZR. En revanche, lorsqu’un dispositif d’analyse DA équipe une zone ZR, c’est lui qui se charge préférentiellement de transmettre vers le premier module de communication MC1 présent dans un véhicule V venant de passer dans cette zone ZR les définitions de cette zone ZR (avec sa position géographique), le type de conduite déterminé dans cette zone ZR et l’éventuelle préférence de trajectoire déterminée dans cette zone ZR. Par exemple, le serveur SS peut comporter des moyens de stockage MS dans lequel il stocke, à la demande du (d’un) dispositif d’analyse DA (qu’il comprend ou qui est distant) des identifiants de véhicules (ou de modules de communication de véhicules ou de conducteurs ou encore d’équipements de communication de conducteurs) en correspondance de positions géographiques de zones ZR et de types de conduite déterminés ainsi qu’éventuellement de préférences de trajectoire déterminées. On notera également, comme illustré non limitativement sur la figure 2, que le calculateur CA peut aussi comprendre, en complément de sa mémoire vive MD et de son processeur PR, une mémoire de masse MM, notamment pour le stockage des ensembles de données d’environnement obtenus, des identifiants de communication des premiers modules de communication MC1 des véhicules V ayant signalés qu’ils sont à conduite automatisée et dans une phase de conduite manuelle, des éventuelles valeurs en cours reçues, et de données intermédiaires intervenant dans tous ses calculs et traitements. Par ailleurs, ce calculateur CA peut aussi comprendre une interface d’entrée IE pour la réception d’au moins les ensembles de données d’environnement obtenus, les identifiants de communication des premiers modules de communication MC1 des véhicules V ayant signalés qu’ils sont à conduite automatisée et dans une phase de conduite manuelle, et les éventuelles valeurs en cours reçues pour les utiliser dans des calculs ou traitements, éventuellement après les avoir mis en forme et/ou démodulés et/ou amplifiés, de façon connue en soi, au moyen d’un processeur de signal numérique PR’. De plus, ce calculateur CA peut aussi comprendre une interface de sortie IS, notamment pour délivrer des messages et des ordres ou commandes (notamment au deuxième module de communication MC2). L’invention peut aussi être considérée sous la forme d’un procédé d’analyse destiné à permettre la génération et la transmission d’images finales à des équipements de communication choisis, et pouvant être mis en œuvre au moins partiellement par le dispositif d’analyse DA décrit ci-avant. Ce procédé d’analyse comprend une étape 10-40 dans laquelle on commence par obtenir des ensembles de données d’environnement acquis dans une zone ZR d’une route R par au moins un capteur Cj équipant cette zone ZR en cas de détection d’un véhicule V à conduite automatisée sur le point de circuler dans cette zone ZR en étant dans une phase de conduite manuelle. Puis, dans cette étape 10-40 on analyse les ensembles obtenus dans cette zone ZR et concernant ce véhicule V détecté afin de déterminer le type de conduite (de son conducteur). On a schématiquement illustré sur la figure 3 un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé d’analyse selon l’invention. L’algorithme comprend une sous-étape 10 dans laquelle on détecte un véhicule V à conduite automatisée sur le point de circuler dans la zone ZR en étant dans une phase de conduite manuelle. Puis, dans une sous-étape 20 on obtient des ensembles de données d’environnement acquis dans la zone ZR par au moins un capteur Cj qui l’équipe et représentatives du véhicule V détecté. Puis, dans une sous-étape 30 on analyse les ensembles obtenus dans cette zone ZR et concernant ce véhicule V détecté (ainsi que les éventuelles valeurs en cours fournies par ce dernier (V)), afin de déterminer le type de conduite (de son conducteur), et l’éventuelle préférence de trajectoire de ce dernier. Puis, dans une sous-étape 40 on transmet vers le véhicule V un message comportant des données définissant la zone ZR (avec sa position géographique), le type (ou profil) de conduite déterminé, et l’éventuelle préférence de trajectoire déterminée. On notera qu’une ou plusieurs sous-étapes de l’étape du procédé d’analyse peuvent être effectuées par des composants différents. Ainsi, le procédé d’analyse peut-être mis en œuvre par une pluralité de processeurs de signal numérique, mémoire vive, mémoire de masse, interface d’entrée, interface de sortie. On notera également que l’invention propose aussi un produit programme d’ordinateur (ou programme informatique) comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement de type circuits électroniques (ou hardware), comme par exemple le processeur PR, est propre à mettre en œuvre le procédé d’analyse décrit ci-avant pour déterminer le type de conduite du véhicule V dans une zone ZR d’une route R lorsque ce véhicule V est dans une phase de conduite manuelle. Dispositif d’analyse (DA), caractérisé en ce qu’il comprend au moins un processeur (PR) et au moins une mémoire (MD) agencés pour effectuer les opérations consistant à obtenir des ensembles de données d’environnement acquis dans une zone (ZR) d’une route (R) par au moins un capteur (Cj) équipant cette zone (ZR) en cas de détection d’un véhicule (V) à conduite automatisée sur le point de circuler dans cette zone (ZR) en étant dans une phase de conduite manuelle, puis à analyser les ensembles obtenus dans cette zone (ZR) et concernant ce véhicule (V) détecté afin de déterminer un type de conduite dudit véhicule (V). Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit processeur (PR) et ladite mémoire (MD) sont agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher une transmission par voie d’ondes audit véhicule (V) de données définissant ledit type de conduite déterminé dans ladite zone (ZR) et une position géographique de cette dernière (ZR) afin que ledit véhicule (V) soit conduit selon ce type de conduite s’il circule de nouveau dans cette zone (ZR) en étant dans une phase de conduite automatisée. Dispositif selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que ledit processeur (PR) et ladite mémoire (MD) sont agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher une transmission par voie d’ondes audit véhicule (V) de données définissant ledit type de conduite déterminé dans ladite zone (ZR) et d’autres données définissant cette dernière (ZR) afin que ledit véhicule (V) soit conduit selon ce type de conduite s’il circule dans une autre zone similaire à cette zone (ZR) en étant dans une phase de conduite automatisée. Dispositif selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ledit processeur (PR) et ladite mémoire (MD) sont agencés pour effectuer les opérations consistant à estimer une trajectoire dudit véhicule (V) dans ladite zone (ZR) au moyen d’au moins un modèle mathématique, puis à comparer cette trajectoire estimée à un ensemble de trajectoires connues, correspondant respectivement à des types de conduite connus, afin de déterminer la trajectoire connue à laquelle elle ressemble le plus puis le type de conduite correspondant à cette trajectoire connue déterminée. Dispositif selon la revendication 4, caractérisé en ce que chaque modèle mathématique est choisi parmi un modèle de Markov, un modèle à comparaison d’histogrammes utilisant des séparateurs à vaste marge, et un modèle à mélange de gaussiennes. Dispositif selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ledit processeur (PR) et ladite mémoire (MD) sont agencés pour effectuer les opérations consistant à déclencher une transmission par voie d’ondes audit véhicule (V) d’une requête de fourniture de valeurs en cours de paramètres dynamiques dudit véhicule (V), et à déterminer ledit type de conduite du véhicule (V) en fonction desdits ensembles obtenus et desdites valeurs en cours fournies. Dispositif selon l’une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que ledit processeur (PR) et ladite mémoire (MD) sont agencés pour effectuer les opérations consistant à déterminer une préférence de trajectoire dudit conducteur du véhicule (V) en fonction au moins desdits ensembles obtenus. Serveur comprenant un module de communication (MC3) échangeant des données par voie d’ondes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif d’analyse (DA) selon l’une des revendications précédentes. Procédé d’analyse, caractérisé en ce qu’il comprend une étape (10-40) dans laquelle on obtient des ensembles de données d’environnement acquis dans une zone (ZR) d’une route (R) par au moins un capteur (Cj) équipant cette zone (ZR) en cas de détection d’un véhicule (V) à conduite automatisée sur le point de circuler dans cette zone (ZR) en étant dans une phase de conduite manuelle, puis on analyse les ensembles obtenus dans cette zone (ZR) et concernant ce véhicule (V) détecté afin de déterminer un type de conduite dudit véhicule (V). Produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé d’analyse selon la revendication 9 pour déterminer un type de conduite d’un véhicule (V) à conduite automatisée dans une zone (ZR) d’une route (R) lorsque ledit véhicule (V) est dans une phase de conduite manuelle.