Brevet FR3106665A1 — publié le 20210730

L’invention concerne un procédé et un dispositif de localisation d’un véhicule adapté pour estimer (302) une première position d’un véhicule à partir de données issues de capteurs (301) du véhicule appliquées à un premier filtre particulaire, pour mémoriser (303) dans un historique, pour une pluralité d’instants [t 0 -t n ], des données de capteurs ayant conduit aux meilleures estimations d’une position courante t i , pour recevoir (304) à l’instant t n une position GNSS corrigée du véhicule à un instant t 0 , et pour estimer (305) à partir d’un deuxième filtre particulaire FP2 une position corrigée du véhicule à un instant t i par application du second filtre particulaire FP2 à la position GNSS corrigée reçue, aux données mémorisées en association avec l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 . Figure 3. Procédé et dispositif de localisation d’un véhicule L’invention appartient au domaine de la localisation d’un véhicule, et concerne en particulier un procédé pour corriger une estimation courante de la position d’un véhicule à partir d’une donnée de correction asynchrone. Etat de la technique On connaît des techniques basées sur l’étude des mouvements du véhicule par rapport à son environnement, par exemple au moyen de caméras, de radars ou de lidars. Il s’agit par exemple de technique de cartographie et localisation simultanées, (SLAM pour Simultaneous Localization and Mapping). Ces techniques permettent de déterminer la position d’un véhicule dans son environnement de manière particulièrement précise. Toutefois, de tels systèmes ont tendance à accumule de petites erreurs qui conduisent à une dérive du système de positionnement, rendant non fiable l’information de positionnement sur une longue distance. Afin de limiter la dérive d’un tel système, il est connu d’utiliser une information de positionnement par satellite GNSS (pour Géolocalisation et Navigation par un Système de Satellites). Un système GNSS est capable de fournir une information de positionnement avec une précision de l’ordre de 10 à 15 mètres dans un repère absolu, par exemple dans un système de coordonnées géodésique de type WGS84. On note qu’une précision améliorée peut être obtenue par l’utilisation de systèmes coûteux de type D-GPS (Differential Global Positioning System) ou RTK mettant en œuvre des stations fixes. Il est ainsi possible de corriger la dérive d’un système de localisation basé sur des capteurs proprioceptifs d’un véhicule. Toutefois, la précision du positionnement reste limitée par le manque de précision de l’information de positionnement GNSS. Notamment, cette précision est insuffisante lorsque l’on considère des applications telles que la conduite de véhicules autonomes. Ainsi, il existe un besoin pour une solution permettant d’obtenir à moindre coût et à chaque instant une position précise d’un véhicule en mouvement. A cet effet, il est proposé un procédé de localisation d’un véhicule comprenant les étapes suivantes : Pour chaque instant t i d’une pluralité d’instants successifs [t 0 -t n ] : Acquisition, à partir d’au moins un capteur, de données de positionnement et de caractéristiques dynamiques du véhicule, Estimation de la position du véhicule à l’instant t i par application d’un premier filtre particulaire FP1 aux données acquises à l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 , Mémorisation dans un historique, d’un sous ensemble des données acquises en association avec l’instant t i de capture desdites données, le sous ensemble de données comprenant les données ayant contribué aux particules dont le poids est supérieur à un seuil, A l’instant t n : Obtention d’une donnée de positionnement corrigée correspondant à l’instant T 0 , Estimation d’une position corrigée du véhicule à l’instant t 0 par application d’un second filtre particulaire FP2 au sous ensemble de données mémorisées à l’instant t 0 et à la donnée de positionnement corrigée obtenue, Pour chaque donnée d’historique mémorisée sur l’intervalle [t 1 -t n ] : Estimation d’une position corrigée du véhicule à l’instant t i par application du second filtre particulaire FP2 au sous ensemble de données mémorisées à l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 . Il est ainsi proposé d’estimer la position d’un véhicule à partir de données de positionnement obtenues à partir de capteurs d’un système d’aide à la conduite ADAS (pour Advanced Driver-Assistance Systems) et d’un récepteur GNSS et de paramètres dynamiques du véhicule. De tels capteurs sont largement disponibles dans les véhicules. L’estimation de la position est réalisée dans un premier temps pour une pluralité de position successives du véhicule grâce à un premier filtre particulaire. On rappelle ici qu’un filtre particulaire permet d’estimer une position courante P c d’un véhicule à partir d’observation à l’instant courant (issues de capteurs ADAS et GNSS par exemple) et d’un état connu à l’instant précédant (paramètres dynamiques du véhicule, par exemple des paramètres VDY pour « Vehicle Dynamics » en anglais). Le filtre particulaire est configuré pour calculer une pluralité de particules représentant des hypothèses de positionnement du véhicule, et pour sélectionner l’hypothèse la plus probable connaissant l’état du véhicule à l’instant précédent. Le procédé est remarquable en ce que les données ayant servi à formuler les hypothèses les plus probables sont mémorisées dans un historique en association l’instant d’acquisition auquel elle se rapportent. Cet historique est utilisé lorsqu’à un instant courant T c , le véhicule reçoit une information de positionnement GNSS corrigée relative à une position du véhicule à un instant précédent T p . Cette position GNSS corrigée est plus précise que la position GNSS obtenue et utilisée pour estimer la position du véhicule à l’instant précédent T p : la position GNSS du véhicule à l’instant T p est modifiée dans l’historique, et les positions successives du véhicule entre l’instant T p et l’instant courant T c sont réestimées au moyen d’un deuxième filtre particulaire, distinct du premier filtre particulaire. De cette façon, la position corrigée du véhicule à l’instant T p est propagée jusqu’à la position du véhicule à l’instant courant T c . Etant donné que seules les données pertinentes ont été mémorisées dans l’historique, les hypothèses calculées par le deuxième filtre sont d’emblée plus pertinentes. En outre, les nouvelles estimations étant basée sur une position GNSS initiale plus précise, l’estimation de la position courante est également plus précise. Cette nouvelle position courante corrigée peut alors être utilisée pour prédire les prochaines positions du véhicule, en attendant qu’une nouvelle position GNSS corrigée puisse être obtenue. De cette façon, un système de navigation d’un véhicule dispose en permanence d’une position précise. Selon un mode de réalisation particulier, l’étape d’obtention d’une donnée de positionnement corrigée correspondant à l’instant T 0 comprend les étapes suivantes : Obtention de données de positionnement brutes correspondant à la position d’un véhicule à l’instant t 0 à partir d’un récepteur de positionnement par satellite, Transmission vers un serveur de traitement des données de positionnement capturées à l’instant t 0 , le serveur étant adapté pour corriger les données GNSS, Réception en provenance du serveur des données de positionnement corrigées associées à l’instant t 0 . Ainsi, le véhicule transmet des données GNSS « brutes » vers un serveur de traitement et obtient en retour une position GNSS corrigée. Le délai d’acheminement des données brutes, le délai de traitement et le délai d’acheminement de la position corrigée ne permettent pas une utilisation en temps réel de la donnée, car elle ne correspond plus à la position courante du véhicule au moment de la réception de la donnée corrigée. Toutefois, en utilisant cette position passée corrigée, le procédé peut réestimer les positions successives du véhicule jusqu’à l’instant courant, et par conséquent obtenir une position courante améliorée. L’utilisation d’un serveur de traitement pour corriger une position GNSS permet de bénéficier d’une puissance de calcul supérieure à celle embarqué dans un véhicule. Selon une réalisation particulière, le second filtre particulaire comprend un nombre particules inférieur au premier filtre. Seules les données pertinentes (c’est-à-dire les données ayant permis de formuler des hypothèses validées) ayant été mémorisées dans l’historique, la quantité de données à traiter par le second filtre est moindre. Ainsi, il est possible de réduire le nombre de particule calculées par le second filtre de façon à réduire la complexité des calculs, la quantité de mémoire nécessaire ainsi que la consommation d’énergie, sans affecter la qualité des estimations. Selon un mode de réalisation particulier, le sous ensemble des données mémorisées à l’instant t i appliqué au second filtre particulaire comprend des données associées à des particules déterminées par le premier filtre à particule pour l’instant t i+1 dont le poids d’importance est supérieur à un seuil. Les poids d’importance sont des probabilités à postériori relatives des particules. Ainsi, seules sont conservées dans l’historiques les signaux (caméra, radar, gnss, etc..) correspondant à des particules auxquelles ont été affectés des poids importants. Une telle disposition permet de réduire la quantité de données en entrée du second filtre particulaire, et ainsi de réduire le nombre de particules nécessaires pour que le deuxième filtre produise des estimations correctes. Dans une réalisation particulière, le second filtre FP2 comprend au moins une particule calculée par le premier filtre FP1 pour l’instant ti, la particule étant telle que son poids calculé par le filtre FP1 est au supérieur à un seuil. De cette façon, le deuxième filtre particulaire n’a pas à recalculer toutes les particules : les particules calculées et validées par le premier filtre, c’est-à-dire par exemple les particules calculées pour un instant donné dont le poids est supérieur à un seuil, sont « importées » dans le deuxième filtre lors du calcul des particules pour le même instant donné. En outre, le deuxième filtre FP2 a besoin de moins de particules pour s’exécuter sur un temps plus long (depuis l’instant auquel correspond la donnée corrigée reçue jusqu’à l’instant courant), car les particules aberrantes sont filtrées par le premier filtre FP1. Une telle disposition permet de réduire encore la complexité des traitements en réutilisant des meilleures estimations du premier filtre comme hypothèses dans les estimations du second filtre. Selon un mode particulier de réalisation, le procédé comporte en outre une étape de transmission vers un serveur d’une donnée de correction représentative d’un écart entre le positionnement du véhicule estimé par un capteur à un instant ti et la position estimée par le second filtre FP2 pour l’instant ti. Ainsi par exemple, un véhicule peut transmettre l’écart constaté entre la position fournie par un récepteur GNSS, (ou une caméra ADAS, un radar, …) et la position courante estimée par le deuxième filtre particulaire vers un serveur. Le serveur peut ainsi établir une carte des corrections et transmettre cette carte à d’autres véhicule circulant dans un espace-temps voisin. Ainsi, un véhicule peut obtenir du serveur une donnée lui permettant de corriger une position fournie par son récepteur GNSS par exemple. Selon un autre aspect, l’invention concerne un dispositif de localisation d’un véhicule comprenant une pluralité de capteurs, une mémoire et un processeur, le processeur étant configuré par des instructions enregistrées dans la mémoire pour mettre en œuvre les étapes suivantes : Pour chaque instant t i d’une pluralité d’instants successifs [t 0 -t n ] : Acquisition, à partir d’au moins un capteur, de données de positionnement et de caractéristiques dynamiques du véhicule, Estimation de la position du véhicule à l’instant t i par application d’un premier filtre particulaire FP1 aux données acquises à l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 , Mémorisation dans un historique, d’un sous ensemble des données acquises en association avec l’instant t i de capture desdites données, le sous ensemble de données comprenant les données ayant contribué aux particules dont le poids est supérieur à un seuil, A l’instant t n : Obtention d’une donnée de positionnement corrigée correspondant à l’instant T 0 , Estimation d’une position corrigée du véhicule à l’instant t 0 par application d’un second filtre particulaire FP2 au sous ensemble de données mémorisées à l’instant t 0 et à la donnée de positionnement corrigée obtenue, Pour chaque donnée d’historique mémorisée sur l’intervalle [t 1 -t n ] : Estimation d’une position corrigée du véhicule à l’instant t i par application du second filtre particulaire FP2 au sous ensemble de données mémorisées à l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 . Selon encore un autre aspect, l’invention concerne un véhicule comprenant un dispositif de localisation tel que décrit ci-dessus. Enfin, l’invention concerne un support d'informations lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de localisation tel que décrit ci-avant. Le support d'information peut être un support d'information non transitoire tel qu'un disque dur, une mémoire flash, ou un disque optique par exemple. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker des instructions. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, RAM, PROM, EPROM, un CD ROM ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Les différents modes ou caractéristiques de réalisation précités peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, aux étapes du procédé de localisation. Les dispositifs, véhicules et supports d’informations présentent au moins des avantages analogues à ceux conférés par le procédé auquel ils se rapportent. Brève description des figures D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, parmi lesquels : La figure 1 représente un environnement adapté pour mettre en œuvre le procédé de localisation selon un mode particulier de réalisation, La figure 2 illustre des positions d’un véhicule estimées par un premier filtre particulaire, La figure 3 est un ordinogramme illustrant les principales étapes d’un procédé de localisation selon une réalisation particulière de l’invention, La figure 4 montre des position corrigées d’un véhicule estimées par un deuxième filtre particulaire, et La figure 5 représente l’architecture d’un dispositif de localisation adapté pour mettre en œuvre le procédé de localisation selon un mode particulier de réalisation. Description détaillée d’un mode de réalisation La figure 1 représente un véhicule 100 circulant sur un réseau routier 101. Le véhicule est équipé d’un système ADAS comprenant par exemple un radar 102. Bien entendu, le système ADAS peut comprendre d’autres capteurs, comme une ou plusieurs caméras, des Lidars, etc. Le système ADAS est configuré pour analyser les signaux acquis par les capteurs et déterminer une trajectoire du véhicule par rapport à une position initiale. Ainsi, le radar 102 du véhicule 100 permet de déterminer un positionnement relatif du véhicule par rapport à son environnement. Le véhicule 100 comprend en outre un récepteur GNSS adapté pour recevoir des signaux bruts en provenance de satellites 103 et déterminer, à partir d’une analyse de ces signaux, une position absolue du véhicule. Par exemple, le récepteur GNSS permet au véhicule de connaître sa latitude et sa longitude dans un repère géodésique avec une marge d’erreur d’une dizaine de mètres. Le véhicule 100 comprend également des moyens de communication, par exemple une interface réseau cellulaire 104 3G, 4G ou 5G lui permettant d’accéder à un réseau de communication 105 par l’intermédiaire d’un réseau d’accès cellulaire 106. En particulier, ces moyens de communication permettent au véhicule d’échanger des messages avec un serveur de traitement 107 du réseau 105. Le véhicule 100 comprend enfin une mémoire et un calculateur, par exemple une unité de commande électronique ECU, adapté pour obtenir des paramètres de fonctionnement du véhicule par l’intermédiaire d’un bus de communication, par exemple un bus CAN (Controller Area Network), auquel sont connectés différents capteurs permettant de déterminer l’état du véhicule, comme par exemple la vitesse angulaire de chaque roue, l’orientation des roues avant, ou encore des accélérations latérales et longitudinales. Le calculateur du véhicule 100 est configuré par des instructions de programme d’ordinateur enregistrées dans la mémoire pour estimer à intervalle régulier, par exemple toutes les 60 millisecondes, une position du véhicule. La position du véhicule est estimée au moyen d’un premier filtre particulaire FP1 en entrée duquel sont fournies les données de localisation obtenues par le récepteur GNSS, et les données obtenues via les capteurs du véhicule (capteurs ADAS, signaux CAN). On rappelle qu’un filtre particulaire cherche à représenter une distribution de probabilité conditionnelles d’un état caché sachant des observations. Un tel filtre met en œuvre un système de particules caractérisées par des positions et des poids. Ainsi, pour estimer la position du véhicule à un instant T, un filtre particulaire calcule des particules représentant des hypothèses sur la position du véhicule. Ces hypothèses sont formulées à partir de l’état du véhicule à l’instant T-1. Ainsi, une particule correspond à une évolution possible de la position du véhicule à un instant T connaissant son état à un instant précédent T-1. Lorsque des observations sont disponibles pour l’instant T, par exemple des observations obtenues à partir des capteurs du système ADAS du véhicule ou une localisation GNSS, l’adéquation de chaque particule avec cette observation est évaluée grâce à une fonction de vraisemblance : chaque particule est alors affectée d’un poids proportionnel à la valeur calculée. Les particules sont ensuite éliminées ou multipliées en fonction de leur poids, lors d’une deuxième itération. Pour un capteur particulier, la fonction de vraisemblance est par exemple une gaussienne appliquée sur les erreurs, c’est-à-dire l’écart, entre des données acquises par le capteur à un instant T et données de synthèses, estimées pour un instant T à partir d’un état à l’instant T-1. La figure 2 représente l’état du véhicule 100 à des instants T-2, T-1 et T. A l’instant T-1, le filtre particulaire FP1 calcule une pluralité de particules, par exemple 1000 particules, à partir de l’état du véhicule à l’instant T-2. L’état du véhicule 100 à un instant donné est décrit par un vecteur d’état Ve comprenant par exemple un ou plusieurs éléments parmi la dernière position estimée du véhicule, son orientation, la vitesse angulaire de chaque roue, l’orientation des roues avant, ou encore des accélérations latérales et longitudinales. Pour chacun des particules calculées, le filtre particulaire FP1 calcule un poids. Le poids d’une particule à l’instant T-1 correspond à la probabilité que le véhicule se trouve à la position correspondante sachant son état à l’instant précédent T-2. Ainsi, à partir des données capturées par les capteurs ADAS et/ou GNSS du véhicule, des poids sont associés à chacune des particules. Dans l’exemple de la figure 2, la particule 202 on considère qu’un poids très faible est attribué à la particule 202, par exemple parce qu’elle ne correspond pas aux observations GNSS et/ou ADAS. En revanche, un poids important est calculé pour la particule 201 car sa position concorde avec les observations GNSS et ADAS. Le filtre particulaire estime alors que la localisation du véhicule la plus probable est représentée par la particule 201. La particule 202 est quant à elle éliminée. La particule 201, auquel est associé l’état du véhicule à l’instant T-1 (obtenu via les capteurs CAN), servira de base pour estimer la position du véhicule à l’instant T selon une méthode similaire. Lorsqu’une particule est éliminée, comme la particule 202, une nouvelle particule est créée lors de l’estimation de la position à l’instant suivant. Lorsqu’une particule est validée à un instant T-1 comme la particule 203, le filtre particulaire lui applique une transformation pour déterminer sa position 204 à l’instant T. La transformation appliquée est déterminée par le vecteur d’état Ve du véhicule à l’instant T-1. L’estimation de la position courante peut également comprendre une ou plusieurs itérations supplémentaires permettant d’affiner l’estimation. Pour cela, lors d’une seconde itération, les particules dont le poids est le plus faible sont éliminées et un nouvel ensemble de particules est calculé autour de la particule dont le poids est le plus important. De nouveaux poids sont alors calculés pour les particules de ce nouvel ensemble, la particule de poids le plus important étant sélectionnée comme estimation de la position du véhicule. Le procédé de localisation va maintenant être décrit en référence à la figure 3. Lors d’une première étape 300 une position initiale du véhicule dans un repère géodésique est déterminée à partir d’une donnée de localisation obtenue par exemple par un récepteur GNSS du véhicule. Cette position initiale permet d’initialiser un premier filtre particulaire FP1 en définissant sa position à un instant T-2. Lors de l’étape d’initialisation, le véhicule obtient en outre des paramètres de fonctionnement du véhicule à l’instant T-2, à partir de capteurs connectés à un bus CAN. Ces paramètres de fonctionnement permettent d’établir un vecteur d’état Ve1 du véhicule, comprenant par exemple l’orientation et la vitesse des roues motrices à l’instant T-2. A l’étape 301, le véhicule obtient à un instant T-1 des données de positionnement à partir de différents capteurs. En particulier, le véhicule obtient une nouvelle position GNSS à partir d’un récepteur adapté, des données de positionnement relatives à l’environnement à partir de capteurs proprioceptifs, tels que des capteurs d’un système ADAS. Le véhicule établi en outre un nouveau vecteur d’état Ve2 comprenant par exemple l’orientation et la vitesse des roues motrices à l’instant T-1. Lors d’une étape 302, une position du véhicule à l’instant T-1 est estimée par le premier filtre particulaire FP1. Pour cela, un ensemble de particules sont calculées par le filtre particulaire FP1 pour l’instant T-1. Ces particules sont calculées à partir du vecteur d’état Ve1 définissant l’état du véhicule à l’instant T-2. Ces particules représentent différentes hypothèses prises sur la position du véhicule sachant le vecteur d’état Ve1. Un poids est ensuite attribué à chacune des particules selon leur vraisemblance au regard des données de positionnement GNSS et ADAS obtenues à l’étape 301. A l’issue de l’étape 302, l’estimation de la position du véhicule correspond à la position de la particule de poids le plus important. Lors d’une étape 303, le véhicule mémorise dans un historique les données issus de capteurs ayant contribué au calcul des particules dont le poids est supérieur à un seuil. Pour cela, on calcule un écart, ou une erreur, entre les données de synthèses de la particule, c’est-à-dire les caractéristiques de la particule à l’instant T estimées à partir d’un état du véhicule à l’instant T-1, et les données acquises à l’instant T par chaque capteur. Plus l’erreur est faible, meilleure est la contribution du capteur correspondant dans l’évaluation du poids. L’erreur est par exemple une erreur métrique entre la position d’un objet calculée à partir des données issues de capteurs (exemple position d’un panneau estimée à partir d’une image capturée par une caméra à un instant T) et une simulation de l’objet dans les données de synthèse (par exemple la position du même panneau estimée à l’étape T-1) en supposant un nouvel état à l’instant T, par exemple une nouvelle position, du véhicule. Le poids d’une particule est déterminé à partir de l’erreur calculée pour chaque capteur. Le poids permet ainsi de sélectionner les états pertinents du véhicule. L’erreur quant à elle permet de définir la contribution des capteurs dans l’évaluation d’un poids. Ainsi, lorsque l’erreur calculée à un instant T pour un capteur et une particule est faible, les données du capteur sont mémorisées en association avec une estampille temporelle correspondant à l’instant de capture. Par exemple, si l’analyse d’une image issue d’une caméra ADAS à l’instant T-1 rend vraisemblable la particule 202 de la figure 2, alors que cette particule a été affectée d’un poids faible car elle est trop éloignée de l’observation GNSS, l’image de la caméra ADAS n’est pas mémorisée car elle induit manifestement une erreur de positionnement (par exemple parce que la caméra est occultée à cet instant). A l’inverse, si par exemple l’analyse d’un signal issu par exemple d’un radar du véhicule a permis d’estimer la particule 201 dont le poids est le plus important, le signal radar est mémorisé en association avec une estampille temporelle correspondant à l’instant de capture. De cette façon, seuls les données pertinentes pour la position du véhicule sont mémorisées dans l’historique. L’historique peut être mémorisé sur une fenêtre temporelle glissante, par exemple sur une fenêtre de 5 secondes. Cette durée peut être ajustée selon différentes contraintes telles que le temps nécessaire pour obtenir une position GNSS corrigée, une latence réseau, la performance des estimations réalisées par le premier filtre FP1, ainsi que la mémoire disponible pour mémoriser l’historique. Ainsi, lorsque de nouvelles données sont mémorisées, les données les plus anciennes sont supprimées de l’historique. Les étapes 301, 302 et 303 peuvent être répétées pour une pluralité d’instant successifs afin d’estimer différentes positions successives du véhicule. Lors d’une étape 304 l e véhicule obtient à un instant T une localisation GNSS corrigée correspondant à la localisation du véhicule à un instant précédent, par exemple à l’instant T-1. La donnée de localisation corrigée est par exemple reçue dans un message comprenant au moins la latitude et la longitude du véhicule à l’instant T-1, ainsi qu’une donnée d’horodatage indiquant l’instant de capture de la donnée de localisation. Ainsi, le véhicule dispose d’une nouvelle donnée GNSS concernant l’instant T-1, cette nouvelle donnée étant plus précise que la donnée obtenue via le récepteur GNSS du véhicule à l’instant T-1. Le véhicule prend en compte la position GNSS corrigée relative à l’instant T-1 reçue à l’instant T pour estimer de manière plus précise sa position courante à l’instant T. Pour cela, le véhicule met en œuvre un second filtre particulaire FP2. Dans un mode de réalisation particulier, le filtre FP2 comprend un nombre de particules inférieur au nombre de particules du premier filtre FP1. Par exemple, le deuxième filtre comprend 10 fois moins de particules que le premier filtre FP1, soit 100 particules. Lors d’une étape 305, le véhicule utilise la donnée d’horodatage associée à la donnée de positionnement corrigée pour rechercher dans l’historique les signaux mémorisés au moment où le véhicule occupait la position corrigée, c’est-à-dire dans cet exemple à l’instant T-1. On rappelle que seuls les signaux associés à des particules validées, c’est dire des particules auxquelles un poids supérieur à un seuil à été affecté, ont été mémorisés dans l’historique. Ainsi, la quantité de signaux obtenue à partir de l’historique pour l’instant T-1 est inférieure à la quantité de données capturée à l’étape 301 pour l’instant T-1. Lorsqu’une donnée de positionnement GNSS est présente dans l’historique pour l’instant T-1, elle est remplacée par la donnée de positionnement GNSS corrigée correspondant à cet instant. Ces données d’historique, associées à la donnée de positionnement GNSS corrigée, permettent de réestimer la position du véhicule à l’instant T-1 de manière plus précise et d’initialiser le deuxième filtre particulaire FP2. Pour cela, le filtre particulaire FP2 détermine un ensemble de particules représentatives de positions possibles du véhicule à l’instant T-1, à partir du vecteur d’état Ve du véhicule à l’instant T-2 mémorisé dans l’historique. Selon une réalisation particulière, l’ensemble de particules déterminé par le deuxième filtre FP2 pour l’instant T-1 comprend au moins une particule calculée par le premier filtre FP1 pour l’état T-1, de préférence une particule dont le poids attribué par le premier filtre FP1 est supérieur à un seuil adaptatif, c’est-à-dire déterminé dynamiquement. Le seuil adaptatif est déterminé à de façon à sélectionner pour le deuxième filtre FP2 un sous ensemble des particules du filtre FP1. Par exemple, le seuil est déterminé pour que 10% des données représentatives des particules du premier filtre FP1 soient réutilisées par le deuxième filtre FP2. Pour cela, l’étape 303 de mémorisation dans l’historique comprend en outre, pour chaque position estimée par le premier filtre FP1, la mémorisation d’au moins une caractéristique représentative d’une particule dont le poids est supérieur au seuil. Cette particule peut ainsi être utilisée directement par le second filtre particulaire FP2, sans qu’il soit nécessaire de la recalculer, pour réestimer les positions successives du véhicule. Les temps de traitement sont alors optimisés. Dans un mode de réalisation particulier, les données transmises du premier filtre FP1 vers le deuxième filtre FP2 comprennent une ou plusieurs des données suivantes : - au moins un identifiant de particule, l’identifiant permettant de suivre une particule sur plusieurs itérations du premier filtre FP1. - un vecteur d’état associé aux particules dont le poids est supérieur à un seuil, le seuil étant déterminé de façon dynamique. Un seuil adaptatif permet de garantir qu’au moins donnée est transmise du premier filtre FP1 vers le deuxième filtre FP2. En outre, il est souhaitable d’obtenir une distribution étalée des particules dans le deuxième filtre FP2 afin de limiter une dérive. Pour cela, la distribution des poids ne doit pas être uniforme. - au moins un poids de particule du premier filtre FP1, permettant de déduire une initialisation des poids des particules du deuxième FP2. De cette façon, il n’est pas nécessaire d’initialiser le deuxième filtre avec des valeurs par défaut sélectionnées arbitrairement. - l’historique de données capteurs dans lequel ont été mémorisé les données de capteur pertinentes pour le premier filtre FP1. Le véhicule attribue alors des poids aux particules déterminées pour l’instant T-1, à partir des données mémorisées dans l’historique à l’instant T-1, et notamment à partir de la position GNSS corrigée obtenue à l’étape 304. La figure 4 illustre une position GNSS corrigée 400 du véhicule à l’instant T-2 permettant de corriger une position GNSS erronée 401 obtenue via un récepteur GNSS. On remarque à l’instant T-1 qu’un nouvel ensemble de particules ont été déterminées (en noir sur la figure). Ce nouvel ensemble comprend en particulier les particules 402 et 403 ayant été calculées par le premier filtre FP1, et auquel le filtre FP1 avait attribué un poids supérieur à un seuil prédéterminé. De nouvelles particules sont en outre calculées sur la base du vecteur d’état Ve mémorisé à l’instant T-2 et de la position GNSS corrigée 400. L’ensemble de particules ainsi déterminé pour l’état T-1 est alors pondéré à partir des données de positionnement mémorisées dans l’historique à l’instant T-1 lors de l’étape 303, les particules de poids faible étant éliminées, les particules de poids fort étant multipliées et validées selon un fonctionnement classique du filtre particulaire décrit ci-avant, afin d’obtenir une estimation 404 de la position du véhicule à l’instant T-1. A partir de cette nouvelle estimation corrigée, le véhicule estime successivement de la même façon la position du véhicule à chaque position intermédiaire entre la position corrigée et la position courante pour laquelle des données ont été mémorisées dans l’historique, par application du deuxième filtre particulaire FP2. En propageant ainsi la donnée de positionnement GNSS corrigée, le véhicule peut obtenir une estimation 404 de la position du véhicule à l’instant courant T qui est plus précise que la première estimation 405. En outre, le nombre réduit de signaux (par rapport au nombre de signaux capturés et appliqués au premier filtre) auxquels est appliqué le second filtre FP2 permet de limiter le nombre de particules nécessaires pour obtenir une estimation satisfaisante. Selon une réalisation particulière, le véhicule 100 transmet des données brutes de positionnement par satellite à un serveur de correction 107 du réseau de communication 105. Pour cela, le récepteur de positionnement par satellites du véhicule est configuré pour mesurer une pluralité de distances, dites données brutes de positionnement par satellites, entre le récepteur de positionnement par satellites et une pluralité de satellites en vue du récepteur de positionnement par satellites. Dans un exemple, le récepteur de positionnement par satellites reçoit des signaux d’un système de position par satellites GNSS, tel que le système GPS américain, le système GLONASS russe et/ou le système GALILEO Européen. Les données brutes de positionnement par satellites comprennent les données brutes (« raw data », en langue anglaise) qui peuvent être obtenues à partir de méthodes connues comme la mesure de phase ou la mesure de code, et des indicateurs de qualité de ces mesures. Les données brutes sont transmises au moyen d’une interface de communication cellulaire du véhicule, par exemple une interface 3G, 4G, 5G, ou encore une interface WiFi ou WiMax. Le véhicule transmet les données GNSS brutes régulièrement, par exemple toutes les 5 secondes, ou bien de façon ponctuelle. L’intervalle de transmission dépend par exemple de l’infrastructure, des temps de transmission réseau et de traitement par le serveur, ou du besoin de localisation du véhicule. Par exemple, les données GNSS brutes sont transmises dans un message au format JSON, XML ou CSV au serveur 107. A la réception des données GNSS brutes, le serveur de correction 107 effectue un calcul de la position du véhicule à partir des données brutes transmises et de données complémentaires, par exemple des données orbitales telles que des données d’éphémérides et des données de correction d'horloge, des mesures relatives aux conditions de propagation atmosphérique des signaux satellitaires, par exemple, dans l’ionosphère et la troposphère. Lorsqu’une localisation corrigée correspondant à la position du véhicule 100 à un instant T-2 est déterminée par le serveur de correction 107, la localisation corrigée est transmise au véhicule à un instant T. Selon une réalisation particulière de l’invention, lorsque le véhicule 100 obtient à l’étape 305 une estimation corrigée de sa position courante à l’instant T, une valeur représentative d’un écart entre la position estimée et la position déterminée par un capteur est calculée lors d’une étape 306. Par exemple, le véhicule calcule une différence entre l’estimation corrigée de la position du véhicule à l’instant T et les coordonnées GNSS obtenues à l’instant T via un récepteur GNSS du véhicule. Cette valeur d’écart permet de déterminer une correction à appliquer aux données du récepteur GNSS pour obtenir une localisation fiable à l’emplacement courant. La valeur de correction calculée est transmise à un serveur cartographique dans un message comprenant en outre la date courante et la position estimée corrigée du véhicule. Le serveur mémorise la correction dans une base de données géospatiale, par exemple sous la forme d’une carte numérique. Cette carte peut alors être téléchargée par d’autres véhicules pour corriger une donnée de localisation fournie par un capteur de même type, dans une région donnée et sur une fenêtre temporelle donnée. Les erreurs de positionnement étant souvent dues à des conditions environnementales, la valeur de correction peut s’appliquer à d’autres récepteur dans une même zone géographique et dans une même fenêtre temporelle. Par exemple, une erreur de localisation d’un récepteur GPS peut être due à des conditions ionosphériques particulières. Ces conditions particulières produisent la même erreur dans une zone géographique et à une date particulière. Par conséquent, une valeur de correction déterminée par un véhicule selon le procédé décrit ci-avant est applicable pour corriger des données de localisation d’autres véhicules. La figure 5 représente l’architecture d’un dispositif adapté pour mettre en œuvre le procédé de localisation selon une réalisation particulière de l’invention. Le dispositif 500 comprend un espace de stockage 502, par exemple une mémoire MEM, une unité de traitement 501 équipée par exemple d’un processeur PROC. L’unité de traitement peut être pilotée par un programme 503, par exemple un programme d’ordinateur PGR, mettant en œuvre le procédé de localisation selon les étapes 300 à 305 décrites précédemment. À l’initialisation, les instructions du programme d’ordinateur 503 sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (Random Access Memory en anglais) avant d’être exécutées par le processeur de l’unité de traitement 501. Le processeur de l’unité de traitement 501 met en œuvre les étapes du procédé de localisation selon les instructions du programme d’ordinateur 503. Pour cela, outre la mémoire et le processeur, le dispositif 500 comprend un ou plusieurs capteurs 505, par exemple un récepteur GNSS, des capteurs d’un système ADAS, comme une caméra ou un radar, un ou plusieurs capteurs de fonctionnement d’un véhicule dans lequel le dispositif est intégré, comme des capteurs de vitesse de rotation et d’orientation des roues. Les capteurs peuvent être intégrés au dispositif ou connecté à celui-ci par un bus de communication du véhicule, par exemple un bus CAN. Ils permettent notamment d’obtenir une première position géographique et un état dynamique du véhicule à un instant t i-1 et une représentation de l’environnement du véhicule à un état t i . Le dispositif 500 comprend un premier filtre particulaire 506 (FP1), adapté pour estimer la position du véhicule à l’instant t i à partir des données issues des capteurs 505, en particulier aux données acquises à l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 . Le premier filtre particulaire FP1 est par exemple mis en œuvre par des instructions de programme d’ordinateur enregistrées dans la mémoire 502 et adaptées pour être exécutées par le processeur 501. La mémoire 502 du dispositif 500 est en outre adaptée pour mémoriser un sous ensemble des données acquises par les capteurs 505 en association avec l’instant ti de capture desdites données, le sous ensemble de données comprenant les données ayant contribué aux particules calculées par le premier filtre 506 (FP1) dont le poids est supérieur à un seuil. Le dispositif 500 comprend également des moyens de communication 504, par exemple une interface réseau cellulaire lui permettant de se connecter à un réseau d’accès cellulaire, par exemple un réseau d’accès WiFi, WiMAX, 3G, 4G ou 5G, pour échanger des messages avec d’autres dispositifs. Les moyens de communication sont en particulier adaptés pour transmettre une donnée de localisation GNSS obtenu par un récepteur GNSS correspondant à la position du véhicule à l’instant t i à un serveur de traitement et pour recevoir à un instant t i+n une correction de la donnée de localisation GNSS transmise. Le dispositif 500 aussi comprend un deuxième filtre particulaire 507 (FP2). Le deuxième filtre particulaire est par exemple mis en œuvre par des instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire 502 du dispositif et adaptées pour être exécutées par le processeur 501 afin d’estimer une position corrigée du véhicule à un instant t 0 à partir du sous ensemble de données mémorisées dans la mémoire 502 en association avec l’instant t 0 et à la donnée de positionnement corrigée obtenue par les moyens de communication 504. Les instructions sont en outre configurées pour estimer, pour chaque donnée d’historique mémorisée sur l’intervalle [t 1 -t n ], une position corrigée du véhicule à un instant t i à partir du sous ensemble de données associées à l’instant t i et de caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 mémorisés dans la mémoire 502. Selon une réalisation particulière, le dispositif 500 est intégré dans un véhicule routier, par exemple une automobile, un camion ou encore une moto. Procédé de localisation d’un véhicule comprenant les étapes suivantes : Pour chaque instant t i d’une pluralité d’instants successifs [t 0 -t n ] : Acquisition (301), à partir d’au moins un capteur, de données de positionnement et de caractéristiques dynamiques du véhicule, Estimation (302) de la position du véhicule à l’instant t i par application d’un premier filtre particulaire FP1 aux données acquises à l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 , Mémorisation (303) dans un historique, d’un sous ensemble des données acquises en association avec l’instant t i de capture desdites données, le sous ensemble de données comprenant les données ayant contribué aux particules dont le poids est supérieur à un seuil, A l’instant t n : Obtention (304) d’une donnée de positionnement corrigée correspondant à la position du véhicule à un instant t 0 , Estimation (305) d’une position corrigée du véhicule à l’instant t 0 par application d’un second filtre particulaire FP2 au sous ensemble de données mémorisées en association avec l’instant t 0 et à la donnée de positionnement corrigée obtenue, Pour chaque donnée d’historique mémorisée sur l’intervalle [t 1 -t n ] : Estimation (305) d’une position corrigée du véhicule à un instant t i par application du second filtre particulaire FP2 au sous ensemble de données mémorisées en association avec l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 . Procédé selon la revendication 1 dans lequel l’étape d’obtention d’une donnée de positionnement corrigée correspondant à l’instant t 0 comprend les étapes suivantes : Obtention de données de positionnement brutes correspondant à la position d’un véhicule à l’instant t 0 à partir d’un récepteur de positionnement par satellite, Transmission vers un serveur de traitement des données de positionnement capturées à l’instant t 0 , le serveur étant adapté pour corriger les données GNSS, Réception en provenance du serveur des données de positionnement corrigées associées à l’instant t 0 . Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le second filtre particulaire FP2 comprend un nombre particules inférieur au premier filtre FP1. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le sous ensemble des données mémorisées à l’instant t i appliqué au second filtre particulaire FP2 comprend des données associées à des particules déterminées par le premier filtre particulaire FP1 pour l’instant t i dont le poids d’importance est supérieur à un seuil. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le second filtre FP2 comprend au moins une particule calculée par le premier filtre FP1, la particule étant telle que son poids calculé par le filtre FP1 est au supérieur à un seuil. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes tel qu’il comporte en outre une étape de transmission vers un serveur d’une donnée de correction représentative d’un écart entre le positionnement du véhicule estimé par un capteur à un instant t i et la position estimée par le second filtre FP2 pour l’instant t i . Dispositif de localisation d’un véhicule comprenant une pluralité de capteurs, une mémoire (502) et un processeur (501), le processeur étant configuré par des instructions (503) enregistrées dans la mémoire pour mettre en œuvre les étapes suivantes : Pour chaque instant t i d’une pluralité d’instants successifs [t 0 -t n ] : Acquisition, à partir d’au moins un capteur (505), de données de positionnement et de caractéristiques dynamiques du véhicule, Estimation de la position du véhicule à l’instant t i par application d’un premier filtre particulaire FP1 aux données acquises à l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 , Mémorisation dans un historique, d’un sous ensemble des données acquises en association avec l’instant t i de capture desdites données, le sous ensemble de données comprenant les données ayant contribué aux particules dont le poids est supérieur à un seuil, A l’instant t n : Obtention d’une donnée de positionnement corrigée correspondant à la position du véhicule à l’instant t 0 , Estimation d’une position corrigée du véhicule à l’instant t 0 par application d’un second filtre particulaire FP2 au sous ensemble de données mémorisées à l’instant t 0 et à la donnée de positionnement corrigée obtenue, Pour chaque donnée d’historique mémorisée sur l’intervalle [t 1 -t n ] : Estimation d’une position corrigée du véhicule à l’instant t i par application du second filtre particulaire FP2 au sous ensemble de données mémorisées à l’instant t i et aux caractéristiques dynamiques du véhicule associées à l’instant t i-1 . Véhicule comprenant un dispositif de localisation selon la revendication 7. Support d'informations lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de localisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.