Brevet FR3125151A1 — publié le 20230113

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle d’un véhicule (10). A cet effet, un modèle de prédiction d’une intention d’un piéton de traverser une route est appris à partir d’une première pluralité de séquences d’images virtuelles et d’une deuxième pluralité de séquences d’images réelles. Le modèle de prédiction appris est alimenté par une troisième pluralité d’images de l’environnement dans lequel évolue le véhicule (10) pour prédire une intention d’un piéton (12) de l’environnement (1) de traverser une route (11) sur laquelle circule le véhicule (10). Le véhicule (10) est alors contrôlé en fonction de la prédiction. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de contrôle d’un véhicule à partir d’une prédiction d’intention d’un piéton de traverser une route L’invention concerne les procédés et dispositifs de contrôle d’un véhicule, par exemple un véhicule autonome, à partir d’une prédiction de l’intention d’un piéton de traverser une chaussée sur laquelle circule le véhicule. Arrière-plan technologique Le développement des technologies dans le domaine automobile permet aujourd’hui de concevoir des systèmes d’aide à la conduite de véhicules, éventuellement autonomes, qui tiennent compte de l’environnement routier dans lequel circulent ces véhicules. Ces systèmes permettent de contrôler un véhicule, par exemple selon un niveau d’autonomie déterminé. Pour cela, ces véhicules embarquent des calculateurs qui analysent des données capturées par des systèmes de capteurs embarqués de ces véhicules pour déterminer, notamment, si un piéton a l’intention de traverser les chaussées sur lesquelles circulent ces véhicules. Déterminer l’intention qu’à un piéton de traverser une chaussée sur laquelle circule un véhicule revient à modéliser le contexte dans lequel le véhicule et le piéton évoluent tout en tenant compte des ressources matérielles embarquées du véhicule. En effet, il est nécessaire que l’intention d’un piéton soit déterminée en temps réel pour laisser un temps de réaction suffisant au conducteur d’un véhicule et/ou à un véhicule autonome pour changer de comportement si nécessaire. Il est connu des méthodes pour prédire l’intention d’un piéton de traverser une chaussée qui sont basées sur des modèles de classification mettant en œuvre des réseaux de neurones. Ces réseaux de neurones utilisent en entrée des images qui appartiennent à une base de données lors de l’apprentissage ou qui sont capturées par des systèmes de caméras dédiés et embarqués d’un véhicule. Utiliser de telles méthodes implique l’installation de cette ou ces systèmes de caméras dédiées sur le véhicule d’où un surcoût d’équipement. De plus, dans l’hypothèse où des systèmes de caméras embarquées du véhicule seraient adaptés pour produire des images requises en entrée de ces réseaux de neurones, la mise en œuvre de ces méthodes de prédiction de l’intention d’un piéton de traverser une chaussée impliquent de mettre en œuvre des algorithmes de traitement d’images pour extraire, notamment, des caractéristiques requises par ces réseaux de neurones. Les méthodes mises en œuvre par ces réseaux de neurones nécessitent un apprentissage du ou des modèles de prédiction exécutés, un tel apprentissage requérant un très grand nombre d’images décrivant une multitude de situations possibles. Obtenir un volume suffisant d’images pour un apprentissage complet du ou des modèles de prédiction est difficile à ce jour et très coûteux. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins un des inconvénients de l’arrière-plan technologique. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer l’apprentissage d’un modèle de prédiction de l’intention de traverser d’un piéton. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité des véhicules, notamment autonomes. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de contrôle d’un véhicule, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, le procédé comprenant les étapes suivantes : - premier apprentissage d’un ensemble de paramètres d’un modèle de prédiction d’une intention d’un piéton de traverser une route à partir d’une première pluralité de séquences d’images virtuelles, chaque séquence d’image virtuelles comprenant une pluralité d’images virtuelles représentatives d’une scène virtuelle comprenant au moins un premier piéton et au moins une première route, la pluralité d’images virtuelles représentant une évolution de la scène virtuelle sur une première durée déterminée ; - deuxième apprentissage de l’ensemble de paramètres appris lors du premier apprentissage à partir d’une deuxième pluralité de séquences d’images réelles, chaque séquence d’image réelles comprenant une pluralité d’images réelles représentatives d’une scène réelle comprenant au moins un deuxième piéton et au moins une deuxième route, la pluralité d’images réelles représentant une évolution de la scène réelle sur une deuxième durée déterminée ; - obtention d’une troisième pluralité d’images d’un environnement comprenant une route sur laquelle circule le véhicule ; - prédiction d’une intention d’un piéton de l’environnement de traverser la route sur laquelle circule le véhicule par alimentation du modèle de prédiction appris lors du premier apprentissage et du deuxième apprentissage à partir de données représentatives de la troisième pluralité d’images ; - contrôle du véhicule en fonction de la prédiction. Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape de génération de la première pluralité de séquences d’images virtuelles à partir d’un simulateur de scènes virtuelles routières, le au moins un premier piéton étant représenté via une première boite englobante identifiée par un ensemble de coordonnées de deux points d’extrémité de la première boite englobante. Selon une autre variante, la deuxième pluralité de séquences d’images réelles est obtenue d’une base de données de séquences d’images réelles, le au moins un deuxième piéton étant représenté via une deuxième boite englobante identifiée par un ensemble de coordonnées de deux points d’extrémité de la deuxième boite englobante. Selon une variante supplémentaire, la troisième pluralité d’images est acquise par au moins une caméra embarquée dans le véhicule. Selon encore une variante, les étapes de premier apprentissage, deuxième apprentissage et de prédiction sont mises en œuvre par un réseau de neurones convolutif, dit réseau CNN, ou un réseau de neurones récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM. Selon une variante additionnelle, l’ensemble de coefficients du modèle de prédiction appris lors du premier apprentissage est ajusté lors du deuxième apprentissage. Selon une autre variante, le contrôle du véhicule comprend une génération d’une alerte représentative d’un danger associé à l’intention prédite du piéton de traverser la route. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de contrôle d’un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un système comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention et un véhicule, par exemple de type automobile, relié en communication sans fil au dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un environnement d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un processus d’apprentissage d’un modèle de prédiction pour le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour contrôler le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle du véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de contrôle d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de contrôle d’un véhicule, par exemple un véhicule autonome ou semi-autonome, comprend un premier apprentissage d’un ensemble de paramètres d’un modèle de prédiction d’une intention d’un piéton de traverser une route à partir d’une première pluralité de séquences d’images virtuelles. Chaque séquence d’image virtuelles correspond par exemple à une séquence d’images virtuelles représentatives d’une scène virtuelle évoluant sur une durée déterminée (par exemple 1 ou 2 secondes) comprenant au moins un premier piéton et au moins une première route. L’ensemble de paramètres appris lors du premier apprentissage est alors appris, par exemple ajusté, lors d’un deuxième apprentissage à partir d’une deuxième pluralité de séquences d’images réelles. Chaque séquence d’image réelles correspond par exemple à une séquence d’images réelles représentatives d’une scène réelle évoluant sur une durée déterminée (par exemple 1 ou 2 secondes) et comprenant au moins un deuxième piéton et au moins une deuxième route. Le modèle de prédiction appris lors du premier apprentissage et du deuxième apprentissage est alimenté par une troisième pluralité d’images de l’environnement dans lequel évolue le véhicule pour prédire une intention d’un piéton de l’environnement de traverser une route sur laquelle circule le véhicule. Le véhicule est alors contrôlé en fonction de la prédiction. L’utilisation d’images virtuelles permet d’augmenter fortement le nombre d’images nécessaires pour l’apprentissage d’un modèle de prédiction, l’apprentissage étant complété par des images réelles pour assurer la robustesse du modèle de prédiction. Le modèle appris est ainsi plus complet et plus robuste, ce qui améliorer la prédiction et la sécurité du véhicule contrôlé à partir des prédictions établies par le modèle. La illustre schématiquement un environnement dans lequel évolue un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. La illustre un véhicule 10 circulant dans un environnement routier comprenant une route 11 sur laquelle circule le véhicule 10. Selon l’exemple de la , le véhicule 10 correspond à un véhicule automobile. Cependant, l’objet de l’invention ne se limite pas aux véhicules automobiles, mais s’étend à tout type de véhicule terrestre, par exemple un camion, un bus, une motocyclette. Le véhicule 10 correspond à un véhicule circulant sous la supervision totale d’un conducteur ou circulant dans un mode autonome ou semi-autonome. Le véhicule 10 circule selon un niveau d’autonomie égale à 0 ou selon un niveau d’autonomie allant de 1 à 5 par exemple, selon l’échelle définie par l’agence fédérale américaine qui a établi 5 niveaux d’autonomie allant de 1 à 5, le niveau 0 correspondant à un véhicule n’ayant aucune autonomie, dont la conduite est sous la supervision totale du conducteur, et le niveau 5 correspondant à un véhicule complètement autonome. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule équipé d’un ou plusieurs systèmes d’aide à la conduite, dit ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »), un tel système étant configuré pour assister le conducteur du véhicule 10, voire remplacer le conducteur lorsque le véhicule 10 circule dans un mode autonome. Selon un exemple particulier de réalisation, le véhicule 10 est configurés pour communiquer des données avec un dispositif distant 101 (correspondant par exemple à un serveur du « cloud » 100 (ou « nuage » en français)) via une connexion sans fil, par exemple selon un mode de communication véhicule vers tout, dit V2X (de l’anglais « Vehicle-to-Everything ») basé sur une connexion sans fil. Un tel mode de communication V2X est par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5. Dans un tel système de communication V2X, chaque véhicule embarque un nœud pour permettre une communication de véhicule à véhicule V2V (de l’anglais « vehicle-to-vehicle »), de véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure ») et/ou de véhicule à piéton V2P (de l’anglais « vehicle-to-pedestrian »), les piétons étant équipés de dispositifs mobiles (par exemple un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone »)) configurés pour communiquer avec les véhicules. A cet effet, le véhicule 10 embarque un système de communication configuré pour communiquer et échanger des données avec le dispositif distant 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le système de communication du premier véhicule 10 comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule 10. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule dans le contrôle du véhicule 10, par exemple en déterminant des paramètres cinématiques du véhicule 10 ou en déterminant les dangers potentiels dans l’environnement du véhicule 10. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre le véhicule 10 et le dispositif distant 101 11 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 110 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le véhicule 10 et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) LTE 4G ou 5G ; ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou IEEE 802.11ac. Selon l’exemple de la , l’environnement routier 1 du véhicule 10 correspond à une portion de route à double sens de circulation. Cette portion de route comprend par exemple un passage pour piétons 120 permettant à un piéton 12 de traverser cette portion de route. Selon un autre exemple, le piéton 12 marche dans une zone de la route ne comprenant pas de passage pour piétons. Selon encore un autre exemple, plusieurs piétons sont présents dans l’environnement 1 dans lequel évolue le véhicule 10. Un processus de détermination de l’intention qu’a le piéton 12 de traverser la route 11 est avantageusement mis en œuvre par le véhicule 10, par le dispositif distant 101 ou par un système comprenant le véhicule 10 et le dispositif distant 101 reliés en communication sans fil. Un tel processus est avantageusement mis en œuvre par un réseau de neurones mettant en œuvre une méthode d’apprentissage automatique, aussi appelée méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple une méthode d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning »). Une telle méthode se base sur un ou plusieurs modèles de prédictions dont les paramètres ou coefficients ou été appris pendant une phase d’apprentissage. Selon un premier exemple, le réseau de neurones correspond à un réseau de neurones de type réseau neuronal convolutif, également appelé réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution et noté CNN ou ConvNet (de l’anglais « Convolutional Neural Networks »). Un tel réseau correspond à un réseau de neurones artificiels acycliques (de l’anglais « feed-forward »). Un tel réseau neuronal convolutif comprend une partie convolutive mettant en œuvre une ou plusieurs couches de convolution et une partie densément connectée mettant par exemple en œuvre une ou plusieurs couches de neurones densément connectées (ou entièrement connectés) assurant la classification des informations selon un modèle de type MLP (de l’anglais « Multi Layers Perceptron » ou en français « Perceptrons multicouches ») par exemple. Le réseau de neurones de type CNN permet de prédire temporellement l’intention d’au moins un piéton 12 de traverser une chaussée 11 sur laquelle circule le véhicule 10. Selon un deuxième exemple, le réseau de neurones correspond à un réseau de neurones récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM (de l’anglais « Long Short Term Memory »), un exemple d’un tel réseau LSTM étant décrit dans le document « Long short-term memory » publié par Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber, dans Neural Computation. 9 (8): 1735 1780.doi:10.1162/neco.1997.9.8. 1735. PMID 9377276. Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement. La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement. La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Le réseau de neurones de type LSTM permet de prédire temporellement l’intention d’au moins un piéton 12 de traverser une chaussée 11 sur laquelle circule le véhicule 10. La détermination de la prédiction de l’intention du piéton 12 de traverser la chaussée 11 appartient plus généralement à un processus de contrôle du véhicule 10 en fonction du résultat de la prédiction. Le contrôle du véhicule 10 comprend par exemple la génération d’une alerte à l’intention du conducteur, notamment lorsque le véhicule 10 est sous la supervision du conducteur. Lorsque le véhicule 10 est dans un mode de conduite autonome ou semi-autonome, le contrôle du véhicule 10 comprend avantageusement le contrôle d’un ou plusieurs système ADAS du véhicule 10 en fonction du résultat de la prédiction. Le processus de contrôle du véhicule 10 comprend ainsi deux phases, chacune de ces phases comprenant une ou plusieurs opérations. La première phase correspond à une phase dite d’apprentissage ou d’entrainement d’un ou plusieurs modèles de prédiction de l’intention d’un piéton de traverser la route ou la chaussée et la deuxième phase correspond à une phase dite de production ou de prédiction basée sur le ou les modèles appris dans la phase d’apprentissage et de données alimentant le ou les modèles appris, le contrôle du véhicule 10 étant alors fonction du résultat de la prédiction. La première phase et la deuxième phase sont par exemple mises en œuvre par le dispositif distant 101. Selon une variante de réalisation, la première phase est mise en œuvre par le dispositif distant 101 et la deuxième phase par le premier véhicule 10, par exemple par un calculateur du système embarqué du premier véhicule 10. Selon une autre variante de réalisation, l’apprentissage est mis en œuvre dans la première phase et les paramètres du ou des modèles de prédiction sont affinés en temps réel à partir des données reçues pendant la deuxième phase par le véhicule 10 en fonction des situations rencontrées en temps réel par le véhicule 10. La illustre schématiquement la phase d’apprentissage d’un ou plusieurs modèles de prédiction de l’intention d’un ou plusieurs piétons de traverser une route ou une chaussée, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. La description de la phase d’apprentissage est faite en référence à l’apprentissage d’un unique modèle sans cependant s’y limiter, l’apprentissage pouvant être fait pour plusieurs modèles. Dans une première opération de la phase d’apprentissage, un ensemble de paramètres d’un modèle de prédiction 201 d’une intention d’un piéton de traverser une route est appris à partir d’un grand nombre de séquences d’images virtuelles, par exemple 10000, 30000, 50000, 100000 séquences d’images virtuelles stockées dans une première base de données 21. Chaque séquence d’image virtuelle est avantageusement représentative d’un environnement virtuel comprenant un ou plusieurs piétons évoluant dans un environnement routiers virtuel créé par ordinateur. Chaque piéton est avantageusement représenté par une boite englobante, par exemple défini par les coordonnées de deux de ses points d’extrémité. Par exemple, une boite englobante est définie ou représentée par un premier point correspondant au coin supérieur (gauche ou droit) et par un deuxième point correspondant au coin opposé au premier point, par exemple le coin inférieur (droit ou gauche respectivement). Une étiquette (de l’anglais « label ») est par exemple associée à la boite englobante, cette étiquette décrivant pour chaque image si la boite englobante est présente sur la route (ou chaussée) ou non. Une telle étiquette est par exemple codée sur 1 bit, l’étiquette prenant par exemple la valeur ‘1’ lorsque la boite englobante est sur la route et la valeur ‘0’ lorsque la boite englobante n’est pas sur la route. Une séquence d’images correspond avantageusement à une suite temporelle d’images représentatives de l’évolution d’une scène virtuelle au cours d’une première période temporelle, d’une durée égale à par exemple 1, 2 ou 3 secondes. Une image virtuelle est aussi appelée image de synthèse et correspond à une image d’une scène virtuelle (par opposition à une scène réelle) générée ou créée par synthèse d’image à partir d’un ordinateur. La scène virtuelle comprend alors tous les éléments ou objets virtuels souhaités en fonction du but recherché, notamment une ou plusieurs routes et un ou plusieurs piétons pour l’apprentissage d’un modèle de prédiction de l’intention d’un piéton de traverser une chaussée. Le point de vue de chaque séquence d’images virtuelles est avantageusement choisi de manière à correspondre au point de vue d’une caméra réelle embarquée dans le véhicule 10 et configurée pour l’acquisition d’images de l’environnement situé devant le véhicule 10 lorsque ce dernier circule dans son environnement, par exemple l’environnement 1. Les paramètres de la caméra virtuelle associée aux images virtuelles correspondent avantageusement aux réglages et caractéristiques intrinsèques et extrinsèques de la caméra réelle embarquée dans le véhicule 10. Les séquences d’images virtuelles stockées en mémoire du dispositif distant 101 sont par exemple créées ou générées à partir d’un simulateur tel que le simulateur CARLA®, un tel simulateur étant configuré et conçu pour générer des objets numériques (objets d’environnement urbain et/ou routier, véhicule). Le simulateur CARLA® est par exemple décrit dans le document intitulé « CARLA: An Open Urban Driving Simulator » et publié par Alexey Dosovitskiy, German Ros, Felipe Codevilla, Antonio Lopez et Vladlen Koltun dans CoRL 2017 (de l’anglais « 1st Conference on Robot Learning » ou en français « 1 ère conférence sur l’apprentissage robot »). Le nombre de séquences d’images virtuelles est aussi important que souhaité, les images étant générées par ordinateur, ce qui requiert moins de temps et de ressource que l’acquisition d’images réelles d’environnements réels via une ou plusieurs caméras. L’apprentissage mis en œuvre sur la base des séquences d’images virtuelles correspond avantageusement à un apprentissage non-supervisé ou à un apprentissage supervisé. L’apprentissage met par exemple en œuvre un algorithme d’apprentissage classique de réseau de neurones. Le principe d’un tel algorithme d’apprentissage est que le réseau de neurones apprend les valeurs des paramètres des neurones ou couches de neurones par rétropropagation d’un gradient de l’erreur, c’est-à-dire que l’algorithme calcule progressivement les valeurs des paramètres de manière à minimiser une fonction de coût pour chacune des neurones ou couches de neurones. Dans le cas d’un réseau de neurones convolutif, les paramètres des couches de neurones correspondent notamment à des coefficients de filtres de convolution utilisés pour analyser les images virtuelles et à des paramètres de la couche de neurones densément connectés permettant d’associer les caractéristiques des images issues de l’analyse pour les associer à chaque classe d’une pluralité de classes d’images avec un degré de probabilité pour chaque classe. Dans une deuxième opération de la phase d’apprentissage, l’ensemble de paramètres du modèle 201 appris lors de la première opération subit un deuxième apprentissage à partir d’un nombre déterminé de séquences d’images réelles, par exemple 1000 ou 2000 séquences d’images virtuelles stockées dans ou provenant d’une deuxième base de données 22. Ce deuxième apprentissage permet par exemple d’ajuster les valeurs des paramètres apprises dans la première opération en se basant cette fois-ci sur des séquences d’images réelles représentant des environnements réels comprenant un ou plusieurs piétons évoluant dans des environnements routiers réels. Le nombre de séquences d’images virtuelles de la première base de données 21 est avantageusement supérieur ou très supérieur au nombre de séquences d’images réelles de la deuxième base de données 22. La base de données 22 correspond par exemple à une base de données d’estimation de l’intention d’un piéton, dite PIE (de l’anglais « Pedestrian Intention Estimation »), une telle base de données étant par exemple décrite dans le document intitulé « PIE: A Large-Scale Dataset and Models for Pedestrian Intention Estimation and Trajectory Prediction » et publié par Amir Rasouli, Iuliia Kotseruba, Toni Kunic et John K. Tsotsos, ICCV 2019. Selon un autre exemple, la base de données 22 correspond à une base de données dite JAAD (de l’anglais « Joint Attention in Autonomous Driving » ou en français « Attention jointe en conduite autonome ») définie par Kotseruba et al. (Iuliia Kotseruba, Amir Rasouli, and John K Tsotsos, Joint attention in autonomous driving (jaad), arXiv preprint arXiv :1609.04741, 2016). Chaque piéton est avantageusement représenté par une boite englobante, par exemple défini par les coordonnées de deux de ses points d’extrémité. Par exemple, une boite englobante est définie ou représentée par un premier point correspondant au coin supérieur (gauche ou droit) et par un deuxième point correspondant au coin opposé au premier point, par exemple le coin inférieur (droit ou gauche respectivement). Une séquence d’images correspond avantageusement à une suite temporelle d’images représentatives de l’évolution de la scène réelle au cours d’une deuxième période temporelle, d’une durée égale à par exemple 1, 2 ou 3 secondes. La première période temporelle est par exemple de même durée que la deuxième période temporelle. L’algorithme d’apprentissage mis en œuvre dans la deuxième opération est avantageusement le même que celui mis en œuvre dans la première opération et permet ainsi d’affiner les paramètres du modèle de prédiction 201 appris lors de la première opération. Le format des données des images virtuelles stockées dans la première base de données 21 est avantageusement identique à celui des images réelles stockées dans la deuxième base de données 22. Des tests ont montré que la précision des prédictions faites par un modèle appris uniquement à partir d’une base de données de séquences d’images réelles est de 84 % alors que la précision des prédictions faites par un modèle appris tel que décrit ci-dessus selon l’invention (à partir d’une base de données de séquences d’images virtuelles et d’une base de données d’images réelles) est de 87,1 %. A l’issue de la phase d’apprentissage, un modèle de prédiction de l’intention d’un piéton de traverser une route est obtenu, un tel modèle de prédiction étant mis en œuvre dans la phase de production (ou d’inférence) pour déterminer l’intention qu’a un piéton de traverser une route sur laquelle circule le véhicule 10, avec une avance (avant que le piéton ne commence à traverser) égale à la durée des séquences d’images utilisées pour l’apprentissage, par exemple 1 ou 2 secondes. Une telle avance permet ainsi au véhicule 10 d’anticiper le risque associé à la traversée de la route 11 par le piéton 12. Dans une première opération de la phase de production, un troisième ensemble d’images de l’environnement dans lequel circule le véhicule 10 est obtenu. Ce troisième ensemble d’images est avantageusement issu de l’acquisition de ces images par une caméra embarquée dans ou sur le véhicule 10, une telle caméra ayant dans son champ de vision l’environnement situé devant le véhicule 10 selon le sens de circulation du véhicule 10. Lorsque la phase de production est mise en œuvre par le véhicule 10 (par exemple par un calculateur du véhicule 10), ce troisième ensemble d’images est stocké dans une mémoire associée au calculateur avant d’être analysé. Dans un tel cas de figure, les paramètres représentatifs du modèle appris dans la phase d’apprentissage sont transmis par le dispositif distant 101 au véhicule 10 via la connexion sans fil pour que le véhicule 10 puisse mettre en œuvre le réseau de neurones appris. Lorsque la phase de production est mise en œuvre par le dispositif distant 101, le troisième ensemble d’image est transmis par le véhicule 10 au dispositif distant 101 via la liaison sans fil et l’infrastructure réseau reliant le véhicule 10 au dispositif distant 101. Dans une deuxième opération de la phase de production, les données représentatives de ce troisième ensemble d’images sont fournies en entrée du modèle de prédiction appris correspondant au même réseau de neurones que celui mis en œuvre pour la phase d’apprentissage. Les données représentatives de ce troisième ensemble d’images sont analysées pour en déterminer un ensemble de caractéristiques utilisé pour classifier les images et obtenir une prédiction quant à l’intention du piéton 12 de traverser ou non la route 11. Lors de la phase d’inférence, le réseau de neurones est ainsi identique au réseau de neurones en phase d’apprentissage, excepté que l’entrée du réseau de neurones n’est plus alimentée par une séquence temporelle d’images obtenues des bases de données 21 et 22 mais par une séquence temporelle d’images obtenues de la caméra embarquée dans le véhicule 10. Le réseau de neurones est ainsi capable de reproduire une prédiction temporelle de l’intention du piéton 12 de traverser la chaussée 11. Dans une troisième opération de la phase de production, le véhicule 10 est contrôlé en fonction du résultat de la prédiction de la deuxième opération de la phase de production. Un tel contrôle correspond par exemple à la génération d’un message d’alerte (par le dispositif distant 101 ou par le véhicule 10) lorsque le résultat de la prédiction indique une probabilité supérieure à un seuil (par exemple supérieur à 70 ou 80 %) que le piéton 12 traverse la route 11 devant le véhicule 10. Un tel message est par exemple rendu dans l’habitacle du véhicule 10, par exemple sur un écran d’affichage et/ou via des haut-parleurs, pour alerter le conducteur du danger immédiat pour que le conducteur prenne les dispositions nécessaires (freinage ou évitement). Selon un autre exemple, le résultat de la prédiction entraine la génération d’une ou plusieurs requêtes à destination d’un ou plusieurs systèmes ADAS du véhicule 10 (par exemple lorsque le niveau d’autonomie courant du véhicule 10 est supérieur ou égal à 3 ou 4), pour que le véhicule 10 soit contrôlé automatiquement via ce ou ces systèmes ADAS pour éviter la collision avec le piéton 12 (par exemple activation du système de freinage du véhicule, réduction de la vitesse du véhicule, mise en œuvre d’une manœuvre d’évitement si aucun véhicule n’est détecté dans l’autre sens de circulation, etc.). Lorsque la troisième opération est mise en œuvre par le dispositif distant 101, le message d’alerte généré et/ou les requêtes d’activation de système ADAS générées sont transmises par le dispositif distant 101 au véhicule 10 via la connexion sans fil les reliant. Lorsque la troisième opération est mise en œuvre par le véhicule 10, le message d’alerte généré et/ou les requêtes d’activation de système ADAS générées par le calculateur en charge de la prédiction, ce calculateur transmet au(x) calculateur(s) des systèmes embarqués les requêtes générées pour que ces derniers mettent en œuvre les opérations demandées pour éviter la collision avec le piéton 12. illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour le contrôle du véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple au dispositif distant 101 ou à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 3, notamment lorsque ce dernier correspond au dispositif distant 101, est configuré pour mettre en œuvre le processus d’apprentissage du réseau de neurones ainsi que le processus de prédiction de l’intention d’un piéton de traverser une route. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un serveur, un ordinateur, un ordinateur portable, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 3 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), d’autres serveurs hébergeant les bases de données 21, 22, par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud ». Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Des données sont par exemples chargées vers le dispositif 3 via l’interface du bloc 32 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11, un réseau ITS G5 basé sur IEEE 802.11p ou un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou 5G) basé sur la norme LTE (de l’anglais Long Term Evolution) définie par le consortium 3GPP notamment un réseau LTE-V2X. Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, tactile ou non, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques (système de projection) via des interfaces de sortie respectives. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle d’un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par le dispositif distant 101 ou par un système comprenant le dispositif distant 101 et le dispositif embarqué dans le véhicule 10. Dans une première étape 41, un premier apprentissage d’un ensemble de paramètres d’un modèle de prédiction d’une intention d’un piéton de traverser une route est mis en œuvre sur la base d’une première pluralité de séquences d’images virtuelles, chaque séquence d’image virtuelles comprenant une pluralité d’images virtuelles représentatives d’une scène virtuelle comprenant au moins un premier piéton et au moins une première route, la pluralité d’images virtuelles représentant une évolution de la scène virtuelle sur une première durée déterminée. Dans une deuxième étape 42, un deuxième apprentissage de l’ensemble de paramètres appris lors du premier apprentissage à partir d’une deuxième pluralité de séquences d’images réelles, chaque séquence d’image réelles comprenant une pluralité d’images réelles représentatives d’une scène réelle comprenant au moins un deuxième piéton et au moins une deuxième route, la pluralité d’images réelles représentant une évolution de la scène réelle sur une deuxième durée déterminée. Dans une troisième étape 43, une troisième pluralité d’images d’un environnement comprenant une route sur laquelle circule le véhicule est obtenue, par exemple acquise par une caméra embarquée dans le véhicule. Dans une quatrième étape 44, l’intention d’un piéton de l’environnement de traverser une route sur laquelle circule le véhicule est prédite par alimentation du modèle de prédiction appris lors du premier apprentissage et du deuxième apprentissage à partir de données représentatives de la troisième pluralité d’images. Dans une cinquième étape 45, le véhicule est contrôlé en fonction du résultat de la prédiction. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec les figures 1 et 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination de l’intention d’un piéton de traverser une route qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un système comprenant un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, et un dispositif distant relié en communication sans fil au véhicule. Procédé de contrôle d’un véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - premier apprentissage (41) d’un ensemble de paramètres d’un modèle (201) de prédiction d’une intention d’un piéton de traverser une route à partir d’une première pluralité de séquences d’images virtuelles (21), chaque séquence d’image virtuelles comprenant une pluralité d’images virtuelles représentatives d’une scène virtuelle comprenant au moins un premier piéton et au moins une première route, ladite pluralité d’images virtuelles représentant une évolution de ladite scène virtuelle sur une première durée déterminée ; - deuxième apprentissage (42) dudit ensemble de paramètres appris lors dudit premier apprentissage à partir d’une deuxième pluralité de séquences d’images réelles (22), chaque séquence d’image réelles comprenant une pluralité d’images réelles représentatives d’une scène réelle comprenant au moins un deuxième piéton et au moins une deuxième route, ladite pluralité d’images réelles représentant une évolution de ladite scène réelle sur une deuxième durée déterminée ; - obtention (43) d’une troisième pluralité d’images d’un environnement (1) comprenant une route (11) sur laquelle circule ledit véhicule (10) ; - prédiction (44) d’une intention d’un piéton (12) dudit environnement (1) de traverser la route (11) sur laquelle circule ledit véhicule (10) par alimentation dudit modèle (201) de prédiction appris lors dudit premier apprentissage et dudit deuxième apprentissage à partir de données représentatives de ladite troisième pluralité d’images ; - contrôle (45) dudit véhicule en fonction de ladite prédiction (44). Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape de génération de ladite première pluralité de séquences d’images virtuelles (21) à partir d’un simulateur de scènes virtuelles routières, ledit au moins un premier piéton étant représenté via une première boite englobante identifiée par un ensemble de coordonnées de deux points d’extrémité de ladite première boite englobante. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ladite deuxième pluralité de séquences d’images réelles (22) est obtenue d’une base de données de séquences d’images réelles, ledit au moins un deuxième piéton étant représenté via une deuxième boite englobante identifiée par un ensemble de coordonnées de deux points d’extrémité de ladite deuxième boite englobante. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel ladite troisième pluralité d’images est acquise par au moins une caméra embarquée dans ledit véhicule (10). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel les étapes de premier apprentissage (41), deuxième apprentissage (42) et de prédiction (44) sont mises en œuvre par un réseau de neurones convolutif, dit réseau CNN, ou un réseau de neurones récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit ensemble de coefficients dudit modèle de prédiction appris lors du premier apprentissage (41) est ajusté lors du deuxième apprentissage (42). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel ledit contrôle (45) du véhicule (10) comprend une génération d’une alerte représentative d’un danger associé à l’intention prédite du piéton (12) de traverser la route (11). Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (3) de contrôle d’un véhicule, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système comprenant le dispositif (3) selon la revendication 9 et un véhicule (10) relié en communication sans fil audit dispositif (3).