Brevet FR3130229A1 — publié le 20230616

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle de trajectoire d’un véhicule autonome (11). A cet effet, une zone de visibilité autour du véhicule autonome (11) est déterminée et représentée par des premiers segments. Une voie de circulation (102) formant une intersection avec une voie de circulation (101) sur laquelle circule le véhicule autonome (11) est représentée par des segments. Un point d’intersection entre les premiers segments et les deuxièmes segments est déterminé, ce point d’intersection étant localisé à la limite de la zone de visibilité du véhicule autonome (11) au niveau de la deuxième voie de circulation (102). Des deuxièmes données représentatives d’un espace occupé par un objet mobile (12) se déplaçant le long de la deuxième voie de circulation depuis le point d’intersection sont déterminées. La trajectoire du véhicule autonome (11) est contrôlée en fonction des deuxièmes données. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de contrôle de trajectoire d’un véhicule autonome La présente invention concerne les procédés et dispositifs de contrôle d’un véhicule autonome, par exemple un véhicule automobile autonome. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle de trajectoire d’un véhicule autonome. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de planification de la trajectoire d’un véhicule autonome. Arrière-plan technologique Avec le développement des véhicules autonomes, des besoins en termes de planification de la trajectoire à suivre, notamment en fonction de la géométrie de la route et/ou de l’environnement autour du véhicule autonome, sont apparus. Un des problèmes associés à la détermination de la trajectoire est relatif au manque de visibilité du véhicule autonome dont une partie de l’environnement est masqué par des objets, tels que par exemple des constructions, de la végétation, des véhicules présents au bord d’une voie de circulation empruntée par le véhicule autonome. Le problème de visibilité est d’autant plus important lorsque le véhicule autonome est en approche d’une intersection, notamment lorsque la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule autonome n’est pas prioritaire. Un manque de visibilité pour le véhicule autonome pose alors des problèmes de sécurité pour les passagers du véhicule autonome et pour les autres usagers de la route, avec un risque de collision accrue, notamment en milieu urbain. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins un des inconvénients de l’art antérieur. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité et le contrôle d’un véhicule autonome. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de contrôle de trajectoire d’un véhicule autonome, le véhicule autonome circulant sur une première voie de circulation d’un environnement routier en approche d’une intersection avec une deuxième voie de circulation de l’environnement routier, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives de l’environnement routier ; - détermination d’un premier ensemble de premiers segments à partir d’au moins une partie des premières données, les premiers segments formant une limite entourant une zone de visibilité autour du véhicule autonome ; - détermination d’un deuxième ensemble de deuxièmes segments à partir d’au moins une partie des premières données, les deuxièmes segments étant représentatifs de la deuxième voie de circulation ; - détermination d’un point d’intersection entre un premier segment du premier ensemble et un deuxième segment du deuxième ensemble ; - détermination de deuxièmes données représentatives d’un espace occupé par un objet mobile se déplaçant le long de la deuxième voie de circulation depuis le point d’intersection avec une vitesse correspondant à une vitesse maximale autorisée sur la deuxième voie de circulation, les deuxièmes données comprenant des informations spatiales représentatives de positions successives prises par l’objet mobile le long de la deuxième voie de circulation depuis le point d’intersection et des informations temporelles associées aux informations spatiales ; - contrôle de la trajectoire du véhicule autonome en fonction des deuxièmes données. Selon une variante, les positions successives sont déterminées pour chaque instant temporel d’un ensemble d’instants temporels successifs formant un intervalle temporel compris entre un instant courant et un instant maximal déterminé, les informations temporelles comprenant chaque instant temporel associé à chaque position de l’objet mobile. Selon une autre variante, l’instant maximal est déterminé en fonction d’un temps de freinage de confort du véhicule autonome, le temps de freinage de confort étant déterminé à partir d’une vitesse courante du véhicule autonome et d’une valeur de décélération de confort du véhicule autonome. Selon une variante supplémentaire, l’objet mobile étant représenté par un polygone, l’espace occupé est déterminé pour chaque position successive de l’objet mobile en fonction d’un espace couvert par le polygone pendant un intervalle temporel débutant à l’instant temporel associé à chaque position successive et finissant à l’instant maximal déterminé. Selon encore une variante, l’espace occupé est représenté par un unique polygone recouvrant l’ensemble des positions successives prises par l’objet mobile sur l’intervalle temporel. Selon une variante additionnelle, le contrôle de la trajectoire du véhicule autonome comprend : - une détermination d’une trajectoire du véhicule autonome selon laquelle le véhicule autonome passe l’intersection avant l’objet mobile ; ou - une détermination d’une trajectoire du véhicule autonome comprenant un arrêt du véhicule autonome avant l’intersection de manière à laisser passer l’objet mobile avant de traverser l’intersection. Selon une autre variante, les premières données représentatives de l’environnement routier sont reçues de : - au moins un capteur embarqué dans le véhicule autonome ; et/ou - au moins un capteur arrangé dans l’environnement routier via une connexion sans fil ; et/ou - au moins un autre véhicule via une connexion sans fil ; et/ou - au moins un dispositif distant via une connexion sans fil. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de contrôle de trajectoire d’un véhicule autonome, 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 véhicule autonome, par exemple de type automobile, comprenant un 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 5 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un environnement routier dans lequel évolue un véhicule autonome, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement une zone de visibilité du véhicule autonome de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement l’espace occupé par un objet mobile se déplaçant dans l’environnement routier de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour contrôler la trajectoire du véhicule autonome 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 de la trajectoire du véhicule autonome 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 de la trajectoire d’un véhicule autonome vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 5. 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, le contrôle de la trajectoire d’un véhicule autonome, mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule autonome, comprend la réception de premières données représentatives de l’environnement routier dans lequel circule le véhicule autonome. Le véhicule autonome circule par exemple sur une première voie de circulation de l’environnement routier et est en approche d’une intersection avec une deuxième voie de circulation de l’environnement routier. Un premier ensemble de premiers segments est déterminé à partir d’au moins une partie des premières données reçues, ces premiers segments délimitant une zone de visibilité autour du véhicule autonome, c’est-à-dire une zone couverte par les capteurs de détection d’objet ou d’analyse de l’environnement embarqués dans le véhicule autonome. Un deuxième ensemble de deuxièmes segments est déterminé à partir d’au moins une partie des premières données reçues, les deuxièmes segments étant représentatifs de la deuxième voie de circulation formant une intersection avec la première voie de circulation. Un point d’intersection est déterminé ou calculé entre un premier segment du premier ensemble et un deuxième segment du deuxième ensemble, ce point d’intersection étant localisé à la limite de la zone de visibilité du véhicule autonome au niveau de la deuxième voie de circulation. Des deuxièmes données représentatives d’un espace occupé par un objet mobile se déplaçant le long de la deuxième voie de circulation depuis le point d’intersection avec une vitesse correspondant à une vitesse maximale autorisée sur la deuxième voie de circulation sont déterminées. Ces deuxièmes données comprennent avantageusement des informations spatiales représentatives de la prédiction de positions successives prises par l’objet mobile le long de la deuxième voie de circulation depuis le point d’intersection et des informations temporelles associées aux informations spatiales (par exemple l’instant temporel auquel l’objet mobile sera présent en chaque position et/ou la durée d’occupation de l’espace autour de chaque position par l’objet mobile). Ces deuxièmes données sont alors utilisées pour contrôler la trajectoire du véhicule autonome dans le but d’éviter toute collision avec l’objet mobile. L’objet mobile correspond à tout objet pouvant se déplacer le long de la deuxième voie de circulation et correspond par exemple à un véhicule. L’existence de cet objet mobile n’est pas avérée. L’hypothèse de la présence d’un tel objet mobile en limite de la zone de visibilité se déplaçant avec une vitesse maximale permet de calculer la trajectoire du premier objet mobile arrivant sur l’intersection d’un point de vue temporel. L’analyse d’une telle situation hypothétique par le véhicule autonome permet d’éviter les risques de collision avec un tel objet mobile si celui-ci existait, la détermination de l’existence ne pouvant être mise en œuvre car la zone de visibilité étant restreinte. Un tel procédé permet d’améliorer la sécurité des passagers du véhicules autonome et des autres usagers de la route en limitant les risques de collision avec un objet mobile arrivant d’une zone non visible depuis le véhicule autonome. Le vocabulaire suivant sera utilisé dans le reste de la description : - chemin : un chemin correspond à un objet géométrique représentant le déplacement spatial d’un véhicule sans considération de vitesse. La représentation du chemin et sa discrétisation sont donc indépendantes du temps, une telle représentation étant par exemple arbitraire (nombre de points fixé ou déterminé) ou déterminée par une longueur entre chaque point ; - trajectoire : une trajectoire est un objet géométrique représentant le déplacement spatial et temporel d’un véhicule. La représentation d’une trajectoire et sa discrétisation sont directement dépendantes du temps : à chaque point d’une trajectoire est avantageusement associé un temps auquel la position sera atteinte ; - couple chemin / vitesse : un couple chemin/vitesse correspond à l’association d’une vitesse à respecter (ou vitesse de consigne) à chaque point du chemin, une telle association étant également appelée profil de vitesse sur le chemin. Un couple chemin/vitesse est par exemple transformé en trajectoire en rééchantillonnant les points du chemin de sorte que chaque point de la trajectoire corresponde à la position atteinte après avoir parcouru le chemin pendant un intervalle de temps donné en suivant le profil de vitesse. La illustre schématiquement un environnement routier 1 dans lequel évolue un véhicule autonome 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. La illustre une portion d’environnement routier 1 dans lequel circule le véhicule 11. Cet environnement correspond par exemple à un environnement urbain. Selon l’exemple particulier et non-limitatif de la , le véhicule 11 est en approche d’un carrefour ou d’une intersection entre une première voie de circulation 101 sur laquelle circule le véhicule autonome 11 et une deuxième voie de circulation 102 croisant la première voie de circulation 101 ou débouchant sur la première voie de circulation 101. La première voie de circulation 101 est par exemple représentée par le centre de la voie 110 (correspondant au chemin suivi par le véhicule 11). La deuxième voie de circulation 102 est par exemple représentée par le centre de la voie 120 (correspondant par exemple au chemin suivi par un objet mobile, par exemple un véhicule 12, se déplaçant sur cette deuxième voie de circulation 102). La deuxième voie de circulation 102 correspond par exemple à une voie ou à une route prioritaire par rapport par rapport à la première voie de circulation 101. Cela signifie que tout objet mobile se déplaçant sur cette deuxième voie de circulation a la priorité de passage au niveau de l’intersection par rapport à tout véhicule se déplaçant le long de la première voie de circulation 101. Selon l’exemple de la , la règle de circulation s’appliquant à l’intersection, correspondant au croisement de la première voie de circulation 101 et de la deuxième voie de circulation 102, correspond à la règle dite de priorité à droite. Ainsi, tout objet mobile 12 arrivant par la droite du véhicule autonome 11 (selon le sens de circulation du véhicule autonome) est prioritaire par rapport au véhicule autonome pour passer l’intersection. Le véhicule 11 correspond avantageusement à un véhicule autonome. Un véhicule autonome correspond à un véhicule équipé d’un système d’aide à la conduite abouti assurant le contrôle du véhicule qui est apte à rouler dans son environnement routier avec une intervention limitée du conducteur, voire sans intervention du conducteur. Un véhicule autorisant un tel mode de conduite autonome doit avoir un niveau de conduite autonome au moins égal à 2, que ce soit dans la classification éditée par l’agence fédérale chargée de la sécurité routière aux USA qui comprend 5 niveaux ou dans la classification éditée par l’organisation internationale des constructeurs automobiles qui comprend 6 niveaux. Le véhicule 11 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à un véhicule électrique ou à un véhicule hybride (combinant moteur thermique et moteur électrique). Le véhicule 10 suit avantageusement un itinéraire déterminé dans l’environnement 1, correspondant par exemple au chemin 110 qui correspond au centre de la première voie 101, cet itinéraire étant par exemple calculé à partir d’un ensemble de données comprenant par exemple la position courante du véhicule 11 et une destination. Selon une variante, les données comprennent en outre des données de cartographie de l’environnement 1 du véhicule 11. La position du véhicule 11 est par exemple obtenue via un système de localisation par satellite, par exemple un système GPS (de l’anglais « Global Positioning System » ou en français « Système mondial de positionnement »). Un tel système est par exemple intégré au véhicule 11, par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule 11, ou par un dispositif mobile (par exemple un téléphone intelligent) embarqué dans le véhicule 11 et communiquant avec le véhicule 11 par liaison radio (par exemple en Bluetooth® ou en Wifi®). La destination est par exemple entrée par le conducteur du véhicule 11 dans un système de calcul d’itinéraire via une interface graphique tactile ou une interface à commande vocale. Un tel système est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule 11, ou par un dispositif mobile (par exemple un téléphone intelligent) embarqué dans le véhicule 11 et communiquant avec le véhicule 11 par liaison radio. Les données de cartographie sont par exemple reçues d’un serveur distant, par exemple au fur et à mesure du déplacement du véhicule 11. Selon un autre exemple, les données de cartographies sont stockées en mémoire d’un système embarqué dans le véhicule 11 et/ou en mémoire du dispositif mobile. Le véhicule 11 obtient avantageusement un ensemble de premières données représentatives de l’environnement routier 1 dans lequel le véhicule 11 évolue. Les premières données comprennent par exemple : - des données sur la présence d’objet(s) statique(s) ou dynamique(s), par exemple localisés sur le bord des voies de circulation, (par exemple des constructions telles que des immeubles ou maisons 13, 14, 15, 16, des véhicules, du mobilier urbain, de la végétation) dans l’environnement du véhicule 11, ces données comprenant par exemple des informations de localisation et de dimensions de l’empreinte au sol ; - des données associées à l’environnement routier, telles que par exemple des informations sur les limites de vitesse, sur la présence de panneaux de circulation, de feux de circulation (avec par exemple l’état du feu de circulation), des informations sur le trafic routier dans l’environnement 1, sur la présence de travaux, sur les conditions climatiques, c’est-à-dire toute information ou donnée susceptible d’avoir un impact sur les conditions de circulation du véhicule 11 et sur les règles de conduite à adopter par le véhicule 11 et/ou les autres usagers de la route. Les données d’environnement, ou au moins une partie d’entre elles, sont par exemple obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués dans le véhicule autonome 11. De tels capteurs sont associés ou font partie d’un ou plusieurs systèmes de détection d’objet embarqués dans le véhicule 11, les données obtenues de ce ou ces capteurs permettant par exemple de déterminer la nature ou le type des objets détectés (construction, végétation, véhicules, mobilier urbain, le type de l’objet étant par exemple déterminé par classification ou par mise en œuvre d’intelligence artificielle). Ce ou ces systèmes de détection d’objet sont par exemple associés à ou compris dans un ou plusieurs systèmes d’aide à la conduite, dit système(s) ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). Le ou les capteurs associés à ces systèmes de détection d’objet correspondent par exemple à un ou plusieurs des capteurs suivants : - un ou plusieurs radars à ondes millimétriques arrangés sur le véhicule, par exemple à l’avant, à l’arrière, sur chaque coin avant/arrière du véhicule ; chaque radar est adapté pour émettre des ondes électromagnétiques et pour recevoir les échos de ces ondes renvoyées par un ou plusieurs objets, dans le but de détecter des obstacles et leurs distances vis-à-vis du véhicule 10 ; et/ou - un ou plusieurs LIDAR(s) (de l’anglais « Light Detection And Ranging », ou « Détection et estimation de la distance par la lumière » en français), un capteur LIDAR correspondant à un système optoélectronique composé d’un dispositif émetteur laser, d’un dispositif récepteur comprenant un collecteur de lumière (pour collecter la partie du rayonnement lumineux émis par l’émetteur et réfléchi par tout objet situé sur le trajet des rayons lumineux émis par l’émetteur) et d’un photodétecteur qui transforme la lumière collectée en signal électrique ; un capteur LIDAR permet ainsi de détecter la présence d’objets situés dans le faisceau lumineux émis et de mesurer la distance entre le capteur et chaque objet détecté ; et/ou - une ou plusieurs caméras (associées ou non à un capteur de profondeur) pour l’acquisition d’une ou plusieurs images de l’environnement autour du véhicule 10 se trouvant dans le champ de vision de la ou les caméras. Selon une variante, les premières données, ou au moins une partie d’entre elles, sont par exemple obtenues de capteurs arrangés dans l’environnement et/ou de véhicules circulant dans l’environnement et/ou d’un dispositif distant (par exemple un serveur du « cloud » (ou « nuage » en français)) via un système de communication de type V2X (de l’anglais « Vehicle to Everything » ou en français « Véhicule vers tout »). Selon une autre variante, les premières données sont à la fois obtenues du système de communication V2X et du ou des capteurs embarqués dans le véhicule 11. Un système de communication de type V2X comprend notamment un ensemble de modes de communication, dont un mode de communication véhicule à véhicule dit V2V (de l’anglais « vehicle-to-vehicle »), un mode de communication véhicule à piéton dit V2P (de l’anglais « vehicle-to-pedestrian »), et un mode de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), dans le cadre d’une infrastructure réseau utilisant des technologies de communication telles que l’ITS G5 (de l’anglais « Intelligent Transportation System G5 » ou en français « Système de transport intelligent G5 ») en Europe ou DSRC (de l’anglais « Dedicated Short Range Communications » ou en français « Communications dédiées à courte portée ») aux Etats-Unis d’Amérique qui reposent tous les deux sur le standard IEEE 802.11p ou encore la technologie basée sur les réseaux cellulaires nommée C-V2X (de l’anglais « Cellular - Vehicle to Everything » ou en français « Cellulaire – Véhicule vers tout ») qui s’appuie sur la 4G basé sur LTE (de l’anglais « Long Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme ») et bientôt la 5G. Le véhicule autonome 11 reçoit ainsi un ensemble de premières données relatives à la présence d’objets (positions et dimensions par exemple), tels que des constructions 13 à 16 selon l’exemple de la , masquant ou occultant une partie de l’environnement routier 1 selon le point de vue du véhicule autonome 11. Ces premières données permettent notamment de définir une ou plusieurs zones occultées, c’est-à-dire non visibles depuis le véhicule autonome 11. Par exemple, la présence d’une zone occultée ou non visible 130 apparaît sur la . Cette zone 130 résulte de la présence d’un immeuble 13 localisé sur le côté droit de la première voie de circulation 101. La présence de l’immeuble 13 réduit ainsi la visibilité du véhicule autonome, c’est-à-dire la visibilité du conducteur du véhicule 11 ainsi que la visibilité des capteurs embarqués dans le véhicule autonome 11 configurés pour analyser l’environnement du véhicule 11 et fournir des données sur cet environnement 11 aux calculateurs du système embarqué du véhicule 11. Le véhicule autonome 11 met avantageusement en œuvre un processus de calcul de trajectoire comprenant un processus d’évitement de collision avec un ou plusieurs objets mobiles 12 pouvant potentiellement surgir ou arriver d’une zone occultée telle que la zone 130. Connaissant le chemin à suivre, la détermination d’une trajectoire revient à déterminer des valeurs d’accélération à appliquer, desquelles découlent des valeurs de vitesse de consigne pour le véhicule autonome 11 à associer aux points formant le chemin. La détermination de la trajectoire est en outre mise en œuvre en prenant en compte les limites de visibilité du véhicule 11, et les risques associés de collision avec un objet mobile 12 pouvant déboucher d’une zone occultée 130. La détermination de la trajectoire est en outre par exemple mise en œuvre en respectant un ensemble de contraintes telles qu’une vitesse maximale pour chaque point du chemin que se doit de respecter le véhicule autonome 11, une telle vitesse maximale déterminée en fonction de la situation (par exemple vitesse maximale autorisée, encombrement de la roue, danger, priorité à céder). La régulation de la vitesse est par exemple mise en œuvre par un système ADAS du véhicule autonome tel qu’un système de régulation de vitesse, par un exemple un système de régulation adaptative de vitesse, dit ACC (de l’anglais « Adaptive Cruise Control »). Un processus de contrôle de trajectoire du véhicule autonome 11 est avantageusement mis en œuvre par le véhicule autonome 11, par exemple par un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule 11. Un tel processus comprend par exemple le contrôle de la vitesse courante du véhicule 11, via le contrôle d’un ou plusieurs systèmes embarqués tels que le système ACC. Dans une première opération, des premières données représentatives de l’environnement routier 1 sont reçues. Les premières données représentatives de l’environnement routier 1 sont par exemple reçues d’un ou plusieurs des dispositifs suivants : - un ou plusieurs capteurs (par exemple LIDAR, radar et/ou caméra) embarqués dans le véhicule autonome 11 ; et/ou - un système de navigation embarqué dans le véhicule autonome 11 ou mis en œuvre dans un dispositif de communication mobile (par exemple un téléphone intelligent, ou « Smartphone » en anglais) relié en communication sans fil avec le véhicule 11 ; et/ou - un ou plusieurs capteurs (par exemple une ou plusieurs caméras) arrangés dans l’environnement routier 1, ces données étant reçues via une connexion sans fil de type V2I ou LTE 4G ou 5G ; et/ou - un ou plusieurs autres véhicules, ces données étant reçues via une connexion sans fil selon un mode de communication V2X par exemple ; et/ou - un ou plusieurs dispositifs distants (par exemple un ou plusieurs serveurs du « cloud », un ou plusieurs dispositifs de communication mobiles), ces données étant reçues via une connexion sans fil de type 4G ou 5G Le véhicule automobile 11 dispose ainsi par exemple des informations suivantes obtenues des premières données : - voies auxquelles le véhicule autonome 11 doit apporter une attention particulière en fonction de la situation, telle que la voie 102 par exemple, ces informations étant par exemple obtenues à partir d’une carte routière, par exemple en haute définition, et d’un module d’analyse de situation embarqué ayant pour rôle d’identifier ces voies particulières, un tel module analysant les données pour mettre en œuvre un traitement ou raisonnement basé sur le code de la route ou utiliser des mécanismes d’apprentissage automatique à cet effet ; et - limites de visibilité du véhicule 11, ces informations étant par exemple obtenues à partir des différents capteurs du véhicule (LIDAR, caméras, etc.), et/ou d’une cartographie et/ou de capteurs débarqués de l’infrastructure et/ou d’autres véhicules. Dans une deuxième opération, un premier ensemble de premiers segments est déterminé à partir d’au moins une partie des premières données reçues lors de la première opération. Les premiers segments forment une limite entourant une zone de visibilité autour du véhicule autonome 11. La illustre une telle zone de visibilité 2, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Sur la , la zone de visibilité entourant le véhicule 11 est délimitée par des premiers segments, une partie de ces premiers segments étant référencés 21 à 25. Les limites de visibilité sont données sous la forme d’une suite de points (noirs sur la ) reliés par des segments, ou polyligne, 21 à 25. Cette suite de points est circulaire, c’est-à-dire que les segments forment un polygone fermé, pas nécessairement convexe, à l’intérieur duquel se trouve le véhicule autonome 11. Dans une troisième opération, un deuxième ensemble de deuxièmes segments 201 est déterminé à partir d’au moins une partie des premières données (par exemple différentes des premières données utilisées pour déterminer les premiers segments). Ces deuxièmes segments sont avantageusement représentatifs de la deuxième voie de circulation 102. Tout comme les premiers segments, chaque voie étudiée, par exemple chaque voie prioritaire par rapport à la voie de circulation 101, est donnée sous la forme d’une suite de points reliés par des segments (polyligne). Pour des raisons de clarté, une seule voie prioritaire est prise en compte selon l’exemple de la et de la , cette voie 102 n’étant représentée que par un seul segment 201. Pour chaque voie d’étude identifiée, l’objectif est de construire la trajectoire du premier obstacle (appelé objet mobile) non visible pouvant traverser l’espace visible du véhicule autonome 11. Un tel objet mobile est nécessairement situé à la frontière de visibilité dans l’espace occulté 130, et se déplace à la vitesse maximale autorisée. L’hypothèse est faite que les véhicules et autres usagers de l’environnement routier 1 respectent le code de la route, c’est-à-dire que les vitesses maximales sont respectées. Dans une quatrième étape, la position initiale ou de départ d’un objet mobile non visible pouvant traverser la trajectoire du véhicule autonome est déterminée. Cette position initiale est illustrée par un point gris 210 sur la , un tel point se trouvant en limite de visibilité du véhicule autonome 11. Pour identifier la position initiale, l’intersection de la voie de circulation 102 (correspondant par exemple à une voie prioritaire par rapport à la voie de circulation 101 du véhicule autonome 11) avec les limites de visibilité du véhicule autonome 11 est recherchée. Cette recherche se base sur les premiers et deuxièmes segments représentant respectivement les limites de visibilité et la voie de circulation 102. Pour chaque paire de segments (S 1 ,S 2 ) telle que S 1 est un premier segment du premier ensemble correspondant aux limites de visibilité et S 2 un deuxième segment du deuxième ensemble correspondant à la voie de circulation 102, il est vérifié si l’intersection de S 1 et S 2 existe. Si tel est le cas, une intersection entre les limites de visibilité et la voie de circulation 102 existe. Dans certains cas, plusieurs points d’intersection peuvent être trouvés, par exemple si un buisson ou un autre véhicule limite une faible portion du champ de vision du véhicule autonome 11. Dans ces cas, plusieurs approches se dessinent : - conserver uniquement le point d’intersection le plus proche du chemin prévu du véhicule autonome : ceci permet de n’avoir qu’un seul obstacle virtuel à traiter par voie de circulation étudiée ; et - conserver chaque point d’intersection et générer autant d’obstacles virtuels que de points d’intersection trouvés : cette approche demande plus de calculs et est plus longue à mettre en œuvre, même si potentiellement plus complète. La suite de la description est décrite en regard de la première approche selon laquelle uniquement le point d’intersection le plus proche du chemin prévu du véhicule autonome 11 est conservé. Bien entendu, l’invention concerne également la deuxième approche qui consiste à reproduire les opérations décrites en regard du point unique d’intersection 210 pour chaque point d’intersection trouvé. Dans ce qui suit, l’intersection illustrée par le point 210 est notée X inter . Dans une sixième opération, la trajectoire suivie par l’objet mobile 12 est déterminée, générée ou calculée. La trajectoire est déterminée à partir de la vitesse maximale v max autorisée sur la portion de route 102, cette information de vitesse maximale étant par exemple obtenue à partir d’une partie des premières données reçues ou obtenues à la première opération. La trajectoire maximale de l’objet virtuel 102 est déterminée comme suit, sous l’hypothèse d’une vitesse constante, dans un repère curviligne : Où s(t) représente l’abscisse curviligne atteinte par l’objet mobile 12 au temps t sur la deuxième voie de circulation 102, avec s inter l’abscisse curviligne du point d’intersection X inter projeté sur la deuxième voie de circulation 102. Selon une variante de réalisation, une vitesse différente de la vitesse maximale v max est considérée pour la détermination de la trajectoire de l’objet mobile 12. Cette valeur de vitesse est par exemple augmentée pour avoir un comportement plus prudent, et réduite pour avoir un comportement plus agressif (mais moins sûr). Les positions s atteintes par l’objet mobile sont calculées pour chaque temps d’un ensemble discret de temps T = {t 0 =0, …, t N-1 =t max }, contenant N points, tel que t 0 =0 correspond au temps courant, et dont on note l’intervalle de temps δt entre l’instant deux instant consécutifs d’indices i et i+1 : . Selon un exemple illustratif particulier, t max est par exemple égal à 5 secondes et δt est égal à 0.1 seconde, ce qui donne N = 51 points. Cet ensemble de temps T est avantageusement cohérent avec l’horizon de planification utilisé dans la méthode de planification de trajectoire du véhicule autonome 11 pour rechercher les collisions avec les obstacles dynamiques. L’horizon de planification (5 secondes selon l’exemple ci-dessus) est par exemple fixe. Selon une variante, l’horizon de planification est variable et fonction de la vitesse du véhicule autonome 11 ou de la situation. Par exemple, cet horizon de planification est supérieur au temps de freinage t freinage confortable du véhicule autonome 11, qui est par exemple calculé à partir de la vitesse v ego et de la décélération de confort d comf : Un horizon de planification important permet d’augmenter l’anticipation, mais nécessite un temps de traitement plus important. Il est supposé que la prolongation connue de la deuxième voie de circulation 102 est suffisante pour contenir toutes les positions s calculées. Ceci peut par exemple être obtenu à partir du réseau routier en cherchant les voies accessibles à partir de la deuxième voie de circulation 102, en utilisant des capteurs embarqués dans le véhicule 11, débarqués et/ou une cartographie par exemple. Il est par exemple supposé qu’une seule prolongation de la deuxième voie de circulation 102 est utilisée. Cependant, dans le cas d’embranchements ou d’intersections multiples dans l’environnement routier, plusieurs possibilités de chemins sont possibles pour l’objet mobile 12. Il est alors possible de traiter ce cas particulier en considérant plusieurs objets mobiles, chacun empruntant un chemin particulier. Le processus est ainsi réitéré pour chaque objet mobile suivant un chemin de l’ensemble de chemins possibles. Pour chaque temps t i de T, les coordonnées de chaque point s(ti) sont déterminées dans l’espace à deux dimensions 2D (x,y) du véhicule autonome 11. Si la deuxième voie de circulation 102 est donnée ou obtenue sous la forme d’une fonction reliant directement l’abscisse curviligne aux coordonnées (x,y), alors les valeurs calculées de s sont utilisées directement. Sinon, si une discrétisation 2D (x,y) de la deuxième voie de circulation 102 est connue, alors le résultat entre deux points est interpolé à partir des valeurs de s calculées. Une trajectoire Τ de l’objet mobile 12 est définie par : où chaque point P i , correspondant au milieu de l’essieu arrière d’un véhicule classique (en considérant que l’objet mobile 12 corresponde par exemple à un véhicule), est atteint au temps t i . L’orientation θ i est nécessaire pour représenter l’objet mobile 12 par un polygone qui doit être orienté correctement. Cette orientation peut par exemple être déduite de l’expression analytique de la deuxième voie de circulation 102, si elle est disponible, ou par l’interpolation effectuée. Les dimensions du polygone correspondent par exemple à celles utilisées pour représenter l’encombrement d’un véhicule classique. La trajectoire Τ déterminée précédemment représente la trajectoire maximale (c’est-à-dire la plus rapide) d’un objet mobile masqué ou occulté. Une telle trajectoire regroupe les positions les plus éloignées que l’objet mobile 12 peut atteindre à chaque temps t i en suivant le chemin 120. Considérer uniquement cette trajectoire ne permet pas de considérer l’ensemble des possibilités de position initiale et de vitesse que pourrait avoir un objet mobile masqué ou occulté, ni la possibilité que plusieurs objets mobiles (par exemple plusieurs véhicules) se suivent par exemple. Pour prendre toutes ces configurations en compte, et selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, il est considéré que chaque position P i atteinte par l’objet mobile 12 le plus rapide est occupée du temps t i (le temps auquel la position est occupée au plus tôt) jusqu’au temps t max . Il est ainsi obtenu une prolongation temporelle des obstacles potentiels du véhicules autonome 11 le long du chemin 120, ce qui permet de représenter l’ensemble des trajectoires possibles en fonction de la position et de la vitesse initiales pour le ou les objets mobiles potentiellement masqués ou occultés. Ceci permet également, au niveau des contraintes imposées sur la planification de trajectoire du véhicule autonome 11, de rendre possible uniquement un passage avant la trajectoire la plus rapide possible de l’objet mobile 12. Selon la méthode de planification de trajectoire utilisée pour le véhicule autonome, la contrainte posée par l’objet virtuel 12 est considérée d’une des manières suivantes : - Dans le cadre d’une méthode où les contraintes sont représentées par des polygones à des temps précis, lors de la comparaison entre la position du véhicule autonome et des autres véhicules au temps t i : ● il est considéré que toutes les positions P j , j ≤ i des objets mobiles comme étant occupées en créant un polygone représentatif d’un véhicule classique sur chaque position Pj, comme illustré sur la (ceci a pour conséquence d’augmenter le nombre de polygones dans la scène et donc peut potentiellement allonger le temps de traitement car il y a plus de polygones lors de la recherche des intersections) ; ou ● un unique polygone couvrant toutes les positions P j , j ≤ i, est créé, (ceci permet d’avoir un unique polygone à traiter mais la construction de ce polygone n’est pas nécessairement simple de façon générale, dans les virages par exemple) - Dans le cadre d’une méthode où les contraintes sont représentées par des temps interdits à des positions particulières pour le véhicule autonome 11, à chaque position P i est associé l’intervalle temporel [t i ,t max ] auquel la position est interdite, et cet intervalle temporel est exploité lors de la construction d’une matrice de collision entre le véhicule autonome 11 et l’objet mobile 12. La illustre l’espace occupé par l’objet mobile 12 le long du chemin 120, avec deux instants temporels consécutifs t 0 et t 1 , t 1 suivant t 0 d’un point de vue temporel. A l’instant t 0 correspondant à l’instant courant, l’objet mobile est au point P1 correspondant à X inter . L’objet mobile est représenté par un polygone 31 (ou boite englobante) pour déterminer l’espace occupé par l’objet mobile au point P1. A l’instant t 1 , l’objet mobile est au point P2 correspondant au premier point suivant le point P1 sur la trajectoire calculée pour l’objet mobile, l’instant t 1 étant associé au point P2. L’objet mobile est représenté par un polygone 32 pour déterminer l’espace occupé par l’objet mobile au point P2. Le polygone 31 est conservé de l’instant t 0 à t max et le polygone 32 est conservé de l’instant t 1 à t max . Chaque position successive P1, P2, P3, P4 est associé à un polygone représentant l’espace occupé ou couvert par l’objet mobile 12 pendant un intervalle temporel débutant à l’instant t i associé au point considéré et finissant à t max . Dans le cas où un unique polygone est utilisé pour représenter l’espace occupé par l’objet mobile, les polygones 31 et 32 ne forment qu’un seul polygone. Dans une septième opération, la trajectoire du véhicule autonome est contrôlée en fonction de deuxièmes données représentatives de l’espace occupé par l’objet mobile 12 et déterminées à la sixième opération. Ces deuxièmes données comprennent les informations spatiales représentatives de positions successives P i prises par l’objet mobile le long de la deuxième voie de circulation 102 depuis le point d’intersection P1 et des informations temporelles t i (et aussi t max selon une variante) associées aux informations spatiales. En l’absence d’autres véhicules détectés par le véhicule autonome, deux cas de figures se présentent : - soit une solution existe pour traverser l’intersection, et il est garanti que le passage de l’intersection par le véhicule autonome 11 est possible avant tout objet mobile occulté présent dans la zone occulté 130 à l’instant courant t 0 et circulant au maximum à la vitesse maximale autorisée ; et - soit aucune solution n’existe, et une trajectoire d’arrêt avant l’intersection doit être déterminée pour le véhicule autonome 11, ce qui signifie que la visibilité n’est pas suffisante pour garantir le passage de l’intersection en toute sécurité pour le véhicule autonome 11. Bien entendu, le processus décrit ci-dessus en regard des figures 1 à 3 ne se limite pas aux situations de carrefour en croix. En effet, l’utilisation d’une représentation géométrique pour l’objet mobile permet de s’adapter à des situations diverses. Par exemple, la deuxième voie de circulation 102 correspond par exemple à une voie d’un rond-point sur lequel débouche la première voie de circulation 101. Selon cet exemple, l’objet mobile 12 est par exemple construit comme un objet virtuel représenté par un polygone arrondi dont la longueur est également calculée de façon à couvrir toute la longueur parcourue par l’objet mobile (par exemple un véhicule) sur l’horizon de temps. Ceci montre la généricité du processus ci-dessus par rapport aux situations pouvant être rencontrées en milieu urbain notamment. En effet, il est possible de traiter tout type d’intersection à visibilité limitée, quelle que soit la source de cette limitation de visibilité (véhicules stationnés, végétation…) sans avoir à définir un modèle mathématique spécifique de la situation. Les conditions de sécurité sont induites par la représentation qui fait varier la contrainte dans le temps, ce qui permet donc explicitement de vérifier si le passage est possible ou non compte tenu de la visibilité disponible. Le processus décrit ci-dessus est également applicable en présence d’autres véhicules détectés par le véhicule autonome 11. Dans ce cas, la trajectoire du véhicule autonome 11 est contrôlée par rapport à ces véhicules détectés ainsi qu’à l’objet mobile 12, la trajectoire résultante étant adaptée à la contrainte la plus forte pour le véhicule autonome 11. La illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour contrôler la trajectoire d’un véhicule autonome, par exemple le véhicule autonome 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 11, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des à 3 et/ou pour la mise en œuvre des étapes décrites en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, 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, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 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. Selon différents modes de réalisation particuliers, le dispositif 4 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 »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 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 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple 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 41. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud ». Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, 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 4 via l’interface du bloc 42 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 LTE Advanced selon 3GPP release 10 – version 10) ou 5G, notamment un réseau LTE-V2X. Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 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 mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques via respectivement des interfaces de sortie non représentées. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle de trajectoire d’un véhicule autonome, par exemple le véhicule 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le véhicule 11 ou par un ou plusieurs dispositifs 4 de la . Dans une première étape 51, des premières données représentatives de l’environnement routier dans lequel évolue le véhicule autonome sont reçues. Dans une deuxième étape 52, un premier ensemble de premiers segments est déterminé à partir d’au moins une partie des premières données, les premiers segments formant une limite entourant une zone de visibilité autour du véhicule autonome. Dans une troisième étape 53, un deuxième ensemble de deuxièmes segments est déterminé à partir d’au moins une partie des premières données, les deuxièmes segments étant représentatifs de la deuxième voie de circulation. Dans une quatrième étape 54, un point d’intersection est déterminé entre un premier segment du premier ensemble et un deuxième segment du deuxième ensemble. Dans une cinquième étape 55, des deuxièmes données représentatives d’un espace occupé par un objet mobile se déplaçant le long de la deuxième voie de circulation depuis le point d’intersection avec une vitesse correspondant à une vitesse maximale autorisée sur la deuxième voie de circulation sont déterminées, les deuxièmes données comprenant des informations spatiales représentatives de positions successives prises par l’objet mobile le long de la deuxième voie de circulation depuis le point d’intersection et des informations temporelles associées aux informations spatiales. Dans une sixième étape 56, la trajectoire du véhicule autonome est contrôlée en fonction des deuxièmes données. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec l’une des figures 1 à 3 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 contrôle d’un véhicule autonome ou à un procédé de contrôle de la vitesse d’un véhicule autonome 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 véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la . Procédé de contrôle de trajectoire d’un véhicule autonome (11), ledit véhicule autonome (11) circulant sur une première voie de circulation (101) d’un environnement routier (1) en approche d’une intersection avec une deuxième voie de circulation (102) de l’environnement routier (1), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (51) de premières données représentatives dudit environnement routier (1) ; - détermination (52) d’un premier ensemble de premiers segments (21 à 25) à partir d’au moins une partie desdites premières données, lesdits premiers segments formant une limite entourant une zone de visibilité (2) autour dudit véhicule autonome (11) ; - détermination (53) d’un deuxième ensemble de deuxièmes segments (201) à partir d’au moins une partie desdites premières données, lesdits deuxièmes segments étant représentatifs de ladite deuxième voie de circulation (102) ; - détermination (54) d’un point d’intersection (210) entre un premier segment (23) dudit premier ensemble et un deuxième segment (201) dudit deuxième ensemble ; - détermination (55) de deuxièmes données représentatives d’un espace occupé par un objet mobile (12) se déplaçant le long de ladite deuxième voie de circulation (102) depuis ledit point d’intersection (210) avec une vitesse correspondant à une vitesse maximale autorisée sur ladite deuxième voie de circulation (102), lesdites deuxièmes données comprenant des informations spatiales représentatives de positions successives prises par ledit objet mobile (12) le long de ladite deuxième voie de circulation (102) depuis ledit point d’intersection (210) et des informations temporelles associées auxdites informations spatiales ; - contrôle (56) de la trajectoire dudit véhicule autonome (11) en fonction desdites deuxièmes données. Procédé selon la revendication 1, pour lequel lesdites positions successives sont déterminées pour chaque instant temporel d’un ensemble d’instants temporels successifs formant un intervalle temporel compris entre un instant courant et un instant maximal déterminé, lesdites informations temporelles comprenant chaque instant temporel associé à chaque position dudit objet mobile (12). Procédé selon la revendication 2, pour lequel ledit instant maximal est déterminé en fonction d’un temps de freinage de confort dudit véhicule autonome (11), ledit temps de freinage de confort étant déterminé à partir d’une vitesse courante dudit véhicule autonome (11) et d’une valeur de décélération de confort dudit véhicule autonome (11). Procédé selon la revendication 2 ou 3, pour lequel, ledit objet mobile (12) étant représenté par un polygone (31, 32), ledit espace occupé est déterminé pour chaque position successive dudit objet mobile en fonction d’un espace couvert par ledit polygone (31, 32) pendant un intervalle temporel débutant à l’instant temporel associé à ladite chaque position successive et finissant audit instant maximal déterminé. Procédé selon la revendication 2 ou 3, pour lequel ledit espace occupé est représenté par un unique polygone recouvrant l’ensemble des positions successives prises par ledit objet mobile sur ledit intervalle temporel. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit contrôle de la trajectoire dudit véhicule autonome (11) comprend : - une détermination d’une trajectoire dudit véhicule autonome (11) selon laquelle ledit véhicule autonome passe ladite intersection avant ledit objet mobile (12) ; ou - une détermination d’une trajectoire dudit véhicule autonome (11) comprenant un arrêt dudit véhicule autonome avant ladite intersection de manière à laisser passer ledit objet mobile (12) avant de traverser ladite intersection. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel lesdites premières données représentatives dudit environnement routier sont reçues de : - au moins un capteur embarqué dans ledit véhicule autonome ; et/ou - au moins un capteur arrangé dans ledit environnement routier via une connexion sans fil ; et/ou - au moins un autre véhicule via une connexion sans fil ; et/ou - au moins un dispositif distant via une connexion sans fil. 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 (4) de contrôle de trajectoire d’un véhicule autonome, ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (11) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.