Brevet FR3143517A1 — publié le 20240621

L’invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle d’un système de régulation de vitesse adaptatif, appelé système ACC, d’un véhicule autonome, appelé véhicule égo, ledit système ACC étant fondée sur une sélection d’un véhicule cible, ledit procédé comportant les étapes de : Réception (200) de premières données ; Réception (210) de deuxièmes données ; Détermination (220) d’une trajectoire dudit véhicule égo ; et pour chaque objet, Détermination (230), à partir de ladite trajectoire et d’une largeur prédéterminée, d’un corridor, ledit corridor représentant, sur ledit horizon de temps prédéterminé, des emplacements possibles dudit véhicule égo ; Détermination (240), à partir dudit corridor et de ladite position de l’objet, si ledit objet est présent dans ledit corridor ; ledit procédé comportant en outre une étape de sélection (250) d’un véhicule cible, ladite sélection étant fondée sur ladite position dudit objet et sur présence d’un objet dans le corridor. Figure à publier pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de contrôle d’un système de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome par un mode corridor. Domaine technique de l’invention L’invention est dans le domaine des systèmes d’aide à la conduite de véhicule autonome. En particulier, l’invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle d’un système de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome. Etat de la technique On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. On entend par « conduite autonome » d’un « véhicule autonome » tout procédé apte à assister la conduite du véhicule. Le procédé peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule. Le procédé couvre ainsi toute conduite autonome, du niveau 0 au niveau 5 dans le barème de l’OICA, pour Organisation International des Constructeurs Automobiles. Les procédés aptes à assister la conduite du véhicule sont aussi nommés ADAS (de l’acronyme anglais « Advanced Driver Assistance Systems »), fonctions ADAS, systèmes ADAS ou systèmes d’aide à la conduite. Parmi ces systèmes ADAS, est connu un régulateur de vitesse adaptatif. Le régulateur de vitesse adaptatif est également connu sous le nom d’ACC ou système ACC (de l’acronyme anglais « Auto Cruise Control »). Ce système maintient automatiquement une vitesse du véhicule, dit véhicule égo, à une valeur fixée par un occupant ou conducteur du véhicule égo, valeur dite vitesse de consigne, en respectant une distance de sécurité avec un véhicule, dit véhicule cible, précédant le véhicule égo. Par exemple, un véhicule cible est un véhicule terrestre, tout type d’obstacles, une perturbation quelconque … La distance de sécurité est déterminée à partir d’un temps inter-véhicules, Tiv, fixé par le conducteur et à partir d’une vitesse du véhicule égo. Un ACC utilise des données de plusieurs capteurs dont généralement une caméra implantée en haut d’un pare-brise du véhicule égo et un radar ou lidar implanté dans un pare-chocs avant du véhicule égo. Ces capteurs sont aptes à détecter et à identifier des objets dans un environnement proche du véhicule. Un véhicule équipé d’un ACC est apte à détecter plusieurs objets devant le véhicule égo, et est apte à déterminer des données associées à ces objets comme une vitesse, une position, une distance, une distance inter-véhicules, une forme, des caractéristiques typant ou définissant l’objet, … Un objet peut être un véhicule terrestre, tout type d’obstacles, une perturbation quelconque … Ces capteurs sont également configurés pour identifier des caractéristiques d’une route et de voies sur lesquelles le véhicule égo circule. Une sélection d‘un véhicule cible contrôle le régulateur de vitesse adaptatif. Cette sélection permet de déterminer, d’une part, une vitesse du véhicule cible, dite vitesse de la cible, et, d’autre part, une distance entre le véhicule cible et le véhicule égo, dite distance de la cible. La vitesse de la cible et la distance de la cible sont des éléments importants en entrée du système ACC afin de réguler la vitesse du véhicule égo tout en respectant une distance de sécurité avec le véhicule cible. Il reste encore des situations où la sélection du véhicule cible pour contrôler le régulateur de vitesse adaptatif est crucial. Il est connu des procédés qui identifient si un véhicule précède l’égo véhicule à partir de reconnaissance de marquages au sol. C’est un mode de détection d’un véhicule cible appelé mode voie. Cependant, très souvent et particulièrement en virage ces marquages au sol sont mal reconnus (car caché, par exemple, par des autres voitures, …). Il est connu des procédés qui détermine une trajectoire du véhicule égo identifient si un véhicule, qui précède l’égo véhicule, est sur une trajectoire estimée du véhicule égo. Cependant, déterminer de manière fiable la présence d’un véhicule cible sur la trajectoire n’est pas entièrement satisfaisant en particulier en cas de pluie, la pluie ou l’humidité ayant un impact sur la qualité de mesure de capteurs du système ACC, une perception de l’environnement du véhicule égo étant dégradée. Un objet de la présente invention est de remédier au problème précité, en particulier d’améliorer, de fiabiliser et de simplifier une sélection, lorsque le mode voie n’est pas fonctionnel, d’un véhicule cible. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de contrôle d’un système de régulation de vitesse adaptatif, appelé système ACC, d’un véhicule autonome, appelé véhicule égo, ledit système ACC étant fondée sur une sélection d’un véhicule cible, ledit procédé comportant les étapes de : Réception de premières données caractérisant au moins un objet détecté, dit objet, lesdites premières données permettant, pour chaque objet, de déterminer une position dudit objet relativement par rapport au véhicule égo ; Réception de deuxièmes données représentatives d’un mouvement dudit véhicule égo ; Détermination, à partir desdites deuxièmes données, d’une trajectoire dudit véhicule égo, ladite trajectoire déterminant des positions futures dudit véhicule égo sur un horizon de temps prédéterminé ; et pour chaque objet, Détermination, à partir de ladite trajectoire et d’une largeur prédéterminée, d’un corridor, ledit corridor représentant, sur ledit horizon de temps prédéterminé, des emplacements possibles dudit véhicule égo ; Détermination, à partir dudit corridor et de ladite position de l’objet, si ledit objet est présent dans ledit corridor ; ledit procédé comportant en outre une étape de sélection d’un véhicule cible, ladite sélection étant fondée sur la dite position dudit objet et sur présence d’un objet dans le corridor. Ainsi, très simplement, on détermine un corridor, les emplacements futurs du véhicule égo sur un horizon de temps. Le corridor possède une largeur déterminée par la largeur prédéterminée. La largeur peut être une largeur dudit véhicule égo ou une largeur un peu plus grande pour se donner un espace de sécurité. Si un seul véhicule est présent dans la le corridor, ce véhicule sera sélectionné comme véhicule cible. Si plusieurs véhicules sont présents dans le corridor, un véhicule cible sera sélectionné en fonction de sa position par rapport au véhicule égo. Avantageusement, la largeur prédéterminée est fonction d’une largeur dudit véhicule égo et/ou fonction d’une largeur de la voie sur laquelle ledit véhicule égo circule, lesdites largeur étant déterminées à partir de troisièmes données réceptionnées. Ainsi, la largeur du corridor est adaptée en fonction d’une caractéristique du véhicule de la largeur du véhicule égo, et/ou est adaptée en fonction d’une caractéristique de la voie sur laquelle le véhicule circule. Il n’est pas nécessaire de recourir à de couteux paramétrages empiriques sur un véhicule d’essai, simplifiant ainsi la mise au point du procédé. Avantageusement, ladite largeur prédéterminée est fonction desdites positions futures dudit véhicule égo. A un instant courant, T , une trajectoire future du véhicule égo est estimée. Cette estimation est généralement très fiable sur des prochains instant proche (quelques dizaines de millisecondes par exemple), donc sur quelques mètres par exemple si le véhicule circule sur autoroute. Cependant sur des instants plus lointain, plusieurs secondes, donc sur des positions futures plus lointaines, par exemple une centaine de mètre pour un véhicule égo qui circule sur autoroute, cette estimation est moins fiable. Pour prendre en compte cette perte de fiabilité, on fait dépendre ladite largueur en fonction des positions futures dudit véhicule égo. Plus la position future du véhicule égo est éloignée de la position à l’instant courant, plus la largeur du corridor est réduite. Ainsi, on évite de sélectionner un objet trop lointain comme véhicule cible, afin de ne pas limiter la vitesse régulée par un véhicule qui ne sera pas détecté de manière fiable dans le corridor. Avantageusement, ledit procédé comporte en outre une étape de réception d’un taux de précipitation, et ladite largeur prédéterminée est fonction d’un premier paramètre dépendant dudit taux de précipitation, ledit premier paramètre étant une fonction décroissante en fonction dudit taux de précipitation, plus ledit taux de précipitation est grand plus le premier paramètre est petit, plus le premier paramètre est petit moins large est le corridor. Certains capteurs du système ACC, comme une caméra ou un lidar, sont perturbés par les précipitations, sous forme liquide comme des gouttes d’eau ou sous forme solide comme la neige. Ainsi, la largeur du corridor est dépendante de conditions météorologiques, en particulier d’un taux de précipitation. Une goutte d’eau ou un flocon de neige devant un objectif de la caméra a pour effet de diffracter la lumière reçue. Un véhicule situé en dehors dudit corridor peut alors être perçu comme étant dans le corridor. Réduire la largeur du corridor en fonction de conditions météorologiques permet de fiabiliser la détection d’un véhicule cible, en réduisant des fausses détections. Avantageusement, pour chaque objet, un indicateur de pertinence est déterminé, ledit indicateur de pertinence représentant une probabilité d’une présence de l’objet, et dans lequel la sélection du véhicule cible est également fondée sur ledit indicateur de pertinence. Ainsi, la sélection d’un véhicule cible est fiabilisé. L’indicateur peut être déterminée sur plusieurs pas de temps, sur une durée, permettant ainsi d’augmenter ou de diminuer l’indicateur. Cela contribue à une plus grande fiabilité de détection et à mieux maintenir une sélection d‘un véhicule cible. On évite ainsi de fausses détections, des détections sporadiques par exemple, qui peuvent être liées à des conditions météorologiques. Avantageusement, ledit indicateur de pertinence est mis à jour périodiquement, de période Δ T , ladite mise à jour étant fondée sur un deuxième paramètre, ledit deuxième paramètre étant une fonction croissante en fonction dudit taux de précipitation, ladite probabilité de présence de l’objet augmentant lorsque ledit deuxième paramètre augmente. Ainsi, lorsqu’un véhicule est détecté dans le corridor, lorsque la largeur du corridor a été réduite à cause du premier paramètre, la détection du véhicule est plus certaine que lorsque le corridor est plus large. La détection étant plus certaine, le deuxième paramètre permet d’augmenter plus vite l’indicateur de présence lors de la mise à jour. L’indicateur de pertinence augmentant plus vite, la décision de sélection d’un nouveau véhicule cible qui entre dans le corridor est plus rapide. Avantageusement, ladite mise à jour de l’indicateur de pertinence est donnée par l’équation : IPertinence (T) = IPertinence (T- Δ T) + kD ( TxPrécipitation )* Δ Pertinence (T) , où I P ertinence est ledit indicateur de pertinence, T est un instant courant, T- Δ T représentant un instant précédant, TxPrécipitation étant ledit taux de précipitation, kD ( TxPrécipitation ) étant le deuxième paramètre dépendant dudit taux de précipitation, et Δ Pertinence (T) étant un incrément prédéfini dépendant de l’instant courant. Très simplement, l’indicateur est mis à jour en fonction du deuxième paramètre. Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. L’invention concerne aussi un véhicule comportant le dispositif. L’invention concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif selon le deuxième aspect de l’invention, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un dispositif, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. illustre schématiquement un procédé de contrôle d’un système de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. illustre schématiquement une situation de vie, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. Description détaillée de l’invention L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile autonome, dit véhicule égo, circulant sur une route ou sur une voie de circulation. D’autres applications telles qu’un robot dans un entrepôt de stockage ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables. La représente un exemple de dispositif 101 compris dans le véhicule, dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Ce dispositif 101 peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé décrit ci-après en référence à la . Dans un mode de réalisation, il correspond à un calculateur de conduite autonome. Dans la présente description, le dispositif 101 est compris dans le véhicule. Ce dispositif 101 peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile (« smartphone »). Le dispositif 101 comprend une mémoire vive 102 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 103 d’au moins une étape du procédé tel que décrit ci-avant. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 104 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé. Le dispositif 101 peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 105. Ce DSP 105 reçoit des données pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données. Le dispositif 101 comporte également une interface d’entrée 106 pour la réception des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention et une interface de sortie 107 pour la transmission des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention. Par exemple, l’interface d’entrée 106 peut réceptionner les données suivantes : position ou localisation géographique du véhicule, vitesse et/ou accélération du véhicule, positions/vitesses/accélérations consignes ou prédéterminées, régime moteur, position et/ou course de la pédale d‘embrayage, de frein et/ou d’accélération, détection d’autres véhicules ou objets, position ou localisation géographique des autres véhicules ou objets détectés, vitesse et/ou accélération des autres véhicules ou objets détectés, états de fonctionnement de capteurs, indice de confiance de données issues ou traitées par des capteurs et/ou dispositifs similaires au dispositif 101. Par exemple, les capteurs aptes à fournir des données sont : GPS associé ou non à une cartographie, tachymètres, accéléromètres, RADAR, LIDAR, lasers, ultra-sons, caméra … L’interface d’entrée 106 peut également réceptionner d’autres données comme des données caractérisant au moins un objet détecté, par exemple une position de chaque objet par rapport au véhicule égo, de données représentatives d’un mouvement dudit véhicule égo, par exemple une vitesse, une accélération de latérale, une vitesse de lacet, un angle ou couple volant ou crémaillère du véhicule égo, une largeur de corridor prédéterminé, une largeur du véhicule égo, une largeur de la voie sur laquelle circule le véhicule égo, un taux de précipitation, un taux d’humidité, une activation d’essuie-vitre, une vitesse de balayage d’essuie vitre, de données de précipitation ou météorologiques, une période de mise à jour, un instant courant, un incrément prédéfini … Par exemple, l’interface de sortie 107 peut transmettre des données similaires aux données réceptionnées par l’interface d’entrée 106 ou des données comme un véhicule cible sélectionné, une vitesse de la cible, une distance de la cible, une distance inter-véhicules cible, une largeur de corridor, un taux de précipitation, de valeurs d’un premier paramètre dépendant d’un taux de précipitation, de valeurs d’un deuxième paramètre dépendant d’un taux de précipitation, un indicateur de pertinence, … La illustre schématiquement un procédé de contrôle d’un système de régulation de vitesse adaptatif d’un véhicule autonome, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. Le système de régulation de vitesse adaptatif est appelé système ACC. Le véhicule autonome est appelé véhicule égo. Ledit procédé comporte plusieurs les étapes. L’étape 200, Rx1, est une étape de réception de premières données caractérisant au moins un objet détecté, dit objet, lesdites premières données permettant, pour chaque objet, de déterminer une position dudit objet relativement par rapport au véhicule égo. L’interface d’entrée 106 est configurée pour réceptionner lesdites premières données. La position de l’objet peut correspondre au milieu d’un segment représentant une largeur arrière de l’objet. Dans un mode opératoire, la position de l’objet correspond à un point de l’objet le plus proche, longitudinalement et/ou latéralement selon un sens d’avance normal du véhicule égo, par rapport au véhicule égo. Des dispositifs similaires au dispositif 101 sont aptes à déterminer la position des objets. La position des objets est généralement exprimée dans un repère lié au véhicule égo. L’étape 210, Rx2, est une étape de réception de deuxièmes données représentatives d’un mouvement dudit véhicule égo. L’interface d’entrée 106 est configurée pour réceptionner les dites deuxièmes données. Des données représentatives d’un mouvement dudit véhicule égo sont, par exemple, une vitesse dudit véhicule égo, une accélération, longitudinale ou latérale, dudit véhicule égo, une vitesse de lacet dudit véhicule égo, un angle volant dudit véhicule égo, un couple volant ou de crémaillère du véhicule égo, …Des dispositifs similaires au dispositif 101 sont aptes à déterminer ces données représentatives d’un mouvement dudit véhicule égo. L’étape 220, Traj, est une étape de détermination, à partir desdites deuxièmes données, d’une trajectoire dudit véhicule égo, ladite trajectoire déterminant des positions futures dudit véhicule égo sur un horizon de temps prédéterminé. Dans la sont représenté un exemple de véhicule égo 300 et d’une trajectoire 310. Par exemple, l’horizon de temps prédéterminé est de 1 seconde, 10 secondes ou tout autres valeurs. Ces autres valeurs peuvent dépendre d’autres données comme la vitesse du véhicule. La trajectoire prédit les positions et emplacements possibles de l’égo véhicule sur un horizon de temps, par rapport à l’égo véhicule et par rapport aux voies Il est connu de déterminer la position future par plusieurs moyens. Dans un mode opératoire, ladite trajectoire est déterminée, très simplement et sans avoir besoin de nombreuses ressources de calculs, par l’équation , où x est une abscisse dudit véhicule égo, y est une ordonnée dudit véhicule égo, alatEgo est une accélération latérale du véhicule égo, Vego est ladite vitesse dudit véhicule égo, l’abscisse et l’ordonnée étant, par exemple, exprimées dans un repère orthonormée lié au véhicule égo. Par exemple, les abscisses futures du véhicule sont déterminées à partir d’une vitesse mesurée. Dans un autre mode opératoire, il est possible d’utiliser un modèle dit « bicyclette », modèle classiquement utilisé dans le domaine de la Dynamique véhicule. Dans un autre mode opératoire, il est possible d’extrapoler la position du véhicule en fonction des positions précédentes. Il est également possible de combiner plusieurs de ces modes opératoires. L’étape 200 a permis de réceptionner les premières données pour chaque objet. Les étapes 225 à 250 permettent de traiter les premières données pour chaque objet. L’étape 230, Corr, est une étape de détermination, à partir de ladite trajectoire et d’une largeur prédéterminée, d’un corridor, ledit corridor représentant, sur ledit horizon de temps prédéterminé, des emplacements possibles dudit véhicule égo. L’étape 225, Larg, préliminaire à l’étape 230, est une étape de détermination de ladite largeur prédéterminée. Cette étape peut nécessiter de réceptionner de troisièmes données. L’interface d’entrée 106 est configurée pour réceptionner lesdites troisièmes données. Lesdites troisièmes données peuvent être une largeur du véhicule, de données caractérisant la voie sur laquelle le véhicule égo circule, comme une largeur de voie, de paramètres … Avantageusement, la largeur prédéterminée est fonction d’une largeur dudit véhicule égo. Très simplement, le corridor est déterminé. Par exemple, dans la , l’espace entre les courbes 330 et 331 représente le corridor. Dans cet exemple, la demi-largeur du corridor est égale à une demi-largeur du véhicule égo. La courbe 330 représente le côté gauche du corridor. La distance latérale entre la trajectoire 310 et le côté gauche du corridor correspond à la demi-largeur du véhicule égo. La courbe 331 représente le côté droit du corridor. La distance latérale entre la trajectoire 310 et le côté droit du corridor correspond à la demi-largeur du véhicule égo. Avantageusement, la largeur prédéterminée est fonction d’une largeur de la voie sur laquelle ledit véhicule égo circule, lesdites largeur étant déterminées à partir de troisièmes données réceptionnées. Dans l’exemple de la , la voie est représentée par la surface entre les courbes 320 et 321. La courbe 320 représente le côté gauche de la voie. La courbe 321 représente le côté droit de la voie. La distance latérale entre la courbe 320 et la courbe 321 est la largeur de la voie. Selon les pays, selon les endroits, les largeurs de voie peuvent être différentes. Selon les habitudes de conduite, un véhicule peut circuler plus proche du côté gauche que du côté droit, ou inversement. Il est donc intéressant de faire dépendre la largeur du corridor en fonction de la largeur du véhicule et/ou de la voie. Si la largeur du corridor est plus large que la largeur du véhicule, cela permet de détecter plus tôt un véhicule dans le corridor. Il est alors possible de sélectionner ce véhicule détecté plus tôt comme véhicule cible. Cependant, on augmente le risque de faire une fausse détection. Si le corridor est plus large, on désélectionne ainsi moins rapidement un véhicule cible. Si la largeur du corridor est plus étroite que la largeur du véhicule, cela permet de détecter plus tard un véhicule dans le corridor. Le véhicule détecté sera sélectionné plus tard comme véhicule cible. Cependant, la détection est plus fiable, le véhicule cible est proche de la trajectoire et non pas sur un bord de la trajectoire. On ne détecte plus les véhicules dont la trajectoire oscille beaucoup ou lors d’une fausse manœuvre très brève. Si le corridor est plus étroit, on désélectionne ainsi plus rapidement un véhicule cible qui ne reste plus devant, sur la trajectoire, du véhicule égo. Avantageusement, ladite largeur prédéterminée est fonction desdites positions futures dudit véhicule égo. Généralement, la trajectoire déterminée est assez précise sur les premières dizaines de millisecondes. Cependant, cette détermination de trajectoire est moins fiable, car, par exemple, le système ACC peut changer la vitesse du véhicule égo, car un conducteur du véhicule égo peut changer de direction ou accélérer ou freiner, … à partir de plusieurs centaines de millisecondes. Ces temps peuvent également dépendre de la vitesse du véhicule égo ou d’autres paramètres. Ainsi, plus une position future estimée du véhicule égo est loin d’une position initiale, plus la position, donc la trajectoire, est incertaine. Il est utile de réduire, par exemple, la largeur du corridor en fonction de la position future estimée du véhicule égo permettant ainsi de moins faire de fausse détection. Avantageusement, ledit procédé comporte en outre une étape de réception d’un taux de précipitation. L’interface d’entrée 106 est configurée pour réceptionner ledit taux de précipitation. Le taux de précipitation est un indicateur de la quantité de précipitation autour du véhicule égo à un instant donné. Cet indicateur peut dépendre également d’un taux d’humidité, d’une température, d’une différence de température entre l’intérieur du véhicule égo et l’extérieur du véhicule égo, … Le taux peut être représenté par une valeur égale ou comprise entre 0 et 1, 0 indiquant qu’il n’y pas de précipitation, 1 indiquant qu’il y a précipitation. Plusieurs nuances ou niveaux de précipitations sont possibles : faible, normale, forte, extrême, … Ces nuances ou niveaux sont représentés par des valeurs intermédiaire du taux de précipitation. Plus le taux de précipitation est petit moins il y a de chance de précipitation autour du véhicule. Par exemple, plus le taux de précipitation est élevé, plus une précipitation forte a été détecté de manière fiable. Le taux de précipitation peut être déterminé par un capteur de pluie sur un pare-brise du véhicule égo, un capteur de vitesse de balayage des essuies vitre, par la réception de données météorologique, par un traitement de données d’images capturées, … Avantageusement, dans l’étape 225, la largeur prédéterminée est fonction d’un premier paramètre dépendant dudit taux de précipitation, ledit premier paramètre étant une fonction décroissante en fonction dudit taux de précipitation, plus ledit taux de précipitation est grand plus le premier paramètre est petit, plus le premier paramètre est petit moins large est le corridor. Autrement dit, plus il y a de précipitation détectée moins large est le corridor. Certains capteurs du système ACC, comme une caméra ou un lidar, sont perturbés par les précipitations, sous forme liquide comme des gouttes d’eau ou sous forme solide comme la neige. Une goutte d’eau devant un objectif de la caméra a pour effet de diffracter la lumière reçue. Un véhicule situé en dehors dudit corridor peut alors être perçu comme étant dans le corridor. Par exemple dans la , le véhicule 340 est un véhicule circulant sur une voie adjacente à la voie sur laquelle circule le véhicule égo 300. Par exemple, à cause d’une goutte d’eau devant l’objectif de la caméra, la position du véhicule 340 est perçue comme étant la position du véhicule 341. Le véhicule 341 étant sur le corridor, dont la largeur n’est pas dépendante de conditions météorologiques mais seulement que la largeur du véhicule égo, peut être sélectionné comme véhicule cible. Grâce à l’invention, on réduit la largeur du corridor en fonction du taux de précipitation, certains niveaux de de précipitation engendrant des problèmes de perception. L’invention permet de bien de gérer des problèmes de perception dû à une image de la caméra dégradée. En présence de précipitation, une image acquisse par une caméra du système ACC est plus compliquée à analyser. Cependant l’image représente la meilleure source pour le positionnement latéral d’un objet. En présence de précipitation, on fait moins confiance à la précision de la détection latérale d’un objet. On réduit ainsi les mauvaises sélections. Réduire la largeur du corridor en fonction de conditions météorologiques permet de fiabiliser la détection d’un véhicule cible, en réduisant des fausses détections qui engendreront des freinages intempestifs, particulièrement dangereux en cas de précipitations car la route devient plus glissante (une adhérence pneu/route devient plus faible que par temps sec et sans précipitation). L’étape 240, Pres, est une étape de détermination, à partir dudit corridor et de ladite position de l’objet, si ledit objet est présent dans ledit corridor. Si l’objet est dans le corridor, cet objet est un bon candidat pour être sélectionné comme véhicule cible. L’invention permet de modifier la largeur du corridor en fonction de différents paramètres dont des caractéristiques du véhicule égo et/ou de la voie sur laquelle circule le véhicule égo, dont la position future du véhicule égo, dont des conditions de problème de perception comprenant un taux de précipitations. L’étape 245, Ind, est une étape, où pour chaque objet, un indicateur de pertinence est déterminé, ledit indicateur de pertinence représentant une probabilité d’une présence de l’objet. Il est connu des procédés de consolidation d’un indicateur de présence d’un objet cible pour une conduite autonome, cette consolidation donnant un indicateur de pertinence. D’autres procédés sont possibles. Par exemple, un indicateur de pertinence est un indicateur associé à un objet dont une valeur est comprise entre 0 et 1. Plus la valeur est faible, donc proche de zéro, plus l’objet est considéré comme non pertinent pour être un véhicule cible. Inversement, plus la valeur est forte, donc proche de 1, plus l’objet est considéré comme pertinent comme véhicule cible. Avantageusement, ledit indicateur de pertinence est mis à jour périodiquement, de période Δ T , ladite mise à jour étant fondée sur un deuxième paramètre, ledit deuxième paramètre étant une fonction croissante en fonction dudit taux de précipitation, ladite probabilité de présence de l’objet augmentant lorsque ledit deuxième paramètre augmente. L’indicateur peut être déterminée sur plusieurs pas de temps, sur une durée, permettant ainsi d’augmenter ou de diminuer l’indicateur. Cela contribue à une plus grande fiabilité de détection et à mieux maintenir une sélection d‘un véhicule cible. On évite ainsi de fausses détections, des détections sporadiques par exemple, qui peuvent être liées à des conditions météorologiques ou des problèmes de perception. Il existe différents moyens pour déterminée l’indicateur de pertinence. Avantageusement, ladite mise à jour de l’indicateur de pertinence est donnée par l’équation : IPertinence (T) = IPertinence (T- Δ T) + kD ( TxPrécipitation )* Δ Pertinence (T) , où I P ertinence est ledit indicateur de pertinence, T est un instant courant, T- Δ T représentant un instant précédant, TxPrécipitation étant ledit taux de précipitation, kD ( TxPrécipitation ) étant le deuxième paramètre dépendant dudit taux de précipitation, et Δ Pertinence (T) étant un incrément prédéfini dépendant de l’instant courant. Par exemple, l’incrément prédéfini est positif si l’objet est détecté dans le corridor, l’incrément prédéfini est négatif si l’objet n’est pas détecté dans le corridor. Dans ce cas, plus l’objet est détecté dans le corridor (détecté présent sur plusieurs périodes) plus l’indicateur augmente. Grâce au deuxième paramètre, l’indicateur augmente d’autant plus que le taux de précipitation est grand. Par exemple, si on détecte une précipitation nulle le deuxième indicateur vaut 1, et si on détecte une forte précipitation, le deuxième indicateur vaut 1,2. D’autres valeurs sont possibles. Grâce au deuxième paramètre, l’indicateur de pertinence varie plus ou moins rapidement en fonction du taux de précipitation. Il n’y pas de besoin de beaucoup modifier les stratégies existantes de détermination d’un indicateur de pertinence. L’étape 250, Sel, est une étape de sélection d’un véhicule cible, ladite sélection étant fondée sur ladite position dudit objet et sur présence d’un objet dans le corridor. Dans un mode opératoire, la sélection du véhicule cible est également fondée sur l’indicateur de pertinence. S’il n’y a qu’un seul objet dans le corridor, cet objet peut être sélectionné comme véhicule cible. Cependant si l’indicateur de pertinence est trop faible, cet objet peut ne pas être sélectionné. Si l’indicateur de pertinence devient trop faible, cet objet peut ne plus être sélectionné. Lorsque plusieurs objets sont déterminés présents dans le corridor, parmi ces objets, il est intéressant de prendre comme véhicule cible l’objet le plus proche, longitudinalement, du véhicule égo. Plus un objet est pertinent plus cet objet doit être pris comme véhicule cible. Par exemple, lorsque plusieurs objets sont déterminés présents dans le corridor, lesdits objets ayant une distance longitudinale similaire par rapport au véhicule égo, parmi ces objets, il est intéressant de prendre l’objet le plus pertinent comme véhicule cible. Par distance longitudinale similaire, on entend quelques dizaines de centimètres à quelques mètres, la distance similaire peut dépendre de la vitesse du véhicule égo, de la distance des objets détectés, ou d’autres paramètres. Une perception dégradée, par une goutte d’eau par exemple, peut engendrer une détection sporadique du même objet à quelques dizaines de centimètres ou mètres près. La variation de la largeur du corridor combinée à l’indicateur de pertinence permet de sélectionner de manière plus fiable et robuste un objet comme véhicule cible. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples : elle s’étend à d’autres variantes. Des équations et calculs ont en outre été détaillés. L’invention n’est pas limitée à la forme de ces équations et calculs, et s’étend à tout type d’autre forme mathématiquement équivalente. En outre, les étapes en référence à la ont été décrites dans un ordre précis. Un ordre différent est également envisageable. Par exemple, les étapes 200 et 210, tout comme les étapes 220 à 245 peuvent être interverties ou encore effectuées simultanément. Procédé de contrôle d’un système de régulation de vitesse adaptatif, appelé système ACC, d’un véhicule autonome (300), appelé véhicule égo, ledit système ACC étant fondée sur une sélection d’un véhicule cible, ledit procédé comportant les étapes de : Réception (200) de premières données caractérisant au moins un objet détecté (340, 341), dit objet, lesdites premières données permettant, pour chaque objet, de déterminer une position dudit objet relativement par rapport au véhicule égo ; Réception (210) de deuxièmes données représentatives d’un mouvement dudit véhicule égo (300) ; Détermination (220), à partir desdites deuxièmes données, d’une trajectoire (310) dudit véhicule égo, ladite trajectoire (310) déterminant des positions futures dudit véhicule égo sur un horizon de temps prédéterminé ; et pour chaque objet, Détermination (230), à partir de ladite trajectoire et d’une largeur prédéterminée, d’un corridor (330, 331), ledit corridor représentant, sur ledit horizon de temps prédéterminé, des emplacements possibles dudit véhicule égo ; Détermination (240), à partir dudit corridor et de ladite position de l’objet, si ledit objet est présent dans ledit corridor ; ledit procédé comportant en outre une étape de sélection (250) d’un véhicule cible, ladite sélection étant fondée sur ladite position dudit objet et sur présence d’un objet dans le corridor (330, 331). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la largeur prédéterminée est fonction (225) d’une largeur dudit véhicule égo et/ou fonction d’une largeur de la voie (320, 321) sur laquelle ledit véhicule égo circule, lesdites largeur étant déterminées à partir de troisièmes données réceptionnées. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite largeur prédéterminée est fonction (225) desdites positions futures dudit véhicule égo. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit procédé comporte en outre une étape de réception d’un taux de précipitation, et ladite largeur prédéterminée est fonction (225) d’un premier paramètre dépendant dudit taux de précipitation, ledit premier paramètre étant une fonction décroissante en fonction dudit taux de précipitation, plus ledit taux de précipitation est grand plus le premier paramètre est petit, plus le premier paramètre est petit moins large est le corridor. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel pour chaque objet, un indicateur de pertinence est déterminé (245), ledit indicateur de pertinence représentant une probabilité d’une présence de l’objet, et dans lequel la sélection du véhicule cible est également fondée sur ledit indicateur de pertinence. Procédé selon la revendication précédente combinée à la revendication 4, dans lequel ledit indicateur de pertinence est mis à jour périodiquement, de période Δ T , ladite mise à jour étant fondée sur un deuxième paramètre, ledit deuxième paramètre étant une fonction croissante en fonction dudit taux de précipitation, ladite probabilité de présence de l’objet augmentant lorsque ledit deuxième paramètre augmente. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite mise à jour de l’indicateur de pertinence est donnée par l’équation : IPertinence (T) = IPertinence (T- Δ T) + kD ( TxPrécipitation )* Δ Pertinence (T) , où I P ertinence est ledit indicateur de pertinence, T est un instant courant, T- Δ T représentant un instant précédant, TxPrécipitation étant ledit taux de précipitation, kD ( TxPrécipitation ) étant le deuxième paramètre dépendant dudit taux de précipitation, et Δ Pertinence (T) étant un incrément prédéfini dépendant de l’instant courant. Dispositif (101) comprenant une mémoire (102) associée à au moins un processeur (103) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Véhicule (300) comportant le dispositif selon la revendication précédente. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif (101), conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendication 1 à 7