Brevet FR3151816A1 — publié le 20250207

Il est proposé décrit un procédé de détection d’objets dynamiques dans l’environnement d’un véhicule comprenant : la réception (100) de données d’environnement du véhicule d’acquisitions successives d’un capteur embarqué, La détection (200), à partir de données d’une première acquisition, d’une discontinuité d’une ligne de délimitation de la chaussée, La détermination (300) d’une première position d’au moins un point de l’intervalle, La détection (400), à partir des données d’une deuxième acquisition lors d’un instant ultérieur, de la discontinuité de la ligne de délimitation de la chaussée, et la détermination (500) d’une deuxième position du point de l’intervalle correspondant, dans le référentiel associé au véhicule, Le calcul (600), à partir des positions du point de l’intervalle, d’une vitesse de déplacement de l’intervalle, et la détection (700) d’un objet dynamique (O) dans l’environnement du véhicule, si la vitesse de déplacement de l’intervalle est non-nulle. Figure de l’abrégé : Figure 2 Procédé de détection d’objets dynamiques La présente divulgation concerne un procédé et un dispositif de détection d’objets dynamiques dans l’environnement d’un véhicule, en particulier d’un véhicule automobile, pour des applications d’assistance à la conduite ou pour le développement de véhicules autonomes. La divulgation s’applique en particulier à des détections d’objets dynamiques tels que les usagers vulnérables de la route (également dénommés sous l’acronyme anglais VRU pour Vulnerable Road Users), tels que les cyclistes, les scooters, les piétons, les usagers de trottinettes etc. Les véhicules terrestres sont équipés de plus en plus de capteurs, tels que caméras, radars, et lidars, pour permettre une observation et une analyse de l’environnement du véhicule, en vue d’analyser la route, de détecter les obstacles, et d’assister, voire progressivement de remplacer le conducteur. Les données acquises par différents types de capteurs peuvent dans certaines applications être fusionnées pour permettre une analyse plus approfondie ou plus complète de l’environnement. Dans le domaine de la détection d’objets dans l’environnement du véhicule, de nombreuses techniques actuelles se basent sur l’application de classificateurs entrainés pour reconnaître des formes propres à certaines classes d’objets connus. Par exemple, un classificateur entrainé peut reconnaître avec un haut degré de précision des panneaux de signalisation, des éléments de mobilier urbain, ou encore la face avant ou arrière de divers types de véhicules. Cependant, dans le cas notamment de véhicules à faible vitesse, et de faibles dimensions, comme typiquement les vélos ou les trottinettes, les méthodes basées sur les classificateurs présentent des performances limitées. Il est donc possible de ne pas détecter un véhicule de ce type, roulant par exemple sur une largeur réduite de la voie ou sur une piste cyclable, à faible vitesse. L’absence de détection de ce type de véhicule peut causer de graves problèmes. En effet, dans le cas de véhicules non autonomes, des systèmes d’aides à la conduite comprennent des détecteurs d’objets dans l’environnement du véhicule, et l’absence de détection d’un véhicule de ce type, notamment quand il se trouve dans l’angle mort du véhicule, implique que le conducteur n’est pas averti de la présence du véhicule et peut lui aussi ne pas le voir. Dans le cas de véhicules autonomes ou semi-autonomes, la détermination de la trajectoire du véhicule doit impérativement tenir compte de la présence de ce véhicule pour éviter tout risque de collision. Il existe donc un besoin pour une solution de détection d’objets pouvant compléter, ou remplacer, les défaillances des solutions de l’art antérieur, en particulier les solutions basées sur des classificateurs. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé de détection d’objets dynamiques dans l’environnement d’un véhicule circulant sur une route, le véhicule comprenant au moins un capteur embarqué adapté pour acquérir des données relatives à l’environnement du véhicule, le capteur étant orienté vers la route, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif comprenant un calculateur et une mémoire, et comprenant : la réception de données d’environnement du véhicule correspondant à une pluralité d’acquisitions successives du capteur embarqué, La détection, à partir des données correspondant à une première acquisition, d’une discontinuité d’une ligne de délimitation de la chaussée, la discontinuité étant formée par un intervalle séparant deux segments consécutifs de la ligne de délimitation de la chaussée, La détermination d’une première position d’au moins un point de l’intervalle dans un référentiel associé au véhicule, La détection, à partir des données correspondant à une deuxième acquisition lors d’un instant ultérieur, de la discontinuité de la ligne de délimitation de la chaussée, et la détermination d’une deuxième position du point de l’intervalle correspondant, dans le référentiel associé au véhicule, Le calcul, à partir des première et deuxième positions du point de l’intervalle, d’une vitesse de déplacement de l’intervalle, et la détection d’un objet dynamique dans l’environnement du véhicule, si un ensemble de conditions relatives à l’intervalle détecté est respecté, l’ensemble de conditions comprenant au moins le fait que la vitesse de déplacement de l’intervalle soit non-nulle. Dans des modes de réalisation, les étapes de détection d’une discontinuité d’une ligne de délimitation de la chaussée sont mises en œuvre par un algorithme de détection de lignes. Dans des modes de réalisation, le procédé comprend en outre l’estimation d’une position future de l’objet dynamique à partir de données initiales de vitesse et de position de l’objet mobile et d’informations de déplacement du véhicule. Dans des modes de réalisations, le procédé comprend en outre une évaluation de criticité de l’objet dynamique et, si l’objet dynamique est considéré comme critique, la génération d’une alerte visuelle et/ou sonore, ou la génération d’une commande relative à la trajectoire du véhicule. Dans des modes de réalisation, l’évaluation de criticité de l’objet dynamique O) comprend le calcul d’un temps de collision entre l’objet dynamique et le véhicule, et l’objet dynamique est considéré comme critique si le temps de collision est inférieur à un seuil déterminé. Dans des modes de réalisation, l’évaluation de criticité de l’objet dynamique tient compte en outre d’une position relative de l’objet dynamique par rapport au véhicule et/ou d’une trajectoire du véhicule. Dans des modes de réalisation, le point de l’intervalle est un point situé au milieu de l’intervalle ou un point situé à une extrémité de l’un des deux segments de marquage séparés par l’intervalle. Dans des modes de réalisation, le procédé comprend en outre une estimation, à partir des positions du point de l’intervalle sur les deux images et d’un déplacement du véhicule, de la taille de l’intervalle sur chaque image. Selon un autre objet, il est décrit un produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon la description qui précède, quand il est exécuté par un calculateur. Selon un autre objet, il est décrit un dispositif d’analyse de l’environnement d’un véhicule, comprenant au moins un calculateur et une mémoire, configuré pour la mise en œuvre du procédé selon la description qui précède. Selon un autre objet, il est décrit un véhicule, comprenant au moins un capteur embarqué et orienté vers la route, et un dispositif d’analyse de l’environnement tel que décrit ci-avant. Le procédé proposé permet de détecter des objets dynamiques dans l’environnement d’un véhicule, en particulier des usagers vulnérables de la route, grâce à la détection et l’analyse d’intervalles, autrement dits de trous, ou d’obstructions formée par l’objet dans le champ de vue du capteur, dans des lignes de délimitation de la chaussée, de telles lignes pouvant être formées par des lignes de marquage au sol, ou des éléments de bordure de la chaussée pouvant être en élévation par rapport à la chaussée, tels que des trottoirs ou des glissières de sécurité. Le procédé proposé peut donc être exploité de façon autonome pour détecter des objets, ou être combiné à des solutions de l’art antérieur, par exemple basées sur des classificateurs, pour rendre ces solutions plus robustes. Ce procédé est agnostique, c‘est-à-dire qu’il n’est pas basé sur une connaissance a priori de l’objet à détecter, comme c’est le cas des classificateurs entrainés. De plus, il emploie des algorithmes de détection de lignes, qui sont connus et largement maîtrisés. En outre le procédé est peu consommateur de ressources et de capacités de calcul. Le procédé proposé peut avantageusement être combiné à des algorithmes de détermination de trajectoire pour un véhicule autonome, ou des algorithmes d’aide à la conduite. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : La représente schématiquement un exemple de contexte de mise en œuvre d’un procédé selon un mode de réalisation. La représente schématiquement les principales étapes d’un procédé selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement une discontinuité détectée dans une ligne de délimitation de la chaussée. la représente schématiquement un cas d’application du procédé selon un mode de réalisation. Il est maintenant fait référence à la , dans laquelle est représenté un exemple de contexte dans lequel est mis en œuvre un procédé de détection d’objets dynamiques dans l’environnement d’un véhicule. La représente une route sur laquelle circule un véhicule V, ci-après désigné égo-véhicule puisqu’il s’agit du véhicule de référence pour lequel est mis en œuvre le procédé. La route peut comprendre une ou plusieurs voies principales de circulation pour des véhicules routiers tels que voitures, camions, etc., les voies de circulation étant dans un même sens de circulation ou dans des sens opposés. La route peut également comprendre une ou plusieurs voies secondaires correspondant à des pistes cyclables, mais qui dans les faits peuvent également être utilisées par différents types de véhicules : vélos, scooters, trottinettes électriques, roues gyroscopiques ou tout autre dispositif léger de mobilité. Enfin, la route peut également être bordée par un trottoir, d’un côté ou des deux côtés de la chaussée. La route peut également comprendre des éléments de marquage au sol, qui peuvent être des lignes de marquage continues ou discontinues, peintes sur le sol ou, pour un marquage temporaire, formées par des rubans adhésifs collés au sol. Ces lignes de marquage peuvent notamment être des lignes de rive, qui séparent les voies de circulation les plus extérieures de la chaussée de l’accotement ou de la bande d’arrêt d’urgence. Dans le cas d’une ligne discontinue, le marquage au sol est formé d’un ensemble de segments alignés selon une même direction longitudinale et présentant un motif régulier d’espacement entre des segments successifs, typiquement un espacement constant entre des segments successifs comme représenté dans l’exemple de la . L’égo-véhicule V comprend au moins un capteur C embarqué orienté vers la route, le capteur C étant adapté pour acquérir des informations relatives à l’environnement du véhicule. Le fait que le capteur C soit orienté vers la route lui permet d’acquérir des données représentatives d’une portion de la route sur laquelle circule l’égo-véhicule. Le capteur embarqué peut être un capteur visuel adapté pour acquérir des images sur lesquelles la portion de la route est visible, par exemple une caméra ou un capteur lidar. En variante ou en complément, le capteur peut également être un capteur radar, qui peut détecter des données relatives à des bordures de la chaussée comme des glissières de sécurité. Dans des modes de réalisation, l’égo-véhicule V peut comprendre plusieurs capteurs C de différents types, dont les données se complètent les unes les autres et peuvent être fusionnées. Le capteur visuel, ou les capteurs le cas échéant, peut par exemple, et comme représenté sur les figures 1 et 3, être monté à l’arrière du véhicule de manière à capturer une portion de la route située derrière le véhicule. En variante, il peut également être monté à l’avant, ou latéralement par rapport à l’égo-véhicule. Le capteur C peut être orienté de manière à avoir un champ de vision incluant au moins une voie de circulation adjacente à la voie de circulation dans laquelle circule le véhicule. Dans des modes de réalisation, l’égo-véhicule V comprend également d’autres types de capteurs (non représentés), par exemple un récepteur GNSS permettant d’obtenir la position absolue du véhicule c’est-à-dire sa longitude, sa latitude et son altitude, une centrale inertielle, des capteurs odométriques pour déterminer la vitesse de rotation des roues, et donc la vitesse de déplacement du véhicule, etc. Le procédé décrit ci-après est mis en œuvre par un dispositif 1 comprenant au moins un calculateur 10, par exemple une unité de contrôle électronique ECU d’un véhicule, un processeur, un microprocesseur, une unité centrale CPU, un processeur graphique GPU, etc. Le dispositif comprend également une mémoire 11, typiquement une mémoire non-volatile. Le procédé est mis en œuvre par le calculateur 10, par exécution d’instructions de code stockées à cet effet dans la mémoire 11. Dans des modes de réalisation, le dispositif peut être embarqué dans l’égo-véhicule V, et en communication avec au moins le capteur embarqué C pour recevoir les données acquises par celui-ci et mettre en œuvre le procédé. Alternativement, le dispositif peut être distant de l’égo-véhicule. Il peut par exemple s’agir d’un serveur distant, recevant des données acquises par le capteur C, et éventuellement par les autres capteurs mentionnés ci-avant, et mettant en œuvre le traitement décrit ci-après, avant de renvoyer des informations relatives à l’objet O éventuellement détecté au véhicule. En référence à la , on va décrire les principales étapes d’un procédé de détection d’objets dynamiques selon un mode de réalisation. Au cours d’une étape 100, le dispositif 1 reçoit une pluralité de jeux de données correspondant à des acquisitions successives du capteur C. Dans le cas où le capteur est un capteur visuel de type caméra ou lidar, un jeu de données correspondant à une acquisition est typiquement une image. Dans le cas où le capteur est un radar, le jeu de données correspondant à une acquisition est une acquisition radar. Le capteur peut procéder à des acquisitions à une fréquence d’acquisition déterminée, et transmettre les données acquises, ou un sous-échantillonnage des acquisitions, au fur et à mesure de leur acquisition, au dispositif 1. Puis, le procédé comprend une détection 200, à partir des données correspondant à la première acquisition du ou des capteurs C, à un premier temps d’acquisition t 1 , d’une discontinuité D dans une ligne L de délimitation de la chaussée, cette discontinuité étant formée par un intervalle séparant deux segments alignés selon une direction longitudinale et appartenant à la même ligne de délimitation de la chaussée. Une « ligne de délimitation de la chaussée », peut correspondre à une ligne de marquage au sol, délimitant une voie de circulation de la route, mais elle peut aussi correspondre à un trottoir qui borde la route et donc délimite aussi la chaussée, ou encore une glissière de sécurité, etc. Sur la , on observe que l’objet O représenté derrière l’égo-véhicule n’occulte pas de ligne de marquage au sol mais occulte en partie un trottoir qui borde la chaussée. La discontinuité D détectée peut être une discontinuité intrinsèque d’une ligne discontinue de marquage au sol, formée d’une succession de segments séparés les uns les autres d’un intervalle constant. Cependant, la discontinuité peut aussi correspondre à une partie d’une ligne de marquage continue, d’un trottoir, ou d’un segment continu d’une ligne de marquage discontinue, qui est obstruée par un objet présent dans le champ de vision du capteur visuel C. En référence à la , on a ainsi représenté schématiquement un exemple dans lequel une discontinuité D détectée correspond à une partie d’un segment d’une ligne de marquage au sol, occultée par un objet présent dans l’environnement de l’égo-véhicule. La détection de la discontinuité est mise en œuvre par un algorithme de détection de lignes. De tels algorithmes peuvent comprendre une étape de détection de contours ou de contrastes dans une image. Puis, on identifie les différents marquages au sol détectés appartenant à une même ligne de marquage au sol. Cette étape permet donc de détecter un ensemble de points appartenant à une même ligne, et les points détectés peuvent ainsi être regroupés en segments dont les intervalles entre chacun, c’est-à-dire les discontinuités de la ligne, sont calculés. Ensuite, un modèle permettant de déterminer les coordonnées de la ligne correspondante dans un référentiel du véhicule est établi. Cela permet, lorsque le véhicule se déplace, d’estimer une position possible de la ligne de marquage au sol à partir du déplacement du véhicule et de mettre à jour le modèle à partir de l’image acquise. Des exemples plus détaillés de méthodes de détection de lignes sont par exemple données dans la publication « Lane Detection (Part I): Mono-Vision Based Method », Hao Li, Fawzi Nashashibi, Technical Report N°433, INRIA, January 2013, ou dans le document FR3107763. Dans des modes de réalisation, l’étape 200 comprend la détection d’une pluralité d’intervalles séparant des paires de segments successifs. Dans des modes de réalisation, le procédé peut comprendre un calcul de la longueur de chaque intervalle et la sélection, pour la mise en œuvre de la suite du procédé, de certains intervalles parmi ceux détectés sur la base des longueurs calculées. Par exemple, des intervalles de longueur constante, pouvant correspondre à des discontinuités de lignes de marquages discontinues, peuvent être détectés, et seuls les intervalles de longueur différente sont sélectionnés pour la suite du procédé. Alternativement, les différentes distances possibles entre deux segments de lignes discontinues étant connues d’après le code de la route, les intervalles sélectionnés peuvent être ceux présentant une longueur différente de ces distances. Alternativement, et pour une robustesse accrue, la suite du procédé peut être mise en œuvre sur l’ensemble des intervalles séparant deux segments successifs qui ont été détectés. La suite du procédé est décrite ci-dessous pour un intervalle déterminé. Le procédé comprend ensuite la détermination 300 d’une première position d’au moins un point de l’intervalle détecté entre les deux segments alignés, dans un référentiel associé au véhicule. Dans des modes de réalisation, le point de l’intervalle dont la position est déterminée est l’une des extrémités de l’intervalle, qui correspond aussi à une extrémité des deux segments consécutifs qui sont séparés par l’intervalle. On a représenté les extrémités P1 et P2 de l’intervalle D sur la . Dans des modes de réalisation, la position des deux extrémités de l’intervalle est déterminée lors de cette étape. En variante, le point de l’intervalle dont la position est déterminée peut être un point situé au milieu de l’intervalle, considéré longitudinalement. Dans un référentiel centré sur le capteur visuel C de l’égo-véhicule, dont l’axe x est par exemple parallèle à la direction de déplacement du véhicule et l’axe y orthogonal à l’axe y, on note les coordonnées des points P1 et P2 à l’instant t 1 (x 1 (t 1 ),y 1 (t 1 )) et (x 2 (t 1 ), y 2 (t 1 )) respectivement. Optionnellement, dans le cas où les positions des deux points d’extrémité P 1 et P 2 sont déterminées, l’étape 300 peut également comprendre le calcul de la longueur de l’intervalle à l’instant t 1 , qui est égale à x 2 -x 1 . Le procédé comprend ensuite une étape 400 comprenant la détection, à partir de données du ou des capteurs C correspondant à une deuxième acquisition, à un instant ultérieur t2, de la discontinuité D détectée à l’étape 200, toujours formée par au moins deux segments successifs séparés d’un intervalle. Cette étape comprend également la mise en œuvre d’un algorithme de détection de lignes comme précédemment pour l’étape 200. La correspondance entre la discontinuité détectée à l’étape 200 et celle détectée à l’étape 400 peut être obtenue par la mise en œuvre de l’algorithme de détection de lignes, lorsque l’algorithme utilisé permet d’effectuer une estimation de la position future des lignes détectées compte-tenu du déplacement du véhicule. Alternativement, cette correspondance peut être déterminée par application d’algorithmes connus de l’Homme du Métier de mise en correspondance d’images, comprenant des algorithmes basés sur des détecteurs de Harris des transformations de type SIFT (pour Scale-Invariant Feature Transform), ou encore sur des modèles entrainés. La position du ou des points de l’intervalle dans le référentiel associé au véhicule, à l’instant t 2 , est ensuite déterminée lors d’une étape 500. Dans l’exemple mentionné ci-avant dans lequel les positions de deux points d’extrémité P 1 et P 2 sont déterminées, on note ces positions (x 1 (t 2 ), y 1 (t 2 )) et (x 2 (t 2 ), y 2 (t 2 )) respectivement. Le procédé comprend ensuite le calcul 600 d’une vitesse de déplacement de l’intervalle considéré, à partir des positions du point de l’intervalle dans le référentiel du véhicule aux instants t 1 et t 2 , calculée comme suit : Etant donné que cette vitesse est calculée dans le référentiel de l’égo-véhicule, il s’agit d’une vitesse relative de l’intervalle par rapport à l’égo-véhicule. Dans des modes de réalisation, dans le cas où les étapes 300 et 500 comprennent la détermination de la position de deux points d’extrémité de l’intervalle, elles peuvent également comprendre le calcul d’une longueur de l’intervalle, c’est-à-dire l’écart x 1 -x 2 , à l’instant t 1 et à l’instant t 2 , et l’étape 600 peut en outre comprendre une comparaison de la longueur de l’intervalle entre les instants t 1 et t 2 . Le procédé comprend ensuite la détection 700 d’un objet dynamique O dans l’environnement de l’égo-véhicule, si un ensemble de conditions relatives à l’intervalle détecté est respecté, comprenant au moins le fait que la vitesse de déplacement de l’intervalle soit non nulle. C’est-à-dire, la condition minimale de détection d’un objet dynamique est de déterminer v non nulle à l’étape 600. Une fois l’objet dynamique détecté, diverses actions peuvent être mises en œuvre. En premier lieu, l’objet dynamique peut faire l’objet d’un suivi ou d’une poursuite (« tracking » en anglais) i.e. une estimation de sa position future à partir de sa position à l’instant t 2 , de sa vitesse, et d’informations de déplacement de l’égo-véhicule (position, vitesse, accélération), pour pouvoir détecter cet objet dans des images ou jeux de données acquis ultérieurement. L’objet dynamique peut également être pris en compte dans des applications d’aides à la conduite du conducteur, ou, dans le cas où l’égo-véhicule est un véhicule autonome, dans des fonctions de commande de la trajectoire du véhicule. Alternativement, l’objet dynamique détecté peut également être fusionné avec des données existantes de détection d’objets provenant d’autres algorithmes, par exemple basé sur des classificateurs, pour rendre ces algorithmes plus robustes et/ou consolider des données de détection existantes associées à un faible niveau de confiance. Dans des modes de réalisation, le procédé comprend alors une évaluation 800 de criticité de l’objet dynamique, c’est-à-dire une détermination du caractère critique ou non de l’objet détecté et, si l’objet détecté est considéré comme critique, la génération 900 d’une commande relative à cette détection d’objet critique. La commande peut viser à émettre une alerte sonore ou visuelle, cette alerte pouvant être émise à l’intérieur du véhicule, à destination du conducteur du véhicule, ou à l’extérieur du véhicule, à l’attention de l’objet dynamique détecté afin de l’avertir du danger de sa non-détection et donc de l’incertitude sur le comportement de l’égo-véhicule. Selon une autre variante, dans le cas où le véhicule est apte à mettre en œuvre des protocoles de communication avec son environnement de type V2X, en particulier de type V2I pour une communication avec l’infrastructure, la commande 900 peut être généré à destination d’un élément d’infrastructure voisin du véhicule, pour que celui-ci affiche une alerte sonore ou lumineuse. Par exemple, un feu tricolore connecté et apte à communiquer avec les véhicules par une communication de type V2I peut également être configuré pour afficher des signaux d’alerte à destination des piétons ou des usagers vulnérables de la route, et afficher une telle alerte à la réception d’une commande 900 du véhicule. Alternativement ou cumulativement, la commande peut viser à modifier la trajectoire de l’égo-véhicule, ou à empêcher certains changements de trajectoire du véhicule. L’évaluation 800 de criticité comprend avantageusement le calcul d’un temps de collision entre l’égo-véhicule et l’objet O, calculé comme la distance entre l’égo-véhicule et l’objet, divisée par la vitesse relative v calculée ci-avant. La distance entre l’égo-véhicule et l’objet est calculée comme suit : . On a considéré ici le point P 1 le plus proche de l’égo-véhicule, dans le cas où les coordonnées de deux points sont acquises aux étapes 300 et 500, mais dans le cas où les coordonnées d’un seul point sont déterminées, on peut calculer la distance sur la base des coordonnées de ce point. Si le temps de collision obtenu est inférieur à un seuil prédéterminé, alors l’objet est considéré comme critique. Dans des modes de réalisation, d’autres conditions peuvent être prises en compte pour évaluer la criticité de l’objet, qui peuvent être cumulatives, ou alternatives, à la condition sur le temps de collision. Par exemple, et comme représenté sur la , une condition peut concerner la position de l’objet par rapport à l’égo-véhicule. Si l’objet se trouve dans, ou au voisinage d’une zone déterminée comme critique, par exemple une zone d’angle mort du véhicule, alors l’objet peut également être considéré comme critique. Selon encore un autre exemple, une condition peut concerner à la fois la position de l’objet par rapport à l’égo-véhicule et une trajectoire du véhicule. Ainsi, si la position de l’objet au moment de la mise en œuvre du procédé (par exemple à l’instant t2), ou une position estimée future de l’objet, se situe sur la trajectoire du véhicule, alors l’objet peut être considéré comme critique. C’est par exemple le cas de la , où le véhicule se situe à une intersection vers la droite, et on détecte un objet O qui arrive à l’arrière du véhicule, sur sa droite, et peut se trouver sur la trajectoire du véhicule au moment où celui-ci tourne. Dans ce cas, l’objet O est considéré comme critique et une action 900 d’alerte du conducteur est déclenchée, ou de commande de la trajectoire du véhicule par exemple pour que le véhicule attende de détecter l’objet O devant lui avant d’effectuer le virage. On a représenté schématiquement sur la un autre exemple, applicable en particulier à un véhicule autonome, dans lequel un véhicule d’urgence Ve arrive à l’arrière de l’égo-véhicule V, ce véhicule Ve étant par exemple détecté par des capteurs sonores (si le véhicule a activé une sirène) ou visuels (reconnaissance du véhicule et/ou de gyrophares). Dans ce cas, le véhicule peut déterminer un emplacement libre L pour se déporter afin de laisser passer le véhicule d’urgence, et le choix de l’emplacement libre (correspondant à une étape 900 de commande de trajectoire) peut tenir compte de la présence d’un objet considéré comme critique. Procédé de détection d’objets dynamiques dans l’environnement d’un véhicule circulant sur une route, le véhicule (V) comprenant au moins un capteur embarqué adapté pour acquérir des données relatives à l’environnement du véhicule, le capteur étant orienté vers la route, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif (1) comprenant un calculateur (10) et une mémoire (11), et comprenant : La réception (100) de données d’environnement du véhicule correspondant à une pluralité d’acquisitions successives du capteur embarqué, La détection (200), à partir des données correspondant à une première acquisition, d’une discontinuité d’une ligne de délimitation de la chaussée, la discontinuité étant formée par un intervalle séparant deux segments consécutifs de la ligne de délimitation de la chaussée, La détermination (300) d’une première position d’au moins un point de l’intervalle dans un référentiel associé au véhicule, La détection (400), à partir des données correspondant à une deuxième acquisition lors d’un instant ultérieur, de la discontinuité de la ligne de délimitation de la chaussée, et la détermination (500) d’une deuxième position du point de l’intervalle correspondant, dans le référentiel associé au véhicule, Le calcul (600), à partir des première et deuxième positions du point de l’intervalle, d’une vitesse de déplacement de l’intervalle, et la détection (700) d’un objet dynamique (O) dans l’environnement du véhicule, si un ensemble de conditions relatives à l’intervalle détecté est respecté, l’ensemble de conditions comprenant au moins le fait que la vitesse de déplacement de l’intervalle soit non-nulle. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les étapes de détection d’une discontinuité (200, 400) d’une ligne de délimitation de la chaussée sont mises en œuvre par un algorithme de détection de lignes. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, comprenant en outre l’estimation d’une position future de l’objet dynamique à partir de données initiales de vitesse et de position de l’objet mobile et d’informations de déplacement du véhicule. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, comprenant en outre une évaluation de criticité (800) de l’objet dynamique (O) et, si l’objet dynamique est considéré comme critique, la génération (900) d’une alerte visuelle et/ou sonore, ou la génération (900) d’une commande relative à la trajectoire du véhicule. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’évaluation de criticité (800) de l’objet dynamique (O) comprend le calcul d’un temps de collision entre l’objet dynamique et le véhicule, et l’objet dynamique est considéré comme critique si le temps de collision est inférieur à un seuil déterminé. Procédé selon la revendication 4 ou 5, dans lequel l’évaluation de criticité (800) de l’objet dynamique tient compte en outre d’une position relative de l’objet dynamique par rapport au véhicule et/ou d’une trajectoire du véhicule. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le point de l’intervalle est un point situé au milieu de l’intervalle ou un point situé à une extrémité de l’un des deux segments de marquage séparés par l’intervalle. Procédé selon la revendication précédente, comprenant en outre une estimation, à partir des positions du point de l’intervalle sur les deux images et d’un déplacement du véhicule, de la taille de l’intervalle sur chaque image. Produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications qui précèdent, quand il est exécuté par un calculateur (10). Dispositif d’analyse de l’environnement d’un véhicule, comprenant au moins un calculateur et une mémoire, configuré pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Véhicule (V), comprenant au moins un capteur (1) embarqué et orienté vers la route, et un dispositif (1) selon la revendication précédente.