Brevet FR3157573A1 — publié le 20250627

L’invention porte sur un procédé de gestion des déplacements d’un véhicule (1) dans un complexe industriel, ledit véhicule comportant un appareil de détection d’obstacles et un appareil de localisation qui interagit avec un système de positionnement par satellites. L’invention concerne également un dispositif (100) mettant en œuvre un tel procédé ainsi qu’un véhicule comprenant un tel dispositif. Figure pour l’abrégé : 1 Procédé et dispositif de gestion des déplacements d’un véhicule circulant dans un complexe industriel Domaine technique de l’invention La présente invention concerne le domaine des systèmes qui permettent la circulation autonome de véhicules. L’invention porte en particulier sur un procédé de gestion, par un dispositif informatique embarqué à bord d’un véhicule, des déplacements du véhicule dans un complexe industriel, ledit véhicule embarquant un appareil de détection d’obstacles et un appareil de localisation interagissant avec un système de positionnement par satellites. L’invention concerne également un dispositif mettant en œuvre un tel procédé. L’invention s’applique aux véhicules terrestres à moteur, notamment, les robots ou autres navettes de transport. État de la technique antérieure On sait que la détection d’obstacles est un élément essentiel de la circulation autonome. En effet, la mise en œuvre de la circulation autonome nécessite une compréhension précise de l'environnement de circulation afin de pouvoir déterminer une zone de circulation dans laquelle le véhicule peut circuler en toute sécurité sans entrer en collision avec un obstacle. On sait aussi que les systèmes de détection d'obstacles embarqués par la plupart des robots modernes qui sont destinés à assurer des tâches de transport au sein d’environnements industriels ou logistiques restent encore simples et limités, car ces types de véhicules ont tendance à circuler à l'intérieur et dans des espaces fortement limités et contrôlés, où les obstacles qu’ils sont susceptibles de rencontrer sont limités à la fois en type et en fréquence. Ces véhicules n'ont donc pas besoin d'une solution de détection d'obstacles de haut niveau pour pouvoir circuler en toute sécurité dans leur environnement. Ainsi, la pratique la plus courante en matière de détection d'obstacles pour de tels véhicules consiste généralement à utiliser un capteur de proximité qui envoie un signal d'arrêt lorsqu’un obstacle est détecté à proximité du véhicule. Cependant, la simplicité de ces systèmes de détection d'obstacles ne permet pas des comportements plus avancés autres que l'arrêt en cas de collision immédiate. De fait, les applications de ces véhicules restent donc réduites, car dans des situations plus complexes, notamment pour des opérations en extérieur, la sécurité de leur circulation n'est plus assurée. En outre, tout obstacle va immobiliser le véhicule jusqu'à ce qu'il soit éliminé, ce qui n’est pas envisageable pour une utilisation dans un milieu industriel sans risquer de nuire à la sécurité et à l’efficacité des opérations. Par ailleurs, si l’on se réfère à la circulation autonome dans le domaine des véhicules routiers, on constate que les solutions modernes de détection d'obstacles sont dominées par l'intelligence artificielle, en particulier les réseaux de neurones artificiels, qui, grâce à une phase d'apprentissage supervisé approfondie, sont capables de détecter et classer les obstacles en fonction d’informations fournies par un ou plusieurs capteurs, tels que des caméras, des lidars ou des radars. Cependant, ces solutions de détection d'obstacles basées sur l'intelligence artificielle sont conditionnées par la phase d'entraînement. Autrement dit, si l’intelligence artificielle a été entraînée à détecter et à classer uniquement des voitures et des piétons, elle ne sera pas en mesure de gérer une situation où l'obstacle sur la trajectoire du véhicule est une bicyclette. Cela ne pose généralement pas de problème pour la circulation routière, où le trafic est structuré et où les obstacles que l'on peut trouver dans l’environnement de circulation sont de nature limitée ; sur une autoroute, on ne devrait rencontrer que des véhicules tels que des voitures, des motos, des bus ou des camions, de sorte que l’intelligence artificielle n'a besoin que de savoir comment gérer d’autres types d’obstacles. En revanche, cela n’est pas le cas dans le contexte des milieux industriels, dans lesquels les obstacles peuvent être de natures très diverses. En outre, comme la quantité et la qualité des données nécessaires pour entraîner correctement un détecteur d'obstacles à intelligence artificielle sont immenses, ces données sont principalement obtenues à partir d'ensembles de données de circulation préalablement établies, ce qui implique que les données d'entraînement sont de facto limitées aux obstacles et aux situations contenus dans ces ensembles de données, qui, bien que diversifiés, ne couvrent pas toutes les situations possibles. Par conséquent, quand bien même l’intelligence artificielle a montré ses qualités pour gérer la circulation autonome dans le contexte des véhicules routier, on se heurte à des difficultés d’implémentation bloquantes pour des véhicules qui circulent dans des environnements moins standardisés et moins prévisibles, comme des complexes industriels ou logistiques, du fait de la nature diverse des obstacles et de la rareté des données d’entrainement disponibles. En outre, les réseaux de neurones artificiels, en raison de leur complexité, nécessitent une quantité énorme de ressources pour fonctionner en temps réel, car ils sont composés de myriades de neurones et de couches qui doivent être calculés à chaque fois qu'une entrée arrive. La parallélisation est donc un élément clé de l’intelligence artificielle, où des milliers de tâches doivent être exécutées simultanément afin que les détections puissent être générées à une fréquence suffisante pour naviguer en toute sécurité. Or, pour permettre cette parallélisation, des unités de traitement graphique (GPU) sont nécessaires, mais celle-ci sont trop complexes à intégrer et trop coûteuses pour pouvoir être utilisées à bord de véhicules plus basiques tels que des robots ou autres véhicules sans pilote destinés à la prise en charge de tâches de transport au sein d’environnement logistiques ou de complexes industriels. L’invention vise à résoudre ces problématiques. Elle a en particulier pour but de fournir une solution pour permettre à moindre coût une détection d’obstacles robuste qui puisse permettre la circulation autonome sûre de véhicules destinés à prendre en charge des tâches de transport au sein de complexes industriels. Pour atteindre cet objectif, l’invention concerne, selon un premier aspect, un procédé de gestion, par un dispositif informatique embarqué à bord d’un véhicule, des déplacements du véhicule dans un complexe industriel, ledit véhicule embarquant un appareil de détection d’obstacles et un appareil de localisation qui interagit avec un système de positionnement par satellites, le procédé comprenant les étapes de : déterminer, en utilisant ledit appareil de détection d’obstacles, des données caractérisant une grille d’occupation dudit complexe industriel dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles statiques sont identifiés ; déterminer, en utilisant ledit appareil de détection d’obstacles, des données caractérisant une première grille d’occupation d’un espace situé à proximité du véhicule dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles statiques ou mobiles sont identifiés ; associer ladite première grille d’occupation d’un espace situé à proximité du véhicule et ladite grille d’occupation dudit complexe industriel afin d’obtenir une deuxième grille d’occupation dudit espace dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés ; traiter ladite deuxième grille d’occupation dudit espace de sorte à obtenir des données caractérisant une troisième grille d’occupation dudit espace dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés ; effectuer un suivi des obstacles mobiles identifiés dans ladite troisième grille d’occupation dudit espace afin d’obtenir des données caractérisant une quatrième grille d’occupation dudit espace dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés ; et gérer lesdits déplacements du véhicule en fonction de ladite quatrième grille d’occupation dudit espace. Selon une variante, l’étape i) peut comprendre les étapes de : déterminer des données caractérisant un nuage de points filtré en fonction de données caractérisant un nuage de points originel générées par l’appareil de détection d’obstacles ; déterminer des données caractérisant plusieurs portions planes dudit nuage de points filtré sur la base de plusieurs valeurs de hauteur préétablies ; et agréger lesdites portions de sorte à obtenir des données caractérisant une partie de ladite grille d’occupation dudit complexe industriel. Selon une autre variante, ledit nuage de points filtré peut être déterminé en négligeant les points du nuage de points originel qui correspondent au sol dudit complexe industriel. Selon encore une autre variante, ledit nuage de points filtré peut être déterminé en négligeant au moins un point inconsistant du nuage de points originel. Selon encore une autre variante, l’étape i) peut comprendre une étape consistant à interagir avec l’appareil de localisation afin de déterminer des données caractérisant une localisation courante du véhicule. Selon encore une autre variante, l’étape i) peut comprendre une étape consistant à obtenir des données caractérisant une saisie relative à l’occupation d’au moins un emplacement dudit complexe industriel. Selon encore une autre variante, l’étape ii) peut comprendre les étapes de : obtenir des données caractérisant un nuage de points correspondant audit espace générées par ledit appareil de détection d’obstacles ; et annuler la composante de hauteur de chaque point dudit nuage de points correspondant audit espace. Selon encore une autre variante, l’étape iii) peut comprendre une étape consistant à déterminer une fraction de ladite grille d’occupation dudit complexe industriel qui correspond audit espace. Selon encore une autre variante, l’étape iv) peut comprendre les étapes de : appliquer un filtre moyenneur ; et réaliser un débruitage par morceaux ; et réaliser une détection de contours. Selon encore une autre variante, l’étape v) peut être réalisée en utilisant un filtre de Kalman sans parfum et une association de données utilisant la distance de Mahalanobis. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif de gestion des déplacements d’un véhicule dans un complexe industriel, le dispositif comprenant au moins une unité de traitement d’informations, comprenant au moins un processeur, et un support de stockage de données, qui sont configurés pour mettre en œuvre un procédé tel que décrit ci-dessus. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé tel que décrit ci-dessus lorsque ledit programme est exécuté par au moins un processeur. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un support utilisable dans un ordinateur sur lequel un programme tel que décrit ci-dessus est enregistré. Selon un cinquième aspect, l’invention concerne un véhicule comprenant un appareil de détection d’obstacles et un appareil de localisation interagissant avec un système de positionnement par satellites, ledit véhicule embarquant un dispositif tel que décrit ci-dessus. Selon une variante, ledit appareil de détection d’obstacles peut être un lidar. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, dans lesquels : FIG. 1 est une illustration schématique d’un véhicule selon l’invention ; FIG. 2 est un diagramme fonctionnel d’un dispositif selon l’invention ; et FIG. 3 est un organigramme des étapes d’un procédé selon l’invention. Description détaillée de l’invention La FIG. 1 illustre schématiquement un véhicule 1 selon l’invention. Celui-ci comprend un unique appareil de détection d’obstacles 2, qui consiste en un lidar agencé horizontalement de sorte à permettre une perception à 360° tout autour du véhicule, un appareil de localisation 3, qui interagit avec un système de positionnement par satellites, et un appareillage de guidage et de propulsion 4, qui permet de manière conventionnelle de déplacer et diriger le véhicule 1. De manière avantageuse, le véhicule 1 selon l’invention comprend en plus un dispositif 100 de gestion des déplacements d’un véhicule dans un complexe industriel au sens de la présente invention, tel que décrit ci-dessous, qui met en œuvre un procédé de gestion des déplacements d’un véhicule dans un complexe industriel au sens de la présente invention, tel que décrit plus bas. Lors de la mise en œuvre du procédé, le dispositif 100 selon l’invention détermine dans un premier temps, en utilisant son unique appareil de détection d’obstacles 2, une grille d’occupation de tout le complexe industriel qui identifie uniquement des emplacements libres et des emplacements occupés par des obstacles statiques. Ensuite, lors de déplacements ultérieurs du véhicule, le dispositif 100 selon l’invention détermine en temps réel une grille d’allocation de l’espace à proximité du véhicule, celui qui se trouve dans le champ de détection de l’appareil de détection d’obstacles 2 (e.g. 80 mètres tout autour du véhicule), dans laquelle des emplacements libres et des emplacements occupés par des obstacles statiques ou mobiles sont identifiés. Il associe ensuite cette grille d’occupation locale déterminée en temps réel et un fragment choisi de la grille d’occupation qui couvre tout le complexe industriel déterminée antérieurement pour établir une nouvelle grille d’occupation de l’espace à proximité du véhicule dans laquelle seulement les emplacements libres et les emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés. Cette nouvelle grille d’occupation est ensuite traitée au moyen de divers filtres et autres modules de débruitage afin d’affiner la détection des obstacles mobiles, puis un suivi est mis en œuvre pour éliminer d’éventuelles détections erronées. Le produit de ces étapes, qui consiste en une grille d’occupation définitive, est enfin utilisé pour contrôler les déplacements du véhicule 1 au moyen de son appareillage de guidage et de propulsion 4. Comme on le verra ci-dessous, c’est de cette manière que l’invention permet à moindre coût, du fait de l’utilisation d’un seul appareil de détection d’obstacles et sans recourir à l’intelligence artificielle, de gérer de manière autonome les déplacements d’un véhicule comme un robot destiné à la prise en charge de tâches de transport au sein d’un complexe industriel. Le dispositif 100 de gestion des déplacements d’un véhicule dans un complexe industriel selon l’invention est illustré sur la FIG. 2 . Il s’agit fondamentalement d’un appareil informatique qui comprend au moins une unité de traitement d’informations 101, comportant un ou plusieurs processeurs, un support de stockage de données 102, sur lequel est notamment enregistré un programme qui comprend des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention décrit plus loin, et une interface d’entrée et sortie 103 permettant la réception et l’émission de données. Préférentiellement, le dispositif 100 selon l’invention est hébergé sur un calculateur indépendant et il interagit par le biais de son interface d’entrée et sortie 103 et au moyen d’un réseau de communication filaire du véhicule (e.g. CAN, Ethernet) – matérialisé sur la FIG. 1 par les flèches à double sens – avec le l’appareil de détection d’obstacles 2, avec l’appareil de localisation 3 et avec l’appareillage de guidage et de propulsion 4. De ce fait, le dispositif 100 peut, notamment, déterminer une grille d’occupation en fonction de données générées par l’appareil de détection d’obstacles 2, obtenir des données de localisation générées par l’appareil de localisation 3 et gérer le guidage du véhicule 1. Selon l’invention, tous les éléments décrits ci-dessus contribuent pour permettre la mise en œuvre, à bord d’un véhicule automobile, d’un procédé de gestion du fonctionnement des déplacements du véhicule dans un complexe industriel, tel que décrit ci-dessous en lien avec la FIG. 3 . La FIG. 3 illustre au moyen d’un organigramme les étapes du procédé selon l’invention. Selon une première étape 301 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention détermine, en utilisant ledit appareil de détection d’obstacles 2, des données caractérisant une grille d’occupation dudit complexe industriel dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles statiques sont identifiés. Préférentiellement, cette première étape 201 du procédé est mise en œuvre une seule fois au cours d’une phase préliminaire à l’utilisation opérationnelle du véhicule 1. Au cours de cette phase, le véhicule 1 parcourt tout le complexe industriel dans le but de déterminer uniquement les emplacements qui sont occupés par des obstacles statiques. A partir de cette grille d’occupation du complexe industriel, dite globale, le dispositif 100 selon l’invention va ainsi pouvoir établir une zone de circulation dans laquelle le véhicule 1 peut se déplacer sans entrer en collision avec les obstacles statiques qui sont implantés au sein du complexe industriel. Et pour déterminer cette grille d’occupation globale, le véhicule 1 va effectuer une succession de déplacements au cours desquels il va réaliser la succession d’étapes qui est décrite ci-dessous. Premièrement, le dispositif 100 selon l’invention va lors de chacun de ces déplacements acquérir des données générées par l’appareil de détection d’obstacles 2. Plus précisément, il va dans un premier temps acquérir des données caractérisant un nuage de points dit « originel » qui sont générées par l’appareil de détection d’obstacles 2. En effet, un lidar génère de manière conventionnelle des nuages de points où chaque point correspond à un impact du laser sur un obstacle. Ensuite, le dispositif 100 selon l’invention va filtrer le nuage de points originel pour en retirer tous les points qui correspondent au sol du complexe industriel, en obtenant ainsi un nuage de points dit « filtré ». Puis, compte tenu du fait que le nuage de points filtré ainsi obtenu est en trois dimensions, dont le traitement s’avèrerait bien trop lourd, le dispositif 100 selon l’invention va s’attacher à transformer ces données tridimensionnelles en une grille d’occupation, par définition bidimensionnelle. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention détermine des données caractérisant plusieurs portions planes dudit nuage de points filtré sur la base de plusieurs valeurs de hauteur préétablies. Autrement dit, il réalise le découpage du nuage de points filtré en plusieurs portion horizontales situées à plusieurs hauteurs entre le sol et la hauteur à laquelle est agencé l’appareil de détection d’obstacles 2 qui, superposées les unes aux autres, forment le nuage de points. Chacune de ces portions est donc de hauteur infinitésimale, formant ainsi une grille d’occupation, de facto en deux dimensions, chaque portion formant une telle grille d’occupation pour une hauteur particulière de détection. Ensuite, le dispositif 100 selon l’invention procède en agrégeant, en empilant en quelque sorte, toutes les portions les unes sur les autres pour obtenir une grille d’occupation de la zone du complexe industriel dans laquelle le véhicule 1 se trouve à cet instant. C’est ainsi que le dispositif 100 selon l’invention obtient finalement des données caractérisant une partie de la grille d’occupation du complexe industriel, dans laquelle des emplacements libres et des emplacements occupés par des obstacles statiques, quelle que soit leur hauteur sont identifiés. Ensuite, au fil des déplacements du véhicule 1, ces parties de la grille d’occupation du complexe industriel ainsi établies doivent être assemblées afin d’établir la grille d’occupation globale. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention ne procède pas par accumulation, car l'ajout de chaque point reçu entraînerait l'apparition d'éléments dynamiques, tels que des véhicules qui passent ou des erreurs isolées, dans la grille. C'est pourquoi il met en œuvre une méthodologie de localisation et numérisation simultanées (en anglais « Simultaneous Localization and Mapping », ou SLAM), qui compare la cohérence des lectures ultérieures de l’appareil de détection d’obstacles 2 pour n'ajouter que les éléments qui sont cohérents dans le temps, c'est-à-dire qui n'ont pas bougé. Ainsi, un ou plusieurs points du nuage de points filtrés jugés inconsistants (qui correspondent à des impacts qui ne sont pas statiques) peuvent à ce stade être négligés (i.e. retirés). Puis, pour savoir où ajouter les parties de la grille d’occupation du complexe industriel, le dispositif 100 selon l’invention interagit avec l’appareil de localisation 3 pour déterminer des données caractérisant une localisation courante du véhicule. Ainsi, en procédant en séquence, le dispositif 100 selon l’invention va progressivement établir la grille d’occupation du complexe industriel dans laquelle des emplacements libres et des emplacements occupés par des obstacles statiques sont identifiées. Et c’est à partir de cette grille d’occupation du complexe industriel qu’il peut établir une zone de circulation dans laquelle le véhicule 1 peut se déplacer sans entrer en collision avec un obstacle statique. Ensuite, selon une variante avantageuse, le dispositif 100 selon l’invention obtient au cours de cette première étape 201 du procédé des données caractérisant une saisie relative à l’occupation d’au moins un emplacement du complexe industriel, qu’il utilise pour éventuellement modifier la grille d’occupation du complexe industriel déterminée de la manière expliquée ci-dessus. En effet, on peut trouver dans un complexe industriel des emplacements qui ne sont libres que temporairement, par exemple dans une usine d’assemblage automobile disposant d’un parking pour stocker des véhicules avant leur transport. Par conséquent, au moment de la génération de la grille d’occupation, les emplacements de stationnement libres sont considérés comme des espaces libres, mais ils peuvent tout à fait être occupés plus tard, par exemple par un nouveau véhicule produit. Or, comme ce véhicule n’était pas présent au moment du passage du véhicule 1 a cet emplacement, l’emplacement correspondant au lieu de stationnement du véhicule produit n'a pas été considéré comme un obstacle statique. Pour éviter ce problème, un opérateur peut saisir manuellement sur un système distant l’occupation de certains emplacements du complexe industriel, et ce sont ces saisies qui sont obtenues à ce stade par le dispositif 100 selon l’invention pour affiner encore la grille d’occupation du complexe industriel afin de pouvoir prendre en compte de telles situations d’occupation sporadiques de certains emplacements du complexe. Selon une deuxième étape 202 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention détermine, en utilisant l’appareil de détection d’obstacles 2, des données caractérisant une première grille d’occupation d’un espace situé à proximité du véhicule dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles statiques ou mobiles sont identifiés. Et, au contraire de l’étape précédente, cette deuxième étape 202 du procédé est réalisée en temps réel durant chaque déplacement opérationnel du véhicule 1. Et pour mettre en œuvre cette deuxième étape 202, le dispositif 100 selon l’invention débute comme précédemment en obtenant tout d’abord des données caractérisant un nuage de points en trois dimensions correspondant audit espace qui sont générées par l’appareil de détection d’obstacles 2. Cependant, contrairement à l’étape précédente, aucun découpage de ce nuage de points en portions planes n’est réalisé. Au contraire, le nuage de points est ici directement aplati afin d’obtenir un nuage de points en deux dimensions, autrement dit une grille d’occupation. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention procède simplement en annulant la composante de hauteur de chaque point du nuage de points correspondant audit espace. C’est ainsi qu’il obtient la première grille d’occupation correspondant à l’espace à proximité du véhicule, celui qui se trouve à portée du champ de détection de l’appareil de détection d’obstacles 3 (environ 80 mètres). Ainsi, au terme de cette deuxième étape 202, le dispositif 100 possède la grille d’occupation globale dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles statiques sont identifié et une grille d’occupation de l’espace à proximité du véhicule 1, dite « locale », dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles statiques ou mobiles sont identifiés. Selon une troisième étape 303 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention associe la première grille d’occupation d’un espace situé à proximité du véhicule, celle obtenue au cours de l’étape précédente 202, et la grille d’occupation du complexe industriel, celle déterminée au cours de la première étape 201 du procédé, afin d’obtenir une deuxième grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés. Autrement dit, le dispositif 100 selon l’invention détermine à ce stade l’occupation de l’espace à proximité du véhicule 1 par des obstacles mobiles. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention procède de la manière décrite ci-dessous. La première grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule 1, celle déterminée au cours de l’étape précédente 202, identifie des emplacements qui sont à l’instant courant occupés par des obstacles, qu’ils soient statiques ou mobiles. Par conséquent, si l’on soustrait la grille d’occupation du complexe industriel, celle générée au cours de la première étape 201 du procédé, à cette première grille d’occupation, seuls demeurent les obstacles mobiles, ceux qui ne sont pas identifiés par la grille d’occupation du complexe industriel qui a été préalablement déterminée. Pour permettre une telle soustraction, le dispositif 100 selon l’invention doit dans un premier temps déterminer un fragment de la grille d’occupation du complexe industriel qui correspond à l’espace considéré. Ce fragment de la grille d’occupation globale doit être déterminé de telle sorte qu’il correspond à la portée, à la position et à l'angle actuels de première grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule 1, et ce, afin de pouvoir ensuite comparer les deux grilles, cellule par cellule. Pour permettre cela, le dispositif 100 selon l’invention a besoin de connaître la position et l'orientation du véhicule vis-à-vis de la grille d’occupation du complexe industriel. Il utilise pour cela l’appareil de localisation 3 afin de déterminer la localisation courante du véhicule. Ensuite, une fois qu’il a déterminé le fragment de grille d’occupation globale concerné, qui a la même taille que la première grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule, il peut alors procéder à la soustraction, et obtenir ainsi la deuxième grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule dans laquelle seuls les emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés. Ensuite, selon une quatrième étape 204 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention traite ladite deuxième grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule de sorte à obtenir des données caractérisant une troisième grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés. En effet, la deuxième grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule, celle déterminée au cours de l’étape précédente 203 n’est pas suffisante pour gérer directement les déplacements du véhicules 1 de manière sûre, car elle ne contient que des informations sur les emplacements entourant le véhicule qui sont occupés (ou libres). En outre, la mise en œuvre de l’étape précédente 203, notamment lorsqu’il s’agit de déterminer le fragment de la grille d’occupation correspondant à l’espace situé à proximité du véhicule 1, dépend fortement de la précision de la localisation, elle est sujette au bruit et aux erreurs ponctuelles lorsque le fragment de la grille d’occupation globale n’est pas parfaitement aligné avec la première grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule, celle déterminée au cours de la deuxième étape 202 du procédé. En outre, chaque cellule individuelle de la deuxième grille d’occupation ne dispose que des informations relatives à sa propre occupation, et non à son environnement ou sa relation avec des cellules adjacentes. Par conséquent, les obstacles ne sont pas segmentés entre eux, et il n'est donc pas possible d'identifier si des cellules adjacentes forment un obstacle unique, tel qu'une voiture. C’est pour ces raisons que le dispositif 100 selon l’invention réalise cette étape de traitement de la deuxième grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule qui a été obtenue au terme de l’étape précédente 203 du procédé, et ce, de sorte que des regroupements d’emplacements adjacents puissent éventuellement être fusionnés et que le bruit puisse être atténué. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention s’appuie à ce stade sur le fait qu’une grille d'occupation est en réalité une matrice, au même titre qu’une image binaire. Ainsi, les mêmes techniques que celles utilisées en traitement d’images peuvent être appliquées pour effectuer des regroupements, non pas de pixels, mais de cellules. Le dispositif 100 selon l’invention procède donc à ce stade en commençant par une première étape consistant à appliquer un filtre moyenneur, en déterminant préférentiellement des carrés de 10x10 autour d’une cellule considérée. Ensuite, il effectue une étape consistant à réaliser un débruitage par morceaux afin que le bruit isolé soit effacé de la grille et que les obstacles occupants plusieurs cellules adjacentes de la grille soient plus faciles à identifier. Il procède enfin en effectuant une étape consistant à réaliser une détection de contours dans le but de trouver toutes les grappes de cellules occupées et de les segmenter ; les grappes résultantes sont les obstacles mobiles détectés. L'extraction des contours permet en outre d'obtenir non seulement la taille et le centre de chaque grappe (en cellules), mais aussi son orientation par rapport au véhicule 1. Enfin, toutes les grappes trouvées sont retransformées de cellules en mètres, en les multipliant par la taille fixe d’une cellule d’une grille d’occupation. Ainsi, au terme de cette quatrième étape 204, le dispositif 100 selon l’invention connait tous les obstacles mobiles se trouvant à proximité du véhicule 1 ainsi que leurs positions estimées par rapport au véhicule 1 en mètres. Il détient donc toutes les informations nécessaires pour pouvoir gérer les déplacements du véhicule 1 en toute sécurité. Néanmoins, selon une cinquième étape 205 du procédé, le dispositif 100 selon l’invention procède avantageusement en effectuant un suivi des obstacles mobiles identifiés dans ladite troisième grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule afin d’obtenir des données caractérisant une quatrième grille d’occupation de l’espace situé à proximité du véhicule dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés. Grâce à cette cinquième étape 205, le dispositif 100 selon l’invention améliore la robustesse et la cohérence des détections. Il améliore la robustesse en réduisant considérablement le nombre de faux positifs en ne prenant en compte que les obstacles qui ont été détectés dans plusieurs détections consécutives. En outre, il réduit également le nombre de faux négatifs en suivant les obstacles qui sont temporairement occultés ou qui n'ont pas été correctement détectés à un moment donné. Et il améliore la cohérence parce qu'il empêche les sauts brusques sporadiques et les détections imprécises en associant les nouvelles détections aux précédentes, ce qui lisse la sortie du détecteur d'obstacles. En outre, grâce à cette étape de suivi, le dispositif 100 selon l’invention est capable d'estimer la vitesse de chaque obstacle en comparant les détections et les images suivantes, de sorte que cette information est également prise en compte pour assurer le guidage du véhicule 1. Et pour mettre en œuvre ce suivi, le dispositif 100 selon l’invention utilise préférentiellement un filtre de Kalman sans parfum et une association de données utilisant la distance de Mahalanobis. Enfin, selon une sixième et ultime étape 206 du procédé, le dispositif 100 selon l’invention gère les déplacements du véhicule en utilisant la quatrième grille d’occupation, celle déterminée au cours de l’étape précédente 205 du procédé. En effet, sur la base de celle-ci et de la zone de circulation déterminée au cours de la première étape 201 du procédé à partir de la grille d’occupation du complexe industriel, le dispositif 100 selon l’invention peut à ce stade instruire l’appareillage de guidage et de propulsion 4 afin de gérer les déplacements du véhicule 1 sans risque que celui-ci entre en collision avec quelconque obstacle, statique ou mobile. Ainsi, grâce au procédé et au dispositif selon l’invention décrits ci-dessus, une solution est fournie pour permettre à moindre coût une détection d’obstacles robuste qui puisse permettre la circulation autonome sûre de véhicules destinés à prendre en charge des tâches de transport au sein de complexes industriels. Procédé de gestion, par un dispositif informatique (100) embarqué à bord d’un véhicule (1), des déplacements du véhicule dans un complexe industriel, ledit véhicule embarquant un appareil de détection d’obstacles et un appareil de localisation qui interagit avec un système de positionnement par satellites, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes de : déterminer, en utilisant ledit appareil de détection d’obstacles, des données caractérisant une grille d’occupation dudit complexe industriel dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles statiques sont identifiés ; déterminer, en utilisant ledit appareil de détection d’obstacles, des données caractérisant une première grille d’occupation d’un espace situé à proximité du véhicule dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles statiques ou mobiles sont identifiés ; associer ladite première grille d’occupation d’un espace situé à proximité du véhicule et ladite grille d’occupation dudit complexe industriel afin d’obtenir une deuxième grille d’occupation dudit espace dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés ; traiter ladite deuxième grille d’occupation dudit espace de sorte à obtenir des données caractérisant une troisième grille d’occupation dudit espace dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés ; effectuer un suivi des obstacles mobiles identifiés dans ladite troisième grille d’occupation dudit espace afin d’obtenir des données caractérisant une quatrième grille d’occupation dudit espace dans laquelle des emplacements occupés par des obstacles mobiles sont identifiés ; et gérer lesdits déplacements du véhicule en fonction de ladite quatrième grille d’occupation dudit espace. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu e l’étape i) comprend les étapes de : déterminer des données caractérisant un nuage de points filtré en fonction de données caractérisant un nuage de points originel générées par l’appareil de détection d’obstacles ; déterminer des données caractérisant plusieurs portions planes dudit nuage de points filtré sur la base de plusieurs valeurs de hauteur préétablies ; et agréger lesdites portions de sorte à obtenir des données caractérisant une partie de ladite grille d’occupation dudit complexe industriel. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que ledit nuage de points filtré est déterminé en négligeant les points du nuage de points originel qui correspondent au sol dudit complexe industriel. Procédé selon l’une des revendications 2-3, caractérisé en ce que ledit nuage de points filtré est déterminé en négligeant au moins un point inconsistant du nuage de points originel. Procédé selon l’une des revendications 2-4, caractérisé en ce que l’étape i) comprend une étape consistant à interagir avec l’appareil de localisation afin de déterminer des données caractérisant une localisation courante du véhicule. Procédé selon l’une des revendications 2-5, caractérisé en ce que l’étape i) comprend une étape consistant à obtenir des données caractérisant une saisie relative à l’occupation d’au moins un emplacement dudit complexe industriel. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape ii) comprend les étapes de : obtenir des données caractérisant un nuage de points correspondant audit espace générées par ledit appareil de détection d’obstacles ; et annuler la composante de hauteur de chaque point dudit nuage de points correspondant audit espace. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape iii) comprend une étape consistant à déterminer une fraction de ladite grille d’occupation dudit complexe industriel qui correspond audit espace. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape iv) comprend les étapes de : appliquer un filtre moyenneur ; réaliser un débruitage par morceaux ; et réaliser une détection de contours. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape v) est réalisée en utilisant un filtre de Kalman sans parfum et une association de données utilisant la distance de Mahalanobis. Dispositif (100) de gestion des déplacements d’un véhicule dans un complexe industriel, caractérisé en ce que le dispositif comprend au moins une unité de traitement d’informations (101), comprenant au moins un processeur, et un support de stockage de données (102), qui sont configurés pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11 lorsque ledit programme est exécuté par au moins un processeur. Support utilisable dans un ordinateur, caractérisé en ce qu’ un programme selon la revendication 12 y est enregistré. Véhicule comprenant un appareil de détection d’obstacles et un appareil de localisation interagissant avec un système de positionnement par satellites, caractérisé en ce qu e ledit véhicule embarque un dispositif selon la revendication 11. Véhicule selon la revendication 14, caractérisé en ce que ledit appareil de détection d’obstacles est un lidar.