Brevet FR3157320A1 — publié le 20250627

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule autonome (10) circulant sur une première portion de route (1001) d’un environnement routier (1), dit système de positionnement sur route. En effet, le procédé comprend l’émission de premières données représentatives de premières positions géographiques du véhicule et la réception de deuxièmes données représentatives de paramètres associés à une deuxième portion de route (1002), les paramètres étant représentatifs d’une contribution d’au moins deux méthodes de détermination de position du véhicule sur route. La deuxième portion de route est déterminée en fonction des premières données et est située en aval de la première portion de route. Le système de positionnement sur route est contrôlé en fonction des deuxièmes données, le système de positionnement sur route étant configuré pour mettre en œuvre les au moins deux méthodes. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule sur une route La présente invention concerne les procédés et dispositifs de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule sur une route, notamment un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un système d’aide à la conduite embarqué dans un véhicule. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un véhicule embarquant un ou plusieurs systèmes d’aide à la conduite, notamment un véhicule autonome. Arrière-plan technologique La sécurité routière fait partie des enjeux importants de nos sociétés. Avec l’augmentation du nombre de véhicules circulant sur les réseaux routiers du monde entier, et ce quelle que soient les conditions de circulation, les risques d’accidents et d’incidents provoqués par les conditions de circulation n’ont jamais été aussi importants. Pour améliorer la sécurité routière, certains véhicules contemporains sont équipés de fonctions ou systèmes d’aide à la conduite, dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). Les systèmes ADAS mettent par exemple en œuvre des procédés basés sur la connaissance de l’environnement routier dans lequel le véhicule circule. La connaissance de cet environnement est par exemple obtenue à partir de données de cartographies de l’environnement reçues par exemple d’un dispositif distant de type serveur via un réseau de communication sans fil, au fur et à mesure du déplacement du véhicule. La connaissance de cet environnement est également obtenue à partir de données en provenance de capteurs embarqués dans le véhicule, par exemple à partir de caméras, de radars et/ou de lidars. Néanmoins, selon l’environnement du véhicule, certains de ces capteurs ou de méthodes de détermination de la position du véhicule dans son environnement, notamment sur une route, ne sont pas toutes aussi fiables. En effet, une caméra peut rencontrer des difficultés à lire les lignes d’une route lorsque le revêtement de la route est usé ou lorsque des conditions météorologiques rendent les revêtements illisibles, par exemple lorsqu’il neige. De même, un radar peut rencontrer des problèmes de fonctionnement affectant la précision de ses mesures, par exemple dans un milieu où sont présentes de nombreuses interférences électromagnétiques ou des échos dus à la présence d’obstacles notamment réfléchissant des ondes émises par le radar, ou dans des conditions météorologiques difficiles, par exemple en présence de brouillard. Ainsi, la performance des différents capteurs et des méthodes de détermination de position du véhicule sur route sont différentes suivant l’environnement routier dans lequel évolue le véhicule, ainsi la position déterminée d’un véhicule sur route est plus ou moins précise en fonction de la méthode utilisée et de l’environnement routier. Une détermination d’une position du véhicule imprécise peut entraîner des risques de dysfonctionnement d’un système embarqué d’aide à la conduite, appelé aussi ADAS, avec un risque sécuritaire pour le véhicule et ses passagers. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer le fonctionnement d’un système d’aide à la conduite d’un véhicule utilisant des données représentatives d’une localisation du véhicule sur route. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer le contrôle d’un véhicule autonome. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule autonome sur une route, dit système de positionnement sur route, le véhicule autonome circulant sur une première portion de route d’un environnement routier, le procédé comprenant les étapes suivantes : - émission de premières données représentatives de premières positions géographiques du véhicule autonome ; - réception de deuxièmes données représentatives de paramètres associés à une deuxième portion de route, les paramètres étant représentatifs d’une contribution d’au moins deux méthodes de détermination de position du véhicule sur route, la deuxième portion de route étant déterminée en fonction des premières données et située en aval de la première portion de route selon un sens de déplacement du véhicule autonome ; - contrôle du système de positionnement sur route en fonction des deuxièmes données, le système de positionnement sur route étant configuré pour mettre en œuvre les au moins deux méthodes. Selon une variante du procédé, les au moins deux méthodes appartiennent à un ensemble de méthodes comprenant : - une méthode de reconnaissance de lignes au sol ou de signalisation routière par une caméra et/ou un lidar ; - une méthode de positionnement par satellites associé à une cartographie ; et - une méthode de localisation et cartographie simultanée, dite SLAM. Selon encore une variante du procédé, les paramètres associés à la deuxième portion de route sont appris durant une phase d’apprentissage à partir de troisièmes données obtenues d’un ensemble de véhicules circulant sur la deuxième portion de route, les troisièmes données étant représentatives d’une efficience de chacune des au moins deux méthodes. Selon une autre variante du procédé, les paramètres associés à une deuxième portion de route sont reçus d’un dispositif distant relié en communication sans fil avec le véhicule autonome ou d’un dispositif de stockage embarqué dans le véhicule autonome. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend une étape de réception d’une deuxième position géographique de la prochaine portion de route, l’étape de contrôle étant mise en œuvre lorsqu’une troisième position géographique du véhicule autonome correspond à la deuxième position géographique. Selon encore une variante du procédé, la deuxième portion de route est déterminée à partir de données de cartographie de l’environnement routier. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule autonome sur une route, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule autonome, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un environnement routier 1 dans lequel évolue un véhicule autonome, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre schématiquement un dispositif configuré pour contrôler un système de détermination d’une position du véhicule autonome de la FIG. 1 sur une route, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle d’un système de détermination d’une position du véhicule autonome de la FIG. 1 sur une route, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule autonome sur une route vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, le contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule autonome sur une route, dit système de positionnement sur route, par exemple par un calculateur du véhicule autonome, le véhicule autonome circulant sur une première portion de route d’un environnement routier. En effet, le procédé comprend l’émission de premières données représentatives de premières positions géographiques du véhicule et la réception de deuxièmes données représentatives de paramètres associés à une deuxième portion de route, les paramètres étant représentatifs d’une contribution d’au moins deux méthodes de détermination de position du véhicule sur route. La deuxième portion de route est déterminée en fonction des premières données et est située en aval de la première portion de route. Le système de positionnement sur route est alors contrôlé en fonction des deuxièmes données, le système de positionnement sur route étant configuré pour mettre en œuvre les au moins deux méthodes. Ainsi, le système de positionnement sur route dispose de paramètres permettant d’améliorer sa performance en utilisant ces paramètres pour définir un poids ou une contribution attribué à chaque méthode de détermination de position du véhicule sur route. La précision de ce système est alors optimale lorsque le véhicule autonome circule sur la deuxième portion de route. La FIG. 1 illustre schématiquement un environnement routier 1 dans lequel évolue un véhicule autonome, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le véhicule autonome 10 correspond par exemple à un véhicule automobile évoluant dans un environnement routier 1 comprenant plusieurs routes comprenant chacune au moins une portion de route. Le véhicule autonome 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule autonome 10 correspond ainsi par exemple à un car, un bus, un camion, un véhicule utilitaire ou une motocyclette, c’est-à-dire à un véhicule de type véhicule terrestre motorisé. Le véhicule autonome 10 correspond par exemple à un véhicule circulant dans un mode autonome ou semi-autonome. Le véhicule circule par exemple selon un niveau d’autonomie supérieur ou égal à 2, selon l’échelle définie par l’agence fédérale américaine qui a établi 5 niveaux d’autonomie allant de 1 à 5, le niveau 0 correspondant à un véhicule n’ayant aucune autonomie, dont la conduite est sous la supervision totale du conducteur, le niveau 1 correspondant à un véhicule avec un niveau d’autonomie minimal, dont la conduite est sous la supervision du conducteur avec une assistance minimale d’un système ADAS, et le niveau 5 correspondant à un véhicule complètement autonome. Les 5 niveaux d’autonomie de la classification de l’agence fédérale chargée de la sécurité routière sont : - niveau 0 : aucune automatisation, le conducteur du véhicule contrôle totalement les fonctions principales du véhicule (moteur, accélérateur, direction, freins) ; - niveau 1 : assistance au conducteur, l’automatisation est active pour certaines fonctions du véhicule, le conducteur gardant un contrôle global sur la conduite du véhicule ; le régulateur de vitesse fait partie de ce niveau, comme d’autres aides telles que l’ABS (système antiblocage des roues) ou l’ESP (électro-stabilisateur programmé) ; - niveau 2 : automatisation de fonctions combinées, le contrôle d’au moins deux fonctions principales est combiné dans l’automatisation pour remplacer le conducteur dans certaines situations ; par exemple, le régulateur de vitesse adaptatif combiné avec le centrage sur la voie permet à un véhicule d’être classé niveau 2, tout comme l’aide au stationnement (de l’anglais « Park assist ») automatique ; - niveau 3 : conduite autonome limitée, le conducteur peut céder le contrôle complet du véhicule au système automatisé qui sera alors en charge des fonctions critiques de sécurité ; la conduite autonome ne peut cependant avoir lieu que dans certaines conditions environnementales et de trafic déterminées (uniquement sur autoroute par exemple) ; - niveau 4 : conduite autonome complète sous conditions, le véhicule est conçu pour assurer seul l’ensemble des fonctions critiques de sécurité sur un trajet complet ; le conducteur fournit une destination ou des consignes de navigation mais n’est pas tenu de se rendre disponible pour reprendre le contrôle du véhicule ; - niveau 5 : conduite complètement autonome sans l’aide de conducteur dans toutes les circonstances. Le véhicule autonome 10 embarque un ou plusieurs systèmes d’aide à la conduite, dit ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont configurés pour assister, voire remplacer, le conducteur du véhicule autonome 10 pour contrôler le véhicule autonome 10 sur son parcours. Le véhicule autonome 10 embarque par exemple à cet effet un ou plusieurs des systèmes ADAS suivant : - système de régulation adaptative de vitesse, dit ACC (de l’anglais « Adaptive Cruise Control »), - régulateur de vitesse prédictif, dit système P-ACC (de l’anglais « Predictive-Adaptative Cruise Control »), - système d’adaptation intelligente de la vitesse, dit système ISA (de l’anglais « Intelligent Speed Adaptation »), - système d’adaptation de la vitesse en virage, dit système CSA (de l’anglais « Curve Speed Assist »), - système de contrôle électronique de stabilité, dit système ESC (de l’anglais « Electronic Stability Control » ou en français « Contrôle électronique de la stabilité »), DSC (de l’anglais « Dynamic Stability Control » ou en français « Contrôle dynamique de la stabilité ») ou encore ESP (de l’anglais « Electronic Stability Program » ou en français « Programme électronique de la stabilité »), - système d’aide au maintien dans la file de circulation du véhicule, dit système LKA (de l’anglais « Lane-Keeping Assist » ou en français « Assistant de maintien dans la file ») ou LPA (de l’anglais « Lane Positioning Assist » ou en français « Assistant de positionnement dans la file »), - système de changement semi-automatique de voie de circulation, dit système SALC (de l’anglais « Semi Automatic Lane Change »), et/ou - système de détection d’objet, dit système ODS (de l’anglais « Objet Detection System). Les exemples de systèmes ADAS de la liste ci-dessus sont fournis à titre illustratif et ne sont pas limitatifs, cette liste n’étant pas exhaustive. Les systèmes ADAS embarqués dans le véhicule autonome 10 sont par exemple alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués, tels que par exemple des radars, LIDARs et/ou caméras, et/ou de données reçues d’une infrastructure de communication. Selon un exemple particulier de réalisation, le véhicule autonome 10 embarque un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 120 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 120 correspond par exemple à un serveur du « cloud » 100 (ou « nuage » en français). L’infrastructure de communication sans fil comprend par exemple un ensemble de dispositifs de communication 110 de type antenne de réseau cellulaire de type LTE 4G ou 5G ou de type UBR (Unité Bord de Route). Le système de communication du véhicule autonome 10 comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule autonome 10, notamment un ou plusieurs calculateurs en charge de contrôler les systèmes ADAS du véhicule autonome 10. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule dans le contrôle du véhicule autonome 10. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le véhicule autonome 10 et le ou les dispositifs distants 120 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) LTE 4G ou 5G ; ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou IEEE 802.11ac. Le véhicule autonome 10 embarque également un récepteur d’un système de géolocalisation par satellite de type GPS (de l’anglais « Global Positioning System » ou en français « Système mondial de positionnement ») ou le système Galileo par exemple en communication avec un calculateur du système embarqué du véhicule autonome 10. Le système de géolocalisation par satellite est, par exemple, associé une cartographie. La cartographie comprend, par exemple, une carte routière dans laquelle sont localisées et référencées les routes constituant le réseau routier sur lequel circule le véhicule autonome 10. Cette carte routière comprend différents tronçons ou différentes portions de routes et des connexions entre ces différentes portions appelées intersections, ainsi que, par exemple, des informations topologiques, géométriques, de règlementations comme les limitations de vitesses ou les régimes de priorité et d’évènements. L’environnement routier 1 comprend par exemple une première portion de route 1001 sur laquelle circule le véhicule autonome 10 à un instant courant, la première portion de route 1001 menant à au moins une deuxième portion de route 1002, par exemple via une intersection ou la deuxième portion de route 1002 étant distincte de la première portion de route 1001 notamment à la suite d’un changement de type d’environnement routier, de conditions extérieures ou de type de route. Selon un premier exemple, la deuxième portion de route 1002 correspond à une route en agglomération tandis que la première portion de route 1001 correspond à une route en milieu rural. Selon un deuxième exemple la deuxième portion de route 1002 correspond à un tunnel tandis que la première portion de route 1001 correspond à une route dégagée. Selon un troisième exemple la deuxième portion de route 1002 correspond à une autoroute tandis que la première portion de route 1001 correspond à une route de campagne. Selon un quatrième exemple la deuxième portion de route 1002 correspond à une portion de route référencée dans une première catégorie particulière dans une cartographie tandis que la première portion de route 1001 correspond à une portion de route référencée dans une deuxième catégorie particulière dans cette cartographie. Le véhicule autonome 10 circulant sur la première portion de route 1001 peut ainsi emprunter la deuxième portion de route 1002 dans un instant temporel ultérieur proche, le véhicule autonome 10 se situant par exemple à une distance déterminée de la deuxième portion de route 1002, par exemple à 10m, 100m, 2km ou plus. Le véhicule autonome 10 embarque un système de détermination d’une position du véhicule autonome 10 sur une route, dit système de positionnement sur route. Ce système identifie par exemple la voie de circulation sur laquelle circule le véhicule autonome 10, notamment lorsque la route comprend plusieurs voies de circulation, ainsi que la position relative du véhicule autonome 10 dans cette voie de circulation. Par exemple, la position relative du véhicule autonome 10 est déterminée par rapport à un axe central de la voie de circulation, par rapport à la position d’au moins une limite de la voie de circulation, par exemple définie par une ou plusieurs lignes au sol, par une bordure ou par une limite de revêtement. Ainsi, le système de positionnement sur route est en mesure de déterminer la position relative du véhicule autonome 10 par rapport à la route et à une voie de circulation, cette position étant par exemple communiquée à des calculateurs des différents ADAS précédemment présentés. Cette position est notamment déterminée à l’aide de différents capteurs et de différentes méthodes, le système de positionnement sur route mettant en œuvre au moins deux méthodes appartenant à un ensemble de méthodes comprenant : - une méthode de reconnaissance de lignes au sol ou de signalisation routière par une caméra et/ou un lidar ; - une méthode de positionnement par satellites associé à une cartographie ; et - une méthode de localisation et cartographie simultanée, dite SLAM. Ces méthodes font notamment appel à différentes technologies telles que : - un GPS (de l’anglais « Gobal Positioning System ») qui utilise des signaux provenant de satellites en orbite autour de la Terre, la position du véhicule étant déterminée avec une précision relativement élevée. Cependant, dans des environnements urbains denses ou dans des zones où le signal GPS est obstrué, par exemple, sous des ponts ou à proximité de grands bâtiments, le GPS peut être moins fiable ; - un LiDAR (de l’anglais « Light Detection and Ranging ») qui utilise des capteurs émettant des faisceaux laser pour mesurer la distance entre le véhicule et les objets environnants. En analysant les réflexions des faisceaux, le système de positionnement du véhicule peut cartographier son environnement en trois dimensions et déterminer sa position en fonction de ces données. Les capteurs LiDAR peuvent aider à une localisation précise, même dans des environnements variés et changeants ; - une caméra installée sur le véhicule autonome 10, par exemple en haut de son pare-brise ou sur une calandre, utilisée pour la perception visuelle et pouvant être employée pour la localisation en identifiant et en repérant des caractéristiques de l'environnement. Un algorithme de vision par ordinateur permet d’analyser les images acquises par la caméra pour reconnaître des éléments spécifiques tels que les panneaux de signalisation, les lignes ou marquages au sol de la route, les feux de circulation, aidant ainsi à déterminer la position du véhicule ; - un capteurs inertiel ou de mouvement, mesurant l'accélération, la vitesse angulaire et parfois le magnétisme pour suivre les mouvements du véhicule autonome 10, pouvant estimer la position du véhicule en calculant ses déplacements et en corrélant ces données avec d'autres informations de localisation ; - une cartographie Haute Définition, correspondant à carte détaillée et précise de l’environnement routier 1 du véhicule autonome 10 dans laquelle il est localisé. Ces cartes contiennent des informations spécifiques sur les routes, les limites de vitesse ou les intersections, le système de positionnement sur route du véhicule autonome 10 utilisant cette carte pour comparer ce qu'il perçoit avec les données cartographiques et déterminer la position du véhicule autonome 10 sur la route. Les différentes données de localisation obtenues à partir des différentes technologies sont par exemple fusionnées afin d’améliorer la précision de la position déterminée par le système de positionnement sur route. Ce système utilise par exemple une technique appelée fusion de capteurs, où les données provenant de plusieurs capteurs (GPS, LiDAR, caméras, capteurs inertiel, etc.) sont combinées et analysées par des algorithmes pour estimer et améliorer la précision de la position du véhicule. En combinant ces différentes méthodes et en utilisant des algorithmes sophistiqués de traitement des données, les véhicules autonomes sont capables de déterminer leur position avec une précision et une fiabilité élevées, ce qui est essentiel pour une conduite autonome sûre et efficace. Il est à noter que les différentes technologies ou méthodes mises en œuvre par le système de positionnement sur route du véhicule autonome 10 sont plus ou moins performantes en fonction de l’environnement routier dans lequel se déplace le véhicule autonome 10. Ainsi, une première méthode de détermination de position du véhicule sur route est plus performante qu’une deuxième méthode de détermination de position du véhicule sur route dans un premier environnement routier, tandis que la deuxième méthode de position du véhicule sur route est plus performante que la première méthode de position du véhicule sur route dans un deuxième environnement routier. Ainsi, des paramètres sont associés aux différentes méthodes, ces paramètres permettant d’attribuer un poids ou une contribution de chacune des méthodes de détermination de position du véhicule autonome 10 sur route afin de favoriser, par exemple, la méthode la plus précise ou la méthode la plus rapide. Un processus de contrôle d’un système de détermination d’une position du véhicule autonome 10 sur une route, dit système de positionnement sur route, est mis en œuvre, par exemple, par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le véhicule autonome 10. Dans une première opération, des premières données représentatives de premières positions géographiques du véhicule autonome 10 sont émises, par exemple à destination d’un dispositif distant 120 ou à destination d’un calculateur embarqué dans le véhicule autonome 10. Ces positions géographiques correspondent, par exemple, à la position courante du véhicule autonome 10 se déplaçant sur la première portion de route 1001 et à une position géographique antérieure du véhicule autonome 10. A partir de ces deux positions il est alors possible de déterminer la position géographique courante du véhicule autonome 10 et son sens de déplacement. Le dispositif distant 120 ou le calculateur détermine alors une deuxième portion de route 1002 en fonction des premières données. La deuxième portion de route 1002 est notamment située en aval de la première portion de route 1001 selon un sens de déplacement du véhicule autonome 10. Les premières données permettent par exemple de localiser le véhicule autonome 10 sur une carte et d’identifier la première portion de route 1001 sur laquelle il circule. En fonction des précédentes positions géographiques du véhicule autonome 10, un sens de déplacement sur cette première portion de route 1001 est alors déterminé. Au moins une deuxième portion de route 1002 est alors identifiée comme étant une portion de route qu’empruntera fort probablement le véhicule autonome 10, par exemple dans un durée ou à une distance du véhicule autonome 10 déterminée. Ainsi, suivant cet exemple, la deuxième portion de route 1002 est déterminée à partir de données de cartographie de l’environnement routier 1. Selon une variante, la deuxième portion de route 1002 n’est pas déterminée à partir d’une cartographie mais à partir d’une base de données ou de tables de correspondance, une deuxième portion de route 1002 étant associée à la première portion de route 1001 et au sens de déplacement du véhicule autonome 10. Dans une deuxième opération, des deuxièmes données représentatives de paramètres associés à la deuxième portion de route 1002 sont reçues. Les paramètres sont représentatifs d’une contribution d’au moins deux méthodes de détermination de position du véhicule sur route, c’est-à-dire de poids ou contributions respectives de différentes méthodes de détermination de la position du véhicule autonome 10 sur la route ou sur la voie de circulation. Ces paramètres sont par exemple associés à une cartographie comprenant la deuxième portion de route 1002 et sont reçus, par exemple via une liaison sans fil depuis le dispositif distant 120 via l’infrastructure de communication sans fil et le système de communication sans fil du véhicule autonome 10. Ces données sont par exemple reçues selon un mode de communication V2X (de l’anglais « Vehicle-to-Everything » ou en français « Véhicule vers tout »), par exemple selon un mode I2V (de l’anglais « Infrastructure-to-Vehicle » ou en français « Infrastructure vers véhicule »). Selon un autre exemple de réalisation particulier, les paramètres associés à une deuxième portion de route 1002 sont reçus d’un dispositif de stockage embarqué dans le véhicule autonome 10, une cartographie ayant par exemple été téléchargée dans ce dispositif de stockage embarqué, par exemple téléchargée à un moment antérieur au démarrage du véhicule autonome 10 via une liaison sans fil telle que précédemment décrite. Selon un mode de réalisation particulier, les paramètres associés à la deuxième portion de route 1002 et intégrés à la cartographie ou à une base de données sont appris durant une phase d’apprentissage à partir de troisièmes données obtenues d’un ensemble de véhicules circulant sur la deuxième portion de route 1002, les troisièmes données étant représentatives d’une efficience de chacune des au moins deux méthodes. En d’autres termes, les véhicules de l’ensemble de véhicules ont contribué à un plan d’expérience en circulant sur la deuxième portion de route 1002. Durant ces phases de circulation des véhicules, ces phases de circulation étant associées à une phase d’apprentissage de paramètres optimaux, la performance des différentes méthodes de détermination de la position de chaque véhicule sur route a été suivie. C’est-à-dire qu’un indice de performance, associé à la fiabilité et/ou la vitesse de détermination de la position du véhicule sur route a par exemple été attribué aux différentes méthodes de détermination de position de véhicule sur route. Des paramètres ont alors été déterminés à partir de ces indices de performance de manière à favoriser les méthodes les plus performantes ou efficientes. Ainsi, ces paramètres définissent le poids attribué à chacune des méthodes de détermination de la position d’un véhicule sur route associé à la deuxième portion de route 1002 de manière à prendre davantage en considération les méthodes les plus performantes sur cette portion de route 1002. Ainsi, les paramètres reçus par le calculateur du système de positionnement sur route permettent de définir la contribution de chacune des méthodes mises en œuvre par ce système pour déterminer la position du véhicule autonome 10 sur la deuxième portion de route 1002, améliorant ainsi la performance de ce système. Optionnellement, dans une troisième opération, une deuxième position géographique de la prochaine portion de route 1002 est reçue. Elle correspond par exemple à la position géographique du point de passage du premier véhicule de la première portion de route 1001 à la deuxième portion de route 1002 si ces deux portions de route 1001, 1002 sont adjacentes ou consécutives. Selon une variante, la deuxième position géographique correspond à une position en amont de la deuxième portion de route 1002 correspondant à la position à laquelle le calculateur intègre les paramètres reçus, le système de positionnement sur route ayant par exemple un délai de mise à jour. Dans une quatrième opération, le système de positionnement sur route est contrôlé en fonction des deuxièmes données, c’est-à-dire en fonction des paramètres reçus. Ainsi, le calculateur en charge du processus prend en considération les paramètres reçus qu’il applique pour la détermination de la position du véhicule autonome 10 sur route. Ces paramètres permettent ainsi d’améliorer la performance du système de positionnement sur route, favorisant une ou plusieurs méthodes de détermination de la position du véhicule autonome 10 sur route qualifiées précédemment comme efficientes. Selon un exemple de réalisation particulier, la quatrième opération est mise en œuvre lorsqu’une troisième position géographique du véhicule autonome 10 correspond à la deuxième position géographique. La correspondance de ces deux positions géographiques est par exemple déterminée lorsque la distance séparant la deuxième position géographique de la troisième position géographique est inférieure à une distance seuil, par exemple 1m, 10m ou 100m. Selon un autre exemple de réalisation particulier, la quatrième opération est mise en œuvre lorsqu’une durée est écoulée depuis la réception des deuxièmes données. Cette durée est par exemple déterminée à partir d’une vitesse du véhicule et d’une distance séparant la première position géographique de la deuxième position géographique. Selon encore un exemple de réalisation particulier, la quatrième opération est mise en œuvre dès réception des deuxièmes données, par exemple si le véhicule autonome 10 est à une distance de la deuxième portion de route 1002 inférieure à la distance seuil au moment de la réception des deuxièmes données, ou si les portions de route correspondent à de très petites portions de routes régulièrement réparties géographiquement, par exemple si chaque portion de route a une longueur comprise entre 10m et 1km et que la route sur laquelle circule le véhicule autonome 10 comprend des portions de routes jointives. Ainsi, le processus précédemment décrit permet d’améliorer la performance d’un système de positionnement sur route embarqué dans le véhicule autonome 10, des systèmes d’aide à la conduite embarqués dans ce véhicule autonome reçoivent alors des données d’entrée fiables et précises. L’efficience de ces ADAS est alors garantie, améliorant ainsi la sécurité des occupants du véhicule autonome 10. La FIG. 2 illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour contrôler un système de détermination d’une position d’un véhicule autonome sur une route, par exemple le véhicule autonome 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 2 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule autonome 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la FIG. 1 et/ou des étapes du procédé 3 décrit en regard de la FIG. 3 . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du processus de la FIG. 1 et/ou le procédé 3 de la FIG. 3 et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 21. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 2 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », d’autres nœuds du réseau ad hoc. Les éléments d’interface du bloc 22 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Des données sont par exemples chargées vers le dispositif 2 via l’interface du bloc 22 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11, un réseau ITS G5 basé sur IEEE 802.11p ou un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou 5G) basé sur la norme LTE (de l’anglais Long Term Evolution) définie par le consortium 3GPP notamment un réseau LTE-V2X. Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, tactile ou non, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques (système de projection) via des interfaces de sortie respectives. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé 3 de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule autonome sur une route, par exemple du véhicule autonome 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule autonome 10 ou par le dispositif 2 de la FIG. 2 . Dans une première étape 31, des premières données représentatives de premières positions géographiques du véhicule autonome 10 sont émises. Dans une deuxième étape 32, des deuxièmes données représentatives de paramètres associés à une deuxième portion de route 1002 sont reçues. Les paramètres sont représentatifs d’une contribution d’au moins deux méthodes de détermination de position du véhicule sur route. La deuxième portion de route 1002 est déterminée en fonction des premières données et située en aval de la première portion de route 1001 selon un sens de déplacement du véhicule autonome 10. Dans une troisième étape 33, le système de positionnement sur route est contrôlé en fonction des deuxièmes données, le système de positionnement sur route étant configuré pour mettre en œuvre les au moins deux méthodes. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la FIG. 1 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 3 . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de contrôle d’un système d’aide à la conduite embarqué dans un véhicule utilisant des données de localisation du véhicule sur une route qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule autonome, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 2 de la FIG. 2 . Procédé de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule autonome (10) sur une route, dit système de positionnement sur route, ledit véhicule autonome (10) circulant sur une première portion de route (1001) d’un environnement routier (1), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - émission (31) de premières données représentatives de premières positions géographiques du véhicule autonome (10) ; - réception (32) de deuxièmes données représentatives de paramètres associés à une deuxième portion de route (1002), lesdits paramètres étant représentatifs d’une contribution d’au moins deux méthodes de détermination de position du véhicule sur route, ladite deuxième portion de route (1002) étant déterminée en fonction desdites premières données et située en aval de la première portion de route (1001) selon un sens de déplacement du véhicule autonome (10) ; - contrôle (33) du système de positionnement sur route en fonction desdites deuxièmes données, ledit système de positionnement sur route étant configuré pour mettre en œuvre lesdites au moins deux méthodes. Procédé selon la revendication 1, pour lequel lesdites au moins deux méthodes appartiennent à un ensemble de méthodes comprenant : - une méthode de reconnaissance de lignes au sol ou de signalisation routière par une caméra et/ou un lidar ; - une méthode de positionnement par satellites associé à une cartographie ; et - une méthode de localisation et cartographie simultanée, dite SLAM. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel lesdits paramètres associés à la deuxième portion de route (1002) sont appris durant une phase d’apprentissage à partir de troisièmes données obtenues d’un ensemble de véhicules circulant sur la deuxième portion de route (1002), lesdites troisièmes données étant représentatives d’une efficience de chacune des au moins deux méthodes. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel lesdits paramètres associés à une deuxième portion de route (1002) sont reçus d’un dispositif distant (120) relié en communication sans fil avec le véhicule autonome (10) ou d’un dispositif de stockage embarqué dans le véhicule autonome (10). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant une étape de réception d’une deuxième position géographique de ladite prochaine portion de route (1002), l’étape de contrôle (33) étant mise en œuvre lorsqu’une troisième position géographique du véhicule autonome (10) correspond à ladite deuxième position géographique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ladite deuxième portion de route (1002) est déterminée à partir de données de cartographie dudit environnement routier (1). Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (2) de contrôle d’un système de détermination d’une position d’un véhicule sur une route, ledit dispositif (2) comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule autonome (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.