Brevet FR3162532A1 — publié le 20251128

L’invention concerne un système (10) et un procédé de détection en temps réel de risques de collision pour un robot (100) autonome et notamment un robot logistique. L’environnement entourant le robot (100) est scanné et numérisé de façon à identifier les obstacles et leur position relative par rapport au robot (100). Au moins une zone de collision (51) qui s’étend à 360° autour du robot (100) est définie pour assurer la sécurité du robot. Le risque de collision est évalué en fonction au moins de la zone de collision (51), des paramètres de déplacement du robot, et de la position relative du ou des obstacles. L’allure de déplacement du robot est ensuite régulée en fonction de l’évaluation du risque de collision. L’invention concerne aussi un robot logistique comprenant le système de détection (10). Figure pour l’abrégé : Fig.1] Robot, système et procédé de détection de risques de collision L'invention concerne un système et un procédé de détection de risques de collision d’un robot et notamment un robot logistique. On connaît de nombreux robots mobiles qui la plupart du temps sont conçus pour suivre une personne, se déplacer de façon complètement autonome ou encore être téléopérés par des opérateurs de surveillance et de sécurité. Le plus souvent, ces robots comprennent un ou plusieurs moteurs électriques, alimentés par des batteries, leur permettant d’effectuer ces déplacements. De manière générale, les consignes de vitesse linéaire (accélérateur, frein) et de vitesse angulaire (volant) sont données soit par l’opérateur de surveillance et de sécurité, soit par des algorithmes de haut niveau. L’intégration progressive des robots autonomes dans des environnements complexes tels que des environnements urbains ou des sites industriels pose des problématiques de collisions avec des obstacles fixes, par exemple, du mobilier urbain mais aussi des obstacles mobiles tels que les piétons, cyclistes, trottinettes, véhicules automobiles etc. Plus largement, l’interaction d’un robot avec un tel environnement pose des questions quant à la détection des obstacles, leur reconnaissance mais aussi la prévention des collisions avec ces obstacles. De prime abord, une intégration réussie de ces robots dans nos environnements quotidiens constitue un enjeu pour le développement de ces technologies. Dans cet objectif, il convient d’assurer la sécurité des usagers de ces environnements mais aussi l’intégrité du robot autonome au cours de ces tâches. En effet, de manière sous-jacente, l’intégration réussie de ces robots conditionne également l’acceptabilité de la société que ce soit d’un point de vue juridique et notamment vis-à-vis des assurances, mais aussi d’un point de vue des mœurs de chacun d’entre nous. Ainsi, en cas de défaillance du système de sécurité du robot, pour une raison quelconque, des situations dangereuses peuvent survenir et créer des accidents dont les dommages matériels et humains peuvent être importants. L’invention vise à pallier tout ou partie de ces inconvénients. L’invention vise à fournir une solution technique pour réduire le risque de collision entre un robot autonome et des obstacles qui évoluent libre dans le même environnement que le robot. A ces fins, un mode de réalisation de l’invention concerne un système de détection de risques de collision d’un robot notamment un robot logistique qui comporte des moyens de déplacement comprenant notamment des roues, un volant de direction, des moyens de freinage, et un moteur configuré pour entrainer les roues en rotation dans une direction de déplacement, le système de détection comprenant : un module de perception de l’environnement configuré, d’une part, pour détecter, dans l’environnement autour du robot, des obstacles tels que du mobilier urbain, un trou, un piéton, un cycliste, trottinette, un véhicule etc., et d’autre part, pour modéliser ; à chaque instant t, la position des obstacles par des coordonnées de position (X, Y) dans un modèle numérique 2D ou 3D construit par rapport au robot, un module de sécurité qui est configuré pour définir, à chaque instant t, au moins une zone de collision qui s’étend à 360° autour du robot, la zone de collision étant définie dans le modèle numérique 2D ou 3D, un module de régulation du robot qui est configuré pour réguler l’allure de déplacement du robot, à chaque instant t, en déterminant une consigne de vitesse, de freinage ou d’arrêt du robot, une unité de calcul configurée pour évaluer, à chaque instant t, le risque de collision entre le robot et les obstacles perçus, ledit risque étant évalué par comparaison de la position (X, Y) des obstacles perçus dans l’environnement du robot au moins par rapport à la zone de collision, lorsque les obstacles perçus se trouvent dans la zone de collision, l’unité de calcul est configurée pour transmettre, à chaque instant t, au module de régulation une commande de modification d’un ou de plusieurs consignes de déplacement du robot tels que la vitesse linéaire, la vitesse angulaire, le freinage, ou l’arrêt du robot. Le système de détection tel que revendiqué permet de modéliser, en temps réel, l’environnement du robot et d’identifier les obstacles qui se trouvent dans l’environnement immédiat du robot. Le robot et les obstacles pouvant être positionnés sur une grille d’occupation qui est construite par rapport au robot. D’une part, le système délimite un mur virtuel qui est revendiqué en tant que zone de collision entourant le robot, d’autre part, le système évalue le risque de collision en fonction de ce mur virtuel et non du robot lui-même. En réalisant l’évaluation du risque de collision en temps réel et à distance du robot, il est alors possible de modifier la consigne de vitesse en fonction de l’évaluation du risque avant que la collision ne puisse intervenir. [Module de sécurité] Dans des modes de réalisation, le module de sécurité peut être configuré pour définir une zone de précaution qui s’étend à 360° autour de la zone de collision dans ledit modèle numérique, la zone de précaution étant une extension de la zone de collision et l’unité de calcul est configurée pour déterminer la position (X, Y) des obstacles par rapport à la zone de précaution, lorsque des obstacles sont perçus dans la zone de précaution, l’unité de calcul est configurée pour transmettre au module de régulation une commande de freinage ou de réduction de la consigne de vitesse du robot. La zone de précaution fournit en quelques sortes un bouclier virtuel qui permet de réduire la vitesse du robot avant que l’obstacle n’atteigne la zone de collision. Le comportement du robot devient alors plus fluide, les freinages d’urgence sont ainsi limités et peuvent être anticipés par le système de détection. Dans des modes de réalisation, la zone de collision et la zone de précaution peuvent être décentrées vers l’avant du robot ou dans le sens de déplacement du robot, de sorte, que leur surface soit plus grande dans l’orientation de déplacement du robot. Ceci permet de concentrer la vigilance du système dans le sens de déplacement du robot. Dans des modes de réalisation, la zone de collision et la zone de précaution peuvent être définies, dans le modèle numérique, par une emprise au sol qui s’étend autour de l’emprise au sol du robot. Dans des modes de réalisation, les dimensions de la zone de collision et de la zone de précaution peuvent être définies, à un instant t, au moins par rapport à la vitesse du robot et à la masse du robot à l’instant t, la masse du robot pouvant notamment inclure une charge utile. Les dimensions de la zone de collision et de la zone de précaution peuvent définir respectivement la distance d’arrêt du robot et la distance de freinage du robot. Dès lors, l’ajustement des dimensions de ces zones en fonction des paramètres de déplacement (vitesse), mais aussi des capacités de freinage intrinsèques du robot ou encore de la masse du robot à chaque instant t, permet de conserver une fiabilité du système quelle que soit la situation dans laquelle évolue du robot en termes de déplacement, de charges ou d’encombrement de l’environnement. Dans des modes de réalisation, le module de sécurité peut être configuré pour déformer la zone de collision et la zone de précaution lorsque le robot se déplace selon une trajectoire courbe. La trajectoire courbe peut être déterminée au moins selon une vitesse angulaire du robot, lesdites zones sont alors déformées, de manière transitoire, en fonction de la trajectoire courbe du robot. La future trajectoire que va suivre le robot étant connue du système, la forme de la zone de collision et de la zone de précaution peuvent être ajustées, en temps réel et de manière transitoire, afin d’affiner l’évaluation du risque de collision en fonction de la trajectoire réelle que prend le robot et non pas uniquement par rapport à la position des obstacles par rapport au robot. Ceci est décrit plus en détails ci-après. [Module de perception] Dans des modes de réalisation, le module de perception peut comprendre des organes d’odométrie configurés pour déterminer, à chaque instant t, la position du robot, la vitesse linéaire du robot et la vitesse angulaire du robot. En particulier, les organes d’odométrie peuvent comporter : une centrale inertielle intégrée au robot qui est configurée pour mesurer des accélérations linéaires et des vitesses angulaires du robot, et des capteurs de vitesse linéaire et des capteurs de vitesse angulaire du robot. Dans des modes de réalisation, le module de perception peut comprendre des capteurs de perception de l’environnement autour du robot, lesdits capteurs étant configurés pour collecter, à chaque instant t, des données de l’environnement et des obstacles qui se trouvent dans le modèle numérique 2D ou 3D de l’environnement autour du robot. Dans des modes de réalisation, le module de perception peut comporter : un ou des capteurs volumétriques configurés pour modéliser en 2D ou 3D l’environnement entourant le robot et pour mesurer les distances entre les obstacles détectés et le robot dans le modèle numérique, une ou des caméras qui sont configurées pour capter des images en couleur dans le domaine du visible, et un premier automate qui est configuré pour reconnaitre le ou les obstacles au sein des images et corrélées ces images avec les obstacles détectés dans le modèle numérique de manière à déterminer une position relative des obstacles par rapport au robot. Le couplage entre les données volumétriques et les données visuelles permet de reconnaitre les obstacles notamment à l’aide des données visuelles et ensuite d’estimer la distance réelle entre le ou les obstacles et le robot. Dans des modes de réalisation, le module de perception peut comprendre un automate de reconnaissance qui est configuré pour classer les obstacles par reconnaissance visuelle et estimer la position des obstacles à l’aides données des capteurs de perception, la position d’un obstacle étant définie par des coordonnées de position (X, Y) dans le modèle numérique 2D ou 3D. L’automate peut ainsi être configuré pour corréler le classement de l’obstacle et sa position (X, Y). Ceci peut être utile afin de déterminer le caractère fixe ou mobile de l’obstacle à chaque instant t. [Module de suivi des obstacles mobiles] Dans des modes de réalisation, le système de détection de risques de collision peut comporter un module de suivi des obstacles qui est configuré pour déterminer si un obstacle est fixe ou mobile, en particulier, le module de suivi compare le modèle numérique 2D ou 3D modélisé, à un instant t, avec des modèles numériques modélisés des instants t-n qui précèdent l’instant t, lorsque la position d’un obstacle évolue, indépendamment du déplacement du robot, entre au moins deux modèles numériques modélisés de manière successive, l’obstacle est considéré comme mobile. La détection des obstacles mobiles permet de renforcer la robustesse du système de détection en traitant de manière distincte un obstacle fixe et un obstacle mobile. Dans des modes de réalisation, le module de suivi peut comprendre une mémoire tampon qui stocke, au moins de manière temporaire, les modèles numériques modélisés à des instants t-n qui précèdent le modèle numérique modélisé à l’instant t. Dans des modes de réalisation, le modèle de suivi peut être configuré pour prédire le déplacement de chaque obstacle mobile selon une projection temporelle t+n, le modèle de suivi calcule, selon plusieurs pas de temps, des position (X, Y) t+n probables de chaque obstacle mobiles dans cette projection temporelle. En particulier, le module de suivi peut être configuré pour construire un vecteur prédictif de la trajectoire de l’obstacle mobile à des instants t+n, la trajectoire à des instants t+n étant estimée en fonction des positions précédentes de l’obstacle mobile dans les modèles numériques construits à l’instant t et aux instants t-n précédant l’instant t. En particulier, le vecteur prédictif peut être défini notamment par une suite d’un nombre déterminé de positions successives distantes les unes des autres selon une distance déterminée dans ledit modèle numérique, chaque position étant définie par des coordonnées (X, Y) t+n probables de l’obstacle qui sont estimées dans les prochains instant t+n. Afin de construire le vecteur prédictif, le module de suivi peut également prendre en compte la nature de l’obstacle mobile pour estimer le déplacement de l’obstacle mobile, par exemple, un cycliste ou un piéton. En effet, la détermination de la nature de l’obstacle mobile permet de mieux estimer sa vitesse de déplacement et par conséquent de construire un vecteur prédictif du déplacement de manière plus précise. [Estimation du risque] Dans des modes de réalisation, le système de détection de risques de collision peut comporter, au moins quatre paramètres d’évaluation du risque de collision : une vitesse linéaire du robot, une vitesse angulaire du robot, les coordonnées (X, Y) de la position d’un obstacle par rapport au moins à la zone de collision. La position de l’obstacle par rapport à la zone de précaution peut être également utilisée pour évaluer le risque de collision. Le cas échéant, les positions (X, Y) t+n probables des obstacles mobiles selon des projections temporelles peuvent également être prises en considération pour évaluer le risque de collision. De préférence, le système de détection peut comporter deux paramètres d’évaluation du risque de collision supplémentaires : la charge utile du robot et une distance de sécurité de dimensions déterminées qui permet de stopper le robot si un obstacle classifié comme un humain se trouve à une distance inférieure ou égale à la distance de sécurité. L’intégration de la charge utile permet dans le cas d’un robot logistique de recalculer la distance de freinage en fonction de l’évolution de la charge utile au cours de son déplacement, par exemple, d’un cycle de livraison. L’ajout de la distance de sécurité vise quant à elle à ne pas effrayer les passants en stoppant le robot à une distance prédéterminée. D’ailleurs, les dimensions de la distance de sécurité peuvent être supérieures à la zone de collision et/ou de précaution de sorte que le robot soit arrêté à une distance raisonnable des humains. Par exemple, la distance de sécurité peut ainsi être comprise entre 70 cm et 200 cm ou encore entre 80 cm et 150 cm. Les dimensions de la distance de sécurité peuvent être paramétrées par l’exploitant ou le fabriquant du robot en fonction de l’environnement dans lequel le robot est amené à évoluer. [Modèle numérique de l’environnement] Dans des modes de réalisation, le modèle numérique 2D ou 3D peut être décentré vers l’avant ou dans le sens de déplacement du robot. Il est ainsi possible de concentrer la vigilance du système de détection dans le sens de déplacement du robot. En outre, le modèle numérique 2D ou 3D peut être découpé selon des unités de surface dont les dimensions sont définies. Par exemple, le modèle numérique 2D ou 3D peut être découpé selon des unités de surface de forme carré qui comportent des dimensions de 5 cm de côté. En outre, le modèle numérique 2D ou 3D peut comprendre des dimensions au sol comprises entre 150 m2 et 300 m2, en particulier, les dimensions du modèle numérique 2D ou 3D peut être de 200 m2. [Unité de calcul] Dans des modes de réalisation, l’unité de calcul peut être embarquée dans le robot. Avantageusement, embarquer l’unité de calcul dans l’électronique du robot permet de pallier une rupture de connexion sans fil si l’unité de calcul était déportée à distance. Cela réduit donc les risques de collision et permet aussi de gagner du temps pour évaluer le risque de collision et transmettre des consignes de réduction de vitesse aux moyens de déplacement du robot. [Procédé de détection de risques de collision] Dans des modes de réalisation l’invention se rapporte aussi à un procédé de détection de risques de collision d’un robot notamment un robot logistique qui comporte des moyens de déplacement comprenant notamment des roues, un volant de direction, des moyens de freinage, et un moteur configuré pour entrainer les roues en rotation dans une direction de déplacement, le procédé comprenant à chaque instant t : La perception de l’environnement autour du robot et des obstacles qui se trouvent dans cet environnement tels que du mobilier urbain, un trou, un piéton, un cycliste, une trottinette, un véhicule etc., La modélisation de l’environnement autour du robot, la modélisation est réalisée en déterminant la position des obstacles par des coordonnées de position (X, Y) dans un modèle numérique 2D ou 3D de l’environnement construit par rapport au robot, la définition d’une zone de collision qui s’étend autour du robot, la zone de collision étant définie dans le modèle numérique et correspondant à un périmètre projeté à 360° autour du robot, l’évaluation des risques de collision au moins en fonction de la position des obstacles perçus par rapport au moins à la zone de collision, de la vitesse linéaire et de la vitesse angulaire du robot, la régulation de l’allure de déplacement du robot en déterminant une consigne de vitesse linéaire, de vitesse angulaire, de freinage ou d’arrêt du robot en fonction de l’évaluation des risques de collision, lorsqu’un obstacle est détecté sur la trajectoire du robot une commande de freinage ou de réduction de la consigne de vitesse est transmise aux moyens de déplacement, et lorsqu’un obstacle est détecté dans la zone de collision, une commande d’arrêt immédiat est transmise aux moyens de déplacement du robot. Le système de détection peut être en particulier conçu pour mettre en œuvre le procédé de détection de l’invention. Le procédé reprend d’ailleurs les caractéristiques du système tel que revendiqué, le procédé et le système de détection présentent de ce fait les mêmes avantages. [Mur et bouclier virtuels] Dans des modes de réalisation, le procédé de détection peut comporter, l’établissement d’une zone de précaution dans le modèle numérique, la zone de précaution étant une extension de la zone de collision et s’étendant à 360° autour de la zone de collision, lorsqu’un obstacle est détecté dans la zone de précaution, une commande de freinage ou de réduction de la consigne de vitesse de déplacement du robot est transmise aux moyens de déplacement du robot. La zone de précaution permet d’augmenter la robustesse du procédé de détection en permettant d’éviter des collisions en ralentissant le robot alors qu’un obstacle est détecté sur la trajectoire du robot à une distance la plupart du temps supérieure à 1 mètre mais aussi à arrêter plus facilement le robot lorsque l’obstacle pénètre dans la zone de collision. Dans des modes de réalisation, la zone de collision et la zone de précaution sont décentrées vers l’avant du robot ou dans le sens déplacement du robot, de sorte, que leur surface soit plus grande dans l’orientation de déplacement du robot. Les ressources du procédé sont ainsi orientées dans le sens de déplacement du robot où le risque de collision est plus important. Dans des modes de réalisation, la zone de collision et la zone de précaution peuvent être définies respectivement par une emprise au sol qui s’étend autour de l’emprise au sol du robot. En particulier, l’emprise au sol de la zone de collision et l’emprise au sol de la zone de précaution sont de dimensions supérieures à l’emprise au sol du robot. L’emprise au sol de la zone de précaution et de la zone de collision peuvent prendre respectivement la même forme géométrique de l’emprise au sol du robot. Toutefois, il est envisageable d’utiliser des formes différentes pour les zones de collision et de précaution, par exemple, pour protéger plus particulièrement une partie spécifique du robot (cargaison, capteurs etc.). Il est à noter que les dimensions de la zone de collision et de la zone de précaution peuvent être définies, à chaque instant t, au moins par rapport à la vitesse et à la masse du robot à l’instant t, la masse du robot pouvant notamment inclure une charge utile. Dans des modes de réalisation, le procédé de détection peut comporter la déformation de la zone de collision et de la zone de précaution lorsque le robot se déplace selon une trajectoire courbe. La trajectoire courbe peut être déterminée au moins selon une vitesse angulaire du robot, lesdites zones sont alors déformées en fonction de la trajectoire courbe du robot. Ceci permet de prendre en compte dans la régulation de l’allure de déplacement du robot un obstacle qui n’est pas situé dans l’axe longitudinal du robot mais qui se trouve à proximité ou sur la trajectoire courbe du robot. La trajectoire du robot peut être définie en fonction de la position, de la vitesse linéaire et de la vitesse angulaire du robot, mais aussi de l’itinéraire du robot qui est disponible dans l’électronique du robot, par exemple, dans un navigateur. Le navigateur peut être un algorithme de navigation par géolocalisation. [Obstacles mobiles] Dans des modes de réalisation, le procédé de détection peut comporter la détection d’obstacles mobiles dans l’environnement du robot, la position des obstacles étant traquée dans le temps au travers des différents modèles numériques qui sont successivement modélisés à chaque instant t, lorsque la position (X, Y) d’un ou plusieurs obstacles évolue, indépendamment au déplacement du robot, dans au moins deux modèles numériques successifs, l’obstacle est alors classifié comme un obstacle mobile. En particulier, la détection d’obstacles mobiles peut comprendre la modélisation d’un vecteur de trajectoire des obstacles, la modélisation dudit vecteur étant recalculée à chaque instant t, de préférence, la modélisation dudit est vecteur est définie par une suite d’un nombre déterminé de positions (X, Y) t-n successives enregistrées de l’obstacle à des instant t-n, si ces positions (X, Y) t-n évoluent dans le temps indépendamment du déplacement du robot, l’obstacle est classifié comme un obstacle mobile. Il est ainsi possible d’évaluer et d’anticiper les déplacements des obstacles mobiles afin de prédire un risque de collision. Dans des modes de réalisation, le procédé de détection peut comporter, à chaque instant t, la prédiction de l’évolution probable de la position (X, Y) t+n du ou des obstacles mobiles détectés à des pas de temps projetés à des instants t+n. En particulier, le procédé de détection peut traquer l’évolution probable de la position (X, Y) t+n , d’un ou des obstacles mobiles, à l’aide, par exemple d’une fonction telle qu’un filtre de kalman. L’évolution de la position (X, Y) t+n peut ainsi être prédite par pas de temps de durée déterminée. De préférence, la durée d’un pas de temps est inférieure à 500 ms. L’évolution probable de la position peut ainsi être prédite selon une période future dont la durée peut être comprise entre 1 et 5 secondes. Lorsque le pas de temps présente une durée de 100 ms, la valeur de n peut être comprise entre 100 ms et 5000 ms et la valeur de n étant incrémentée par pas de 100 ms. Cette projection temporelle permet de prédire la position (X, Y) t+n probable dans les instants t+n qui suivent l’instant t et ainsi de prévoir un risque de collision. Lorsque plusieurs obstacles mobiles sont détectés, la prédiction de la position (X, Y) t+n de tous les obstacles mobiles est réalisée à chaque pas de temps projeté. Le procédé analyse ainsi plusieurs situations de manière simultanée. Le procédé peut être paramétré pour sélectionner, à chaque pas de temps ou le risque de collision est évalué, la consigne de déplacement la plus pessimiste, par exemple, la réduction de vitesse la plus importante, ou encore l’arrêt du robot. Le calcul de l’évolution de la position peut être répété selon une fréquence comprise entre 10 et 30 Hz. Dans des modes de réalisation, la prédiction de l’évolution de la position (X, Y) t+n peut comprendre la construction d’un vecteur prédictif de la trajectoire probable du ou des obstacles mobiles aux instants t+n, le vecteur prédictif étant construit en fonction des positions (X, Y) t-n enregistrées du ou des obstacles mobiles dans les instants t-n qui précèdent l’instant t au cours duquel le vecteur prédictif est construit dans les modèles numériques construits à l’instant t et aux instants t-n qui précèdent l’instant t. Une fonction de type filtre de kalman permet de construire un tel vecteur prédictif. Le vecteur prédictif peut être modéliser dans le modèle numérique 2D ou 3D en vue d’être comparé avec la trajectoire connue du robot. Le risque de collision peut ainsi être apprécié en temps réel et de manière dynamique. Dans des modes de réalisation, la prédiction de l’évolution de la position (X, Y) t+n dans les prochains instants peut prendre en considération la classification des obstacles mobiles perçus tels que : piéton, trottinette, animaux, cycliste, véhicule automobile, camion, un autre robot etc. La classification correspond finalement à la nature de l’obstacle mobile, c’est une information supplémentaire qui peut être corrélée avec le vecteur prédictif de trajectoire pour évaluer plus finement le déplacement de l’obstacle mobile. Selon la nature de l’obstacle les paramètres de déplacement tels que la vitesse ou le mode de déplacement peuvent être différents. [Perception] Dans des modes de réalisation, la perception peut comporter : la capture d’images couleurs de l’environnement entourant le robot, les images étant enregistrées par des caméras couleurs dans le domaine du visible, la détection du ou des obstacles dans l’environnement entourant le robot au sein desdites images couleurs, la détection du ou des obstacles étant réalisée en déterminant la nature des objets dans l’environnement du robot par reconnaissance visuelle dans les images couleurs, la capture d’images volumétriques de l’environnement entourant le robot, la mesure des distances, dans les images volumétriques enregistrées, entre les objets détectés dans l’environnement autour du robot et le robot, et la corrélation entre les images couleurs et les images volumétriques de l’environnement afin produire un modèle numérique 2D ou 3D de l’environnement entourant le robot, dans lequel, la nature des obstacles et leur position relative par rapport au robot sont définies. Dans des modes de réalisation, le procédé de détection peut comporter des mesures du déplacement du robot qui sont réalisées en mesurant la vitesse linéaire et la vitesse angulaire du robot, ces mesures peuvent être opérées par une centrale inertielle intégrée au robot et/ou par une traque de la géolocalisation du robot. Dans des modes de réalisation, la perception peut comporter la mesure de la charge utile que transporte le robot. Ceci peut être utile pour définir, en temps réel, la distance de freinage d’un robot logistique dont la masse de la charge utile évolue au fil des livraisons ou des collectes de marchandise. [Modélisation de l’environnement] Dans des modes de réalisation, le procédé de détection peut comporter, la modélisation du modèle numérique 2D ou 3D qui est réalisée par corrélation des données de perception de l’environnement. En particulier, le modèle numérique 2D ou 3D peut être découpé en unités de surface de dimensions déterminées, le robot et les obstacles occupant un nombre déterminé d’unités de surface dans le modèle numérique 2D ou 3D, le nombre d’unités de surface attribué au robot et/ou aux obstacles dépendant de leur volume, en particulier, lors de la perception de l’environnement, le volume des obstacles est estimé. [Evaluation du risque de collision] Dans des modes de réalisation, l’évaluation du risque de collision peut utiliser les paramètres suivants qui sont définis à l’instant t : la position (X, Y) t des obstacles perçus, par rapport ,au moins à la zone de collision dans le modèle numérique, la vitesse linéaire du robot, la vitesse angulaire du robot, la masse du robot, et une distance de sécurité comprenant les dimensions supérieures aux limites de la zone de collision, la distance de sécurité est une distance projetée au-delà du robot à 360° autour du robot, la distance de sécurité est paramétré pour entrainer l’arrêt du robot dès lors qu’un humain est détecté à une distance inférieure ou égale à la distance de sécurité. La position des obstacles étant considérée comme deux paramètres au travers des deux coordonnées de position (X, Y), le procédé dispose donc de six paramètres pour évaluer le risque de collision et transmettre des consignes pour réguler le déplacement du robot. La position (X, Y) t des obstacles peut également être évaluée au regard de la zone de précaution. Le cas échéant, la position (X, Y) t des obstacles peut être évaluée au regard des zones de précaution et de collision déformées selon la trajectoire du robot. A noter qu’en cas de détection d’un ou de plusieurs obstacles mobiles, la position projetée à chaque pas de temps de ces obstacles peut être comparée à l’une ou aux deux zones de protection (collision et précaution) du procédé. La distance de sécurité est définie pour éviter d’effrayer les humains et reprend les caractéristiques telles que décrit dans le système de détection. Par ailleurs la masse du robot peut également comprendre la charge utile de ce dernier, notamment lorsque le robot est un robot logistique et qu’il opère des tournées de livraison ou de collecte de marchandise. [Régulation de l’allure de déplacement du robot] Dans des modes de réalisation, la régulation de l’allure de déplacement du robot peut être définie selon des règles d’appréciation des risques de collision, les règles d’appréciation sont définis selon deux axes distincts, un axe longitudinal qui s’étend dans la direction de déplacement du robot et un axe transversal qui s’étend de manière orthogonale à la direction de déplacement, les consignes de vitesse, de distance de freinage et distance d’arrêt selon l’axe transversal étant plus petites que les consignes de vitesse, de distance de freinage et de distance d’arrêt de l’axe longitudinal. Cela permet de concentrer les capacités du procédé dans le sens de déplacement du robot dans lequel les risques de collision sont les plus importants. En particulier, la distance de freinage peut correspondre à la distance entre la limite extérieure de la zone de précaution et la limite extérieure de la zone de collision, la distance d’arrêt peut quant à elle correspondre à la distance entre la limite extérieure de la zone de collision et le robot. Par ailleurs, la distance de freinage et la distance d’arrêt peuvent être réévaluées en temps réel en fonction de plusieurs paramètres tels que la masse du robot qui peut éventuellement inclure une charge utile, la vitesse de déplacement du robot, et les capacités de freinage du robot. Ces distances peuvent être également déterminées en fonction du mode de déplacement du robot, par exemple, un robot qui se déplace en suivant un maitre présentera des distances de freinage et d’arrêt plus courtes qu’un robot qui se déplace de manière autonome. [Robot Logistique] Dans des modes de réalisation l’invention concerne aussi un robot comprenant un système de détection de risque de collision telle que revendiqué. Le robot logistique est ainsi configuré pour mettre en œuvre le procédé de détection de risques de collision tel que revendiqué. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 est une représentation schématique d’une synoptique d’un système de détection de risques de collision d’un robot conforme d’un mode de réalisation de l’invention. FIG. 2 est une représentation d’un modèle numérique construit selon un repère en deux dimensions (2D) de l’environnement perçu autour du robot conforme d’un mode de réalisation de l’invention, l’environnement du robot comportant plusieurs obstacles. FIG. 3 est une représentation du modèle numérique de la FIG. 2 , l’environnement perçu comprenant dans cet exemple un objet mobile. FIG. 4 est une représentation de l’empreinte du robot dans un modèle numérique conforme des figures 2 et 3, le modèle numérique comportant une construction virtuelle d’une zone de collision entourant l’empreinte du robot et d’une zone de précaution qui entoure elle-même la zone de collision. FIG. 5 est une représentation schématique, conforme d’une mode de réalisation de l’invention, de l’empreinte du robot entourée de la zone de collision qui elle-même entourée de la zone précaution conformément à la FIG. 4 . FIG. 6 est une représentation schématique, conforme d’une mode de réalisation de l’invention, de l’évolution de zone de collision et de la zone de précaution lorsque la trajectoire du robot passe d’un axe de déplacement rectiligne à un axe de déplacement courbe. FIG. 7 est une représentation schématique d’une cartographie de la situation, conforme d’un mode de réalisation de l’invention, la cartographie intégrant la position (X, Y) d’un obstacle, la vitesse linéaire Vl et la vitesse angulaire Va du robot, la charge utile Cu du robot et la distance de stop Ls en cas détection d’un obstacle humain. FIG. 8 est une représentation schématique, selon un logigramme, d’un procédé de détection de collision qui est conforme d’un mode de réalisation de l’invention. FIG. 9 est une représentation schématique, selon un logigramme, de l’étape de perception de la FIG. 8 qui est conforme d’un mode de réalisation de l’invention. FIG. 10 est une représentation schématique, d’un exemple conforme d’un mode de réalisation, de fonctionnement du procédé de détection de collision lorsque plusieurs obstacles sont détectés dans l’environnement du robot. En référence aux figures 1 à 7, un mode de réalisation de l’invention concerne un système de détection 10 de risques de collision d’un robot 100 notamment un robot logistique. Le robot 100 comporte des moyens de déplacement 101 comprenant notamment des roues, un volant de direction, des moyens de freinage, et un moteur configuré pour entrainer les roues en rotation dans une direction de déplacement. Les moyens de déplacement 101 sont symbolisés à la FIG. 1 par une vignette représentant une roue. En pratique, les moyens de déplacement 101 permettent de faire avancer ou reculer le robot 100 mais aussi de le faire tourner à droite ou à gauche. Les moyens de déplacement 101 peuvent également permettre au robot 101 de se déplacer latéralement, ce déplacement latéral peut être qualifié de déplacement en crabe. [Module de perception] Comme illustré à la FIG. 1 , le système de détection 10 comprend un module de perception 20 de l’environnement. Le module de perception 20 de l’environnement peut comprendre plusieurs capteurs de technologies différentes pour déterminer la nature de l’environnement de plusieurs façons et ensuite corréler les données de natures différentes pour identifier la nature et la position de l’obstacle. Le module de perception 20 est en outre configuré pour reconnaitre des objets ou obstacles afin de modéliser l’environnement qui entoure le robot selon un modèle numérique 30. Dans cet exemple, le modèle numérique 30 peut être en deux dimensions tel que cela est illustré aux figures 2 et 3. Selon un mode de réalisation, le module de perception 20 peut comprendre un ou des capteurs volumétriques 21, 23. Les capteurs volumétriques 21, 23 sont configurés pour modéliser en 2D ou 3D l’environnement entourant le robot 100 mais aussi pour détecter les objets autour du robot 100. Les capteurs volumétriques 21, 23 sont également configurés pour mesurer les distances entre ces objets détectés et le robot 100. Selon un mode de réalisation, les capteurs volumétriques peuvent comporter un capteur de télédétection laser 21, par exemple de type LIDAR, qui est configuré pour collecter des images 2D ou 3D comportant des nuages de points. Le LIDAR est également connu comme un scrutateur 2D ou 3D. La position de chaque point est déterminée en fonction du temps de vol mesuré entre l’émission et la réception du faisceau laser, l’intensité de chaque point variant en fonction de la capacité réfléchissante du point sur lequel le faisceau s’est réfléchi. Les capteurs de télédétection laser 21 permettent de mesurer grâce à un laser la distance entre le robot 100 et les objets qui l’entourent. Un capteur de télédétection 21 peut comprendre un champ de vision horizontal d’au moins 120 degrés avec une préférence de 270 degrés en avant du robot 100 voire 360 degrés autour du robot 100. Pour obtenir des images en deux dimensions ou 2D, un seul faisceau laser est diffusé alors que la diffusion de plusieurs faisceaux multidirectionnels est nécessaire pour obtenir des images tridimensionnelles ou images 3D. Selon un mode de réalisation, le module de perception 20 peut comprendre une ou des caméras 22, 23 qui sont configurées pour capter des images dans le domaine du visible ou de l’invisible et pour envoyer un flux vidéo. Selon un mode de réalisation particulier, le module de perception 20 peut comprendre quatre caméras 22 de type RGB qui sont disposées sur le robot 100 de manière à fournir des images à 360 degrés autour du robot 1. Selon un mode de réalisation illustré à FIG. 1 , les capteurs volumétriques peuvent comporter une ou des caméras de profondeur 23 couleurs qui permettent également d’avoir des informations quant à la profondeur de l’image. Des caméras couleurs de type stéréoscopique à double focale ou encore des caméras de type 3D active encore appelées TOF caméras permettent d’avoir des données de profondeur des images enregistrées. L’acronyme TOF signifie temps de vol, en anglais, « Time of Flight ». Le champ de vision des caméras 3D active ou stéréoscopique est limité à environ 100°. Ainsi, plusieurs caméras de profondeur 23 peuvent être réparties sur le robot 100 pour couvrir un champ plus large. A noter que les caméras de type 3D active ou TOF retournent des nuages de points très denses devant elle. Dans ce cas, on peut extraire les nuages des obstacles de la même façon que pour la corrélation des données LIDAR avec les données caméras RGB. Comme illustré à la FIG. 1 , le module de perception 20 peut comprendre un ou plusieurs capteurs à ultrason 24. Par exemple, il est possible d’équiper le robot 100 de plusieurs capteurs à ultrason 24 afin d’analyser l’environnement qui se trouve autour du robot 100 à 360°. Ainsi, pour un robot 100 de forme cubique ou quadrangulaire, chaque face verticale du robot 100 peut comprendre un capteur à ultrason 24. De préférence, chaque face verticale du robot 100 peut comprendre deux capteurs à ultrason 24. Les capteurs à ultrason 24 sont disposés sur le robot 100 dans un même plan par rapport au châssis du robot 100. Dans un mode de réalisation illustré à la FIG. 1 , le module de perception 20 comporte des organes d’odométrie 25 qui sont configurés pour déterminer la position et des paramètres de déplacement du robot 100. Les organes d’odométrie 25 peuvent comporter une centrale inertielle 26 intégrée au robot 100 qui est configurée pour mesurer des accélérations linéaires et des vitesses angulaires du robot. En sus, les organes d’odométrie 25 peuvent comprendre des capteurs de vitesse linéaire et des capteurs de vitesse angulaire du robot 100. Ces derniers peuvent être constitués par des encodeurs 27 qui sont disposés sur chacune des roues pour mesurer leurs vitesses de rotation et sur le moteur de direction pour estimer les angles braquage de chaque roue. Comme illustré à la FIG. 1 , le module de perception 20 peut aussi comprendre un automate 28 qui est configuré pour traiter les données captées par le module de perception 20 et construire le modèle numérique 30 de l’environnement autour du robot 100. Selon un mode de réalisation l’automate 28 peut être un algorithme ou bien un agglomérat d’algorithmes. Les algorithmes de reconnaissance visuelle sont connus de l’homme du métier, on peut par exemple utiliser un réseau de neurones de type réseau neuronal convolutif également connu sous les abréviations « CNN » et « ConvNet ». En utilisant un tel algorithme, l’automate 28 peut ainsi classifier les objets dans les images produites par les caméras 22, 23 afin de classifier les objets qui se trouvent à un instant t autour du robot 100. Par exemple, les objets autour du robot 1 peuvent être classifiés dans la catégorie piéton, cycliste, trottinette, automobile ou obstacle de type mobilier urbain (borne incendie, bordure, banc etc.), mais aussi des trous. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module de perception 20 peut comprendre un ou capteur de poids 29. Le capteur de poids 29 permet de mesurer la charge utile du robot 100 notamment lorsqu’il s’agit d’un robot 100 logistique qui a pour fonction de transporter des charges. Bien entendu, dans ce cas, le capteur de poids 29 est disposé sous le plateau du compartiment de transport du robot 100. [Modèle numérique de l’environnement autour du robot] Afin de construire le modèle numérique 30, l’automate 28 est configuré pour corréler les données volumétriques issues des capteurs de télédétection 21, des caméras de profondeur 23 et des capteurs à ultrasons 24 avec les images produites par les caméras RGB 22. Par exemple, les nuages de points fournis par le LIDAR (télédétection) permettent de positionner précisément les objets reconnus dans l’espace autour du robot 100. L’automate 28 recale ainsi les données volumétriques avec les données visuelles produites par le module de perception 20, par exemple, les images produites par la ou les caméras RGB 22. Le couplage entre les données volumétriques et les données visuelles permet de reconnaitre les obstacles 31 notamment à l’aide des données visuelles et ensuite d’estimer la distance réelle entre le ou les obstacles 31 et le robot 100. Dans l’exemple illustré aux figures 2 à 4, le modèle numérique 30 est en deux dimensions, toutefois comme cela est décrit précédemment, les différents capteurs et l’automate peuvent également permettre de modéliser un modèle numérique en trois dimensions. L’automate 28 peut alors construire un modèle numérique 30 en déterminant l’emprise au sol du robot 100, la position des obstacles 31 par rapport au robot 100. Comme cela est visible à la FIG. 2 , la position des obstacles 31 peut être déterminée selon des coordonnées (X, Y) dans un repère dont l’origine peut correspondre à l’emprise au sol du robot 100. L’emprise au sol du robot 100 peut être renseignée par le fabricant ou l’exploitant, elle est représentée sur les figures 2 à 6 par un rectangle gris. Toutefois, l’emprise au sol du robot 100 peut prendre toutes autres formes géométriques qui peuvent être corrélées ou non à la forme réelle du robot ou non. Comme cela est visibles aux figures 2 à 4, le modèle numérique 30 peut être découpé selon des unités de surface de forme carré. Ceci est schématisé par la représentation d’un quadrillage 32 visible sur ces figures. Par exemple, les unités de surface peuvent comporter des dimensions comprises entre 3 et 10 cm de côté. Le modèle numérique 30 constitue en quelques sortes une grille d’occupation autour du robot 100, les obstacles y étant reprojetés au travers de leur empreinte au sol selon un plan en deux dimensions qui peut par exemple être défini par le repère X, Y de la FIG. 2 . Dans l’exemple des figures 2 et 3, le modèle numérique 30 est décentré vers l’avant du robot 100, c’est-à-dire, dans le sens déplacement du robot 100. Cela permet d’avoir une vision de l’environnement du robot 100 dans son sens de déplacement. Certains robots 100 ne présentent ni d’avant ni d’arrière et peuvent se déplacer indifféremment dans les deux sens. Dans ce cas, le modèle numérique 30 est décentré dans le sens déplacement du robot 100. Selon un mode de réalisation, les dimensions du modèle numérique 30 peuvent être limitées notamment en ce qui concerne la surface au sol du modèle numérique 30. En particulier, le modèle numérique 30 peut comprendre des dimensions au sol comprises entre 150 m2 et 300 m2, en particulier, les dimensions du modèle numérique 2D ou 3D peut être de 200 m2. L’automate 28 est ainsi configuré pour construire un modèle numérique 30 en utilisant que les données qui rentrent dans les limites dimensionnelles du modèle numérique 30. Par exemple, l’automate 28 peut ne prendre en considération que les données captées à une distance projetée, d’une part, de 15 m en avant du robot 100 et 5 m en arrière du robot 100, d’autre part, de 5 m de chaque côté du robot 100. [Module de suivi des obstacles mobiles] Dans le mode de réalisation illustré à la FIG. 1 , le système de détection 10 de risques de collision peut comporter un module de suivi 40 des obstacles qui est configuré pour déterminer si un obstacle 31 est fixe ou mobile. Le module de suivi 40 peut être constitué par un algorithme ou un agglomérat d’algorithmes. Selon un mode de réalisation, un obstacle est considéré comme mobile si sa position diffère entre plusieurs constructions successives du modèle numérique 30 de l’environnement dans lequel le robot 100 se meut. Pour cela, le module de suivi 40 compare le modèle numérique 30 produit à un instant t avec les modèles numériques 30 construits au cours des instants précédents à t-n. La position à instant t (X, Y) t de l’obstacle 31 est également comparée au déplacement du robot 100 à l’instant t. Pour cela, le module de suivi 40 peut prendre en considération les données fournies par les organes d’odométrie : vitesse linéaire et vitesse angulaire du robot 100. Lorsqu’un obstacle 31 est considéré par le système 10 comme mobile, le module de suivi 40 traque l’évolution de la position (X, Y) t dudit obstacle 31 dans le temps en comparant la position de l’obstacle entre deux modèles numériques modélisés de manière successive à deux instants t successifs. Se faisant, le module de suivi 40 peut comprendre une mémoire tampon qui stocke, au moins de manière temporaire, les modèles numériques construits précédemment à t-n qui précèdent le modèle numérique construit à l’instant t. Comme illustré à la FIG. 3 , le module de suivi 40 peut également être configuré pour modéliser un vecteur prédictif 41 de la trajectoire de l’obstacle 31 mobile aux instants t+n. Dans la FIG. 3 , le vecteur prédictif 41 est défini par une suite de positions probables successives qui sont distantes les unes des autres selon une distance déterminée. Dans cet exemple, chaque position estimée 42 à t+n de l’obstacle mobile est représentée par une étoile. Comme l’illustre la FIG. 3 , le vecteur prédictif 41 peut ainsi être tracé en passant par chaque position probable 42. Dans cette figure, l’obstacle mobile se trouve sur la droite du robot 100, et le module de suivi 40 prévoit un déplacement du dudit obstacle de la droite vers la gauche selon une trajectoire courbe. Le module de suivi 40 peut également prendre en compte la nature de l’obstacle mobile pour estimer le déplacement de l’obstacle mobile. En effet, si le module de perception 20 reconnait un cycliste ou un piéton ou une trottinette, on sait notamment que la vitesse de déplacement de ces obstacles mobiles n’est pas la même, cela peut ainsi jouer sur l’écartement entre les positions estimées 42. Le module de suivi 40 peut utiliser comme cela est illustré à la FIG. 8 une fonction mathématique de type filtre de kalman pour estimer la position (X, Y) t+n de l’obstacle mobile dans les n prochaines secondes. La valeur de n peut être comprise entre 1 et 10 secondes, et de préférence, la valeur de n est comprise entre 3 et 5 secondes. Pour cela, le filtre de kalman utilise les données des positions (X, Y) t-n antérieures de l’obstacle mobile dans les modèles numériques modélisés aux instants t et t-n, avec n compris cette fois ci entre 1 et 10 secondes. Le module de suivi 40 peut aussi prendre en compte de la classification de l’objet dans l’exécution du filtre de kalman. Par exemple, les valeurs numériques de la matrice de covariance Q peuvent être différentes en fonction de la nature de l’obstacle mobile. Ceci pour prendre en considération notamment la différence de vitesse ou de type de déplacement, par exemple, entre un piéton et une voiture. [Module de sécurité] Comme illustré à la FIG. 1 , le système de détection 10 peut comprendre un module de sécurité 50. Le module de sécurité 50 qui est configuré pour définir au moins une zone de collision 51 qui s’étend à 360° autour du robot 100 dans le modèle numérique 30 tel que cela est illustré à la FIG. 4 . La zone de collision 51 est une zone virtuelle qui dont l’emprise au sol entoure, dans le modèle numérique 30, l’emprise au sol du robot 100. En particulier, comme cela est illustré aux figures 4 et 5, la zone de collision 51 peut s’étendre dans le modèle numérique 30 depuis les limites extérieures 102 de l’empreinte au sol du robot 100 jusqu’à un périmètre extérieur 52 de la zone de collision 51. Le périmètre extérieur 52 est représenté par des pointillés à la FIG. 5 . Dans cet exemple, la zone de collision 51 s’étend selon une forme géométrique identique à la forme géométrique de l’empreinte au sol du robot 100, en l’occurrence, dans cet exemple un rectangle. Néanmoins, dès lors que la zone de collision 51 contient l’empreinte au sol du robot 100 dans le modèle numérique 30, la zone de collision 51 peut prendre une forme différente de l’empreinte au sol du robot 100. En particulier, en fonction de la forme tridimensionnelle du robot 100 mais aussi de ces particularités techniques, il est possible de déformer la zone de collision 51 pour protéger plus particulièrement un élément du robot 100 tel que par exemple une fenêtre latérale permettant d’accéder à un compartiment de stockage, ou un compartiment embarquant des capteurs environnementaux qui peuvent permettre de mesurer la qualité de l’air. La zone de collision 51 peut également être décentrée vers l’avant du robot 100 ou dans le sens de déplacement robot 100 tel que cela est illustré aux figures 4 à 6. La zone de collision 51 peut être définie comme une zone proximale de l’empreinte sol du robot 100 et dans laquelle le risque de collision est maximal si d’aventure un obstacle 31 se trouve dans cette zone 51. Dès lors, le système 10 peut être configuré pour stopper immédiatement le déplacement du robot 100 si un obstacle ou une partie d’un obstacle est détectée dans la zone de collision 51. C’est pourquoi, la zone de collision 51 peut en quelques sortes être considérée comme un mur virtuel. Avantageusement, les dimensions de la zone de collision 51 peuvent être définies à un instant t au moins par rapport à la vitesse du robot et à la masse du robot à l’instant t, la masse du robot pouvant notamment inclure une charge utile. La capacité de freinage du robot 100 peut également être prise en compte pour définir les dimensions de la zone de collision 51 à un instant t. Comme cela est illustré aux figures 2 à 4, le module de sécurité 50 peut être configuré pour définir une zone de précaution 53 qui s’étend à 360° autour de la zone de collision 51. La zone de précaution 53 peut ainsi être considérée comme une extension de la zone de collision 51. La zone de précaution 53 peut être une zone virtuelle qui s’étend autour de la zone de collision 51 dans le modèle numérique 30. En particulier, la zone de précaution 53 s’étend depuis le périmètre extérieur 52 de la zone de collision 51 vers un contour périphérique 54. Dans cet exemple, la zone de précaution 53 est rectangulaire comme la zone de collision 51 et l’empreinte au sol du robot 100. Toutefois, la zone de précaution 53 peut prendre toutes sortes de formes. Ceci par exemple, pour protéger des particularités techniques du robot 100 comme cela a été précédemment évoqué dans le cas de la zone de collision 51. Dans la zone de précaution 53, le risque de collision est considéré comme modéré, dès lors si un obstacle est détecté dans la zone de précaution 53 comme illustré à la FIG. 4 , le système enverra une commande de réduction de la vitesse du robot 100. La zone de précaution 53 peut ainsi être considérée comme un bouclier virtuel qui protège de la collision en induisant une réduction de la vitesse du robot 100 dès lors qu’un obstacle 31 est détecté dans cette zone. Par exemple, lorsqu’un obstacle franchit le contour périphérique 54, une commande pour entamer une réduction de vitesse peut être envoyée aux moyens de déplacement 101 du robot 100. Lorsqu’un obstacle est détecté dans la zone de précaution 53, une commande de réduction de vitesse plus importante peut être envoyée aux moyens de déplacement 101. Cette commande de réduction de vitesse a pour objectif de réduire la vitesse afin que la vitesse du robot soit nulle lorsque l’obstacle arrive au contact du périmètre extérieur 52 de la zone de collision 51. De plus, lorsqu’un obstacle est détecté au contact du périmètre extérieur 52 ou dans la zone de collision 51, une commande d’arrêt immédiat du robot 100 peut être envoyée aux moyens de déplacement 101. En particulier, comme illustré à la FIG. 5 , la construction virtuelle desdites zones 51, 53 est définie au travers de différentes dimensions. A l’avant du robot 100, la distance Dcf est parallèle à l’axe R-R et correspond à la distance entre l’empreinte du robot 100 au sol et le périmètre extérieur 52 de la zone de collision 51. La distance Dcf délimite longueur de la zone de collision 51 à l’avant du robot 100. Il est intéressant de noter que la distance Dcf est supérieure à la distance Dcb qui s’étend à l’arrière du robot pour délimiter la longueur de la zone de collision 51 à l’arrière du robot 100. La zone de collision 51 est ainsi décentrée vers l’avant du robot 100. Enfin, les dimensions de la zone de collision 51 sont également définies par une distance latérale Dcl entre l’empreinte du robot 100 et le périmètre extérieur du robot 100. La distance latérale Dcl est ici du même ordre que la distance Dcb qui définit la partie arrière de la zone de collision 51. En revanche, la distance latérale Dcl est inférieure à la distance Dcf qui dimensionne la partie avant de la zone de collision 51. De la même façon, la zone de précaution 53 est définie à l’avant par une distance Dpf qui s’étend parallèlement à l’axe R-R du robot 100 entre le périmètre extérieur 52 de la zone de collision 51 et une limite de la zone de précaution qui est définie par le contour périphérique 54. Également, de manière parallèle à l’axe R-R, la distance Dpb qui s’étend à l’arrière du robot délimite la zone de précaution 53 à l’arrière du robot. La distance Dpb est du même ordre que la distance Dpl qui s’étend latéralement par rapport à l’empreinte du robot 100. En revanche, la distance Dpf est supérieure à la distance arrière Dpb ce qui décentre la zone de précaution 53 vers l’avant du robot. Comme la zone de précaution 53 correspond à la distance de freinage du robot et la zone collision 51 à la distance d’arrêt du robot, les distances qui définissent les zones 51, 53 peuvent être modifiées à un instant t par rapport à des paramètres du robot 100 tels que la vitesse du robot, ou la masse du robot à l’instant t, la masse du robot pouvant notamment inclure une charge utile. Ainsi, lorsque la vitesse du robot augmente les distances qui définissent lesdites zones 51, 53, augmentent. Inverse, lorsque la vitesse du robot diminue, les distances qui définissent lesdites zones 51, 53, sont réduites. La capacité de freinage du robot 100 peut également être prise en compte pour définir les dimensions de la zone de précaution 53 à un instant t. Selon le mode de réalisation illustré à la FIG. 4 , le module de sécurité 50 peut comprendre une distance de sécurité 55. Cette distance de sécurité 55 peut être définie de manière à stopper le robot 100 en cas de détection d’un humain à une distance inférieure ou égale à la distance de sécurité 55. C’est en quelques sortes une distance de sécurité 55 pour les piétons, elle vise à ne pas les effrayer. La distance de sécurité 55 est symbolisée par une flèche qui vient au contact d’une barre. Cette distance de sécurité 55 peut être programmée par l’exploitant ou le fabricant du robot 100. La distance de sécurité 55 peut être décorrélée de la zone de précaution 53 et de la zone de collision 51. La distance de sécurité 55 est définie à 360° autour de l’empreinte au sol du robot 100, que ce soit depuis une face de l’empreinte au sol ou les angles de l’empreinte au sol du robot 100. Dans la FIG. 4 , pour des raisons de lisibilité du dessin, une seule distance de sécurité 55 partant d’un angle est représentée, toutefois, une distance de sécurité 55 peut s’étendre de chaque angle de l’empreinte sol et plus largement de tous points de l’empreinte au sol du robot 100. Tel qu’illustré à FIG. 4 , la distance de sécurité 55 peut ainsi être plus grande que la distance entre l’empreinte au sol du robot 100 et l’une des limites de la zone de collision 51. En outre, la distance de sécurité 55 peut également être supérieure à la distance entre le robot 100 et le contour périphérique 54 de la zone de précaution 53. C’est notamment le cas dans la FIG. 4 sur laquelle la distance de sécurité 55 dépasse le contour périphérique 54 latéralement et en arrière du robot 100. Selon le mode de réalisation illustré à la FIG. 6 , au cours de ses déplacements le robot 100 peut adopter des trajectoires rectilignes 103 mais également des trajectoires de déplacement courbes 104. A l’abord d’une trajectoire courbe 104, le module de sécurité 50 déforme la zone de collision 51 et la zone de précaution 53 en fonction de la courbure de la trajectoire. Pour cela, le module de sécurité 50 peut utiliser les données fournies par les organes d’odométrie 25, notamment, les données relatives à la vitesse angulaire du robot 100. Comme illustré à la FIG. 6 , à un instant t, un premier obstacle 31 se trouve dans la zone de précaution 53 alors que cet obstacle 31 ne se trouve pas dans l’axe R-R du robot 100 tel qu’illustré à la FIG. 6 . Ce premier obstacle 31 est bien détecté par le module de sécurité 50 car il occupe une position au sol sur laquelle s’étend la zone de précaution 53 déformée. A l’inverse, un deuxième obstacle 31 est représenté dans la FIG. 6 , il se trouve dans l’axe R-R du robot 100 mais ni dans la zone de précaution 53 déformée ni dans la zone de collision 51 déformée du robot 100. Ce deuxième obstacle n’est alors pas pris en considération par le module de sécurité 50. Selon ce principe, tout obstacle dont l’occupation au sol se trouve dans la zone de collision 51 ou dans la zone de précaution 53 déformée sera détecté et pris en considération par le système de détection 10 pour adapter le déplacement du robot 100. [Module de régulation] Comme illustré à la FIG. 1 , le système de détection 10 peut comprendre un module de régulation 60 du robot 100. Le module de régulation 60 peut être un algorithme ou un agrégat d’algorithmes qui est configuré pour réguler le déplacement du robot 100 en déterminant des consignes de déplacement comme la vitesse linéaire, la vitesse angulaire, le freinage ou l’arrêt du robot. Pour cela, le module de régulation 60 est relié, par exemple électroniquement, aux moyens de déplacement 101 du robot 100. Cette liaison permet au module de régulation 60 d’envoyer des commandes de changement des consignes de déplacement. Le module de régulation 60 peut également comprendre une source extérieure 61 de régulation des consignes de déplacement. Cette source extérieure 61 peut prendre en considération divers critères : le robot se trouve dans un virage, la météo à l’instant t, la traversée d’une zone à vitesse limitée, une limitation liée à dysfonctionnement d’un organe du robot (perception, déplacement etc.). La météo peut être déterminée par des données collectées sur internet en corrélation avec la géolocalisation du robot, cette dernière permet également d’établir si la zone traversée présente des limitations de vitesse spécifiques. Par ailleurs, les organes d’odométrie peuvent aussi comprendre une centrale inertielle qui renseigne sur la trajectoire du robot. Le module de régulation 60 peut également comprendre des avertisseurs 62 de risques de collision. Pour cela, le module de régulation 60 peut être relié électroniquement de manière filaire ou à distance à des avertisseurs 62 qui sont montés sur le robot 100. Les avertisseurs 62 peuvent comprendre des haut-parleurs de manière à produire un signal sonore. Les avertisseurs 62 peuvent également comprendre un écran ou autres avertisseurs visuels tels que des phares, des gyrophares etc. [Unité de calcul] Dans l’exemple illustré à la FIG. 1 , le système de détection 10 peut comprendre une unité de calcul 70. L’unité de calcul 70 peut être un algorithme ou un agglomérat d’algorithmes qui sont configurés pour évaluer le risque de collision et transmettre, en fonction du risque de collision évalué, des commandes d’adaptation des paramètres de déplacement du robot 100 tels que la vitesse linéaire, la vitesse angulaire ou le freinage voire l’arrêt total du robot 100. A cet effet, l’unité de calcul 70 peut être reliée directement ou indirectement au module de perception 20. Cette liaison peut être électronique ou bien numérique si l’unité de calcul 70 est reliée au module de perception 20 par l’automate 28 de ce dernier. Le module de perception 20 peut ainsi communiquer, à chaque instant t, le modèle numérique 30 de l’environnement du robot 100. Les organes d’odométrie 25 ou le module de perception 20 peuvent transmettre à l’unité de calcul 70 les données relatives au déplacement du robot 100 telles que la vitesse linéaire, la vitesse angulaire ou le freinage voire l’arrêt total du robot 100. Comme illustré à la FIG. 1 , le système de détection 10 peut comprendre un émetteur/récepteur de géolocalisation 105 qui est monté sur le robot 100. L’émetteur/récepteur de géolocalisation 105 peut être compatible avec un ou plusieurs systèmes de géolocalisation tels que SLAM, GNSS, GPS etc. L’émetteur/récepteur 105 peut être connecté directement ou indirectement à l’unité de contrôle 70 de sorte que cette dernière peut avoir des informations relatives à la position géographique et au déplacement du robot 100 (vitesse, direction de déplacement etc.). L’unité de calcul 70 aussi être reliée directement ou indirectement au module de suivi 40. Cette liaison peut être électronique ou bien numérique si l’unité de calcul 70 et le module de suivi 40 sont deux algorithmes exécutés par une même interface. Le module de suivi 40 peut ainsi fournir à l’unité des calculs des informations à chaque instant t sur la position des obstacles 31 dans le modèle numérique 30. Le cas échéant, le module de suivi 40 peut également transmettre à l’unité de calcul 70 la présence d’objets mobiles et les estimations de leur déplacement à t+n. De la même façon, l’unité de calcul 70 peut être reliée directement ou indirectement au module de sécurité 50. Cette liaison peut être électronique ou bien numérique si l’unité de calcul 70 et le module de sécurité 50 sont deux algorithmes exécutés par une même interface. Le module de sécurité 50 peut renseigner l’unité de calcul 70 sur la présence d’obstacles 31 dans la zone de collision 51 et/ou la zone de précaution 53 du robot 100 selon la trajectoire de déplacement du robot 100 et éventuellement la trajectoire de déplacement estimée d’un obstacle mobile. L’unité de calcul 70 peut également être reliée directement ou indirectement au module de régulation 60 du robot 100. Cette liaison peut être électronique ou bien numérique si l’unité de calcul 70 et le module de régulation 60 sont deux algorithmes exécutés par une même interface. L’unité de calcul 70 peut ainsi communiquer des commandes notamment de réduction de consigne de vitesse ou d’arrêt du robot, mais aussi de contournement d’un obstacle si cela est nécessaire. L’unité de calcul 70 est ainsi capable d’évaluer, en temps réel, le risque de collision du robot 100 avec un ou plusieurs obstacles 31. Pour cela, l’environnement du robot 100 est scruté et modélisé en temps réel, chaque module du système opère ainsi des calculs en temps réel. C’est pourquoi, l’unité de calcul 70 et les modules auxquels elle est associée sont intégrés directement dans la mémoire du robot 100 exécutés localement. Lors d’un déplacement dans un environnement urbain, on ne peut pas se permettre une rupture de la chaine de calcul de l’estimation du risque de collision causée par une perte de connexion internet. Ce type de problèmes conduirait certainement à des accidents récurrents que l’on souhaite éviter. Le système de détection 10 peut ainsi comprendre au moins trois paramètres pour que l’unité de calcul 70 évalue le risque de collision. Tout d’abord, comme cela a été évoqué précédemment, la vitesse linéaire et la vitesse angulaire du robot 100. Ces paramètres sont fournis à l’unité de calcul notamment par les organes d’odométrie 25 du robot 100. A noter que l’émetteur/récepteur de géolocalisation 105 peut également transmettre, à l’unité de calcul 70, des données relatives à la vitesse linéaire et à la vitesse angulaire du robot 100. L’unité de calcul 70 peut utiliser l’une ou l’autre source d’information ou combiner les deux. Il est toutefois préférable d’utiliser les données fournies par les organes d’odométrie 25 pour limiter la consommation de ressource de calcul. L’unité de calcul 70 compare ainsi les deux paramètres de vitesse linéaire et angulaire avec les paramètres de position d’un ou de plusieurs obstacles 31 par rapport au moins à la surface de la zone de collision 51. Le cas échéant si l’obstacle 31 est détecté comme mobile, l’estimation de son déplacement dans les prochains instants à t+n est également pris en considération pour évaluer le risque de collision. Si un ou plusieurs obstacles sont détectés dans la zone de collision 51, l’unité de calcul 70 transmet instantanément, au module de régulation 60, une commande d’arrêt du déplacement du robot 100. Le module de régulation 60 relaye ainsi une consigne d’arrêt aux moyens de déplacement 101 du robot 100. En parallèle, le module de régulation 60 peut transmettre une commande d’actionnement des avertisseurs 62 pour avertir les passant du risque de collision immédiat. Lorsque le module de suivi 40 prédit une trajectoire d’un ou plusieurs obstacles mobiles qui tendent, en fonction des paramètres de déplacement du robot 100, dans les prochains instant t+n à rentrer dans la zone de collision 51. Dans pareille situation, l’unité de calcul 70 peut également transmettre une commande d’arrêt du déplacement du robot 100. Le système de détection 10 peut procéder à la comparaison de la position ou prédiction de déplacement d’un ou de plusieurs obstacle 31 avec la surface virtuelle qu’occupe la zone de précaution 53. Lorsqu’un obstacle est détecté dans la zone de précaution 53, l’unité de calcul 70 est paramétré pour transmettre des réductions de consigne de déplacement. Par exemple, une réduction de la consigne de la vitesse linéaire ou de la vitesse angulaire si le robot 100 se trouve dans un virage ou à l’abord de ce dernier. Lorsque le module de suivi 40 prédit une trajectoire d’un ou plusieurs obstacles mobiles tend, en fonction des paramètres de déplacement du robot 100, dans les prochains instant t+n à rentrer dans la zone de précaution 53. Dans pareille situation, l’unité de calcul 70 peut également transmettre une commande de réduction de consigne de vitesse linéaire ou de la vitesse angulaire. L’unité de calcul 70 peut avantageusement combiner les paramètres des deux zones 51, 53 pour ajuster le déplacement du robot 100 de manière plus souple en cas de détection d’un obstacle 31 qui ne présente pas un risque de collision immédiat. Dans le cas d’un obstacle mobile dont la trajectoire estimée croise la trajectoire du robot 100, une réduction la consigne de vitesse peut permettre à l’obstacle de couper la trajectoire du robot sans qu’une collision se produise. Enfin, l’unité de calcul 70 prend également en considération le paramètre de la distance de freinage du robot 100. Ce paramètre peut dépendre des capacités mécaniques de freinage qui sont connues de l’unité de calcul 70. Néanmoins la distance de freinage peut également dépendre d’autres paramètres tels que la vitesse du robot 100 à l’instant t ou encore la masse du robot 100. Lorsqu’il s’agit d’un robot logistique, la masse du robot peut correspondre à la masse du robot à vide additionnée à la masse de la charge utile qu’il transporte à chaque instant t. Lorsqu’un humain tel qu’un piéton est détecté dans l’environnement du robot 100 par l’automate 28 du module de perception 20, l’unité de calcul 70 peut également comparer la distance de sécurité 55 avec la position de l’humain par rapport au robot dans le modèle numérique 30. Si la distance à laquelle se trouve l’humain est inférieure ou égale à la distance de sécurité 55, l’unité de calcul 70 transmet une consigne stop au module de régulation 60 du robot 100 qui relaiera une commande d’arrêt aux moyens de déplacement 101 du robot 100.Dans le mode de réalisation illustré à la FIG. 7 , l’unité de calcul 70 évalue le risque de collision à chaque instant t en fonction de six paramètres qui sont déterminés par les différents modules auxquels l’unité de calcul 70 est reliée. Ceci est illustré par un diagramme de type radar qui présente six paramètres, tout d’abord la position (X, Y) t à un instant t d’un obstacle 31 par rapport au robot 100 est définie selon deux paramètres qui correspondent aux coordonnées (X, Y) de l’obstacle dans le modèle numérique 30. La vitesse linéaire Vl t et la vitesse angulaire Va t à un instant t du robot 100 représentent deux autres paramètres permettant d’évaluer le risque de collision. La charge utile Cu t à instant t est également pris en considération notamment pour définir la distance de freinage et d’arrêt du robot 100 en fonction de ses vitesses linéaire et angulaire à l’instant t. Enfin, le dernier paramètre correspond à distance de sécurité 55 qui est ici notée Ls t à un instant t lorsque l’obstacle 31 est identifié comme un humain. Ces six paramètres peuvent représenter en quelque sorte une cartographie de la situation du robot dans l’environnement dans lequel il évolue à un instant t. Selon un mode de réalisation, l’unité de calcul 70 peut utiliser ces six paramètres pour évaluer le risque de collision avec un ou plusieurs obstacles en comparaison de la position du robot, de sa trajectoire, de sa capacité de freinage mais aussi de la zone de collision 51 et de la zone de précaution 53. Le système de détection 10 peut comprendre une mémoire 106 qui est préférentielle intégrée physiquement dans le robot 100. La mémoire peut stocker une base de données qui répertorie différentes situations prédéfinies en fonction des paramètres précités et associe à chaque situation une consigne de réduction de vitesse ou d’arrêt du robot lorsque la situation le nécessite. L’unité de calcul 70 ne réalise ainsi pas de calcul en temps réel mais une comparaison des paramètres précités avec la base de données pour déterminer une consigne de réduction de vitesse ou d’arrêt si un risque de collision est détecté. Cela permet de diminuer le temps de calcul et ainsi de transmettre plus rapidement des consignes de réduction de vitesse ou d’arrêt du robot aux moyens de déplacement 101. [Procédé de détection de risques de collision] Dans un mode de réalisation illustré aux figures 8 à 10, l’invention se rapporte aussi à un procédé de détection 90 de risques de collision d’un robot 100 tel que décrit précédemment. En particulier, le procédé de détection 90 réalise en temps réel une succession d’étapes afin scanner l’environnement autour du robot 100 et de définir s’il existe un risque de collision imminent ou probable à l’instant ou dans un instant projeté t+n qui nécessite de modifier la vitesse de déplacement du robot 100. Le procédé de détection 90 peut être exécuté automatiquement par un algorithme ou un agglomérat de plusieurs algorithmes. Les différentes étapes du procédé de détection 90 peuvent être avantageusement exécutées par un microprocesseur interagissant avec une mémoire tous deux intégrés dans le matériel électronique du robot 100. [Perception] Dans le mode de réalisation illustré à la FIG. 8 , le procédé de détection 90 peut comprendre une étape de perception 91 de l’environnement autour du robot 100. Cette étape consiste à cartographier l’environnement autour du robot 100 afin de détecter des obstacles 31 qui se trouveraient autour du robot 100. Les obstacles 31 peuvent être de plusieurs natures et correspondre par exemple à du mobilier urbain, un trou, un piéton, un cycliste, une trottinette, un véhicule etc. Comme cela est illustré à la FIG. 9 et décrit précédemment dans le cadre de la description du module de perception 20, la perception 91 peut comporter la capture d’images couleurs 910 dans le domaine du visible de l’environnement entourant le robot 100. Les images couleurs peuvent être enregistrées à 360° par des caméras couleurs disposées sur le robot par exemple des caméras RGB. La perception 91 peut également comprendre la détection 911 du ou des obstacles dans l’environnement entourant le robot 100 au sein desdites images couleurs enregistrées par les caméras. Comme cela est décrit précédemment, cette détection 911 du ou des obstacles peut être réalisée en utilisant des algorithmes de reconnaissance visuelle connus de l’homme du métier. Ces algorithmes permettent de déterminer la nature des objets qui entourent le robot à un instant t. Les obstacles perçus peuvent ensuite être classifiés selon diverses catégories d’obstacles telles que du mobilier urbain, des trous, des piétons, des cyclistes, des véhicules automobiles, des camions, des robots, des trottinettes etc. En parallèle, la perception 91 peut comporter la capture d’images volumétriques 912 de l’environnement entourant le robot 100. Les images volumétriques enregistrent des nuages de points dont la distance au capteur peut être connue par mesure de temps de vol comme décrits précédemment. Plusieurs technologies peuvent être employées simultanément LIDAR, ultrason. La perception peut ainsi mesurer 913 la distance entre le robot 100 et les nuages de points qui correspondent aux objets détectés dans l’environnement du robot 100. Tel qu’illustré à la FIG. 9 , la perception 91 peut aussi comprendre la corrélation 914 entre les images couleurs et les images volumétriques de l’environnement afin produire un modèle numérique 2D ou 3D de l’environnement entourant le robot 100. Dans ce modèle numérique, la nature des obstacles et leur position relative par rapport au robot sont définies en fonction de la reconnaissance visuelle d’une part, et la mesure 913 des distances d’autre part. La perception 91 peut également comprendre des mesures de paramètres de déplacement du robot 100. En particulier, la vitesse linéaire et la vitesse angulaire du robot 100 peuvent être mesurées par exemple par les organes d’odométrie. Toutefois, la traque de la géolocalisation du robot 100 peut également fournir ce type de données. La mesure des paramètres de déplacement du robot 100 permet de faire des prévisions de l’évolution des risques à partir d’une situation du robot dans son environnement à un instant t. La perception 91 peut également comprendre une mesure de la masse de la charge utile que transporte le robot 100. Cette donnée peut influencer sur la distance de freinage, c’est pourquoi, elle peut également être prise en compte. [Modélisation de l’environnement] Comme illustré à la FIG. 8 , le procédé de détection 90 peut comprendre la modélisation 92 de l’environnement autour du robot 100. Un exemple de modélisation en deux dimensions est illustré aux figures 2 et 3. La modélisation 92 peut être réalisée en déterminant la position des obstacles par des coordonnées de position (X, Y) dans le modèle numérique 2D ou 3D de l’environnement construit par rapport au robot par exemple lors de l’étape de corrélation 913. En outre comme cela est illustré aux figures 2 et 3, le modèle numérique 2D ou 3D peut être découpé en unités de surface de dimensions déterminées. Il est à noter que les unités de surface sont couramment appelées pixel en référence à la numérisation des images lors d’une acquisition numérique (photo, scanner etc.). Il est ainsi possible de déterminer l’emplacement du robot 100 et des obstacles 31 selon une grille d’occupation, chaque élément répertorié dans cette grille occupant un nombre déterminé d’unités surface dans le modèle numérique 2D ou 3D. En particulier, le nombre d’unités de surface attribué au robot 100 et/ou aux obstacles 31 peuvent dépendre de leur volume connu pour le robot et estimé pour les obstacles 31. Les images volumétriques et les images couleurs enregistrées, lors de la perception 91 de l’environnement, peuvent servir afin d’estimer le volume des obstacles 31 identifiés. [Mur et bouclier virtuels] En vue d’assurer la sécurité du robot 100 et des autres usagers de l’environnement dans lequel évolue le robot 100, le procédé de détection 90 peut comprendre la définition 93 d’une zone de collision 51 qui s’étend autour du robot 100. Comme cela est décrit précédemment, la zone de collision 51 est définie dans le modèle numérique 2D ou 3D du robot 100, c’est un périmètre virtuel projeté à 360° autour du robot 100 qui s’apparente à un mur virtuel. En effet, la détection d’un obstacle 31 dans la zone de collision 51 ou bien à la lisière du périmètre extérieur 52 qui délimite la zone de collision 51, entraine une commande d’arrêt immédiat du robot 100. La zone de collision 51 du procédé de détection 90 reprend les caractéristiques de la zone de collision 51 définies dans le système de détection 10. Comme illustré à la FIG. 8 , le procédé de détection peut aussi comprendre l’établissement 93 d’une zone de précaution 53 dans le modèle numérique 2D ou 3D. Comme expliqué précédemment et illustré aux figures 4 et 5, la zone de précaution 53 s’étend à 360° autour de la zone de collision 51. Bien que la zone de précaution 53 soit une extension de la zone de collision 51, le procédé de détection 90 est paramétré de telle sorte que la détection d’un ou plusieurs obstacles dans la zone de précaution 53 ou au contact du contour périphérique 54, déclenche une commande de freinage ou de réduction de la consigne de vitesse de déplacement du robot 100. Cette commande est transmise aux moyens de déplacement 101 du robot 100. La zone de précaution 53 constitue ainsi un bouclier virtuel qui permet de réduire la vitesse du robot 100 afin d’éviter une collision avec un obstacle fixe ou mobile. La zone de précaution 53 reprend également toutes les caractéristiques de la zone de précaution 53 décrites dans le cadre du système de détection 10. En particulier, les dimensions de la zone de collision 51 et de la zone de précaution 53 peuvent être recalculées en temps réel à chaque instant t en fonction au moins de la vitesse et de la masse du robot 100 à l’instant t. Comme cela est expliqué précédemment, la masse du robot peut également inclure une charge utile qui peut être définie à chaque instant t lors de l’étape de perception 91. Dans l’exemple de la FIG. 8 , le procédé de détection 90 peut comprendre la déformation 95 de la zone de collision 51 et de la zone de précaution 53 en fonction de la trajectoire du robot 100 et notamment lorsque le robot se déplace selon une trajectoire courbe 104. Cette étape du procédé de détection 90 est illustrée à la FIG. 6 . La déformation 95 des zones 51, 53 permet de rendre le procédé de détection 90 plus souple. Comme cela est décrit précédemment et illustré à la FIG. 6 , les zones 51, 53 peuvent être déformées selon la courbure de la trajectoire 104, le procédé de détection 90 ne tient alors compte d’un obstacle 31 qui se trouve dans l’axe R-R du robot 100 car il ne se trouve pas sur la trajectoire courbe 104 du robot 100. En revanche, le procédé de détection tiendra compte d’un obstacle qui se trouve sur la zone de précaution 53 ou de collision 51 déformées. Ceci permet d’optimiser le comportement du robot en fluidifiant son déplacement et ses réductions de vitesse. La déformation 95 des zones 51, 53 peut être réalisée par le procédé à l’aide de la vitesse angulaire du robot 100 mais aussi par la traque de son déplacement par géolocalisation. Ces deux paramètres sont déterminés lors de l’étape de perception 91 peuvent si nécessaire être combinés afin de maintenir deux sources d’information, la comparaison de ces deux sources permet de fiabiliser les données de déplacement perçues. Bien entendu, la position, la vitesse linéaire peuvent également être utilisées pour déterminer la trajection du robot 100. [Obstacles mobiles] Comme illustré à la FIG. 8 , le procédé de détection 90 peut comporter la détection 96 d’obstacles 31 mobiles se déplaçant, dans l’environnement du robot 100, et en particulier dans le modèle numérique 30 de l’environnement autour du robot 100. A cet effet, le procédé de détection 90 peut stocker, dans une mémoire tampon, un nombre déterminé de modèles numériques 30 générés lors des instants t-n qui précèdent l’instant t. Au travers de l’historique de ces modèles numériques 30, la position (X, Y) t-n des obstacles 31 est traquée dans le temps. Lorsque la position (X, Y) t-n d’un ou plusieurs obstacles 31 évolue dans le temps indépendamment au déplacement du robot 100, le ou les obstacle sont classifiés comme un obstacle mobile. En outre, la détection 96 d’obstacles mobiles peut comprendre la modélisation d’un vecteur de trajectoire des obstacles 31 présents sur la grille d’occupation du modèle numérique 30. Le vecteur de trajectoire peut comprendre une suite de positions (X, Y) t-n successives enregistrées à des instants t-n qui précèdent l’instant t auquel ledit vecteur est construit. La modélisation dudit vecteur peut être recalculée selon une fréquence comprise entre 5 Hz et 30 Hz. Lorsque les positions (X, Y) t-n successives évoluent dans le temps indépendamment du déplacement du robot, l’obstacle 31 peut être classifié comme un obstacle mobile. Dès lors que le procédé de détection 90 a identifié un obstacle mobile, il peut comprendre la prédiction 97 de l’évolution de la position (X, Y) t+n de cet obstacle mobiles selon une ou des projections temporelles à des instants t+n. Par exemple, le procédé de détection 90 peut traquer l’évolution de la position (X, Y) t+n de l’obstacle mobile sur une période de temps futur prédéfinie dont la durée peut être comprise entre 1 et 5 secondes. La position (X, Y) t+n peut être prédite par un pas de temps déterminé qui est de préférence inférieur à 500 ms. Par exemple, pour un pas de temps de 100 ms, N peut alors prendre des valeurs comprises entre 100 ms et 5000 ms. Le procédé de détection 90 peut prédire la position (X, Y) t+n à l’aide d’une fonction mathématique de type filtre de kalman. Le calcul de l’évolution de la position peut être répété selon une fréquence comprise entre 10 et 30 Hz. Dans l’exemple illustré à la FIG. 3 , la prédiction 97 de l’évolution de la position (X, Y) t+n peut comprend la construction d’un vecteur prédictif 41 de la trajectoire du ou des obstacles mobiles 31 aux instants t+n. Comme décrit précédemment, les positions (X, Y) t+n prédites par pas de temps sont représentées par des étoiles 42. Le vecteur prédictif peut être construit à l’aide d’une fonction de type filtre de kalman qui peut utiliser en particulier les positions (X, Y) t-n successives enregistrées du ou des obstacles 31 mobiles dans les instant t-n qui précèdent l’instant t au cours duquel le vecteur prédictif est construit. De plus, la classification des obstacles 31 par reconnaissance visuelle lors de l’étape de perception 91 est une information supplémentaire qui peut être corrélée avec le vecteur de trajectoire pour mieux évaluer, d’une part, si l’obstacle 31 est mobile. Et d’autre part, mieux évaluer la vitesse de déplacement de l’obstacle mobile et donc améliorer le calcul des positions (X, Y) t+n qui permettent de tracer le vecteur prédictif 41. En effet, les paramètres de déplacement varient selon la nature de l’objet mobile. Par exemple, tant la vitesse de déplacement que la manière de se déplacer peuvent être différentes selon que l’obstacle 31 mobile est un piéton, un cycliste, une trottinette ou un autre véhicule motorisé. Comme cela est décrit précédemment, les valeurs numériques de la matrice de covariance Q peuvent être différentes en fonction de la nature de l’obstacle mobile. Ceci pour prendre en considération notamment la différence de vitesse ou de type de déplacement, par exemple, entre un piéton et une voiture. La classification de l’obstacle 31 mobile est ainsi utilisé pour modifier les paramètres de la fonction mathématique qui permet d’estimer les positions (X, Y) t+n . futures selon une projection temporelle déterminée qui peut être comprise entre 1 et 5 secondes. [Evaluation des risques de collision] Comme illustré à la FIG. 8 , le procédé de détection 90 peut comprendre l’évaluation 98 des risques de collision. L’évaluation 98 peut être faite au moins en fonction de la position (X, Y) t des obstacles 31 perçus à l’instant t, par rapport ,au moins à la zone de collision 51, la vitesse linéaire, la vitesse angulaire du robot 100. D’autres paramètres peuvent aussi être pris en considération pour évaluer le risque de collision, la capacité de freinage du robot 100, la masse du robot 100 et la charge utile du robot 100. De préférence, le procédé n’évalue pas le risque par rapport à la position du robot 100 lui-même, mais par rapport à la zone de collision 51 et la zone de précaution 53 tel que cela a été décrit précédemment. Par ailleurs, lorsque l’obstacle 31 perçu est un piéton, un autre paramètre peut être employé : la distance de sécurité 55 qui est décrite dans le cadre du système de détection 10 et est représentée de manière schématique à la FIG. 4 . Lors de l’évaluation 98 du risque de collision le procédé de détection 90 peut appliquer en temps réel une analyse selon six paramètres de la grille d’occupation du modèle numérique 30.Tel que décrit précédemment, le diagramme de type radar de la FIG. 7 illustre de manière schématique cette analyse qui comprend tel que décrit précédemment : la position (X, Y)t à un instant t d’un obstacle 31 par rapport au robot 100, la vitesse linéaire Vl t et la vitesse angulaire Vat à un instant t du robot 100, la charge utile Cu t à instant t, et la distance de sécurité Ls t à un instant t lorsque l’obstacle 31 est identifié comme un humain. Cette distance de sécurité Ls t correspond à la distance de sécurité 55. Ces six paramètres peuvent représenter une cartographie de la situation des obstacles qui se trouvent dans la grille d’occupation du modèle numérique 30 à un instant t. A l’exception de la distance de sécurité 55 qui peut être programmée par le constructeur ou l’exploitant du robot 100, les cinq autres paramètres sont déterminés lors de l’étape de perception 91. Dans le cadre du système de détection 10, c’est le module de perception 20 qui déterminent ces cinq paramètres. Selon un mode de réalisation, le procédé de détection 90 peut utiliser ces six paramètres pour évaluer le risque de collision avec un ou plusieurs obstacles en comparaison de la trajectoire du robot, de sa capacité de freinage mais aussi de la zone de collision 51 et de la zone de précaution 53. Dans le cadre du système de détection 10, c’est l’unité de calcul 70 qui procède à cette analyse en temps réel. Selon un mode de réalisation, le procédé de détection 90 compare en temps réel chaque situation au travers des six paramètres précités avec une base de données 71 de situations préexistantes dans lesquelles le risque de collision a été précalculé en fonction desdits paramètres, de la trajectoire du robot 100 et des zones 51, 53. Cette base de données 71 peut être stockée dans la mémoire 106 du robot 100. Lors de l’évaluation 98, le procédé de détection 90 peut ainsi comparer la situation de la grille d’occupation mais aussi les six paramètres précités à la base de données 71, la situation la plus proche étant alors choisie pour définir une éventuelle commande de réduction de vitesse du robot 100. L’utilisation d’une base de données 71 dans laquelle les risques de collision sont précalculés selon des situations prédéfinies, permet de gagner du temps de calcul et donc de définir plus rapidement si la situation nécessite une réduction de vitesse. La consigne de réduction de vitesse est ainsi plus rapidement transmise aux moyens de déplacement 101 du robot 100. [Régulation de l’allure de déplacement du robot] Selon un mode de réalisation, le procédé de détection 90 peut comprendre la régulation 99 de l’allure de déplacement du robot 100. La régulation 99 comprend la détermination d’une consigne de vitesse linéaire, de vitesse angulaire, de freinage ou d’arrêt du robot en fonction de l’évaluation 98 des risques de collision. La régulation 99 détermine une consigne de déplacement et la transmet aux moyens de déplacement 101 du robot 100. La régulation 99 peut être déterminée au travers de la base de données 71 par comparaison de la situation de la grille d’occupation du modèle numérique 30 à l’instant t. En fonction du risque déterminé lors de l’évaluation 98, la régulation 99 consiste à sélectionner la consigne à appliquer aux moyens de déplacement 101 pour minimiser le risque de collision s’il a été détecté. C’est pourquoi en cas de plusieurs obstacles 31 détectés la régulation 99 optera pour la consigne de réduction de vitesse la plus basse, ou le cas échéant la consigne d’arrêt du robot 100. En effet, la consigne de réduction de vitesse la plus basse ou une consigne d’arrêt sont nécessairement liées au risque de collision le plus important qui peut être détecté à un instant t. Ainsi, lorsqu’un obstacle est détecté dans la zone de collision 51 du robot 100 une consigne d’arrêt immédiat du robot 100 est transmise aux moyens de déplacement 101 du robot. Comme illustré à la FIG. 5 au travers des dimensions des zones 51, 53, la régulation du déplacement robot est définie selon des règles d’appréciation des risques de collision qui sont différentes selon la position de l’obstacle par rapport à l’axe longitudinal R-R du robot ou l’axe transversal de ce même robot. Comme cela a été évoqué précédemment, les consignes de vitesse, de distance de freinage et distance d’arrêt selon l’axe transversal sont plus petites que les consignes de vitesse, de distance de freinage et distance d’arrêt de l’axe longitudinal. Ceci est dû au fait que les collisions latérales sont dues la plupart du temps aux autres usagers, elles sont par conséquent plus rares. Toujours en se référant à la FIG. 5 , la distance de freinage peut correspondre à la distance Dpf / Dpl/Dpb entre la limite extérieure 54 de la zone de précaution 53 et la limite extérieure 52 de la zone de collision 51. La distance d’arrêt peut quant à elle correspondre à la distance Dcf/Dcl/Dcb entre la limite extérieure 52 de la zone de collision 51 et le robot 100. Il est à noter que les distances de freinage et d’arrêt peuvent être réévaluées en temps réel en fonction de plusieurs paramètres tels que la masse du robot qui peut éventuellement inclure une charge utile, la vitesse de déplacement du robot, et les capacités de freinage du robot. Ces distances peuvent être également déterminées en fonction du mode de déplacement du robot, par exemple, un robot qui se déplace en suivant un maitre présentera des distances de freinage et d’arrêt plus courtes qu’un robot qui se déplace de manière autonome. La régulation 99 peut également transmettre des consignes d’avertissement aux avertisseurs 62 du robot 100 afin d’informer les passant humains d’un risque de collisions tels qu’illustre le schéma du système de détection de la FIG. 1 . La FIG. 10 décrit un exemple de pas de calcul Pc(t) à un instant t du procédé de détection 90, dans lequel, trois obstacles O1, O2, O3 sont détectés dans la grille d’occupation du modèle numérique 30. En particulier, la grille d’occupation est remplie 910 et dans le cadre de la perception 91 de l’environnement à l’instant t. Ici, trois obstacles O1, O2, O3, sont identifiés dans la grille d’occupation du modèle numérique 30. S’en suit la détection 96 de la mobilité des trois obstacles O1, O2, O3 puis la prédiction 97 de leur position (X, Y) t+n selon des projections temporelles par incrémentation de pas de temps de 100 milliseconde (ms) jusqu’à un pas de temps projeté maximal de trois secondes (3000 ms). Le procédé de détection 90 procède ensuite l’évaluation 98 des risques de collisions pour chaque position (X, Y) t+n projetée de chaque obstacles mobiles O1, O2, O3. L’évaluation est réalisée en comparant la position projetée (X, Y) t+n de chaque obstacle O1, O2, O3 avec les zones 51, 53. Comme décrit précédemment, lors de l’évaluation 98 l’ensemble des six paramètres est comparé avec une base de données 71 dans laquelle les calculs de risques de collision ont été calibrés. Le risque est ainsi évalué à chaque projection temporelle pour tous les obstacles O1, O2, O3 identifiés dans la grille d’occupation. La comparaison avec la base de données attribue à chaque projection temporelle ou pas de temps utilisé pour prédire la trajectoire future des obstacles O1, O2, O3, une consigne Cv de réduction de vitesse ou d’arrêt du robot 100. La régulation 99 peut être paramétrée pour sélectionner la consigne de réduction de vitesse la plus pessimiste, à savoir la réduction de vitesse la plus basse ou le cas échéant l’arrêt total du déplacement du robot 100. Ainsi, lors d’un pas de calcul Pc(t) à l’instant t, lorsque des obstacles mobiles sont détectés, le procédé de détection 90 peut être amené à évaluer plusieurs risques de collision à chaque pas de temps projeté. Le procédé peut alors être paramétrer pour sélectionner la consigne de vitesse la plus pessimiste, d’une part, pour chaque pas de temps projeté. Et plus largement, comme cela est illustré à la FIG. 10 , la consigne la plus adaptée à la situation de risque peut être sélectionnée dans une seconde étape de sélection qui se déroule lors de l’étape de régulation 99. C’est d’ailleurs la consigne la plus adaptée qui sera transmise aux moyens de déplacement 101 du robot 100. Dans le cas d’espèce, la consigne la plus adaptée correspond à la consigne qui est la plus pessimiste et qui permet d’éviter ou de prévenir la collision qui semble selon le procédé et les différentes projections temporelles la plus proche physiquement, mais aussi temporellement, par rapport aux zones 51, 53 ou à la distance de sécurité 55. Système de détection (10) de risques de collision d’un robot (100) notamment un robot logistique qui comporte des moyens de déplacement (101) comprenant notamment des roues, un volant de direction, des moyens de freinage, et un moteur configuré pour entrainer les roues en rotation dans une direction de déplacement, le système de détection (10) comprenant : un module de perception (20) de l’environnement configuré, d’une part, pour détecter, dans l’environnement autour du robot (100), des obstacles (31) tels que du mobilier urbain, un trou, un piéton, un cycliste, trottinette, un véhicule etc., et d’autre part, pour modéliser ; à chaque instant t, la position des obstacles (31) par des coordonnées de position (X, Y) dans un modèle numérique 2D ou 3D construit par rapport au robot (100), un module de sécurité (50) qui est configuré pour définir, à chaque instant t, au moins une zone de collision (51) qui s’étend à 360° autour du robot (100), la zone de collision (51) étant définie dans le modèle numérique 2D ou 3D, un module de régulation (60)du robot qui est configuré pour réguler l’allure de déplacement du robot (100), à chaque instant t, en déterminant une consigne de vitesse, de freinage ou d’arrêt du robot, une unité de calcul (70) configurée pour évaluer, à chaque instant t, le risque de collision entre le robot (100) et les obstacles (31) perçus, ledit risque étant évalué en comparant la position (X, Y) des obstacles (31) perçus dans l’environnement du robot (100) au moins par rapport à la zone de collision (51), lorsque le ou les obstacles (31) perçus se trouvent dans la zone de collision (51), l’unité de calcul (70) est configurée pour transmettre, à chaque instant t, au module de régulation (60) une commande de modification d’un ou de plusieurs consignes de déplacement du robot (100) tels que la vitesse linéaire, la vitesse angulaire, le freinage, ou l’arrêt du robot (100). Système de détection (10) selon la revendication 1, dans lequel, le module de sécurité (50) est configuré pour définir une zone de précaution (53) qui s’étend à 360° autour de la zone de collision (51) dans ledit modèle numérique (30), la zone de précaution (53) étant une extension de la zone de collision (51) et l’unité de calcul (70) est configurée pour déterminer la position (X, Y) des obstacles (31) par rapport à la zone de précaution (53), lorsque des obstacles (31) sont perçus dans la zone de précaution (53), l’unité de calcul (70) est configurée pour transmettre au module de régulation (60) une commande de freinage ou de réduction de la consigne de vitesse du robot. Système de détection (10) selon la revendication 2, dans lequel, la zone de collision (51) et la zone de précaution (53) sont définies, dans le modèle numérique (30), par une emprise au sol qui s’étend autour de l’emprise au sol du robot (100). Système de détection (10) selon l’une des revendications 2 et 3, dans lequel, les dimensions de la zone de collision (51) et de la zone de précaution (53) sont définies à un instant t au moins par rapport à la vitesse du robot (100) et à la masse du robot (100) à l’instant t, la masse du robot (100) pouvant notamment inclure une charge utile. Système de détection (10) selon l’une des revendications 2 à 4, dans lequel, le module de sécurité (50) est configuré pour déformer la zone de collision (51) et la zone de précaution (53) lorsque le robot (100) se déplace selon une trajectoire courbe. Système de détection (10) selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel, le module de perception comprend des organes d’odométrie (25) configurés pour déterminer, à chaque instant t, la position (X, Y), la vitesse linéaire et la vitesse angulaire du robot (100). Système de détection (10) selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel, le module de perception (20) peut comporter : un ou des capteurs volumétriques (21, 23, 24) configurés pour modéliser en 2D ou 3D l’environnement entourant le robot (100) et pour mesurer les distances entre les obstacles (31) détectés et le robot (100) dans le modèle numérique (30), une ou des caméras (22, 23) qui sont configurées pour capter des images en couleur dans le domaine du visible, et un premier automate (28) qui est configuré pour reconnaitre le ou les obstacles (31) au sein des images et corrélées ces images avec les obstacles (31) détectés dans le modèle numérique (30) de manière à déterminer une position relative des obstacles (31) par rapport au robot (100). Système de détection (10) selon la revendication précédente, qui comporte, un module de suivi (40) des obstacles (31) qui est configuré pour déterminer si un obstacle (31) est fixe ou mobile, en particulier, le module de suivi (40) compare le modèle numérique 2D ou 3D modélisé, à un instant t, avec des modèles numériques (30) modélisés des instants t-n qui précèdent l’instant t, lorsque la position d’un obstacle (31) évolue, indépendamment du déplacement du robot (100), entre au moins deux modèles numériques (30) modélisés de manière successive, l’obstacle (31) est considéré comme mobile. Système de détection (10) selon la revendication précédente, dans lequel, le modèle de suivi (40) est configuré pour prédire le déplacement de chaque obstacle (31) mobile selon une projection temporelle t+n, le modèle de suivi (40) calcule, selon plusieurs pas de temps ,des positions (X, Y) t+n probables de chaque obstacle mobile dans cette projection temporelle, à ces fins, le modèle de suivi (40) peut être notamment configuré pour construire un vecteur prédictif (41) de la trajectoire de l’obstacle mobile (31) à des instants t+n, la trajectoire t+n étant estimée en fonction des positions précédentes de l’obstacle (31) mobile dans les modèles numériques (30) construits à l’instant t et aux instants t-n précédant l’instant t. Système de détection (10) selon l’une des revendications 1 à 9, qui comporte, au moins quatre paramètres d’évaluation du risque de collision : une vitesse linéaire du robot, une vitesse angulaire du robot, les coordonnées de position (X, Y) d’un obstacle (31) par rapport au moins à la zone de collision (51). Système de détection (10) selon la revendication précédente, qui comporte, deux paramètres d’évaluation du risque de collision supplémentaires : la charge utile du robot et une distance de sécurité (55) de dimensions déterminées qui permet de stopper le robot (100) si un obstacle (31) classifié comme un humain se trouve à une distance inférieure ou égale à la distance de sécurité (55). Procédé de détection (90) de risques de collision d’un robot (100) notamment un robot logistique qui comporte des moyens de déplacement (101) comprenant notamment des roues, des moyens de freinage, et un moteur configuré pour entrainer les roues en rotation dans une direction de déplacement, le procédé de détection (90) comprenant à chaque instant t : La perception (91) de l’environnement autour du robot (100) et des obstacles (31) qui se trouvent dans cet environnement tels que du mobilier urbain, un trou, un piéton, un cycliste, une trottinette, un véhicule etc., La modélisation (92) de l’environnement autour du robot (100), la modélisation (92) est réalisée en déterminant la position des obstacles (31) par des coordonnées de position (X, Y) dans un modèle numérique (30) 2D ou 3D de l’environnement construit par rapport au robot (100), la définition (93) d’une zone de collision (51) qui s’étend autour du robot (100), la zone de collision (51) étant définie dans le modèle numérique (30) et correspondant à un périmètre projeté à 360° autour du robot (100) au sein du modèle numérique (30), l’évaluation (98) des risques de collision au moins en fonction de la position (X, Y) des obstacles (31) perçus par rapport au moins à la zone de collision (51), de la vitesse linéaire et de la vitesse angulaire du robot (100), la régulation (99) de l’allure de déplacement du robot (100) en déterminant une consigne de vitesse linéaire, de vitesse angulaire, de freinage ou d’arrêt du robot en fonction de l’évaluation (98) des risques de collision, lorsqu’un obstacle (31) est détecté sur la trajectoire du robot (100) une commande de freinage ou de réduction de la consigne de vitesse est transmise aux moyens de déplacement (101), et lorsqu’un obstacle (31) est détecté dans la zone de collision (51), une commande d’arrêt immédiat est transmise aux moyens de déplacement (101). Procédé de détection (90) selon la revendication 12, qui comporte, l’établissement (94) d’une zone de précaution (53) dans le modèle numérique (30), la zone de précaution (53) étant une extension de la zone de collision (51) et s’étendant à 360° autour de la zone de collision (51), lorsqu’un obstacle (31) est détecté dans la zone de précaution (53), une commande de freinage ou de réduction de la consigne de vitesse est transmise aux moyens de déplacement (101). Procédé de détection (90) selon la revendication 13, dans lequel, les dimensions de la zone de collision (51) et de la zone de précaution (53) sont définies, à chaque instant t, au moins par rapport à la vitesse et à la masse du robot (100), la masse du robot (100) pouvant notamment inclure une charge utile. Procédé de détection (90) selon l’une des revendications 13 et 14, qui comporte, la déformation (95) de la zone de collision (51) et de la zone de précaution (53) lorsque le robot (100) se déplace selon une trajectoire courbe. Procédé de détection (90) selon l’une des revendications 12 à 15, qui comporte, la détection (96) d’obstacles (31) mobiles dans l’environnement du robot (100), la position (X, Y) des obstacles (31) étant traquée dans le temps au travers des différents modèles numériques (30) qui sont successivement modélisés à chaque instant t, lorsque la position (X, Y) d’un ou plusieurs obstacles (31) évolue, indépendamment au déplacement du robot (100), dans au moins deux modèles numériques (30) successifs, l’obstacle (31) est classifié comme un obstacle mobile. Procédé de détection (90) selon la revendication 16, qui comporte, à chaque instant t, la prédiction (97) de l’évolution probable de la position (X, Y) t+n du ou des obstacles (31) mobiles détectés à des pas de temps projetés à des instants t+n. Procédé de détection (90) selon la revendication précédente, la construction d’un vecteur prédictif (41) de la trajectoire probable du ou des obstacles (31) mobiles aux instants t+n, le vecteur prédictif étant construit en fonction des positions (X, Y) t-n enregistrées du ou des obstacles mobiles dans les instant t-n qui précèdent l’instant t. Procédé de détection (90) selon l’une des revendications 12 à 18, dans lequel, la régulation (99) de l’allure de déplacement du robot (100) est définie selon des règles d’appréciation des risques de collision, les règles d’appréciation sont définies selon deux axes distincts, un axe longitudinal qui s’étend dans la direction de déplacement du robot (100) et un axe transversal qui s’étend de manière orthogonale à la direction de déplacement, les consignes de vitesse, de distance de freinage et distance d’arrêt selon l’axe transversal étant plus petites que les consignes de vitesse, de distance de freinage et distance d’arrêt de l’axe longitudinal. Procédé de détection (90) selon l’une des revendications 12 à 19, dans lequel, l’évaluation (98) du risque de collision utilise les paramètres suivants qui sont définis à l’instant t : la position (X, Y)t des obstacles (31) perçus, par rapport ,au moins à la zone de collision (51) dans le modèle numérique (30), la vitesse linéaire du robot (100), la vitesse angulaire du robot (100), la masse du robot (100), et une distance de sécurité (55) comprenant les dimensions supérieures aux limites de la zone de collision (51), la distance de sécurité (55) est une distance projetée au-delà du robot (100) et à 360° autour du robot, la distance de sécurité (55) est paramétrée pour entrainer l’arrêt du robot (100) dès lors qu’un humain est détecté à une distance inférieure ou égale aux dimensions la distance de sécurité (55). Procédé de détection (90) selon l’une des revendications 12 à 20, la perception (91) comporte : la capture d’images couleurs (910) de l’environnement entourant le robot (100, les images étant enregistrées par des caméras couleurs dans le domaine du visible, la détection (911) du ou des obstacles (31) dans l’environnement entourant le robot (100) au sein desdites images couleurs, la détection (911) du ou des obstacles étant réalisée en déterminant la nature des objets dans l’environnement du robot (100) par reconnaissance visuelle dans les images couleurs, la capture (912) d’images volumétriques de l’environnement entourant le robot (100), la mesure (913) des distances, dans les images volumétriques enregistrées, entre les objets détectés dans l’environnement autour du robot (100), la corrélation (914) entre les images couleurs et les images volumétriques de l’environnement afin produire un modèle numérique (30) 2D ou 3D de l’environnement entourant le robot (100), dans lequel, la nature des obstacles (31) et leur position relative par rapport au robot (100) sont définies, et des mesures du déplacement du robot (100) qui sont réalisées en mesurant la vitesse linéaire et la vitesse angulaire du robot (100). Robot logistique comprenant un système de détection (10) de risque de collision défini selon l’une des revendications 1 à 11.