Brevet FR3154514A1 — publié le 20250425

L’invention concerne un système de pilotage (10) d’un robot (1) en mode suiveur configuré pour suivre le déplacement d’un maître (11), le système de pilotage (10) comprenant : un module de perception (20) de l’environnement, un module d’identification (30) du maitre qui est configuré pour déterminer la position du maitre (11) par rapport à la position du robot (1) dans un repère 2D ou 3D, un module trajectoire (40) qui est configuré pour modéliser un vecteur de trajectoire (41) du maitre (11), un module de pilotage (50) qui est configuré pour définir une consigne de vitesse linéaire et une consigne de vitesse angulaire du robot en fonction de la position du maitre (11) et du vecteur de trajectoire (41), les moyens de déplacement (12) du robot étant actionné en fonctions desdites consignes de vitesse de sorte à suivre le vecteur de trajectoire (41) ou le maitre (11). L’invention concerne également un procédé de pilotage d’un robot en mode suiveur. Figure pour l’abrégé : Fig.1] Système et procédé de pilotage d’un robot en mode suiveur L'invention concerne un système de pilotage d’un robot en mode suiveur d’un maitre et un procédé de pilotage d’un robot en mode suiveur. L’invention a plus particulièrement trait à un robot logistique, c’est-à-dire, un robot comportant des capacités de chargement de matériels, de produits, de colis etc. Les robots et notamment les robots logistiques peuvent comprendre plusieurs modes de déplacement dont l’un d’entre eux est le mode suiveur, ou « follow-me » en anglais. Selon ce mode de déplacement, le robot suit un maitre qui peut être une personne qu’elle soit piétonne ou se déplace à l’aide d’un moyen de transport tel qu’une trottinette, une bicyclette, ou bien un véhicule. Alternativement et selon l’invention, le maitre peut également être un robot. Une fois que le robot est appairé à son maitre, il le suit juste derrière lui lors de ses déplacements, dans le cas d’un robot logistique, ce dernier peut porter tout type de charges lourdes et laisser son maitre les mains libres lui évitant des tâches pénibles de transport de charges. De ce fait, le robot peut prendre différentes dimensions en fonction de l’usage auquel il est destiné. On connaît de nombreux robots mobiles qui, la plupart du temps, sont conçus pour suivre une personne. Le plus souvent, ces robots comprennent un ou plusieurs moteurs électriques, alimentés par des batteries, leur permettant d’effectuer ces déplacements. Bien que le déplacement des robots suiveurs puisse être télécommandé, les progrès dans le domaine du pilotage autonome des robots poussent les fabricants de robots à concevoir des robots suiveurs qui sont commandés par des moyens de calcul embarqués dans les robots. A ce jour, les robots suiveurs sont essentiellement utilisés dans les entrepôts et usines pour transporter des charges lourdes et ainsi réduire la pénibilité des agents logistiques. Ces robots peuvent se déplacer en mode suiveur grâce à des capteurs de perception qu’ils embarquent. Ces robots sont ainsi utilisés dans des environnements stables et maitrisés, où un seul capteur est suffisant car les risques sont contrôlés et réduits parce qu’ils évoluent dans un environnement maitrisé. Par exemple, le document US 2004/019929 décrit un robot bipède suiveur comprenant un capteur de type caméra couleur qui lui permet de reconnaitre et suivre son maitre. En particulier, ce robot est capable de suivre son maitre grâce à une reconnaissance de forme et un « tracking » ou un suivi visuel de cette forme au travers du flux vidéo enregistré. Cependant, un robot perdrait nécessairement son maitre dans un environnement ou un nombre important de personnes se déplacent, par exemple, au sein d’un environnement urbain, d’un centre commercial, d’un lieu public tel qu’une gare ou une aérogare etc. Le document WO 2007/131299 décrit quant à lui un chariot de golf robotisé qui suit son maitre grâce à un système radio fréquence avec un appareil émetteur porté par le maitre et des antennes sur le chariot. Toutefois, un tel robot présente des risques s’il évolue dans un environnement dans lequel peuvent se trouver des interférences radios. Par exemple, lorsque des éléments ou structures métalliques se trouvent dans l’environnement dans lequel évolue le robot, les ondes radio sont perturbées et la précision décroit très fortement. De plus, dans un environnement urbain dense, les corps humains font également obstacles aux ondes radios et perturbent la localisation du maitre. La robustesse du mode de suivi n’est ainsi pas suffisante pour utiliser un tel robot dans un environnement dense en termes d’obstacles et/ou de fréquentation humaine. Enfin le document US2011/0172850 décrit un robot d’un fantassin militaire qui génère une trajectoire de suivi du maitre qui n’est toutefois pas suffisamment fine pour éviter des obstacles. Ces solutions de l’art antérieur ne permettent pas de faire rouler les robots en mode suiveur dans des environnements complexes et incertains comme les villes, car leur perception de l’environnement n’est pas assez fine et ne permet pas de suivre un maitre dans un environnement complexe tout en évitant de multiples obstacles qui peuvent être constitués par des êtres vivants ou des obstacles matériels tels que le mobilier ou les équipements urbains. L’invention vise à pallier l’ensemble de ces inconvénients. L’invention vise à fournir une solution technique pour améliorer le mode suiveur d’un robot. L’invention vise à fournir un robot capable de suivre un maitre dans un environnement complexe tel qu’environnement urbain notamment au milieu d'une foule comme une rue piétonne commerçante. A cet effet, la présente invention concerne un système de pilotage d’un robot en mode suiveur configuré pour suivre le déplacement d’un maître, le robot comportant des moyens de déplacement comprenant notamment des roues et un moteur configuré pour entrainer les roues en rotation dans une direction de déplacement, le système de pilotage comprenant : un module de perception de l’environnement qui comporte : des capteurs de perception de l’environnement autour du robot, lesdits capteurs étant configurés pour collecter des données de l’environnement, des estimateurs de la position du maitre par rapport au robot, les estimateurs de la position du maitre utilisant les données collectées pour estimer la position du maitre selon des données de natures différentes, la position du maitre étant estimée par des coordonnées de position (X, Y) et une orientation de déplacement (θ) dans un repère 2D ou 3D du robot, des organes d’odométrie pour déterminer la position du robot et des paramètres de déplacement du robot dans l’espace, un module d’identification du maitre qui est configuré pour déterminer la position du maitre par rapport à la position du robot dans ledit repère, le module d’identification déterminant la position du maitre à un instant t en fusionnant les positions estimées par le module de perception, un module trajectoire qui est configuré pour modéliser un vecteur de trajectoire du maitre défini par une suite d’un nombre déterminé de points distants les uns des autres selon une distance déterminée dans ledit repère, chaque point étant défini par des coordonnées (X, Y, θ) du maitre qui ont été déterminées par le module d’identification à un instant t, le vecteur de trajectoire comprend un nombre de points constant qui séparent le robot de son maitre, le module trajectoire est configuré pour recalculer le vecteur de trajectoire à chaque instant t, et un module de pilotage qui est configuré pour définir une consigne de vitesse linéaire et une consigne de vitesse angulaire du robot en fonction de la position du maitre et du vecteur de trajectoire, le module de pilotage étant configuré pour actionner les moyens de déplacement en fonctions desdites consignes de vitesse linéaire et de vitesse angulaire de sorte à suivre le vecteur de trajectoire ou le maitre. L’utilisation de capteurs de différentes natures permet de faire des estimations de position utilisant des données visuelles et volumétriques issues de différentes technologies qui permettent d’assurer une continuité du suivi du maitre dans un environnement dense, par exemple, un environnement urbain, ou dans des conditions météorologiques défavorables. La fusion des estimations de la position du maitre permet de rendre plus robuste la détection de l’évolution du déplacement du maitre, alors que l’utilisation d’un vecteur de trajectoire permet d’affiner la trajectoire du maitre et ainsi de contourner des obstacles que le maitre a contourné. L’orientation θ correspond en pratique au cap du maitre alors que la consigne de vitesse angulaire correspond à l’angle de direction qui est déterminé pour que le robot puisse suivre la trajectoire du maitre. [Module de perception] 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 objets détectés dans le modèle numérique et le robot, une ou des caméras qui sont configurées pour capter des images en couleur dans le domaine du visible, et au moins un estimateur de position du maitre qui est configuré pour reconnaitre le maitre au sein des images et corrélées ces images avec les objets détectés dans le modèle numérique de l’environnement entourant le robot de manière à déterminer une position relative du maitre par rapport au robot. Le couplage entre les données volumétriques et les données visuelles permet de reconnaitre le maitre notamment à l’aide des données visuelles et ensuite d’estimer la distance réelle entre le maitre et le robot. Dans des modes de réalisation, 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 comporter : un système d’ondes radio de champ proche par exemple de type UWB, WIFI ou Bluetooth, une ou plusieurs antennes étant intégrées au robot alors qu’un émetteur est porté par le maitre, le système d’ondes radio étant configuré pour estimer la position du maitre par rapport au robot, une centrale inertielle qui est portée par le maitre et qui configurée pour mesurer des accélérations linéaires et des accélérations angulaires, et un troisième estimateur de position qui est configuré pour estimer la position du maitre au travers des données mesurées par le système d’ondes radio et de ladite centrale inertielle. L’intégration d’une estimation de la position du maitre à l’aide d’un système radio permet d’identifier le maitre lorsque celui-ci est masqué visuellement par des obstacles ou d’autres personnes. Ce mode de réalisation permet d’améliorer la perception du robot en milieu urbain. [Module d’identification] Dans des modes de réalisation, le module d’identification peut être configuré pour prédire la position future du maitre en utilisant les données d’accélération fournies par la centrale inertielle portée par le maitre, la position future prédite permet de guider les estimateurs dans leur estimation de la future position du maitre. La prédiction de la position future du maitre permet de renforcer la robustesse de la reconnaissance du maitre et donc du suivi de ce dernier. Dans des modes de réalisation, le module d’identification peut être configuré pour appairer le robot au maitre, le module d’identification est configuré pour actionner au moins les capteurs de perception, les estimateurs afin de détecter le maitre et enregistrer une signature caractéristique dans une mémoire intégrée au robot. [Module trajectoire] Dans des modes de réalisation, le module trajectoire peut être configuré pour recalculer le vecteur de trajectoire en enregistrant un nouveau point à chaque instant t, le nouveau point (X, Y, θ) correspondant à la dernière position identifiée du maitre, alors que le premier point de la suite, qui est le plus ancien de ladite suite, est oublié ou archivé. Le calcul en temps réelle du vecteur de trajectoire permet d’optimiser le suivi du maitre lors de ces déplacements. Dans des modes de réalisation, le vecteur de trajectoire peut comprendre au moins 30 points, mieux 50 points et encore mieux 100 points, plus particulièrement les points peuvent être distants deux à deux d’une distance comprise entre 5 cm et 50 cm, mieux entre 10 cm et 30 cm. La fluidité de la trajectoire du robot dépend du nombre de points que comporte le vecteur de trajectoire, plus le nombre de points est important plus la trajectoire est fluide. En pratique, cent points permettent d’obtenir un bon compromis entre la puissance de calcul nécessaire et la fluidité de la trajectoire. Dans des modes de réalisation, le module trajectoire peut comporter un filtre du vecteur de trajectoire qui est configuré pour modéliser la trajectoire, le filtre comporte notamment des fonctions polynomiales et/ou des fonctions Splines qui sont appliquées à la suite de points de coordonnées (X, Y, θ) définissant une trajectoire linéaire. Le filtre contribue à fluidifier le calcul de la trajectoire afin que le robot se déplace de façon souple sans à-coups. [Module de pilotage] Dans des modes de réalisation, le module de pilotage peut être configuré pour définir, d’une part, un cercle d’anticipation virtuel de diamètre déterminée autour du robot, et d’autre part, un point référence de suivi du maitre qui est déterminé par l’intersection entre le cercle d’anticipation virtuel et le vecteur de trajectoire, le module de pilotage étant configuré pour déterminer la consigne de vitesse angulaire du robot en fonction du point de référence de suivi. Dans des modes de réalisation, le module de pilotage peut être configuré pour définir la consigne de vitesse linéaire du robot en fonction, d’une part, de la comparaison d’une distance réelle entre le maitre et le robot qui mesurée par le module de perception et d’une distance seuil prédéfinie entre le maitre et le robot, d’autre part, de la vitesse linéaire du maitre qui est également estimée par le module de perception. La prise en compte de la distance robot-maitre et de la vitesse linéaire du maitre permet de suivre le maitre en donnant au robot une vitesse de déplacement progressive sans à-coups. [Module de diagnostic] Dans des modes de réalisation, le système de pilotage peut comporter un module de diagnostic qui est configuré pour évaluer un degré de criticité du module de perception, du module d’identification, du module trajectoire, et du module de pilotage, le module de diagnostic évalue ainsi les données fournies par chacun desdits modules et est configuré pour stopper le robot lorsque les données fournies par un des modules ne correspondent pas aux données attendues. [Interface Homme-Machine] Dans des modes de réalisation, le système de pilotage peut comporter une interface homme-machine comprenant : des moyens d’avertissement lumineux et/ou sonores et une commande d’appairage du robot au maitre, les moyens d’avertissement étant configurés pour informer le maitre lorsque module d’identification ne détecte plus le maitre, et la commande d’appairage comprenant notamment un bouton et/ou une console telle qu’un écran tactile. [Maitre] Dans des modes de réalisation, le robot en mode suiveur peut être configuré pour suivre un maitre qui est un humain ou un véhicule, et ledit véhicule est autonome ou piloté par un humain. [Procédé de pilotage d’un robot en mode suiveur] L’invention concerne également un procédé de pilotage d’un robot en mode suiveur d’un maitre, le procédé comportant : la perception de l’environnement autour du robot, la perception comprenant : la collecte de données visuelles données et de données volumétriques de l’environnement qui entoure le robot, les données volumétriques étant de plusieurs natures telles que télémétriques, visuelles, des estimations de position du maitre dans un repère 2D ou 3D en corrélant les données volumétriques avec les données visuelles pour reconnaître le maitre et estimer la position du maitre au travers de coordonnées de position X, Y et d’une orientation θ au sein dudit repère, chaque estimation corrélant les données visuelles avec des données de distances de différentes natures, et la détermination à un instant t de la position et du déplacement du robot dans ledit repère qui est déterminée par des organes d’odométrie embarqués sur le robot et un estimateur odométrique ; la détermination de la position (X, Y, θ) du maitre à un instant t en fusionnant les postions estimées ; la construction d’un vecteur de trajectoire du maitre, le vecteur de trajectoire comportant un nombre déterminé de points distants les uns des autres d’une distance déterminée dans ledit repère, chaque point correspond à une position (X, Y, θ) du maitre qui a été déterminée à un instant t, le vecteur de trajectoire comprend un nombre de points constant qui séparent le robot de son maitre, le vecteur de trajectoire étant recalculé à chaque instant t ; le pilotage du robot qui est réalisé en définissant une consigne de vitesse linéaire et une consigne de vitesse angulaire du robot en fonction de la position (X, Y, θ) du maitre, des vitesses linéaire et angulaire du maitre, du vecteur de trajectoire, de la position et du déplacement du robot à l’instant t ; et l’actionnement des moyens de déplacement du robot en fonction desdites consignes de vitesse linéaire et de vitesse angulaire de sorte à suivre directement le maitre ou indirectement au travers du vecteur de trajectoire, les moyens de déplacement comprenant notamment un moteur configuré pour entrainer des roues en rotation dans une direction de déplacement. Le procédé comporte des caractéristiques équivalentes à celles du système de pilotage et présente de ce fait les mêmes avantages. [Perception] Dans des modes de réalisation, la perception peut comporter : la modélisation en 2D ou 3D de l’environnement et des objets entourant le robot afin de fournir un modèle numérique dudit environnement qui est réalisé par détection volumétrique et mesure des distances entre les objets détectés et le robot, la capture d’images couleurs de l’environnement entourant le robot, les images étant enregistré par des caméras couleurs, et au moins une première estimation de la position du maitre au sein du modèle numérique, le maitre étant détecté par reconnaissance visuelle dans les images couleurs, les images couleurs étant ensuite corrélées avec le modèle numérique pour estimer la position relative du maitre par rapport au robot. Dans des modes de réalisation, le procédé de pilotage comporte des mesures du déplacement du robot qui sont réalisées en mesurant les accélérations linéaires et la vitesse angulaire du robot, ces mesures sont opérées par une centrale inertielle intégrée au robot. Dans des modes de réalisation, le procédé de pilotage peut comporter une troisième estimation de la position du maitre qui est réalisée par la diffusion d’ondes radio pour estimer une position et une mesure de la vitesse linéaires et de la vitesse angulaire du maitre. [Identification position] Dans des modes de réalisation, le procédé de pilotage peut comporter la prédiction de la position future du maitre en utilisant les données de vitesse linéaire et angulaire déterminées lors la troisième estimation. Dans des modes de réalisation, le procédé de pilotage peut comporter l’appairage du robot au maitre, l’appairage étant réalisé par une détection du maitre à l’aide des organes de perception du robot et un enregistrement d’une signature caractéristique notamment visuelle dans une mémoire intégrée au robot. [Modélisation trajectoire] Dans des modes de réalisation, le vecteur de trajectoire peut être recalculé à chaque instant t par l’enregistrement d’un nouveau point correspondant à la dernière position identifiée du maitre, alors que le premier point de la suite, qui est le plus ancien de ladite suite, est oublié ou archivé. Dans des modes de réalisation, le vecteur de trajectoire peut comprendre au moins 30 points, mieux 50 points et encore mieux 100 points, plus particulièrement les points peuvent être distants deux à deux d’une distance comprise entre 5 cm et 30 cm, mieux entre 10 cm et 20 cm. Dans des modes de réalisation, la construction du vecteur de trajectoire peut comprendre l’affinage du vecteur de trajectoire afin de modéliser une trajectoire linéaire régulière, le procédé appliquant notamment des fonctions polynomiales à la suite des coordonnées (X, Y, θ) qui composent le vecteur de trajectoire. [Pilotage du robot] Dans des modes de réalisation, le procédé de pilotage peut comporter la définition d’un point référence qui permet d’asservir le robot au vecteur de trajectoire, le point de référence étant défini par une intersection entre, d’une part, un cercle d’anticipation virtuel de diamètre déterminée qui s’étend autour du robot, et d’autre part, le vecteur de trajectoire, la vitesse angulaire du robot étant définie à chaque instant t en fonction des coordonnées (X, Y, θ) du point de référence. En particulier, le cercle d’anticipation virtuel est centré sur le robot. Dans des modes de réalisation, le suivi de la trajectoire peut comprendre la définition de la consigne de vitesse linéaire du robot en fonction, d’une part, de la comparaison d’une distance réelle entre le maitre et le robot autonome qui mesurée les organes de perception et d’une distance seuil prédéfinie entre le maitre et le robot, d’autre part, de la vitesse linéaire du maitre qui est également estimée par les organes de perception. [Diagnostic] Dans des modes de réalisation, le procédé de pilotage peut comporter l’évaluation d’un degré de criticité de la perception de l’environnement et du maitre, la première estimation de position, la deuxième estimation de position, la troisième estimation de position du maitre déterminée et la position identifiée du maitre, le module de diagnostic étant configuré pour stopper le robot autonome lorsque le position identifiée du maitre est en défaut et/ou lorsqu’un nombre seuil d’estimations est en défaut. 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 pilotage d’un robot en mode suiveur conforme d’un mode de réalisation de l’invention. FIG. 2 est une représentation schématique d’un mode de réalisation de l’invention dans lequel des données collectées par les organes de perception sont fusionnées afin de déterminer la position du maitre dans un repère 2D ou 3D du robot en mode suiveur. FIG. 3 est une représentation schématique de la modélisation de la trajectoire du maitre selon un mode de réalisation de l’invention. FIG. 4 est une représentation schématique de l’évolution de la trajectoire modélisée à l’instant +1 alors que le maitre s’est déplacé par rapport à l’instant t. FIG. 5 est une représentation schématique du pilotage du robot en mode suiveur en fonction de la trajectoire modélisée conformément à un mode de réalisation de l’invention. FIG. 6 est une représentation schématique d’un logigramme illustrant un procédé de pilotage d’un robot en mode suiveur conforme d’un mode de réalisation de l’invention. En référence aux figures 1 à 6, l’invention se rapporte à un système de pilotage 10 d’un robot 100 en mode suiveur et à un procédé de pilotage 200 d’un robot en mode suiveur encore appelé mode « follow me » en anglais. Selon l’invention, le système de pilotage 10 est configuré pour que le robot 1 suive le déplacement d’un maître 11. Pour cela, le robot 1 comporte des moyens de déplacement qui lui permettent de se mouvoir dans l’espace. En particulier, dans le présent exemple, le robot 1 peut être un robot logistique qui comprend notamment des roues et un moteur configuré pour entrainer les roues en rotation, mais aussi un moteur de direction configuré pour orienter les roues dans une direction de déplacement qui est déterminée. [Module de perception] Comme illustré à la FIG. 1 , le système de pilotage 10 comporte un module de perception 20 de l’environnement qui permet de reconnaitre le maitre 11 dans l’environnement dans lequel ce dernier évolue. Le module de perception 20 comporte des capteurs de perception de l’environnement autour du robot 1. Ces capteurs sont configurés pour collecter des données de l’environnement. Le module de réception 20 comprend également des estimateurs de la position du maitre 11 par rapport au robot 1, les estimateurs de la position du maitre utilisent les données collectées pour estimer la position du maitre 11. En pratique, les estimateurs sont des algorithmes qui peuvent être stockés et exécutés dans un ordinateur embarqué dans le robot 1. 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 1 mais aussi pour détecter les objets autour du robot 1. Les capteurs volumétriques 21, 23 sont également configurés pour mesurer les distances entre ces objets détectés et le robot 1. Le module de perception 20 comporte aussi une ou des caméras qui sont configurées pour capter des images en couleur notamment dans le domaine du visible. Le module de perception 20 comprend aussi un estimateur de position du maitre 11 qui est configuré pour reconnaitre le maitre 11 au sein des images couleurs. L’estimateur est aussi configuré pour corréler ces images avec les objets détectés dans le modèle numérique de l’environnement entourant le robot 1 de manière à déterminer une position relative du maitre 11 par rapport au robot 1. La position relative du maitre 11 est estimée par des coordonnées de position (X, Y) et une orientation de déplacement (θ). Dans la suite du document on définit une position du maitre 11 selon ces trois paramètres (X, Y, θ). Selon un mode de réalisation, les capteurs volumétriques comportent 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 20 et les objets qui l’entourent et en particulier la distance avec le maitre 11. 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 voir 360 degrés autour du robot 1. 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 image tridimensionnelles ou images 3D. Selon ce 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 1 de manière à fournir des images à 360 degrés autour du robot 1. Le premier estimateur estime la position du maitre 11 au travers des différents nuages de points qui sont mesurés par le capteur de télédétection 21. Ces nuages de points correspondent à des objets, dans un environnement piéton, les différents nuages correspondent chacun à un piéton. Le maitre 11 ne peut être distingué que par la distance estimée qui est connue du robot 1 à l’aide des images de issues du capteur de télédétection 21. Le premier estimateur réalise un recalage entre les images fournis par les caméras 22 et les nuages de points mesurés par le capteur de télédétection 21. En effet, les images fournies par les caméras 22 permettent au premier estimateur, à l’aide d’un algorithme de reconnaissance visuelle, de classifier tous les objets autour du robot 1. Par exemple, les objets autour du robot 1 peuvent être classifiés dans la catégorie piéton, ou obstacle de type mobilier urbain (borne incendie, bordure, banc etc.). Les nuages de points fournis par le LIDAR permettent quant à eux de positionner précisément les objets reconnus dans l’espace autour du robot 1. Lorsque plusieurs piétons sont reconnus, afin de reconnaitre un agrégat local de nuages de points qui correspond au maitre 11, le premier estimateur peut comprendre des algorithmes de traitement sur les images à base de réidentification. Ces algorithmes recherchent, sur chaque nouvelle image, parmi les objets piétons détectés lequel est le plus proche du maitre 11 identifié sur les images précédentes. Ces algorithmes de reconnaissance visuelle peuvent fonctionner par exemple sur la couleur des vêtements portés par le maitre. 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 ». Selon un mode de réalisation, afin d’améliorer la reconnaissance visuelle du maitre 11, ce dernier peut porter un vêtement présentant des caractéristiques visuelles distinctives telles qu’un gilet à bande réfléchissante. Selon ce mode de réalisation, le premier estimateur peut utiliser l’intensité lumineuse des points des nuages du modèle numérique fourni par le LIDAR pour améliorer la reconnaissance du maitre 11. En effet, les couleurs des bandes réfléchissantes présentent une forte intensité dans les nuages de points fournis par le lidar. En définitive, selon ce mode de réalisation, le premier estimateur reconnait le nuage de points qui correspond au maitre 11 en utilisant notamment la couleur du vêtement qui ressort sur l’intensité des nuages de points mesurés par le LIDAR, et qui permet une reconnaissance visuelle par la mise en œuvre d’algorithme de reconnaissance visuelle. 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 caméra 3D active ou stéréoscopique est limité à environ 100°. Ainsi, plusieurs caméras de profondeur 23 peuvent être réparties sur le robot 1 pour couvrir un champ plus large. Selon ce mode de réalisation, le module de perception 20 comporte un deuxième estimateur de position du maitre 11 qui est configuré pour estimer la position du maitre 11 en utilisant les données des caméras de profondeur 23. Le deuxième estimateur construit une image couleur en profondeur et recale les images de profondeur avec les images issues de la caméra 22 de type RGB qui ont fait préalablement l’objet de de traitement par des algorithmes de reconnaissance visuelle tel que décrit précédemment dans la première estimation de position du maitre qui corrèle les images RGB et les données issues du LIDAR. Dans ce cas, le deuxième estimateur obtient les informations de position à l’aide des images capturées par la caméra de profondeur 23 qui apporte en plus des informations sur les couleurs que portent le maitre 11, ces données sont corrélées avec les données de la caméra RGB qui ont été traitées au préalable par des algorithmes de reconnaissance visuelle tel que décrit précédemment. Le deuxième estimateur utilise des algorithmes de reconnaissance visuelle pour définir parmi les objets piétons détectés, celui qui est le maitre 11. L’algorithme retourne alors le centre de gravité du piéton « maitre » détecté dans son champ de vision. 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 piétons et déterminer celui qui est le maitre 11 de la même façon que pour la corrélation des données LIDAR avec les données caméras RGB. Selon un autre mode de réalisation illustré à la FIG. 1 , le module de perception 20 peut comprendre un système d’ondes radio 24 de champ proche utilisant des protocoles de type UWB, WIFI ou Bluetooth. Le système d’ondes radio 24 peut ainsi comprendre une plusieurs antennes intégrées au robot 1 alors qu’un émetteur est porté par le maitre 11. En particulier, deux antennes peuvent être montées sur le robot 1. En sus, le module de perception 20 peut comprendre une centrale inertielle 25 qui est portée par le maitre 11. La centrale inertielle 25 mesure des accélérations linéaires et des accélérations angulaires du maitre 11 lors de ces déplacements. La centrale inertielle 25 peut être couplée à l’émetteur du système radio 24, par exemple, au sein d’un boitier électronique. Avantageusement, le boitier électronique peut être intégré dans un gilet à bande réfléchissante que porte le maitre 11. Ce boitier peut également être équipé d’un émetteur/récepteur compatible avec des protocoles de type Bluetooth ou WIFI pour transmettre les données mesurées par la centrale inertielle 25 vers le robot 1 qui comprend un émetteur/récepteur technologiquement compatible avec celui du boitier électronique porté par le maitre 11. Le module de perception 20 comprend un troisième estimateur de position qui est configuré pour estimer la position du maitre 11 au travers des données mesurées par le système radio 24. En particulier, le troisième estimateur peut localiser l’émetteur porté par le maitre 11 grâce à une méthode de triangulation ou de trilatération. Cette méthode permet de reconstruire la position de l’émetteur porté par le maitre selon des coordonnées (X, Y) dans un repère bidimensionnel dont l’origine est le robot 1. Les informations mesurées par la centrale inertielle du maitre 11 permettent quant à elles de mesurer des accélérations linéaires selon les trois axes (X, Y, Z) mais aussi les vitesses angulaires selon les trois axes (X, Y, Z) et les forces magnétiques également selon les trois axes. La première estimation de la position du maitre 11 qui utilise les données issues du capteur de télédétection (LIDAR) et les images RGB est la plus précise. Toutefois, cette estimation peut rencontrer des difficultés pour identifier le maitre 11 au milieu d’une foule ou encore lorsque les conditions météorologiques sont dégradées, par exemple, lorsqu’il pleut ou neige. La deuxième estimation qui utilise les images issues des caméras de profondeur est plus efficiente que la première estimation quand il pleut ou neige, toutefois son champ de vision est plus réduit sauf à multiplier les caméras. La troisième estimation qui utilise le système radio 24 permet de donner une indication de la position du maitre 11 en cas d’obstruction visuelle entre le maitre 11 et le robot 1. Ce genre de situation peut être rencontré au milieu d’une foule par exemple. Ainsi, selon un mode de réalisation avantageux, le module de perception 20 embarque le capteur de télédétection 21, des caméras 22 de type RGB, des caméras de profondeur 23 et un système radio 24 couplé à une centrale inertielle 25 portée par le maitre 11. Le robot 1 peut alors bénéficier de trois estimations de la position du maitre 11 par trois technologies différentes et complémentaires qui permettent, en de multiples situations, de reconnaitre le maitre 11 et déterminer sa position relative par rapport au robot 1 dans l’espace qui entoure ce dernier. Les estimateurs sont configurés pour renvoyer un diagnostic qui donne une indication quant au degré de confiance de l’estimation de la position (X, Y, θ) du maitre que les estimateurs fournissent. Ces diagnostics sont basés, par exemple, sur des matrices de covariance qui mesurent le degré de confiance P dans l’estimation. Pour chaque nature de données, l’estimateur correspondant vérifie le temps entre deux messages, la qualité des données mesurées (image, modèle numérique ou signal radio), la détection ou non du maitre selon chaque nature de données etc. Dans un mode de réalisation illustré à la FIG. 1 , le module de perception 20 comporte des organes d’odométrie 26 qui sont configurés pour déterminer la position et des paramètres de déplacement du robot. Les organes d’odométrie 26 peuvent comporter une centrale inertielle 27 intégrée au robot 1 qui est configurée pour mesurer des accélérations linéaires et des vitesses angulaires du robot. En sus, les organes d’odométrie 26 peuvent comprendre des capteurs de vitesse linéaire et des capteurs de vitesse angulaire du robot 1. Ces derniers peuvent être constitués par des encodeurs 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. [Module d’identification] Comme illustré à la FIG. 1 , le système de pilotage 10 comprend un module d’identification 30 du maitre qui est configuré pour déterminer la position du maitre 11 par rapport au robot 1. La position du maitre 11 est avantageusement déterminée dans un repère 2D ou 3D dont l’origine est définie par le robot 1. Pour déterminer la position (X, Y, θ) du maitre 11 de manière fiable, le module d’identification 30 est configuré pour fusionner les positions estimées par le module de perception 20 à un instant t. La position (X, Y, θ) obtenue est enregistrée de façon temporaire dans une mémoire tampon qui peut être embarquée dans l’électronique du robot 1. La position est enregistrée avec le paramètre t qui permet de classifier la position dans le temps par rapport aux positions qui ont été enregistrées précédemment à t-n et celles qui seront enregistrées dans le futur à t+n, où n est un nombre entier qui correspond à un instant d’enregistrement de la position du maitre 11 correspondante. Selon un mode de réalisation, le module d’identification 30 peut être configuré pour enregistrer une nouvelle position (X, Y, θ) t+1 du maitre 11 en fonction du temps qui s’est écoulé depuis la précédente position (X, Y, θ) t , ou de préférence, en fonction d’une distance seuil parcourue par le maitre depuis la position (X, Y, θ) t . Par exemple, la distance seuil peut être comprise entre 10 et 50 cm, une nouvelle position (X, Y, θ) t+1 est alors enregistrée à chaque fois que le maitre parcoure la distance seuil. La distance entre deux positions (X, Y, θ) peut être déterminée à l’aide du capteur de télédétection 21, de la caméra de profondeur 23 ou encore du système radio 24. Selon un mode de réalisation illustrée à la FIG. 2 , le module d’identification 30 est configuré pour fusionner les positions estimées du maitre 11 selon un algorithme qui utilise plusieurs séquences en cascade. Selon une première séquence, on corrige une prédiction de la nouvelle position (X, Y, θ) P(t+1) en la comparant avec la première estimation de la position (X, Y, θ) E1(t+1) du maitre, qui est, elle même corrigée en fonction de son degré de confiance P. Selon une deuxième séquence, la nouvelle position (X, Y, θ) S1(t+1) issue de la première séquence est à son tour corrigée en étant comparée à la deuxième position estimée (X, Y, θ) E2t+1) elle-même corrigée selon son degré de confiance P. Il résulte de la deuxième séquence une nouvelle position (X, Y, θ) S2(t+1), qui sert de donnée d’entrée à une troisième séquence, dans laquelle, la troisième position estimée (X, Y, θ) E3t+1 est utilisée pour corriger la position issue de la deuxième séquence comme cela a été précédemment décrit. On obtient ainsi en sortie de la troisième séquence une nouvelle position (X, Y, θ) t+1 dans le référentielle du robot 1 que l’on peut appeler référentiel odométrique. Cette nouvelle position issue de la fusion entre les positions précédemment estimées permet de réduire le bruit des positions estimées et si besoin d’exclure une position estimée si elle n’est pas jugée assez fiable à l’instant t. Les valeurs de vitesse linéaire et angulaire du maitre 11 peuvent également être prises en compte dans la fusion de données afin déterminer la vitesse relative du maitre 11 dans le repère odométrique, c’est-à-dire, la vitesse relative du maitre 11 par rapport au robot 1. Le module d’identification 30 permet non seulement de déterminer et d’enregistrer la nouvelle position du robot (X, Y, θ) t+1 , mais aussi de définir la distance entre le robot 1 et le maitre 11 ainsi que la vitesse relative du maitre par rapport au robot dans le repère odométrie. La vitesse peut être connue selon deux vecteurs Vx et Vy. Selon un mode de réalisation, à l’aide de la position (X, Y, θ) t , de la vitesse du maitre (Vx, Vy) et de la distance entre le maitre 11 et le robot 1, le module d’identification 30 peut ainsi prédire la position suivante (X, Y, θ) t+1 du maitre 11. La vitesse du maitre peut être obtenue en utilisant notamment les données d’accélération fournies par la centrale inertielle 25 portée par le maitre. Cette prédiction peut être utilisée par le module de perception 20 comme un paramètre pour reconnaitre le maitre 11 dans les différentes données mesurées. En particulier, les estimateurs peuvent utiliser cette prédiction comme donnée d’entrée pour détecter le maitre 11. Pour réaliser le procédé de traitement en cascade des données illustré à la FIG. 2 lors de chaque séquence, le module d’identification 30 peut utiliser un filtre de Kalaman étendu qui est connu de l’homme du métier. Le filtre de KALAMAN étendu peut être un modèle algorithmique de type physique/mathématique ou un modèle d’apprentissage comme les réseaux de neurones. Selon un mode de réalisation, le module d’identification 30 est configuré pour appairer le robot 1 au maitre 11. A cet effet, le système de pilotage 10 comprend une commande configurée pour initialiser l’appairage robot 1 au maitre 11. Cette commande informe le module d’identification 30 que la personne qui est identifiée devant le robot 1 par le module de perception 20 est le maitre 11. La commande peut comprendre interface homme -machine qui peut être un bouton disposé sur le robot 1, une séquence vocale que doit prononcer le maitre, reconnaissance de gestes que doit effectuer le maitre, ou une commande intégrée à une application stockée et exécutée par une console embarquée sur le robot ou bien dans un terminal mobile tel qu’un smartphone ou autre. La commande active alors les module de perception 20 au travers de ses différents capteurs et estimateurs. Par exemple, le capteur de télédétection recherche à l’avant du robot un agrégat de nuages de point ou « cluster », puis une identification de forme et de couleur sera faite à l’aide des caméras RGB 22. La caméra stéréoscopie recherche également un cluster et lorsque le système comprend un module radio 24, l’appairage entre l’émetteur porté par le maitre 11 et les antennes réceptrices du robot 1 peut être également déclenché. Le module d’identification 30 est ainsi configuré pour actionner au moins les capteurs de perception, les estimateurs afin de détecter le maitre et enregistrer une signature caractéristique dans une mémoire intégrée au robot 1. Par signature caractéristique, on entend une forme (agrégat de nuages de points), une couleur de vêtement et/ou l’émetteur de système radio 24. Selon un mode de réalisation, le module d’identification 30 exécute son algorithme de fusion de données en cascade afin de déterminer la première position (X, Y) du maitre 11. Le module d’identification 30 peut aussi comprendre un filtre utiliser pour faire une moyenne des positions estimées afin donner une position initiale à l’algorithme de fusion. [Module de trajectoire] Comme illustré à la FIG. 1 , le système de pilotage 10 comprend un module trajectoire 40 qui est configuré pour modéliser un vecteur de trajectoire 41 du maitre tel que cela est illustré à la FIG. 3 . Comme cela est visible à la FIG. 3 , le vecteur de trajectoire 41 est défini par une suite d’un nombre déterminé de points 42. Chaque point 42 est défini par des coordonnées (X, Y, θ) du maitre qui correspond à une position du maitre enregistrée à un instant t par le module d’identification 30. Les points 42 sont ici représentés par des étoiles alors que le vecteur de trajectoire 42 est représenté par une ligne discontinue. Les points 42 sont distants les uns des autres selon une distance déterminée dans le repère X, Y. Ce sont les coordonnées X, Y de chaque point 42 qui permettent de les positionner dans le repère X, Y qui est définit en prenant le robot comme origine. En particulier, le centre de gravité du robot peut être défini comme l’origine de ce repère X, Y. Selon un mode de réalisation, les points 41 sont distants deux à deux d’une distance comprise entre 5 cm et 50 cm, mieux entre 10 cm et 30 cm. Cette distance peut correspondre à la distance seuil entre l’enregistrement deux positions (X, Y, θ) enregistrées du maitre 11. Les coordonnées X, Y peuvent s’exprimer en mètre alors que thêta (θ) qui correspond à l’orientation ou au cap du maitre s’exprime en degré. Avantageusement, le vecteur de trajectoire 40 comprend un nombre de points 42 qui est constant, ces points 42 séparent le robot 1 de son maitre 11. De ce fait, le module trajectoire 40 est configuré pour recalculer le vecteur de trajectoire 41 à chaque instant t. L’ensemble des points 42 du vecteur de trajectoire 41 sont enregistrés de manière temporaire dans une mémoire tampon qui peut être embarquée dans l’électronique du robot 1. Le vecteur de trajectoire 41 évolue au fur et à mesure de la progression du maitre 11 dans l’espace. C’est pourquoi, le module trajectoire 40 est configuré pour recalculer le vecteur de trajectoire 41 en enregistrant un nouveau point 42 à chaque instant t. Le nouveau point 42 correspond à la dernière position identifiée du maitre 11. Dans l’exemple de la FIG. 3 , le nouveau point 42 correspond à l’étoile la plus proche du maitre 11. En parallèle, et de préférence simultanément, le point le plus ancien de la suite est oublié de la mémoire tampon, c’est-à-dire, celui est le plus proche du robot 1. Dans l’exemple de la FIG. 3 , une flèche représentée sur le robot 1 désigne le sens de déplacement de ce dernier, de sorte, que le vecteur de trajectoire 41 correspond aux points 42 qui sont situés entre le robot 1 et le maitre 11, les points 43 et le vecteur de trajectoire qui en découle ont été dépassés par le robot 1, il est ainsi possible de les effacer de la mémoire tampon du vecteur de trajectoire 41 ou de les archiver dans autre une mémoire du robot 1 comme faisant partie d’une trajectoire déjà parcourue. Selon un mode de réalisation, le vecteur de trajectoire 41 comprend au moins trente points 42, mieux cinquante points 42 et encore mieux cent points 42. Le tableau 1 ci-dessus illustre un vecteur de trajectoire 41 à un instant t qui comporte cent points 42 chaque point 42 étant défini par des coordonnées (X, Y, θ). Le premier point (X1, Y1, θ1) correspond au point 42 le plus récent et donc le plus éloigné du robot 1 alors que le dernier point (X100, Y100, θ100) correspond au point le plus proche du robot 1 qui est aussi la position la plus ancienne du vecteur de trajectoire 41. X X1 X2 X3 … X98 X99 X100 Y Y1 Y2 Y3 … Y98 Y99 Y100 θ θ1 θ2 θ3 … θ98 θ99 θ100 La FIG. 4 illustre l’évolution à un instant t+1 de la modélisation du vecteur trajectoire 41 du tableau 1. A l’instant t+1, le maitre s’est déplacé notamment d’une distance supérieure à la distance seuil, une nouvelle position (X, Y, θ) t+1 est donc enregistrée par le module d’identification 30. Le module trajectoire 40 est alors configuré pour implémenter le vecteur de trajectoire 41 de cette nouvelle position (X, Y, θ) t+1 . Dans l’exemple de la FIG. 4 , cette nouvelle position (X, Y, θ) t+1 est implémentée au vecteur de trajectoire 41 comme le point 42 de rang 1, les points 42 suivants sont allés incrémenter d’un rang et le dernier point, ici, le point de rang 100 est alors sortie du vecteur de trajectoire 41 et peut être oublié par le module trajectoire 40. Les points 43 oubliés correspondent dans tous les cas à une trajectoire que le robot 1 a déjà parcourue (voir FIG. 3 ). Un vecteur de trajectoire 41 qui est doté d’un nombre important de points 42 et notamment d’un nombre de points 42 supérieur ou égale à trente permet, avantageusement, de définir une trajectoire suffisamment précise pour que le robot 1 contourne des obstacles qui sont contournés par le maitre 11. Selon un mode de réalisation, le module trajectoire 40 peut comporter un filtre du vecteur de trajectoire 41 qui est configuré pour modéliser une trajectoire fluide, c’est-à-dire, une trajectoire plus souple sans mouvements erratiques, ni saccadés. Pour cela, le filtre est configuré pour réduire le bruit du vecteur de trajectoire 41. Ce dernier est bruité car le calcul de chaque point 42 du vecteur de trajectoire 41 implique un nombre important de calculs et d’interprétations de ce que voit le module de perception 20 du robot 1. Pour réduire le bruit, le filtre peut comporter notamment des fonctions polynomiales ou Splines qui sont appliquées à la suite de points de coordonnées (X, Y, θ) afin de définir une trajectoire que l’on peut qualifier de linéaire ou encore de trajectoire souple qui permet au robot 1 de se déplacer sans mouvements saccadés ou erratiques. Par exemple, une première fonction polynôme de degré 3 peut être utilisée sur la ligne portant les cordonnées X du vecteur de trajectoire 41. En parallèle, une deuxième fonction polynôme de degré 3 sur sa ligne portant les coordonnées Y du vecteur de trajectoire 41 peut être utilisée et les orientations (θ) dudit vecteur sont recalculées de façon à suivre une orientation douce de la trajectoire. Le calcul de l’orientation (θ) d’un point 42 filtré peut être réalisé en utilisant les points 42 précédents qui composent le vecteur de trajectoire 41. En particulier, pour le recalcul de l’orientation (θ) d’un point 42 on peut utiliser l’orientation (θ) d’un nombre de point 42 précédent qui peut être compris entre un et vingt points 42. Alternativement, les orientations (θ) du vecteur peuvent être filtrées avec un polynôme de degré 3. Selon un mode de réalisation, le module de trajectoire 40 comporte des paramètres définissant le vecteur de trajectoire 41 tels que les dimensions du vecteur de trajectoire 41, la continuité des points 42 (distance entre les points et angle), le rayon de courbe de la trajectoire - qui peut par exemple être supérieur à 1 m, la distance entre le robot 1 et le maitre 11 - qui peut par exemple être inférieure à 5 m , et éloignement du robot 1 par rapport au vecteur de trajectoire – qui peut par exemple être inférieure à 1 m, ce dernier paramètre permet de contrôler que le robot 1 suit bien la trajectoire notamment dans les virages. Le module de trajectoire 40 contrôle ces paramètres en temps réel afin que le robot 1 suive le maitre selon une trajectoire souple. Si un de ces paramètres est en défaut le déplacement du robot 1 peut être stoppé. Le module de trajectoire 40 peut être un algorithme qui est intégré au système de pilotage 10. A ces fins, le module de trajectoire 40 peut être stocké et exécuté par un ordinateur intégré au robot 1. [Module de pilotage] Comme illustré à la FIG. 1 , le système de pilotage 10 comprend un module de pilotage 50 qui est configuré pour définir une consigne de vitesse linéaire (Vx_sp) et une consigne de vitesse angulaire (Wz_sp) du robot 1 en fonction de la position du maitre 11 et du vecteur de trajectoire 41. En fonction des consignes de vitesses linéaire (Vx_sp) et de vitesse angulaire (Wz_sp) qui sont déterminées en temps réel, le module de pilotage 50 est configuré pour actionner les moyens de déplacement 12 de sorte à suivre le vecteur de trajectoire 42. Selon un mode de réalisation, pour déterminer la consigne de vitesse linéaire (Vx_sp), le module de pilotage 50 peut se servir de la comparaison d’une distance réelle entre le maitre 11 et le robot 1 et d’une distance seuil prédéfinie entre le maitre 11 et le robot 1. Bien entendu, la distance réelle peut être mesurée par le module de perception 20, par exemple, à l’aide du capteur de télédétection 21. Le module de pilotage 50 prend aussi en considération la vitesse linéaire du maitre 11 pour déterminer la consigne de vitesse linéaire (Vx_sp) du robot 1. La vitesse linéaire du maitre 11 peut être estimée par le module de perception 20, par exemple, à l’aide du système radio 24. Par exemple, on peut décrire une méthode de calcul de la consigne de vitesse linéaire (Vx_sp) du robot 1 Le calcul de la consigne de vitesse linéaire peut se décomposer en deux parties, d’une part, un pré positionnement basé sur l’estimation de vitesse de déplacement du maitre, et d’autre part, d’un régulateur qui prend en entrée l’erreur de distance maitre-robot (DistDM). Le pré positionnement (Vx_prepo) du Maitre est calculé par le module d’identification 30 qui estime aussi les vitesses linéaire Vx et angulaire Wx du maitre 11. En établissant comme principe que le robot 1 se déplace uniquement lorsque le maitre 11 se déplace et que ce dernier se trouve à une distance supérieure à une distance seuil entre le robot et le maitre, pour maintenir ladite distance entre le maitre et le robot, le robot doit se déplacer à la même vitesse que le maitre. Par ailleurs, le régulateur est ici de type Proportionnel, Intégrale, Différentiel (PID), dont l’entrée est la différence entre l’estimation de distance robot-maitre (DistDM) et une consigne de distance (DistDM_objectif). Cette différence est appelée erreur (Err). Alors que le PID peut être de la forme suivante : Où les coefficients Kp, Ki, Kd sont des paramètres à régler lors de la mise au point du robot 1. Pour les régler, on peut par exemple utiliser la méthode de Ziegler-Nichols qui consiste à débuter avec les coefficients Ki et Kd nuls, et faire croitre Kp jusqu’à rendre le système légèrement instable (oscillations), puis jouer sur le coefficient Ki pour réduire l’erreur statique, ici entre la consigne DistDM_objectif et DistDM. Enfin pour gagner en rapidité de convergence entre DistDM_objectif et DistDM, ajouter de coefficient Kd. D’autres méthodes peuvent être employées pour déterminer les coefficients Kp, Ki, Kd, par exemple, en partant d’essais, il est possible de construire un modèle du système (de type ARX ou ARMAX) et d’utiliser des algorithmes de calibration automatique pour déterminer les valeurs optimales de ces 3 paramètres. En outre, selon un mode de réalisation, la consigne de distance maitre-robot (DistDM_objectif), peut ne pas être une constante mais dépendre de différents paramètres. A titre d’exemple, on peut faire dépendre cette distance de consigne de la vitesse estimée du maitre (Vx) afin d’agrandir la distance entre les deux quand le maitre marche vite ou cours afin d’accroitre l’intervalle pour laisser le temps au robot de freiner en cas d’arrêt brutal du maitre. Selon un autre mode de réalisation, la somme de la consigne de pré positionnement et du PID peut être saturée par une valeur minimale (ici 0, le robot ne peut pas reculer) et une valeur maximale (vitesse maximale admissible par le robot). Selon un mode de réalisation pour déterminer la consigne de vitesse angulaire (Wz_sp), le module de pilotage 50 est configuré pour définir un point référence 51 de suivi du maitre 11. Le module de pilotage 50 est alors configuré pour déterminer, à un instant t, la consigne de vitesse angulaire (Wz_sp) du robot en fonction du point de référence 51 de suivi et non en fonction de la position du maitre 11 à un instant t. Comme cela est illustré à la FIG. 5 le point de référence 51 se trouve en retrait du maitre 11. Selon un mode de réalisation, le module de pilotage 50 est configuré pour déterminer un cercle d’anticipation virtuel 52 de rayon R déterminé qui s’étend autour du robot 1. Le cercle d’anticipation virtuel 52 est un cercle tracé virtuellement dans le repère du robot autour du centre gravité du robot. Comme cela est illustré à la FIG. 5 , l’intersection entre le cercle d’anticipation virtuel 52 et le vecteur de trajectoire 41 détermine la position du point de référence 51 à un instant t. De ce fait, les coordonnées du point de référence 51 sont nécessairement sur le vecteur de trajectoire 41 et peuvent être distincts des coordonnées de points 42 qui ont servi à calculer le vecteur de trajectoire 41. Le point de référence 51 est ainsi recalculé à chaque instant t, par exemple, le point de référence peut être recalculer par exemple selon une fréquence de 20 Hz. Le module pilotage 50 compare à chaque instant t, d’une part, l’orientation θ du maitre 11 au travers de la coordonnée θ de la position (X, Y, θ) du point de référence 51, et d’autre part, l’orientation du robot, le module de pilotage étant configuré pour faire tendre l’orientation du robot sur l’orientation θ de la position (X, Y, θ) du point de référence 51. Ceci est illustré à la FIG. 5 par une correction de l’angle θ du robot 1. Selon un mode de réalisation, le rayon R du cercle d’anticipation 52 peut être déterminé lors de la mise au point du système de pilotage 10 sous forme d’une constante. Alternativement, le rayon R peut être défini selon plusieurs variables d’entrées telles que la vitesse du robot 1 et la différence d’orientation entre le robot 1 et le maitre 11. Dans l’exemple de la FIG. 5 , ladite différence d’orientation est matérialisée par l’angle qui s’étend entre le vecteur d’orientation du maitre Vθm et le vecteur d’orientation Vθpr du point de référence 51. L’utilisation de plusieurs variables d’entrée permet de réduire le rayon R lorsque le maitre 11 tourne et de l’agrandir quand il avance en ligne droite. La dimension du rayon R doit être réglée avec précaution car elle peut faire rentrer le robot en oscillations. Plus le rayon R d’anticipation est grand moins le robot va suivre la trajectoire virtuelle 41 du maitre 11. Selon un mode de réalisation, le calcul de la consigne de vitesse angulaire (Wz_sp) peut être réalisé, d’une part, en contrôlant que le robot 1 se trouve bien sur le vecteur trajectoire 41, et d’autre part, en déterminant la différence angulaire δθ R-RF entre l’orientation θ R du robot 1 et l’orientation θ RF du point de référence 51, tout ceci en prenant en considération les dimensions du robot 1 et notamment son empattement qui correspond à la distance entre l’essieu avant et l’essieu arrière du robot 1. L’orientation θ RF du point de référence 51 permet d’aligner l’orientation du robot 1 avec le vecteur de trajectoire 41. Le calcul de la consigne de vitesse angulaire (Wz_sp) peut ainsi être exprimé par la formule suivante suit : Dans laquelle δθ prepo correspond au contrôleur de trajectoire du robot 1 est peut-être exprimé comme suit : Dans laquelle, θ RF correspond à l’orientation du point de référence 51 et θ R à l’orientation du robot 1, les deux orientations θ RF , θ R étant exprimées en degré. Le différentiel d’orientation δθ R-RF entre l’orientation du robot θ R et l’orientation du point de référence θ RF peut s’exprimer simplement la formule suivante : Avec α s’exprimant en degré et correspondant à la différence entre l’orientation du point de référence θ RF et l’orientation du robot θ R et pouvant s’exprimer comme suit : Afin d’éviter la variations brusque du différentiel d’orientation δθ R-RF , la formule comprend un limitateur de pente. Selon certains modes de réalisation, le module de pilotage 50 peut être configuré pour se référencer directement à l’orientation du maitre 11 pour ajuster la trajectoire du robot 1. Cela peut être le cas dans des situations particulières telles que lors du démarrage du mode suiveur du robot 1, car lors du démarrage du mode suiveur le vecteur trajectoire 41 ne compte pas suffisamment de point 42 pour être modélisé. Il peut également être intéressant de suivre directement le maitre 11 lorsque celui-ci est trop proche du robot 1, une telle situation peut être rencontrée lorsque le maitre 11 fait demi-tour et repasse de ce fait à proximité du robot 1. Pour suivre directement le maitre 11, il est possible de faire tendre l’angle que forme le vecteur θm (voir FIG. 5 ) vers zéro. Dans cette situation, on peut considérer que la position du maitre 11 et la position du point de référence 51 sont confondues. Afin faire tendre cet angle vers zéro, il est possible d’appliquer une fonction proportionnelle intégrale (PID) pour calculer Wz. La formule suivante donne un exemple du type de PID qui être employée : Les paramètres Kp, Ki et Kd peuvent être calibrés de la même manière que ceux utilisés pour le calcul du PID de la vitesse linéaire Vx (voir ci-avant). Le paramètre Err correspond au différentiel angulaire pour faire tendre le vecteur θm vers zéro, Err peut être exprimée comme suit : Le module de pilotage 50 détermine ainsi en temps réel ou à chaque instant t, les consignes de vitesse linéaire (Vx_sp) et de vitesse angulaire (Wz_sp) du robot 1, ces consignes sont ensuite relayées aux moyens de déplacement 12 du robot 1 afin d’adapter la trajectoire de ce dernier. Le module de pilotage 50 peut être paramétré pour établir des limites minimales et maximales des consignes de vitesse linéaire (Vx_sp) et de vitesse angulaire (Wz_sp). Cela permet notamment de fluidifier les déplacements du robot 1 et d’éviter tout mouvement brusque de sa part. Le module de pilotage 50 peut comporter contrôleur qui vérifie s’il traque directement le maitre 11 ou s’il traque le point de référence 51. Le contrôleur peut également vérifier que le module de pilotage 50 publie bien les consignes de vitesse linéaire (Vx_sp) et de vitesse angulaire (Wz_sp) selon une fréquence suffisante. Ceci permet d’avoir une indication quant à l’état de fonctionnement du module de pilotage 50. Le module de pilotage 50 peut être un algorithme stocké et exécuté par un ordinateur intégré au robot 1. [Module de diagnostic] Selon un mode de réalisation illustré à la FIG. 1 , le système de pilotage 10 peut comporter un module de diagnostic 60 qui est configuré pour évaluer un degré de criticité du module de perception 20, du module d’identification 30, du module trajectoire 40 et du module de pilotage 50. Plus particulièrement, le module de diagnostic 60 évalue ainsi les données fournies par chacun desdits modules 20, 30, 40, 50 et est configuré pour stopper le robot 1 lorsque les données fournies par un des modules 20, 30, 40, 50 ne correspondent pas aux données attendues. Par exemple, le module de diagnostic 60 peut évaluer les positions estimées par le premier estimateur, le deuxième estimateur, le troisième estimateur qui sont intégrés au module de perception mais également la position du maitre déterminée par le module d’identification. Aux fins de garantir un suivi optimal du maitre, le module de diagnostic 60 peut être configuré pour stopper le robot 1 lorsque la position du maitre 11 déterminée par le module d’identification 30 est en défaut et/ou lorsqu’un nombre seuil d’estimateurs est en défaut. En outre, le module de diagnostic 60 peut également être configuré pour réduire les consignes de vitesse maximum lorsque le module de perception 20 fonctionne en mode dégradé. Par exemple, lorsque seul le capteur de télédétection 21 et son estimateur fournissent une estimation de la position du maitre. De la même façon, si le module de pilotage 50 produit uniquement l’une des consignes de vitesse ou aucune des consignes de vitesse, le module de diagnostic est configuré pour stopper le robot 1. Le module de diagnostic 60 peut être un algorithme qui est stocké et exécuté par un ordinateur embarqué sur le robot 1. Le module de diagnostic 60 s’assure du bon fonctionnement des différents modules et est configuré pour exercer un rétro contrôle sur le robot 1 en cas de détection d’une perception dégradée ou plus largement du fonctionnement dégradé de l’un des modules. [Interface Homme-Machine] Comme illustré à la FIG. 1 , le système de pilotage 10 peut comporter une interface homme-machine 70 qui est configuré pour permettre au robot 1 d’interagir avec le maitre 11 mais aussi au maitre 11 de donner des instructions au robot 1 ou de consulter certaines informations. A ces fins, l’interface homme-machine 70 peut comprendre des moyens d’avertissement 71 lumineux et/ou sonores. Par exemple, les moyens d’avertissement 71 peuvent comprendre des haut-parleurs, des écrans représentant des yeux du robot permettant d’humaniser le robot. Les moyens d’avertissement sont notamment configurés pour informer le maitre 11 lorsque module d’identification ne détecte plus le maitre 11. En outre, l’interface homme-machine peut comprendre une commande d’appairage du robot 1 au maitre 11, un bouton et/ou une console tel qu’un écran tactile peuvent constituer cette commande d’appairage. [Procédé de pilotage] Comme cela est illustré à la FIG. 6 , l’invention concerne également un procédé de pilotage 200 d’un robot 1 en mode suiveur d’un maitre. Le procédé de pilotage 200 est notamment conçu pour mettre en œuvre le système de pilotage 10 tel que décrit précédemment, de sorte que chaque étape du procédé peut intégrer directement les caractéristiques décrites pour le système de pilotage 10. [Perception] Comme illustré à la FIG. 6 , le procédé comporte la perception 201 de données de l’environnement, autour du robot 1 à l’aide de capteurs de perception du robot 1. La perception 201 comprend la collecte de données qui peuvent être de natures différentes telles que visuelles, radio, ou télémétriques. Comme cela est décrit précédemment la collecte des données peut être réalisée par le module de perception 20 et les capteurs 21, 22, 23, 24, 25 qu’il comprend. Le procédé collecte ainsi des données visuelles données et de données volumétriques de l’environnement qui entoure le robot 1. Comme cela est décrit précédemment, les données volumétriques peuvent être de natures différentes telles que visuelles (caméra de profondeur), radio (système radio) ou télémétriques (LIDAR). Les données volumétriques permettent de modéliser en 2D ou 3D de l’environnement et des objets entourant le robot afin de fournir un modèle numérique dudit environnement qui est réalisé par détection volumétrique et mesure des distances entre les objets détectés et le robot. Dans le même temps, la capture d’images couleurs de l’environnement entourant le robot permet de reconnaitre le maitre par reconnaissance visuelle. La perception 201 comprend également des estimations de position du maitre dans un repère 2D ou 3D en corrélant les données volumétriques avec les données visuelles pour reconnaître le maitre et estimer la position du maitre au travers de coordonnées de position X, Y et d’une orientation θ au sein dudit repère. Chaque estimation corrélant les données visuelles avec des données de distances de différentes natures. Ainsi selon un mode de réalisation et comme cela est décrit précédemment, le premier estimateur peut réaliser une première estimation de la position du maitre en recalant les données volumétriques issues du capteur de télédétection 21 avec des images capturées par des caméras 22 couleur de type RGB. Le procédé utilise ensuite un algorithme de reconnaissance visuelle pour reconnaitre le maitre et définir sa position dans le repère X, Y du robot à l’aide de données volumétriques. Selon un autre mode de réalisation et comme cela est décrit plus haut, le deuxième estimateur peut réaliser une deuxième estimation de la position du maitre en corrélant des données volumétriques issues des caméras de profondeur 23 avec des images enregistrées par les caméras 22 de type RGB. Selon troisième mode de réalisation, le troisième estimateur peut réaliser une troisième estimation de la position du maitre 11 au travers des données de mesure par le système radio 24. La troisième estimation est réalisée par la diffusion d’ondes radio pour estimer une position et une mesure des accélérations linéaires et des accélérations angulaires du maitre 11. La perception 201 comprend également la détermination à un instant t de la position et du déplacement du robot 1 dans ledit repère. Comme cela est décrit précédemment ce sont les organes d’odométrie 26 embarqués sur le robot 1 et un estimateur odométrique. Comme cela est décrit précédemment, les mesures du déplacement du robot 1 sont réalisées en mesurant les accélérations linéaires et la vitesse angulaire du robot 1. Ces mesures sont opérées par une centrale inertielle 27 intégrée au robot 1 et plus particulièrement aux orges d’odométrie 26. [Identification position] Comme illustré à la FIG. 6 , le procédé de pilotage 200 comprend la détermination 202 de la position (X, Y, θ) du maitre à un instant t. Comme cela est décrit dans le cadre du système de pilotage 10, la position du maitre à l’instant t est déterminée en fusionnant les postions estimées du maitre dans lors de l’étape de perception 201. La fusion des positions estimées peut être faite selon un algorithme en cascade telle qu’illustrée à la FIG. 2 . A l’issue de la détermination de la position à l’instant t (X, Y, θ) du maitre, le procédé enregistre une nouvelle position du robot (X, Y, θ) t . Selon un mode de réalisation, le procédé peut comporter la prédiction 203 de la position future ou suivante (X, Y, θ) t+1 du maitre à t+1. La prédiction 203 de la position suivante (X, Y, θ) t+1 à l’aide de la vitesse (Vx, Vy) du maitre par rapport au repère odométrique du robot. La vitesse (Vx, Vy) du maitre peut notamment être obtenue par la troisième estimation qui utilise les données fournies par le système radio 24. Cette prédiction 203 peut être obtenue par l’algorithme en cascade qui est utilisé pour fusionner les positions estimées lors de la détermination 202 de la position du maitre (X, Y, θ) t . Comme cela est illustré à la FIG. 6 , la position suivante du maitre (X, Y, θ) t+1 peut être optimiser pour reconnaitre le maitre dans l’étape de perception 201. La relation entre la prédiction 203 et la perception 201 est représentée par une flèche en trait discontinu, car celle-ci est constitue un mode de réalisation préférentiel. Comme cela est illustré à la FIG. 6 , le procédé de pilotage 200 peut comporter l’appairage 204 du robot au maitre. L’appairage 204 est réalisé par une détection du maitre à l’aides des organes de perception 20 du robot et un enregistrement d’une signature caractéristique notamment visuelle dans une mémoire intégrée au robot. Selon l’invention, l’appairage 204 correspond à des étapes de perception 201 et de détermination 202 particulières qui sont déclenchées par le maitre à l’aide d’une commande spécifique tel que décrit précédemment. La signature notamment visuelle du maitre est enregistrée dans une mémoire et sert de référentiel pour reconnaitre le maitre dans les estimations de position. La signature caractéristique peut être utilisée notamment par les algorithmes de reconnaissance visuelle comme référentiel pour reconnaitre le maitre dans l’environnement qui entoure le robot. Selon un mode de réalisation particulier, pour faciliter l’appairage 204 et la reconnaissance du maitre lors de la perception 201, le maitre peut porter des éléments distinctifs tels qu’un gilet réfléchissant ou coloré ou encore un émetteur lorsque le système de pilotage 10 comprend un système radio 24. Dans ce cas, le signal émis par l’émetteur que porte le maitre 11 est également enregistré dans la mémoire du robot. [Modélisation trajectoire] Comme illustré à la FIG. 6 , le procédé de pilotage 200 comprend la construction 205 d’un vecteur de trajectoire 41 du maitre 11. Comme cela est décrit ci-avant, le vecteur de trajectoire comportant un nombre déterminé de points 42 distants les uns des autres d’une distance déterminée dans ledit repère. Selon un mode de réalisation, le vecteur de trajectoire 41 comprend au moins trente points 42, mieux cinquante points 42 et encore mieux cent points 42. Dans tous les cas, le vecteur de trajectoire 41 comprend un nombre de points 42 constant qui séparent le robot de son maitre. Selon un autre monde de réalisation, les points 42 peuvent être distants deux à deux d’une distance comprise entre 5 cm et 30 cm, mieux entre 10 cm et 20 cm. Comme nous l’avons décrit précédemment, chaque point 42 correspond à une position (X, Y, θ) t du maitre qui a été déterminée et enregistrée à un instant t. Comme cela est illustré à la FIG. 4 , à l’enregistrement de chaque nouvelle position (X, Y, θ) t , le vecteur de trajectoire 41 est recalculé. En particulier, l’enregistrement d’un nouveau point 42 qui correspond à la dernière position identifiée (X, Y, θ) t du maitre, le premier point 42 de la suite, qui est le plus ancien de ladite suite, est oublié ou archivé. Selon un mode de réalisation, la construction 205 du vecteur de trajectoire peut comporter l’affinage du vecteur de trajectoire afin de modéliser une trajectoire linéaire régulière. A cet effet, le procédé peut appliquer notamment des fonctions polynomiales ou des fonctions Splines à la suite des coordonnées (X, Y, θ) qui compose le vecteur de trajectoire tel que cela est précédemment décrit. [Pilotage du robot] Comme illustré à la FIG. 6 , le procédé de pilotage 200 comprend le pilotage du robot 206 qui est réalisé en définissant une consigne de vitesse linéaire (Vx_sp) et une consigne de vitesse angulaire (Wz_sp) du robot en fonction de la position (X, Y, θ) du maitre, de la vitesse linéaire et de la vitesse angulaire du maitre, du vecteur de trajectoire, de la position et du déplacement du robot à l’instant t. Selon un mode de réalisation illustré à la FIG. 5 et décrit ci-avant, le pilotage du robot 206 peut comporter la définition d’un point référence 51 qui permet d’asservir le robot au vecteur de trajectoire 41 et non directement au maitre. Le point de référence 51 est défini par une intersection entre, d’une part, le cercle d’anticipation virtuel 52 qui s’étend autour du robot, et d’autre part, le vecteur de trajectoire. Comme cela est décrit précédemment, la consigne de vitesse angulaire (Wz_sp) du robot peut être définie, selon la méthode décrite ci-avant, à chaque instant t en fonction des coordonnées (X, Y, θ) du point de référence 51. Dans un mode de réalisation, le pilotage du robot 206 comporte la définition de la consigne de vitesse linéaire (Vx_sp) du robot pour suivre le maitre. En particulier, et comme cela est décrit précédemment, la consigne de vitesse linéaire (Vx_sp) du robot peut être définie en fonction de la comparaison d’une distance réelle entre le maitre et le robot et d’une distance seuil prédéfinie entre le maitre et le robot. La distance réelle peut être mesurée par les organes de perception 20 en utilisant le système radio 24 ou les mesures volumétriques. Selon certains modes de réalisation décrit ci-avant, selon la situation le robot peut être asservi directement à la position du maitre ou au point de référence 51 du vecteur de trajectoire 41. Comme illustré à la FIG. 6 , le procédé de pilotage 200 comprend l’actionnement 207 des moyens de déplacement du robot en fonction desdites consignes de vitesse linéaire (Vx_sp) et de vitesse angulaire (Wz_sp) de sorte à suivre directement le maitre ou indirectement au travers du vecteur de trajectoire 41. [Diagnostic] Selon un mode de réalisation et comme cela est décrit précédemment, le procédé de pilotage 200 peut comporter l’évaluation 208 d’un degré de criticité de la perception de l’environnement et du maitre. En particulier, le procédé peut réaliser l’évaluation 208 de la criticité de la première estimation de position, la deuxième estimation de position, la troisième estimation de position du maitre, mais aussi de la position identifiée du maitre. Le procédé étant configuré, au travers notamment, du module de diagnostic pour stopper le robot lorsque la position identifiée du maitre est en défaut et/ou lorsqu’un nombre seuil d’estimations est en défaut. Le procédé peut également évaluer les autres étapes du procédé et exercer un rétro contrôle sur les consignes de vitesse, le vecteur de trajectoire etc. Système de pilotage (10) d’un robot (1) en mode suiveur configuré pour suivre le déplacement d’un maître (11), le robot (1) comportant des moyens de déplacement (12) comprenant notamment des roues et un moteur configuré pour entrainer les roues en rotation dans une direction de déplacement, le système de pilotage (10) comprenant : un module de perception (20) de l’environnement qui comporte : des capteurs de perception (21, 22, 23) de l’environnement autour du robot (1), lesdits capteurs étant configurés pour collecter des données de l’environnement, des estimateurs de la position du maitre (11) par rapport au robot (1), les estimateurs de la position du maitre (11) utilisant les données collectées pour estimer la position du maitre (11) selon des données de natures différentes, la position du maitre (11) étant estimée par des coordonnées de position (X, Y) et une orientation de déplacement (θ) dans un repère 2D ou 3D du robot (1), des organes d’odométrie (26) pour déterminer la position du robot (1) et des paramètres de déplacement du robot (1) dans l’espace, un module d’identification (30) du maitre qui est configuré pour déterminer la position du maitre (11) par rapport à la position du robot (1) dans ledit repère, le module d’identification (30) déterminant la position du maitre (11) à un instant t en fusionnant les positions estimées par le module de perception (20), un module trajectoire (40) qui est configuré pour modéliser un vecteur de trajectoire (41) du maitre (11) défini par une suite d’un nombre déterminé de points (42) distants les uns des autres selon une distance déterminée dans ledit repère, chaque point (42) étant défini par des coordonnées (X, Y, θ) du maitre (11) qui ont été déterminées par le module d’identification (30) à un instant t, le vecteur de trajectoire (42) comprend un nombre de points (42) constant qui séparent le robot de son maitre, le module trajectoire (40) est configuré pour recalculer le vecteur de trajectoire (41) à chaque instant t, et un module de pilotage (50) qui est configuré pour définir une consigne de vitesse linéaire et une consigne de vitesse angulaire du robot en fonction de la position du maitre (11) et du vecteur de trajectoire (41), le module de pilotage (50) étant configuré pour actionner les moyens de déplacement (12) en fonctions desdites consignes de vitesse linéaire et de vitesse angulaire de sorte à suivre le vecteur de trajectoire (41) ou le maitre (11). Système de pilotage (10) selon la revendication 1, dans lequel, le module de perception comporte : un ou des capteurs volumétriques (21, 23) configurés pour modéliser en 2D ou 3D l’environnement entourant le robot (1) et pour mesurer les distances entre les objets détectés dans le modèle numérique et le robot, une ou des caméras (22) qui sont configurées pour capter des images en couleur dans le domaine du visible, et au moins un estimateur de position du maitre (11) qui est configuré pour reconnaitre le maitre (11) au sein des images et corrélées ces images avec les objets détectés dans le modèle numérique de l’environnement entourant le robot de manière à déterminer une position relative du maitre (11) par rapport au robot (1). Système de pilotage (10) selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel, les organes d’odométrie (26) comportent : une centrale inertielle (27) intégrée au robot qui est configurée pour mesurer des accélérations linéaires et des vitesses angulaires du robot, et des capteurs de vitesse (28) linéaire et des capteurs de vitesse angulaire du robot. Système de pilotage (10) selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel, le module de perception (20) comporte : un système d’ondes radio (24) de champ proche par exemple de type UWB, WIFI ou Bluetooth, une ou plusieurs antennes étant intégrées au robot (1) alors qu’un émetteur est porté par le maitre (11), le système d’ondes radio (24) étant configuré pour estimer la position du maitre par rapport au robot, et Une centrale inertielle (27) qui est portée par le maitre et qui configurée pour mesurer des accélérations linéaires et des accélérations angulaires, Un troisième estimateur de position qui est configuré pour estimer la position du maitre (11) au travers des données mesurées par le système d’ondes radio (24) et de ladite centrale inertielle (27). Système de pilotage (10) selon la revendication 4, dans lequel, le module d’identification (30) est configuré pour prédire la position future du maitre (11) en utilisant les données d’accélération fournies par la centrale inertielle (27) portée par le maitre, la position future prédite permet de guider les estimateurs dans leur estimation de la future position du maitre. Système de pilotage (10) selon l’une des revendication 1 à 5, dans lequel, le module d’identification (30) est configuré pour appairer le robot (1) au maitre (11), le module d’identification (30) est configuré pour actionner au moins les capteurs de perception, les estimateurs afin de détecter le maitre et enregistrer une signature caractéristique dans une mémoire intégrée au robot. Système de pilotage (10) selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel, le module trajectoire (40) est configuré pour recalculer le vecteur de trajectoire (41) en enregistrant un nouveau point (42) à chaque instant t, le nouveau point (42) correspondant à la dernière position identifiée (X, Y, θ) du maitre, alors que le premier point (42) de la suite, qui est le plus ancien de ladite suite, est oublié ou archivé. Système de pilotage (10) selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel, le module de pilotage (50) est configuré pour définir, d’une part, un cercle d’anticipation virtuel (52) de diamètre déterminée autour du robot, et d’autre part, un point référence (51) de suivi du maitre qui est déterminé par l’intersection entre le cercle d’anticipation virtuel (52) et le vecteur de trajectoire (41), le module de pilotage étant configuré pour déterminer la consigne de vitesse angulaire du robot en fonction du point de référence de suivi. Système de pilotage (10) selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel, le module de pilotage (50) est configuré pour définir la consigne de vitesse linéaire du robot (1) en fonction, d’une part, de la comparaison d’une distance réelle entre le maitre (11) et le robot (1) qui est mesurée par le module de perception et d’une distance seuil prédéfinie entre le maitre (11) et le robot (1), d’autre part, de la vitesse linéaire du maitre (11) qui est également estimée par le module de perception (20). Procédé de pilotage (200) d’un robot (1) en mode suiveur d’un maitre (11), le procédé comportant : - la perception (201) de l’environnement autour du robot (1), la perception (201) comprenant : la collecte de données visuelles données et de données volumétriques de l’environnement qui entoure le robot (1), les données volumétriques étant de plusieurs natures telles que télémétriques, visuelles, des estimations de position du maitre (11) dans un repère 2D ou 3D en corrélant les données volumétriques avec les données visuelles pour reconnaître le maitre (11) et estimer la position du maitre (11) au travers de coordonnées de position (X, Y) et d’une orientation (θ) au sein dudit repère, chaque estimation corrélant les données visuelles avec des données de distances de différentes natures, et la détermination à un instant t de la position et du déplacement du robot (1) dans ledit repère qui est déterminée par des organes d’odométrie (26) embarqués sur le robot (1) et un estimateur odométrique ; - la détermination (202) de la position (X, Y, θ) du maitre à un instant t en fusionnant les postions estimées ; - la construction (203) d’un vecteur de trajectoire (41) du maitre (11), le vecteur de trajectoire (41) comportant un nombre déterminé de points (42) distants les uns des autres d’une distance déterminée dans ledit repère, chaque point correspond à une position (X, Y, θ) du maitre (11) qui a été déterminée à un instant t, le vecteur de trajectoire (41) comprend un nombre de points (42) constant qui séparent le robot (1) de son maitre (11), le vecteur de trajectoire (41) étant recalculé à chaque instant t ; - le pilotage (206) du robot (1) qui est réalisé en définissant une consigne de vitesse linéaire et une consigne de vitesse angulaire du robot (1) en fonction de la position (X, Y, θ) du maitre (11), des vitesses linéaire et angulaire du maitre (11), du vecteur de trajectoire (41), de la position et du déplacement du robot (1) à l’instant t ; et - l’actionnement (27) des moyens de déplacement (12) du robot (1) en fonction desdites consignes de vitesse linéaire et de vitesse angulaire de sorte à suivre directement le maitre (11) ou indirectement au travers du vecteur de trajectoire (41), les moyens de déplacement (12) comprenant notamment un moteur configuré pour entrainer des roues en rotation dans une direction de déplacement. Procédé de pilotage (200) selon la revendication 10, dans lequel, la perception de l’environnement comporte : la modélisation en 2D ou 3D de l’environnement et des objets entourant le robot (1) afin de fournir un modèle numérique dudit environnement qui est réalisé par détection volumétrique et mesure des distances entre les objets détectés et le robot (1), la capture d’images couleurs de l’environnement entourant le robot (1), les images étant enregistré par des caméras (23) couleurs, au moins une première estimation de la position du maitre (11) au sein du modèle numérique, le maitre (11) étant détecté par reconnaissance visuelle dans les images couleurs, les images couleurs étant ensuite corrélées avec le modèle numérique pour estimer la position relative du maitre (11) par rapport au robot (1). Procédé de pilotage (200) selon l’une des revendications 10 et 11, dans lequel, le perception (201) comporte une troisième estimation de la position du maitre qui est réalisée par la diffusion d’ondes radio pour estimer une position et une mesure de la vitesse linéaires et de la vitesse angulaire du maitre. Procédé de pilotage (200) selon la revendication 12, qui comporte, la prédiction de la position future du maitre (11) en utilisant les données de vitesse linéaire et angulaire déterminées lors la troisième estimation. Procédé de pilotage (200) selon l’une des revendication 10 à 13, qui comporte, l’appairage du robot (1) au maitre (11), l’appairage étant réalisé par une détection du maitre (11) à l’aide des organes de perception (20) du robot et un enregistrement d’une signature caractéristique notamment visuelle dans une mémoire intégrée au robot (1). Procédé de pilotage (200) selon l’une des revendications 10 à 14, dans lequel, le vecteur de trajectoire (41) est recalculé à chaque instant t par l’enregistrement d’un nouveau point (42) correspondant à la dernière position (X, Y, θ) identifiée du maitre (11), alors que le premier point (42) de la suite, qui est le plus ancien de ladite suite, est oublié ou archivé. Procédé de pilotage (200) selon l’une des revendications 10 à 15, dans lequel, le pilotage (206) comprend la définition d’un point référence (51) qui permet d’asservir le robot (1) au vecteur de trajectoire (41), le point de référence (51) étant défini par une intersection entre, d’une part, un cercle d’anticipation virtuel (52) de diamètre déterminée qui s’étend autour du robot (1), et d’autre part, le vecteur de trajectoire (41), la consigne de vitesse angulaire du robot (1) étant définie à chaque instant t en fonction des coordonnées (X, Y, θ) du point de référence (51). Procédé de pilotage (200) selon l’une des revendications 10 à 16, dans lequel, le suivi de la trajectoire comprend la définition de la consigne de vitesse linéaire du robot (1) en fonction, d’une part, de la comparaison d’une distance réelle entre le maitre (11) et le robot (1) qui est mesurée par les organes de perception (20) et d’une distance seuil prédéfinie entre le maitre (11) et le robot (1), d’autre part, de la vitesse linéaire du maitre (11) qui est également estimée par les organes de perception (20).