Brevet FR3152906A1 — publié le 20250314

Procédé de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras (11, 12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant orientés de façon non parallèle, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend une étape de détermination d’une valeur représentative d’un défaut d’étalonnage du système de vision stéréoscopique en fonction d’un résultat de comparaison d’une matrice de déplacement entre les caméras (11, 12) et d’une matrice de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule automobile. Arrière-plan technologique De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes d’aide à la conduite dits ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). De tels systèmes ADAS sont des systèmes de sécurité passifs et actifs conçus pour éliminer la part d'erreur humaine dans la conduite de véhicules de tous types. Les ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite et améliorer ainsi ses performances. Les ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l’environnement autour d’un véhicule, puis fournissent des informations au conducteur ou agissent sur certains systèmes du véhicule. Il existe plusieurs niveaux d’ADAS, tels que les caméras de recul et les capteurs d'angle mort, les systèmes d'alerte de franchissement de ligne, les régulateurs de vitesse adaptatifs ou encore les systèmes de stationnement automatique. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués tels que, par exemple, des caméras. Ces caméras permettent notamment de détecter et de situer d’autres usagers de la route ou d’éventuels obstacles présents autour d’un véhicule afin, par exemple : - d’adapter l’éclairage du véhicule en fonction de la présence d’autres usagers ; - de réguler de façon automatique la vitesse du véhicule ; - d’agir sur le système de freinage en cas de risque d’impact avec un objet. Du bon étalonnage des caméras dépend donc la fiabilité des données issues de ces caméras et le bon fonctionnement des périphériques d’aides à la conduite utilisant ces données. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la fiabilité des données issues de ces caméras. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière, notamment par l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des système ADAS alimentés par des données obtenues d’au moins une caméra. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant orientés de façon non parallèle, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement une première et deuxième caméras de l’ensemble de caméras à un même premier instant temporel d’acquisition ; - détection d’au moins un objet dans la scène par analyse de la première image, un ensemble de premiers pixels de la première image étant associé à au moins un objet ; - détermination d’un ensemble de deuxièmes pixels dans la deuxième image correspondant à l’ensemble de premiers pixels ; - détermination d’une matrice de déplacement entre les première et deuxième caméras en fonction des ensembles de premiers et deuxièmes pixels ; - comparaison de la matrice de déplacement et d’une matrice de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, dite matrice extrinsèque, les paramètres extrinsèques comprenant un paramètre représentatif d’une rotation et un paramètre représentatif d’une translation en trois dimensions entre la première caméra et la deuxième caméra, un résultat de la comparaison étant une matrice dite de comparaison ; - détermination d’une valeur représentative du défaut d’étalonnage en fonction de la matrice de comparaison. Un tel procédé permet de détecter un défaut d’étalonnage du système de vision stéréoscopique en déterminant une valeur représentative d’une différence entre un positionnement relatif entre la première et la deuxième caméras déterminé par exemple lors d’une précédente calibration, représenté ici par la matrice de paramètres extrinsèques, et un positionnement relatif courant, représenté ici par la matrice de déplacement. Selon une variante du procédé, un défaut d’étalonnage est détecté lorsque la valeur représentative du défaut d’étalonnage est supérieure à un seuil, la valeur représentative du défaut d’étalonnage étant une norme de la matrice de comparaison. Selon une autre variante du procédé, un défaut d’étalonnage est détecté lorsque la valeur représentative du défaut d’étalonnage est supérieure à un seuil, ladite valeur étant une valeur absolue d’un élément de la matrice de comparaison. La comparaison à un seuil permet de définir une valeur à partir de laquelle un défaut d’étalonnage est par exemple à prendre en compte, le système de vision stéréoscopique requiert alors un nouvel étalonnage. Selon encore une variante du procédé, la matrice de comparaison est obtenue par la fonction suivante : Avec : • : la matrice de comparaison, • : la matrice de déplacement, et • : la matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique. Selon une variante de procédé supplémentaire, la détermination de la valeur représentative du défaut d’étalonnage est obtenue par la formule suivante : Avec : • la valeur représentative d’un défaut d’étalonnage, • : la matrice de comparaison, et • : un élément de la matrice de comparaison. Selon une autre variante de procédé, la détermination de la valeur représentative du défaut d’étalonnage est obtenue par la formule suivante : Avec : • la valeur représentative d’un défaut d’étalonnage, • : la matrice de comparaison, et • : un élément de la matrice de comparaison. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre une étape de rectification des première et deuxième images en fonction des paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, de manière à rendre des lignes épipolaires horizontales dans les première et deuxième images rectifiées. La rectification des images facilite ensuite leur analyse, les étapes de détermination d’une matrice de déplacement et de comparaison sont ainsi simplifiées. Selon une variante du procédé, la matrice de déplacement est déterminée par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision monoscopique comprenant la première caméra. Un tel réseau de neurones convolutif est couramment utilisé afin d’exploiter des parties d’une image vue par une des deux caméras, il est alors intégré par exemple à un algorithme de prédiction, par un système de vision monoscopique, de profondeur d’un objet situé dans la scène tridimensionnelle. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique non parallèle équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes opérations d’un processus de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique non parallèle embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique non parallèle embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif configuré pour la détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique non parallèle embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique, embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système de vision stéréoscopique. Le système de vision stéréoscopique comprend un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant orientés de façon non parallèle. Le système de vision stéréoscopique est ainsi dit non parallèle. A cet effet, le procédé comprend des étapes de réception de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième image acquises par respectivement une première et deuxième caméras de l’ensemble de caméras à un même premier instant temporel d’acquisition. La détection d’au moins un objet dans la scène se fait par analyse de la première image, un ensemble de premiers pixels de la première image étant associé à au moins un objet. La détermination d’un ensemble de deuxièmes pixels dans la deuxième image correspondant à l’ensemble de premiers pixels. Une matrice de déplacement entre les première et deuxième caméras est déterminée en fonction des ensembles de premiers et deuxièmes pixels et cette matrice de déplacement est comparée à une matrice de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, un résultat de la comparaison étant une matrice dite de comparaison. Une valeur représentative du défaut d’étalonnage est alors déterminée en fonction de la matrice de comparaison. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique non parallèle équipant un véhicule 10 évoluant dans un environnement 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; Un tel environnement 1 correspond, par exemple, à un environnement routier formé d’un réseau de routes accessibles pour le véhicule 10. Dans cet exemple, le véhicule 10 correspond à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi, par exemple, à un véhicule terrestre tel une automobile, un camion, un car, une moto. Enfin, le véhicule 10 correspond à un véhicule autonome ou non, c’est-à-dire un véhicule circulant selon un niveau d’autonomie déterminé ou sous la supervision totale du conducteur. Le véhicule 10 comprend avantageusement plusieurs caméras 11, 12 embarquées, chacune configurée pour acquérir des images d’une scène dans l’environnement du véhicule 10. Cet ensemble de caméras 11, 12 forme le système de vision stéréoscopique. Deux caméras 11 et 12 sont illustrées sur la FIG. 1 . L’invention ne se limite cependant pas à un système de vision stéréoscopique comprenant deux caméras mais s’étend à tout système de vision stéréoscopique comprenant 2 ou plus caméras, par exemple 2, 3, 4 ou 5 caméras. Les deux caméras 11, 12 disposent de paramètres intrinsèques connus. Ces paramètres se composent notamment de : - la distance focale f1 de la première caméra 11 ; - la distance focale f2 de la deuxième caméra 12 ; - les distorsions qui sont dues aux imperfections du système optique de chaque caméra ; - la direction C1 de l’axe optique de la première caméra 11 ; - la direction C2 de l’axe optique de la deuxième caméra 12 ; et - les résolutions respectives des caméras 11, 12. Les paramètres intrinsèques caractérisent la transformation qui associe, pour un point image, les coordonnées caméra aux coordonnées pixel, dans chaque caméra. Ces paramètres ne changent pas si l'on déplace la caméra. Les distorsions, qui sont dues aux imperfections du système optique telles que des défauts de forme et de positionnement des lentilles des caméras, vont dévier les faisceaux lumineux et donc induire un écart de positionnement pour le point projeté par rapport à un modèle idéal. Il est possible alors de compléter le modèle de caméra en y introduisant les trois distorsions qui génèrent le plus d’effets, à savoir les distorsions radiales, de décentrage et prismatiques, induites par des défauts de courbure, de parallélisme des lentilles et de coaxialité des axes optiques. Dans cet exemple, les caméras sont supposées parfaites, c’est-à-dire que les distorsions ne sont pas prises en compte ou que leur correction est traitée au moment de l’acquisition d’une image. Ces deux caméras 11, 12 sont disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, le premier point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur gauche du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10, le deuxième point de vue est par exemple localisé sur ou dans le rétroviseur droit du véhicule 10 ou en haut du pare-brise du véhicule 10. Dans le cas où les deux caméras sont situées en haut du pare-brise du véhicule, celles-ci sont alors placées à une certaine distance. Dans cet exemple, la première caméra 11 est située en haut du pare-brise du véhicule 10, la deuxième caméra 12 est située dans le rétroviseur droit du véhicule 10. Un premier repère est associé à la première caméra 11 : - la direction de l’axe y est définie par la position de la deuxième caméra 12, de manière à placer la deuxième caméra 12 sur l’axe y de la première caméra 11. La distance B séparant les deux caméras 11, 12 est appelée base de référence (en anglais « baseline ») et la direction séparant les deux caméras 11, 12 est celle de l’axe x ; - la direction de l’axe y est définie orthogonale à celle de l’axe x et orthogonale à celle de l’axe optique C1 de la première caméra 11 ; - la direction de l’axe z est définie orthogonale aux directions des axes x et y. Les trois axes x, y et z forment ainsi un repère orthonormé. Des paramètres extrinsèques liés à la position des caméras 11, 12 sont les paramètres suivants : - 3 translations dans les directions x, y et z : Tx, Ty et Tz constituant le vecteur translation T ; et - 3 rotations autour des axes x, y et z : Rx, Ry et Rz, constituant la matrice de rotation R. Déterminer les paramètres extrinsèques constitue le problème de la calibration d'un système de vision stéréoscopique. Une contrainte principale du système de vision stéréoscopique utilisé dans l’automobile est, par exemple, la grande distance entre les deux caméras. En effet, pour pouvoir couvrir une plage de mesure de 200 mètres, la base de référence doit atteindre 60cm pour les caméras couramment utilisées dans ce domaine. Les deux caméras 11, 12 font l’acquisition d’images d’une scène se situant devant le véhicule 10, la première caméra couvrant seule un premier champ d’acquisition 13, la deuxième caméra couvrant seule un deuxième champ d’acquisition 14 et les deux caméras 11, 12 couvrant toutes deux un troisième champ d’acquisition 15. Les premier et troisième champs d’acquisition 13, 15 permettent ainsi une vision monoscopique de la scène par la première caméra 11, les deuxième et troisième champs d’acquisition 14, 15 permettent une vision monoscopique de la scène par la deuxième caméra 12 et le troisième champ d’acquisition 15 permet une vision stéréoscopique de la scène par le système de vision stéréoscopique composé des deux caméras 11, 12. Les directions C1, C2 des axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra sont orientées non parallèlement de manière à obtenir le troisième champ d’acquisition 15 de l’environnement 1 le plus large possible. Il est évident qu’il est possible d’utiliser un tel système de vision stéréoscopique pour prendre des images de scènes situées sur les côtés ou derrière le véhicule 10 en l’équipant de caméras placées et orientées différemment. Les images acquises par les caméras 11, 12 à un instant temporel t1 donné se présentent sous la forme de données représentant des pixels caractérisés par : - des coordonnées dans chaque image ; et - des données relatives aux couleurs et luminosité des objets de la scène observée sous forme par exemple de coordonnées colorimétriques RGB (de l’anglais « Red Green Blue », en français « Rouge Vert Bleu ») ou TSL (Ton, Saturation, Luminosité). Les images acquises par les caméras 11, 12 représentent des vues d’une même scène prises à des points de vue différents, les position des caméras étant distinctes. Sur cette scène se trouvent par exemple : - des bâtiments ; - des infrastructures routières ; - d’autres usagers immobiles, par exemple un véhicule stationné ; et/ou - d’autres usagers mobiles, par exemple un autre véhicule, un cycliste ou un piéton en mouvement. Ces images sont envoyées à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10 ou stockées dans une mémoire d’un dispositif accessible à un calculateur d’un dispositif équipant le véhicule 10. La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes opérations d’un processus de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique non parallèle embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le processus 2 est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le véhicule 10, par exemple par un calculateur contrôlant le système de vision stéréoscopique. Dans une première opération 21, le calculateur reçoit des premières données représentatives d’une première image acquise par une première caméra 11 de l’ensemble de caméras à un premier instant temporel t1 d’acquisition. Dans une deuxième opération 22, le calculateur reçoit des deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquise par une deuxième caméra 12 de l’ensemble de caméras au même premier instant temporel t1 d’acquisition. Les deux images reçues correspondent à deux vues d’une même scène se déroulant aux alentours du véhicule 10 à même premier instant temporel t1 donné. L’opération suivante 23 consiste à détecter au moins un objet dans la scène par analyse de la première image, un ensemble de premiers pixels de la première image étant associé à au moins un objet. Cette opération revient à extraire les éléments caractéristiques (en anglais « feature extraction ») de la première image. Une méthode d’extraction des caractéristiques est connue de l’homme du métier, comme la méthode SIFT (de l’anglais « Scale Invariant Feature Transform », en français « Transformation de caractéristique invariante à l'échelle ») ou la méthode « Corner Detection » (en français « Détection d’Angle »). Selon un exemple de réalisation particulier, afin de faciliter l’analyse des deux images reçues, les première et deuxième images sont rectifiées dans une opération 28, suivant une méthode connue de l’homme du métier. Une telle méthode est décrite, par exemple, dans « Rectification Projective d’Images Stéréo non Calibrées Infrarouges avec prise en compte globale de la minimisation des distorsions » de Benoit Ducarouge, Thierry Sentenac, Florian Bugarin et Michel Devy du 16 juillet 2009. La méthode de rectification consiste à réorienter les lignes épipolaires pour qu’elles soient parallèles avec l’axe horizontal de l’image. Cette méthode est décrite par une transformation qui projette les épipoles à l’infini et dont les points correspondants sont nécessairement sur une même ordonnée. Un algorithme de rectification consiste, par exemple, en 4 étapes : - Faire pivoter (virtuellement) la première caméra 11 pour que l'épipole aille à l'infini le long de l'axe horizontal du repère qui lui est associé; - Appliquer la même rotation à la deuxième caméra pour se retrouver dans la configuration géométrique initiale; - Faire pivoter la deuxième caméra de la rotation associée à la matrice de rotation ‘R’, correspondant au paramètre extrinsèque du système de vision stéréoscopique de départ; - Ajuster l'échelle dans les deux repères caméras. Il est à noter que cette opération 28 est optionnelle, en effet la rectification simplifie la mise en correspondance des pixels des images stéréo. Le pixel correspondant dans la deuxième image à un pixel de la première image (et réciproquement) est positionné sur la même ligne. A partir de la connaissance de la géométrie épipolaire et donc d’une matrice fondamentale du système de vision stéréoscopique, l’objectif est alors de déterminer une paire de transformations projectives, appelée homographies, qui réorientent les projections épipolaires parallèlement aux lignes des images, donc à l’axe horizontal des caméras rectifiées. L’opération suivante consiste à la détermination 24 d’un ensemble de deuxièmes pixels dans la deuxième image correspondant à l’ensemble de premiers pixels, cette opération est appelée « appariement stéréo » (en anglais « feature matching »). L'appariement stéréo est le processus de recherche des pixels dans les vues stéréoscopiques qui correspondent au même point 3D dans la scène tridimensionnelle. La géométrie épipolaire rectifiée simplifie ce processus de recherche de correspondances sur une même ligne épipolaire. Il n'est pas nécessaire de calculer les coordonnées du point 3D pour trouver le pixel correspondant sur la même ligne de l'autre image. L’opération 24 d’appariement stéréo se fait, par exemple, par mise en œuvre d’une méthode de calcul par flux optique (en anglais « optical flow ») en fonction de l’ensemble de premiers pixels. Une telle méthode est notamment décrite dans « UnOS: Unified Unsupervised Optical-flow and Stereo-depth Estimation by Watching Videos » de Yang Wang, Peng Wang, Zhenheng Yang, Chenxu Luo, Yi Yang et Wei Xu de juin 2019. La méthode de calcul par flux optique est réalisée, par exemple, par un réseau de neurones convolutif (en anglais « Convolutional Neural Networks », CNN). Ce type d’outil est couramment utilisé dans le cadre du traitement d’images. Dans une opération 25, une matrice de déplacement entre les première 11 et deuxième 12 caméras est déterminée en fonction des ensembles de premiers et deuxièmes pixels. Cette matrice de déplacement permet d’évaluer le déplacement entre la position de la prise de vue de la première image et la position de la prise de vue de la deuxième image. Un calculateur du système de vision stéréoscopique ou un calculateur d’un système de vision monoscopique comprenant la première caméra 11 détermine cette matrice, par exemple par un réseau de neurones convolutif. Il est courant de disposer de ce type de réseau de neurones convolutif afin d’exploiter les parties de la première image qui comprennent des objets de la scène tridimensionnelle situées en dehors du champ de vision de la deuxième caméra 12, c’est-à-dire dans le premier champ d’acquisition 13. La détermination de cette matrice de déplacement est connue de l’homme du métier et présentée, par exemple, dans le document Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video de Tinghui Zhou, Matthew Brown, Noah Snavely et David G. Lowe paru le 1 er août 2017. Dans une opération 26, la matrice de déplacement est comparée à une matrice de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, dite matrice extrinsèque. Les paramètres extrinsèques comprennent un paramètre représentatif d’une rotation et un paramètre représentatif d’une translation en trois dimensions entre la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Le résultat de la comparaison est une matrice dite de comparaison. Selon un exemple de réalisation particulier, la matrice de comparaison est obtenue par la fonction suivante : Avec : • : la matrice de comparaison, • : la matrice de déplacement, et • : la matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique. La matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique est notamment définie en fonction des valeurs des paramètres extrinsèques suivants : • Rx, Ry et Rz pour la rotation, et • Tx, Ty et Tz pour la translation. Si les première et deuxième images ont été précédemment rectifiées lors d’une opération 28, alors la matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique après rectification est particulière et présente la forme suivante : Avec la base de référence. Dans une opération 37, une valeur représentative du défaut d’étalonnage est déterminée en fonction de la matrice de comparaison. Selon un premier exemple particulier de réalisation, la détermination de la valeur représentative du défaut d’étalonnage est obtenue par la formule suivante : Avec : • la valeur représentative d’un défaut d’étalonnage, • : la matrice de comparaison, et • : un élément de la matrice de comparaison. Selon un deuxième exemple de réalisation particulier, la détermination de la valeur est obtenue représentative d’un défaut d’étalonnage par la formule suivante : Avec : • la valeur représentative d’un défaut d’étalonnage, • : la matrice de comparaison, et • : un élément de la matrice de comparaison. Selon les premier et deuxième exemples de réalisation particuliers, la valeur représentative du défaut d’étalonnage est une norme de la matrice de comparaison. Une telle valeur permet de déterminer un défaut global d’étalonnage. Selon un troisième exemple de réalisation particulier, la détermination de la valeur représentative du défaut d’étalonnage est une valeur absolue d’un élément de la matrice de comparaison. La valeur représentative du défaut d’étalonnage est alors obtenue par la formule suivante : Avec : • la valeur représentative d’un défaut d’étalonnage, • : un élément de la matrice de comparaison. Selon ce troisième exemple, si les première et deuxième images ont été rectifiées et si x i correspond à l’élément situé à la position de l’élément représentatif de la base de référence dans la matrice extrinsèque, alors la valeur représentative d’un défaut d’étalonnage est caractéristique d’un défaut de base de référence. Un tel défaut génère, en outre, un défaut d’échelle lors de détermination de profondeurs par le système de vision stéréoscopique. Pour l’ensemble des exemples de réalisation ci-dessus, la valeur représentative du défaut d’étalonnage est, par exemple, comparée à un seuil. Un défaut d’étalonnage est alors détecté lorsque la valeur représentative du défaut d’étalonnage est supérieure à ce seuil. La valeur seuil est par exemple une valeur obtenue comme étant un pourcentage de la norme de la matrice extrinsèque pour les premier et deuxième exemple de réalisation particuliers ou un pourcentage de la valeur absolue de la base de référence pour le troisième exemple de réalisation particulier. Le pourcentage est par exemple de 103%, 105% ou 110% et est par exemple défini en fonction de l’erreur admissible lors de la détermination de profondeurs par le système de vision stéréoscopique. En conclusion, cette invention propose un processus pour détecter un défaut d’étalonnage du système de vision stéréoscopique. L’opération de calcul de la valeur représentative d’un tel défaut permet ainsi de détecter un défaut d’étalonnage lié à des paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, notamment la base de référence. Un nouvel étalonnage du système de vision stéréoscopique est par exemple préconisé lorsque la valeur représentative du défaut d’étalonnage est supérieure à un seuil défini. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique non parallèle embarqué dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé 3 est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10 ou par le dispositif 4 de la FIG. 2 . Dans une première étape 31, des premières données représentatives d’une première image acquise par une première caméra 11 dudit ensemble de caméras à un premier instant temporel t1 d’acquisition sont reçues. Dans une deuxième étape 32, des deuxièmes données représentatives d’une deuxième image acquise par une deuxième caméra 12 dudit ensemble de caméras au même premier instant temporel t1 d’acquisition sont reçues. Dans une troisième étape 33, au moins un objet est détecté dans la scène par analyse de la première image, un ensemble de premiers pixels de la première image étant associé à au moins un objet. Dans une quatrième étape 34, un ensemble de deuxièmes pixels correspondant à l’ensemble de premiers pixels est déterminé dans la deuxième image. Dans une étape 35, une matrice de déplacement entre les première 11 et deuxième 12 caméras est déterminée en fonction des ensembles de premiers et deuxièmes pixels. Dans une étape 36, la matrice de déplacement et une matrice de paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, dite matrice extrinsèque, sont comparées, un résultat de la comparaison étant une matrice dite de comparaison. Les paramètres extrinsèques comprennent un paramètre représentatif d’une rotation et un paramètre représentatif d’une translation en trois dimensions entre la première caméra 11 et la deuxième caméra 12. Dans une étape 37, une valeur représentative du défaut d’étalonnage est déterminée en fonction de la matrice de comparaison. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec les figures 1 et 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 3 . La FIG. 4 illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour la détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations et/ou étapes décrites en regard des figures 1, 3 et 4. Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires (par exemple d’autres calculateurs) et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 (système de projection) via respectivement les interfaces de sortie 44, 45, 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détection d’un défaut d’étalonnage ou à un procédé d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 4 de la FIG. 4 . Procédé de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras (11, 12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant orientés de façon non parallèle, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (31, 32) de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement une première et deuxième caméras (11, 12) dudit ensemble de caméras à un même premier instant temporel d’acquisition ; - détection (33) d’au moins un objet dans ladite scène par analyse de ladite première image, un ensemble de premiers pixels de la première image étant associé audit au moins un objet ; - détermination (34) d’un ensemble de deuxièmes pixels dans ladite deuxième image correspondant audit ensemble de premiers pixels ; - détermination (35) d’une matrice de déplacement entre lesdites première et deuxième caméras (11, 12) en fonction desdits ensembles de premiers et deuxièmes pixels ; - comparaison (36) de ladite matrice de déplacement et d’une matrice de paramètres extrinsèques dudit système de vision stéréoscopique, dite matrice extrinsèque, lesdits paramètres extrinsèques comprenant un paramètre représentatif d’une rotation et un paramètre représentatif d’une translation en trois dimensions entre la première caméra (11) et la deuxième caméra (12), un résultat de ladite comparaison étant une matrice dite de comparaison ; - détermination (37) d’une valeur représentative dudit défaut d’étalonnage en fonction de ladite matrice de comparaison. Procédé selon la revendication 1, pour lequel un défaut d’étalonnage est détecté lorsque ladite valeur est supérieure à un seuil, ladite valeur étant une norme de ladite matrice de comparaison. Procédé selon la revendication 1, pour lequel un défaut d’étalonnage est détecté lorsque ladite valeur est supérieure à un seuil, ladite valeur étant une valeur absolue d’un élément de ladite matrice de comparaison. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel la matrice de comparaison est obtenue par la fonction suivante : Avec : • : la matrice de comparaison, • : la matrice de déplacement, et • : la matrice extrinsèque du système de vision stéréoscopique. Procédé selon la revendication 4, pour lequel ladite détermination (37) de ladite valeur est obtenue par la formule suivante : Avec : • la valeur représentative d’un défaut d’étalonnage, • : la matrice de comparaison, et • : un élément de la matrice de comparaison. Procédé selon la revendication 4, pour lequel ladite détermination (37) de ladite valeur est obtenue par la formule suivante : Avec : • la valeur représentative d’un défaut d’étalonnage, • : la matrice de comparaison, et • : un élément de la matrice de comparaison. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de rectification (28) des première et deuxième images en fonction desdits paramètres extrinsèques du système de vision stéréoscopique, de manière à rendre des lignes épipolaires horizontales dans les première et deuxième images rectifiées. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel la matrice de déplacement est déterminée par un réseau de neurones convolutif associé à un système de vision monoscopique comprenant la première caméra (11). Dispositif (4) de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.