FR 2890773 A1 20070316 FR 0552735 A 20050909 L'invention a pour domaine celui de l'assistance à la conduite d'un véhicule. Plus particulièrement, l'invention est relative à une fonction d'assistance permettant d'anticiper les collisions entre le véhicule et des objets présents dans l'environnement du véhicule considéré. Des fonctions d'assistance à la conduite sont disponibles sur les véhicules actuels pour pallier aux éventuelles erreurs de conduite. Par exemple, la fonction ABS (Anti-Braking System) permet de limiter le glissement des roues et donc de réduire la distance de freinage. Le but ultime de ces fonctions d'assistance est de réduire l'insécurité routière. A ce titre, on a cherché à mettre au point des fonctions permettant de maintenir une distance de sécurité entre deux véhicules. Ainsi, le système ACC ( Adaptative Cruise Control ou contrôle adaptatif de la vitesse de croisière ) est disponible sur certains véhicules. Il permet de détecter avec un laser ou une caméra le véhicule précédent le véhicule équipé. Il permet ensuite d'estimer la vitesse et la distance du véhicule précédent, puis de contrôler la vitesse du véhicule équipé pour maintenir la distance de sécurité. Mais, le système ACC ne peut être utilisé que sur ces autoroutes lorsque les situations de conduite sont simples. Il y a donc un besoin pour une fonction d'assistance pour éviter les collisions qui fonctionne dans un environnement complexe, en particulier dans un environnement urbain. En effet, dans ce dernier cas, les objets avec lesquels le véhicule risque la collision sont variés, vulnérables et ont un comportement imprévisible. En particulier ils peuvent être masqués par d'autres objets de la scène. Ce dernier cas est illustré par exemple par un piéton masqué derrière un véhicule en stationnement. Pour répondre à ce problème, certains travaux s'orientent vers un procédé de poursuite multipistes permettant de maintenir une liste d'objets (ou pistes) supposés être présents dans l'environnement. A chaque nouvelle série d'observations, il s'agit de réaliser une étape d'association des nouvelles mesures avec les pistes existantes; une étape de modification de la liste de pistes en créant, en confirmant ou en supprimant une piste; une étape de prédiction de l'état instantané de chaque objet ou piste au moyen d'un filtre du type filtre de Kalman; et une étape de fenêtrage permettant d'associer à une piste les observations à venir autour de l'état estimé de l'objet ou piste. Mais cette méthode multipistes présente des problèmes de fiabilité, en particulier lors de l'étape d'association et de l'étape de modification de la liste des pistes. De plus, la représentation de l'environnement au moyen d'une liste de pistes est la cause d'une perte importante de l'information disponible. Par exemple, le procédé multipiste ne permet pas de retenir l'information sur les zones de l'environnement qui sont masquées par un objet. L'invention a donc pour but de fournir une fonction d'assistance permettant d'anticiper les collisions qui puisse être mise en ceuvre dans un environnement complexe. L'invention a également pour but de répondre aux inconvénients précités et en particulier de tenir compte des occultations d'objets. L'invention sera mieux comprise et d'autres buts, détails, caractéristiques et avantages de celle-ci apparaîtront plus clairement au cours de la description donnée uniquement à titre illustratif et non limitatif en référence aux dessins annexés. Sur ces figures: - la figure 1 représente de manière schématique un véhicule comportant le dispositif d'aide à la conduite selon l'invention; - la figure 2 représente différentes grilles à des instants différents résultats du précédé selon l'invention; -les figures 3b et 3c sont des graphiques en fonction du temps indiquant la distance de l'objet à éviter et la vitesse du véhicule contrôlé selon le procédé selon l'invention, dans la situation de conduite représentée sur la figure 3a. A Description générale d'un mode de réalisation Le procédé d'assistance à la conduite selon l'invention est mis en ceuvre sur 25 un véhicule 1 représenté schématiquement sur la figure 1. De manière connue, le véhicule 1 comporte quatre roues 2a-d. Les roues avant 2a et 2b sont par exemple entraînées par un moteur thermique. Chacune des roues 2a-d est équipée de moyens de freinage 3a-d. Par exemple, les roues avant 2a et 2b sont équipées de freins hydrauliques, alors que les roues arrière 2c et 2d sont équipées de freins électromécaniques 3c et 3d. Le véhicule 1 comporte une pluralité de capteurs. Des capteurs de vitesse 4a-d sont disposés sur chacune des roues 2a-2d. Chaque capteur de vitesse permet de mesurer la vitesse de rotation de la roue qu'il équipe. Le véhicule 1 est également équipé d'un capteur d'accélération 5. Les différents capteurs délivrent des signaux qui sont acheminés via un réseau de communication (par exemple du type CANBus) jusqu'à une unité centrale de calcul 6. L'unité de calcul 6 comporte un processeur apte à exécuter les instructions d'un programme informatique et des moyens de mémorisation permettent de stocker de manière permanente lesdites instructions ou des paramètres prédéfinis ou de manière éphémère les résultats des calculs effectués par ledit processeur. L'unité de calcul comporte également une horloge permettant de cadencer et de synchroniser son fonctionnement. De plus l'unité de calcul 6 comporte des interfaces entrée/sortie permettant la réception en entrée des signaux provenant des différents capteurs et l'émission, en sortie, de signaux de contrôle en direction d'actionneurs. L'unité de calcul 6 calcule à partir des différents signaux émis par les capteurs de vitesse 4a-d, la vitesse longitudinale du véhicule 1. L'unité de calcul 6 peut comporter des fonctions de gestion du freinage, par exemple du type ABS ( Anti-lock braking system pour "anti-blocage des roues"). En fonction de la vitesse, l'unité de calcul 6 détermine le glissement de chacune des roues. Lorsque le glissement d'une des roues est supérieur à un seuil prédéterminé, l'unité de calcul 6 émet un signal d'actionnement des freins de manière à réduire le glissement sur la roue considérée. Ce freinage supplémentaire n'est pas du tout géré par le conducteur du véhicule pour qui cette opération est totalement transparente. Selon l'invention, le véhicule 1 est équipé d'au moins un capteur permettant de détecter la présence d'objet. Différents types de capteurs peuvent être utilisés. Par exemple, sur la figure 1, le capteur 10 représenté est un télémètre laser et permet de détecter des objets présents dans un champ de vision ou zone de détection qui correspond, dans un plan horizontal, à un cône d'angle d'ouverture totale ôo d'environ 90 sur une profondeur po d'environ 10m en avant du véhicule. En variante de ce mode de réalisation, le capteur embarqué sur le véhicule pourrait être un détecteur du type laser ou sonar, ou encore une camera CCD. Par caméra CCD, il faut comprendre non seulement le détecteur mais également l'électronique de pré-traitement de l'image qui produit un signal comportant une information exploitable. Par exemple, l'électronique de pré-traitement est apte à générer un cadre autour d'un objet en mouvement en regroupant l'ensemble des points de l'image animés de la même vitesse. Sur la figure 1, le capteur a été représenté en position avant sur le véhicule 1 pour que la zone de détection soit en avant de celui-ci. En variante, par exemple dans le cas d'un bus pour lequel les angles morts sont importants, le capteur peut être disposé de telle sorte qu'il permette une assistance lors d'une marche arrière ou de la fermeture des portes du bus, la zone de détection étant alors en arrière du véhicule ou bien sur le côté de celui-ci. Dans encore une autre variante de réalisation, les capteurs de détection de présence d'objets peuvent être disposés de manière fixe dans le paysage. Sur la figure 1, nous avons représenté un tel capteur 10' qui peut être fixé sur un élément de l'infrastructure routière tel qu'un abri de bus, une glissière de sécurité, un panneau de signalisation ou l'équivalent. Le capteur 10' est équipé de moyens d'émission, qui, soit directement soit au travers de moyens relais, permettent de transmettre un signal de détection au véhicule 1. Ce dernier, équipé de moyens de réception schématisés par l'antenne 8 est apte à replacer l'objet détecté dans son propre référentiel. Pour ce faire, le véhicule 1 comporte des moyens de positionnement du type GPS avec éventuellement des balises de positionnement locales pour déterminer sa position et sa vitesse relativement au capteur 10'. Le télémètre laser comporte une source 10a émettant un faisceau directionnel. En une période de temps repérée par un entier k et ayant une durée de l'ordre de 10 ms, le faisceau balaie le cône d'ouverture 00. Une partie de l'énergie du faisceau émis est réfléchie par un objet en direction du véhicule 1. Un récepteur 10b détecte le faisceau réfléchi. L'électronique d'acquisition de données 10c du capteur 10 détermine, la distance p et la position angulaire c de l'objet détecté. Un télémètre laser ne permet pas de fournir une mesure de vitesse. C'est pourquoi l'électronique effectue une étape de prétraitement permettant d'estimer une valeur de la vitesse de l'objet détecté, sur la base par exemple d'un algorithme de plus proche voisin entre deux mesures successives de la profondeur et de la position angulaire de l'objet détecté. Finalement, le capteur 10 émet un signal correspondant à une mesure zk en position et en vitesse de l'objet détecté à l'instant k. Les mesures zk sont faites relativement au référentiel du véhicule 1. Dans le cas d'un capteur statique disposé dans le paysage, tel que le capteur 10', les données de positionnement d'un objet sont transmises au véhicule 1 qui, de manière simple, peut déterminer la position de l'objet détecté par changement de référentiel, compte-tenu de sa position, de sa vitesse et de son accélération par rapport au capteur statique, valeurs dynamiques qui sont obtenues comme indiqué ci-dessus au moyen d'un système de positionnement type GPS. La mesure zk faite par le capteur 10 est transmise, via des lignes de communication, en entrée de l'unité de calcul 6. L'unité de calcul 6 comporte une mémoire dédiée apte à stocker la valeur instantanée de la variable Zk. L'unité de calcul 6 exécute alors les instructions de la partie logicielle de l'invention avec une période égale à la période de fonctionnement du capteur, à savoir LIt=10ms. L'exécution de ces instructions permet à chaque instant k, d'abord de calculer la probabilité d'occupation d'une région de l'espace par un objet, puis d'associer à cette région de l'espace occupée un niveau de danger. L'utilisation de l'information désirée de niveau de danger, pour éviter une collision peut être faite sous la forme d'une alarme visuelle ou sonore indiquant la présence de l'objet au conducteur ou encore d'une commande d'actionnement des freins en vue d'atteindre une vitesse de consigne permettant d'éviter le danger détecté. Il est nécessaire que l'exécution de la partie logicielle se fassent entièrement pendant la période At, c'est-à-dire quasiment en temps réel. Cette spécification impose des contraintes sur l'algorithme de la présente invention compte tenu des puissances de calcul disponibles actuellement. Typiquement, l'unité de calcul 6 est équipée d'un processeur du type Pentium IV fonctionnant à une fréquence de 2 GHz et d'une capacité mémoire de l'ordre 100 Go. B Notion de grille d'occupation à quatre dimensions Le domaine spatial dans lequel on cherche à déterminer la présence d'un objet correspond à une zone rectangulaire en avant du véhicule 1. Cette zone est repérée par des coordonnées cartésiennes: Xl dans la direction longitudinale 1 et X2 dans la direction transversale. Puisque nous sommes intéressés non seulement par la position d'un objet mais également par sa vitesse, le domaine spatio-temporel à considérer est à quatre dimensions: deux dimensions d'espace Xl et X2 et deux dimensions de vitesse X,' (dx,/dt) et X2' (dx2/dt). Pour obtenir une grille G, ce domaine spatio-temporel est numérisé. Il est découpé en cellules ayant un pas régulier prédéterminé. Il s'agit donc de la discrétisation régulière et statique de l'environnement dynamique du véhicule sous la forme d'un ensemble de N cellules X(X1, X2, X'1, X'2). La actuellement utilisée os =.d. .e l'ordre millions de quelques Elle s'étend sur 10 m selon X1, 5 m selon X2, sur 10 ms-1 selon X1' et sur 10 ms-1 selon X2'. Comme cela est représenté sur la figure 1, le domaine spatial correspondant au domaine spatio-temporel ne se superpose pas à la zone de détection couverte par le capteur 10. Une cellule X de la grille G est dans un état EX occupé ou inoccupé. On cherche alors à déterminer la probabilité que la cellule Xk=xk soit dans l'état occupé Ekx=1 à l'instant k, compte tenu des observations Z0=z0... Zk=zk. Cette probabilité d'occupation est notée P(Ekx1z'..zk x). Selon une convention classique d domaine des probabilités C_ (2 IB) fie la probabilité d'obtenir A. i valeur de B étant connue. Une hypothèse est faite quant à l'indépendance de l'état Ex d'une cellule X de la grille par rapport aux autres cellules, et en particulier des cellules voisines. Cette hypothèse a pour but de réduire les corrélations entre cellules et donc, de simplifier le calcul de la probabilité d'occupation sur l'ensemble des N cellules X de la grille G. En effet, cela revient alors à répéter N fois le calcul permettant d'estimer la probabilité d'occupation d'une seule cellule. Avantageusement, l'algorithme selon l'invention est codé de manière à être entièrement parallélisable. Sa mise en ceuvre peut être faite au moyen d'une carte électronique comportant N processeurs fonctionnant en parallèle. Chaque processeur calculant la probabilité d'occupation de la cellule de la grille qu'il représente. L'algorithme selon l'invention se subdivise de manière schématique en plusieurs modules: - le premier module consiste à modéliser la réponse du capteur. Ce modèle capteur se fonde sur une distribution de probabilité P(ZkIEXk Xk) qui indique la probabilité de la mesure Zk connaissant l'état Ekx de la cellule Xk à l'instant k. - le deuxième module est un module de prédiction. Il permet de prévoir l'état Ekx de la cellule Xk à l'instant k compte tenu de l'état de la grille à l'instant k-1. - le troisième module est un module d'estimation permettant de calculer la probabilité d'occupation Ekx de la cellule Xk à l'instant k compte tenu des observations Zk à l'instant k, et du résultat de l'étape de prédiction obtenu en sortie du deuxième module. 2890773 7 - un quatrième module permet enfin d'associer aux cellules de la grille dont la probabilité d'occupation est élevée une grandeur indiquant un risque à collision et d'émettre un signal adapté. Par instanciation d'une fonction de A, il faut entendre la valeur particulière 5 que prend la fonction pour une valeur donnée a de la variable A. C Modélisation d'un capteur télémétrique L'information récupérée par le capteur est limitée en précision. De nombreux facteurs affectent la précision de la mesure: température, éclairage, couleur de l'objet, etc. Pour exploiter au maximum les mesures, il est important de tenir compte du bruitage de la grandeur observée. Selon l'invention, la réponse du capteur est décrite par un modèle probabiliste spécifié sous forme d'un programme bayésien. Les variables pertinentes du problème sont la mesure capteur Z; la cellule X; la variable EX signifiant qu'un objet existe dans la cellule X; et, la variable Dx 15 signifiant qu'un objet a été détecté dans la cellule X. La conjonction des variables EX et Dx permet d'expliciter les quatre situations possibles suivantes: _ [Ex = i] A [[Px = 1] : un objet occupe la cellule X, a été détecté par le capteur; 20 -[E _ O] A [Dx: la cellule est vide, et le capteur n'y détecte effectivement rien. _ [Ex = 1] A [Dx _] : un objet occupe la cellule X, mais il n'est pas détecté par le capteur. C'est par exemple le cas lorsque la cellule X est en dehors de la zone de détection du capteur, que la cellule X est masquée par un autre objet, ou encore lorsque le capteur est défaillant; [Ex _ _] A [Dx = i] : la cellule X est vide et pourtant le capteur y détecte un objet. Ces deux dernières situations correspondent à une défaillance du capteur. 30 Le probabilité P(Z X Ex Dx) exprimant la conjonction des différentes variables sélectionnées se décompose avantageusement sous la forme: P(Z X E D)= P(X)P(Ex X)P(Dx 1 Ex X)P(Z Dx Ex X) P(X) et P(EXIX) représentent des connaissances a priori sur l'environnement du 35 véhicule. Dans un premier temps, afin de ne privilégier aucune situation particulière, ces distributions sont choisies uniformes. Mais, comme cela sera explicité cidessous, P(EXIX) permettra de tenir compte de l'historique de la scène. La probabilité P(DXIEX X) représente la capacité du capteur à détecter ou non 5 une cible, ou bien à générer des fausses alarmes: -P([Dx = 1] I [Ex = .1] .x) = Pn (X) représente la probabilité de détection. - P([Dx ] [Ex =1] x) = 1 PD(X) représente la probabilité que le capteur manque une cible existante. - P([Dx = 1] [Ex = 0] x) = PFA(X) représente la probabilité de fausse alarme. - P([Dx = D] [Ex = D]) = 1 - PFA(X). Ces distributions de probabilités dépendent du capteur et des conditions dans lesquelles il est utilisé. PD(X) et PFA(X) peuvent être estimées à partir d'une modélisation des caractéristiques physiques des capteurs et des objets détectés. Elles peuvent également être "apprises" expérimentalement dans les conditions particulières d'utilisation du capteur au cours d'une première étape de calibration. Il reste à définir les différentes formes paramétriques associées à la famille de distribution P(ZIDXEXX) suivant les valeurs de a, et de P( I [Dx = 11 [Ex = D] x) et P(Z [Dx = 1] [Ex = 1] x) indiquent qu'une détection a eu lieu pour la cellule X. Il s'agit d'une autre formulation de la fonction de vraisemblance de capteur. Le plus souvent une famille de distributions normales est utilisée: P(Z [Dx = 1] Ex X) = (# (x)# (x)). où, pour une valeur de X donnée, la moyenne p(X) de la distribution normale représente la réponse attendue du capteur. La matrice de covariance E(X) permet de représenter les variations possibles de la réponse du capteur autour de la réponse attendue. En ce sens, elle représente la précision du capteur. Les paramètres du modèle capteur, comme la moyenne et la matrice de covariance dans le cas Gaussien, peuvent être acquis au cours d'une deuxième étape de calibration du capteur. P( I [Dx = D] [Ex = 0] x) indique que la cellule X est vide, et qu'aucune détection n'a eu lieu dans cette cellule. En considérant uniquement ces informations, il est difficile de dire quelle peut être la valeur de l'observation Z dans une autre cellule. On choisit une distribution uniforme. 2890773 9 P( I [Dx = 01 [Ex = i] ) indique que la cellule X est occupée par un objet, et qu'aucune détection n'a eu lieu. Soit un objet masque la cellule X et a été détecté par le capteur, soit l'objet présent dans la cellule X n'est pas masqué, et n'a pas été détecté. On décide que la probabilité pour la mesure Z d'être dans une zone masquée par la cellule X est différente de celle des zones non masquées. Une fois les paramètres du modèle donnés, la description précédente peut être utilisée pour calculer la probabilité : _ EDx P(ZxeDx) P(e,, P(,x) P(e,. ,x)EDx (Dx I,x)P(Z Dx =1 = E P(Dx e, ,x)P(Z Dx nx D. Cas multicapteur Il est avantageux d'utiliser plusieurs capteurs pour accroître la robustesse des observations. On peut ainsi s'affranchir des limitations propres à chaque capteur (par exemple un capteur laser fonctionne moins bien par temps de pluie), limiter la dépendance vis-àvis des défaillances d'un capteur (plusieurs capteurs du même type peuvent être utilisés), et surtout augmenter la précision de la détection d'un objet dans l'environnement en utilisant la redondance des informations. Lorsque S capteurs sont utilisés, chacun permettant une mesure Zs à l'instant k, l'hypothèse est faite que, connaissant l'état d'une cellule, les observations des différents capteurs sont indépendantes. Alors la probabilité conjointe se décompose selon où P(Z;IEXX) est le modèle du ième capteur tel que décrit en détail précédemment. Etant donné une série d'observations à l'instant k, Z, ... Zs, la probabilité que la cellule X soit occupée devient: P(Zle,x) P(,x)P(e, ,x) 1 P(Dx e, ,x)P(Z Dx e, z, Dx 2890773 10 p i E 1 2,, zs x) 01,, p(.. 1 m) 1-TL' E Grille d'occupation et filtres bayésien Selon l'invention, les modules de prédiction et d'estimation d'une probabilité d'occupation à l'instant k mettent en ceuvre la notion de filtre bayésien appliqué aux grilles d'occupation. Un filtre bayésien permet de prédire l'évolution temporelle d'un système. Le but est ici de conférer à la grille d'occupation une certaine robustesse lui permettant de tenir compte d'une défaillance d'un capteur ou de l'occultation passagère d'un objet dans l'évaluation du risque. D'une manière schématique, nous voulons estimer de manière récursive la probabilité d'occupation d'une cellule à l'instant k. Ceci est fait en deux étapes. Une étape de prédiction dont le but est d'estimer a priori l'état d'occupation de la cellule. Une étape d'estimation dont le but est de calculer la probabilité d'occupation en prenant en compte l'estimation a priori et l'observation instantanée. Les variables considérées sont: - X , qui précise sur quelle cellule nous travaillons; - EX, Ekx qui représentent les états de la cellule X à chaque instant compris entre 0 et k; - Z , Zk qui représentent la série des observations depuis un instant initial. La distribution de probabilité conjointe se décompose avantageusement de la manière suivante: N P(X :N EaN V:N) = P(n X )P(z 1 E x rY ) P(n XkI E, 1 Xk 1)P(zk 1 Ex Xk), k=1 Dans un mode de mise en ceuvre de l'invention, les formes paramétriques suivantes sont associées aux probabilités élémentaires apparaissant dans cette 25 décomposition. - P(X E X) et P(Z IEX X ) sont uniformes si nous ne connaissons rien sur l'état de la cellule à l'instant initial; - P(Zk 1 El;( Xk) est donnée par le modèle capteur que nous avons décrit précédemment; et, - P(E X Xk I E X l XK-') correspond au modèle dynamique du système. Sachant que la cellule X est occupée à l'instant k-1, qu'elle est l'état d'une autre cellule X à l'instant k suivant ? Pour l'étape de prédiction, on montre que la probabilité de prédiction s'écrit: p(* yk k-. jEyk_1 1 'X ' où P(EXk-1 Xk-1 I Z k-1) est la probabilité d'estimation pour la cellule X à l'instant k-1, où P(XkIXk-1) correspond également au modèle dynamique du même système, et où une somme sur l'ensemble des cellules X de la grille pour l'instant k-1 est réalisée, Pour l'étape d'estimation, on montre que la probabilité d'estimation s'écrit: P (E xk) = PL X k P(F, ) c i où apparaît la probabilité du modèle capteur P(Zk IEX Xk) et la probabilité de 10 prédiction à l'instant k P(E X Xk I ZO:k- 1) Ces deux équations permettent d'avoir une structure du type boucle prédiction/estimation. Pour calculer de l'intégrale sur l'ensemble des cellules de la grille apparaissant dans l'étape de prédiction, selon l'invention, on ne considère que les cellules qui peuvent constitué un antécédent de la cellule pour laquelle on est en train de calculer la probabilité d'occupation. Par exemple, en faisant dans un premier temps, une approximation d'accélération nulle, ou de vitesse constante de l'objet par rapport au véhicule, la cellule Xk(xl, x2, xl', x2') sera occupée à l'instant k par l'objet se trouvant à l'instant k-1 dans la cellule Xk-1(x1-x1'At, x2-x2' At, xl', x2'). At étant la période d'échantillonnage. Dans cette modélisation, la cellule considérée à l'instant k ne possède qu'un unique antécédent. Si Xk-1 est l'antécédent de Xk, alors P(Xk IX K-1)=1, sinon P(Xk IX K-1) =0 Un premier raffinement de l'hypothèse un peu drastique d'accélération nulle est de dire que si Xk-1 est l'antécédent de Xk, alors P(Xk IXK-1)=1, sinon P(Xk IXK-1)= c. Il est ainsi tenu compte du fait que l'accélération nulle n'est qu'une approximation. Dans une modélisation qui tient compte de l'accélération, la cellule considérée peut avoir plus d'un antécédent. P(Ek xk z':k-.i) 2890773 12 Il est à noter que dans ce formalisme cellule/antécédent, l'intégrale intervenant dans le calcul de la probabilité de prédiction est calculée. Elle n'est pas approchée. Par ailleurs ce formalisme cellule/antécédent permet de La probabilité d'occupation que l'on cherche à évaluer P(EXk 1 Z -' X') est simplement proportionnelle à la probabilité d'estimation P(E X Xk 1 z 'k). Lors de l'exécution de l'algorithme selon l'invention, on calcule d'abord la valeur de la distribution de probabilité d'estimation puis on normalise pour estimer la probabilité d'estimation d'une cellule. F Cas multiobjets Dans ce qui précède, seul a été décrit formellement le cas d'un unique objet présent dans l'environnement du véhicule. Dans le cas d'un environnement complexe, il est nécessaire de pourvoir tenir compte de la présence de plusieurs objets dans cet environnement. Lorsque plusieurs objets sont détectés, le capteur réalise O observations à 15 l'instant k: zkl, zk2... zkO. On introduit alors la variable M dite d'association. M est un entier entre 0 et O. Si M=O, alors aucune des observations n'est utilisée pour mettre à jour la probabilité d'occupation de la cellule X. en revanche, si M=i, alors la ième observation est utilisée pour mettre à jour la probabilité d'occupation de la cellule X. La probabilité conjointe se décompose avantageusement de la manière suivante: P X Z P P (Ely;)P Mr' Ex a M) i-.1. la valeur de la variable M étant indépendante de l'état Ex et de la cellule X 25 considérée, P(MI Ex X) = P(M) ; une simplification a été opérée en faisant une hypothèse d'indépendance conditionnelle des différentes observations zi entre elles connaissant l'état de la cellule considérée. Puis l'observation zi, si M est égal à i, alors la distribution de probabilité à 30 considérer est le modèle capteur dérivé ci-dessus; en revanche, si M est différent de i, alors une distribution uniforme est choisie (U). Dans la présente application, on cherche à déterminer: P(ExIzl..zO x), qui s'écrit, en utilisant la variable M: P;1 "! i 1z'O = ,.t. a I) Cette relation est une relation statique, qui est rendu dynamique en introduisant la boucle estimation/prédiction décrite précédemment sur un jeu de variables entre un instant initial 0 et un instant présent k. En particulier la variable d'association Mk indexée par le temps permet d'associer l'une des Ok observations faites à l'instant k à l'estimation de l'état. Dans cette modélisation on retrouve l'équation de la prédiction indiquée ci-dessus. En revanche, la relation de l'estimation devient: . P(le) n J) ' x P(.E. La figure 2 représente une scène dynamique à quatre instants différents. La première ligne de la figure 2 représente ce qui se passe spacialement au devant du véhicule. Un premier objet A, proche du véhicule 1, est animéd'un mouvement selon l'axe xl de la droite vers la gauche. Un second objet B, plus éloigné du véhicule 1, est quant à lui animé d'un mouvement selon xl allant de la gauche vers la droite. A l'instant représenté sur la troisième colonne (k=3), le second objet B est occulté par le premier objet A. La deuxième ligne de vignettes de la figure 2 représente, en niveau de gris, la valeur de la probabilité d'occupation prédite calculé au moyen de l'algorithme précédemment décrit. Plus précisément, chacune des vignettes de la deuxième ligne représente les cellules de la grille ayant une coordonnée de vitesse selon xl égale à +1 m/s et une coordonnée de vitesse selon x2 égale à 0 m/s. C'est en effet dans cette strate de vitesse de la grille que ce déplace le deuxième objet B. Il est à noter que, sur la troisième vignette de ce rang, la probabilité d'occupation prédite dans la zone occultée par le premier objet est élevée. Enfin, la troisième ligne de vignettes de la figure 2 correspond, en niveau de gris, à la valeur de la probabilité d'occupation estimée. Une fois encore, seules les cellules de la grille ayant une coordonnée de vitesse égale à 1 m/s selon la direction xl et 0 m/s selon la direction x2 sont représentées. Sur la troisième vignette de cette troisième ligne, alors que le capteur ne peut observer le deuxième objet B, la probabilité d'occupation estimée est élevée. En effet, pour calculer cette dernière, il a été tenu compte de la probabilité d'occupation prédite. Celle-ci tient compte de l'historique des mesures et propage l'information recueillie précédemment à l'instant considéré. G Contrôle d'un véhicule Pour éviter un objet, il faut combiner au calcul de la probabilité d'occupation d'une cellule P(EkXXkIZk) avec une probabilité de risque à collision P(DkXIEkXXk). Ce risque à collision est calculé à partir d'un critère de temps à collision. Il devient alors possible de réguler la vitesse d'un véhicule L'invention a été mise en oeuvre sur un véhicule, contraint à se déplacer selon une trajectoire donnée correspondant tracé de la route. Le véhrcule est è en esse _o g a e pour éviter une collision avec un objet. Les variables pertinentes du problème sont les observations z kfournies par le capteur à différents instants; la vitesse longitudinale de consigne Vk du véhicule que l'on cherche à déterminer; la vitesse courante Vk-' du véhicule qui peut être fournie par les capteurs internes du véhicule ou être estimée par la vitesse de consigne calculée à l'instant précédent k 1; et la grille d'occupation Gk à l'instant k. Puisque chaque cellule de la grille peut être dans deux états (vide ou occupée), cette variable possède 2" valeurs. Il est nécessaire d'introduire la grille dans son ensemble, car il s'agit de contrôler la vitesse des véhicules relativement à la dynamique générale de la scène. rr) {)p( . iL. ft' ) P(v - ], J. 5^ r p( P {] . li^'P S t iii r7 SP(, i % i4?'S La probabilité conjointe des ces variables ce décompose en faisant apparaître: - Les distributions P(Z :k), et P(Vk-') qui sont utilisées instanciées. Elle sont donc 25 quelconques. - La distribution P(Gk1Z k) représente la probabilité de la grille d'occupation sachant les différentes observations des capteurs depuis l'instant initial. Une instance gk de la variable Gk décrit une grille d'occupation possible. Puisque l'état d'une cellule est indépendant de l'état des autres cellules, la 30 relation suivante est vérifiée: P(: o:k) xk= Les valeurs P([E X = e X]IXkZ k) pour chaque cellule Xk sont fournies par le résultat de la phase d'estimation à l'instant k décrit ci-dessus. - La distribution de probabilité P(VkIVk-'Gk) donne la nouvelle valeur de la vitesse de consigne pour éviter la collision. La spécification de cette distribution est très subjective car il faut, en fonction des différentes cellules occupées de la grille Gk, estimer le risque lié à la situation de conduite et choisir le comportement du véhicule: décélération ou accélération. Dans le mode de réalisation actuellement envisagé, P(VkIVk-'Gk) est déterminée sur la base d'un algorithme du point d'approche le plus près ( Closest Point of Approch - CPA). Si l'on considère deux objets en mouvement, le CPA est une prédiction de la position relative de ces deux objets lorsque la distance qui les sépare est minimale. On considère pour cela les vitesses des deux objets constantes. On détermine également le temps TOPA nécessaire pour atteindre cette position relative de moindre approche. Pour chaque cellule occupée de la grille Gk, le CPA et le TOPA associé sont calculés. Le niveau de risque que représente l'objet (supposé) occupant cette cellule est alors estimé. - si le TOPA est négatif, l'objet s'éloigne du véhicule, la situation n'est donc pas dangereuse, nous pouvons choisir d'accélérer; -sinon, plus le TOPA est faible et le CPA proche, plus le niveau de danger est élevé. Il faut également considérer les spécificités des situations de conduite et accorder un certain niveau de confiance aux autres acteurs de la circulation. Par exemple, pour une voiture circulant à contresens de notre véhicule, et donc placée sur la voie de gauche, le CPA est faible mais situé sur le côté. Il ne faut bien sûr pas freiner (et surtout pas piler) chaque fois qu'un autre véhicule croise le véhicule mettant en ceuvre la fonction. On cherche à estimer la nouvelle vitesse de consigne Vk à appliquer au véhicule compte tenu des observations capteur z ..zk et de la valeur de la vitesse vk-' à l'instant précédent k-1. On montre que la densité de probabilité correspondante peut s'écrire: (Y v où a est une constante de normalisation. La valeur de la grille Gk n'est pas instanciée en tant que variable connue. Cela traduit le fait qu'aucune décision n'est prise sur l'éventuelle présence, ou absence d'objet dans l'environnement du véhicule. Afin d'assurer un temps de calcul raisonnable, et en minimisant l'erreur, la somme sur les 2" grilles Gk est approchée en choisissant une unique réalisation de Gk, la réalisation gk* qui maximise la distribution P(GkIz k). Ce maximum est particulièrement facile à calculer. En effet: rr rax P( k 1:k) = f rnax P( O:, ) La grille d'occupation la plus probable gk* est donc déduite des probabilités 10 d'occupation de chaque cellule. On obtient donc: io:h p( , Une fois cette distribution de probabilité calculée, il nous reste à choisir la valeur de Vk à envoyer à l'unité de calcul 6 du véhicule 1. Le plus simple est de choisir la valeur de Vk qui maximise cette distribution de probabilité. En pratique, seule cette valeur est calculée, ce qui permet de gagner encore du temps de calcul. Dans la séquence représentée sur la figure 3a, le véhicule se déplace de manière rectiligne selon la direction longitudinale x2. Un piéton C est animé d'un mouvement rectiligne de la droite vers la gauche selon la direction X1. Au cours de son déplacement, il est occulté par un véhicule D en stationnement pendant un laps de temps. La figure 3b est un graphe donnant l'évolution de la vitesse du véhicule en fonction du temps t. Dans ce cas, le calcul de la probabilité d'occupation estimée est faite de manière statique, c'est-à-dire sans tenir compte de l'historique des observations, i.e. sans passer par une étape de prédiction. La première observation du piéton a lieu pour t = 7 s. Le véhicule commence à ralentir. Mais entre les instants t = 8,2s est t = 10 s, le piéton est masqué par le véhicule en stationnement, et il n'est donc pas détecté par le capteur. Le véhicule équipé accélère donc de nouveau. A t = 10 s, le piéton sort de la zone occultée et le véhicule freine fortement pour éviter la collision avec le piéton. Une fois que le piéton est passé, le véhicule accélère de nouveau. En revanche, la figure 3c est un graphe représentant, pour le même scénario, la vitesse du véhicule équipé d'un dispositif mettant en ceuvre le procédé selon l'invention: le calcul de la probabilité d'occupation estimée inclut le filtrage, i.e. une étape de calcul de la probabilité d'occupation estimée. L'historique des observations du capteur est prise en compte. Jusqu'à l'instant t = 8,2 s, le profil de vitesse est similaire à celui de la figure 3b. Lorsque le piéton est détecté, le véhicule ralenti. Mais entre les instants t =8,2 s et t = 10 s, lorsque le piéton est dans la zone d'occultation, le véhicule continu à ralentir. Le véhicule freine car une zone dangereuse de forte probabilité d'occupation est toujours présente dans la grille d'occupation. Quand l'objet est à nouveau détecté, le risque de collision est réduit car la distance de moindre approche ou le temps à collision sont élevés. En conséquence, le véhicule augmente progressivement sa vitesse de consigne. Dans ce deuxième exemple, le comportement du véhicule équipé de la fonction d'assistance selon l'invention est plus sûre car l'anticipation de la présence du piéton devant le véhicule entraîne que la distance qui sépare le véhicule du piéton est supérieure à celle qu'elle serait sans tenir compte de l'historique des observations. Par ailleurs, le véhicule est également plus confortable pour ces passagers car le freinage est plus progressif que dans le cas d'une estimation statique. De plus, on évite ainsi les accélérations-décélérations intempestives lorsque un objet est occulté momentanément. Bien que l'invention ait été décrite en référence à un mode de réalisation particulier, elle n'est nullement limitée à ce mode de réalisation. Elle comprend tous les équivalents techniques des moyens décrits ainsi que leurs combinaisons qui entrent dans le cadre de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé d'assistance à la conduite d'un véhicule comportant au moins un capteur apte à émettre un signal de sortie indiquant la présence d'au moins un 5 objet à détecter dans une zone de détection, ledit procédé comportant les étapes consistant à : - définir une grille d'occupation correspondant à la discrétisation en cellules d'un domaine spatiotemporel des paramètres de position et de vitesse par rapport audit véhicule d'un objet; et, à chaque instant k d'échantillonnage: - acquérir ledit signal de sortie dudit capteur et déterminer une mesure zk à l'instant k des paramètres d'un objet détecté ; - déterminer la valeur d'une probabilité capteur modélisant le comportement dudit capteur à partir de ladite mesure zk; - calculer, pour chaque cellule X de la grille, une probabilité d'occupation prédite P(ExkXk1z 'k-1=Z zk-1) donnant la probabilité que la cellule X soit, à l'instant k, dans l'état occupé Ekx connaissant une densité de probabilité d'occupation estimée de la grille à l'instant précédent k-1; - calculer, pour chaque cellule X de la grille, une probabilité d'occupation estimée P(ExkXk1z'k=z zk) donnant la probabilité que la cellule X soit, à l'instant k, dans l'état occupé Ekx, étant données la mesure zk à l'instant k prise en compte au travers de ladite probabilité capteur et le résultat de l'étape du calcul de la probabilité de prédiction; le résultat de l'étape de calcul de la probabilité d'occupation estimée étant stockée, pour chaque cellule X, en tant que densité de probabilité d'occupation estimée de la grille qui sera utilisée à l'instant suivant k+1 lors de ladite étape de calcul de la probabilité d'occupation prédit; - évaluer, pour chacune des cellules de la grille à l'instant k, une probabilité de risque à collision, à partir du résultat de l'étape de calcul de la probabilité d'occupation estimée à l'instant k et déterminer une densité de probabilité de risque à collision sur ladite grille; - émettre un signal de commande d'un actionneur sur la base de ladite densité de probabilité de risque à collision pour éviter ledit objet, caractérisé en ce que ladite probabilité d'occupation prédite à l'instant k est déterminée en utilisant la relation suivante: Fh'k ze_i P(EX xk I -1 x 1)F'(el-1 xk-1 g k-l) X?c i dans laquelle la distribution de probabilité P(EXkXkIEXk-'Xk-') modélisant la dynamique de l'objet dans le repère du véhicule est non nulle uniquement pour la cellule qui, à l'instant k-1, constitue l'antécédent de la cellule X considérée à l'instant k. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'ensemble des antécédents est constitué par une unique cellule dont les coordonnées de vitesse sont identiques à celles de la cellule considérée, et dont les coordonnées de position se déduisent de celle de la cellule considéré en faisant l'hypothèse d'un mouvement à vitesse constante durant la période d'échantillonnage entre la cellule antécédent et la cellule considérée. 3. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, caractérisé en ce que la probabilité de risque à collision est déterminée sur la base d'un calcul de distance de moindre approche et/ou de temps de moindre approche. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour l'étape d'estimation à l'instant k, la probabilité d'occupation estimée est décomposée de la manière suivante: k pi - qui est le produit du résultat de l'étape de calcul de la probabilité d'occupation 20 prédite à l'instant k par le résultat de l'étape de calcul de la probabilité du modèle capteur, à une constante de normalisation prêt. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite période d'échantillonnage est inférieure à 10ms. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que 25 ladite grille comporte plus de 1 million de cellules. 7. Dispositif d'assistance à la conduite d'un véhicule, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens aptes à la mise en ceuvre du procédé d'assistance à la conduite selon l'une des revendications 1 à 6. 8. Dispositif selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'il comporte N 30 processeurs, N étant le nombre de cellules de la grille, chacun desdits processeurs fonctionnant en parallèle desdits autres processeurs et calculant à chaque instant k la probabilité d'occupation estimée de la cellule X qu'il représente.