FR 3078399 A1 20190830 FR 1851706 A 20180227 DOMAINE TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION La présente invention concerne de manière générale le domaine de la cartographie. Elle concerne plus particulièrement un procédé de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèse(s) de positions possibles d'un véhicule parmi une pluralité d'hypothèses. L'invention concerne aussi un véhicule comportant : - des moyens de mémorisation d'une carte, - un système de géolocalisation, et - un calculateur adapté à pré-positionner le véhicule sur la carte et à mettre en oeuvre un procédé de sélection tel que précité. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE Pour assurer la sécurité des véhicules autonomes et des véhicules partiellement automatisés, il est nécessaire d'avoir une connaissance poussée de l'environnement dans lequel ces véhicules évoluent. En pratique, la perception par un véhicule de son environnement se fait de deux façons différentes, à savoir : - en utilisant une carte et un moyen de géolocalisation du véhicule, et - en utilisant des capteurs extéroceptifs (caméras, capteur RADAR ou LIDAR...). Les sociétés qui élaborent les cartes travaillent actuellement sur des cartes dites « à haute définition », permettant d'obtenir des informations très détaillées sur les caractéristiques du réseau routier (largeur des voies, marquages au sol, panneaux de signalisation...). Ces cartes sont embarquées dans des véhicules équipés de moyens de géolocalisation, ce qui permet à ces véhicules de se situer sur la carte en une position estimée par une longitude et une latitude. On constate malheureusement que cette position n'est pas toujours très précise et fiable, ce qui se traduit alors par la localisation du véhicule hors de l'itinéraire réellement emprunté. Ce problème peut s'avérer particulièrement dangereux dans le cas d'un véhicule autonome qui utilise ces informations pour se diriger. 2 Pour remédier à ce problème, une première solution technique consiste à déterminer plusieurs positions possibles pour le véhicule, compte tenu de la route empruntée et de la position géolocalisée, et à sélectionner la plus probable. L'inconvénient majeur de cette solution est qu'elle ne permet de 5 sélectionner in fine qu'une seule et unique position, si bien que si une erreur est commise, le véhicule automobile n'est pas en mesure de l'appréhender, ce qui peut s'avérer très dangereux. On connaît également du document EP1729145 une autre solution qui consiste à traiter les signaux de géolocalisation reçus des satellites, afin de 10 réduire les erreurs liées à une mauvaise propagation des signaux jusqu'au véhicule. L'inconvénient majeur de cette solution est qu'elle utilise des capteurs extéroceptifs (gyroscopes, accéléromètres, ...) pour déterminer la position précise du véhicule, ce qui s'avère onéreux et ce qui assujettit la fiabilité de cette solution 15 à la fiabilité des capteurs utilisé. OBJET DE L'INVENTION Afin de remédier aux inconvénients précités de l'état de la technique, la présente invention propose de considérer des hypothèses de positions possibles du véhicule et de réaliser un test de cohérence sur ces hypothèses afin de réduire 20 leur nombre au minimum et, dans la mesure du possible, à une unique solution. Plus particulièrement, on propose selon l'invention un procédé de sélection d'hypothèses tel que défini dans l'introduction, dans lequel il est prévu : - une étape d'acquisition d'au moins une position géolocalisée du véhicule au moyen d'un système de géolocalisation, 25 - une étape d'acquisition d'une pluralité d'hypothèses de positions possibles du véhicule, - une étape de détermination de la covariance de la position géolocalisée du véhicule et de la covariance de chaque hypothèse acquise, - une étape de calcul, pour chaque hypothèse acquise, d'une distance de 30 Mahalanobis en fonction de la covariance de la position géolocalisée du véhicule et de la covariance de ladite hypothèse, et - une étape de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèse(s) parmi les hypothèses acquises, en fonction de chaque distance de Mahalanobis calculée. 3 Cette méthode fait ainsi appel à un procédé d'arbitrage qui permet de contrôler la cohérence de chaque hypothèse avec la position géolocalisée du véhicule, de façon à pouvoir indiquer si oui ou non l'hypothèse sélectionnée est utilisable. 5 La solution revendiquée est avantageuse en ce qu'elle ne vient pas évaluer l'exactitude des données de géolocalisation reçues, mais plutôt la cohérence du déroulement de l'algorithme utilisant ces données. Elle ne nécessite donc pas d'utiliser des capteurs supplémentaires, si bien qu'elle est peu onéreuse et très fiable. 10 Plus généralement, la solution proposée permet de prendre du recul sur les données à disposition et de juger si l'information est utilisable dans le cadre du pilotage d'un véhicule autonome, en répondant de manière très fiable à la question de savoir si on peut avoir entièrement confiance dans l'hypothèse sélectionnée ou non. 15 Un autre avantage de la solution proposée est que, parce qu'elle permet d'indiquer si les données utilisées dans l'algorithme sont cohérentes, elle permet non seulement de déterminer si une hypothèse est correcte mais également de diagnostiquer un défaut dans le système de géolocalisation. Cet avantage apparaîtra plus clairement à la lecture de la suite de cet exposé. 20 D'autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé conforme à l'invention sont les suivantes : - à la fin de la sélection, il est prévu de déterminer le caractère utilisable ou non de chaque hypothèse sélectionnée, en fonction du nombre d'hypothèses sélectionnées ; 25 - à l'étape de sélection, on réalise un test de Khi-deux pour chaque distance de Mahalanobis ; - préalablement à l'étape d'acquisition de chaque hypothèse, il est prévu de : - pré-positionner le véhicule sur une carte à sa position géolocalisée, 30 - répartir des particules sur la carte autour de la position géolocalisée, chaque particule correspondant à une position possible du véhicule, - appliquer aux particules un filtre de particules, en affectant notamment un poids à chaque particule, et - regrouper les particules issues du filtre de particules en un nombre 4 restreint d'hypothèses liées chacune à une voie de circulation mémorisée dans la carte ; - à l'étape de sélection, il est prévu de sélectionner uniquement les hypothèses pour lesquelles un indicateur, calculé en fonction des poids des 5 particules qui composent cette hypothèse, est supérieur à un seuil déterminé ; - à l'étape de détermination, on calcule une matrice de covariance de la position géolocalisée du véhicule et une matrice de covariance de chaque hypothèse acquise ; - si l'ensemble d'hypothèse sélectionnée est vide et/ou si plusieurs 10 hypothèses restent présentes, il est prévu une étape d'émission d'une alerte. L'invention concerne aussi un véhicule comportant : - des moyens de mémorisation d'une carte, - un système de géolocalisation, et - un calculateur adapté à pré-positionner le véhicule sur la carte et à 15 mettre en oeuvre un procédé de sélection tel que précité. DESCRIPTION DETAILLEE D'UN EXEMPLE DE REALISATION La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l'invention et comment elle peut être réalisée. 20 Sur les dessins annexés : - la figure 1 est un schéma illustrant les différentes étapes d'un procédé conforme à l'invention, - la figure 2 est une vue de dessus d'un véhicule roulant sur une route, - la figure 3 est une vue schématique de particules réparties sur une 25 carte, - la figure 4 est une vue schématique de deux particules situées à côté de deux tronçons de route successifs, et - la figure 5 est une vue schématique de quatre particules situées à côté de quatre tronçons de route. 30 Sur la figure 2, on a représenté un véhicule automobile 10 qui se présente sous la forme d'une voiture et qui roule sur une portion de route à quatre voies de circulation V1, V2, V3, V4. Dans la suite de la description, on s'intéressera plus particulièrement à la localisation de ce véhicule automobile 10 sur une carte mais l'invention ne se 5 limitera pas à un tel exemple. Elle s'appliquera ainsi notamment à la localisation de tout véhicule terrestre, maritime, aérien ou spatial sur une carte. Le véhicule automobile 10 ici considéré comporte classiquement un châssis, un groupe motopropulseur, un système de direction, un système de 5 freinage, et une unité de calcul électronique et/ou informatique, appelée ci-après calculateur. Le calculateur est connecté à des capteurs dits « proprioceptifs », qui permettent de mesurer précisément la vitesse du véhicule et la vitesse angulaire en lacet du véhicule. 10 Le calculateur est de préférence aussi connecté à des capteurs dits « extéroceptifs », qui permettent de percevoir l'environnement immédiat du véhicule automobile 10 (il peut s'agir de caméras, de capteurs RADAR, de capteurs L I DA R ...). Le calculateur est par ailleurs connecté à un système de géolocalisation 15 qui permet d'évaluer la position géolocalisée Po du véhicule 10, ici définie par une latitude et une longitude. Il peut par exemple s'agir d'un système GPS. On considérera ici que ce système de géolocalisation est par ailleurs adapté à transmettre au calculateur une donnée appelée « niveau de protection horizontal HPL » (de l'anglais « horizontal protection level »). Cette donnée, bien 20 connue de l'homme de l'art, correspond à l'incertitude de mesure de la position géolocalisée Po. Sa valeur varie par exemple en fonction du nombre de satellites desquels le système de géolocalisation reçoit des données, de la qualité de la réception des signaux, de la qualité du système de géolocalisation utilisé... Dans le même ordre d'idées, on considérera ici aussi que ce système de 25 géolocalisation est adapté à transmettre au calculateur une matrice de covariance relative à cette même incertitude. Le véhicule automobile 10 considéré pourrait être semi automatisé, de façon à ce que son calculateur puisse par exemple déclencher un freinage d'urgence lorsque le conducteur n'a pas perçu un danger et n'a pas lui-même 30 exercé d'action adaptée. Le système décrit pourra aussi être déployé sur un véhicule classique dans le cadre d'un apprentissage, par exemple, des conditions de conduite. Toutefois, dans la suite de cet exposé, on considérera que le véhicule automobile 10 est du type autonome, et que le calculateur est adapté à 6 commander le groupe motopropulseur, le système de direction, et le système de freinage du véhicule. Le calculateur comporte alors une mémoire informatique qui enregistre des données utilisées dans le cadre du pilotage autonome du véhicule, et 5 notamment dans le cadre du procédé décrit ci-dessous. Il mémorise notamment une application informatique, constituée de programmes d'ordinateur comprenant des instructions dont l'exécution par un processeur permet la mise en oeuvre par le calculateur du procédé décrit ci-après. Il mémorise également une carte topographique dite « à haute- 10 définition ». Cette carte stocke de nombreuses données. Elle comprend tout d'abord des informations relatives à la topographie des routes. Cette topographie est ici mémorisée sous forme de tronçons de routes (ou « liens » ou, en anglais, « link »). Chaque tronçon de route est ici défini 15 comme une portion d'une seule voie de circulation d'une route, dont les caractéristiques sont constantes sur toute sa longueur (forme des marquages au sol identique le long du tronçon de route, largeur constante de ce tronçon de route...). La carte stocke également d'autres données caractérisant chaque 20 tronçon de route, parmi lesquelles la largeur de la voie de circulation, la forme des marquages au sol situés de part et d'autre de la voie de circulation, la position et la forme de chaque panneau bordant la route au niveau du tronçon de route, les identifiants des tronçons de route précédent et suivant... Le procédé mis en oeuvre par le calculateur pour estimer la position 25 précise Pp du véhicule automobile 10 sur la carte comprend deux grandes opérations, dont une opération de filtrage de particules 100, et une opération de sélection d'hypothèses 200 (voir figure 1). L'opération de sélection d'hypothèses 200 utilise les résultats de l'opération de filtrage de particules 100, si bien qu'elle est mise en oeuvre après 30 celle-ci. On peut alors commencer par décrire la première opération de filtrage de particules 100. Cette opération est mise en oeuvre de manière récursive, c'est-à-dire en boucle et à pas de temps réguliers. 7 Elle comprend trois étapes principales. La première étape 101 consiste pour le calculateur à acquérir différentes données via les capteurs auxquels il est connecté. Le calculateur acquiert ainsi la position géolocalisée Po du véhicule 5 automobile 10 et le niveau de protection horizontal HPL qui lui est associé. Ces données sont acquises grâce au système de géolocalisation qui fournit une latitude, une longitude et un niveau de protection horizontal HPL. Le calculateur acquiert également des données relatives à la dynamique du véhicule automobile 10. Il acquiert ainsi la vitesse V du véhicule et sa vitesse 10 angulaire en lacet Y. La seconde étape 102 est une étape de pré-positionnement du véhicule 10 sur la carte, à la position géolocalisée Po acquise. La troisième étape 103 est une étape de filtrage particulaire au cours de laquelle des positions possibles du véhicule (ou plus exactement des postures 15 possibles du véhicule), appelées particules Pi, sont traitées en vue de déterminer la position précise Pp du véhicule 10 sur la carte (ou plus exactement la posture précise du véhicule sur la carte). Chaque particule Pi peut être définie par : - deux coordonnées xi, yi permettant de définir la position de la particule 20 dans un repère cartésien (ces coordonnées sont liées aux latitude et longitude acquises), - un angle de lacet permettant de définir l'angle que fait la particule par rapport à une direction donnée telle que le Nord, et - un identifiant de tronçon de la carte à laquelle la particule Pi est 25 associée. Sur les figures 3 à 5, on a représenté des particules Pi sous la forme de triangles isocèles, chaque triangle présentant un centre Mi qui correspond à la position de la particule sur la carte, et une orientation qui correspond à l'angle de lacet de la particule sur la carte. 30 Comme le montre la figure 1, la troisième étape 103 de filtrage particulaire est plus précisément constituée de plusieurs sous-étapes que l'on peut maintenant décrire plus en détail. La première sous-étape 110 consiste à déterminer si l'on se trouve ou on dans une phase d'initialisation du filtre particulaire, ce qui est par exemple le cas 8 au démarrage du véhicule automobile 10. On peut tout d'abord se placer dans cette situation, auquel cas aucune particule n'a encore été générée. La sous-étape suivante 112 consiste alors à créer et répartir des 5 particules Pi sur la carte, compte tenu de la position géolocalisée Po du véhicule 10. Pour cela, les particules Pi sont réparties dans un disque centré sur la position géolocalisée Po du véhicule 10, dont le rayon est ici égal au niveau de protection horizontal HPL. 10 Elles sont plus précisément réparties selon une spirale, avec un écart angulaire constant. Les caractéristiques de la spirale et l'écart angulaire entre les particules Pi sont choisis en fonction du nombre de particules P, que l'on souhaite générer. Ce nombre est supérieur à 100, et préférentiellement de l'ordre de 1000. 15 II est déterminé de façon à obtenir une précision suffisante, sans pour autant surcharger le calculateur. A ce stade, les particules Pi ne sont pas encore orientées. Chaque particule Pi correspond ainsi à une position possible que le véhicule pourrait présenter, compte tenu de l'erreur affectant le système de 20 géolocalisation. Certaines particules, comme on peut le constater sur la figure 3, se situent en dehors de la route. Cela illustre le fait que les particules ne sont pas contraintes sur la carte et qu'elles pourront évoluer dans un espace à deux dimensions. Le filtre est donc très souple et permet d'envisager initialement un 25 très grand nombre de solutions différentes, dont les plus absurdes seront ensuite éliminées par le filtre particulaire. Au cours d'une sous-étape 113 suivante, le calculateur associe chaque particule Pi à son plus proche tronçon de route. La méthode choisie est ici du type « point-to-curve ». Elle consiste à 30 associer chaque particule Pi au tronçon de route qui est le plus proche au sens de la distance Euclidienne. A titre d'exemple illustratif, sur la figure 4, on observe ainsi que la particule P1 est associée au tronçon de route AB. A ce stade, le calculateur peut orienter les particules Pi en fonction 9 notamment de l'orientation du tronçon de route auquel chaque particule est associée (et possiblement aussi en fonction de la dynamique du véhicule). Le procédé se poursuit ensuite en une sous-étape 116 qui sera décrite plus loin. 5 Comme cela a été décrit supra, la première sous-étape 110 consistait à déterminer si l'on se trouvait ou non dans une phase d'initialisation du filtre particulaire. On peut maintenant envisager que tel n'est pas le cas et que le processus a déjà été initialisé auparavant. 10 Dans ce cas, au cours d'une sous-étape 114, le calculateur met à jour les particules Pi sur la carte. Pour cela, les particules Pi sont toutes déplacées sur la carte en fonction d'informations relatives à la dynamique du véhicule. Les deux données que sont la vitesse V du véhicule et la vitesse 15 angulaire en lacet Y du véhicule automobile 10 sont en effet employées pour déplacer toutes les particules Pi d'une distance donnée et pour réorienter les particules d'un angle donné. Un bruit aléatoire est ajouté à ces deux données, indépendamment pour chaque particule, afin de favoriser une diversité de position parmi les particules après évolution. 20 On notera que cette sous-étape n'utilise cette fois pas la position géolocalisée Po du véhicule automobile. Au cours d'une sous-étape 115 suivante, le calculateur ré-associe chaque particule Pi à un tronçon de route. Il détermine plus précisément quelles sont les particules Pi qui doivent 25 être associées à un nouveau tronçon de route, et il identifie ce nouveau tronçon de route. Pour comprendre comment le calculateur opère, on peut se référer à la figure 4 sur laquelle deux particules P1, P2, centrées sur des points Ml, M2, sont représentées et sur laquelle est également représenté un tronçon de route AB. 30 On considère ici qu'au pas de temps précédent, les deux particules P1, P2, étaient associées à un seul et même tronçon de route AB, puis qu'elles ont été déplacées au cours de la sous-étape 114. Le calculateur détermine alors pour chaque particule Pi un ratio r, afin de savoir si chaque particule doit ou non être associée à un nouveau tronçon de 10 route. Ce ratio r est calculé selon la formule suivante : (AB - AM,) r= IIABII2 Dans le cas où ce ratio r est compris entre 0 et 1, l'association de la particule Pi avec son tronçon de route d'origine ne doit pas être changée. C'est le 5 cas ici pour la particule P1. Dans le cas où ce rapport est négatif, l'association de la particule Pi avec son tronçon de route doit être changée. Cette particule doit plus précisément être associée avec le tronçon de route précédent ou avec l'un des tronçons de route précédents. 10 Dans le cas où ce rapport est strictement supérieur à 1, l'association de la particule Pi avec son tronçon de route doit être changée. Cette particule doit plus précisément être associée avec le tronçon de route suivant ou avec l'un des tronçons de route suivants. Plusieurs situations peuvent ainsi être rencontrées. 15 Dans la situation de la figure 4 où le tronçon de route AB ne comprend qu'un unique successeur BB', la particule P2 est associée à ce successeur (pour autant que le ratio r soit compris entre 0 et 1 avec ce nouveau tronçon de route, sinon un autre successeur est envisagé). Dans la situation de la figure 5 où le tronçon de route AB comprend de 20 multiples successeurs BC, BD, BE, la particule P2 considérée au pas de temps précédent est clonée en autant de particules P21, P22, P23 qu'il y a de successeurs BC, BD, BE. On peut prévoir aussi de cloner la particule moins de fois si certains des successeurs ne sont pas envisageables, compte tenu de la dynamique du 25 véhicule. Dans une autre situation non représentée sur les figures, il est possible que la particule doive être associée à un autre tronçon de route parallèle au tronçon de route auquel il était associé au pas de temps précédent (ce qui arrivera notamment lorsque le véhicule change latéralement de voie de circulation, par 30 exemple pour doubler un autre véhicule). Cela est rendu possible car les particules ne sont pas contraintes à évoluer uniquement sur le même tronçon de 11 route. Cette situation peut être détectée compte tenu de la nouvelle position de la particule et des données stockées dans la carte (informations de marquage au sol, largeurs des voies de circulation...). Dans une variante, on peut envisager que cette situation soit détectée à l'aide en outre de caméras embarquées dans le 5 véhicule. Au cours d'une sous-étape 116 qui suit aussi bien la sous-étape 115 que la sous-étape 113, le calculateur calcule la vraisemblance wi de chaque particule Pi. La vraisemblance d'une particule est ici exprimée par son poids wi. Plus 10 le poids d'une particule est grand, plus il est probable que la particule considérée corresponde à la position exacte du véhicule automobile 10. Ce poids peut être calculé de différentes façons. Dans un premier mode de réalisation, le poids wi de chaque particule Pi est calculé en fonction uniquement de données issues de la carte. 15 Il est plus précisément déterminé en fonction de la distance Euclidienne qui sépare la particule considérée du tronçon de route auquel elle est associée (ce poids est par exemple inversement égal à cette distance). Dans un second mode de réalisation, le poids wi de chaque particule Pi est calculé en fonction également de données issues des capteurs extéroceptifs, à 20 condition que ces données soient jugées fiables. On peut en effet imaginer d'augmenter ou de réduire le poids de la particule considérée en fonction des informations latérales en provenance des caméras CAM du véhicule. Ces caméras sont effectivement capables de détecter les lignes de marquage au sol et de les retourner au calculateur sous la forme 25 d'un modèle polynomial. Le calculateur peut alors vérifier si la forme de ces lignes correspond à celle des marquages au sol enregistrés dans la carte, et ajuster le poids de la particule en correspondance. On peut noter que les marquages au sol ne sont pas toujours détectés par les caméras. Ceci peut être dû à des conditions difficiles pour les capteurs 30 comme par exemple un mauvais éclairage, une route mouillée, des marquages effacés, etc... Dans ces cas particuliers, la caméra indique au calculateur un niveau de confiance faible et le calcul du poids se base alors uniquement sur les données fournies par la carte comme décrit dans le premier mode de réalisation. Quelle que soit la méthode utilisée, le procédé se poursuit en une sous- 12 étape 117 de sélection d'un ensemble restreint de particules Pi, de façon à éliminer celles qui se seraient trop écartée de la position géolocalisée Po instantanée du véhicule automobile 10. Pour mettre en oeuvre cette sous-étape, le calculateur acquiert la 5 nouvelle position géolocalisée Po du véhicule automobile 10, puis il calcule la distance séparant chaque particule Pi de cette position géolocalisée Po instantanée. Si cette distance est supérieure au niveau de protection horizontal HPL, le poids wi de la particule Pi correspondante est fixé à zéro, ce qui permettra à 10 cette particule d'être automatiquement éliminée par la suite. Dans le cas contraire, le poids wi de la particule Pi correspondante n'est pas modifié. Au cours d'une sous-étape 118 suivante, le calculateur détermine s'il est nécessaire ou non de ré-échantillonner des particules Pi sur la carte. 15 Il utilise pour cela un indicateur Neff, qui est calculé en fonction du poids wi des particules Pi et du nombre de particules P. Si cet indicateur Neff passe en dessous d'un seuil prédéterminé (stocké dans la mémoire morte du calculateur), alors le calculateur ré-échantillonne les particules Pi sur la carte. Sinon, les particules Pi sont conservées dans leur état. 20 Comme on le sait, un ré-échantillonnage consiste à considérer les particules (ci-après appelées particules originales) dans leur ensemble, et à tirer de nouvelles particules dans cet ensemble original. Pour ré-échantillonner les particules, le calculateur pourrait utiliser une méthode classique au cours de laquelle il tirerait aléatoirement un nombre 25 prédéfini de nouvelles particules dans l'ensemble original de particules Pi, la probabilité de tirer chaque particule Pi étant proportionnelle au poids wi de cette particule P. Toutefois, cette méthode cause généralement un appauvrissement des particules, puisque ce sont toujours celles qui ont un poids très important qui sont tirées. 30 De façon préférentielle, le calculateur utilise plutôt ici une méthode de ré- échantillonnage dit « à faible variance » (de l'anglais « Low Variance Resampling »). Cette méthode favorise en effet le maintien d'une bonne répartition des particules sur la carte. Cette méthode consiste à tirer aléatoirement un nombre prédéfini de nouvelles particules dans l'ensemble original de particules Pi, 13 la probabilité de tirer chaque particule Pi étant fonction du poids wi de cette particule Pi mais n'étant cette fois pas proportionnelle à ce poids. A ce stade, le calculateur pourrait se contenter de recommencer en boucle les sous-étapes 114 à 118 jusqu'à obtenir des particules situées toutes 5 autour d'un seul et même point, lequel serait considéré comme correspondant à la position précise Pp du véhicule automobile 10 sur la carte. Ce n'est toutefois pas ici l'option qui est choisie. Ainsi, comme cela a été exposé précédemment, une fois la sous-étape 118 achevée, il est prévu une opération de sélection d'hypothèses 200. 10 Cette opération de sélection d'hypothèses 200 est mise en oeuvre une fois que l'opération de filtrage de particules 100 a convergé et a donné un nombre restreint de solutions (les particules étant par exemple groupées autour d'un nombre de points inférieur à un seuil prédéterminé). Cette opération de sélection d'hypothèses 200 est mise en oeuvre de 15 manière récursive, c'est-à-dire en boucle et à pas de temps réguliers. Elle comporte plusieurs étapes successives. Au cours d'une première étape 201, le calculateur sélectionne des « hypothèses ». Il considère pour cela les particules Pi en différents ensembles au sein 20 de chacun desquels les particules sont toutes associées à une même voie de circulation (ou, en variante, à un même tronçon de route). L'intérêt de travailler sur des hypothèses est qu'il va alors être possible de sélectionner toutes les hypothèses les plus vraisemblables, ce qui permettra, d'une part, de garder la bonne hypothèse parmi celles sélectionnées, et, d'autre 25 part, de vérifier la validité de chaque hypothèse sélectionnée. Les hypothèses peuvent être formulées sous la forme d'assertions telles que « le véhicule se situe dans la voie de circulation dont la référence est ... ». Pour bien comprendre à quoi correspond une hypothèse au sens du présent exposé, on a regroupé sur la figure 3 les particules en huit ensembles Z1, 30 Z2, Z3, Z4, Z5, Z6, Z7, Z8 correspondant chacun à une hypothèse. A titre d'exemple, les particules de l'ensemble Z1 correspondent à l'hypothèse « le véhicule se situe dans la voie de circulation de droite de la route R1 ». Les particules de l'ensemble Z2 correspondent à l'hypothèse « le 14 véhicule se situe dans la voie de circulation de gauche de la route R1 ». Les particules de l'ensemble Z3 correspondent à l'hypothèse « le véhicule se situe dans la voie de circulation de gauche de la route R2 ». Les particules de l'ensemble Z4 correspondent à l'hypothèse « le 5 véhicule se situe sur le rond-point, entre ses jonctions avec les routes R1 et R2 » En considérant qu'il est trouvé un nombre « J » d'hypothèses (sur la figure 3, J=8), chaque hypothèse peut également être exprimé sous la forme d'un vecteur de coordonnées moyennes Xj dont les composantes correspondent à la 10 somme des coordonnées des particules Pi de cette hypothèse, pondérées par le poids wi de ces particules. Le calculateur peut affecter à chaque hypothèse un « indice de confiance » égal à la somme des poids wi des particules Pi de cette hypothèse. Au cours d'une seconde étape 202, le calculateur va déterminer la 15 matrice de covariance E(X) de chaque hypothèse et la matrice de covariance Z(XGNss) de la position géolocalisée Po du véhicule 10. Manipuler de telles matrices de covariance permet en effet de caractériser l'incertitude liée à chaque hypothèse et celle liée à la position géolocalisée Po fournie par le système de géolocalisation. 20 Comme cela a été exposé supra, la matrice de covariance Z(XGNss) liée à la position géolocalisée Po du véhicule 10 est ici directement transmise au calculateur par le système de géolocalisation. Il s'agit ici d'une matrice 2x2. S'agissant de la matrice de covariance E () liée à chaque hypothèse, elle est calculée en fonction des poids wi de l'ensemble des particules Pi 25 associées à cette hypothèse. Il s'agit ici aussi d'une matrice 2x2 dont l'expression est la suivante : z(YJ) = E1,0(x' - .f) 2 i=0 1 1 Avec n .2 It=0 W1- . o_j = 1-Enilo xy Wi(Yi 371)2 1 ni2 .2 0-j Y 15 Et,-f-j = Eni jo W X , = Eni jo Wiyi. Il est ensuite nécessaire de déterminer dans quelle mesure chaque hypothèse est « cohérente », compte tenu de la position géolocalisée Po fournie par le système de géolocalisation et en tenant compte de l'erreur liée à la mesure 5 de cette position géolocalisée. Pour cela, au cours d'une étape 203, on utilise un objet mathématique appelé distance de Mahalanobis DM], dont l'expression est la suivante : Dm/(X) (Xj XGNSS)T- [1(XJ) I(XGNSS)1 1. (Xf XGNSS) OÙ XGNss correspond au vecteur « position géolocalisée Po ». La distance de Mahalanobis est en effet un objet qui permet d'évaluer la 10 cohérence entre deux situations incertaines, en prenant en compte les covariances des variables (c'est-à-dire le doute lié à chaque variable). Alors, au cours d'une étape 204, il est prévu de sélectionner un premier ensemble restreint (voire vide) d'hypothèses parmi les hypothèses acquises à l'étape 201. 15 On réalise pour cela un test de Khi-deux (X2) pour chaque distance de Mahalanobis DM]. En pratique, chaque distance de Mahalanobis DM] est ici comparée à un seuil critique, déterminé pour un risque de fausse détection donné, pour déterminer si l'hypothèse considérée est ou non cohérente avec la position 20 géolocalisée Po. Si l'hypothèse considérée et la position géolocalisée Po sont cohérentes au sens du test de KHI-deux, l'hypothèse est conservée. Au contraire, si l'hypothèse considérée et la position géolocalisée Po ne sont pas cohérentes au sens du test du KHI-deux, l'hypothèse est rejetée. 25 On notera ici qui si une hypothèse est conservée, cela ne signifie pas nécessairement que cette hypothèse est vraie. En effet, à ce stade, plusieurs hypothèses peuvent être conservées. A contrario, si une hypothèse est rejetée, cela ne signifie pas nécessairement que cette hypothèse était fausse. Il peut en effet arriver qu'une 30 grosse erreur affecte la mesure de la position géolocalisée Po. Dans ce cas, une hypothèse vraie peut être rejetée. Comme cela apparaîtra clairement dans la suite de cet exposé, cela n'affectera pas pour autant la fiabilité de la méthode ici 16 proposée. Au cours d'une étape 205 subséquente, il est prévu de sélectionner un second ensemble restreint (voire vide) d'hypothèses parmi les hypothèses sélectionnées à l'étape 204. 5 On notera ici que cette seconde sélection aurait pu être opérée avant la première sélection sans pour autant affecter le déroulement du procédé. Cette seconde sélection consiste à ne conserver que les hypothèses « vraisemblables », pour lesquelles un indicateur, lié aux poids wi des particules Pi qui composent cette hypothèse, est supérieur à un seuil déterminé. L'objectif 10 est en effet d'éliminer les hypothèses qui ont satisfait le test de cohérence de KHI- deux, mais qui sont peu probables. Pour cela, le calculateur élimine les hypothèses pour lesquelles l'indice de confiance (dont on rappelle qu'il est égal à la somme des poids wi des particules Pi de l'hypothèse considérée) est inférieur à un seuil déterminé. Ce 15 seuil est ici invariable et mémorisé dans la mémoire morte du calculateur. A l'issue de ces deux étapes de sélection d'hypothèses, le calculateur a retenu un nombre N d'hypothèses non seulement cohérentes mais aussi vraisemblables. Au cours d'une étape 206, il est alors prévu de déterminer le caractère 20 utilisable ou non de chaque hypothèse sélectionnée, en fonction de ce nombre N. Trois cas sont alors envisageables. Le premier cas est celui où le nombre N est égal à 1. Dans ce cas, puisqu'une seule hypothèse a été retenue, cette hypothèse est considérée comme juste et utilisable pour générer une consigne de conduite du véhicule autonome. Il 25 s'ensuit que le calculateur peut s'y fier. Dans ce cas, le calculateur peut alors considérer que la position moyenne des particules de cette hypothèse correspond à la position précise Pp du véhicule 10. Le second cas est celui où le nombre N est strictement supérieur à 1. Dans ce cas, puisque plusieurs hypothèses ont été retenues, aucune n'est 30 considérée comme utilisable pour générer une consigne de conduite du véhicule autonome. Le dernier cas est celui où le nombre N est égal à 0. Dans ce cas comme dans le cas précédent, puisqu'aucune hypothèse n'a été retenue, aucune position n'est considérée comme utilisable pour générer une consigne de conduite du 17 véhicule autonome. Par ailleurs, le calculateur peut avantageusement déduire de cette situation qu'il existe une incohérence entre les mesures effectuées par le système de géolocalisation et les hypothèses acquises, ce qui est probablement dû à un problème affectant le système de géolocalisation. Dans cette éventualité, 5 il est prévu une étape 207 d'émission d'une alerte à destination du conducteur et/ou de l'unité de pilotage du véhicule en mode autonome, de façon à ce que celui-ci puisse prendre les mesures qui s'imposent (arrêt d'urgence, pilotage en mode dégradé, REVENDICATIONS1. Procédé de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèses de positions possibles d'un véhicule (10) parmi une pluralité d'hypothèses, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape d'acquisition d'une position géolocalisée (Po) du véhicule (10) au moyen d'un système de géolocalisation, - une étape d'acquisition d'une pluralité d'hypothèses de positions possibles du véhicule (10), - une étape de détermination de la covariance de la position géolocalisée (Po) du véhicule (10) et de la covariance de chaque hypothèse acquise, - une étape de calcul, pour chaque hypothèse acquise, d'une distance de Mahalanobis (Dm) en fonction de la covariance de la position géolocalisée (Po) du véhicule (10) et de la covariance de ladite hypothèse, et - une étape de sélection d'un ensemble restreint ou vide d'hypothèses parmi les hypothèses acquises, en fonction de chaque distance de Mahalanobis (Dm) calculée. 2. Procédé de sélection selon la revendication précédente, dans lequel, à la fin de la sélection, il est prévu de déterminer le caractère utilisable ou non de 20 chaque hypothèse sélectionnée, en fonction du nombre d'hypothèses sélectionnées. 3. Procédé de sélection selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, à l'étape de sélection, on réalise un test de Khi-deux pour chaque distance de Mahalanobis (Dm). 25 4. Procédé de sélection selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, préalablement à l'étape d'acquisition de chaque hypothèse, il est prévu de : - pré-positionner le véhicule (10) sur une carte à sa position géolocalisée (Po), 30 - répartir des particules (Pi) sur la carte autour de la position géolocalisée (Po), chaque particule correspondant à une position possible du véhicule (10), - appliquer aux particules (Pi) un filtre particulaire, en affectant notamment un poids (wi) à chaque particule (Pi), et - regrouper les particules (Pi) issues du filtre particulaire en un nombre 19 restreint d'hypothèses liées chacune à une voie de circulation mémorisée dans la carte. 5. Procédé de sélection selon la revendication précédente, dans lequel, à l'étape de sélection, il est prévu de sélectionner uniquement les hypothèses pour 5 lesquelles un indicateur, calculé en fonction des poids (wi) des particules (Pi) qui composent cette hypothèse, est supérieur à un seuil déterminé. 6. Procédé de sélection selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, à l'étape de détermination, on calcule une matrice de covariance de la position géolocalisée (Po) du véhicule (10) et une matrice de covariance de 10 chaque hypothèse acquise. 7. Procédé de sélection selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, si l'ensemble d'hypothèse sélectionnée est vide et/ou si plusieurs hypothèses restent présentes, il est prévu une étape d'émission d'une alerte. 8. Véhicule (10) comportant : 15 - des moyens de mémorisation d'une carte, - un système de géolocalisation, et - un calculateur adapté à pré-positionner le véhicule (10) sur la carte, caractérisé en ce que le calculateur est adapté à mettre en oeuvre un procédé de sélection conforme à l'une des revendications précédentes.20