Brevet FR3067495A1 (20181214)

REVENDICATIONS1. Procédé de classification d'au moins un objet à classer autour d'un véhicule automobile comprenant au moins un télémètre laser, caractérisé par le fait qu'il comprend les étapes suivantes : pour chaque au moins un télémètre laser, on acquiert un nuage de points comprenant au moins deux points issus d'impacts laser sur au moins un objet à classer, on regroupe les nuages de points acquis par chaque télémètre laser dans un référentiel unique, on détermine des ensembles de points parmi les nuages de points mis en commun en fonction de leurs coordonnées respectives et d'une distance maximale entre points, on détermine une cible pour chaque ensemble de points, définie par des critères comprenant notamment une boîte englobante englobant l'ensemble de points et un centre de boîte, on détermine une liste de segments pour chaque cible s'adaptant au plus proche de la forme du contour de l'ensemble de points correspondant, on réalise une prédiction d'une piste caractérisant la présence et le mouvement de l'objet au cours du temps en déterminant l'état des pistes à l'itération courante en fonction de l'état des pistes à l'itération précédente et des équations prédictives du filtre de Kalman, on associe chaque cible à au moins une piste, la piste acquérant les critères de la cible, on détermine des informations d'association des cibles et des pistes en fonction de la position du centre et des dimensions de la boîte englobante associée à chaque cible et à chaque piste, on détermine une classification des objets à classer parmi plusieurs catégories en fonction des listes de segments, des valeurs de critères afin de déterminer le type de véhicule correspondant à chaque objet, et 17 on met à jour les pistes en fonction de la classification des objets autour du véhicule en appliquant la partie corrective des équations du filtre de Kalman aux critères décrivant les objets autour du véhicule. 5\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication précédente, dans lequel, pour déterminer une liste de segments pour chaque cible, on détermine une liste de segments s'adaptant au plus proche de la forme du contour de l'ensemble de points, on détermine un critère de variance pour chaque segment égal à 10 la dimension du petit axe de l'ellipse de variance associée à l'ensemble de points, on détermine si le critère de variance est supérieur à une limite prédéfinie afin de déterminer l'adéquation du segment au nuage de points, 15 si tel est le cas, on détermine que ce segment doit être divisé en deux parties car l'ensemble de points ne respecte pas la limite prédéterminée pour le critère, on détermine le point de division du segment de sorte que l'on minimise la somme des variances des deux nouveaux segments créés 20 par la division.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour déterminer des informations d'association de cibles et des pistes, on réalise une association cible-piste basée sur une approche de type au plus proche voisin fonction 25 des positions et dimensions maximales des boîtes englobantes de chaque cible et de chaque piste, les boîtes englobantes de tailles similaires étant associées dans la limite d'un ratio prédéfini.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour réaliser la classification des objets on 30 réalise les étapes suivantes : on détermine des segments candidats pour au moins un parmi l'arrière, l'avant et/ou un côté de la cible dans la liste de segments relative à chaque cible et donc à la piste associée, 18 on reçoit au moins une valeur caractéristique comprenant la vitesse absolue de la piste estimée par la partie prédictive du filtre de Kalman, et si elles sont disponibles, la largeur estimée de la piste, la longueur estimée de la piste, l'accord entre la direction du vecteur 5 vitesse et le segment caractérisant l'arrière ou l'avant du véhicule, et l'accord entre la direction du vecteur vitesse et le segment caractérisant le côté du véhicule, chaque valeur caractéristique reçue étant utilisée comme critère de classement, pour chaque critère et pour chaque catégorie, on génère un 10 triplet de masses initiales caractérisant la similarité, la non-similarité et l'incertitude sur le fait que l'objet appartienne à une catégorie selon un critère en comparant la valeur du critère à une plage de valeurs vraisemblables prédéfinies associées, pour chaque catégorie, on détermine un quadruplet de masses 15 caractérisant, respectivement, la similarité, la non-similarité, l'incertitude et le conflit par rapport à l'appartenance de la cible à la catégorie testée en combinant les triplets de masses initiales relatifs à chacun des critères testé par l'utilisation d'un opérateur de combinaison multi-critères basé sur la théorie des croyances, 20 on détermine un jeu de masses en réalisant une combinaison multi-objets des quadruplets de masses déterminés pour chaque catégorie afin de déterminer si les catégories sont conflictuelles, ambiguës ou si l'objet appartient à une catégorie non listée, on calcule la probabilité pignistique en fonction de ce jeu de 25 masses, pour chaque catégorie choisie parmi les types de véhicule, « autre catégorie » ou « inconnu », si la probabilité pignistique la plus élevée correspond à une catégorie de type de véhicule, on détermine que l'objet est un véhicule correspondant au type de véhicule dont la probabilité pignistique est la 30 plus élevée et supérieure à un seuil de validation prédéterminé, si aucune probabilité pignistique n'est supérieure au seuil de validation prédéterminé, on ne peut pas effectuer de choix parmi les types de véhicule. 19\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour mettre à-jour les pistes, si un type de véhicule est déterminé, on met à jour le cap de l'objet en fonction de la mesure de l'orientation des segments combinés à la trajectoire de 5 l'objet.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les types de véhicule comprennent un véhicule à deux roues, une voiture ou un camion.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 10 précédentes, dans lequel, pour réaliser une prédiction d'une piste, on prend en compte un modèle d'évolution fonction du type du véhicule prenant en compte l'angle de cap pour l'estimation du déplacement au sein de la partie prédictive des équations du filtre de Kalman.\n<CLM>\1\tSystème de classification d'au moins un objet à classer 15 autour d'un véhicule automobile comprenant au moins un télémètre laser à balayage connecté à un moyen de calcul apte à réaliser les étapes de procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes.