FR 3084631 A1 20200207 FR 1857180 A 20180731 ASSI STANCE A LA CON DUI TE POUR LE CONTRÔLE LONGI TUDI NAL ET/ OU LATERAL D'UN VEH I CULE AUTOMOBI LE La présente invention concerne de manière générale les véhicules automobiles, et plus précisément un procédé et un système d'assistance à la conduite pour le contrôle longitudinal et/ou latéral d'un véhicule automobile. De nombreux systèmes d'assistance à la conduite sont aujourd'hui proposés dans le but d'améliorer les conditions de sécurité de circulation. Parmi les fonctionnalités possibles, on peut citer notamment la régulation de vitesse ou ACC (initiales anglo-saxonnes mises pour Adaptive Cruise Control), l'arrêt et le redémarrage automatique du moteur du véhicule en fonction des conditions de trafic et/ou des signalisations (feux, stop, céder le passage...), l'assistance au maintien automatique de la trajectoire du véhicule dans sa voie de roulage comme proposée par les systèmes connus sous la terminologie anglo-saxonne de cc Lane Keeping Assistance Systems, l'avertissement au conducteur de sortie de voie ou de franchissement involontaire de lignes ( Les systèmes d'assistance à la conduite ont ainsi pour fonction générale d'alerter le conducteur d'une situation requérant sa vigilance et/ou de définir la trajectoire que doit suivre le véhicule pour arriver à une destination donnée, et permettre par suite de contrôler les organes de contrôle de la direction et/ou de freinage et d'accélération du véhicule, pour que cette trajectoire soit effectivement suivie automatiquement. La trajectoire doit être comprise ici dans sa définition mathématique, c'est-à-dire comme étant l'ensemble des positions successives qui doivent être occupées par le véhicule au cours du temps. Ainsi, les systèmes d'assistance à la conduite doivent définir non seulement le chemin à emprunter, mais aussi le profil de vitesses (ou accélérations) à respecter. Pour ce faire, ils utilisent de nombreuses informations sur l'environnement immédiat du véhicule (présence d'obstacles tels que des piétons, de cycles ou autres véhicules motorisés, détection de panneaux de signalisation, configuration routière...), en provenance d'un ou 2 plusieurs moyens de détection tels que caméras, radars, lidars, équipant le véhicule, ainsi que des informations liées au véhicule lui-même, telles que sa vitesse, son accélération, sa position donnée par exemple par un système de navigation type GPS. 5 On s'intéresse par la suite plus particulièrement aux systèmes d'assistance à la conduite pour le contrôle longitudinal et/ou latéral d'un véhicule automobile à partir du seul traitement des images capturées par une caméra embarquée sur le véhicule automobile. La figure 1 illustre schématiquement, en vue de dessus, un véhicule automobile 1 muni d'une 10 caméra numérique 2, placée ici à l'avant du véhicule, et d'un système 3 d'assistance à la conduite recevant en entrée les images capturées par la caméra 2. Certains de ces systèmes implémentent des algorithmes de vision de différentes natures (traitement de pixels, reconnaissance d'objets par 15 apprentissage automatique, flux ou flot optique), dans le but de détecter des obstacles ou plus généralement des objets dans l'environnement immédiat du véhicule, d'estimer une distance séparant le véhicule des obstacles détectés, et de commander en conséquence les organes du véhicule tels que le volant ou colonne de direction, les organes de freinage et/ou l'accélérateur. Ces 20 systèmes ne permettent de reconnaître qu'un nombre limité d'objets (par exemple des piétons, des cyclistes, d'autres voitures, des panneaux de signalisation, des animaux,...), définis à l'avance. D'autres systèmes utilisent l'intelligence artificielle et s'attachent à tenter d'imiter le comportement humain face à une scène routière complexe. 25 On connaît notamment du document intitulé « End to End Learning for Self- Driving Cars (M. Bojarski et al., 25/04/2016, https://arxiv.org/abs/1604.07316) un réseau de neurones convolutif ou CNN (initiales anglo-saxonnes mises pour « Convolutional Neural Network »), lequel réseau, une fois entraîné lors d'un processus d'apprentissage « hors- 30 ligne », peut générer une consigne de direction à partir de l'image vidéo fournie par une caméra. Le fonctionnement « en ligne » d'un système 3 connu de ce type est schématisé sur la figure 2. Le système 3 comporte un réseau de neurones 31, 3 par exemple un réseau de neurones profond ou DNN (initiales anglo-saxonnes mises pour c REVENDICATIONS1. Procédé d'assistance à la conduite pour le contrôle longitudinal et/ou latéral d'un véhicule automobile (1), le procédé comportant une étape de traitement d'une image (Imi) capturée par une caméra (2) numérique embarquée sur ledit véhicule automobile (1) suivant un algorithme de traitement ayant été entraîné au préalable selon un algorithme d'apprentissage, de manière à générer une consigne (Scomi) de contrôle longitudinal et/ou latéral du véhicule automobile (1), le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend en outre : - au moins une étape de traitement additionnel, en parallèle de ladite étape de traitement de l'image (Imi), d'au moins une image additionnelle (Im2) suivant ledit algorithme de traitement, de manière à générer au moins une consigne additionnelle (Scom2) de contrôle longitudinal et/ou latéral du véhicule automobile (1), ladite au moins une image additionnelle (Im2) résultant d'au moins une transformation géométrique et/ou radiométrique effectuée sur ladite image (Imi) capturée, et - la génération d'une consigne résultante (Scom) de contrôle longitudinal et/ou latéral fonction de ladite consigne (Scomi) de contrôle longitudinal et/ou latéral et de ladite au moins une consigne additionnelle (Scom2) de contrôle longitudinal et/ou latéral. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite au moins une transformation géométrique et/ou radiométrique comprend un zoom grossissant une zone d'intérêt de ladite image (Imi) capturée. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite au moins une transformation géométrique et/ou radiométrique comprend une rotation, ou une modification de la luminosité, ou un rognage de ladite image (Imi) capturée ou d'une zone d'intérêt de ladite image (Imi) capturée. 14 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite consigne (Scomi) de contrôle longitudinal et/ou latéral et ladite au moins une consigne additionnelle (Scom2) de contrôle longitudinal et/ou latéral comportent une information relative à 5 un angle de direction de consigne du volant du véhicule automobile. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite consigne (Scomi) de contrôle longitudinal et/ou latéral et ladite au moins une consigne (Scom2) additionnelle de contrôle longitudinal et/ou latéral comportent une information relative à 10 une vitesse de consigne et/ou une accélération de consigne. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que ladite consigne résultante (Scom) de contrôle longitudinal et/ou latéral est générée par calcul d'une moyenne de ladite consigne (Scomi) de contrôle longitudinal et/ou latéral et ladite au moins une consigne additionnelle (Scom2) de 15 contrôle longitudinal et/ou latéral. 7. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que ladite consigne résultante (Scom) de contrôle longitudinal et/ou latéral correspond à une valeur minimum entre une vitesse de consigne relative à ladite consigne (Suomi) de contrôle longitudinal et/ou latéral et une vitesse de consigne 20 additionnelle relative à ladite au moins une consigne additionnelle (Scom2) de contrôle longitudinal et/ou latéral. 8. Système (3) d'assistance à la conduite pour le contrôle longitudinal et/ou latéral d'un véhicule automobile (1), le système comportant un dispositif (31a) de traitement d'images destiné à être embarqué sur le 25 véhicule automobile (1), ledit dispositif (31a) de traitement d'images ayant été entraîné au préalable selon un algorithme d'apprentissage et étant configuré pour générer en sortie une consigne (Scomi) de contrôle longitudinal et/ou latéral du véhicule automobile (1) à partir d'une image (Imi) capturée par une caméra (2) numérique embarquée et 15 fournie en entrée, le système (3) étant caractérisé en ce qu'il comprend en outre : - au moins un dispositif (31b) additionnel de traitement d'images identique audit dispositif (31a) de traitement d'images ; 5 -un module numérique (32) de traitement d'images configuré pour fournir au moins une image additionnelle (Im2) en entrée dudit dispositif (31b) additionnel de traitement d'images pour un traitement en parallèle de l'image (Imi) capturée par la caméra (2) et de ladite au moins une image additionnelle (1m2), de manière à ce que ledit 10 dispositif (31b) additionnel de traitement d'images génère au moins une consigne additionnelle (Scom2) de contrôle longitudinal et/ou latéral du véhicule automobile (1), ladite au moins une image additionnelle (Imz) résultant d'au moins une transformation géométrique et/ou radiométrique effectuée sur ladite image (Imi), et 15 - un module numérique (33) de fusion configuré pour générer une consigne résultante (Scom) de contrôle longitudinal et/ou latéral fonction de ladite consigne (Scom2) de contrôle longitudinal et/ou latéral et de ladite au moins une consigne additionnelle (Scom2) de contrôle longitudinal et/ou latéral. 20 9. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que ledit dispositif (31a) de traitement d'images et ledit dispositif (31b) additionnel de traitement d'images comportent un réseau neuronal profond.