FR 3085761 A1 20200313 FR 1858120 A 20180911 La présente invention concerne le domaine de la localisation des objets routiers associés à une portion d'un réseau routier. Plus précisément, elle concerne des systèmes, des procédés et un ensemble de programmes informatiques permettant de localiser de manière précise la position d'au moins un objet routier associé à une portion d'un réseau routier. De nombreuses applications nécessitent une localisation précise des objets de signalisation routière verticaux (par ex. un panneau de signalisation) et horizontaux (par ex. un marquage au sol). On peut citer, par exemple, l'aide à la conduite, la gestion du patrimoine routier, la sécurité routière ou la mise au point d'outils multimédias de navigation 3D géographique. Dans ce contexte, la mise à jour des systèmes de cartographie en temps réel est un des aspects clés pour la navigation des véhicules routiers dits « connectés » et autonomes. De plus en plus de véhicules routiers sont équipés de caméras, radars, lidars et divers capteurs permettant la détection d'informations provenant de la route, comme par exemple des caméras pour la détection de panneaux de signalisation ou de marquage sur la route, des capteurs de suspension pour la détection de dos d'âne ou de nids de poule, la détection d'incidents par des freinages d'urgence ou des évitements, la détection de présence de verglas, de gravier ou d'objets sur la route. La transmission des informations de ces capteurs couplée à la position géographique (par exemple, une position GPS) des véhicules routiers, permettrait la mise à jour en temps réel des systèmes de cartographie. Or, deux problèmes empêchent une mise en oeuvre aisée : les systèmes de géolocalisation de type GPS restent imprécis et il se peut que certaines des détections soient des faux positifs. Il existe alors une certaine incertitude quant à la position réelle des objets routiers, ce qui n'est pas acceptable pour les applications mentionnées plus haut. La présente invention vise donc à supprimer, au moins partiellement, les inconvénients précités. Pour cela, dans un premier aspect de l'invention, l'invention propose un système de localisation de la position d'au moins un objet routier associé à une portion d'un réseau routier. Enfin, dans un deuxième aspect de l'invention, il est proposé un procédé de localisation de la position d'au moins un objet routier, le procédé étant utilisable dans le système du premier aspect de l'invention. 2 Ainsi, l'invention se rapporte à un système de localisation de la position d'au moins un objet routier associé à une portion d'un réseau routier. Le système comprend une unité de réception d'informations routières, une unité de traitement d'informations routières et une unité de calcul. L'unité de réception d'informations 5 routières est configurée pour recevoir une pluralité d'informations routières géolocalisées qui sont relatives à l'objet routier, la pluralité d'informations routières étant obtenue à partir d'au moins un capteur associé à chacun parmi une pluralité de véhicules routiers. L'unité de traitement d'informations routières est configurée pour identifier le type de l'objet routier à partir de la pluralité d'informations routières et pour 10 calculer une pluralité de coordonnées géographiques associée à l'objet routier, chaque coordonnée géographique étant calculée à partir de la pluralité d'informations routières associée à l'un parmi la pluralité de véhicules routiers. L'unité de calcul est configurée pour : - créer, dans une première étape de création, pour chaque type d'objet routier, 15 un premier vecteur caractéristique comprenant le type de l'objet routier et la pluralité de coordonnées géographiques associée, - partitionner, dans une première étape de partitionnement, à partir d'un algorithme de classification non supervisé basé sur la densité de distribution, au moins une partie de l'ensemble des premiers vecteurs caractéristiques en 20 une pluralité de classes, et - calculer, dans une étape de calcul, pour chaque classe, au moins une mesure de tendance centrale à partir des coordonnées géographiques associées à la classe, la mesure de tendance centrale étant représentative de la position de l'objet routier. 25 Dans une mise en oeuvre particulière de l'invention, l'unité de calcul est en outre configurée, pour chaque classe, pour : - créer, dans une deuxième étape de création, un deuxième vecteur caractéristique comprenant au moins une composante pour chaque coordonnée géographique de la classe, chaque composante étant 30 représentative d'un angle d'azimut d'une direction d'observation de l'objet routier associé à la coordonnée géographique correspondante, - partitionner, dans une deuxième étape de partitionnement, à partir de l'algorithme de classification non supervisé basée sur la densité de distribution, au moins une partie de l'ensemble des deuxièmes vecteurs caractéristiques en une pluralité de sous-classes, et - calculer, dans l'étape de calcul, pour chaque sous-classe, au moins une mesure de tendance centrale à partir des coordonnées géographiques 3 associées à la sous-classe, la mesure de tendance centrale étant représentative de la position de l'objet routier selon une direction d'observation de l'objet routier. Selon un premier mode de réalisation, l'unité de calcul est, en outre, 5 configurée pour séparer, dans une première étape de séparation de la première étape de création, chaque coordonnée géographique en une composante de position en latitude et une composante de position en longitude. Selon un second mode de réalisation, l'unité de calcul est en outre configurée pour séparer, dans une deuxième étape de séparation de la deuxième 10 étape de création, chaque angle d'azimut en une composante angulaire en sinus et une composante angulaire en cosinus. L'invention couvre également un procédé de localisation de la position d'au moins un objet routier associé à une portion d'un réseau routier. Le type de l'objet routier est identifié à partir d'une pluralité d'informations routières géolocalisées qui 15 sont relatives à l'objet routier, la pluralité d'informations routières étant obtenue à partir d'au moins un capteur associé à chacun parmi une pluralité de véhicules routiers. L'objet routier est, en outre, associé à une pluralité de coordonnées géographiques, chaque coordonnée géographique étant calculée à partir de la pluralité d'informations routières associée à l'un parmi la pluralité de véhicules routiers. Le procédé comprend 20 les étapes suivantes : - une première étape de création durant laquelle, on crée, pour chaque type d'objet routier, un premier vecteur caractéristique comprenant le type de l'objet routier et la pluralité de coordonnées géographiques associée, - une première étape de partitionnement durant laquelle, on partitionne à partir 25 d'un algorithme de classification non supervisé basé sur la densité de distribution, au moins une partie de l'ensemble des premiers vecteurs caractéristiques en une pluralité de classes, et - une étape de calcul durant laquelle, on calcule, pour chaque classe, au moins une mesure de tendance centrale à partir des coordonnées géographiques 30 associées à la classe, la mesure de tendance centrale étant représentative de la position de l'objet routier. Dans une mise en oeuvre particulière de l'invention, le procédé comprend, en outre, les étapes suivantes, pour chaque classe, - une deuxième étape de création durant laquelle, on crée, un deuxième 35 vecteur caractéristique comprenant au moins une composante pour chaque coordonnée géographique de la classe, chaque composante étant 4 représentative d'un angle d'azimut d'une direction d'observation de l'objet routier associé à la coordonnée géographique correspondante, - une deuxième étape de partitionnement durant laquelle, on partitionne à partir de l'algorithme de classification non supervisé basé sur la densité de 5 distribution, au moins une partie de l'ensemble des deuxièmes vecteurs caractéristiques en une pluralité de sous-classes, et dans lequel, dans l'étape de calcul, on calcule, en outre, pour chaque sous-classe, au moins une mesure de tendance centrale à partir des coordonnées géographiques associées à la sous-classe, la mesure de tendance centrale 10 étant représentative de la position de l'objet routier selon une direction d'observation de l'objet routier. Dans un premier mode de réalisation, la première étape de création comprend en outre une première étape de séparation durant laquelle, on sépare chaque coordonnée géographique en une composante de position en latitude et une 15 composante de position en longitude. Dans un second mode de réalisation, la deuxième étape de création comprend en outre une deuxième étape de séparation durant laquelle, on sépare chaque angle d'azimut en une composante angulaire en sinus et une composante angulaire en cosinus. 20 Dans un exemple de mise en oeuvre du système et du procédé, l'algorithme de classification non supervisé basé sur la densité de distribution est d'un type choisi parmi : DBSCAN, OPTICS, CLARANS, DENCLUE et CLIQUE. Dans une autre mise en oeuvre du système et du procédé, la mesure de tendance centrale d'une classe ou d'une sous-classe est choisie parmi : le centroïde et 25 le médoïde. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatif. La figure 1 représente une scène routière. 30 - La figure 2 représente, selon l'invention, un système de localisation de la position d'au moins un objet routier de la scène routière de la figure 1. La figure 3 représente un procédé mis en oeuvre par l'unité de calcul du système de la figure 2. 35 Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas nécessairement représentés à la même échelle, les uns par rapport aux autres, sauf mention contraire. 5 Afin de s'affranchir des problèmes de l'art antérieur, il a été envisagé de s'appuyer sur l'ensemble d'un parc de véhicules routiers et de rassembler les différentes informations collectées afin d'écarter les faux positifs et corriger l'imprécision des systèmes de type GPS par l'effet de masse. 5 Plus précisément, le principe général de l'invention est basé sur la détermination de la position d'un objet routier grâce à l'apprentissage automatique non supervisé (c, unsupervised machine learning », en langue anglaise) et plus particulièrement la classification non supervisée basée sur la densité de distribution Density-based clustering », en langue anglaise). On entend par objet 10 routier, tout objet associé à une portion d'un réseau routier, et ce, de manière permanente ou temporaire. Il peut s'agir par exemple, d'objets de signalisation verticaux (par ex. un panneau de signalisation) et horizontaux (par ex. un marquage au sol, un ralentisseur, un rond-point). Il peut également s'agir d'irrégularités de la chaussée (par ex. un nid-de-poule, une zone de verglas) ou d'un évènement associé à 15 la portion du réseau routier (par ex. un accident). Dans l'invention, on considère qu'un objet routier est associé à une pluralité de coordonnées géographiques qui ont été obtenues à partir d'une pluralité d'informations routières associées à une pluralité de véhicules routiers, en circulation sur la portion d'un réseau routier. Pour cela, les véhicules routiers, selon l'invention, 20 sont munis d'au moins un capteur capable d'acquérir des informations routières géolocalisées qui sont relatives à l'objet routier. Par exemple, le capteur peut être un capteur d'images ou un capteur de suspension du véhicule routier. On entend par véhicule routier, tout véhicule doté d'un moteur (généralement à combustion interne ou électrique) destiné à le mouvoir sur un réseau routier et capable de transporter des 25 personnes ou des charges (par exemple, une voiture, un camion ou une motocyclette). Ainsi, l'invention propose de déterminer la position la plus probable d'un objet routier en appliquant une classification non supervisée basée sur la densité de distribution, à la pluralité de coordonnées géographiques associée au type de l'objet routier. Dans ce cadre, la classification non supervisée basée sur la densité de 30 distribution correspond à un modèle d'apprentissage automatique de type descriptif dans lequel on découvre automatiquement une partition d'un jeu d'observations, de sorte que les observations à l'intérieur d'une même classe ( REVENDICATIONS1. Système de localisation de la position d'au moins un objet routier (110) associé à une portion d'un réseau routier, le système comprenant une unité de réception d'informations routières (210), une unité de traitement d'informations routières (220) et une unité de calcul (230) * l'unité de réception d'informations routières (210) est configurée pour recevoir une pluralité d'informations routières géolocalisées qui sont relatives à l'objet routier (110), la pluralité d'informations routières étant obtenue à partir d'au moins un capteur associé à chacun parmi une pluralité de véhicules routiers, 10 e l'unité de traitement d'informations routières (220) est configure& pour identifier le type de l'objet routier (110) à partir de la pluralité d'informations routières et pour calculer une pluralité de coordonnées géographiques associée à l'objet routier (110), chaque coordonnée géographique étant calculée à partir de la pluralité d'informations routières associée à l'un parmi la 15 pluralité de véhicules routiers, e l'unité de calcul (230) est configure& pour : créer, dans une première étape de création (310), pour chaque type d'objet routier (110), un premier vecteur caractéristique comprenant le type de l'objet routier (110) et la pluralité de coordonnées géographiques 20 associée, partitionner, dans une première étape de partitionnement (320), à partir d'un algorithme de classification non supervisé basé sur la densité de distribution, au moins une partie de l'ensemble des premiers vecteurs caractéristiques en une pluralité de classes, et 25 calculer, dans une étape de calcul (350), pour chaque classe, au moins une mesure de tendance centrale à partir des coordonnées géographiques associées à la classe, la mesure de tendance centrale étant représentative de la position de l'objet routier (110). 2. Système selon la revendication 1, dans lequel l'unité de calcul (230) est en 30 outre configurée, pour chaque classe, pour : e créer, dans une deuxième étape de création (330), un deuxième vecteur caractéristique comprenant au moins une composante pour chaque coordonnée géographique de la classe, chaque composante étant 11 représentative d'un angle d'azimut d'une direction d'observation de l'objet routier (110) associé à la coordonnée géographique correspondante, - partitionner, dans une deuxième étape de partitionnement (340), à partir de l'algorithme de classification non supervisé basée sur la densité de distribution, au moins une partie de l'ensemble des deuxièmes vecteurs caractéristiques en une pluralité de sous-casses, et - calculer, dans l'étape de calcul (350), pour chaque sous-classe, au moins une mesure de tendance centrale à partir des coordonnées géographiques associées à la sous-classe, la mesure de tendance centrale étant 10 représentative de la position de l'objet routier (110) selon une direction d'observation de l'objet routier (110). 3. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel l'unité de calcul (230) est, en outre, configurée pour séparer, dans une première étape de séparation de la première étape de création (310), chaque coordonnée 15 géographique en une composante de position en latitude et une composante de position en longitude. 4. Système selon l'une quelconque des revendications 2 à 3, dans lequel l'unité de calcul (230) est en outre contigurée pour séparer, dans une deuxième étape de séparation (331) de la deuxième étape de création (330), chaque angle d'azimut en 20 une composante angulaire en sinus et une composante angulaire en cosinus. 5. Procédé de localisation de la position d'au moins un objet routier (110) associé à une portion d'un réseau routier (120) dont le type de l'objet routier (110) est identifié à partir d'une pluralité d'informations routières géolocalisées qui sont relatives à l'objet routier (110), la pluralité d'informations routières étant obtenue à partir d'au 25 moins un capteur associé à chacun parmi une pluralité de véhicules routiers, l'objet routier (110) étant, en outre, associé à une pluralité de coordonnées géographiques, chaque coordonnée géographique étant calculée à partir de la pluralité d'informations routières associée à l'un parmi !a pluralité de véhicules routiers, le procédé comprenant les étapes suivantes 30 - une première étape de création (310) durant laquelle, on crée, pour chaque type d'objet routier (110), un premier vecteur caractéristique comprenant le type de l'objet routier (110) et la pluralité de coordonnées géographiques associée, 12 - une première étape de partitionnement (320) durant laquelle, on partitionne partir d'un algorithme de classification non supervisé basé sur la densité de distribution, au moins une partie de l'ensemble des premiers vecteurs caractéristiques en une pluralité de classes, et - une étape de calcul (350) durant laquelle, on calcule, pour chaque classe, au moins une mesure de tendance centrale à partir des coordonnées géographiques associées à la classe, la mesure de tendance centrale étant représentative de la position de l'objet routier (110). 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le procédé comprend, en outre, les étapes suivantes, pour chaque classe - une deuxième étape de création (330) durant laquelle, on crée, un deuxième vecteur caractéristique comprenant au moins une composante pour chaque coordonnée géographique de la classe, chaque composante étant représentative d'un angle d'azimut d'une direction d'observation de l'objet routier (110) associé à la coordonnée géographique correspondante, - une deuxième étape de partitionnement (340) durant laquelle, on partitionne à partir de l'algorithme de classification non supervisé basé sur la densité de distribution, au moins une partie de l'ensemble des deuxièmes vecteurs caractéristiques en une pluralité de sous-classes, et dans lequel, dans l'étape de calcul (350), on calcule, en outre, pour chaque sous-classe, au moins une mesure de tendance centrale à partir des coordonnées géographiques associées à la sous-classe, la mesure de tendance centrale étant représentative de la position de l'objet routier (110) selon une direction d'observation de l'objet routier (110). 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 6, dans lequel la première étape de création (310) comprend en outre une première étape de séparation (311) durant laquelle, on sépare chaque coordonnée géographique en une composante de position en latitude et une composante de position en longitude. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 6 à 7, dans lequel la deuxième étape de création (330) comprend en outre une deuxième étape de séparation (331) durant laquelle, on sépare chaque angle d'azimut en une composante angulaire en sinus et une composante angulaire en cosinus. 13 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 8, dans lequel l'algorithme de classification non supervisé basé sur la densité de distribution est d'un type choisi parmi : DBSCAN, OPTICS, CLARANS, DENCLUE et CLOUE. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 9, dans lequel la 5 mesure de tendance centrale d'une classe ou d'une sous-classe est choisie parmi : le centroïde et le médoïde.