FR 3081415 A1 20191129 FR 1854356 A 20180524 PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'ANALYSE DE L'ENVIRONNEMENT D'UN VÉHICULE POUR RECONSTITUER DES RAMBARDES DE SÉCURITÉ. L'invention concerne les véhicules comportant plusieurs capteurs chargés d'acquérir des informations représentatives de leur environnement, et plus précisément les dispositifs d'analyse qui équipent de tels véhicules afin de déterminer des objets dans leur environnement par analyse des informations d'environnement acquises sensiblement simultanément. la Certains véhicules, généralement de type automobile, comprennent plusieurs capteurs leur permettant d'acquérir sensiblement simultanément des informations représentatives de détections effectuées dans l'environnement qui les entoure et d'attributs de ces détections. On entend ici par « détection » quelle que chose qui a été détecté par les capteurs et qui constitue potentiellement tout 15 ou partie d'un objet réel de l'environnement d'un véhicule. Par ailleurs, on entend ici par « attribut » un paramètre intrinsèque, comme par exemple au moins une dimension, ou un paramètre extrinsèque, comme par exemple une vitesse relative par rapport au véhicule considéré ou un éloignement transversal (ou latéral) ou longitudinal par rapport au véhicule considéré. Ces informations 20 peuvent être analysées par des circuits d'analyse embarqués dans le véhicule considéré afin de reconstituer (ou reconstruire) au moins partiellement l'environnement autour de ce dernier, par exemple pour un dispositif d'assistance à la conduite du véhicule (éventuellement de type ADAS (« Advanced Driver Assistance System »)). 25 Actuellement, pour réaliser ces reconstitutions (ou reconstructions), les circuits d'analyse utilisent fréquemment l'algorithme dit « du plus proche voisin ». Cet algorithme permet d'associer les données de deux ensembles A et B de telle sorte que : - chaque donnée d'un ensemble est associé à au plus une donnée de l'autre 30 ensemble (on peut avoir des singletons), - deux données d'un même ensemble ne peuvent pas être associées, 2 - si une donnée Ax de l'ensemble A est associée à une donnée By de l'ensemble B, alors Ax est plus proche de By que de tout autre objet de l'ensemble B sauf ceux qui ont un degré de proximité encore plus fort avec un autre objet de l'ensemble A. 5 Hélas, la précision et la résolution des informations acquises (représentatives de détections (et donc potentiellement d'objets réels)) n'est généralement pas constante dans l'ensemble de l'environnement qui entoure un véhicule. En fait, ces précision et résolution s'avèrent meilleures dans les zones situées devant et derrière le véhicule que dans les zones situées sur les côtés (longitudinaux ou latéraux) de ce dernier. Par conséquent, lorsque des détections concernent des rambardes (ou rails) de sécurité, qui encadrent la portion de route sur laquelle circule un véhicule, l'algorithme du plus proche voisin n'est généralement pas en mesure de reconstituer (ou reconstruire) les parties de ces rambardes de sécurité qui sont situées sur les deux côtés longitudinaux, et donc ces rambardes de sécurité reconstituées sont scindées en deux. Plus précisément, seules les portions situées sensiblement en amont et en aval du véhicule sont reconstituées. L'invention a notamment pour but d'améliorer la situation. Elle propose notamment à cet effet un procédé d'analyse, destiné à être mis en oeuvre dans un véhicule circulant sur une route encadrée par des rambardes de sécurité et acquérant des informations représentatives de détections effectuées dans un environnement autour de lui et d'attributs de ces détections, et, d'autre part, comprenant une étape dans laquelle on analyse ces informations acquises pour reconstituer les rambardes de sécurité. Ce procédé d'analyse se caractérise par le fait que dans son étape : - on détermine N courbes représentatives de rambardes de sécurité en fonction d'informations acquises, puis NxM premières valeurs représentatives chacune d'une similitude entre l'une de ces N courbes déterminées et l'une de M détections acquises, puis, pour chacune de ces N courbes déterminées, une seconde valeur représentative d'une probabilité d'existence à partir des M premières valeurs la concernant, et - on retient en tant que rambardes de sécurité encadrant la route les courbes qui ont des secondes valeurs maximales déterminées à partir d'ensembles 3 de détections disjoints. Ainsi, en assimilant les rambardes de sécurité à des courbes déterminées à partir des informations acquises, on peut désormais reconstituer intégralement les rambardes de sécurité qui encadrent réellement la route sur 5 laquelle circule le véhicule. Le procédé d'analyse selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - dans un premier mode de réalisation, dans son étape on peut déterminer N 1 o courbes définies chacune par un polynôme de degré 2 P(x) = YO + A0*x + (C0/2)*x2, où YO est une distance latérale entre le véhicule et la courbe considérée, AO est un écart angulaire entre une direction en cours du véhicule et une direction de la courbe considérée, et CO est une courbure de la courbe considérée ; 15 - dans un second mode de réalisation, dans son étape on peut déterminer N courbes définies chacune par une clothoïde, elle-même définie par X(s) = c XO + f s cos (A0 + CO * s + (i) * s2)ds, et Y(s) = YO + fos sin (A0 + CO * 0 2 s + (Cl) * s2) ds, où s est l'abscisse curviligne, XO est une distance 2 longitudinale entre le véhicule et un début de la courbe considérée, YO est 20 une distance latérale entre le véhicule et ce début de la courbe considérée, AO est un écart angulaire entre une direction en cours du véhicule et une direction de la courbe considérée, CO est une courbure de la courbe considérée, et Cl est une dérivée spatiale de cette courbure de la courbe considérée ; 25 - dans son étape on peut déterminer chaque première valeur en fonction d'une distance séparant une détection d'une courbe. Par exemple, on peut déterminer chaque première valeur en fonction d'une distance statistique dite de Mahalanobis ; - dans son étape on peut déterminer chaque seconde valeur associée à une 30 courbe en effectuant une somme des M premières valeurs concernant cette courbe ; - dans son étape on peut construire une matrice NxM dont les éléments 4 matriciels sont les premières valeurs déterminées, puis a) on peut déterminer, pour chacune des N lignes de cette matrice construite et associées respectivement aux N courbes déterminées, la seconde valeur à partir de ces M éléments matriciels, puis b) on peut déterminer parmi les secondes valeurs 5 celle qui est la plus grande, puis c) on peut constituer un ensemble avec toutes les détections associées aux éléments matriciels non nuls de la ligne associée à cette seconde valeur la plus grande et donc à l'une des N courbes, puis d) on peut remplacer par zéro dans cette matrice tous les éléments matriciels associés aux détections de cet ensemble constitué, afin d'obtenir 1 o une matrice modifiée, puis e) on peut réitérer les actions a) à e) avec cette matrice modifiée tant que cette dernière comprend des éléments matriciels non nuls, afin d'obtenir à chaque itération un nouvel ensemble de détections disjoint de chaque autre ensemble constitué lors de chaque itération précédente. 15 L'invention propose également un produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en oeuvre le procédé d'analyse décrit ci-avant pour reconstituer (ou reconstruire) les rambardes de sécurité qui encadrent la route sur laquelle circule un véhicule. 20 L'invention propose également un dispositif d'analyse, d'une part, destiné à équiper un véhicule circulant sur une route encadrée par des rambardes de sécurité et comportant des capteurs acquérant des informations représentatives de détections effectuées dans un environnement autour du véhicule et d'attributs de ces détections, et, d'autre part, comprenant des circuits 25 d'analyse analysant ces informations acquises pour reconstituer les rambardes de sécurité. Ce dispositif d'analyse se caractérise par le fait que ses circuits d'analyse : - déterminent N courbes représentatives de rambardes de sécurité en fonction 30 d'informations acquises, puis NxM premières valeurs représentatives chacune d'une similitude entre l'une de ces N courbes déterminées et l'une de M détections acquises par les capteurs, puis, pour chacune des N courbes déterminées, une seconde valeur représentative d'une probabilité 5 d'existence à partir des M premières valeurs la concernant, et - retiennent en tant que rambardes de sécurité encadrant la route les courbes qui ont des secondes valeurs maximales déterminées à partir d'ensembles de détections disjoints. 5 L'invention propose également un véhicule, éventuellement de type automobile, propre à circuler sur une route encadrée par des rambardes de sécurité et comportant des capteurs acquérant des informations représentatives de détections effectuées dans un environnement autour de lui et d'attributs de ces détections, et un dispositif d'analyse du type de celui présenté ci-avant. 1 o D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et du dessin annexé, sur lequel l'unique figure illustre schématiquement et fonctionnellement un véhicule situé sur l'une des deux voies de circulation d'une route et équipé de capteurs et d'un exemple de réalisation d'un dispositif d'analyse selon l'invention. 15 L'invention a notamment pour but de proposer un procédé d'analyse, et un dispositif d'analyse DA associé, destinés à équiper un véhicule V comportant des capteurs CPj chargés d'acquérir des informations représentatives de l'environnement qui l'entoure, afin de reconstituer (ou reconstruire) intégralement des rambardes de sécurité RS encadrant la route R sur laquelle 20 il circule. Dans ce qui suit, on considère, à titre d'exemple non limitatif, que le véhicule V est de type automobile. Il s'agit par exemple d'une voiture. Mais l'invention n'est pas limitée à ce type de véhicule. Elle concerne en effet tout type de véhicule terrestre pouvant circuler sur des routes encadrées au moins 25 partiellement par des rambardes de sécurité. On a schématiquement et fonctionnellement représenté sur l'unique figure un véhicule V circulant sur l'une des deux voies de circulation VCk (k = 1 ou 2) d'une route R encadrée par des rambardes de sécurité RS. On notera que la première voie de circulation VC1 est ici séparée de la rambarde de sécurité 30 RS droite par une bande d'arrêt d'urgence BAU. Ce véhicule V comprend des capteurs CPj (ici j = 1 à 5) et un exemple de réalisation d'un dispositif d'analyse DA selon l'invention. On notera que le nombre de capteurs CPj est ici égal à cinq (5), mais il peut prendre n'importe 6 quelle valeur supérieure ou égale à deux (2) (au moins un capteur sur l'avant et un capteur sur l'arrière), dès lors que cela permet d'acquérir des informations dans l'environnement qui entoure intégralement ce véhicule V. Les capteurs CPj sont solidarisés fixement au véhicule V en des 5 endroits permettant d'analyser tout son environnement. Dans l'exemple illustré non limitativement sur l'unique figure un premier moyen d'acquisitionCP1 (j = 1) analyse une zone située devant le véhicule V et légèrement sur ses deux côtés longitudinaux (ou latéraux), un deuxième moyen d'acquisitionCP2 (j =2) analyse une zone située devant le véhicule V et sur une partie de ses deux côtés 1 o longitudinaux (ou latéraux), un troisième moyen d'acquisitionCP3 (j = 3) analyse une zone située sur le côté longitudinal (ou latéral) gauche du véhicule V, un quatrième moyen d'acquisitionCP4 (j = 4) analyse une zone située sur le côté longitudinal (ou latéral) droit du véhicule V, et un cinquième moyen d'acquisitionCP5 (j = 5) analyse une zone située derrière le véhicule V et 15 légèrement sur ses deux côtés longitudinaux (ou latéraux). Ces capteurs CPj peuvent, par exemple, comprendre chacun au moins une caméra numérique, ou au moins un capteur à ultrasons, ou au moins un laser de balayage, ou au moins un radar ou lidar, ou un dispositif de communication inter-véhicules et/ou véhicule/infrastructure. Par conséquent, 20 chacun d'entre eux peut fournir des images numériques ou des cartographies. Comme évoqué plus haut, l'invention propose notamment un procédé d'analyse destiné à reconstituer (ou reconstruire) intégralement les rambardes de sécurité RS qui encadrent la route R sur laquelle circule le véhicule V. On notera que ces reconstructions des rambardes de sécurité RS peuvent, par 25 exemple, être utilisées par au moins un dispositif d'assistance à la conduite du véhicule V (éventuellement de type ADAS)). Ce procédé d'analyse peut être au moins partiellement mis en oeuvre par le dispositif d'analyse DA qui comprend à cet effet des circuits d'analyse CAN comprenant, par exemple, au moins un processeur de signal numérique 30 (ou DSP (« Digital Signal Processor »)) associé à au moins une mémoire. Dans l'exemple illustré non limitativement sur l'unique, le dispositif d'analyse DA fait partie d'un calculateur CAL embarqué dans le véhicule V. Mais cela n'est pas obligatoire. En effet, le dispositif d'analyse DA pourrait 7 comprendre son propre calculateur. Par conséquent, le dispositif d'analyse DA peut être réalisé sous la forme d'une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques (ou « hardware ») et de modules logiciels (ou informatiques ou encore « software »). 5 Le procédé d'analyse, selon l'invention, comprend une étape dans laquelle on (les circuits d'analyse CAN) commence(nt) par déterminer N courbes Cn (n = 1 à N) qui sont (potentiellement) représentatives de rambardes de sécurité RS en fonction d'informations acquises par les capteurs CPj. Ces N courbes Cn peuvent être définies d'au moins deux façons. 10 Ainsi, dans un premier mode de réalisation, dans l'étape du procédé on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t déterminer N courbes Cn définies chacune par un polynôme de degré 2 P(x) = YO + A0*x + (C0/2)*x2, où YO est la distance latérale (ou transversale) entre le véhicule V et la courbe Cn considérée, AO est l'écart angulaire entre la direction en cours du véhicule V 15 (déduite de la trajectoire qu'il suit) et une direction de la courbe Cn considérée, et CO est la courbure de la courbe Cn considérée. La direction d'une courbe correspond à sa dérivée en 0 (tangente en x = 0). Comme le référentiel est celui du véhicule, la direction de la courbe correspond à AO. 20 La valeur de N est variable et dépend du nombre de voies de circulation pour déterminer un YO minimal et un YO maximal. Cependant, on peut prendre des valeurs fixes pour le minimum et le maximum en AO, le minimum et le maximum en CO, et les résolutions de ces trois paramètres (N, AO et CO). Dans ce premier mode de réalisation les valeurs minimale et maximale 25 de la distance latérale YO sont choisies en fonction du nombre de voies de circulation VCk déterminées par les circuits d'analyse CAN pour la route R, à partir des informations d'environnement acquises par les capteurs CPj. Par ailleurs, les valeurs minimale et maximale de l'écart angulaire AO sont choisies en fonction de la direction que peut prendre le véhicule V sur la route R en 30 gardant un comportement cohérent. On notera que dans ce premier mode de réalisation on ne retiendra pas, d'office, une courbe Cn passant par le véhicule V, afin de simplifier les 8 traitements. Dans un second mode de réalisation, dans l'étape du procédé on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t déterminer N courbes Cn définies chacune par une clothoïde. Cette dernière est définie par les deux formules de Fresnel : 5 X(S) = X0 + fos cos(A0 + CO * s + (C1/2) * s2)ds, et Y(s) = YO + fos sin (A0 + Co * s + (ci) * s2) ds, où s est l'abscisse curviligne, XO est la distance 2 longitudinale entre le véhicule V et le début de la courbe Cn considérée, YO est la distance latérale (ou transversale) entre le véhicule V et la courbe Cn considérée, AO est l'écart angulaire entre la direction en cours du véhicule V 1 o (déduite de la trajectoire qu'il suit) et une direction de la courbe Cn considérée, CO est la courbure de la courbe Cn considérée, et Cl est la dérivée spatiale de la courbure de la courbe Cn considérée. Pour la détermination de XO on pourra prendre comme point d'origine (0, 0) un point fixé par l'utilisateur. Généralement ce point d'origine est placé au 15 milieu de l'essieu arrière du véhicule V. Il faut que les détections des capteurs soient bien acquises dans ce système de coordonnées. La dérivée spatiale Cl est la dérivée en abscisse curviligne. On peut écrire c(s) = CO + Cl*s fonction représentant la courbure, où s représente la distance parcourue (abscisse curviligne). 20 Ce second mode de réalisation offre une plus grande précision que celle offerte par le premier mode de réalisation car les infrastructures des routes à chaussées séparées (telles que des autoroutes) sont construites à partir d'une succession de clothoïdes. Cependant, il induit une plus grande complexité des calculs. 25 Puis, dans l'étape du procédé on (les circuits d'analyse CAN) détermine(nt) NxM premières valeurs vl nm qui sont représentatives chacune d'une similitude entre l'une des N courbes Cn déterminées et l'une de M détections detm (m = 1 à M) acquises par les capteurs CPj. On comprendra que chaque similitude est la probabilité qu'une détection detm appartienne à une 30 courbe Cn. La valeur de M peut varier d'un instant à l'autre car elle est égale au nombre total de détections acquises par les capteurs CPj dans un intervalle de temps donné et constituant potentiellement tout ou partie d'un objet de 9 l'environnement du véhicule V. Ces NxM premières valeurs vl nm peuvent, par exemple, constituer les éléments matriciels d'une matrice NxM qui est construite par les circuits d'analyse CAN. Chaque ligne de cette matrice concerne l'une des N courbes 5 Cn, et chaque colonne de cette matrice concerne l'une des M détections acquises detm. Par exemple, dans l'étape du procédé on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t déterminer chaque première valeur vl nm en fonction d'une distance séparant une détection detm d'une courbe Cn. A titre d'exemple, cette dernière 1 o distance peut être une distance statistique dite de Mahalanobis. Cette dernière permet avantageusement de prendre en compte les imprécisions de mesure entre une détection detm et sa projection sur la courbe Cn considérée. Ainsi, plus la détection detm est éloignée d'une courbe Cn, moins la similitude est importante (et donc plus la première valeur vl nm qui représente cette dernière 15 est petite). Lorsqu'une détection detm est située sur une courbe Cn, la similitude (et donc la première valeur vl nm qui représente cette dernière) est maximale. Pour réduire les temps de calcul, lorsqu'une similitude est trop petite (détection detm trop éloignée d'une courbe Cn), on peut mettre à zéro la première valeur vl nm qui représente cette similitude. 20 Puis, dans l'étape du procédé, pour chacune des N courbes Cn déterminées, on (les circuits d'analyse CAN) détermine(nt) une seconde valeur v2n qui est représentative d'une probabilité d'existence (de Cn) à partir des M premières valeurs vl ni à vl nm la concernant. Par exemple, dans l'étape du procédé, on (les circuits d'analyse CAN) 25 peu(ven)t déterminer chaque seconde valeur v2n associée à une courbe Cn en effectuant la somme des M premières valeurs vl ni à vl nm concernant cette courbe Cn. Plus la probabilité d'existence (ou vraisemblance) d'une courbe Cn (représentée par une seconde valeur v2n) est grande, plus la probabilité que la 30 rambarde de sécurité RS correspondante ait la forme de cette courbe Cn est grande. Enfin, dans l'étape du procédé on (les circuits d'analyse CAN) retien(nen)t en tant que rambardes de sécurité RS encadrant la route R les 10 courbes Cn ayant des secondes valeurs V2n maximales déterminées à partir d'ensembles de détections detm disjoints. Grâce à cette assimilation des rambardes de sécurité RS à des courbes Cn déterminées à partir des informations acquises par les capteurs CPj, on peut 5 désormais avantageusement reconstituer intégralement les rambardes de sécurité RS qui encadrent réellement la route R sur laquelle circule le véhicule V. Pour retenir des courbes Cn on peut, par exemple, procéder comme indiqué ci-après. 10 Dans l'étape du procédé, on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t, comme évoqué plus haut, construire une matrice NxM dont les éléments matriciels sont les premières valeurs V1 nm déterminées. Puis, on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t réaliser une action a) consistant à déterminer, pour chacune des N lignes de cette matrice construite 15 et associées respectivement aux N courbes déterminées, la seconde valeur v2n à partir de ces M éléments matriciels vl ni à vl nM. Puis, on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t réaliser une action b) consistant à déterminer parmi ces N secondes valeurs v2n (v21 à v2N) celle qui est la plus grande (par exemple v21). 20 Puis, on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t réaliser une action c) consistant à constituer un ensemble avec toutes les détections detm associées aux éléments matriciels non nuls de la ligne (ici n = 1) qui est associée à cette seconde valeur la plus grande (ici v21) et donc à l'une des N courbes Cn (ici Ci). 25 On comprendra que cet ensemble comprend au moins une détection detm. Puis, on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t réaliser une action d) consistant à remplacer par zéro (0) dans la matrice tous les éléments matriciels (ici choisis parmi viii à vl i NA) qui sont associés aux détections detm de cet 30 ensemble constitué, afin d'obtenir une matrice modifiée. Puis, on (les circuits d'analyse CAN) peu(ven)t réaliser une action e) consistant à réitérer les actions a) à e) avec cette matrice modifiée tant que cette dernière comprend des éléments matriciels non nuls, afin d'obtenir à chaque 11 itération un nouvel ensemble de détections qui est disjoint de chaque autre ensemble constitué lors de chaque itération précédente. En d'autres termes, tant que la dernière matrice modifiée n'est pas nulle on réitère les actions a) à e) avec cette dernière matrice modifiée. 5 Afin d'illustrer la mise en oeuvre de l'exemple de retenu de courbes Cn qui précède, on considère ci-après que les capteurs CPj ont effectué des acquisitions dans l'environnement du véhicule V qui ont abouti à onze détections det1 à det11 (m = 1 à 11) dans un même intervalle temporel. Dans cet exemple les circuits d'analyse CAN commencent par 1 o déterminer quatre courbes Cl à C4 (N = 4) qui sont (potentiellement) représentatives de rambardes de sécurité RS en fonction d'informations acquises par les capteurs CPj. Par exemple, ces quatre courbes Cn (n = 1 à 4) peuvent être définies chacune par un polynôme de degré 2 (P(x) = YO + A0*x + (C0/2)*x2). 15 Puis, les circuits d'analyse CAN déterminent NxM (soit 4x11 = 44) premières valeurs vl nm représentatives chacune d'une similitude entre l'une des quatre courbes Cl à C4 déterminées et l'une des onze (M = 11) détections acquises det1 à det11. Ensuite, les circuits d'analyse CAN constituent une première matrice 4x11 dont les éléments matriciels sont ces 44 premières 20 valeurs viii à v1411. Par exemple, cette première matrice est la suivante : det1 det2 det3 det4 det5 det6 det7 det8 det9 det1 0 det1 1 Cl 0,67 0 0 0,6 0,9 0,8 0 0,9 0 0 0,7 02 0 ,5 0 0 0,7 0,8 0 0 0,8 0 0 0,8 03 0,5 0,6 0,7 0 0,5 0 0,9 0 0,8 0,9 0 04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 On notera qu'ici toutes les premières valeurs v141 à v1411 associées à la quatrième courbe C4 sont nulles et donc on est certain que cette quatrième courbe C4 ne représente pas l'une des rambardes de sécurité RS de la route R. 25 Puis, pour chacune des quatre courbes Cn déterminées, les circuits d'analyse CAN déterminent une seconde valeur v2n qui est représentative de sa probabilité d'existence à partir des onze premières valeurs vii à viii la concernant. Par exemple, chaque seconde valeur v2n associée à une courbe 12 Cn est égale à la somme des onze premières valeurs vl n1 à V1 n-11 concernant cette courbe Cn. Par exemple, en présence de la première matrice précédente on obtient quatre secondes valeurs v21 à v24 qui apparaissent ci-dessous dans la colonne placée à droite de la première matrice : det1 det2 det3 det4 det5 det6 det7 det8 det9 det1 0 det1 1 v2n Cl 0,67 0 0 0,6 0,9 0,8 0 0,9 0 0 0,7 4,8 02 0 ,5 0 0 0,7 0,8 0 0 0,8 0 0 0,8 3,6 03 0,5 0,6 0,7 0 0,5 0 0,9 0 0,8 0,9 0 4,7 04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 Puis, les circuits d'analyse CAN déterminent parmi les quatre secondes valeurs v2n (v21 à v24) celle qui est la plus grande. Ici, c'est la première v21 (égale à 4,8). Puis, les circuits d'analyse CAN constituent un premier ensemble el 10 avec toutes les détections det1 , det4, det5, det6, det8 et det11 associées aux éléments matriciels non nuls de la ligne (ici n = 1) qui est associée à cette seconde valeur la plus grande (ici v21) et donc à l'une des N courbes Cn (ici Cl). On a alors el = fcletl, det4, det5, det6, det8, det111. Puis, les circuits d'analyse CAN remplacent par zéro (0) dans la 15 première matrice tous les éléments matriciels vl ni, vl m, vl n5, vl n6, vl n8 et vl nui) qui sont associés respectivement aux détections detl, det4, det5, det6, det8 et det11 de el, afin d'obtenir la deuxième matrice (modifiée) suivante : det1 det2 det3 det4 det5 det6 det7 det8 det9 det1 0 det1 1 01 0* 0 0 0* 0* 0* 0 0* 0 0 0* 02 0* 0 0 0* 0* 0 0 0* 0 0 0* 03 0* 0,6 0,7 0 0* 0 0,9 0 0,8 0,9 0 04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 On notera que dans la deuxième matrice tous les éléments matriciels 20 mis à zéro sont identifiés par des astérisques (*). Puis, les circuits d'analyse CAN réitèrent toutes les actions décrites ci-avant avec cette deuxième matrice. Par conséquent, ils commencent par déterminer pour chacune des quatre courbes Cn déterminées, une seconde valeur v2n qui est représentative de sa probabilité d'existence à partir des onze 13 premières valeurs v1 n1 à V1 n11 la concernant. Par exemple, en présence de la deuxième matrice précédente on obtient quatre secondes valeurs v21 à v24 qui apparaissent ci-dessous dans la colonne placée à droite de la deuxième matrice : det1 det2 det3 det4 det5 det6 det7 det8 det9 det1 0 det1 1 v2n 01 0* 0 0 0* 0* 0* 0 0* 0 0 0* 0* 02 0* 0 0 0* 0* 0 0 0* 0 0 0* 0* 03 0* 0,6 0,7 0 0* 0 0,9 0 0,8 0,9 0 3,7* 04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 On notera que les nouvelles secondes valeurs v2n de la colonne additionnelle de droite sont identifiées par des astérisques (*). Puis, les circuits d'analyse CAN déterminent parmi les quatre nouvelles secondes valeurs v2n (v21 à v24) celle qui est la plus grande. Ici, c'est la la troisième v23 (égale à 3,7). Puis, les circuits d'analyse CAN constituent un second ensemble e2 avec toutes les détections det2, det3, det7, det9 et det10 associées aux éléments matriciels non nuls de la ligne (ici n = 3) qui est associée à cette seconde valeur la plus grande (ici v23) et donc à l'une des N courbes Cn (ici 15 C3). On a alors e2 = { det2, det3, det7, det9, det10}. Puis, les circuits d'analyse CAN remplacent par zéro (0) dans la deuxième matrice tous les éléments matriciels v1 n2, V1 n3, V1 n7, V1 n9 et vinio qui sont associés respectivement aux détections det2, det3, det7, det9 et det10 de e2, afin d'obtenir la troisième matrice (modifiée) suivante : det1 det2 det3 det4 det5 det6 det7 det8 det9 det1 0 det1 1 01 0* 0 0 0* 0* 0* 0 0* 0 0 0* 02 0* 0 0 0* 0* 0 0 0* 0 0 0* 03 0* 0* 0* 0 0* 0 0* 0 0* 0* 0 04000000000 0 0 20 On notera que dans la troisième matrice tous les éléments matriciels mis à zéro sont identifiés par des astérisques (*). La dernière (et troisième) matrice étant maintenant nulle, cela signifie 14 qu'il n'y a pas d'autre ensemble de détections à déterminer. On est donc certain que la route R est encadrée par deux rambardes de sécurité RS respectivement définies par les courbes Cl et C3 pour l'intervalle de temps considéré. Si cette troisième matrice n'était pas encore nulle, les circuits d'analyse CAN devraient 5 réitérer toutes les actions décrites ci-avant avec cette troisième matrice, et ainsi de suite jusqu'à obtention d'une matrice nulle. On notera également que lorsqu'un ensemble de détections detm est un singleton (et donc ne comprend qu'une seule détection), on peut ne pas en tenir compte par souci de cohérence. En effet, une rambarde de sécurité ne peut la pas être composée d'une seule détection. On notera également que l'un au moins des capteurs CPj peut éventuellement faire partie du dispositif d'analyse DA. Mais cela n'est pas obligatoire. Par ailleurs, les informations acquises par les capteurs CPj peuvent, par exemple, être accessibles au dispositif d'analyse DA via un réseau de 15 communication du véhicule V, éventuellement multiplexé. On notera également que l'invention propose aussi un produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement de type circuits électroniques (ou hardware), comme par exemple une partie au moins des circuits d'analyse CAN, 20 est propre à mettre en oeuvre le procédé d'analyse décrit ci-avant pour reconstituer (ou reconstruire) intégralement les rambardes de sécurité RS qui encadrent la route R sur laquelle circule le véhicule V. On notera également que sur l'unique figure le dispositif d'analyse DA est très schématiquement illustré avec seulement ses circuits d'analyse CA. Ce 25 dispositif d'analyse DA peut prendre la forme d'un boitier comprenant des circuits imprimés, ou bien de plusieurs circuits imprimés reliés par des connections filaires ou non filaires. On entend par circuit imprimé tout type de dispositif apte à effectuer au moins une opération électrique ou électronique. Comme évoqué plus haut, ce dispositif d'analyse DA peut, par exemple, 30 comprendre un processeur de signal numérique (ou DSP (Digital Signal Processor)), une mémoire vive pour stocker des instructions pour la mise en oeuvre par ce processeur du procédé d'analyse tel que décrit ci-avant, et une mémoire de masse pour le stockage de données destinées à être conservées 15 après la mise en oeuvre du procédé d'analyse. Le processeur de signal numérique constitue au moins en partie les circuits d'analyse CAN, et donc reçoit au moins les informations d'environnement acquises par les capteurs CPj et les positions en cours successives du véhicule V, ainsi qu'éventuellement des 5 informations routières (de cartographies routières), pour les analyser et les utiliser dans des calculs, éventuellement après les avoir mises en forme et/ou démodulées et/ou amplifiées, de façon connue en soi. Le dispositif d'analyse DA peut également comporter une interface d'entrée pour la réception d'au moins les informations d'environnement acquises et les positions en cours, et 1 o une interface de sortie pour la transmission des résultats de ses analyses et calculs. Une ou plusieurs sous étapes de l'étape du procédé d'analyse peuvent être effectuées par des composants différents. Ainsi, le procédé d'analyse peut-être mis en oeuvre par une pluralité de processeurs, mémoire 15 vive, mémoire de masse, interface d'entrée, interface de sortie et/ou processeur de signal numérique. Dans ces situations, le dispositif d'analyse DA peut-être décentralisé, au sein d'un réseau local (plusieurs processeurs reliés entre eux par exemple) ou d'un réseau étendu. L'invention permet un gain de précision sur la reconstitution (ou 20 reconstruction) des rambardes (ou rails) de sécurité, et donc une meilleure perception de l'environnement, particulièrement utile aux dispositifs d'assistance à la conduite des véhicules pour améliorer la disponibilité et la fiabilité de leur(s) fonction(s). REVENDICATIONS1. Procédé d'analyse pour un véhicule (V) circulant sur une route (R) encadrée par des rambardes de sécurité (RS) et acquérant des informations représentatives de détections effectuées dans un environnement autour de lui (V) et d'attributs de ces détections, ledit procédé comprenant une étape dans laquelle on analyse lesdites informations acquises pour reconstituer lesdites rambardes de sécurité (RS), caractérisé en ce que dans ladite étape i) on détermine N courbes représentatives de rambardes de sécurité (RS) en fonction la d'informations acquises, puis NxM premières valeurs représentatives chacune d'une similitude entre l'une desdites N courbes déterminées et l'une de M détections acquises, puis, pour chacune desdites N courbes déterminées, une seconde valeur représentative d'une probabilité d'existence à partir desdites M premières valeurs la concernant, et ii) on retient en tant que rambardes de 15 sécurité (RS) encadrant ladite route (R) les courbes ayant des secondes valeurs maximales déterminées à partir d'ensembles de détections disjoints. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite étape i) on détermine N courbes définies chacune par un polynôme de degré 2 P(x) = YO + A0*x + (C0/2)*x2, où YO est une distance latérale entre ledit véhicule 20 (V) et la courbe considérée, AO est un écart angulaire entre une direction en cours dudit véhicule (V) et une direction de la courbe considérée, et CO est une courbure de la courbe considérée. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite étape i) on détermine N courbes définies chacune par une clothoïde, elle-même 25 définie par X(s) = XO + fos cos (A0 + CO * s + (1) * s2) ds , et Y (s) = YO + fo c s sin (A0 + CO * s + (i_I * s2) ds , où s est l'abscisse curviligne, XO est une 2 distance longitudinale entre ledit véhicule (V) et un début de la courbe considérée, YO est une distance latérale entre ledit véhicule (V) et ledit début de la courbe considérée, AO est un écart angulaire entre une direction en cours 30 dudit véhicule (V) et une direction de la courbe considérée, CO est une courbure de la courbe considérée, et Cl est une dérivée spatiale de ladite courbure de la courbe considérée. 17 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que dans ladite étape on détermine chaque première valeur en fonction d'une distance séparant une détection d'une courbe. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que dans ladite 5 étape on détermine chaque première valeur en fonction d'une distance statistique dite de Mahalanobis. 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que dans ladite étape on détermine chaque seconde valeur associée à une courbe en effectuant une somme desdites M premières valeurs concernant cette 1 o courbe. 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que dans ladite étape on construit une matrice NxM dont les éléments matriciels sont lesdites premières valeurs déterminées, puis a) on détermine, pour chacune des N lignes de ladite matrice construite et associées respectivement auxdites N 15 courbes déterminées, ladite seconde valeur à partir de ces M éléments matriciels, puis b) on détermine parmi lesdites secondes valeurs celle qui est la plus grande, puis c) on constitue un ensemble avec toutes les détections associées aux éléments matriciels non nuls de la ligne associée à cette seconde valeur la plus grande et donc à l'une desdites N courbes, puis d) on remplace 20 par zéro dans ladite matrice tous les éléments matriciels associés auxdites détections de cet ensemble constitué, afin d'obtenir une matrice modifiée, puis e) on réitère les actions a) à e) avec cette matrice modifiée tant que cette dernière comprend des éléments matriciels non nuls, afin d'obtenir à chaque itération un nouvel ensemble de détections disjoint de chaque autre ensemble 25 constitué lors de chaque itération précédente. 8. Produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en oeuvre le procédé d'analyse selon l'une des revendications précédentes pour reconstituer des rambardes de sécurité (RS) qui encadrent une route (R) sur 30 laquelle circule un véhicule (V). 9. Dispositif d'analyse (DA) pour un véhicule (V) circulant sur une route (R) encadrée par des rambardes de sécurité (RS) et comportant des capteurs (CPj) acquérant des informations représentatives de détections effectuées dans 18 un environnement autour dudit véhicule (V) et d'attributs de ces détections, ledit dispositif (DA) comprenant des circuits d'analyse (CAN) analysant lesdites informations acquises pour reconstituer lesdites rambardes de sécurité (RS), caractérisé en ce que lesdits circuits d'analyse (CAN) i) déterminent N courbes 5 représentatives de rambardes de sécurité (RS) en fonction d'informations acquises, puis NxM premières valeurs représentatives chacune d'une similitude entre l'une desdites N courbes déterminées et l'une de M détections acquises par lesdits capteurs (CPj), puis, pour chacune desdites N courbes déterminées, une seconde valeur représentative d'une probabilité d'existence à partir desdites M premières valeurs la concernant, et ii) retiennent en tant que rambardes de sécurité (RS) encadrant ladite route (R) les courbes ayant des secondes valeurs maximales déterminées à partir d'ensembles de détections disjoints. 10. Véhicule (V) propre à circuler sur une route (R) encadrée par des rambardes de sécurité (RS) et comportant des capteurs (CPj) acquérant des informations représentatives de détections effectuées dans un environnement autour de lui et d'attributs de ces détections, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un dispositif d'analyse (DA) selon l'une des revendications précédentes.