FR 3091249 A1 20200703 FR 1874195 A 20181227 Description Titre de l'invention : Procédé et dispositif de détermination du positionnement d'un véhicule automobile dans une voie de circulation [0001] L'invention a pour objet un procédé et un dispositif de détermination du posi- tionnement d'un véhicule automobile dans une voie de circulation. L'invention trouve une application particulièrement avantageuse dans la réalisation de systèmes de gestion du niveau d'autonomie des véhicules automobiles à conduite autonome, pour lesquels il est primordial de pouvoir détecter avec fiabilité le positionnement du véhicule dans son environnement. [0002] La problématique de positionner un véhicule dans sa voie de circulation, est aujourd'hui au coeur des premiers niveaux d'autonomie des véhicules permettant des phases de conduite autonome, c'est-à-dire pendant lesquelles ils sont conduits de façon automatisée, sans que le conducteur n'agisse sur le volant. Dans ce contexte, il est d'abord envisagé de déployer ce type de véhicule autonome sur voies rapides (autoroutes, 2x2 voies, périphériques), s'agissant en effet d'un environnement plus contraint et plus maitrisé, pour ensuite le déployer en ville. Les voies rapides urbaines concentrent d'ailleurs la majeure partie du trafic routier, notamment la nuit où lorsque les conditions d'éclairement ne sont pas optimales (souvent le matin et le soir). Le véhicule autonome devra se positionner au centimètre près par rapport à sa voie. [0003] Certains véhicules automobiles comprennent des dispositifs d'aide à la conduite chargés de contrôler le véhicule lors de phases de conduite autonome et, en particulier, de contrôler leur positionnement par rapport à la direction transversale à la route. Ces dispositifs d'aide à la conduite mettent en oeuvre des capteurs vidéo associés à des algorithmes dc traitement d'image, qui offrent des fonctions évoluées comme l'assistance au maintien de la trajectoire (LKA - « Lane Keeping Àssist »), l'assistance au centrage dans la voie (LCA - « Lane Ccntaring Assist »), ou encore la reconnaissance des panneaux de signalisation. Cependant, les informations de positionnement du véhicule qui alimentent ces algorithmes sont aujourd'hui insuffisamment précises. [0004] Il existe donc un besoin pour permettre de déterminer le positionnement d'un véhicule dans sa voie de circulation, en particulier sur voie rapide, de façon fiable et précise. [0005] A cette fin, l'invention concerne un procédé de détermination de la position d'un véhicule automobile dans une voie de circulation, dans lequel : [0006] on reçoit un signal d'une caméra asynchrone équipant le véhicule, ayant une matrice de pixels disposée en regard d'une scène environnante du véhicule située par exemple 2 à l'avant de celui-ci, le signal représentant, pour chaque pixel de la matrice, des évènements asynchrones correspondant à des détections horodatées de variations signées de la lumière perçues par les pixels, [0007] on détecte à partir du signal généré par la caméra, des objets émetteurs disposés dans la scène environnante émettant un signal lumineux pulsé modulé temporellement en fonction d'une fréquence prédéfinic, [0008] on établit une classification de chaque objet détecté, [0009] on détermine un positionnement d'au moins deux objets détectés par rapport au véhicule, dans un repère associé à la scène environnante, [0010] on associe un objet préalablement répertorié à chaque objet détecté, en fonction de son positionnement par rapport au véhicule et de sa classification, [0011] on calcule une distance estimée entre les deux objets détecté, [0012] on calcule une distance réelle entre les deux objets répertoriés associés aux deux objets détectés, [0013] on calcule un paramètre représentatif d'un écart entre la distance cstiniée et la distance réelle et, si l'écart est inférieur à un seuil prédéterminé, [0014] on calcule la position du véhicule en fonction du positionnement des objets ré- pertoriés. [0015] Selon un aspect de l'invention, le véhicule comprend plusieurs caméras asynchrones, chacune ayant une matrice de pixels disposée en regard d'une scène environnante du véhicule et générant un signal intermédiaire. Une unité de fusion fusionne les signaux intermédiaires pour générer le signal utilisé dans le procédé de l'invention. [0016] Selon cet aspect de l'invention, les caméras asynchrones couvrent avantageusement l'environnement autour du véhicule, tel un système de vision à 360 degrés. [0017] Avantageusement, si l'écart est supérieur au seuil prédéterminé, on invalide le posi- tionnement des deux objets détectés par rapport au véhicule. [0018] De préférence, dans le cas où n objets émetteurs sont détectés, avec n>2, on revient à l'étape d'association des objets répertoriés aux objets détectés en considérant n-1 objets. [0019] Avantageusement, le véhicule comprend une unité de traitement adaptée pour fournir des images à niveaux de gris à partir de la détection asynchrone des variations de lumière pour chaque pixel de la matrice. [0020] De préférence, on détermine pour chaque pixel, à partir d'une information temporelle associée aux évènements asynchrones fournis pour le pixel, une valeur de probabilité que le pixel détecte un signal lumineux pulsé émis ayant la fréquence prédéfinie et on convertit pour chaque pixel cette valeur de probabilité en une valeur de niveau de gris. [0021] Avantageusement, les objets émetteurs disposés dans la scène environnante sont préalablement répertoriés dans une mémoire de stockage dans laquelle sont stockés 3 leurs coordonnées géographiques, la fréquence prédéfinic de modulation de leur signal lumineux pulsé. [0022] Avantageusement, les objets émetteurs comprennent des sources lumineuses actives et/ou passives. [0023] Avantageusement, on fournit un signal représentatif du positionnement du véhicule tel que calculé comme paramètre d'entrée d'un système d'aide à la conduite du véhicule. [0024] L'invention concerne également un dispositif de détermination du positionnement d'un véhicule automobile dans une voie de circulation comprenant une interface d'entrée adaptée à être couplé à une ou plusieurs caméras asynchrones équipant le véhicule et une unité de traitement adaptée à mettre en oeuvre les étapes du procédé tel que décrit ci-dessus. [0025] L'invention concerne également un véhicule automobile caractérisé en ce qu'il comprend une caméra asynchrone, par exemple positionnée à l'avant du véhicule, ou plusieurs caméras positionnées de manière à couvrir de préférence l'environnement du véhicule, tel un système de vision à 360 degrés, et un dispositif tel que décrit ci-dessus. [0026] L'invention est maintenant décrite en référence aux dessins annexés, non limitatifs, dans lesquels : [0027] [fig.1] illustre de façon schématique un exemple d'interaction entre une caméra asynchrone équipant un véhicule automobile à conduite autonome positionné sur une voie de Circulation automobile et un signal lumineux pulsé issu de la réflexion de la lumière pulsée projetée par les phares du véhicule sur un réflecteur équipant une glissière de sécurité bordant la voie, [0028] [fig.2] illustre de façon schématique une image de détection obtenue par la caméra représentant les différents objets détectés par la caméra, [0029] [fig.3] illustre de façon schématique une image simulée sur laquelle sont projetés des objets répertoriés correspondant aux objets détectés par la caméra, [0030] [fig.4] illustre de façon schématique une superposition des images illustrées aux Fig. 2 et Fig. 3. [0031] On se situe dans un contexte où l'environnement du véhicule comporte des objets susceptibles d'émettre en direction du véhicule un signal lumineux pulsé modulé temporellement en fonction d'une fréquence prédéfinie, de façon active ou passive. Un intérêt d'émettre une lumière pulsée via une source lumineuse est d'augmenter la durée de vie de la source. [0032] Ces objets peuvent être des sources lumineuses actives, par exemple des panneaux de signalisation lumineux à LEDs ou bien des dispositifs d'éclairage à LEDs équipant certaines infrastructures (tunnels, etc.), les LEDs émettant une onde lumineuse pulsée. Ces objets peuvent également être des sources lumineuses passives, typiquement des objets pourvus d'une ou plusieurs surfaces réfléchissantes, tels que des réflecteurs équipant par exemple les glissières de sécurité susceptibles de border les voies de circulation ou certains panneaux de signalisation, les surfaces réfléchissantes étant destinées à réfléchir la lumière projetée par les phares du véhicule, de façon à aider le conducteur à connaître le cap de la route, en particulier lorsque les conditions de visibilité ne sont pas optimales. On prévoit ici que les phares du véhicule sont adaptés à émettre une lumière pulsée modulée temporellement en fonction d'une certaine fréquence prédéfinic, suffisamment importante pour s'assurer que nul autre objet de la scène environnante du véhicule ne puisse générer le même type de signal lumineux. La fréquence du signal lumineux pulsé émis par les phares du véhicule sera par exemple de l'ordre de plusieurs kHz. [0033] Aussi, dans la suite de la description, on parlera de façon générale d'objet émetteur pour tout objet susceptible d'émettre un signal lumineux pulsé à une fréquence prédéfinic en direction du véhicule, que ce soit de façon active et/ou passive. [0034] Les signaux lumineux pulsés émis par chaque objet émetteur le sont à une fréquence qui leur est propre. Par exemple, les panneaux de signalisation lumineux émettent une lumière pulsée à une fréquence différente de celle du signal lumineux issu de la réflexion de la lumière pulsée émise par les phares du véhicule sur les réflecteurs équipant les glissières de sécurité, la fréquence de la lumière pulsée émise par les phares du véhicule étant elle-même différente de la fréquence de la lumière pulsée émise par les dispositifs d'éclairage à LEDs disposés dans les tunnels par exemple. [0035] On prévoit que chaque objet émetteur susceptible de se trouver dans l'environnement du véhicule soit répertorié. Aussi, on prévoit que chaque objet émetteur soit répertorié en fonction de la nature active ou passive de sa capacité à émettre de la lumière, ainsi qu'en fonction de la fréquence du signal lumineux pulsé qu'il est susceptible d'émettre. Leurs coordonnées géographiques peuvent également être répertoriées avec précision, en utilisant leurs coordonnées GPS Ainsi, on stocke dans une mémoire de stockage des objets émetteurs répertoriés, pour chaque objet émetteur répertorié, ses coordonnées GPS, le type de source lumineuse active et/ou passive, la fréquence d'éclairage, et éventuellement leur géométrie. Le véhicule étant équipé d'un module de positionnement comprenant un récepteur d'informations venues d'un système de positionnement par satellite, tel que le système GPS, les objets émetteurs peuvent être positionnés sur une carte GPS stockée dans le véhicule. Lorsque le module GPS est mis en service, il fournit la position du véhicule reçue du système GPS par le récepteur, et est adapté pour charger sur la carte les objets émetteurs qui sont disposés dans l'environnement du véhicule, à une distance prédéfinie de celui-ci, par exemple 500 m. [0036] L'invention prévoit de détecter ces objets émetteurs disposés le long des voies de cir- culation pour déterminer la position du véhicule dans son environnement. Pour cc faire, on équipe le véhicule avec une caméra asynchrone, par exemple placée vers l'avant du véhicule. Dans cc cas, elle est de préférence disposée en haut du pare-brise, au niveau de la jonction avec le toit du véhicule, de la même façon que les caméras frontales classiques (i.e. les caméras synchrones classiques) équipant les véhicules, de façon à permettre d'observer la scène située devant le véhicule. [0037] L'utilisation d'une caméra asynchrone pour l'imagerie des phénomènes de signaux lumineux pulsés que l'on cherche à détecter ici, présente de nombreux avantages par rapport aux caméras synchrones classiques. En effet, avec les caméras synchrones classiques, dont le principe de fonctionnement est basé sur l'acquisition d'images successives à des instants d'échantillonnage réguliers, la cadence de la caméra est insuffisante pour pouvoir détecter correctement les objets émetteurs de lumière pulsée, sur toute la gamme de fréquence nécessaire. [0038] Les caméras classiques sont pilotées par des signaux de contrôle et de synchro- nisation générés à partir d'une fréquence d'horloge, lesquels signaux n'ont aucun lien avec la source lumineuse que l'on cherche à détecter. L'acquisition du signal lumineux se faisant par exemple à une fréquence fixe pouvant aller de 20 Hz à 1000 Hz, cette acquisition ne permet pas de détecter des signaux lumineux qui seraient modulés à des fréquences plus élevées, comme c'est typiquement le cas pour les signaux lumineux pulsés émis par les sources lumineuses que l'on cherche à détecter. [0039] A l'inverse, pour une caméra asynchrone, l'acquisition vidéo n'est pas pilotée par une horloge, mais par des évènements survenant de façon asynchrone pour chaque pixel d'une matrice de pixels de la caméra dans la scène en regard de laquelle est placée la caméra. Ainsi, la caméra asynchrone ne produit pas des trames vidéo constituées par la matrice de pixels à une fréquence d'échantillonnage prédéterminée, mais réagit et horodate, pour chaque pixel de la matrice, à des évènements correspondant à des variations de lumière signées pour le pixel. Ainsi, les évènements auxquels la caméra réagit sont asynchrones, et ne dépendent pas d'une fréquence d'acquisition de trames vidéo. La caméra est ainsi asynchrone notamment en ce qu'elle ne nécessite pas de référence temporelle définissant un rythme d'acquisition des informations de niveau lumineux perçu par les pixels de la matrice. Ce mode de fonctionnement radicalement différent des caméras asynchrones permet d'atteindre des valeurs de résolution temporelle, correspondant à l'intervalle de temps minimum au cours duquel la caméra peut détecter un changement, beaucoup plus élevées que celles des caméras classiques, ce qui permet la mise en oeuvre de systèmes d'imagerie avec 6 une sensibilité suffisante pour la détection des objets émetteurs de lumière pulsée situés dans l'environnement du véhicule que l'on cherche à détecter. [0040] En outre, les méthodes d'acquisition de séquences d'images par trames mises en oeuvre par les caméras vidéo classiques présentent l'inconvénient de produire des données avec unc forte redondance d'information, duc au fait que chaque trame représente un grand nombre de pixels d'une image, si ce n'est une image entière, et que l'ensemble de ces pixels pour lesquels l'information ne change pas d'une image à l'autre génère des redondances dans les données représentant la séquence d'images. A l'inverse, la caméra asynchrone ne produit pas d'information pour un pixel si aucun évènement ne se produit pour ce pixel. Il n'effectue en particulier pas de capture systématique d'intensité lumineuse des pixels de la matrice. Chaque pixel envoie ses informations de maniere asynchrone par rapport aux autres pixels de la matrice. Cela permet de diminuer fortement les redondances créées par l'acquisition de trames vidéo à un rythme déterminé ne tenant pas compte de l'absence de changement de l'information portée par un pixel d'une trame à l'autre. Ainsi, les signaux asynchrones générés par la caméra asynchrone permettent dc réduire fortement la quantité de données relatives à une séquence d'images à analyser, du fait que ces données, représentant des évènements pour un pixel, ne sont pas redondantes d'une image à l'autre. Le système d'imagerie à base de caméra asynchrone est donc moins énergivore et est particulièrement adapté au contexte de mobilité dc l'invention prévoyant d'utiliser une telle caméra asynchrone, pour déterminer le positionnement du véhicule dans son environnement. [0041] La figure 1 illustre de façon schématique un véhicule automobile 10 à conduite autonome positionné sur une voie de circulation automobile équipée selon l'exemple d'une glissière de sécurité 20 équipée de réflecteurs 21 orientés vers la voie de circulation. Le véhicule 10 est équipé d'une caméra asynchrone 11, positionnée à l'avant du véhicule comme expliqué précédemment et destinée à détecter la présence de réflecteurs 21 dans la scène observée par la caméra 11, à partir de la détection par celle-ci du signal lumineux Li émis par un réflecteur, issu de la réflexion par le réflecteur 21 en direction de la caméra 11 de la lumière pulsée projetée par les phares du véhicule. Le principe consiste ici à ce que les phares projettent une lumière pulsée correspondant à un signal possédant un certain rapport cyclique et à détecter ce signal lumineux dans la scène à l'aide de la caméra asynchrone. La fréquence prédéfinie du signal pulsé devra être suffisamment importante pour s'assurer que nul autre objet présent dans la scène ne puisse générer le même type de signal, de façon active (par exemple un néon à 50 Hz), ou de façon passive du fait de la vitesse relative entre la caméra et son environnement. La fréquence prédéfinie d'éclairage des phares pourra par exemple être de l'ordre de plusieurs kHz. Le profil du signal lumineux pulsé issu de la réflexion sur le 7 réflecteur 11 est illustré sur la figure 1. L'intensité lumineuse du flux lumineux pulsé émis par réflexion par le réflecteur 21 varie à une fréquence prédéfinie entre une valeur haute (A lm) et une valeur basse (B lm). L'utilisation d'une modulation par une fonction en créneau comme illustré à la figure 1 (onde rectangulaire, de rapport cyclique donné) est particulièrement avantageuse en raison de sa simplicité de mise en oeuvre. Cependant, on pourra moduler l'intensité du faisceau lumineux avec toute fonction périodique, de période T=1/f (f étant la période). [0042] Pour améliorer la robustesse de la détection, on peut prévoir de polariser la lumière projetée par les phares du véhicule et, connaissant la façon dont le réflecteur va modifier cette polarisation, on peut prévoir d'agencer un filtre optique devant l'objectif de la caméra pour filtrer la lumière captée par la caméra asynchrone, de façon à permettre de sélectionner la lumière en fonction de la polarisation attendue. [0043] Bien que non représenté sur l'exemple de la figure 1, la scène observée par la caméra peut également comprendre d'autres types d'objets émetteurs de lumière pulsée que les réflecteurs 21, par exemple des panneaux de signalisation lumineux à LEDs émettant une onde lumineuse pulsée. Ainsi, de façon générale, la caméra 11 du véhicule est destinée à détecter la présence de tout objet émetteur dans la scène observée par la caméra 11, à partir de la détection par celle-ci du signal lumineux pulsé émis par ces objets. [0044] La caméra asynchrone 11 équipant le véhicule 10 comprend un capteur de vision de type rétine CMOS (« Complementary Metal Oxide Semi-conductor »), placé en regard de la scène à observer et recevant le flux lumineux de la scène à travers une optique de projection adaptée. Le capteur comporte un groupement d'éléments photosensibles organisés en une matrice de pixels, de sorte que chaque pixel de la matrice corresponde à un élément photosensible du capteur. Ainsi, un pixel de la matrice génère un événement à chaque fois que la variation relative de l'intensité de l'illumination du pixel dépasse un seuil. En fonction du signe de la variation d'intensité, deux types d'événements peuvent être générés en association à une augmentation ou une diminution de l'illumination d'un pixel. Chaque pixel détecte donc de façon asynchrone un changement de luminosité dans la scène observée. A chaque détection, le capteur horodate la date du changement et émet un évènement qui contient les coordonnées du pixel concerné dans la matrice et la polarité de l'évènement en fonction du signe de la variation d'intensité détectée. Ainsi, chaque évènement émis par le capteur est un quadruplet (x, y, t, p) où (x, y) est la position du pixel dans la matrice, t la date de création de l'évènement et p la polarité de l'évènement. [0045] Les évènements fournis par le capteur de vision peuvent être utilisés pour générer une image dont le niveau de gris correspond à la probabilité que le signal lumineux soit porteur de la modulation recherchée. Le capteur génère un signal asynchrone sous la 8 forme d'une séquence d'évènements détectés à partir des variations de luminosité perçues par les pixels dans la scène apparaissant dans le champ de vision du capteur. Chaque évènement de la séquence d'évènements issue d'un pixel de la matrice comporte une information temporelle donnant l'instant t de l'évènement. A partir de cette information temporelle associée à chaque évènement de la séquence d'évènements fournie pour un pixel, on peut déterminer une valeur de probabilité que le pixel détecte une variation de lumière issue d'une source de lumière pulsée (active ou passive) avec une fréquence prédéfinic connue du système. On prévoit alors de convertir pour chaque pixel cette valeur de probabilité en une valeur de niveau de gris qui représente une intensité du pixel dans l'image. Cette image ainsi créée est une image dont la valeur des pixels correspond à la probabilité que ces pixels détectent une source lumineuse pulsée ayant une fréquence prédéfinie, correspondant à une fréquence de lumière pulsée émise par un objet émetteur. [0046] Les signaux asynchrones fournis par le capteur sont analysés en temps réel (i.e. chaque fois qu'un nouvel événement est disponible) pendant un certain intervalle de temps. Les fréquences prédéfinics à observer sont connues à l'avance et stockées dans la mémoire de stockage des objets émetteurs répertoriés, et peuvent être mises à jour. [0047] A noter que la précision de l'horodatagc des évènements varie en fonction du pa- ramétrage de la caméra. Tout d'abord, il y a une latence entre le vrai changement physique de luminosité et la création de l'événement, qui n'est pas constante. On modélise et on mesure la latence d'un pixel du capteur par sa valeur moyenne et son écart type, aussi appelé jitter. Par exemple, la latence moyenne d'un pixel est d'environ 120 jts, et son écart type de 30 lis, et sa latence peut être modélisée par un estimateur possédant ces moments statistiques. Ces moments varient en fonction de la polarité du changement. [0048] Le système ne fonctionnera que quand le signal lumineux Li issu de la réflexion des phares sur le réflecteur 21 sera supérieur à l'offset en éclairement de la scène, qui se retlètera lui aussi dans le réflecteur. A cet égard, la génération d'une image niveau de gris permettra d'augmenter la robustesse du système dans les cas où les conditions de détection ne seront pas favorables. [0049] A noter que pour la détection de panneaux de signalisation lumineux à LEDs, on peut détecter la fréquence du signal lumineux pulsé émis qui leur est propre, mais également leur forme. Pendant un intervalle de temps donné, si l'on compte le nombre de changement positifs (ou négatifs) de chaque pixel, cela forme une image dont le niveau de gris correspond au nombre de détections de changements pendant ledit intervalle de temps. Dans cette image, le panneau aura la forme dessinée par les LEDs à sa surface, et donc une caractéristique spatiale qui lui sera propre. Ainsi, on peut réutiliser les algorithmes de détection utilisés pour détecter des panneaux dans les 9 images niveaux de gris classiques. [0050] A l'issue de l'analyse des signaux asynchrones fournis par le capteur de la caméra asynchrone, on obtient donc des images contenant la probabilité de détecter un signal pulsé à une certaine fréquence prédéfinic émis par un objet émetteur. Ces images ou cartes de détection sont segmentées pour séparer les différents objets en utilisant une opération de scuillage. Cc scuillage dépend de la probabilité de détection que l'on peut se permettre et dépend aussi du capteur utilisé. [0051] On obtient ensuite une image 11, dite image de détection, comme illustré à la figure 2, des différents objets émetteurs détectés. On suppose qu'au moins deux objets émetteurs sont bien détectés. L'étape suivante consiste à classifier les objets détectés sur l'image de détection, en fonction de la fréquence observée du signal lumineux pulsé correspondant détecté par la caméra, laquelle fréquence est propre à chaque famille d'objets émetteurs susceptibles d'être détecté, mais aussi grâce à leur forme en appliquant des algorithmes de détection et de classification propres à l'imagerie classique synchrone, par exemple des algorithmes de détection des panneaux Ainsi, sur l'exemple de la figure 2, on détermine que les objets émetteurs détectés 01 sont de même type et appartiennent à la famille d'objets émetteurs de type réflecteur et les objets émetteurs détectés 02 sont de même type et appartiennent à la famille d'objets émetteurs de type panneaux de signalisation lumineux. [0052] Une fois cette classification effectuée, on cherche à faire correspondre à chaque composante de chaque famille d'objets émetteurs détectés sur l'image de détection, l'objet correspondant en 3D de la carte GPS stockée en mémoire. Pour cela, on utilise le fait que le système GPS donne une position approximative du véhicule, qui permet de projeter la représentation virtuelle de la carte stockée en mémoire dans une image 12, dite image « simulée », correspondant à l'image de détection de la figure I. La figure 3 illustre schématiquement un exemple d'une telle image simulée 12. Chaque objet 0'1, 0'2 con-espond ici à un objet 3D de la carte GPS en mémoire qui a été projeté dans l'image simulée 12, en utilisant la caractérisation de la caméra. En superposant les deux images Il et 12, on affecte à chaque composante de chaque famille d'objets émetteurs détectés sur l'image de détection Ii, l'objet de l'image simulé 12 le plus proche, par exemple avec une distance maximale de 20 pixels, comme illustré à la figure 4. [0053] On calcule la distance estimée entre les deux objets détectés par la caméra asynchrone et on calcule la distance réelle entre deux objets répertoriés associés aux deux objets détectés. Puis, on calcule un paramètre représentatif d'un écart entre la distance réelle et la distance estimée et on compare cet écart à un seuil prédéfini. Si l'écart est inférieur à un seuil prédéfini, le positionnement des deux objets détectés par rapport au véhicule est validé, et le positionnement du véhicule est calculé par rapport aux positions des objets répertoriés. Sinon, le positionnement des deux objets détectés par rapport au véhicule est invalidé, et le calcul de positionnement du véhicule est impossible. Dans le cas où n objets sont détectés, si n > 2, alors on revient à l'étape d'association de chaque objet détecté à un objet répertorié en fonction de son positionnement par rapport au véhicule et de sa classification, en considérant n-1 objets. [0054] Pour calculer le positionnement du véhicule par rapport à son environnement, il faut connaitre la géométrie de ce dernier. On suppose que le système GPS positionne la voiture avec une précision de l'ordre du mètre, et que l'architecture physique du réseau est connue avec une grande précision, de l'ordre du cm. Par exemple, on connait la distance des différents panneaux par rapport aux bords de la route, leur hauteur, etc. On cannait ces informations via les cartes stockées en mémoire. La détermination du positionnement du véhicule est par exemple obtenue selon la méthode des 4 marqueurs décrite dans la publication « Romero-Ramirez, F. J., Muhoz-Salinas, R., & MedinaCarnicer, R., Speeded Up Detection of Squared Fiducial Markers. Image and Vision Computing ». Selon cette méthode, les marqueurs permettent d'estimer la position d'une caméra avec une grande robustesse. Si l'on arrive à appareiller quatre points de la scène avec quatre points de l'image correspondant à des objets détectés, alors on peut positionner le véhicule par rapport à ces objets. [0055] Si un objet est suffisamment résolu, c'est-à-dire si l'objet apparait sur plusieurs pixels, alors on peut extraire plusieurs points de cet objet. Si l'objet est ponctuel, un seul point peut être utilisé. Au final, en combinant les points obtenus avec les objets résolus et non résolus, il faut détecter au moins quatre points. A défaut, la méthode ne peut pas fonctionner. [0056] Dans cette méthode, il faut que la caméra soit caractérisée géométriquement en amont et que cette caractérisation soit stockée dans la mémoire du programme. Cette caractérisation consiste à connaitre la modélisation géométrique de la projection de la caméra asynchrone utilisée, autrement dit, la transformée entre un point de la scène et son projeté dans le plan de l'image. [0057] Si l'on connaît cette modélisation géométrique de la projection de la caméra asynchrone, alors si l'on détecte un objet émetteur de lumière pulsée dans le plan de l'image du capteur de la caméra, on pourra trouver la position de l'objet émetteur par rapport à la caméra et donc, par rapport au véhicule. On distingue d'une part la scène qui est une partie du monde physique tridimensionnel constituant l'environnement du véhicule et, d'autre part, l'image bidimensionnelle que peut en produire la caméra. L'objectif est d'extraire de l'information sur la scène tridimensionnelle à partir d'images, il est donc nécessaire de commencer par modéliser la caméra. [0058] Le plan-image est doté d'un repère naturel (u,v) qui est celui des coordonnées en pixels : un point situé dans l'image résultante a pour coordonnées (x, y). Les co- 11 ordonnées (X, Y, Z) d'un point de la scène sont données dans un repère orthonormé (0, X, Y, Z) attaché à la caméra. [0059] La matrice de projection associée à la caméra, notée P, exprimée par rapport au repère attaché à la scène, permet de faire le lien entre un point de la scène avec sa projection dans l'image. Elle effectue le lien entre le repère de la caméra (0, X, Y, Z) et celui de l'image (u, v). Autrement dit, elle projette des points 3D sur des points 2D, tous représentés en coordonnées homogènes. Il existe aussi d'autres matrices, les matrices de rotation R et de translation T, qui permettent de représenter la position de la caméra par rapport au monde physique. Elles permettent de passer du repère attaché à la scène au repère attaché à la caméra. La matrice de projection P est de taille 3x4 et les matrices R et T sont des matrices de taille 4x4, car on travaille en coordonnées homogènes, c'est-à-dire à un facteur d'échelle près. [0060] La relation suivante permet de passer des coordonnées (X, Y, Z) d'un point de la scène dans le repère attaché à la scène, aux coordonnées (x, y) de la projection du point dans le plan-image de la caméra : [0061] [Math .1] (;)= P.T.R [0062] On est donc capable de placer les objets par rapport au véhicule (ou l'inverse) et partant, on peut projeter ces objets dans une image pour obtenir une image simulée conformément à l'image 12. Grâce à cette méthode les images Il et 12 doivent maintenant correspondre, et le seuil prédéfini est. établi en prenant en compte l'incertitude de localisation due à la distance et aux propriétés de la caméra (résolution, optique...). On mesure ainsi l'erreur de reconstruction. [0063] La méthode de détermination du positionnement du véhicule est effectuée à une fréquence prédéfinie, comprise entre 1Hz et 100Hz, de préférence 50Hz. [0064] La caméra asynchrone est couplée à un dispositif de traitement et d'analyse exécutant la méthode décrite ci-dessus. Ce dispositif comprend une interface d'entrée configurée pour recevoir le signal asynchrone issu du capteur, porteur de l'information représentative des évènements produits de manière asynchrone par les différents pixels correspondant à des variations de lumière captées par la caméra. Le dispositif comprend également une unité de traitement comprenant. un processeur couplé à une mémoire qui contient des instructions logicielles qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur de l'unité de traitement. entraîne cette unité à traiter les signaux reçus du capteur et à exécuter les étapes de la méthode de positionnement. du véhicule décrites ci-dessus. [0065] Le dispositif de traitement et d'analyse exécutant la méthode fournit deux types de 12 signaux en sortie, à savoir un premier signal indiquant un état validé ou non validé du calcul de positionnement et un deuxième signal représentatif du positionnement du véhicule, indiquant les coordonnées du véhicule (qui ne sont valable que si le premier signal indique l'état « validé » du calcul). [0066] Ces signaux peuvent être utilisés comme paramètre en entrée des systèmes d'aide à la conduite du véhicule, aptes par exemple à gérer le positionnement du véhicule dans sa voie de circulation ou vis-à-vis des autres véhicules, notamment les système de type LKA, LCA, ACC («Adaptive Cruisc Control). 13 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4]