FR 3107114 A1 20210813 FR 2001373 A 20200212 L’invention concerne un procédé et un dispositif un procédé de validation de données de cartographie d’un environnement routier (1) d’un premier véhicule (11). A cet effet, des données de cartographies sont obtenues d’un système de navigation et comprennent des premières informations représentatives de sens et/ou de direction associés aux voies de circulation (101 à 103) de l’environnement routier (1). Un ensemble de données associées à une détection d’au moins un deuxième véhicule (12, 13) dans l’environnement routier (1) est obtenu d’un ou plusieurs capteurs du premier véhicule (11). Des deuxièmes informations représentatives de trajectoire du au moins un deuxième véhicule (12, 13) sont déterminées à partir de l’ensemble de données et utilisées pour obtenir des troisièmes informations représentatives de sens et/ou de direction associés à la au moins une voie de circulation (101 à 103). Les troisièmes informations sont utilisées pour valider ou invalider l’exactitude des premières informations. Figure pour l’abrégé: Figure 1 Procédé et dispositif de validation de données de cartographie d’un environnement routier de véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs de validation de données de cartographie d’environnement routier de véhicule, notamment automobile et par exemple pour un véhicule autonome. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de détermination de la direction et/ou du sens associé à une ou plusieurs voies de circulation dans l’environnement d’un véhicule. Arrière-plan technologique Pour planifier un trajet à réaliser avec un véhicule, il est connu d’utiliser un système de navigation, un tel système étant par exemple embarqué dans le véhicule ou implémenté dans un dispositif mobile, par exemple un téléphone portable, lui-même embarqué dans le véhicule. Un tel système utilise des données de cartographies telles que des cartes routières indiquant les différentes voies de circulation que peut emprunter le véhicule pour aller d’un point A à un point B, avec notamment le sens de circulation et/ou la direction associée à chacune de ces voies. Ces données sont par exemple utilisées par certaines fonctions ou systèmes d’aide à la conduite, dit ADAS (de l’anglais «Advanced Driver-Assistance System» ou en français «Système d’aide à la conduite avancé»), pour guider ou contrôler le véhicule dans son environnement pour atteindre sa destination. Les systèmes d’aide à la conduite les plus aboutis assurent le contrôle du véhicule qui devient un véhicule dit autonome, c’est-à-dire un véhicule apte à rouler dans l’environnement routier sans intervention du conducteur. Cependant, les données de cartographies ne sont pas toujours à jour ou une incertitude quant à l’exactitude de ces données existent, ce qui s’avèrent particulièrement problématique lorsqu’un véhicule se base sur ces données pour circuler dans son environnement. Un objet de la présente invention est de fiabiliser des données de cartographie d’un environnement routier d’un véhicule. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité sur les routes. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de validation de données de cartographie d’un environnement routier d’un premier véhicule, les données étant obtenues d’un système de navigation et comprenant des premières informations représentatives de sens et/ou de direction associés à au moins une voie de circulation de l’environnement routier, le procédé étant mis en œuvre par le premier véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes: - réception d’un ensemble de données associées à une détection d’au moins un deuxième véhicule dans l’environnement routier; - détermination de deuxièmes informations représentatives de trajectoire du au moins un deuxième véhicule à partir de l’ensemble de données; - détermination de troisièmes informations représentatives de sens et/ou de direction associés à la au moins une voie de circulation à partir des deuxièmes informations; - validation des premières informations à partir des troisièmes informations. Selon une variante, l’ensemble de données comprend: - des premières données représentatives d’actionnement d’au moins un clignotant par le au moins un deuxième véhicule; et/ou - des deuxièmes données représentatives d’un déplacement du au moins un deuxième véhicule dans l’environnement routier. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre les étapes de: - détection de la au moins une voie de circulation; - association entre le au moins un deuxième véhicule et la au moins une voie de circulation en fonction de troisièmes données de positionnement du au moins un deuxième véhicule, les troisièmes données appartenant à l’ensemble de données. Selon une variante supplémentaire, les premières informations comprennent un type de voie de circulation associé à la au moins une voie de circulation, le type de voie de circulation appartenant à un ensemble de types de voie de circulation comprenant: - voie de droite selon le sens de circulation du premier véhicule; - voie de gauche selon le sens de circulation du premier véhicule; - voie de tourne-à-gauche; et - voie de tourne-à-droite. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape de contrôle de trajectoire du premier véhicule en fonction d’un résultat de la validation. Selon une variante supplémentaire, le premier véhicule est un véhicule autonome. Selon une variante additionnelle, l’environnement routier correspond à une intersection entre plusieurs voies de circulation. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif de validation de données de cartographie d’un environnement routier d’un premier véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de l’invention. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles: illustre de façon schématique un environnement routier pour véhicule, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention; illustre de façon schématique un processus de validation de données de cartographie de l’environnement routier de la figure 1, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention; illustre schématiquement un dispositif configuré pour valider des données de cartographies de l’environnement routier de la figure 1, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de validation de données de cartographie de l’environnement routier de la figure 1, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention. Un procédé et un dispositif de validation de données de cartographie de l’environnement routier d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de l’invention, un procédé de validation de données de cartographie d’un environnement routier d’un premier véhicule, pour lequel les données de cartographies sont obtenues d’un système de navigation et comprennent des premières informations représentatives de sens et/ou de direction associés aux voies de circulation de l’environnement routier, comprend la réception, par exemple par un calculateur du premier véhicule, d’un ensemble de données associées à une détection d’au moins un deuxième véhicule dans l’environnement routier, cet ensemble de données étant obtenu d’un ou plusieurs capteurs de détection d’objet embarqués dans le premier véhicule. Des deuxièmes informations représentatives ou indicatrices de trajectoire du au moins un deuxième véhicule sont déterminées à partir de l’ensemble de données. Des troisièmes informations représentatives de sens et/ou de direction associés à la au moins une voie de circulation sont déterminées à partir des deuxièmes informations. Enfin, les troisièmes informations sont utilisées pour valider ou invalider l’exactitude des premières informations, par exemple en comparant les deuxièmes informations aux premières informations. La détermination d’informations de trajectoire d’un ou plusieurs deuxièmes véhicules localisés dans l’environnement du premier véhicule sur la base de données issues de la détection des deuxièmes véhicules par le premier véhicule permet de déterminer de manière fiable la direction et/ou le sens de circulation associé aux voies de circulations sur lesquelles se trouvent les deuxièmes véhicules. Ces informations sont particulièrement utiles pour valider les informations reçues d’un système de navigation sur la direction et/ou le sens de circulation des voies de circulation de l’environnement routier du premier véhicule, permettant ainsi de corriger si nécessaire les informations du système de navigation. Au final, les informations relatives aux voies de circulation de l’environnement du premier véhicule sont plus fiables, améliorant par ailleurs la sécurité des véhicules évoluant dans cet environnement routier. illustre schématiquement un environnement routier 1 pour véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. La figure 1 illustre un environnement routier 1 comprenant par exemple une portion de route à plusieurs voies de circulation 101, 102, 103, par exemple une première voie de circulation 101 selon un premier sens de circulation, une deuxième voie de circulation 102 de type tourne-à-droite selon le même sens de circulation que la première voie de circulation 101 et une troisième voie de circulation 103 de type voie de gauche dont le sens de circulation est opposé au sens de circulation de la première voie de circulation. La direction associée à la première voie de circulation 101 est par exemple «tout droit» et est matérialisé par une flèche peinte sur la première voie de circulation indiquant que cette voie est dédiée aux véhicules voulant aller tout droit. La direction associée à la deuxième voie de circulation 102 est par exemple «vers la droite» et est matérialisé par une flèche peinte sur la première voie de circulation indiquant que cette voie est dédiée aux véhicules voulant aller à droite au carrefour. Selon l’exemple particulier de la figure 1, l’environnement routier 1 correspond à une intersection (ou un carrefour) entre plusieurs routes ou plusieurs voies de circulation. Bien entendu, l’environnement routier 1 ne se limite pas à l’exemple ci-dessus mais s’étend à tout type d’environnement routier, par exemple une voie rapide de type autoroute, un environnement routier urbain, un environnement routier comprenant des routes avec une unique voie de circulation dans chaque sens de circulation. Les informations relatives au nombre de voies de circulation, au sens de circulation associé à chaque voie et/ou à la direction associée à chaque voie 101 à 103, appelées premières informations, font avantageusement partie d’un ensemble de données de cartographies comprenant des données de carte(s) routière(s) indiquant les routes de l’environnement routier 1, ces données étant obtenues au travers d’un système de cartographie ou d’un système de navigation. Les données de cartographie sont par exemple reçues d’un système de cartographie. Les données de cartographie sont par exemple obtenues à partir d’une application de navigation basée sur un système de navigation satellitaire, par exemple de type Galileo ou GPS (de l’anglais «Global Positioning System», ou «Système mondial de positionnement» en français). Les données de cartographie sont par exemple stockées en mémoire du système de navigation, la position géographique du système étant obtenue par exemple via le système de positionnement par satellite, par exemple GPS. Selon un autre exemple, les données de cartographies sont reçues d’un espace de stockage distant (par exemple du «cloud») via une connexion sans fil utilisée dans un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou LTE Advanced selon 3GPP release 10 – version 10) ou 5G. Selon cette variante, les données de cartographies sont chargées et par exemple affichées sur un écran du système de navigation au fur et à mesure du déplacement du véhicule embarquant le système de navigation. L’environnement routier 1 correspond par exemple à l’environnement routier d’un premier véhicule 11 circulant sur la première voie de circulation 101 selon le sens de circulation associé à cette première voie de circulation 101. Le premier véhicule 11 embarque avantageusement un système de navigation configuré pour la gestion et/ou l’affichage des données de cartographies. Le système de navigation correspond par exemple à un système embarqué dans le premier véhicule 11 ou à un système installé sur un dispositif de communication tel qu’un téléphone intelligent (de l’anglais «smartphone») connecté au premier véhicule 11 via une liaison sans fil (par exemple de type Bluetooth® ou Wifi®) ou filaire (par exemple de type USB (de l’anglais «Universal Serial Bus» ou en français «Bus série universel»)). Le premier véhicule 11 embarque avantageusement un ensemble de capteurs configurés pour obtenir des données sur l’environnement du premier véhicule 11. Le premier véhicule 11 embarque par exemple Le premier véhicule 11 embarque avantageusement un ou plusieurs capteurs d’un ou plusieurs systèmes de détection d’objet dans l’environnement du premier véhicule 11, les données obtenues de ce ou ces capteurs permettant par exemple de déterminer la position, la vitesse et/ou la trajectoire d’objets détectés dans l’environnement 1 du premier véhicule 11, ces objets correspondant par exemple à un ou plusieurs deuxièmes véhicules 12, 13. Ce ou ces systèmes de détection d’objet sont par exemple associés à, ou compris dans, un ou plusieurs systèmes d’aide à la conduite, dit système(s) ADAS (de l’anglais «Advanced Driver-Assistance System» ou en français «Système d’aide à la conduite avancé»). Le ou les capteurs associés à ces systèmes de détection d’objet correspondent par exemple à un ou plusieurs des capteurs suivants: - un ou plusieurs radars à ondes millimétriques arrangés sur le véhicule, par exemple à l’avant, à l’arrière, sur chaque coin avant/arrière du véhicule; chaque radar est adapté pour émettre des ondes électromagnétiques et pour recevoir les échos de ces ondes renvoyées par un ou plusieurs objets, dans le but de détecter des obstacles et leurs distances vis-à-vis du véhicule; et/ou - un ou plusieurs LIDAR(s) (de l’anglais «Light Detection And Ranging», ou «Détection et estimation de la distance par la lumière» en français), un capteur LIDAR correspondant à un système optoélectronique composé d’un dispositif émetteur laser, d’un dispositif récepteur comprenant un collecteur de lumière (pour collecter la partie du rayonnement lumineux émis par l’émetteur et réfléchi par tout objet situé sur le trajet des rayons lumineux émis par l’émetteur) et d’un photodétecteur qui transforme la lumière collectée en signal électrique; un capteur LIDAR permet ainsi de détecter la présence d’objets situés dans le faisceau lumineux émis et de mesurer la distance entre le capteur et chaque objet détecté; et/ou - une ou plusieurs caméras (associées ou non à un capteur de profondeur) pour l’acquisition d’une ou plusieurs images de l’environnement autour du véhicule se trouvant dans le champ de vision de la ou les caméras. Les données obtenues de ce ou ces capteurs varient selon le type de capteur. Lorsqu’il s’agit d’un radar ou d’un LIDAR, les premières données correspondent par exemple à des données de distance entre des points de l’objet détecté et le capteur. Chaque objet détecté est ainsi représenté par un nuage de points (chaque point correspondant à un point de l’objet recevant le rayonnement émis par le capteur et réfléchissant au moins en partie ce rayonnement), le nuage de points représentant l’enveloppe (ou une partie de l’enveloppe) de l’objet détecté tel que vu par le capteur et in fine par le véhicule embarquant le capteur. Lorsqu’il s’agit d’une caméra vidéo, les premières données correspondent à des données associées à chaque pixel de la ou les images acquises, par exemple des valeurs de niveaux de gris codés sur par exemple 8, 10, 12 ou plus de bits pour chaque canal couleur, par exemple RGB (de l’anglais «Red, Green, Blue» ou en français «Rouge, vert, bleu»). Le traitement de ces données obtenues des capteurs embarqués permet au premier véhicule 11 d’obtenir des informations, dites deuxièmes informations, sur les trajectoires respectives des deuxièmes véhicules 12, 13 localisés dans l’environnement 1 du premier véhicule 11. Par exemple, lorsque les deuxièmes véhicules 12, 13 sont en mouvement, l’analyse de la succession des positions prises par ces deuxièmes véhicules 12, 13 au cours du temps permet d’obtenir des deuxièmes données représentant le déplacement de chacun de ces deuxièmes véhicules 12, 13 au cours du temps, fournissant ainsi des informations sur leur trajectoire respective. Par exemple, la détection des positions successives du deuxième véhicule 13 (dans un intervalle de temps déterminé, la position du deuxième véhicule 13 étant par exemple déterminée toutes les 10, 20, 50 ou 100 ms pendant quelques secondes ou tant que le deuxième véhicule 13 est détecté par le premier véhicule 11) indique que le deuxième véhicule 13 circule selon un sens de circulation opposé au sens de circulation du premier véhicule 11. Selon un autre exemple, lorsque par exemple un ou plusieurs de ces deuxièmes véhicules 12, 13 est à l’arrêt, par exemple le deuxième véhicule 12 positionné dans la deuxième voie de circulation 102, une analyse de la ou les images prises par la ou les caméras embarquées dans le premier véhicule 11 permet de déterminer si le deuxième véhicule 12 a activé un ou plusieurs de ses clignotants 121 (aussi appelés indicateurs de changement de direction). Une telle détermination est par exemple obtenue en appliquant un traitement d’image basé sur la couleur et appliqué à une séquence de plusieurs images successives, la couleur associée aux clignotants en fonctionnement étant orange avec une alternance entre deux états allumé et éteint des feux. Selon une variante, l’analyse des images pour détecter l’activation d’un ou plusieurs clignotants correspond par exemple à une méthode d’apprentissage par machine (de l’anglais «machine learning») mettant en œuvre une intelligence artificielle avec un réseau de neurones par exemple. L’analyse des images permet ainsi d’obtenir des premières données représentatives de l’actionnement d’un ou plusieurs clignotants par le deuxième véhicule 12, fournissant une indication sur la trajectoire de ce deuxième véhicule 12. En effet, le deuxième véhicule 12 ayant activé au moins un de ses feux clignotants droit, cela indique que le deuxième véhicule 12 a l’intention de tourner vers la droite, fournissant une indication sur sa trajectoire dans les prochaines secondes. Selon une variante de réalisation optionnelle, le premier véhicule 11 embarque également un système de détection de marquage au sol. Un tel système comprend une ou plusieurs caméras pour l’acquisition d’images des voies de circulations 101 à 103, par exemple la portion de route située à l’avant et/ou sur les côtés du premier véhicule 11. Le système de détection de marquage au sol est configuré pour détecter les marquages au sol dans l’environnement du premier véhicule 11, c’est-à-dire les marquages au sol de l’environnement 1. Les marquages au sol sont également appelés signalement horizontal et correspondent à, par exemple, un ensemble de lignes 110, 111, 112, 113 tracées sur le sol. Un traitement d’image est appliqué aux images obtenues de la ou les caméras du système de détection de marquage au sol pour déterminer la présence de lignes au sol et de classifier ces lignes en différentes catégories, par exemple pour déterminer si les lignes au sol correspondent à des lignes de rive ou des lignes médianes par exemple. Un exemple de traitement d’image pour détecter les lignes au sol est par exemple décrit dans le document WO2017194890A1. Le système de détection de marquage au sol identifie par exemple les lignes en trait continu 112 et 113 ou en traits pointillés 110 et 111. Une telle détection des voies de circulation 101 à 103 permet au premier véhicule 11 d’associer les deuxièmes véhicules 12, 13 détectés aux voies de circulation 102, 103 sur lesquelles ils circulent, le deuxième véhicule 12 étant associé à la deuxième voie de circulation 102 (indiquant que le deuxième véhicule 12 circule ou est positionné sur la deuxième voie de circulation 102) et le troisième véhicule 13 étant associé à la troisième voie de circulation 103 (indiquant que le deuxième véhicule 13 circule ou est positionné sur la troisième voie de circulation 103). Les données obtenues du système de détection de marquage sont par exemple comparées aux données de cartographie du système de navigation pour confirmer la bonne détection des voies de circulation 101 à 103. Le premier véhicule 11 correspond par exemple à un véhicule autonome avec un niveau d’autonomie déterminé, par exemple un niveau d’autonomie supérieur au niveau 2 ou au niveau 3. Le niveau d’autonomie du premier véhicule 11 correspond par exemple à un des 5 niveaux de la classification selon l’agence fédérale américaine chargée de la sécurité routière ou à un des 6 niveaux de la classification de l’organisation internationale des constructeurs automobiles. Les 5 niveaux de la classification de l’agence fédérale chargée de la sécurité routière sont: - niveau 0: aucune automatisation, le conducteur du véhicule contrôle totalement les fonctions principales du véhicule (moteur, accélérateur, direction, freins); - niveau 1: assistance au conducteur, l’automatisation est active pour certaines fonctions du véhicule, le conducteur gardant un contrôle global sur la conduite du véhicule; le régulateur de vitesse fait partie de ce niveau, comme d’autres aides telles que l’ABS (système antiblocage des roues) ou l’ESP (électro-stabilisateur programmé); - niveau 2: automatisation de fonctions combinées, le contrôle d’au moins deux fonctions principales est combiné dans l’automatisation pour remplacer le conducteur dans certaines situations; par exemple, le régulateur de vitesse adaptatif combiné avec le centrage sur la voie permet à un véhicule d’être classé niveau 2, tout comme l’aide au stationnement (de l’anglais «Park assist») automatique; - niveau 3: conduite autonome limitée, le conducteur peut céder le contrôle complet du véhicule au système automatisé qui sera alors en charge des fonctions critiques de sécurité; la conduite autonome ne peut cependant avoir lieu que dans certaines conditions environnementales et de trafic déterminées (uniquement sur autoroute par exemple); - niveau 4: conduite autonome complète sous conditions, le véhicule est conçu pour assurer seul l’ensemble des fonctions critiques de sécurité sur un trajet complet; le conducteur fournit une destination ou des consignes de navigation mais n’est pas tenu de se rendre disponible pour reprendre le contrôle du véhicule; - niveau 5: conduite complètement autonome sans l’aide de conducteur dans toutes les circonstances. Les deuxièmes informations représentatives des trajectoires des deuxièmes véhicules 12, 13 obtenues des données de détection de ces deuxièmes véhicules 12, 13 par le premier véhicule 11 sont utilisées pour déterminer des troisièmes informations représentatives du sens de circulation et/ou de la direction associée à chacune des voies de circulation 102, 103 sur lesquelles circulent des deuxièmes véhicules 12, 13. Ces troisièmes informations sont alors avantageusement utilisées pour valider les premières informations relatives à la direction et/ou au sens associé à chaque voie de circulation 101 à 103, ces premières informations étant obtenues des données de cartographie via le système de navigation. La validation comprend par exemple la comparaison des troisièmes informations avec les premières informations. Par exemple, les troisièmes informations de direction et/ou le sens associé à chaque voie de circulation 101 à 103 et déterminé via les données de détection des deuxièmes véhicules 12, 13 sont chacune comparées aux premières informations correspondantes. Par exemple, la deuxième voie de circulation 102 a été détectée comme étant une voie de tourne-à-droite selon le sens de circulation du premier véhicule 11 et de la première voie de circulation 101 sur laquelle circule le premier véhicule 11. Ainsi, le sens de circulation de la deuxième voie de circulation 102 obtenue des données de détection du deuxième véhicule 12 est comparé au sens de circulation de la deuxième voie de circulation 102 obtenue des données de cartographie. De la même manière, la direction associée à la deuxième voie de circulation 102 (tourne-à-droite) obtenue des données de détection du deuxième véhicule 12, et plus précisément des données relatives à la détection de l’activation des clignotants droits, est comparée à la direction associée à cette deuxième voie de circulation 102 et obtenue des données de cartographie. Lorsque les premières informations et les troisièmes informations correspondent pour une voie de circulation donnée, alors les premières informations obtenues des données de cartographie sont validées pour cette voie de circulation donnée, ce qui renforce la confiance dans les données de cartographie. A l’inverse, lorsque les premières informations diffèrent des troisièmes informations pour une voie de circulation donnée, alors le niveau de confiance associée aux données de cartographie est réduit. Selon une variante, si le niveau de confiance associé aux troisièmes informations est élevé (par exemple, lorsque plusieurs deuxièmes véhicules circulant sur une même voie de circulation permettent d’obtenir les mêmes troisièmes informations de direction et/ou sens pour cette voie de circulation, alors le niveau de confiance pour les troisièmes informations est élevé), alors les troisièmes informations remplacent les premières informations dans le système de navigation. Si le si le niveau de confiance associé aux troisièmes informations est faible (par exemple si obtenues d’un seul deuxième véhicule ou si des différences sont obtenues entre plusieurs deuxièmes véhicules circulant sur une même voie de circulation), alors une requête de confirmation de la validité ou de la fiabilité des premières informations est par exemple émise et transmise à un serveur de contrôle ou au premier véhicule 11 pour qu’un conducteur ou un passager du premier véhicule 11 puisse vérifier et contrôler ces premières informations. illustre schématiquement un processus de validation de données de cartographie de l’environnement routier du premier véhicule, selon un deuxième exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel processus est par exemple mis en œuvre dans un dispositif 2, par exemple un calculateur, embarqué dans le premier véhicule 11. Selon une variante, le processus est mis en œuvre dans un système comprenant par exemple plusieurs calculateurs et embarqué dans le premier véhicule 11. Chacune des opérations décrites ci-dessous est par exemple mise en œuvre par un module matériel (de l’anglais «hardware»), un module logiciel (de l’anglais «software») ou un module combinant matériel et logiciel. Certaines opérations sont par exemple mises en œuvre dans un même module. Dans une première opération, des données de cartographies de l’environnement routier du premier véhicule sont obtenues d’un système de navigation. Ces données sont par exemple reçues selon une ou plusieurs connexions sans fil d’un système satellitaire et/ou d’un ou plusieurs serveurs du «cloud» (ou «nuage» en français) 210, via une liaison satellite et/ou une liaison sans fil conforme au système de communication sans fil LTE 4G ou 5G. Dans une deuxième opération 21, des informations associées à chaque voie de circulation de l’environnement routier sont obtenues ou extraites des données de cartographies. Ces informations comprennent par exemple des informations sur le nombre de voies de circulation, des premières informations relatives au sens et/ou à la direction associée à chaque voie de circulation de l’environnement routier, des informations sur le type d’environnement routier (par exemple intersection, carrefour, voie rapide, etc.). Les premières informations comprennent par exemple le type de la voie de circulation, sélectionné dans un ensemble de type de voies comprenant par exemple: voie de droite selon le sens de circulation du premier véhicule 11, voie de gauche selon le sens de circulation du premier véhicule, voie de tourne-à-gauche et voie de tourne-à-droite. Dans une troisième opération, un ensemble de données de détection d’un ou plusieurs deuxièmes véhicules sont obtenues de capteurs de détection d’objet 211 (radar(s), lidar(s) et/ou caméra(s)) embarqués dans le premier véhicule 11. Dans une quatrième opération 22, des premières données représentatives d’actionnement de clignotant(s) par un ou plusieurs deuxièmes véhicules sont obtenues de l’ensemble de données, par exemple de données de séquence d’images du ou des deuxièmes véhicules acquises par une ou plusieurs caméras embarquées dans le premier véhicule. Dans une cinquième opération 23, des deuxièmes données représentatives de déplacement d’un ou plusieurs deuxièmes véhicules sont obtenues de l’ensemble de données, par exemple de données de positions successives prises par ce ou ces deuxièmes véhicules et acquises par les radars ou lidar(s) du premier véhicule sur une période temporelle, d’une durée par exemple égale à 2, 5, 10, 30 ou 60 secondes. Selon une variante de réalisation, seule l’une ou l’autre des opérations 22 et 23 est mise en œuvre, selon les données obtenues des capteurs du premier véhicule 11 et/ou selon le type de mobilité (à l’arrêt ou en cours de déplacement) du ou des deuxièmes véhicules. Dans une sixième opération 24, des deuxièmes informations représentatives de la trajectoire de chaque deuxième véhicule sont obtenues de l’ensemble de données reçues des capteurs, par exemple à partir des premières données obtenues à l’opération 22 et/ou des deuxièmes données obtenues à l’opération 23. Ces deuxièmes informations permettent d’obtenir un ensemble de troisièmes informations représentatives de sens et/ou de direction associés à la ou les voies de circulation de l’environnement routier du premier véhicule 11. Dans une septième opération 25, les troisièmes opérations sont comparées aux deuxièmes informations pour valider l’exactitude des premières informations, l’exactitude des premières informations étant validées lorsque les premières informations et les troisièmes informations sont cohérentes. Dans une huitième opération 26, des paramètres 212 de contrôle de direction ou de trajectoire du premier véhicule 11 sont déterminées à partir des données de cartographie et des premières informations lorsque ces premières informations ont été validées. Lorsque les premières informations n’ont pas été validées, parce que différentes des troisièmes informations, les paramètres de contrôle de direction du premier véhicule 11 sont par exemple déterminées à partir des données de cartographie et des troisièmes informations. Ces paramètres 212 sont par exemple transmis, via par exemple un bus de données multiplexées CAN ou CAN FD, à des organes de commande du premier véhicule 11 tels que par exemple le système de direction (angle de braquage par exemple), le système de contrôle de vitesse définissant la trajectoire à suivre par le premier véhicule 11, notamment lorsque le premier véhicule 11 correspond à un véhicule autonome de niveau 3 ou plus. Certaines des opérations décrites ci-dessus sont par exemple mises en œuvre en parallèle, par exemple les opérations 21 à 23. illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour valider des données de cartographie d’un environnement routier de véhicule, par exemple le premier véhicule 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 11, tel que par exemple un calculateur. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la figure 1, de la figure 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la figure 4. Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE («Unité de Commande Electronique»), un téléphone intelligent (de l’anglais «smartphone»), une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Selon différents modes de réalisation particuliers, le dispositif 3 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires, par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le «cloud», des capteurs embarqués, des dispositifs tels que radar ou caméra. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes: - interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, LTE (de l’anglais «Long-Term Evolution» ou en français «Evolution à long terme»), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé); - interface USB (de l’anglais «Universal Serial Bus» ou «Bus Universel en Série» en français); - interface HDMI (de l’anglais «High Definition Multimedia Interface», ou «Interface Multimedia Haute Definition» en français); - interface LIN (de l’anglais «Local Interconnect Network», ou en français «Réseau interconnecté local»). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué lorsque le dispositif 3 correspond à un calculateur du système embarqué) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais «Controller Area Network» ou en français «Réseau de contrôleurs»), CAN FD (de l’anglais «Controller Area Network Flexible Data-Rate» ou en français «Réseau de contrôleurs à débit de données flexible»), FlexRay ou Ethernet. Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques via respectivement des interfaces de sortie non représentées. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de validation de données de cartographie d’un environnement routier d’un véhicule, par exemple du premier véhicule 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le premier véhicule 11 ou par le dispositif 3 de la figure 3. Dans une première étape 41, un ensemble de données associées à une détection d’au moins un deuxième véhicule dans l’environnement routier est reçu, par exemple d’un système de navigation ou d’une mémoire du dispositif 3. Dans une deuxième étape 42, des deuxièmes informations représentatives de trajectoire du au moins un deuxième véhicule sont déterminées à partir de l’ensemble de données. Dans une troisième étape 43, des troisièmes informations représentatives de sens et/ou de direction associés à la au moins une voie de circulation sont déterminées à partir des deuxièmes informations. Dans une quatrième étape 44, les premières informations sont validées à partir des deuxièmes informations. Les étapes 41 à 44 sont avantageusement réitérées au fur et à mesure du déplacement du premier véhicule en fonction des données de cartographies reçues et représentatives de l’environnement routier du premier véhicule 11. Bien entendu, l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination d’un état représentatif de stationnement d’un deuxième véhicule, et au dispositif configuré pour la mise en œuvre du procédé. L’invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule à moteur terrestre, comprenant le dispositif 3 de la figure 3. Procédé de validation de données de cartographie d’un environnement routier (1) d’un premier véhicule (11), lesdites données étant obtenues d’un système de navigation et comprenant des premières informations représentatives de sens et/ou de direction associés à au moins une voie de circulation (101, 102, 103) dudit environnement routier (1), ledit procédé étant mis en œuvre par ledit premier véhicule (11), le procédé comprenant: - réception (41) d’un ensemble de données associées à une détection d’au moins un deuxième véhicule (12, 13) dans ledit environnement routier (1); - détermination (42) de deuxièmes informations représentatives de trajectoire dudit au moins un deuxième véhicule (12, 13) à partir dudit ensemble de données; - détermination (43) de troisièmes informations représentatives de sens et/ou de direction associés à ladite au moins une voie de circulation (101, 102, 103) à partir desdites deuxièmes informations; - validation (44) desdites premières informations à partir desdites troisièmes informations. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit ensemble de données comprend: - des premières données représentatives d’actionnement d’au moins un clignotant (121) par ledit au moins un deuxième véhicule (12, 13); et/ou - des deuxièmes données représentatives d’un déplacement dudit au moins un deuxième véhicule (12, 13) dans ledit environnement routier (1). Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre les étapes de: - détection de ladite au moins une voie de circulation (101, 102, 103); - association entre ledit au moins un deuxième véhicule (12, 13) et ladite au moins une voie de circulation (101, 102, 103) en fonction de troisièmes données de positionnement dudit au moins un deuxième véhicule (12, 13), lesdites troisièmes données appartenant audit ensemble de données. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel lesdites premières informations comprennent un type de voie de circulation associé à ladite au moins une voie de circulation (101, 102, 103), ledit type de voie de circulation appartenant à un ensemble de types de voie de circulation comprenant: - voie de droite selon le sens de circulation dudit premier véhicule; - voie de gauche selon le sens de circulation dudit premier véhicule; - voie de tourne-à-gauche; et - voie de tourne-à-droite. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre une étape de contrôle de trajectoire dudit premier véhicule (11) en fonction d’un résultat de ladite validation (44). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, pour lequel ledit premier véhicule (11) est un véhicule autonome. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel ledit environnement routier (1) correspond à une intersection entre plusieurs voies de circulation. Dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (11) comprenant le dispositif (3) selon la revendication 8. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 7, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur.