FR 3120711 A1 20220916 FR 2102300 A 20210309 L’invention concerne un procédé de calibration d'un capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13) porté par un véhicule (1), qui comprend : - une étape de stockage de données concernant des surfaces planes identifiées par le capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13), ces données comprenant au moins des informations concernant l’orientation des surfaces planes ; - une étape d'analyse statistique des données stockées dans la base de données, apte à identifier une orientation prédominante de surfaces planes ; - une étape de calcul d'un angle de calibration, formé entre cette orientation prédominante de surfaces planes et le capteur de profondeur d’environnement (11, 12, 13). L’invention concerne également un dispositif de calibration apte à mettre en œuvre ce procédé de calibration. Figure pour l’abrégé : Figure 1 PROCEDE ET DISPOSITIF DE CALIBRATION D'UN CAPTEUR DE PROFONDEUR D'ENVIRONNEMENT Le secteur technique de la présente invention est celui de la calibration des capteurs de profondeur d'environnement qui sont montés sur des véhicules. Les véhicules sont couramment équipés de capteurs de profondeur d'environnement, permettant de détecter les obstacles situés autour du véhicule et, plus généralement, l'ensemble des objets situés autour du véhicule. Selon les véhicules, ces capteurs peuvent être utilisés pour de l'aide au stationnement, pour générer des alertes en cas de présence d’un autre véhicule dans l'angle mort du rétroviseur, pour réaliser un freinage d'urgence en cas de présence d'un obstacle devant le véhicule, ou encore pour permettre une conduite autonome du véhicule. Les capteurs de profondeur d'environnement sont le plus souvent des radars. Ils peuvent également être des détecteurs de type lidar, avec lesquels une mesure de profondeur est obtenue en mesurant le temps de retour d’une lumière réfléchie par l’environnement, après une émission lumineuse. Il est ainsi connu d'utiliser sur les véhicules des lidars de type flash, qui émettent un flash lumineux pluridirectionnel, en proche infrarouge, et qui analysent le temps de retour de la lumière réfléchie, dans une pluralité de directions. Un tel lidar flash est par exemple décrit dans le document US2019146067A1. D'autres types de capteurs de profondeur d'environnement sont connus. On connaît par exemple des lidars à balayage, dans lesquels un faisceau laser balaye une zone de l'environnement. On connaît également des radars, des sonars ou des caméras stéréo, permettant de connaître la profondeur des objets situés dans l’environnement du véhicule. La présente invention peut s'appliquer à tout type de capteurs de profondeur d'environnement montés sur des véhicules, notamment, mais non exclusivement, les capteurs des types mentionnés ci-dessus. La position des capteurs de profondeur d'environnement, par rapport au véhicule sur lequel ils sont montés, doit être connue précisément pour que la position, par rapport au véhicule, des objets de l'environnement détectés par ces capteurs puisse être déterminée de façon fiable. Le terme « position d’un capteur par rapport au véhicule », dans la présente demande, désigne à la fois l’endroit du véhicule où est monté le capteur, et la position angulaire de ce capteur par rapport au véhicule. Il peut arriver, cependant, que les tolérances de fabrication du véhicule ou des capteurs entraînent de légères variations de la position d’un capteur par rapport au véhicule. Dans d'autres cas, une opération de maintenance, ou un choc subi par le véhicule, peut entraîner un déplacement du capteur. Il n'est donc pas possible de connaître précisément, en temps réel, la position exacte du capteur de profondeur d'environnement par rapport au véhicule. Une telle incertitude est particulièrement préjudiciable concernant l'angle de lacet du capteur, c'est-à-dire l'angle que forme le capteur avec le véhicule dans un plan horizontal. En effet, un décalage, même faible, entre l’angle de lacet réel du capteur et son angle de lacet théorique, utilisé par les moyens de calcul qui traitent les données de ce capteur pour en déduire la position d'objets autour du véhicule, peut entraîner un décalage important de la position calculée d'un objet, par rapport à sa position réelle. Il existe donc un besoin de connaître précisément la position d’un capteur de profondeur d'environnement, par rapport au véhicule sur lequel il est monté, et particulièrement l'angle de lacet qu'il forme par rapport à ce véhicule. La mesure de cette position est couramment obtenue par une étape de calibration, au cours de laquelle le capteur de profondeur d’environnement détecte la position d'une mire présentant des points caractéristiques, dont la position par rapport au véhicule est connue précisément. Les données de cette détection permettent de connaître précisément l'angle de lacet du capteur. Une telle calibration s'effectue la plupart du temps à la fin de la fabrication du véhicule. Outre le fait qu'elle rajoute une étape à la fabrication du véhicule, cette calibration ne permet pas la détection d’une variation ultérieure de la position du capteur par rapport au véhicule, par exemple à cause d’un choc, de vibrations ou d’une opération de maintenance. Une modification de la position du capteur peut alors se produire, qui ne pourra être détecté qu'ultérieurement, lors d'une révision du véhicule. La présente invention a pour objectif de pallier ces inconvénients de l'art antérieur. En particulier, la présente invention a notamment pour objectif de permettre une calibration de la position d'un capteur de profondeur d'environnement par rapport à un véhicule sur lequel il est monté, permettant de connaître la position angulaire précise de ce capteur par rapport au véhicule. Un autre objectif de l'invention est de permettre une telle calibration tout au long de l'utilisation du véhicule, afin de détecter rapidement une modification de la position du capteur par rapport au véhicule. Encore un autre objectif de l'invention est de permettre la réalisation d'une telle calibration avec des capteurs dont la précision et la résolution sont limitées, en n’utilisant qu'une puissance de calcul relativement faible. Un objectif particulier de l’invention est de permettre la réalisation d'une telle calibration pouvant être mise en œuvre par un calculateur de puissance relativement modérée, pouvant être mis en œuvre dans un véhicule pour un coût raisonnable. Ces objectifs, ainsi que d’autres qui apparaitront plus clairement par la suite, sont atteints selon l’invention par un procédé de calibration d'un capteur de profondeur d'environnement porté par un véhicule, qui comprend, selon l’invention, les étapes suivantes mises en œuvre simultanément, de façon continue : - une étape de stockage, dans une base de données, de données concernant des surfaces planes identifiées par un capteur de profondeur d'environnement, ces données comprenant au moins des informations concernant l’orientation des surfaces planes, par rapport au capteur de profondeur d'environnement ; - une étape d'analyse statistique de ces données stockées dans la base de données, au cours de laquelle une orientation prédominante de surfaces planes est identifiée parmi les données ; - une étape de calcul d'un angle de calibration, formé entre l’orientation prédominante de surfaces planes et le capteur de profondeur d’environnement. Ainsi, la calibration est faite en continue pendant les déplacements du véhicule, à partir de surfaces planes de l’environnement dans lequel se déplace le véhicule. Une telle calibration est plus avantageuse que les calibrations de l’art antérieur, qui devaient être effectuées de façon ponctuelle, en utilisant une mire. De préférence, ce procédé comprend également, avant l’étape de stockage de données, une étape de sélection préliminaire des données provenant d'un capteur de profondeur d'environnement, au cours de laquelle les données pertinentes à stocker dans la base de données sont sélectionnées en fonction de critères prédéfinis. Il est à noter que si cette étape est située avant l’étape de stockage de données, dans le déroulement logique des étapes du procédé, elle est également mise en œuvre simultanément aux autres étapes du procédé et de façon continue. De préférence, ce procédé comprend également, avant l’étape d'analyse statistique des données, une étape d’association d’au moins un coefficient de pondération aux données concernant chacune des surfaces planes, stockées dans la base de données. Il est à noter que si cette étape est située avant l’étape d'analyse statistique des données, dans le déroulement logique des étapes du procédé, elle est également mise en œuvre simultanément aux autres étapes du procédé et de façon continue. Avantageusement, cette étape d’association d’au moins un coefficient de pondération comprend une étape de détermination d’au moins un coefficient de pondération, en fonction de données provenant : - du capteur de profondeur d'environnement, - du véhicule, - d’une analyse des données concernant d’autres surfaces planes stockées dans la base de données, ou - de l’orientation prédominante de surfaces planes précédemment identifiée. De préférence, au cours de l’étape d’analyse statistique, l’orientation prédominante de surfaces planes est identifiée comme l’orientation obtenant un score maximal, ce score étant défini en fonction du nombre de surfaces planes, dont les données sont stockées, qui présentent cette orientation angulaire ou une orientation proche, pondéré par au moins un coefficient de pondération associé à ces données. Selon un mode de réalisation avantageux, au cours de l’étape d’analyse statistique, l’orientation prédominante de surfaces planes est identifiée comme l’orientation moyenne de surfaces planes dont les données sont associées aux coefficients de pondération les plus favorables. L’invention concerne également un dispositif de calibration d'un capteur de profondeur d'environnement, comprenant : - des moyens de stockage de données provenant d'un capteur de profondeur d'environnement, ces données comprenant au moins des informations concernant l’orientation, par rapport au capteur de profondeur d'environnement, de surfaces planes identifiées par le capteur ; - des moyens d'analyse statistique aptes à identifier une orientation prédominante de surfaces planes parmi les données stockées dans les moyens de stockage ; - des moyens de calcul d'un angle de calibration, formé entre l’orientation prédominante de surfaces planes et le capteur de profondeur d’environnement. Préférentiellement, ce dispositif comprend des moyens de sélection préliminaire des données provenant d'un capteur de profondeur d'environnement, aptes à sélectionner, en fonction de critères prédéfinis, les données pertinentes à stocker dans les moyens de stockage. Enfin, l’invention concerne un support d'informations lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de calibration tel que décrit ci-avant. [Description des dessins] D’autres caractéristiques, avantages et détails de l’invention seront mieux compris à la lecture du complément de description qui va suivre en rapport avec les dessins dans lesquels : - la est une vue de dessus schématique, d’un véhicule équipé de capteurs de profondeur d’environnement, et d’objets de son environnement ; - la est une représentation schématique des données mesurées par l’un des capteurs de profondeur d’environnement du véhicule de la ; - la est un logigramme montrant les principales étapes d’un procédé de calibration selon un mode de réalisation de l’invention. Capteurs de profondeur d’environnement La est une vue de dessus schématique d’un véhicule 1 équipé de trois capteurs de profondeur d'environnement. Un capteur latéral gauche 11, situé à proximité du rétroviseur latéral gauche du véhicule 1, est orienté latéralement vers la gauche. Un capteur latéral droit 12, situé à proximité du rétroviseur latéral droit du véhicule 1, est orienté latéralement vers la droite. Un capteur arrière 13, placé à proximité du pare-chocs arrière du véhicule 1, est orienté vers l'arrière. Dans le mode de réalisation représenté, ces trois capteurs de profondeur d'environnement sont des capteurs de type lidar flash, qui émettent des flashs lumineux dans le domaine du proche infrarouge et qui, dans un champ angulaire donné, recueillent cette lumière réfléchie par les objets environnants. La mesure du temps de retour de la lumière réfléchie, pour chaque orientation, permet de connaître la distance des objets ayant réfléchi cette lumière. Il est possible, dans d'autres modes de réalisation, que les capteurs 11, 12 ou 13 soient positionnés à d’autres endroits du véhicule, ou soient des capteurs d'un type différent, par exemple des lidars à balayage, des caméras stéréoscopiques, des sonars, des radars, ou tout autre type de capteur de profondeur de l’environnement connu de l’homme du métier. Dans le mode de réalisation représenté, les trois capteurs, respectivement 11, 12 et 13, présentent un champ angulaire de détection, respectivement 111, 121 et 131, ayant une ouverture de 120° (angle α sur la ) dans un plan horizontal et de 30° dans un plan vertical. Chacun de ces champs angulaires de détection est centré autour d'un axe principal de capteur, respectivement 110, 120 et 130. Le procédé de détection de surfaces planes, représenté schématiquement par un rectangle 31 sur la , est mis en œuvre par un capteur de profondeur d'environnement. On considère un capteur de profondeur d’environnement, dans la présente demande, comme un dispositif capable de collecter des données concernant l’éloignement de surfaces, et comprenant des moyens de calcul adaptés pour traiter ces données afin de générer des informations sur la profondeur des objets de l’environnement. Par l'expression « moyens de calcul », on désigne dans la présente description un processeur, un calculateur, un automate, un ordinateur ou un ensemble d'ordinateurs, ou tout autre moyen équivalent permettant le traitement de données. Dans la situation représentée par la , le véhicule 1 est à proximité de trois objets : un objet parallélépipédique 21, dont une face 211 est parallèle à l'axe longitudinal 100 du véhicule 1, un second objet parallélépipédique 22 dont aucune face n’est parallèle à l'axe longitudinal 100 du véhicule 1 et un troisième objet 23 n’ayant pas de face plane. Ces trois objets se trouvent dans le champ angulaire de détection 121 du capteur de profondeur d'environnement 12. La représente schématiquement la façon dont le capteur de profondeur d'environnement 12 détecte ces trois objets. Ce capteur 12 mesure la position d'une pluralité de points des surfaces réfléchissant le flash lumineux qu'il émet. La représente ainsi, dans un plan horizontal, des points 210 correspondant à la détection par le capteur 12 de la surface 211 de l'objet 21, des points 220 correspondant à la détection par le capteur 12 de la surface 221 de l'objet 22 et des points 230 correspondant à la détection par le capteur 12 de la surface de l'objet 23. Bien entendu, dans la réalité, le capteur 12 mesure la position de tels points en trois dimensions, et non seulement en deux dimensions comme le représente schématiquement la . Cette étape de mesure de la position de points 210, 220 et 230 de surfaces de l’environnement, par rapport au capteur 12, est réalisée par le capteur 12 tout au long de son utilisation, à une fréquence de plusieurs mesures par seconde. Cette étape, représentée par le rectangle 311 sur la , fait partie du procédé de détection de surfaces planes 31 dont les étapes sont de préférence mises en œuvre simultanément, de façon continue. La position de ces points étant connue, plusieurs étapes de traitement mathématique sont effectuées par le capteur de profondeur d’environnement 12. Au cours d'une première étape de traitement, usuellement appelée étape de « clustering », les différents points sont regroupés en groupe, ou « cluster », correspondant à un objet ou une surface. Pour cette étape, on élimine usuellement les points correspondant à la détection de la route ou du sol, qui sont identifiés en utilisant l'information de hauteur des points ainsi que l’orientation sensiblement horizontale de la surface regroupant ces points. Les points n'appartenant pas à la route ou au sol sont ensuite regroupés à l'aide d'une recherche mathématique de voisinage en trois dimensions. Dans le mode de réalisation représenté par la , cette étape peut par exemple permettre de regrouper les points 210 dans un groupe, les points 220 dans un autre groupe et les points 230 dans un autre groupe. Cette étape de « clustering », représentée par le rectangle 312 sur la , fait également partie du procédé de détection de surfaces planes 31. Au cours d'une seconde étape de traitement, une recherche de surfaces planes est effectuée pour chacun des groupes de points obtenus. Une telle recherche peut être effectuée à l'aide d'un algorithme d’un type connu sous le nom de RANSAC (abréviation pour « RANdom SAmple Consensus ») qui recherche, dans le groupe de points, le maximum de points correspondant à un plan extrait à partir d'un sous-échantillonnage de ces points. Le plan ainsi trouvé, qui regroupe le plus de points, est ensuite raffiné en utilisant une méthode d'optimisation numérique considérant ces points. Cette optimisation peut par exemple être mise en œuvre par une méthode de décomposition en valeur singulière (usuellement désignée par l'acronyme SVD, pour « Singular Value Decomposition »). Il est à noter que les plans identifiés ne sont pas nécessairement des plans verticaux. Au cours de l’application de cette étape de recherche de surfaces planes représentés dans l'exemple de la , l’ensemble des points 210 peut permettre l'identification d'un plan, correspondant à la surface plane 211 de l'objet 21. L’ensemble de points 220 peut permettre l'identification d'un autre plan, correspondant à la surface plane 221 de l’objet 22. L’ensemble des points 230, en revanche, ne permet pas l’identification d’un plan. Cette étape de recherche de surfaces planes, représentée par le rectangle 313 sur la , fait également partie du procédé de détection de surfaces planes 31. Ces étapes de mesure de la position de points, de clustering et de recherche de surfaces planes sont couramment exécutées par le capteur de profondeur d'environnement. Il est également possible, dans d'autres modes de réalisation, qu'un capteur de profondeur d'environnement exécute ces étapes en association avec des moyens de calcul externe, ou qu’il obtienne une identification des surfaces planes des objets de l'environnement en mettant en œuvre des étapes différentes de celles décrites ci-dessus. Pour que les mesures des capteurs de profondeur d’environnement 11, 12 et 13 puissent permettre au véhicule 1 de connaître précisément la position des objets de son environnement, il est nécessaire de connaitre précisément la position de chacun de ces capteurs par rapport au véhicule 1. Plus précisément, il est particulièrement important de connaitre avec précision l'angle de lacet de chacun de ces capteurs, c'est-à-dire l'angle formé, dans un plan horizontal, entre l'axe longitudinal 100 du véhicule et l’axe principal, respectivement 110, 120 et 130, de chaque capteur. Pour cela, le véhicule 1 est avantageusement équipé d’un dispositif de calibration de capteur de profondeur d’environnement, qui peut mettre en œuvre un procédé de calibration de capteur de profondeur d’environnement qui est représenté schématiquement par le rectangle 32 sur la , et dont les étapes sont de préférence mises en œuvre simultanément, de façon continue. Les inventeurs ont identifié que les véhicules se déplacent, très souvent, parallèlement à des surfaces planes telles que des murs de bâtiments, ou perpendiculairement à des surfaces planes telles que des panneaux de signalisation et particulièrement les panneaux situés au-dessus des routes, ou les faces arrière des camions circulant devant le véhicule. Le procédé de calibration et le dispositif de calibration proposés permettent de tirer parti de ce fait pour calibrer la position angulaire des capteurs de profondeur d'environnement par rapport au véhicule 1, de façon continue, au cours des déplacements du véhicule, en se référant à ces surfaces parallèles ou perpendiculaires au véhicule. Ce procédé de calibration du capteur de profondeur d'environnement peut être mis en œuvre à partir des informations concernant les surfaces planes identifiées, fournies par le capteur de profondeur d'environnement, indépendamment du procédé d’obtention de ces informations. Il est préférablement mis en œuvre par un dispositif de calibration, qui peut être constitué par un logiciel fonctionnant sur les moyens de calcul du capteur, ou sur des moyens de calcul dédiés, ou encore sur tout autre moyen de calcul, tel que l'ordinateur de bord du véhicule. Le procédé de calibration 32 selon l’invention comprend au moins les étapes suivantes, qui sont de préférence mises en œuvre simultanément, de façon continue : - une étape de stockage des données 322, - une étape d’analyse statistique des données 324, - une étape de calcul de l’angle de calibration 325. Au cours de l’étape de stockage des données, représentée par le rectangle 322 sur la , le dispositif de calibration stocke, dans une base de données, des données concernant des surfaces planes identifiées par le capteur de profondeur d’environnement, et notamment les informations concernant l’orientation de ces surfaces planes par rapport au capteur. Cette étape de stockage des données peut avantageusement se prolonger pendant toute la durée de fonctionnement du capteur à calibrer. À partir du moment où les données correspondant à un nombre suffisant de surfaces planes ont été stockées dans la base de données, le dispositif de calibration met en œuvre une étape d’analyse statistique, représentée par le rectangle 324 sur la figure 3. Cette étape vise à identifier, parmi les données stockées, une orientation prédominante de surfaces planes. Au cours de cette étape, le dispositif peut ainsi trier les surfaces planes dont les données sont stockées, en fonction de l’orientation angulaire de ces surfaces planes par rapport au capteur, et rechercher une orientation prédominante de surfaces planes parmi les surfaces planes dont les données sont enregistrées. Cette orientation prédominante peut être, par exemple, une orientation correspondante, avec une tolérance déterminée, à un nombre de surfaces planes significativement plus élevée que les autres orientations. Selon un mode de réalisation, cette analyse statistique peut consister à identifier un ensemble de surfaces planes présentant sensiblement la même orientation par rapport au capteur, et susceptibles d'être parallèles à l'axe longitudinal du véhicule, et à calculer la moyenne des orientations des surfaces planes identifiées. Cette moyenne peut alors être considérée comme correspondant à l'orientation prédominante de surfaces planes. Conformément aux observations des inventeurs, cette orientation prédominante de surfaces planes correspond, le plus souvent, à une orientation parallèle au plan vertical passant par l’axe longitudinal du véhicule, et, dans certains cas, à une orientation perpendiculaire à l’axe longitudinal du véhicule. Le dispositif de calibration peut alors mettre en œuvre une étape de calcul de l’angle de calibration, représentée par le rectangle 325 sur la . Cette étape consiste, à partir de l’orientation prédominante de surfaces planes détectée, à calculer l’angle de calibration, qui est défini comme l’orientation angulaire du capteur par rapport au véhicule. Pour la mise en œuvre de cette étape, l’orientation prédominante de surfaces planes est présumée être parallèle au plan vertical passant par l’axe longitudinal du véhicule, ou perpendiculaire à l’axe longitudinal du véhicule dans les cas particuliers ou les étapes du procédé sont spécifiquement adaptées pour identifier une orientation prédominante de surfaces planes perpendiculaire au véhicule. Selon des modes de réalisation préférentiels, le procédé de calibration peut comprendre des étapes supplémentaires, pour prendre en compte d'autres données que les informations concernant l’orientation des surfaces planes identifiées. Il est ainsi possible d’identifier de façon plus fiable et efficace, au cours de l’étape d’analyse statistique, une orientation prédominante de surfaces planes présumée parallèle au plan vertical passant par l’axe longitudinal du véhicule, ou présumée perpendiculaire à l’axe longitudinal du véhicule. Ainsi, le procédé de calibration 32, selon le mode de réalisation préférentiel représenté à la , comprend les étapes suivantes, qui sont de préférence mises en œuvre simultanément, de façon continue : - une étape de sélection préliminaire des données 321, - une étape de stockage des données 322, - une étape d’association de coefficients de pondération 323, - une étape d’analyse statistique des données 324, - une étape de calcul de l’angle de calibration 325. Le dispositif de calibration peut ainsi comprendre des moyens de sélection préliminaire, qui mettent en œuvre une étape de sélection préliminaire 321 des données à stocker dans la base de données. Au cours de cette étape, le dispositif sélectionne les données pour ne stocker dans la base de données que les données concernant des surfaces planes qui ont la plus grande probabilité de présenter l’orientation recherchée, parallèle ou perpendiculaire à l’axe longitudinal du véhicule. Ainsi, dans le mode de réalisation représenté, le dispositif n’introduit les données correspondant à une surface plane dans la base de données que si cette surface plane est détectée par le capteur de profondeur d’environnement alors que le véhicule circule en ligne droite, à une vitesse supérieure à une vitesse seuil prédéterminée. En effet, les surfaces planes détectées dans ces conditions ont une grande probabilité d’être parallèles à l’axe longitudinal du véhicule, contrairement aux surfaces planes détectées quand le véhicule tourne ou est en train de manœuvrer à petite vitesse. Les informations nécessaires pour effectuer cette sélection peuvent être fournies, par exemple, par l’ordinateur de bord du véhicule, par un équipement de géolocalisation ou par un équipement gyroscopique ou inertiel. L’étape d’obtention de ces informations est représentée par le rectangle 33 sur la . Il est également possible, dans d’autres modes de réalisation, d’utiliser d’autres critères de sélection préliminaire des données à introduire dans la base de données. Il est ainsi possible, par exemple, de sélectionner les données concernant les surfaces planes détectées dans une zone angulaire précise du détecteur, pour limiter les données introduites à celles concernant les surfaces planes qui ont la plus grande probabilité de présenter l’orientation souhaitée. Il est encore possible, par exemple, de choisir de ne pas introduire dans la base de données les données de surfaces planes identifiées dans une zone géographique qui a précédemment été identifiée comme ne présentant pas suffisamment de surfaces planes parallèles à la trajectoire du véhicule. Dans le cas où la calibration d’un capteur doit être basée sur la reconnaissance de surfaces planes perpendiculaires à l’axe longitudinal du véhicule, il est possible de conditionner l’introduction des données d’une surface plane dans la base de données à des critères spécifiques, par exemple à une position approximative de la surface plane par rapport au véhicule, par exemple à l’avant du véhicule et en hauteur pour identifier les panneaux routiers surplombant les routes, et à une orientation du plan se rapprochant approximativement de l’orientation perpendiculaire attendue. Cette étape de sélection préliminaire peut être mise en œuvre, dans le procédé de calibration, indépendamment des autres étapes supplémentaires du mode de réalisation de la . Dans le mode de réalisation préférentiel représenté par la , le dispositif de calibration met en œuvre une étape d’association de coefficients de pondération 323 aux données stockées. Au cours de cette étape 323, le dispositif de calibration associe, dans la base de données, les données concernant chaque surface plane à un ou plusieurs coefficients de pondération. Ces coefficients de pondération sont de préférence représentatifs de la probabilité que la surface plane concernée présente l’orientation souhaitée. Un tel coefficient de pondération peut par exemple être une note de qualité de la surface plane détectée, permettant d’évaluer si la surface plane peut constituer une référence fiable, ou si elle a une probabilité plus ou moins forte d’être parallèle à l’axe longitudinal du véhicule. Cette note peut être déterminée par le capteur de profondeur d’environnement et être fournie au dispositif de calibration en même temps que les données de chaque surface plane. Ainsi, le capteur peut déterminer pour chaque surface plane identifiée une note de qualité prenant en compte des critères tels que : - l'étendue de la surface plane, principalement dans la direction horizontale et, dans une moindre mesure, dans la direction verticale ; - la planéité de la surface plane, obtenue en calculant l'écart de la position de chaque point de la surface plane par rapport à un plan théorique ; - la proportion des points du groupe de points qui appartiennent à la surface plane. Ainsi, dans la situation représentée par les figures 1 et 2, la surface plane correspondant à la surface 211 pourra se voir attribuer une note de qualité supérieure à celle de la surface plane correspondant à la surface 221, du fait de son étendue supérieure. L’étape de détermination d’une note de qualité de la surface plane, représentée par le rectangle 314 sur la , fait partie du procédé de détection de surfaces planes 31. Dans d’autres modes de réalisation, il est également possible que le dispositif de calibration calcule lui-même une note correspondant à la qualité du plan, notamment à partir de données provenant du capteur. Un autre coefficient de pondération peut être associé à l'ancienneté de l’identification du plan par le capteur. Ainsi, les données correspondant à un plan plus ancien peuvent être pondérées de façon plus faible qu'un plan identifié de façon plus récente. En effet, lorsqu’un événement a modifié la position d’un capteur par rapport au véhicule, un plan identifié plus récemment a une probabilité plus grande d’avoir une orientation parallèle au véhicule, en tenant compte de la position réelle du capteur, qu’un plan identifié antérieurement. Un tel coefficient lié à l’ancienneté peut éventuellement être nul pour les surfaces planes les plus anciennes, interdisant la prise en compte de leurs données lors de l’étape d’analyse statistique. Il est également possible, dans une variante, que les données des surfaces planes les plus anciennes soient supprimées de la base de données. Une telle pondération permet une identification plus rapide d'un changement de l'orientation du capteur par rapport au véhicule. Un autre coefficient de pondération peut être associé à la situation du véhicule au moment de l'identification du plan. Ce coefficient peut être plus élevé quand le véhicule se trouve dans une situation dans laquelle il est plus probable qu'il longe des surfaces planes parallèles à sa trajectoire. Ainsi, ce coefficient sera de préférence plus élevé quand le véhicule se déplace à vitesse élevée sur une trajectoire rectiligne, et plus faible quand le véhicule se déplace lentement ou sur une trajectoire courbe. Ce coefficient peut également tenir compte, dans un mode de réalisation particulier, de la zone géographique dans laquelle se trouve le véhicule. Il pourra ainsi être plus élevé dans une zone dans laquelle il est connu que des surfaces planes sont situées parallèlement aux voies de circulation, ou moins élevé dans des zones dans lesquelles il est connu que peu de surfaces planes sont orientées parallèlement aux voies de circulation. Les informations permettant de générer ce coefficient de pondération peuvent provenir de l'ordinateur de bord du véhicule ou d'un système de géolocalisation ou de navigation. L’étape d’obtention de ces données est représentée par le rectangle 33 sur la . Un autre coefficient de pondération peut être associé à la cohérence des données correspondant à une surface plane avec les données qui ont été enregistrées précédemment. Ainsi, une surface plane présentant une orientation, par rapport aux capteurs, distincte de l'orientation des surfaces planes précédemment enregistrées peut être affectée d'un coefficient plus faible qu'une surface plane présentant la même orientation, par rapport au capteur, que des nombreuses surfaces planes précédemment enregistrées. De la même façon, une surface plane présentant un décalage angulaire trop important par rapport à l'orientation prédominante de surfaces planes telle qu’elle a été identifiée précédemment peut être affectée d'un coefficient plus faible. D'autres coefficients de pondération peuvent bien sûr être utilisés, en plus ou en remplacement des coefficients de pondération mentionnés ci-dessus, pour évaluer la probabilité qu’une surface plane présente l’orientation souhaitée, parallèle au plan vertical passant par l’axe longitudinal du véhicule ou perpendiculaire à l’axe longitudinal du véhicule. Ces coefficients peuvent être associés aux données concernant les surfaces planes identifiées par le capteur, à tout moment avant l’étape d’analyse statistique de ces données. Cette association peut ainsi être faite avant l’étape de stockage des données, ou après. Il est également possible, après que des données aient fait l’objet d’analyse statistique, que les coefficients de pondération qui leur sont associés soient modifiés, avant une nouvelle étape d’analyse statistique. Lorsque les données concernant l’orientation des surfaces planes sont associées à des coefficients de pondération représentatifs de la probabilité que ces surfaces planes présentent l’orientation souhaitée, l’étape d’analyse statistique de ces données est effectuée en prenant en compte ces coefficients. Ainsi, l'étape d'analyse statistique peut comprendre la recherche de l’orientation angulaire obtenant un score maximal, le score pour chaque orientation angulaire étant fonction du nombre de surfaces planes présentant cette orientation angulaire ou une orientation proche, pondéré par le coefficient de pondération ou les coefficients de pondération associés à chacune de ces surfaces planes. Selon un mode de réalisation préférentiel, cette analyse statistique peut se baser sur un calcul de la moyenne et de la variance des mesures d'orientation angulaire des surfaces planes, pondérées par les différents coefficients de pondération. Ainsi, les données d’une surface plane associée à des coefficients plus élevés, ayant donc une probabilité plus élevée de présenter l’orientation souhaitée, seront prises en compte de façon plus forte dans cette analyse statistique. Selon un mode de réalisation possible, le dispositif de calibration effectue un tri des données, au cours de cette étape d’analyse statistique, pour intégrer une mesure dans le calcul de l’orientation prédominante de surfaces planes, ou au contraire l’exclure de ce calcul, en fonction de différents critères. Ainsi, les données correspondant à l’orientation d’une surface plane peuvent être intégrées ou exclues en fonction de la valeur des coefficients de pondération qui leurs sont associés. Ces données peuvent également être intégrées ou exclues selon leur écart par rapport à la moyenne des données intégrées précédemment. L'importance de l’écart acceptable peut être fixée en fonction de la variance des données intégrées précédemment. Ainsi, si les données intégrées précédemment sont très cohérentes les unes avec les autres, il est plus difficile d'intégrer dans le calcul de nouvelles données présentant des écarts importants avec cette moyenne. Il peut également être tenu compte, pour intégrer de nouvelles données dans la moyenne ou les exclure, du nombre de données qui ont été intégrées ou exclues précédemment. Ainsi, si de nombreuses données ont été exclues récemment, les critères permettant d’intégrer de nouvelles mesures dans le calcul de la moyenne peuvent être rendus moins sélectifs, pour faciliter l'estimation d'une nouvelle valeur en cas de déplacement du capteur. L’homme du métier pourra mettre en œuvre d’autres méthodes statistiques connues, permettant d’identifier une orientation prédominante des surfaces planes, parmi les données stockées dans la base de données. Comme l’ont observé les inventeurs, les véhicules circulant en ligne droite longent, de façon très courante, des surfaces planes parallèles à leur trajectoire. L’analyse statistique de l’orientation des surfaces planes, par rapport au capteur, doit donc faire apparaître un grand nombre de surfaces planes présentant la même orientation par rapport au capteur. L’orientation prédominante des surfaces planes résultant de cette analyse peut donc être présumée parallèle au plan vertical passant par l’axe longitudinal du véhicule. Cette présomption peut être plus forte quand des critères de sélection des données, ou des coefficients de pondération, sont choisis de façon à favoriser, dans la recherche de l’orientation prédominante de surfaces planes, les surfaces planes ayant une plus grande probabilité de présenter une orientation parallèle au plan vertical passant par l’axe longitudinal du véhicule. Au contraire, quand des critères de sélection des données, ou des coefficients de pondération, sont choisis de façon à favoriser, dans la recherche de l’orientation prédominante de surfaces planes, les surfaces planes ayant une plus grande probabilité de présenter une orientation perpendiculaire à l’axe longitudinal du véhicule, l’orientation prédominante de surfaces planes résultant de l’analyse statistique peut être présumée perpendiculaire à l’axe longitudinal du véhicule. Quand cette orientation prédominante de surfaces planes est identifiée avec une probabilité suffisante, le dispositif de calibration peut calculer l’angle que forme le capteur par rapport à cette orientation présumée parallèle, ou perpendiculaire, au plan vertical passant par l’axe longitudinal du véhicule, et donc l’angle, appelé angle de calibration, que forme le capteur par rapport au plan vertical passant par l’axe longitudinal du véhicule, ou par rapport au plan perpendiculaire à l’axe longitudinal du véhicule. Il est ainsi possible, sans avoir à placer une mire à proximité du véhicule, de connaître l’orientation du capteur par rapport à celui-ci. Cette mesure de l’orientation permet, si besoin, d’adapter les paramètres de calcul permettant l’identification de la position des objets de l’environnement, par rapport au véhicule. De façon avantageuse, le dispositif de calibration poursuit cette calibration tout au long de la vie du véhicule. Ainsi, les données correspondant à de nouvelles surfaces planes viennent s’ajouter à sa base de données, dès que le véhicule circule en ligne droite. La position du capteur par rapport au véhicule peut ainsi être surveillée de façon permanente, et une variation de cette position peut être prise en compte rapidement. Enfin, l’invention concerne un support d'informations lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de calibration tel que décrit ci-avant. Le support d'information peut être un support d'information non transitoire tel qu'un disque dur, une mémoire flash, ou un disque optique par exemple. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker des instructions. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, RAM, PROM, EPROM, un CD ROM ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Procédé de calibration d'un capteur de profondeur d'environnement porté par un véhicule (1), caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes, mises en œuvre simultanément, de façon continue : - une étape de stockage (322), dans une base de données, de données concernant des surfaces planes identifiés par un capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13), ces données comprenant au moins des informations concernant l’orientation desdites surfaces planes, par rapport audit capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13) ; - une étape d'analyse statistique (324) desdites données stockées dans ladite base de données, au cours de laquelle une orientation prédominante de surfaces planes est identifiée parmi lesdites données ; - une étape de calcul d'un angle de calibration (325), formé entre ladite orientation prédominante de surfaces planes et ledit capteur de profondeur d’environnement (11, 12, 13). Procédé de calibration selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend, avant ladite étape de stockage de données : - une étape de sélection préliminaire des données provenant d'un capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13), au cours de laquelle les données pertinentes à stocker dans ladite base de données sont sélectionnées en fonction de critères prédéfinis. Procédé de calibration selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend, avant ladite étape d'analyse statistique des données (324) : - une étape d’association d’au moins un coefficient de pondération aux données concernant chacune desdites surfaces planes, stockées dans ladite base de données. Procédé de calibration selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ladite étape d’association d’au moins un coefficient de pondération comprend une étape de détermination d’au moins un coefficient de pondération, en fonction de données provenant : - dudit capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13), - dudit véhicule (1), - d’une analyse des données concernant d’autres surfaces planes stockées dans ladite base de données, ou - de ladite orientation prédominante de surfaces planes précédemment identifiée. Procédé de calibration selon l'une quelconque des revendications 3 et 4, caractérisé en ce que, au cours de ladite étape d’analyse statistique, ladite orientation prédominante de surfaces planes est identifiée comme l’orientation obtenant un score maximal, ledit score étant défini en fonction du nombre de surfaces planes, dont les données sont stockées, qui présentent cette orientation angulaire ou une orientation proche, pondéré par au moins un coefficient de pondération associé auxdites données. Procédé de calibration selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, au cours de ladite étape d’analyse statistique, ladite orientation prédominante de surfaces planes est identifiée comme l’orientation moyenne de surfaces planes dont les données sont associées aux coefficients de pondération les plus favorables. Dispositif de calibration d'un capteur de profondeur d'environnement, comprenant : - des moyens de stockage de données provenant d'un capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13), lesdites données comprenant au moins des informations concernant l’orientation, par rapport audit capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13), de surfaces planes identifiés par ledit capteur ; - des moyens d'analyse statistique aptes à identifier une orientation prédominante de surfaces planes parmi les données stockées dans lesdits moyens de stockage ; - des moyens de calcul d'un angle de calibration, formé entre ladite orientation prédominante de surfaces planes et ledit capteur de profondeur d’environnement (11, 12, 13). Dispositif de calibration selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de sélection préliminaire des données provenant d'un capteur de profondeur d'environnement (11, 12, 13), aptes à sélectionner, en fonction de critères prédéfinis, les données pertinentes à stocker dans lesdits moyens de stockage. Support d'informations lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de calibration selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.