FR 3145730 A1 20240816 FR 2301388 A 20230215 L’invention concerne un procédé comprenant l’obtention (200) d’un ensemble d’éléments représentatifs d’une scène de conduite et la détermination (201), pour chaque paire d’éléments, d’au moins une valeur d’une relation géométrique entre les éléments de la paire. Le procédé comprend, pour chaque élément, la détermination (202 ; 203) d’un score à partir de ladite au moins une valeur de la relation géométrique, et le filtrage (204) des éléments de l’ensemble en fonction des scores respectifs des éléments. Puis, le procédé détermine (205) une modélisation d’une scène de conduite en fonction d’un sous-ensemble d’éléments validés et transmet (206) la modélisation déterminée à un module d’assistance à la conduite du véhicule pour adaptation d’une fonction d’assistance à la conduite en fonction de la modélisation déterminée. FIG. 2 Modélisation d’une situation de conduite pour guidage latéral d’un véhicule La présente invention appartient au domaine de l’assistance à la conduite d’un véhicule, notamment à l’assistance au guidage latéral du véhicule. Elle est particulièrement avantageuse dans le contexte de véhicules hébergeant une fonction d’assistance à la conduite permettant d’assister ou de réaliser de manière autonome le guidage latéral du véhicule, notamment d’un véhicule automobile roulant en conservant son positionnement latéral dans la voie, ou encore réalisant sans intervention humaine un changement de voie de circulation. On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. On entend par « conduite autonome » d’un « véhicule autonome » toute méthode apte à assister la conduite du véhicule. La méthode peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule. Ainsi, « conduite autonome » couvre l’ensemble des niveaux 1 à 5 du barème de l’OICA, pour Organisation International des Constructeurs Automobiles. L’assistance à la conduite peut intervenir à différents niveaux d’autonomie : de la conduite autonome sans intervention du conducteur, à l’assistance à la conduite manuelle. Des systèmes d’aide à la conduite, de type ADAS par exemple, pour Advanced Driver-Assistance Systems en anglais, permettent d’assister le conducteur du véhicule voire de contrôler intégralement certains paramètres du pilotage du véhicule, tels que la trajectoire longitudinale, la vitesse notamment, et/ou la trajectoire latérale (maintien dans la voie, gestion des virages, ou changement de voie notamment). Ces systèmes permettent d’améliorer le confort de conduite ainsi que la sécurité, en tirant partie de données issues de capteurs du véhicule, telles que des données de radar ou lidar, de caméras et/ou d’informations issues de cartographies pré-établies, utilisées via des dispositifs de géolocalisation. Des capteurs intelligents permettent une analyse des données acquises afin d’en extraire des éléments de la scène autour du véhicule véhicule, les éléments comprenant notamment des lignes de marquage au sol, ainsi que des bords de chaussée. Certaines solutions de l’art antérieur tirent parti de ces éléments de scène obtenus à partir de capteurs intelligents afin de déterminer une trajectoire du véhicule. Une première solution consiste à utiliser tels quels les éléments identifiés par le ou les capteurs intelligents, et notamment en utilisant un indicateur de confiance fourni par le ou les capteurs intelligents. Lorsque l’indicateur de confiance est suffisant, par exemple supérieur à un seuil donné, l’ensemble des éléments retenus, considérés individuellement comme valides, sont agrégés pour produire un modèle de voie, notamment en faisant la moyenne de leurs trajectoires, de manière à marginaliser les éléments erronés en présumant un plus grand nombre d’éléments représentatifs comparativement à ces éléments erronés. Une deuxième solution consiste à sélectionner quelques éléments identifiés, en nombre volontairement limité, par exemple deux éléments correspondant à deux lignes de marquage d’une route, et à les qualifier -soit en comparant les deux éléments entre eux sur la base de critères prédéfinis, tels qu’un parallélisme ou un gabarit d’éloignement, soit en vérifiant la valeur de confiance donnée par le capteur intelligent. La comparaison des deux éléments permet de valider ou rejeter l’ensemble des éléments captés. En cas de validation, l’ensemble des éléments captés est utilisé pour modéliser la situation de conduite et en déduire une trajectoire pour le véhicule. Cette solution, en limitant l’information aux éléments réputés les plus fiables et disponibles, entend limiter la possibilité de contamination d’une donnée en écart sur le résultat final. Toutefois, les deux solutions précités présentent des inconvénients. La première solution permet certes de minimiser l’erreur éventuelle sur un élément ou quelques éléments, en prenant en compte un grand nombre d’éléments dans le calcul d’une trajectoire moyenne. Toutefois, une telle solution repose sur le fait de disposer à chaque instant d’un nombre d’éléments captés qui soit élevé, et sur le fait que la plupart des éléments soient représentatifs, de manière à limiter l’influence des éléments erronés. Par exemple, lors de la conduite sur route, une telle solution est privilégiée pour les routes ayant un nombre important de voies, par exemple supérieur ou égal à trois, et nécessite que le ou les capteurs intelligents soient en mesure de détecter les lignes de marquage et les bords de voie. En outre, en cas d’une erreur importante sur un élément détecté, par exemple la détection d’éléments de la route qui n’en sont pas, tels qu’une ombre portée d’un poteau, une cicatrice du bitume ou une ancienne ligne de marquage mal effacée, ou lorsque le nombre d’éléments erronés est trop important, la trajectoire finalement déterminée par moyenne est différente de la trajectoire réelle, ce qui pose des problèmes a minima de confort de conduite, voire de sécurité. La deuxième solution est de type « tout ou rien » donc peut fréquemment entraîner une indisponibilité de la fonction d’assistance à la conduite latérale. De plus, si l’un des quelques éléments utilisés est un élément détecté par erreur, c’est l’ensemble des données captées qui est ignoré, et la fonction d’assistance à la conduite est interrompue. En outre, une mauvaise trajectoire peut être déterminée si deux éléments erronés et corrélés entre eux sont pris en compte, ce qui peut entraîner un inconfort de conduite, voire des problèmes de sécurité. De manière plus générale, il n’est pour l’instant pas permis d’évaluer la pertinence d’un ensemble d’éléments détectés dans une scène à partir de données d’une ou plusieurs sources, de manière collective, et ce afin de construire une modélisation de la situation de conduite. Il existe donc un besoin de construire une modélisation d’une situation de conduite de manière robuste, c’est-à-dire en considérant les éléments captés par la ou les différentes sources dans leur ensemble, sans induire une complexité de traitement de données trop importante. En outre, une telle modélisation est de préférence adaptable à la réalité de cas particuliers de situations de conduite et des erreurs de perception par les sources. La présente invention répond à ce besoin. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé mis en œuvre dans au moins un dispositif d’un véhicule et comprenant les étapes suivantes : - obtention d’un ensemble d’au moins deux éléments représentatifs d’une scène faisant face au véhicule automobile, ledit ensemble étant issu d’au moins une source ; - détermination, pour chaque paire d’éléments de l’ensemble, d’au moins une valeur d’au moins une relation géométrique entre les éléments de la paire ; - pour chaque élément, détermination d’un score à partir de ladite au moins une valeur de ladite au moins une relation géométrique ; - filtrage des éléments de l’ensemble en fonction des scores respectifs des éléments, pour obtenir un sous-ensemble d’éléments validés inclus dans l’ensemble d’éléments ; - détermination d’une modélisation d’une scène de conduite en fonction du sous-ensemble d’éléments validés ; - transmission de la modélisation déterminée à un module d’assistance à la conduite du véhicule pour adaptation d’une fonction d’assistance à la conduite en fonction de la modélisation déterminée. Le procédé selon l’invention permet ainsi la prise en compte d’une modélisation robuste dans une fonction d’assistance à la conduite latérale du véhicule, ce qui limite les interruptions de la fonction d’assistance, favorise sa disponibilité, et améliore le confort de conduite ainsi que la sécurité. La modélisation permet également une prise en compte dans une fonction d’assistance à la conduite longitudinale. Par exemple, une telle modélisation permet d’allouer des véhicules détectés dans les voies de la modélisation, ce qui permet de déterminer si les véhicules détectés ont un impact ou non sur la vélocité du véhicule. Il est également permis de déterminer la voie de circulation du véhicule pour en déduire la limite de vitesse applicable. Selon des modes de réalisation, la détermination du score pour chaque élément donné de l’ensemble peut comprendre les étapes suivantes : - détermination d’au moins un premier contributeur pour l’élément donné par application d’une première fonction prédéterminée à ladite au moins une valeur de ladite au moins une relation géométrique entre l’élément donné et chaque autre élément de l’ensemble ; - détermination d’au moins un deuxième contributeur pour l’élément donné par application d’une deuxième fonction prédéterminée à ladite au moins une valeur de ladite au moins une relation géométrique entre l’élément donné et chaque autre élément de l’ensemble ; - détermination du score pour l’élément donné au moins en fonction du premier contributeur et du deuxième contributeur de l’élément donné. De tels contributeurs peuvent être paramétrables. Ainsi, le score est calculé à partir de plusieurs contributeurs, ce qui permet de déterminer le score en fonction de plusieurs critères correspondant aux fonctions de détermination des contributeurs. Ainsi, une validation fine de certains des éléments est permise et la modélisation de la situation de conduite est ainsi mise en place. En complément, le score peut être déterminé pour l’élément donné en fonction de plus de deux contributeurs de l’élément donné. Ainsi, la finesse associée à la détermination du score est améliorée. Le filtrage basé sur les scores est ainsi plus précis et le modèle finalement construit est plus robuste, ce qui améliore le confort de conduite et la sécurité de la fonction d’assistance à la conduite latérale du véhicule, voire de la fonction d’assistance à la conduite longitudinale. En complément ou en variante, le score peut être obtenu par une somme pondérée des contributeurs, chaque contributeur étant pondéré par un poids donné. Ainsi, le score sous-tendant le filtrage des éléments, obtenu par somme pondérée de ces différents contributeurs, constitue en soi une modélisation de la route, que la pondération possible des contributeurs rend aisément ajustable en phase de développement. Selon des modes de réalisation, chaque élément peut être une représentation bidimensionnelle, tridimensionnelle ou en plus de trois dimensions, d’un objet de la scène de conduite, la représentation bidimensionnelle étant une trajectoire dans un plan ou un nuage de points. Une telle représentation permet d’accélérer le traitement des données lors de l’application du procédé selon l’invention, ce qui améliore la réactivité de la fonction d’assistance à la conduite latérale. Selon des modes de réalisation, ladite au moins une relation géométrique peut comprendre au moins une relation de parallélisme entre éléments, une relation de superposition entre éléments et/ou une relation d’intersection entre éléments. De telles relations géométriques sont particulièrement pertinentes pour filtrer les éléments représentent des lignes, telles que des lignes de conduite ou des bords de route. En complément, pour chaque élément donné, le score peut être déterminé au moins en fonction de la valeur de la relation de parallélisme de l’élément avec chaque autre élément. La prise en compte de la relation de parallélisme permet de favoriser les éléments parallèles entre eux, qui peuvent notamment représenter des lignes de marquage de la route. En complément ou en variante, les éléments de l’ensemble peuvent être filtrés en fonction d’au moins l’une des fonctions de filtrages suivantes : - chaque élément ayant un score inférieur à un seuil donné est éliminé ; - si deux éléments ont une valeur de relation d’intersection supérieure à un seuil donné, l’élément ayant le score le plus faible est éliminé ; - si deux éléments ont une valeur de relation de superposition supérieure à un seuil donné, l’élément ayant le score le plus élevé est validé ; et/ou - les p éléments ayant les scores les plus élevés sont validés, p étant un entier prédéfini. De telles règles de filtrage permettent de ne retenir que les éléments les plus robustes, réduisant ainsi le risque d’erreur dans la modélisation de la situation de conduite. La sécurité associée à la fonction d’assistance à la conduite latérale est ainsi améliorée. Selon des modes de réalisation, la fonction d’assistance à la conduite peut être notamment une fonction de maintien en position dans une voie courante du véhicule ou une fonction semi-automatisée de changement de voie. La modélisation construite peut ainsi permettre d’estimer au moins la trajectoire de la voie courante dans laquelle circule le véhicule, et éventuellement la trajectoire d’au moins une voie adjacente. Selon des modes de réalisation l’ensemble d’éléments peut être issu d’au moins deux sources distinctes du véhicule automobile, les sources comprenant une caméra, un capteur, un module de localisation du véhicule, une mémoire de stockage du véhicule et/ou une interface de télécommunications du véhicule. Ainsi, la robustesse associée à la modélisation est améliorée. Ainsi, évaluer par croisement la cohérence des informations acquises par différents capteurs, est rendue possible par l’invention, qui propose un compromis entre charge de calcul (toujours limitée pour un système embarqué) et pertinence de la mise en relation (induisant une plus grande robustesse de la modélisation en résultant). Un deuxième aspect de l’invention concerne un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif pour véhicule automobile, comprenant un processeur et une mémoire configurés pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : illustre un véhicule selon un mode de réalisation de l’invention; est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé selon des modes de réalisation de l’invention ; illustre un module d’assistance à la conduite selon des modes de réalisation de l’invention. La présente un véhicule 100 selon un mode de réalisation de l’invention. Le véhicule 100 comprend un dispositif de contrôle centralisé 101. Le dispositif de contrôle 101 peut être un élément de type ECU, pour « Electronic Control Unit » en anglais, en charge du contrôle centralisé du véhicule 100. Le dispositif de contrôle centralisé 101 peut comprendre plusieurs modules en charge du pilotage ou de la communication avec différents éléments du véhicule automobile. Le véhicule 100 peut comprendre un module d’assistance à la conduite 104, aussi appelé ADAS, pour « Advanced Driver Assistance Systems » en anglais, apte à réaliser au moins une fonction d’aide à la conduite, sur la base notamment de données issues d’un ensemble 103 comprenant au moins un premier capteur 103.1. Aucune restriction n’est attachée au véhicule 100, en particulier au niveau d’autonomie de conduite permis par le véhicule. Le module ADAS 104 peut aider le conducteur dans le pilotage du véhicule. En particulier, selon l’invention, le module ADAS 104 implémente au moins une fonction impliquant un contrôle, ou une assistance à la conduite, d’une trajectoire latérale du véhicule 100, c’est à dire un déplacement à droite ou à gauche du véhicule. En outre, de manière complémentaire et optionnelle, le module ADAS 104 peut implémenter des fonctions pour la détermination ou le maintien de la vitesse ou de l’accélération, ou peut assurer le pilotage autonome du véhicule, sans la contribution du conducteur. L’assistance à la conduite recouvre ainsi également le pilotage automatique du véhicule. Ladite au moins un fonction d’assistance au contrôle de la trajectoire latérale peut comprendre une fonction de maintien en position dans la voie courante dans laquelle circule le véhicule et/ou une fonction semi-automatisée de changement de voie, aussi appelée SALC pour « Semi-Automated Lane Change » en anglais. Le véhicule 100 selon l’invention peut comprendre en outre un module de localisation du véhicule 102, par satellite notamment, de type GPS, pour « Global Positioning System » en anglais, ou équivalent (Glonass, Bediou, Galliléo…). Le module de localisation 102 est apte à déterminer une position courante du véhicule automobile 100. Le système peut comprendre en outre un ensemble 103 de capteurs, apte à acquérir des données de capteur, notamment de manière dynamique lorsque le véhicule est en mouvement. Les données de capteur sont des données descriptives de l’état du véhicule et/ou de la situation de conduite et peuvent avantageusement être exploitées pour la mise en œuvre de fonctions d’aide à la conduite par le module ADAS 104. En particulier, selon l’invention, l’ensemble 103 comprend au moins un premier capteur 103.1 qui est une caméra orientée de manière à capter une scène de conduite en avant du véhicule 100. Comme indiqué sur la , le premier capteur peut être intégré en haut du pare-brise du véhicule 100. Une telle caméra 103.1 peut être couplée avec un module d’analyse apte à identifier des éléments dans la scène faisant face au véhicule 100 et captée par la caméra 103.1. On appelle « élément » toute représentation d’un objet composant la scène en face ou autour du véhicule 100, et notamment des objets de l’infrastructure routière. En particulier, selon l’invention qui vise à modéliser une situation de conduite pour une fonction d’assistance à la conduite latérale du véhicule 100, les éléments sont des représentations bidimensionnelles ou tridimensionnelles (ou à plus de trois dimensions) d’objet de la situation de conduite, telles que des lignes ou trajectoires, dont au moins certaines correspondent à des lignes marquages au sol. Au moins un des éléments peut notamment représenter une ligne de marquage de la voie de circulation courante sur laquelle circule le véhicule 100. De manière préférentielle, les éléments représentent en outre des lignes de marquage d’au moins une autre voie de circulation, ainsi que des bords de route. Aucune restriction n’est attachée au format de l’élément qui peut être un nuage de points ou un polynôme de degré N associé à au moins une position, N étant supérieur ou égal à 3 par exemple. La situation de conduite modélisée à l’issue du procédé selon l’invention décrit ci-après, et sur la base des éléments acquis par des sources du véhicule 100, comprend ainsi au minimum la trajectoire de la voie sur laquelle circule le véhicule 100. Elle peut comprendre en outre la trajectoire d’au moins une autre voie de circulation de la scène faisant face au véhicule 100, notamment lorsque la situation de conduite modélisée est utilisée pour une fonction SALC. L’ensemble 103 peut optionnellement comprendre d’autres capteurs 103.2 à 103.n, n étant un entier supérieur ou égal à 2. Les données captées par les capteurs 103.2 à 103.n peuvent être utilisées par le module ADAS 104 pour toute fonction d’assistance à la conduite. De tels capteurs peuvent comprendre un radar et/ou un lidar. Selon des modes de réalisation de l’invention, au moins l’un des autres capteurs 103.2 à 103.n peut être apte à capter des données représentatives d’éléments de la scène faisant face au véhicule, ou autour du véhicule, comme le premier capteur 103.1. Un tel capteur peut être couplé à un module d’analyse apte à déterminer des éléments de la scène à partir des données captées. Par exemple, ce capteur peut être une deuxième caméra orientée vers l’avant du véhicule 100. En complément ou en variante, par exemple, un radar peut identifier une barrière située sur le bord de la route et un module d’analyse peut déterminer la trajectoire d’un tel élément, ou en déduire la trajectoire d’un élément représentant le bord de route, ayant une trajectoire parallèle à la trajectoire de la barrière. Le véhicule 100 peut comprendre en outre une interface de télécommunications 105 apte à accéder à un réseau cellulaire, tel qu’un réseau de données par exemple, 3G, 4G, 5G ou toute autre génération. L’interface de télécommunications 105 peut notamment permettre à l’ECU 101 et à d’autres dispositifs de contrôle d’accéder à des informations stockées sur un serveur distant, accessibles via un réseau étendu de type internet. Par exemple, l’interface de télécommunications 105 peut permettre d’accéder à des informations cartographiques stockées sur un serveur distant. Le véhicule 100 peut comprendre en outre une mémoire de stockage 106. La mémoire de stockage 106 peut notamment stocker des données cartographiques. La superposition de la localisation du véhicule 100 obtenue par le module de localisation 102, avec les données cartographiques stockées localement et/ou obtenues à distance, peut également permettre de déterminer des éléments de la scène en avant du véhicule 100, notamment des éléments représentant des bords de route ou des lignes de marquage. Autrement dit, les éléments de la scène faisant face au véhicule peuvent être issus de différentes sources, notamment les capteurs 103, la mémoire 106, le module de localisation 102 et/ou l’interface de communication 105. La est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé selon des modes de réalisation de l’invention. Le procédé peut être mis en œuvre par un au moins un dispositif, pouvant comprendre plusieurs modules implémentés dans le module ADAS 104 ou dans l’ECU 101 précédemment décrits. Le dispositif peut notamment comprendre un module de calcul de relations géométriques, ou module géométrique, un module d’évaluation, un module de filtrage, un module de modélisation et un module de contrôle. Ces modules peuvent être groupés ou implémentés dans un même dispositif ou dans plusieurs dispositifs distincts. A une étape 200, le le module géométrique, reçoit des éléments représentatifs d’une scène faisant face au véhicule, ou autour du véhicule. Comme précédemment expliqué, aucune restriction n’est attachée aux formats des éléments qui peuvent être sous la forme d’un nuage de points, ou autre forme de représentation mathématique, splines, clothoïdes, ou polynômes par exemple. L’élément peut être une trajectoire dans un espace bidimensionnel. En variante, la trajectoire est représentée de manière tridimensionnelle ou à plus de tris dimensions. Chaque élément peut par ailleurs être associé à un information descriptive de l’élément, par exemple identifiant la nature de l’objet réel que représente l’élément, tel qu’une ligne de marquage, une barrière, une rangée d’arbres, un bord de route, etc. Les éléments reçus peuvent être issus de l’un des capteurs 103 précédemment décrits. En particulier, les éléments reçus peuvent être issus de données de la caméra 103.1 qui est apte à acquérir des images de la scène faisant face au véhicule 100, après traitement par un module d’analyse. Des éléments peuvent être reçus depuis un autre module d’analyse apte à traiter les données d’autres capteurs 130.2 à 103.n comme précédemment décrit. En outre, les éléments peuvent être issus de données cartographiques stockées ou obtenues depuis un serveur distant, et de la localisation du véhicule 100 obtenue par le module de localisation 102. En variante, le module géométrique reçoit des données brutes de capteurs ou d’autres sources, et est apte à déterminer les éléments à partir des données brutes. Les éléments peuvent être issus d’autres sources du véhicule 100, non décrites dans la présente description. Lorsque les éléments sont issus de données captées par différentes sources, chaque élément peut être associé à un identifiant de la source dont il est issu. Dans ce qui suit, on note M le nombre d’éléments reçus lors de l’étape 200. Les M éléments peuvent être issues d’une seule et même source. En variante, M k éléments sont reçus pour chaque source k, k variant entre 1 et K, K étant le nombre de sources fournissant au moins un élément à l’étape 200. Dans ce cas, M 1 +...+M k +...M K = M. A une étape 201, pour chaque élément, des relations géométriques entre ledit élément et les autres éléments sont évaluées. Les relations géométriques sont aussi appelées relations spatiales dans ce qui suit. Autrement dit, au moins une relation géométrique est évaluée, pour chaque paire d’éléments parmi les éléments reçus à l’étape 202. Aucune restriction n’est attachée aux relations géométriques considérées ni à la manière d’évaluer une relation géométrique entre deux éléments. Dans ce qui suit, au moins une première relation géométrique est une relation de parallélisme, ou un degré de parallélisme entre deux éléments. L’évaluation de la relation de parallélisme peut correspondre à une valeur binaire de parallélisme, par exemple 0 lorsque les éléments de la paire sont considérés comme non parallèles, et 1 lorsque les éléments sont considérés comme parallèle. De manière préférentielle, la relation de parallélisme est évaluée par une valeur de parallélisme non binaire, pouvant par exemple prendre des valeurs entières entre 0 et 100 %. Des méthodes d’évaluation du parallélisme entre deux trajectoires ou deux nuages de points, correspondant à chaque paire d’éléments, sont connues et ne sont pas décrites davantage dans la description, aucune restriction n’étant attachée à la méthode utilisée pour évaluer le parallélisme. Les valeurs de parallélisme peuvent être stockées dans une matrice P, de taille M*M, chaque valeur de parallélisme de la matrice P pouvant être notée P i,j et correspondant à la valeur de parallélisme entre un élément d’indice i et un élément d’indice j, i et j variant entre 1 et M. De manière complémentaire ou alternative, au moins une deuxième relation géométrique peut être évaluée par le module géométrique à l’étape 201. La deuxième relation géométrique entre les éléments d’une paire peut être une relation d’intersection entre les éléments. Une telle relation d’intersection peut être évaluée par une valeur d’intersection pouvant être une valeur binaire, par exemple 1 si les éléments se croisent et 0 si les éléments ne se croisent pas. La relation d’intersection peut être appelée relation de rivalité, comme il sera mieux compris à la lecture des étapes suivantes, notamment de l’étape 204. Les valeurs d’intersection peuvent être stockées dans une matrice R, de taille M*M, chaque valeur d’intersection de la matrice R pouvant être notée R i,j et correspondant à la valeur d’intersection entre un élément d’indice i et un élément d’indice j, i et j variant entre 1 et M. En variante, ou en complément de la relation d’intersection et/ou de la relation de parallélisme, une relation de superposition peut être évaluée entre les éléments de chaque paire d’éléments issus de deux sources distinctes. Une telle relation de superposition peut être appelée relation d’association. Ainsi, la relation de superposition présente un intérêt particulier dans le cas où le véhicule comprend au moins deux sources à partir desquelles des éléments représentatifs de la scène en face du véhicule 100 peuvent être obtenus. En variante ou en complément, la relation de superposition peut être évaluée lorsqu’une même source transmet plusieurs fois le même élément, après avoir extrait plusieurs trajectoires correspondant au même objet réel. L’évaluation de la relation de superposition peut être une valeur de superposition binaire. Par exemple, la valeur de superposition peut être de 1 lorsque deux éléments se superposent au moins partiellement, ou lorsque deux éléments sont parallèles et suffisamment proches l’un de l’autre, par exemple séparés d’une distance inférieure à un seuil donné. L’évaluation de la relation de superposition peut être en variante une valeur entière entre 0 et 100 % par exemple. Des méthodes d’évaluation de la superposition de deux éléments sont connues et ne sont pas décrites davantage dans la présente description. Les valeurs de superposition peuvent être stockées dans une matrice S, de taille M*M, chaque valeur de superposition de la matrice S pouvant être notée S i,j et correspondant à la valeur de superposition entre un élément d’indice i et un élément d’indice j, i et j variant entre 1 et M. Lorsque des éléments sont issus de plusieurs sources, les relations géométriques sont évaluées : - pour chaque paire d’éléments issus d’une même source; et - pour chaque paire d’éléments issus de deux sources distinctes. Trois exemples de relations géométriques sont données ci-dessus à titre d’exemple. Elles sont particulièrement pertinentes pour construire une modélisation de la situation de conduite. Toutefois, d’autres relations géométriques peuvent être prévues selon l’invention, en complément ou en remplacement des relations géométriques décrites ci-dessus. A une étape 202, au moins un contributeur et de préférence plusieurs contributeurs sont déterminés pour chaque élément, à partir d’au moins certaines des valeurs des relations géométriques dudit élément avec les autres éléments, par le module d’évaluation. En particulier, chaque contributeur d’un élément donné est obtenu par une fonction prédéfinie appliquée à l’une ou au moins certaines des relations géométriques entre l’élément donné et les autres éléments. De manière préférentielle, au moins un contributeur est obtenu pour un élément donné à partir d’au moins certaines des valeurs de parallélisme de l’élément donné avec d’autres éléments. Des exemples de fonctions de calcul d’un contributeur sont données ci-après, à titre illustratif uniquement. Le module d’évaluation peut utiliser n’importe quel contributeur ou n’importe quelle combinaison d’au moins deux des contributeurs donnés ci-après à titre d’exemple, ainsi que d’autres contributeurs non décrits dans la présente description. En effet, d’autres fonctions de calcul d’autres contributeurs peuvent être définies selon l’invention. Les contributeurs et les fonctions associées sont avantageusement paramétrables dans le module d’évaluation, c’est-a-dire qu’il est possible d’activer et/ou de désactiver certains contributeurs, de changer l’équilibre relatif des contributeurs entre eux, ou d’en ajouter un nouveau. Au moins une des fonctions de détermination des contributeurs peut comprendre la détermination d’un ou plusieurs groupes comprenant des éléments parallèles entre eux, c’est-à-dire dont les valeurs des relations de parallélisme sont toutes supérieures à un seuil donné au sein du groupe. De tels groupes peuvent être formés à partir de la matrice P présentée précédemment, issue de l’étape 201. Dans certaines situations de conduite, lorsqu’aucun élément n’est parallèle à un autre élément, les éléments sont tous isolés, et aucun groupe n’est formé. Une première fonction peut être paramétrée dans le module d’évaluation pour déterminer un premier contributeur pour chaque élément, à partir d’un niveau de parallélisme du groupe auquel appartient l’élément, s’il appartient à un groupe. Si l’élément n’appartient à aucun groupe, le premier contributeur de l’élément peut être nul. Le niveau de parallélisme du groupe peut par exemple être évalué à partir d’une valeur moyenne de l’ensemble des valeurs de parallélisme des paires d’éléments du groupe. Une telle valeur moyenne peut être pondérée par l’effectif du groupe lors du calcul du premier contributeur, afin de favoriser les groupes comprenant le plus d’éléments. La valeur du premier contributeur est ainsi la même pour tous les éléments d’un même groupe. En variante, le premier contributeur peut être déterminé à partir d’un niveau de parallélisme de chaque élément d’un groupe par rapport aux autres éléments du même groupe. Par exemple, un tel niveau de parallélisme peut être évalué par la valeur moyenne des valeurs de parallélisme de cet élément avec les autres éléments du groupe. Dans ce cas, la valeur du premier contributeur diffère d’un élément à l’autre au sein d’un même groupe. D’autres fonctions peuvent être prévues pour déterminer le premier contributeur. Une deuxième fonction peut être paramétrée dans le module d’évaluation afin de déterminer un deuxième contributeur pour chaque élément, le deuxième contributeur étant obtenu par exemple à partir du cardinal du groupe auquel appartient l’élément, s’il appartient à un groupe. Si l’élément n’appartient à aucun groupe, le deuxième contributeur de l’élément peut être nul. La valeur du deuxième contributeur est ainsi la même pour des éléments d’un même groupe. Le deuxième contributeur peut être une valeur absolue, ou peut être exprimé en pourcentage pour chaque groupe, à partir du ratio entre le cardinal du groupe et le cardinal du groupe ayant le plus d’éléments. Une troisième fonction peut être paramétrée dans le module d’évaluation afin de déterminer un troisième contributeur, le troisième contributeur étant déterminé pour un élément à partir de la valeur de parallélisme la plus élevée de cet élément, avec l’ensemble des autres éléments, ou uniquement avec les autres éléments de son groupe. Les trois contributeurs ci-dessus sont obtenus à partir de la matrice P des valeurs de parallélisme. Toutefois, au moins un contributeur peut être obtenu pour chaque élément à partir des valeurs de superposition et/ou à partir des valeurs d’intersection. Par exemple, une quatrième fonction peut être paramétrée dans le module d‘évaluation afin de déterminer un quatrième contributeur, pour chaque élément, à partir de ses valeurs de superposition avec les éléments issus d’une autre source. Un tel contributeur permet de valoriser les éléments qui se superposent et qui sont issus de sources différentes, dont la probabilité que ces éléments soient identifiés par erreur est plus faible. Aucune restriction n’est attachée au nombre de contributeurs, le procédé comprenant la détermination d’au moins un d’entre eux pour chaque élément. Les contributeurs identifiés ci-dessus permettent de valoriser les éléments les plus robustes, c’est à dire de réduire l’erreur associée à la détection d’éléments insuffisamment représentatifs vis-à-vis de la scène (et donc indirectement de la réalité terrain). Il est en outre rendu possible par l’invention de prévoir des contributeurs qui valorisent l’adéquation d’un élément avec une situation de conduite prédéfinie. Par exemple, d’autres contributeurs peuvent être obtenus à partir d’un niveau de compatibilité entre un élément ou plusieurs éléments, et des situations de conduite prédéfinies, le niveau de compatibilité étant évalué à partir d’une ou de plusieurs relations géométriques précédemment déterminées. Des situations de conduite sont données ci-après à titre d’exemple : - lors d’un élargissement de voie, ou d’un dédoublement de voie, les éléments identifiés comme correspondant à des lignes de marquage peuvent être classés en deux sous-ensembles de lignes parallèles, chaque sous-ensemble étant optionnellement parallèle à un élément identifié comme correspondant à un bord de chaussée, les éléments correspondant à deux bords de chaussée, s’ils sont identifiés, n’étant pas parallèle entre eux ; - lorsqu’une voie d’insertion rejoint une voie courante sur laquelle circule le véhicule, deux éléments correspondant à deux lignes de marquage peuvent être en intersection, ou converger, mais l’une d’entre elles a des valeurs de parallélisme élevée avec d’autres éléments, et l’autre a des valeurs de parallélisme faible avec ces autres éléments ; - un élément correspondant à une ligne de marquage d’une voie de sortie n’est pas parallèle avec le reste des éléments correspondant aux lignes de la route sur laquelle circule le véhicule, mais est parallèle avec un élément correspondant à un bord de chaussée, les deux éléments correspondant aux bords de la chaussée n’étant pas parallèle entre eux. Suite à la détermination d’au moins un contributeur pour chacun des éléments reçus à l’étape 200, le procédé selon l’invention comprend en outre une étape 203 de détermination d’un score pour chaque élément à partir dudit au moins un contributeur déterminés pour ledit élément, par le module d’évaluation. Si le contributeur est unique, le score peut naturellement y être assimilé. Si au moins deux contributeurs sont calculés pour chaque élément, alors le score peut être calculé à partir de ces contributeurs comme une fonction, paramétrable, de chacun d’eux. Le score peut par exemple être obtenu pour chaque élément à partir d’une somme pondérée des contributeurs de l’élément déterminés à l’étape 202. Les coefficients ou poids de la somme pondéré peuvent être paramétrables, notamment en phase de calibration du système. Certains coefficients ou poids peuvent d’ailleurs être négatifs, afin de pénaliser certaines relations géométriques par exemple. En outre, la somme pondérée peut dépendre de l’identification ou non d’une situation de conduite prédéfinie lors de l’étape 202. Par exemple, un ensemble de coefficients par défaut peuvent être prévus, et il est appliqué lors de l’étape 202 lorsqu’aucune des situations de conduite prédéfinies ci-dessus n’est détectée. Des ensembles de coefficients propres à chaque situation de conduite prédéfinie peuvent en outre être définis. Ainsi, dans le cas où les éléments correspondent à une situation de dédoublement de voie, des coefficients de pondération des contributeurs ci-dessus propres à une telle situation peuvent être prévus. Il est ainsi rendu possible d’optimiser le calcul du score, de le rendre paramétrable et adaptable à un grand nombre de situations de conduite spécifiques. A une étape 204, les éléments peuvent être filtrés au moins sur la base de leurs scores respectifs, par le module de filtrage. L’étape 204 vise ainsi à ne retenir que les éléments les plus sûrs, ce qui améliore la robustesse du procédé selon l’invention. Une ou plusieurs règles de filtrage peuvent ainsi être appliquées, au moins une règle étant basée sur les scores déterminés à l’étape 203. Par exemple, selon une première règle de filtrage, les éléments ayant un score inférieur à un seuil donné peuvent être éliminés. En outre, selon une deuxième règle de filtrage, en cas d’intersection entre deux éléments, l’élément ayant le score le plus faible peut être éliminé par le module de filtrage. En complément ou en variante, selon une troisième règle de filtrage, en cas de superposition au moins partielle entre deux éléments, par exemple si une valeur de superposition entre ces éléments est supérieure à un seuil donné, l’élément ayant le score le plus faible peut être éliminé. En variante, en cas de superposition au moins partielle entre deux éléments, les éléments peuvent être fusionnés en un seul élément, auquel est attribué le score le plus élevé parmi les deux scores des deux éléments, ou une moyenne des deux scores des deux éléments. De manière complémentaire, selon une quatrième règle de filtrage, après l’application de certaines des règles précédentes ayant conduit à l’élimination de certains éléments, seuls les p éléments ayant le score le plus élevé peuvent être conservés, p étant un entier prédéfini. Les éléments conservés à l’issue de l’étape 204 sont appelés éléments validés. L’étape 204 permet ainsi d’identifier un sous-ensemble d’éléments validés parmi les éléments initialement reçus à l’étape 200. A une étape 205, le module de modélisation construit au moins une modélisation de la scène faisant face au véhicule en fonction des éléments validés. Une telle modélisation étant destinée à alimenter au moins une fonction d’assistance à la conduite donnée, la construction de la modélisation peut dépendre de la fonction d’assistance à la conduite. Lorsqu’une telle fonction est une fonction de maintien en position dans la voie, la modélisation est construite au moins à partir des trajectoires des lignes de marquage de la voie courante dans laquelle circule le véhicule. Lorsqu’une telle fonction est une fonction SALC, la modélisation est construite en outre à partir des lignes de marquage d’une ou de deux voies adjacentes à la voie courante. Plusieurs ensembles de règles de construction d’une modélisation peuvent être prévus. En variante, une unique modélisation est générée, et l’étape de modélisation vise à générer une modélisation la plus fidèle possible à la situation de conduite. Une telle modélisation unique peut ensuite être utilisée par une ou plusieurs fonctions d’assistance à la conduite. La modélisation peut comprendre l’identification du rôle de chaque élément validé dans la scène. Un tri peut être opéré afin de ne retenir que les éléments qui sont utiles pour la fonction d’assistance à la conduite. Selon certains modes de réalisation, plusieurs modélisations de la scène peuvent être construites par le module de contrôle à l’étape 205, à partir d’ensembles d’éléments validés distincts. La modélisation basée sur l’ensemble d’éléments validés ayant les scores les plus élevés peut être retenue. En variante, la modélisation ayant l’élément validé le mieux noté est retenue. D’autres critères peuvent être utilisés par le module de contrôle pour retenir l’une des modélisations construites. A une étape 206, la modélisation ainsi construite, ou celle finalement retenue lorsque plusieurs modélisations sont construites, est transmise au module de contrôle pour la mise en œuvre d’une fonction d’assistance à la conduite à une étape 206. Le procédé selon l’invention permet ainsi la prise en compte d’une modélisation robuste dans une fonction d’assistance à la conduite latérale du véhicule, et éventuellement dans une fonction d’assistance à la conduite longitudinale, ce qui limite les interruptions de la fonction d’assistance, et améliore le confort de conduite ainsi que la sécurité. Il est d’autant plus avantageux que les véhicules sont équipés de plus en plus de capteurs, permettant ainsi de recevoir un ensemble important d’éléments à l’étape 200. L’invention permet de hiérarchiser ces éléments, de les trier, en considérant la scène dans son ensemble, c’est à dire à partir de relations géométriques entre ces éléments. La présente la structure d’un dispositif 300 selon un mode de réalisation de l’invention. Comme indiqué précédemment, le dispositif 300 peut être le module ADAS 104 ou l’ECU 101, ou peut être intégré dans le module ADAS 102 ou dans l’ECU 101 précédents, ou peut comprendre un ensemble de modules, tels que le module géométrique, le module d’évaluation, le module de filtrage, le module de modélisation et le module de contrôle décrits précédemment, ou un sous-ensemble des modules décrits précédemment. Lorsque tous les modules sont des entités matérielles séparées, chaque module peut être intégré dans un dispositif 300 distinct. Dans ce qui suit, il est considéré que le dispositif 300 intègre l’ensemble des modules listés ci-dessus, à l’exclusion du module de contrôle qui est intégré dans le module ADAS, à titre d’exemple. Le dispositif 300 comprend un processeur 301 configuré pour communiquer de manière unidirectionnelle ou bidirectionnelle, via un ou des bus ou via une connexion filaire directe, avec une mémoire 302 telle qu’une mémoire de type « Random Access Memory », RAM, ou une mémoire de type « Read Only Memory », ROM, ou tout autre type de mémoire (Flash, EEPROM, etc). En variante, la mémoire 302 comprend plusieurs mémoires des types précités. En variante, le dispositif 300 comprend un processeur 301 pour chacun des modules précédemment listés. La mémoire 302 comprend au moins une mémoire non-volatile dans laquelle sont stockés, de manière temporaire ou permanente, les données utilisées et/ou issues de la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’invention décrit à la . En particulier, la mémoire 302 peut être apte à stocker les données paramétrables, tels que les fonctions de détermination des contributeurs utilisées à l’étape 202, les coefficients de pondération utilisés à l’étape 203, les règles de filtrage utilisées à l’étape 204, ainsi qu’au moins un ensemble de règles de construction d’une modélisation de la scène de conduite pour chaque fonction d’assistance à la conduite alimentée par le dispositif 300, ledit au moins un ensemble de règles étant utilisé lors de l’étape 205. Le processeur 301 est apte à exécuter des instructions, stockées dans la mémoire 302, pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’invention, décrit en référence à la . De manière alternative, le processeur 301 peut être remplacé par un microcontrôleur conçu et configuré pour réaliser les étapes du procédé selon l’invention, décrit en référence à la . Le dispositif 300 comprend une première interface 303 apte à recevoir l’ensemble d’au moins deux éléments issus d’au moins une source. Aucune restriction n’est attachée à la première interface 303, qui peut être toute interface filaire ou sans fil, en particulier pour obtenir des données depuis les capteurs 103.1 à 103.2, depuis la mémoire 106, depuis l’interface de communication 105, ou depuis le module de localisation 102. Le dispositif comprend une deuxième interface 304, apte à transmettre la modélisation construite, et éventuellement retenue, au module de contrôle mettant en œuvre une fonction d’assistance à la conduite du module ADAS 104. Aucune restriction n’est attachée à la première interface 303, qui peut être toute interface filaire ou sans fil. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes. Procédé mis en œuvre dans au moins un dispositif (300) d’un véhicule (100) et comprenant les étapes suivantes: - obtention (200) d’un ensemble d’au moins deux éléments représentatifs d’une scène faisant face au véhicule automobile, ledit ensemble étant issu d’au moins une source (102 ; 103.1 ; 103.2 – 103.n ; 105 ; 106) ; - détermination (201), pour chaque paire d’éléments de l’ensemble, d’au moins une valeur d’au moins une relation géométrique entre les éléments de la paire ; - pour chaque élément, détermination (202 ; 203) d’un score à partir de ladite au moins une valeur de ladite au moins une relation géométrique ; - filtrage (204) des éléments de l’ensemble en fonction des scores respectifs des éléments, pour obtenir un sous-ensemble d’éléments validés inclus dans l’ensemble d’éléments ; - détermination (205) d’une modélisation d’une scène de conduite en fonction du sous-ensemble d’éléments validés ; - transmission (206) de la modélisation déterminée à un module d’assistance à la conduite du véhicule pour adaptation d’une fonction d’assistance à la conduite en fonction de la modélisation déterminée. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination du score pour chaque élément donné de l’ensemble comprend : - détermination (202) d’au moins un premier contributeur pour l’élément donné par application d’une première fonction prédéterminée à ladite au moins une valeur de ladite au moins une relation géométrique entre l’élément donné et chaque autre élément de l’ensemble ; - détermination (202) d’au moins un deuxième contributeur pour l’élément donné par application d’une deuxième fonction prédéterminée à ladite au moins une valeur de ladite au moins une relation géométrique entre l’élément donné et chaque autre élément de l’ensemble ; - détermination (203) du score pour l’élément donné au moins en fonction du premier contributeur et des éventuels autres contributeurs de l’élément donné. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le score est déterminé (203) pour l’élément donné en fonction de plus de deux contributeurs de l’élément donné. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel le score est déterminé (203) par une somme pondérée des contributeurs, chaque contributeur étant pondéré par un poids donné. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel chaque élément est une représentation bidimensionnelle, tridimensionnelle ou en plus de trois dimensions, d’un objet de la scène de conduite, la représentation bidimensionnelle étant une trajectoire dans un plan ou un nuage de points. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite au moins une relation géométrique comprend au moins une relation de parallélisme entre éléments, une relation de superposition entre éléments et/ou une relation d’intersection entre éléments. Procédé selon la revendication 6, dans lequel, pour chaque élément donné, le score est déterminé au moins en fonction de la valeur de la relation de parallélisme de l’élément avec chaque autre élément. Procédé selon l’une des revendications 6 ou 7, dans lequel les éléments de l’ensemble sont filtrés (204) en fonction d’au moins l’une des fonctions de filtrages suivantes : - chaque élément ayant un score inférieur à un seuil donné est éliminé ; - si deux éléments ont une valeur de relation d’intersection supérieure à un seuil donné, l’élément ayant le score le plus faible est éliminé ; - si deux éléments ont une valeur de relation de superposition supérieure à un seuil donné, l’élément ayant le score le plus élevé est validé ; et/ou - les p éléments ayant les scores les plus élevés sont validés, p étant un entier prédéfini. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la fonction d’assistance à la conduite est une fonction de maintien en position dans une voie courante du véhicule ou une fonction semi-automatisée de changement de voie. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’ensemble d’éléments est issu d’au moins deux sources distinctes du véhicule automobile (100), les sources comprenant une caméra (103.1), au moins un capteur (103.2-103.n), un module de localisation (102) du véhicule, une mémoire de stockage (106) du véhicule et/ou une interface de télécommunications (105) du véhicule.