FR 3143264 A1 20240621 FR 2213379 A 20221214 Procédé de commande d’un dispositif de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt La présente invention concerne un procédé de commande d’un dispositif (10) de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt, le procédé comprenant au cours du temps les étapes suivantes : la détection et la localisation d’éléments végétaux d’intérêt dans la zone de récolte en fonction d’une image de la zone de récolte et d’une carte de profondeur associée, la détection et la localisation d’obstacles pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt détectés en fonction de la carte de profondeur et des données d’éléments végétaux, la détermination d’un ordre de récolte et d’un angle de récolte des éléments végétaux détectés en fonction des données d’éléments végétaux et des données d’obstacles, et la détermination d’une trajectoire pour la récolte des éléments végétaux par le dispositif de récolte en fonction de l’ordre de récolte et des angles de récolte déterminés. Figure pour l'abrégé : 1 Procédé de commande d’un dispositif de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt La présente invention concerne un procédé de commande d’un dispositif de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt. La présente invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur associé et un ensemble associé. La récolte d’éléments végétaux se faisait autrefois à la main, mais est de plus en plus mécanisée, ce qui permet un gain de temps et de productivité. Les outils mécaniques existants ne sont néanmoins pas toujours précis, notamment dans le cas de la récolte de petits éléments végétaux, tels que des tomates cerises. Il est, ainsi, courant qu’un tel élément végétal soit endommagé ou l’un de ces voisins, ou que la saisie n’aboutisse pas. Ainsi, l’intervention d’un opérateur est généralement requise. Il existe donc un besoin pour un moyen d’améliorer la récolte d’éléments végétaux par un dispositif de récolte, notamment dans le cas de petits éléments végétaux, tels que des tomates cerises. A cet effet, la présente description a pour objet un procédé de commande d’un dispositif de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt, tels que des tomates, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant au cours du temps les étapes suivantes : l’obtention d’une image d’une zone de récolte, dite image de zone, et d’une carte de profondeur associée, l’image de zone et la carte de profondeur ayant été acquises par un imageur du dispositif de récolte, la détection et la localisation d’éléments végétaux d’intérêt dans la zone de récolte en fonction de l’image de zone et de la carte de profondeur obtenues, les données de détection et de localisation obtenues étant appelées données d’éléments végétaux, la détection et la localisation d’obstacles pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt détectés en fonction de la carte de profondeur et des données d’éléments végétaux, les données de détection et de localisation obtenues étant appelées données d’obstacles, la détermination d’un ordre de récolte des éléments végétaux détectés en fonction des données d’éléments végétaux et des données d’obstacles, la détermination d’un angle de récolte pour chaque élément végétal à récolter en fonction des données d’éléments végétaux et des données d’obstacles, et la détermination d’une trajectoire pour la récolte des éléments végétaux par le dispositif de récolte en fonction de l’ordre de récolte et des angles de récolte déterminés. Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le procédé comprend la commande du dispositif de récolte en fonction de la trajectoire déterminée ; - l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend la détection, par un modèle de détection, de formes assimilées à des éléments végétaux sur l’image de zone, le modèle de détection ayant été préalablement entraîné pour détecter les éléments végétaux sur des images en fonction d’une base de données d’images labélisées ; - l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend le filtrage des formes détectées en fonction d’au moins un critère de filtrage, le ou au moins un critère de filtrage stipulant que les formes conservées ont une teinte supérieure ou égale à une teinte prédéterminée ; - l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend la détermination des dimensions des formes obtenues et la localisation des formes obtenues pour les éléments végétaux en fonction de la carte de profondeur associée à l’image de zone, les dimensions et la localisation obtenues étant des données d’éléments végétaux ; - l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend le filtrage des formes obtenues ayant des dimensions à l’extérieur d’un intervalle de dimensions prédéterminées et/ou dont la distance par rapport au dispositif de récolte est supérieure à une distance prédéterminée ; - lorsque les éléments végétaux d’intérêt comprennent une tige, l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend la détermination, à partir de l’image de zone, de l’orientation de la tige des éléments végétaux détectés, l’orientation éventuelle déterminée pour la tige étant une donnée d’éléments végétaux ; - l’étape de détection et la localisation d’obstacles comprend : - le prétraitement de la carte de profondeur pour supprimer les éléments végétaux détectés, et - l’extraction des lignes principales de la carte de profondeur prétraitée en fonction d’un modèle d’identification de lignes, les lignes principales extraites étant considérées être des obstacles, le modèle d’identification de lignes mettant en œuvre de préférence un algorithme de RANSAC ; - l’extraction des lignes principales de la carte de profondeur prétraitée comprend : - l’obtention d’un nuage de points correspondant à la carte de profondeur prétraitée, - le traitement du nuage de points de sorte à conserver seulement les points en bordure d’éléments, - l’application du modèle d’identification de lignes de sorte à identifier les ensembles de points correspondant à une même ligne, et - pour chaque ensemble de points identifié, le regroupement des points situés les uns des autres à une distance inférieure à une distance prédéterminée, les points de chaque regroupement permettent d’obtenir une position et une orientation pour l’obstacle correspondant à un regroupement ; - un score de confiance est associé à chaque obstacle détecté, l’étape de détection et de localisation d’obstacles comprenant : - la comparaison de la position des obstacles détectés entre l’image de zone courante et au moins une image de zone précédente, - la fusion des obstacles figurant à la fois sur l’image de zone courante et sur l’image de zone précédente et dont le déplacement entre les deux images est inférieur à une distance prédéterminée, le score de confiance de chaque obstacle détecté pour l’image de zone courante étant actualisé en fonction de la comparaison et de l’éventuelle fusion effectuée ; - les obstacles comprennent au moins une structure végétale, tel qu’un plant de tomates, supportant les éléments végétaux d’intérêt, l’étape de détermination d’un ordre de récolte comprenant la détermination d’un ordre d’approche des structures végétales pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt, l’ordre d’approche étant, de préférence, déterminé en fonction d’au moins une caractéristique suivante : le nombre d’éléments végétaux de chaque structure végétale qui ont une teinte supérieure à une teinte prédéterminée, la distance entre chaque structure végétale est le dispositif de récolte, et la difficulté d’accessibilité de la structure végétale ; - l’étape de détermination d’un ordre de récolte comprend la détermination d’un ordre de récolte des éléments végétaux sur chaque structure végétale une fois l’ordre d’approche déterminé pour les structures végétales, l’ordre de récolte étant déterminé en fonction de l’alignement des éléments végétaux sur les structures végétales ; - l’étape de détermination d’un angle de récolte pour chaque élément végétal d’intérêt comprend la détermination de l’angle de récolte en appliquant un ensemble de règles restrictives parmi l’ensemble des possibilités d’angles de récolte, les règles restrictives comprenant une ou plusieurs des règles suivantes : - le maintien du préhenseur du dispositif de récolte à une distance supérieure à une distance prédéterminée des éléments végétaux d’intérêt voisins de l’élément végétal d’intérêt considéré, - le choix en priorité des orientations latérales par rapport à une éventuelle structure végétale supportant l’élément végétal d’intérêt considéré, - l’évitement de la tige de l’élément végétal d’intérêt lorsque la tige a été préalablement détectée, - l’évitement des obstacles détectés à une distance inférieure à une distance prédéterminée de l’élément végétal d’intérêt considéré, et - le choix en priorité de l’angle minimisant les déplacements du dispositif de récolte. La présente description se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur, pour l’exécution d’un procédé tel que décrit précédemment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur. La présente description concerne aussi un support lisible d’informations sur lequel est mémorisé un produit programme d’ordinateur tel que précédemment décrit. La présente description concerne aussi un ensemble comprenant : un dispositif de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt, tels que des tomates, comprenant : un imageur propre à acquérir au cours du temps une image d’une zone de récolte, dite image de zone, et une carte de profondeur associée, au moins un préhenseur pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt, de préférence le préhenseur étant un préhenseur à aspiration, au moins un élément mobile propre à déplacer le préhenseur, un contrôleur configuré pour commander le dispositif de récolte tel que décrit précédemment. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnés à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : , , une vue schématique d’un exemple d’un dispositif de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt et d’un contrôleur configuré pour commander un tel dispositif, et , , un organigramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de commande d’un dispositif de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt. Un dispositif 10 de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt est illustré par la . Un tel dispositif 10 est commandé par un contrôleur 12. Les éléments végétaux d’intérêt sont typiquement des fruits ou des légumes. De préférence, les éléments végétaux d’intérêt ont une forme sensiblement sphérique. Les éléments végétaux d’intérêt sont, par exemple, des tomates, voire des tomates cerises. Le dispositif 10 est configuré pour récolter automatiquement des éléments végétaux d’intérêt suite à la réception de commandes en provenance du contrôleur 12. Le dispositif 10 est un robot de récolte. Le dispositif 10 comprend un imageur 20 et un préhenseur 22. De préférence, comme illustré par la , le dispositif 10 comprend un support 24 sur lequel sont montés l’imageur 20 et le préhenseur 22, et une plateforme 26 sur laquelle est monté le support 24Le dispositif 10 comprend aussi un élément de suivi 28 monté sur le support 24 ou la plateforme 26. L’imageur 20 comprend au moins une caméra. La ou chaque caméra est une caméra stéréo propre à acquérir une image d’une scène (carte d’intensité) et une carte de profondeur associée à l’image acquise. La carte de profondeur permet, ainsi, de fournir les informations de distance des éléments de la scène par rapport à la caméra. La ou chaque caméra est, de préférence, une caméra couleur, telle qu’une caméra RGBD (« Red Green Blue Depth » traduit en français par « Rouge Vert Bleu Profondeur »). Dans un exemple de réalisation, l’imageur 20 comprend au moins deux caméras, à savoir : - une première caméra positionnée sur le support 24 (en tête du support 24) pour la pré-collecte des informations, et - une deuxième caméra plus proche du préhenseur 22 pour la collecte d’informations plus précises. Le préhenseur 22 est un élément configuré pour récolter les éléments végétaux d’intérêt. Dans un exemple de réalisation, le préhenseur 22 est une unité d’aspiration configurée pour récolter les éléments végétaux d’intérêt par aspiration. En particulier, une fois positionné en face de l’élément végétal d’intérêt à récolter, le préhenseur 22 est configuré pour effectuer un mouvement avance-recul linéaire contrôlé par le support 24, lui permettant d’aspirer l’élément végétal d’intérêt, puis de revenir à sa position d’origine. Dans un exemple, le préhenseur 22 est configuré pour effectuer, en outre, un mouvement de rotation pour faciliter le décrochage de l’élément végétal d’intérêt. Dans une variante, le préhenseur 22 est une pince ou tout autre organe de saisie. Le support 24 comprend au moins une partie mobile 30 sur laquelle est fixée le préhenseur 22, permettant le déplacement du préhenseur 22. Eventuellement, l’imageur 20 ou au moins une caméra de l’imageur 20 est aussi fixée sur la partie mobile. La partie mobile 30 est, par exemple, motorisée. La partie mobile 30 est, par exemple, un bras instrumenté. La plateforme 26 est propre à déplacer le support 24, et par là-même l’imageur 20 et le préhenseur 22. La plateforme 26 est, par exemple, un chariot mobile motorisé. L’élément de suivi 28 est configuré pour suivre les déplacements du dispositif de récolte 10, c’est-à-dire à la fois les déplacements de la plateforme 26 et ceux de la partie mobile 30 du support 24. Ainsi, l’élément de suivi 28 permet de suivre les déplacements du préhenseur 22. L’élément de suivi 28 comprend, par exemple, un calculateur propre à effectuer le suivi en fonction d’informations relatives à un codage articulaire du dispositif 10 et à des informations relatives au dimensionnement du préhenseur 22. De préférence, l’élément de suivi 28 comprend aussi un ou plusieurs capteurs de mouvement fixés sur le dispositif de récolte 10, et dont les mesures sont utilisées par le calculateur de l’élément de suivi 28 pour réaliser le suivi. Le contrôleur 12 est configuré pour commander le dispositif 10, et en particulier pour commander les déplacements du dispositif 10. Dans l’exemple décrit précédemment, le contrôleur 12 est configuré pour commander les déplacements de la plateforme 26 (permettant un positionnement grossier du préhenseur 22 par rapport à l’élément végétal d’intérêt), ainsi que les déplacements du support 24 (permettant un positionnement fin du préhenseur 22 par rapport à l’élément végétal d’intérêt). Le contrôleur 12 est, par exemple, connecté par voie filaire ou sans fil (Wifi), d’une part, à l’imageur 20 de sorte à recevoir les données acquises par l’imageur 20, et d’autre part, à l’élément de suivi 28 de sorte à recevoir la position du dispositif de récolte 10. Dans un exemple de réalisation, le contrôleur 12 est intégré au dispositif de récolte 10 (c’est-à-dire est positionné sur la plateforme 26), formant ainsi un système tout-en-un. Dans un exemple de réalisation, le contrôleur 12 est un ordinateur en interaction avec un produit programme d’ordinateur. Le contrôleur 12 comporte typiquement un processeur comprenant une unité de traitement de données, des mémoires et un lecteur de support d’informations. Le produit programme d’ordinateur comporte un support d’informations. Le support d’informations est un support lisible par le contrôleur 12, usuellement par l’unité de traitement de données. Le support lisible d’informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support d’informations est une clé USB, un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique, une carte optique ou encore une carte perforée. Sur le support d’informations est mémorisé le programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme. Le programme d’ordinateur est chargeable sur l’unité de traitement de données du contrôleur 12 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé de commande du dispositif de récolte 10. Dans un autre exemple de réalisation, au moins une partie des fonctions du contrôleur 12 est réalisée sous la forme de circuits imprimés ou de circuits intégrés, tels que des FPGA (de l’anglais « Field Programmable Gate Arrays » traduit en français par « Réseaux de portes programmables »). Un procédé de commande du dispositif de récolte 10 va maintenant être décrit en référence à la , qui illustre un organigramme du procédé. Un tel procédé est mis en œuvre par le contrôleur 12, c’est-à-dire est mis en œuvre par ordinateur. Les étapes du procédé sont répétées au cours du temps, et avantageusement en temps réel, de sorte à générer la trajectoire déterminée pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt par le dispositif de récolte 10, et permettre la récolte d’éléments végétaux d’intérêt dans différentes zones de récolte. Le procédé de commande comprend une étape 100 d’obtention d’une image d’une zone de récolte, dite image de zone IM Z , et d’une carte de profondeur D associée. L’image de zone IM Z et la carte de profondeur D ont été acquises par l’imageur 20 du dispositif de récolte 10. Le procédé de commande comprend une étape 110 de détection et de localisation d’éléments végétaux d’intérêt dans la zone de récolte en fonction de l’image de zone IM Z et de la carte de profondeur D obtenues. Les données de détection et de localisation obtenues sont appelées données d’éléments végétaux. A noter que les informations de localisation figurant dans les données d’éléments végétaux ont été converties, depuis le repère de l’imageur 20, pour correspondre au repère terrestre, qui correspond au point de départ du dispositif de récolte 10 (préhenseur 22 sur support 24 et plateforme 26). Dans un exemple de mise en œuvre, l’étape 110 comprend la détection, par un modèle de détection, de formes assimilées à des éléments végétaux sur l’image de zone IM Z . Les formes sont, par exemples, des boîtes englobant les éléments assimilés à des éléments végétaux. Le modèle de détection a été préalablement entraîné pour détecter les éléments végétaux sur des images en fonction d’une base de données d’images labélisées. Le modèle de détection est, par exemple, un réseau de neurones, tel que le réseau de neurones YOLO, ou Faster RCNN. Un tel modèle de détection a, par exemple, été obtenu suite à des étapes d’apprentissage, de test et de validation sur un ensemble d’environ 1000 images labellisées (comprenant ou non les éléments végétaux d’intérêt). De préférence, en sortie du modèle de détection, les formes considérées incohérentes avec les éléments végétaux d’intérêt sont éliminées par le contrôleur 12. Une forme est considérée incohérente, par exemple, lorsque la forme est trop petite par rapport à une taille standard des éléments végétaux d’intérêt, ou non conforme (par exemple, dans le cas des tomates, un rectangle très étiré : l’objet identifié n’est probablement pas une tomate), ou encore associée à un score de confiance trop faible (lorsqu’un score de confiance est attribué aux détections). De préférence, l’étape 110 comprend le filtrage des formes détectées en fonction d’au moins un critère de filtrage. Au moins un critère de filtrage stipule que les formes conservées ont une teinte supérieure ou égale à une teinte prédéterminée. Dans ce cas, la teinte des formes détectées est évaluée en convertissant les pixels RGB d’une zone au centre de la forme détectée, vers l’espace colorimétrique HSV (de l’anglais « Hue Saturation Value », traduit en français par « Teinte, Saturation, Brillance ») et en analysant le canal H (teinte). Pour l’exemple des tomates, cela permet de prendre en compte la maturité des tomates et de ne récolter que les tomates jugées suffisamment mûres. De préférence, l’étape 110 comprend la détermination des dimensions des formes obtenues et la localisation des formes obtenues pour les éléments végétaux en fonction de la carte de profondeur D associée à l’image de zone IM Z . Les dimensions et la localisation obtenues font partie des données d’éléments végétaux. Dans un exemple, la détermination est effectuée en analysant les points de la carte de profondeur D situés dans une sous-région de la forme. En faisant l’hypothèse d’un objet sphérique (y compris dans le cas de tomates « allongées »), cette analyse donne la taille physique de l’élément végétal (le rayon de la sphère) et la position 3D de son centre dans le repère de l’imageur 20. De préférence, l’étape 110 comprend le filtrage des formes obtenues ayant des dimensions à l’extérieur d’un intervalle de dimensions prédéterminées (formes trop petites ou trop grandes) et/ou dont la distance par rapport au dispositif de récolte 10 (notamment par rapport à l’imageur 20) est supérieure à une distance prédéterminée (formes trop éloignées). La distance prédéterminée est, de préférence, telle que le préhenseur 22 ne peut pas atteindre physiquement l’élément végétal d’intérêt identifié par sa forme. La forme se situe donc au-delà d’un périmètre de récolte possible pour le préhenseur 22. De préférence, lorsque les éléments végétaux d’intérêt comprennent une tige, l’étape 110 comprend la détermination, à partir de l’image de zone IM Z , de l’orientation de la tige des éléments végétaux détectés. L’orientation éventuelle déterminée pour la tige fait partie des données d’éléments végétaux. Dans le cas des tomates, la tige est un pédoncule, l’orientation de la tige étant indicative de l’orientation de la tomate. Dans un exemple de mise en œuvre, la détermination de la tige et de son orientation est réalisée par un modèle de détection de points clefs. Le modèle de détection de points clefs est, par exemple, un réseau de neurones, tel qu’un réseau de neurones CNN Hourglass. Un tel modèle de détection a, par exemple, été préalablement entraîné pour détecter les tiges d’éléments végétaux d’intérêt sur des images en fonction d’une base de données d’images labélisées. Un tel modèle de détection a, par exemple, été obtenu suite à des étapes d’apprentissage, de test et de validation sur un ensemble d’environ 1000 images labellisées (comprenant ou non les éléments végétaux d’intérêt et des tiges pour ces éléments). Lorsque la tige est bien détectée, elle est localisée dans le repère 3D de l’imageur 20 en reprenant l’hypothèse d’un objet sphérique. En revanche, si elle n’a pas pu être détectée, elle est supposée invisible de l’imageur 20 et une orientation « par défaut » pour l’élément végétal d’intérêt est considérée à la place. Le procédé de commande comprend une étape 120 de détection et de localisation d’obstacles pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt détectés en fonction de la carte de profondeur D et des données d’éléments végétaux. Les données de détection et de localisation obtenues sont appelées données d’obstacles. Il est décrit dans ce qui suit, pour chaque image de zone IM Z , un exemple de mise en œuvre de l’étape 120 de détection des obstacles. On dispose, ainsi, de la collection existante des obstacles détectés pour l’image de zone précédente (vide si c’est la première image). Dans cet exemple, l’étape 120 comprend le prétraitement de la carte de profondeur D pour supprimer les éléments végétaux détectés et extraire la zone d’intérêt. L’étape 120 comprend ensuite l’extraction des lignes principales de la carte de profondeur D prétraitée, ces lignes principales étant considérées être des obstacles. Par exemple, ces lignes sont des plants desquels sont issus les éléments végétaux d’intérêt, tels que des plants de tomates. De préférence, l’extraction est réalisée en obtenant un nuage de points correspondant à la carte de profondeur D prétraitée. Le nuage de points est ensuite traité de sorte à conserver seulement les points en bordure d’éléments. En particulier, les points qui forment des aplats, tels que des feuilles, ne sont pas pris en compte. Les plants sont ainsi surreprésentés parmi les points du nuage, ce qui facilite l’application de l’algorithme de RANSAC (abréviation de RANdom SAmple Consensus), comme cela est décrit dans ce qui suit. De préférence, le nuage de points est ensuite voxelisé de sorte à réduire le nombre total de points et à ne conserver qu’un seul point dans chaque case d’une grille 3D, la taille des cases de côté étant paramétrable. Ce prétraitement a pour effet de régulariser le nuage de points, de diminuer le nombre de points et d’accélérer significativement l’exécution de l’algorithme de RANSAC. Puis, un modèle d’identification de lignes est appliqué de sorte à identifier les ensembles de points correspondant à une même ligne. De préférence, le modèle d’identification de lignes met en œuvre un algorithme de RANSAC. Ainsi, l’algorithme de RANSAC est appliqué, en utilisant un modèle de ligne, avec une distance seuil (par exemple inférieure ou égale à 0,05 mètres) et un nombre maximal d’itérations (par exemple supérieure ou égale à 10000). Une fois une ligne détectée, les points associés sont retirés du nuage de points et l’algorithme de RANSAC est relancé. L’opération est réalisée fois (par exemple supérieur ou égal à 5). Pour chaque ensemble de points identifié, les points situés les uns des autres à une distance inférieure à une distance prédéterminée (par exemple inférieure ou égale à 0,1 mètres) sont regroupés (clusterisés). On évite ainsi que des points éloignés ne soient regroupés au sein d’une même ligne. Les points d’un même groupe permettent d’obtenir une forme orientée (boîte englobante) assimilée à un obstacle. En particulier, la forme est, par exemple, obtenue par une analyse en composantes principales. De préférence, un score de confiance est attribué à chaque obstacle détecté. Le score de confiance a une valeur maximale (par exemple égale à 0,8). L’étape 120 comprend la comparaison de la position des obstacles détectés entre l’image de zone courante et au moins une image de zone précédente. Les obstacles figurant à la fois sur l’image de zone courante et sur l’image de zone précédente et dont le déplacement entre les deux images est inférieur à une distance prédéterminée, sont fusionnés. Le score de confiance de chaque obstacle détecté pour l’image de zone courante est alors actualisé en fonction de la comparaison et de l’éventuelle fusion effectuée. Dans un exemple de mise en œuvre, pour chaque obstacle de la collection , on compare les obstacles nouvellement ajoutés (obtenus pour l’image courante) et les paires d’obstacles dont la distance est inférieure à une distance prédéterminée (par exemple inférieure ou égale à 0,1 mètres) sont fusionnés, en utilisant l’algorithme du Hongrois. La nouvelle pose est ensuite calculée selon une interpolation linéaire entre la pose précédente et la nouvelle pose. La confiance des obstacles de la collection est mise à jour selon l’une des formules suivantes : Où correspond au nombre d’images consécutives pendant lesquelles l’obstacle a été détecté et fusionné. S’il n’existe pas de candidat à la fusion pour , alors celui‐ci est rajouté à la collection qui devient alors la collection . Les obstacles de la collection dont la confiance est devenue inférieure à un score de confiance (par exemple égale à 0,3) sont supprimés. De préférence, à l’issue des étapes de détection 110 et 120, l’ensemble des données d’éléments végétaux de l’instant courant n sont fusionnées avec celles de l’instant précédent n-1 à l'aide d'un algorithme de tracking (Kalmann) et mémorisées dans une base de données. Pour chaque élément végétal, il est ainsi mémorisé sa position 3D, sa taille, sa teinte, le nombre de fois où il a été vu. La cartographie permet la récupération de l’information sur les éléments végétaux dans une région spécifique et aussi sous forme de grappes via des techniques de clustering (DBscan). Les données d’obstacles sont également mémorisées dans une base de données. Le procédé de commande comprend une étape 130 de détermination d’un ordre de récolte des éléments végétaux détectés en fonction des données d’éléments végétaux et des données d’obstacles. Dans un exemple de mise en œuvre, les obstacles comprennent au moins une structure végétale, tel qu’un plant de tomates, supportant les éléments végétaux d’intérêt. L’étape 130 comprend la détermination d’un ordre d’approche des structures végétales pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt. L’ordre d’approche est, de préférence, déterminé en fonction d’au moins une caractéristique suivante : - le nombre d’éléments végétaux de chaque structure végétale qui ont une teinte supérieure à une teinte prédéterminée. La teinte prédéterminée permet d’indiquer que l’élément végétal d’intérêt est bon pour être récolté (suffisamment mûr). - la distance entre chaque structure végétale et le dispositif de récolte 10, et - la difficulté d’accessibilité de la structure végétale (profondeur de rang, densité d’obstacles). En particulier, dans le cas des tomates, les informations (positions et teintes) des grappes de tomates dans l'espace de travail du bras robot sont obtenues. Les tomates à récolter sont identifiées grâce à un filtrage de leur teinte. L'ordre de récolte par grappe est alors par exemple déterminé en fonction des caractéristiques précédentes. Dans un exemple de mise en œuvre, l’étape 130 comprend la détermination d’un ordre de récolte des éléments végétaux sur chaque structure végétale une fois l’ordre d’approche déterminé pour les structures végétales. De préférence, l’ordre de récolte est déterminé en fonction de l’alignement des éléments végétaux sur les structures végétales. Par exemple, l’ordre de récolte des éléments végétaux (tomates) intra‐grappe est déterminé en fonction de la forme de la grappe. Pour cela, les grappes sont traitées de manière différente selon que : - (i) les éléments végétaux sont alignés verticalement sur une unique colonne, - (ii) les éléments végétaux forment une grappe de deux colonnes verticales, et - (iii) les éléments végétaux sont organisés selon tout autre arrangement (grappes fourchées, amas…). Si les éléments végétaux sont alignés sur une colonne verticale, l’ordre de récolte est défini de haut en bas (parmi les éléments végétaux mûrs). Si les éléments végétaux forment une grappe de deux colonnes verticales : le plan principal de la grappe est extrait grâce à une décomposition en valeur singulière (SVD). A l’intérieur de ce plan, l’ordre de récolte est défini grâce à une heuristique dont la logique est une approche colonne par colonne et une récolte haut en bas au sein de chaque colonne. Dans toute autre situation, le plan principal de l’amas d’éléments végétaux est extrait grâce à une décomposition en valeur singulière (SVD). A l’intérieur de ce plan, les éléments végétaux sont groupés à l’intérieur de colonnes virtuelles de largeur égale à la taille caractéristique de ces éléments. L’ordre de récolte est alors défini ainsi : colonne par colonne en partant d’une extrémité, puis de haut en bas à l’intérieur de chaque colonne. En résumé, l’idée générale est de procéder colonne par colonne, en commençant par une colonne extérieure s’il y en a plus de deux, et de haut en bas dans chaque colonne. Si la disposition observée ne se présente pas naturellement selon une ou deux colonnes, alors on groupe les éléments dans des colonnes verticales situées dans le plan principal de la grappe/amas, la largeur des colonnes étant égale à la taille caractéristique. La classification entre (i) une colonne, (ii) deux colonnes ou (iii) autre situation est basée sur des critères géométriques issus de la SVD. Le procédé de commande comprend une étape 140 de détermination d’un angle de récolte pour chaque élément végétal à récolter (faisant partie d’une structure végétale comptabilisée dans l’ordre d’approche) en fonction des données d’éléments végétaux et des données d’obstacles. Dans un exemple de mise en œuvre, l’angle de récolte est déterminé en appliquant un ensemble de règles restrictives parmi l’ensemble des possibilités d’angles de récolte. Les règles restrictives comprennent, par exemple, une ou plusieurs des règles suivantes : - i) le maintien du préhenseur 22 du dispositif de récolte 10 à une distance supérieure à, une distance prédéterminée des éléments végétaux d’intérêt voisins de l’élément végétal d’intérêt considéré. Cela permet d’éviter les collisions qui repousseraient l’élément végétal cible, et aussi d’éviter de récolter un élément végétal non ciblé. - ii) le choix en priorité des orientations latérales par rapport à une éventuelle structure végétale supportant l’élément végétal d’intérêt considéré. Cela permet d’éviter d’être gêné par la tige de la grappe. - iii) l’évitement de la tige de l’élément végétal d’intérêt lorsque la tige a été préalablement détectée. En effet, dans le cas d’une récolte par aspiration de tomates, la récolte ne fonctionne pas bien si le préhenseur 22 approche directement par le pédoncule (pédoncule à éviter). - iv) l’évitement des obstacles détectés à une distance inférieure à une distance prédéterminée de l’élément végétal d’intérêt considéré. Cela permet de ne pas entrer en collision avec une structure végétale (plant de tomates) ou un autre élément végétal (autre tomate). - v) le choix en priorité de l’angle minimisant les déplacements du dispositif de récolte 10. Pour cela, la position du dispositif de récolte 10 est prise en compte et l’angle est par exemple déterminé en prenant l’angle le plus proche de la perpendiculaire au rang de récolte parmi l’intersection de tous les critères précédents. Dans une variante, à la place de i) et ii) toutes les orientations possibles qui ont une marge de 100° avec les éléments d’intérêt proches, sont déterminées. Si cela représente plus de 15% des orientations possibles, l’élément végétal ciblé (tomates) est considéré comme placé à une extrémité de la grappe et on utilise ces orientations dans l’intersection de v) en remplacement de celles de i) et ii). Le procédé de commande comprend une étape 150 de détermination d’une trajectoire pour la récolte des éléments végétaux par le dispositif de récolte 10 en fonction de l’ordre de récolte et des angles de récolte déterminés. En particulier, les points de départ et d’arrivée sont déterminés en fonction de la position du dispositif de récolte 10 et des ordres et angles de récolte déterminés (ex: Position d'origine vers Grappe, Grappe vers Tomate1, Tomate1 vers Tomates2 ...). De préférence, l’algorithme utilisé fonctionne par échantillonnage aléatoire avec optimisation dans l’espace articulaire (ex : ABITstar). Le paramètre commun aux différents algorithmes possibles est le temps de planification. Les éléments végétaux autres que la cible sont considérées comme des obstacles. Les structures végétales (et tout autre obstacle, robot lui‐même, obstacles durs…) détectés grâce au bloc "détection d'obstacles" sont aussi pris en compte pour la planification de la trajectoire afin d'éviter les collisions et assurer le succès de la récolte. Le procédé de commande comprend une étape 160 de commande du dispositif de récolte 10 en fonction de la trajectoire déterminée. En particulier, lors de l’étape de commande, le contrôleur 12 commande le déplacement de la plateforme 26, puis du support 24, de sorte que le préhenseur 22 soit dans une position permettant la récolte de l’élément végétal considéré (typiquement en face de cet élément). Le préhenseur 22 réalise ensuite la récolte de cet élément végétal d’intérêt. La procédure est répétée pour les autres éléments végétaux d’intérêt dans l’ordre déterminé. Ainsi, le présent procédé permet de commander un dispositif de récolte 10 pour la récolte automatique d’éléments végétaux. En particulier, l’étape de détection d’éléments végétaux et l’étape de détection des obstacles, permettent une meilleure détermination des trajectoires à parcourir par le dispositif de récolte 10. En effet, les trajectoires sont notamment calculées de sorte à éviter les obstacles détectés, ce qui permet de diminuer les risques que l’élément végétal soit endommagé ou l’un de ces voisins, ou que la récolte n’aboutisse pas. Un tel procédé est particulièrement adapté pour la récolte de petits éléments végétaux, tels que des tomates cerises. L’homme du métier comprendra que les modes de réalisation et variantes précédemment décrits peuvent être combinés pour former de nouveaux modes de réalisation pourvu qu’ils soient compatibles techniquement. Procédé de commande d’un dispositif (10) de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt, tels que des tomates, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant au cours du temps les étapes suivantes : l’obtention d’une image d’une zone de récolte, dite image de zone (IM Z ), et d’une carte de profondeur (D) associée, l’image de zone (IM Z ) et la carte de profondeur (D) ayant été acquises par un imageur (20) du dispositif de récolte (10), la détection et la localisation d’éléments végétaux d’intérêt dans la zone de récolte en fonction de l’image de zone (IM Z ) et de la carte de profondeur (D) obtenues, les données de détection et de localisation obtenues étant appelées données d’éléments végétaux, la détection et la localisation d’obstacles pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt détectés en fonction de la carte de profondeur (D) et des données d’éléments végétaux, les données de détection et de localisation obtenues étant appelées données d’obstacles, la détermination d’un ordre de récolte des éléments végétaux détectés en fonction des données d’éléments végétaux et des données d’obstacles, la détermination d’un angle de récolte pour chaque élément végétal à récolter en fonction des données d’éléments végétaux et des données d’obstacles, et la détermination d’une trajectoire pour la récolte des éléments végétaux par le dispositif de récolte (10) en fonction de l’ordre de récolte et des angles de récolte déterminés. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le procédé comprend la commande du dispositif de récolte (10) en fonction de la trajectoire déterminée. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend la détection, par un modèle de détection, de formes assimilées à des éléments végétaux sur l’image de zone (IM Z ), le modèle de détection ayant été préalablement entraîné pour détecter les éléments végétaux sur des images en fonction d’une base de données d’images labélisées. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend le filtrage des formes détectées en fonction d’au moins un critère de filtrage, le ou au moins un critère de filtrage stipulant que les formes conservées ont une teinte supérieure ou égale à une teinte prédéterminée. Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend la détermination des dimensions des formes obtenues et la localisation des formes obtenues pour les éléments végétaux en fonction de la carte de profondeur (D) associée à l’image de zone (IM Z ), les dimensions et la localisation obtenues étant des données d’éléments végétaux. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend le filtrage des formes obtenues ayant des dimensions à l’extérieur d’un intervalle de dimensions prédéterminées et/ou dont la distance par rapport au dispositif de récolte (10) est supérieure à une distance prédéterminée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel lorsque les éléments végétaux d’intérêt comprennent une tige, l’étape de détection et de localisation d’éléments végétaux comprend la détermination, à partir de l’image de zone (IM Z ), de l’orientation de la tige des éléments végétaux détectés, l’orientation éventuelle déterminée pour la tige étant une donnée d’éléments végétaux. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’étape de détection et la localisation d’obstacles comprend : - le prétraitement de la carte de profondeur (D) pour supprimer les éléments végétaux détectés, et - l’extraction des lignes principales de la carte de profondeur (D) prétraitée en fonction d’un modèle d’identification de lignes, les lignes principales extraites étant considérées être des obstacles, le modèle d’identification de lignes mettant en œuvre de préférence un algorithme de RANSAC. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l’extraction des lignes principales de la carte de profondeur (D) prétraitée comprend : - l’obtention d’un nuage de points correspondant à la carte de profondeur (D) prétraitée, - le traitement du nuage de points de sorte à conserver seulement les points en bordure d’éléments, - l’application du modèle d’identification de lignes de sorte à identifier les ensembles de points correspondant à une même ligne, et - pour chaque ensemble de points identifié, le regroupement des points situés les uns des autres à une distance inférieure à une distance prédéterminée, les points de chaque regroupement permettent d’obtenir une position et une orientation pour l’obstacle correspondant à un regroupement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel un score de confiance est associé à chaque obstacle détecté, l’étape de détection et de localisation d’obstacles comprenant : - la comparaison de la position des obstacles détectés entre l’image de zone courante et au moins une image de zone précédente, - la fusion des obstacles figurant à la fois sur l’image de zone courante et sur l’image de zone précédente et dont le déplacement entre les deux images est inférieur à une distance prédéterminée, le score de confiance de chaque obstacle détecté pour l’image de zone courante étant actualisé en fonction de la comparaison et de l’éventuelle fusion effectuée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel les obstacles comprennent au moins une structure végétale, tel qu’un plant de tomates, supportant les éléments végétaux d’intérêt, l’étape de détermination d’un ordre de récolte comprenant la détermination d’un ordre d’approche des structures végétales pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt, l’ordre d’approche étant, de préférence, déterminé en fonction d’au moins une caractéristique suivante : le nombre d’éléments végétaux de chaque structure végétale qui ont une teinte supérieure à une teinte prédéterminée, la distance entre chaque structure végétale est le dispositif de récolte (10), et la difficulté d’accessibilité de la structure végétale. Procédé selon la revendication 11, dans lequel l’étape de détermination d’un ordre de récolte comprend la détermination d’un ordre de récolte des éléments végétaux sur chaque structure végétale une fois l’ordre d’approche déterminé pour les structures végétales, l’ordre de récolte étant déterminé en fonction de l’alignement des éléments végétaux sur les structures végétales. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel l’étape de détermination d’un angle de récolte pour chaque élément végétal d’intérêt comprend la détermination de l’angle de récolte en appliquant un ensemble de règles restrictives parmi l’ensemble des possibilités d’angles de récolte, les règles restrictives comprenant une ou plusieurs des règles suivantes : - le maintien du préhenseur (22) du dispositif de récolte (10) à une distance supérieure à une distance prédéterminée des éléments végétaux d’intérêt voisins de l’élément végétal d’intérêt considéré, - le choix en priorité des orientations latérales par rapport à une éventuelle structure végétale supportant l’élément végétal d’intérêt considéré, - l’évitement de la tige de l’élément végétal d’intérêt lorsque la tige a été préalablement détectée, - l’évitement des obstacles détectés à une distance inférieure à une distance prédéterminée de l’élément végétal d’intérêt considéré, et - le choix en priorité de l’angle minimisant les déplacements du dispositif de récolte (10). Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur, pour l’exécution d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13 lorsque le programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur. Ensemble comprenant : un dispositif (10) de récolte automatique d’éléments végétaux d’intérêt, tels que des tomates, comprenant : un imageur (20) propre à acquérir au cours du temps une image d’une zone de récolte, dite image de zone (IM Z ), et une carte de profondeur (D) associée, au moins un préhenseur (22) pour la récolte des éléments végétaux d’intérêt, de préférence le préhenseur (22) étant un préhenseur à aspiration, au moins un élément mobile (30) propre à déplacer le préhenseur (22), un contrôleur (12) configuré pour commander le dispositif de récolte (10) selon un procédé selon l’une quelconque 1 à 13.