FR 3154688 A1 20250502 FR 2311681 A 20231026 Procédé de détermination de la trajectoire, d’un véhicule roulant sur une chaussée, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif comprenant au moins un calculateur, caractérisé en ce qu’il comprend : une obtention d’un ensemble de données relatives au trajet du véhicule, comprenant au moins : des données cartographiques de haute définition, un itinéraire du véhicule, une détection, à partir des données obtenues, d’au moins une intersection sur l’itinéraire du véhicule, une détermination d’un modèle d’intersection à partir de l’intersection détectée et de l’ensemble de données obtenu, une détermination, à partir du modèle d’intersection déterminé et de l’itinéraire du véhicule dans le modèle d’intersection déterminé, d’une trajectoire à emprunter par le véhicule aux abords de l’intersection et pour franchir l’intersection. Figure de l’abrégé : Figure 1 Procédé de détermination de trajectoire d’un véhicule La présente divulgation concerne un procédé de détermination de la trajectoire d’un véhicule, plus particulièrement, un véhicule autonome ou semi-autonome connecté. Il n’est plus à démontrer qu’un véhicule équipé d’un système d’aide à la conduite permet d’améliorer grandement le confort et la sécurité des usagers de la route. En utilisant un ensemble de capteurs, comme des caméras, un tel véhicule autonome ou semi-autonome peut comprendre l’environnement qui l’entoure et agir en conséquence. Il permet ainsi de prévenir le conducteur de situations dangereuses, ou bien de faciliter sa conduite. Par exemple, des systèmes de prévention d’accidents sont connus. De la même manière, des systèmes permettant de dépasser en sécurité des véhicules plus lents sur voie rapide et permettant ainsi de maintenir une vitesse de conduite plus stable et de fluidifier le trafic sont connus. Cependant, l’ensemble de capteurs embarqués sur le véhicule ne permet pas toujours à un véhicule autonome ou semi-autonome de comprendre l’entièreté de l’environnement qui l’entoure. Typiquement, la signalisation comme le marquage au sol peut être effacée, ou bien un panneau de signalisation peut être caché par un véhicule encombrant ou encore dégradé. Ces problèmes limitent l’utilisation des systèmes d’aide à la conduite dans les véhicules autonomes ou semi-autonome dans des trajets urbains, où la signalisation est à la fois plus complexe et plus difficile qu’en campagne ou sur des voies rapides comme les autoroutes. Plus spécifiquement, dans les intersections complexes, les aménagements sont spécifiques et non-standardisés. Il existe ainsi une multitude d’intersections différentes, dont les règles sont souvent spécifiées par plusieurs éléments de signalisation. Au contraire, on trouve parfois des croisements dont la signalisation est absente ou manquante. Dans ces conditions les informations données par les différents capteurs de la voiture ne permettent pas toujours de comprendre l’intersection dans sa totalité. Dans ces conditions, les véhicules autonomes ou semi-autonomes issus de la technique antérieure ne sont pas suffisamment efficaces. Dans des cas particuliers comme la conduite d’un véhicule autonome ou semi-autonome sur une autoroute, il est aussi connu d’utiliser des données cartographiques de haute définition afin de permettre une conduite précise et adaptée à la géométrie de l’autoroute. Cette utilisation se cantonne néanmoins aux cas très simples comme la conduite sur autoroute. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation en proposant un procédé afin de déterminer la trajectoire que doit prendre un véhicule autonome ou semi-autonome aux abords d’une intersection et pour la franchir, notamment en ajoutant aux informations issues des capteurs, des données cartographiques de haute définition. Il est proposé un procédé de détermination de la trajectoire, d’un véhicule roulant sur une chaussée, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif comprenant au moins un calculateur, comprenant : une obtention d’un ensemble de données relatives au trajet du véhicule, comprenant au moins : des données cartographiques de haute définition, un itinéraire du véhicule, une détection, à partir des données obtenues, d’au moins une intersection sur l’itinéraire du véhicule, une détermination d’un modèle d’intersection à partir de l’intersection détectée et de l’ensemble de données obtenu, une détermination, à partir du modèle d’intersection déterminé et de l’itinéraire du véhicule dans le modèle d’intersection déterminé, d’une trajectoire à emprunter par le véhicule aux abords de l’intersection et pour franchir l’intersection. Dans une variante, l’ensemble de données obtenu comprend en outre des données issues de capteurs embarqués sur le véhicule, tels qu’un dispositif d’acquisition d’images, et le procédé comprend en outre : une vérification de l’optimisation de ladite trajectoire à emprunter par le véhicule à partir des données issues de capteurs embarqués, et une rectification de ladite trajectoire, si ladite trajectoire n’est pas optimale. Alternativement, l’ensemble de données obtenu comprend au moins : des données relatives à la destination du véhicule, des données relatives à une voie de départ d’un itinéraire du véhicule, telles que la voie dans laquelle il est positionné géographiquement, et l’itinéraire du véhicule est déduit des données relatives à la destination et à la voie de départ du véhicule, et des données cartographiques de haute définition. Dans une variante, la détermination d’un modèle d’intersection à partir de l’intersection détectée comprend : un accès à une base de données d’historiques de franchissement d’intersections pour déterminer s’il existe, pour ladite intersection, des données d’historiques de franchissement de l’intersection, et s’il existe des données d’historiques de franchissement pour ladite intersection, le modèle d’intersection correspond à l’intersection détectée, s’il n’existe pas de données d’historiques de franchissement pour ladite intersection, la détermination d’une catégorie de l’intersection parmi une pluralité de catégories prédéterminées. Dans une variante la détermination d’une catégorie de l’intersection est réalisée par l’application d’un modèle de regroupement prédéfini, préalablement entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant au moins des historiques de trajectoires de véhicule de franchissements d’intersection à partir de données cartographiques de haute définition, et préférentiellement augmentées de données statiques et dynamiques de ces intersections issues de capteurs embarqués. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend un renforcement de la détermination de la trajectoire, par la correction ou la validation manuelle de ladite trajectoire déterminée. Dans une variante, ledit véhicule est équipé d’un système de conduite autonome ou semi-autonome, caractérisé en ce que la trajectoire de consigne du système de conduite est la trajectoire déterminée. Alternativement, la trajectoire est déterminée en outre selon un profil de conduite prédéfini. Dans une variante, le véhicule est dit « connecté », c’est-à-dire équipé d’un système de communication véhiculaire lui permettant de communiquer et recevoir un ensemble d’informations, caractérisé en ce que l’ensemble de données obtenu comprend des informations reçues par ledit système de communication véhiculaire. Alternativement, le système de communication véhiculaire est un dispositif de type V2X ou d’une déclinaison du type V2X comme le V2V ou le V2N. Dans un mode de réalisation, le véhicule est équipé d’au moins un capteur caractérisé en ce que l’ensemble de données comprend des informations issues dudit au moins un capteur. Dans une variante, l’ensemble de données comprend des données statiques, telles que la signalisation horizontale ou verticale, la géométrie des voies de circulation, ou la disposition de certains éléments connexes à la route ou aux voies de circulation. Alternativement, l’ensemble de données comprend des données dynamiques, telles que la congestion d’une voie de circulation, l’état d’un feu de circulation, la position précise du véhicule dans sa voie de circulation, ou l’heure. Selon un autre objet, il est aussi proposé un produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon la description qui précède, lorsqu’elles sont exécutées par un calculateur. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 FIG. 1 montre une représentation schématique du déroulement du procédé selon un mode de réalisation. Fig. 2a FIG. 2 illustre schématiquement une représentation 2D d’un modèle d’une première intersection dans laquelle le procédé se déroule selon un mode de réalisation. Fig. 2b FIG. 2 illustre schématiquement une représentation 2D d’un second modèle de la première intersection. Fig. 3 FIG. 3 illustre schématiquement une représentation 2D d’un modèle d’une seconde intersection. Fig. 4 FIG. 4 illustre schématiquement un véhicule du procédé selon un mode de réalisation. Afin de préparer le franchissement d’une intersection par un véhicule autonome ou semi-autonome, celui-ci doit pouvoir déterminer à l’avance une trajectoire à emprunter. Il est maintenant fait référence à la FIG. 1 , qui représente schématiquement un logigramme du déroulement du procédé de détermination de la trajectoire du véhicule selon un mode de réalisation, et à la FIG. 4 qui représente un tel véhicule selon un mode de réalisation du procédé. Ce procédé est mis en œuvre par un dispositif 400 de détermination de la trajectoire du véhicule, comprenant au moins un calculateur 401, par exemple de type processeur, microprocesseur, microcontrôleur, circuit logique programmable (FPGA, etc.), et/ou un circuit intégré spécialisé (ASIC, etc.). Le calculateur 401 est avantageusement embarqué dans le véhicule. Alternativement, le calculateur 401 peut se trouver à distance du véhicule et être en communication à distance avec un dispositif de communication embarqué 403 et/ou des composants du véhicule 404, 405, 406. Le dispositif peut en outre comprendre une mémoire 402, stockant des instructions de code exécutées par le calculateur 401 pour pouvoir mettre en œuvre le procédé. La mémoire 402 peut également stocker un ou plusieurs modèles pré-entrainés décrits plus en détails ci-après pour pouvoir déterminer un type d’intersection qu’un véhicule aborde, et une trajectoire à suivre dans cette intersection. La mémoire 402 peut être une mémoire électronique non-volatile, un disque dur optique, etc. Afin de déterminer une trajectoire d’un véhicule dans une intersection, il faut d’abord déterminer dans quelle intersection le véhicule doit effectuer la trajectoire. Une intersection est un lieu de jonction ou de croisement de deux ou plusieurs routes, quels que soient le ou les angles des axes de ces chaussées. Lorsque l’ordre de priorité des véhicules n’est pas évident dans l’intersection, leur passage est souvent organisé par des éléments de signalisation. Une telle intersection est ainsi considérée complexe, lorsqu’elle comprend des aménagements spécifiques et non-standardisés spécifiés par des éléments de signalisation. Les intersections complexes diffèrent ainsi des carrefours giratoires ou des carrefours à l’indonésienne. Le procédé comprend tout d’abord l’obtention 110 par le calculateur 401, d’un ensemble de données relatives à la route que va emprunter ou qu’emprunte le véhicule. Cet ensemble comprend avantageusement des données cartographiques de haute définition. Elles peuvent être récupérées depuis une mémoire 402 locale au véhicule ou bien depuis un serveur, le cas échéant, le véhicule étant équipé d’un dispositif de communication 403 configuré pour communiquer au moins vers le serveur. Les cartes de haute définition (« HD maps » en anglais) sont des cartes très précises comprenant des détails absents des cartes traditionnelles, de définition standard. Ces cartes comprennent une identification des différentes voies de circulation. Elles peuvent être précises de l’ordre du décimètre et comportent souvent des informations de signalisation. Par leur précision, il est ainsi possible de différencier les voies qui composent une route, plutôt que les différentes routes, limite habituelle avec des cartes traditionnelles. Les cartes de haute définition peuvent par exemple comprendre des éléments descriptifs des règles de circulation dans les voies, comme des informations concernant le sens de circulation des voies, mais aussi les voies prioritaires ou réservées comme les voies de bus ou de taxi. Elles comprennent aussi les différents éléments connexes à la route et aux voies comme par exemple les panneaux, qu'ils soient sur le côté ou au-dessus de la route, les lampadaires liés à l'éclairage de la route, les séparateurs physiques tels que les séparations en béton ou les rails, etc. Ces éléments aident particulièrement à la géolocalisation précise du véhicule dans la voie, notamment dans le cadre de canyons urbains qui dégradent fortement la géolocalisation par GNSS. L’ensemble de données comprend aussi un itinéraire du véhicule, c’est-à-dire la suite de routes qu’il va emprunter. L’itinéraire peut ainsi être directement communiqué au calculateur 401, par une communication avec un serveur par exemple. Alternativement, le véhicule ou le calculateur embarqué intègre un récepteur 404 de données de géolocalisation par satellites, par exemple de type GNSS ou GPS, ci-après nommé récepteur GNSS, et l’ensemble de données comprend simplement la destination fournie par le conducteur et un point de départ pour un itinéraire, comme la position du récepteur GNSS 404, qui peut alors déduire un itinéraire. Similairement, le calculateur 401 reçoit la destination par une communication avec un serveur ou par le conducteur, et le point de départ par une simple balise GNSS 404 embarquée, puis se charge de calculer l’itinéraire, avantageusement à partir des cartes de haute définition. Le procédé comprend ensuite la détection 120 de l’intersection dans laquelle déterminer la trajectoire, à partir de l’ensemble de données. On note qu’il est possible que l’intersection soit détectée 120 avant même que le véhicule ne s’en approche, voire dès le début le trajet. Par exemple, pour un véhicule autonome ou semi-autonome configuré pour que le conducteur n’ait pas à intervenir, l’itinéraire est nécessairement connu du début à la fin. Il est ainsi possible, à partir des données cartographiques de haute définition, de détecter 120 à l’avance les intersections qui vont être rencontrées lors du trajet suivant l’itinéraire prévu. Dans une variante, l’intersection est détectée 120 lorsque le véhicule est physiquement aux abords de celle-ci, l’ensemble de données obtenu 110 peut comprendre en outre des informations issues d’éventuels capteurs embarqués sur le véhicule. Le véhicule peut alors récupérer des informations sur la route afin que la détection soit plus fiable. En plus de la position du véhicule récupérée par satellite et comparée avec les cartes de haute définition, des images issues d’appareil d’acquisition d’images embarqués 405, comme des caméras embarquées, et traitées par des algorithmes de traitement des images acquises par de telles caméras 405 pour la reconnaissance de marquage ou d’éléments de signalisation, peuvent être transmises au calculateur 401 pour obtenir des informations relatives au marquage ou à la signalisation qui définissent l’intersection. Plus loin, des lidars 406 peuvent aussi informer le calculateur de la géométrie 2D ou 3D de l’intersection. C’est ainsi les données cartographiques qui comprennent une majorité suffisante d’informations sur l’environnement des intersections de l’itinéraire. Les différentes données des capteurs peuvent le cas échéant augmenter les informations présentes sur la carte de haute définition, mais sont limitées à l’environnement physique proche du véhicule qui les équipe. On note aussi que les données des capteurs peuvent être utilisées, par exemple, pour mettre à jour les données cartographiques lorsque du contenu repéré par les capteurs diffère des données cartographiques, comme lorsqu’un panneau de signalisation a été modifié. Le calculateur peut alors mettre à jour les informations cartographiques enregistrées localement dans le véhicule ou bien transmettre à un serveur ces informations avec le dispositif de communication. On peut catégoriser les données de l’ensemble de données dans deux groupes : les données statiques, qui sont des données qui n’évoluent pas ou presque pas, comme la géométrie des voies de la route, ou certains éléments de signalisation comme le marquage au sol ou les panneaux de signalisation, ainsi que les données dynamiques, qui évoluent au cours du temps d’un trajet, comme la congestion d’une voie de circulation, la position du véhicule ou certains éléments de signalisation comme un feu tricolore. Certaines données statiques de l’ensemble de données comme une partie des données cartographiques peuvent être avantageusement pré-enregistrées dans le véhicule afin d’y avoir accès à tout moment. Cela nécessite néanmoins de les garder à jour régulièrement, pour ne pas fournir au calculateur des informations obsolètes. Par exemple, une mise à jour peut être effectuée automatiquement si le véhicule est connecté à internet via un dispositif 403 de communication mobile ou Wi-Fi. Avantageusement, le véhicule peut être équipé un système de communication véhiculaire 403 afin de recevoir des données par ledit système de communication. Par exemple, équipé d’un système de communication de type V2X (pour « Vehicle-to-Everything » en anglais), le véhicule pourrait communiquer et recevoir une partie des données. Les systèmes de communication véhiculaire V2X peuvent être déclinés selon plusieurs cas particuliers de communication, lorsqu’elle se fait avec un serveur en réseau en V2N (pour « Vehicle-to-Network » en anglais), un autre véhicule en V2V (pour « Vehicle-to-Vehicle » en anglais), un piéton en V2P (pour « Vehicle-to-Pedestrian » en anglais), l’infrastructure de la route en V2I (pour « Vehicle-to-Infrastructure » en anglais), etc. Avec un serveur, par internet en V2N, lui transmettant les données cartographiques à jour, il est possible d’obtenir des données cartographiques comprenant des données dynamiques, par exemple la congestion d’une voie de l’itinéraire en temps réel. Avec un autre véhicule connecté en V2V, il est aussi possible d’obtenir des données concernant l’environnement physique du véhicule tiers, ou par exemple le temps passé pour franchir récemment une intersection sur l’itinéraire. Par ces systèmes de communication véhiculaire, le procédé comprend avantageusement l’obtention 110 de données concernant une intersection, en temps réel, optionnellement issues de capteurs, avant même que le véhicule n’y soit physiquement. Obtenir 110 un ensemble de données variées et nombreuses permet avantageusement, de réaliser une détection 120 fiable et complète d’une intersection. Avantageusement, les données cartographiques de haute définition permettent de connaître la géométrie exacte d’une intersection, ce qui facilite grandement sa détection 120. Après sa détection 120, le procédé comprend la détermination 130 d’un modèle d’intersection correspondant à l’intersection détectée 120. Ce modèle est ainsi une représentation numérique de l’intersection détectée 120 qui peut se traduire sous plusieurs formes. Par exemple, le modèle déterminé 130 peut être une version simplifiée ou détaillée d’un ensemble de données caractéristiques de l’intersection. Il peut avantageusement comprendre une reconstruction 2D ou 3D de l’intersection détectée 120 et de ses abords, permettant d’y situer une trajectoire. Il peut aussi comprendre avantageusement l’ensemble des règles de circulation dans l’intersection et ses abords. Les caractéristiques du modèle déterminé 130 peuvent être majoritairement classifiées dans deux catégories : les caractéristiques de géométrie, qui comprennent les limites physiques des voies et de la route, des éléments connexes à la route, etc. et les caractéristiques de règle, qui comprennent les règles de circulation liées aux différents types d’éléments de signalisation, la topologie de l’intersection, etc. Avantageusement, il est possible d’utiliser une base de données d’historiques de franchissement d’intersections pour déterminer 130 un modèle de l’intersection détectée 120. En effet, en agglomérant les données d’historiques de franchissement d’intersections du même véhicule et avantageusement d’autres véhicules, on peut constituer une base de données et de modèles d’intersection importante à laquelle les données de l’intersection détectée 120 peuvent être comparées. Si dans la base de données, on retrouve des données d’historiques de franchissement de l’intersection détectée 120, le modèle d’intersection associé correspond alors, effectivement, à l’intersection détectée 120. Si, au contraire, il n’y a pas d’historique de franchissement de l’intersection détectée 120 dans la base de données, le procédé comprend alors la détermination 131 d’une catégorie à laquelle rattacher l’intersection détectée 120 parmi les modèles d’intersection associés dans la base de données. L’apparentement de l’intersection détectée 120 à une catégorie peut s’effectuer sur la similarité de l’intersection détectée 120 avec les intersections associées aux historiques de franchissement de la base de données. Alternativement, il est possible de comparer les intersections entre elles sur la base de l’ensemble de leurs caractéristiques, et de les catégoriser ainsi par leur similarité. En effet, par exemple, en regroupant des intersections dont la géométrie est proche, la topologie similaire, et les règles de circulation et de priorité à l’intérieur identiques, il est possible de déterminer la catégorie à laquelle appartient l’intersection détectée 120, et de ce fait, de déterminer un modèle d’intersection correspondant à l’intersection. Par exemple le modèle déterminé peut être une moyenne des modèles des intersections de la catégorie, ou une moyenne pondérée par la similarité avec l’intersection détectée 120. Avantageusement, la catégorisation et l’apparentement des intersections de la base de données et de l’intersection détectée 120 peuvent se réaliser à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique de regroupement (« clustering machine learning algorithm » en anglais). Le regroupement des intersections peut ainsi se faire en tout premier lieu sur la position géographique de l’intersection, mais aussi à partir de données statiques comme le marquage et la géométrie de l’intersection ainsi que les règles de circulation qui en découle. Plus loin, il est aussi possible que le regroupement se réalise sur des données dynamiques, comme la congestion des voies dans l’intersection ou simplement l’heure de passage. Un tel algorithme permet efficacement de catégoriser les données d’historiques une fois entraîné sur ce type de données. Une fois le modèle d’intersection déterminé 130, le procédé comprend la détermination 140 de la trajectoire à partir du modèle. De manière préliminaire, le calculateur détermine une voie de départ d’une trajectoire et une destination que doit suivre le véhicule dans l’intersection, afin de respecter l’itinéraire. Il s’agit essentiellement de déterminer d’abord par quelle voie le véhicule va entrer dans l’intersection et dans quelle direction il doit se diriger pour suivre l’itinéraire global. Généralement, si le véhicule est aux abords de l’intersection détectée, la voie de départ de la trajectoire est la voie dans laquelle est positionné le véhicule. Dans une variante ou la détection de l’intersection serait prévisionnelle (où le véhicule n’est pas encore physiquement proche de celle-ci), une voie de départ peut être automatiquement déterminée aux abords de l’intersection, en se basant sur l’itinéraire prévu et les conventions des règles de circulation. A partir de l’itinéraire, le calculateur déduit la route à emprunter pour sortir de l’intersection, afin de suivre l’itinéraire. Avantageusement, la voie exacte pour sortir de l’intersection peut être connue ou déterminée dans un même temps. Le procédé comprend finalement la détermination 140 d’une trajectoire à emprunter par le véhicule pour franchir l’intersection. A partir du modèle de l’intersection il est possible de déterminer 140 une trajectoire débutant en une voie de départ et dans la direction de la route de destination. La trajectoire correspond cependant au passage d’une voie (de départ) à une autre (de sortie ou d’arrivée) et dans des modes de réalisation particuliers, plusieurs trajectoires sont possibles afin de franchir l’intersection en suivant l’itinéraire, notamment si la route de destination comporte plusieurs voies. Dans une variante, la trajectoire peut aussi comprendre un changement de voie pour se rendre sur la voie de départ. Alternativement, la détermination 140 de la trajectoire peut dépendre en outre d’un profil de conduite prédéterminé et choisi par le conducteur. Par exemple un profil de conduite confortable pourra avoir tendance à éviter les dépassements par rapport à un profil de conduite normale lorsque ceux-ci ne sont pas vraiment nécessaires. A l’inverse, un profil de conduite sportive pourra mener plus souvent des trajectoires de dépassement pour gagner du temps de trajet. Avantageusement, la trajectoire peut être déterminée 140 à l’aide de la base de données d’historiques de franchissements d’intersections pour l’intersection détectée 120. En outre, dans des variantes lorsque, par exemple, la route de destination comporte plusieurs voies, le procédé peut avantageusement comprendre une vérification 150 de la trajectoire déterminée avant que le véhicule ne l’emprunte. En effet, pendant le temps écoulé depuis l’obtention des informations 110 et jusqu’à la détermination 140 de la trajectoire, l’environnement du véhicule peut avoir évolué et la trajectoire déterminée 140 initialement peut ne pas être optimale. Notamment, la voie de sortie de la trajectoire déterminée peut être moins optimale qu’une autre voie possible. On procède donc à la vérification 150 de l’optimisation la trajectoire : principalement à l’aide des capteurs, on vérifie que le modèle déterminé 130 n’est pas obsolète par rapport à l’environnement présent du véhicule. Notamment, on vérifie que la voie de sortie de la trajectoire est la voie la plus fluide parmi toutes les voies de sortie possible. Par exemple, on vérifie 150 à l’aide de caméras embarquées sur le véhicule que la seconde voie de sortie, déterminée 140, est belle et bien moins congestionnée que la première voie de sortie. Et particulièrement, on vérifie pour une trajectoire qui comprend un changement de voie que ce changement est réalisable en toute sécurité. Dans le cas où la vérification 150 indique que la voie déterminée n’est pas optimale, le procédé comprend avantageusement la rectification 160 de la trajectoire déterminée 140. La rectification 160 modifie ainsi la trajectoire déterminée pour une trajectoire rectifiée, plus optimale dans l’environnement présent. Par exemple, si une trajectoire déterminée 140 comprend un dépassement d’une voie congestionnée, et que la vérification 150 indique que la voie initialement congestionnée ne l’est suffisamment plus pour que la trajectoire déterminée 140 ne soit plus optimale, la rectification peut modifier la trajectoire déterminée pour une trajectoire déterminée rectifiée qui évite le dépassement devenu obsolète et inutile. Avantageusement, la rectification 160 tient compte de la viabilité d’une trajectoire, notamment si un véhicule tiers empêcherait le véhicule d’emprunter une trajectoire rectifiée plus optimale. La vérification 150 et la rectification 160 tiennent ainsi compte de la trajectoire à suivre dans l’intersection en temps réel. Plus avantageusement encore, la trajectoire peut être déterminée 140 par l’application d’un modèle d’apprentissage automatique par renforcement, dans lequel le conducteur évalue la trajectoire déterminée 140 avantageusement rectifiée 160. Par exemple, si la trajectoire est incorrecte, le conducteur peut la corriger en reprenant le volant, et renforcer le modèle en indiquant la trajectoire qui aurait dû être déterminée. Optionnellement, le conducteur peut aussi valider manuellement la trajectoire déterminée, par exemple de façon passive, c’est-à-dire ne pas prendre le volant pour la modifier – puisque ne pas la corriger revient à l’approuver – ou bien de façon active, avec une interaction qui consiste à la noter ou l’approuver. Les modèles d’apprentissage automatique, de regroupement et de renforcement, peuvent être avantageusement pré-entrainés sur la base de données d’historiques de franchissements d’intersections. Par exemple, durant une phase d’entrainement préalable, on construit une base de données de franchissements d’intersections avec un ou plusieurs véhicules dont le parcours des trajectoires est suivi, par exemple au moyen d’une balise GNSS et des données cartographiques de haute définition, ainsi qu’une centrale inertielle afin de mesurer la vitesse, l’accélération et l’orientation du véhicule. On utilise alors cette base de données pour pré-entrainer les modèles d’apprentissage. Les bases de données d’historiques de franchissements peuvent aussi comprendre l’état, ou les valeurs, des capteurs embarqués sur un véhicule lors du franchissement des différentes intersections. Avantageusement, le franchissement d’une intersection et le renforcement du modèle peut mettre à jour la base de données de franchissement d’intersections, de sorte à conserver en mémoire les habitudes de conduite du conducteur pour certaines trajectoires. Ainsi, au fur et à mesure des corrections d’une même trajectoire, la trajectoire déterminée 140 se rapprochera de plus en plus de la trajectoire habituelle du conducteur. La vérification 150 et la rectification 160 permettent ainsi au véhicule de suivre une trajectoire optimale, y compris lorsque le véhicule se trouve dans des conditions d’environnement inattendues. Alternativement, le modèle d’apprentissage par renforcement peut être avantageusement optimisé pour déterminer une trajectoire en temps réel, lorsque l’ensemble de données comprend en outre les données de capteurs embarqués. De cette manière, la vérification 150 et la rectification 160 ne sont pas nécessaires, puisque la trajectoire est par conséquent toujours optimisée pour la situation en temps réel. Il est maintenant fait référence à la FIG. 2 , qui illustre schématiquement une représentation 2D d’un modèle d’intersection. Dans un mode de réalisation, le procédé détermine la trajectoire pour que le véhicule 201 franchisse l’intersection depuis sa position dans la voie de droite 210 pour se rendre dans l’une des voies 220 et 221 en face. Plusieurs trajectoires sont possibles parmi les changements de voies de l’intersection afin que le véhicule se rende en face : le véhicule peut rester 202 dans la voie de droite, c’est-à-dire passer de la voie de droite 210 avant l’intersection à la voie de droite 220 de la route en face, ou bien le véhicule peut changer 203 de la voie de droite 210 avant l’intersection à la voie de gauche 221 de la route en face. La trajectoire est déterminée 140 selon le modèle qui comprend les règles de circulation dans l’intersection : se maintenir dans la voie de droite est donc la trajectoire privilégiée. Dans la FIG. 2 , le modèle d’intersection est différent, bien qu’il s’agisse physiquement de la même intersection. En effet, le modèle tenant compte de la congestion des voies, il diffère du modèle de la FIG. 2 car la voie de droite 210 est congestionnée dans l’intersection. La trajectoire est aussi déterminée 140 selon le confort de conduite du conducteur et la trajectoire privilégiée est donc le dépassement 203 de la congestion en passant dans la voie de gauche 221. Avantageusement, le modèle de l’intersection comprend les abords de l’intersection, la trajectoire déterminée 140 peut ainsi anticiper l’intersection. Comme illustré dans la FIG. 2 , la trajectoire de dépassement 231 peut ainsi débuter avant l’intersection pour que le véhicule 201 se rende directement dans la voie de gauche 211. Il est maintenant fait référence à la FIG. 3 , qui illustre schématiquement une représentation 2D d’un modèle d’une seconde intersection. Dans ce mode de réalisation du procédé, le véhicule 201 a pour destination la route de gauche 320 et 321. De la même manière, deux trajectoires sont possibles pour atteindre la route de gauche : une première 331 depuis la voie de gauche 311 vers la voie de droite 320 de la route de destination, et une seconde 332 depuis la voie de gauche 311 vers la voie de gauche 321 de la route de destination, la voie de droite 310 ne permettant pas d’emprunter la route de gauche selon les règles de circulation dans l’intersection. La prise en compte des abords de l’intersection dans le modèle permet ainsi de déterminer une trajectoire plus naturelle et respectueuse des règles de circulation. En effet, puisqu’il faut démarrer la trajectoire depuis la voie de gauche 311, un premier morceau 330 de la trajectoire est de se placer sur ladite voie gauche 311, et enfin d’entamer le franchissement 331 ou 332 de l’intersection. Avantageusement, si, par exemple, la voie de droite 320 de la route de destination est congestionnée aux abords de la sortie de l’intersection, la trajectoire est déterminée 140 en y tenant compte et la voie de gauche 321 sera alors privilégiée en sortie. Par renforcement, lorsqu’un conducteur passe habituellement par l’intersection lorsque celle-ci est congestionnée, par exemple aux mêmes heures, la trajectoire 332 déterminée 140 avec la voie de gauche 321 en sortie pourra être privilégiée par défaut. Avantageusement, le véhicule 201 peut comprendre un calculateur permettant la mise en œuvre des différentes étapes du procédé. Ce calculateur peut être embarqué dans le véhicule ou bien déporté. Notamment, le véhicule 201 équipé d’un système de communication, par exemple de type V2X, peut transmettre des données à un calculateur distant qui répond alors avec les résultats. Procédé de détermination de la trajectoire, d’un véhicule roulant sur une chaussée, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif comprenant au moins un calculateur, caractérisé en ce qu’il comprend : une obtention d’un ensemble de données relatives au trajet du véhicule, comprenant au moins : des données cartographiques de haute définition, un itinéraire du véhicule, une détection, à partir des données obtenues, d’au moins une intersection sur l’itinéraire du véhicule, une détermination d’un modèle d’intersection à partir de l’intersection détectée et de l’ensemble de données obtenu, une détermination, à partir du modèle d’intersection déterminé et de l’itinéraire du véhicule dans le modèle d’intersection déterminé, d’une trajectoire à emprunter par le véhicule aux abords de l’intersection et pour franchir l’intersection. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’ensemble de données obtenu comprend en outre des données issues de capteurs embarqués sur le véhicule, tels qu’un dispositif d’acquisition d’images, caractérisé en ce qu’il comprend en outre : une vérification de l’optimisation de ladite trajectoire à emprunter par le véhicule à partir des données issues de capteurs embarqués, et une rectification de ladite trajectoire, si ladite trajectoire n’est pas optimale. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’ensemble de données obtenu comprend au moins : des données relatives à la destination du véhicule, des données relatives à une voie de départ d’un itinéraire du véhicule, telles que la voie dans laquelle il est positionné géographiquement, et l’itinéraire du véhicule est déduit des données relatives à la destination et à la voie de départ du véhicule, et des données cartographiques de haute définition. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la détermination d’un modèle d’intersection à partir de l’intersection détectée comprend : un accès à une base de données d’historiques de franchissement d’intersections pour déterminer s’il existe, pour ladite intersection, des données d’historiques de franchissement de l’intersection, et s’il existe des données d’historiques de franchissement pour ladite intersection, le modèle d’intersection correspond à l’intersection détectée, s’il n’existe pas de données d’historiques de franchissement pour ladite intersection, la détermination d’une catégorie de l’intersection parmi une pluralité de catégories prédéterminées. Procédé selon la revendication précédente dans lequel la détermination d’une catégorie de l’intersection est réalisée par l’application d’un modèle de regroupement prédéfini, préalablement entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant au moins des historiques de trajectoires de véhicule de franchissements d’intersection à partir de données cartographiques de haute définition, et préférentiellement augmentées de données statiques et dynamiques de ces intersections issues de capteurs embarqués. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend un renforcement de la détermination de la trajectoire, par la correction ou la validation manuelle de ladite trajectoire déterminée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes pour lequel ledit véhicule est équipé d’un système de conduite autonome ou semi-autonome, caractérisé en ce que la trajectoire de consigne du système de conduite est la trajectoire déterminée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes pour lequel la trajectoire est déterminée en outre selon un profil de conduite prédéfini. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes pour lequel le véhicule est dit « connecté », c’est-à-dire équipé d’un système de communication véhiculaire lui permettant de communiquer et recevoir un ensemble d’informations, caractérisé en ce que l’ensemble de données obtenu comprend des informations reçues par ledit système de communication véhiculaire. Procédé selon la revendication précédente dans lequel le système de communication véhiculaire est un dispositif de type V2X ou d’une déclinaison du type V2X comme le V2V ou le V2N. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes pour lequel le véhicule est équipé d’au moins un capteur caractérisé en ce que l’ensemble de données comprend des informations issues dudit au moins un capteur. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’ensemble de données comprend des données statiques, telles que la signalisation horizontale ou verticale, la géométrie des voies de circulation, ou la disposition de certains éléments connexes à la route ou aux voies de circulation. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’ensemble de données comprend des données dynamiques, telles que la congestion d’une voie de circulation, l’état d’un feu de circulation, la position précise du véhicule dans sa voie de circulation, ou l’heure. Produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsqu’elles sont exécutées par un calculateur. Dispositif de détermination de la trajectoire d’un véhicule connecté comprenant au moins un calculateur, caractérisé en ce que ledit dispositif de détermination est configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 13.